Cum Big Data a revolutionat logistica

Stiati ca in prezent se genereaza mai multe date in doua zile decat in ​​intreaga istorie a omenirii? Si chiar si asa, Big Data este inca intr-o faza embrionara si mai sunt multe de investigat despre aceasta noua tehnologie. In articolele anterioare am vorbit despre ce sunt datele si ce aplicatii au acestea in lumea afacerilor. In aceasta postare vom vedea cum sunt introduse Big Data in logistica pentru a imbunatati eficienta in lantul de aprovizionare.

Dar nu numai pentru a imbunatati procesele actuale, ci si pentru a putea anticipa cerintele viitoare ale consumatorilor si pentru a detecta noi modele de afaceri.

De ce sa introducem Big Data in logistica

Aplicarea datelor mari in domeniul logisticii poate imbunatati eficienta multor companii in operatiunile lor si, prin urmare, poate avea un impact pozitiv asupra contului lor de venit. Din acest motiv, si conform mai multor studii recente, peste 90% dintre companiile mari din intreaga lume aplica si isi sporesc investitiile in tehnologiile Big Data in procesele lor logistice.

La aceasta nevoie de a fi mai eficient se adauga si faptul ca procesul logistic a devenit din ce in ce mai complex datorita, partial, cresterii traficului rutier, mutarii depozitelor, cresterii costului energiei, cresterii comertului electronic. , complexitatea unui ultim kilometru cu nevoi mai mari de durabilitate si poluare in orase si, in sfarsit, reglementarile diferite si in schimbare ale sectorului.

Toate acestea necesita mai multa tehnologie pentru a realiza un management eficient care simplifica procesele implicate.

Companii bazate pe date in logistica

A incepe cu datele este principala greseala. Urmand o metodologie de strategie de date, trebuie sa incepeti prin a va adresa intrebarile corecte de afaceri, cum ar fi: Cum pot optimiza utilizarea combustibilului? Imi pot reduce timpii de livrare? Exista posibilitatea de a reduce numarul de erori? Pot fi mai eficient in gestionarea resurselor pe care le am? Pot reduce pierderile de produse perisabile? Cum ai putea reduce timpii de gestionare a depozitului? Pot imbunatati serviciul si propunerea mea de valoare pentru client?

Acestea sunt intrebarile pe care trebuie sa se bazeze o schimbare de strategie bazata pe date si, din nou, scopul nu este sa le raspundem prin intuitie, ci sa cautam datele care ne ofera un raspuns obiectiv si impartial. Aceasta este o companie bazata pe date.

Exista numeroase surse de date din care sa captati toate informatiile necesare pentru a raspunde la intrebarile de mai sus. In cazul logisticii, va expunem cateva dintre ele:

• Activitatea flotei prin tehnologii GPS care ne permit sa monitorizam in mod clar locatia si traseul fiecarei resurse de transport.
• Prelucreaza datele si operatiunile de marfa prin sisteme informatice traditionale care efectueaza monitorizare cu tehnologii precum RFID, senzori de diferite tipuri si camere echipate cu algoritmi de inteligenta artificiala.
• Alerte de la clienti si colaboratori cu privire la lipsuri in punctele de vanzare care trebuie tratate cu cea mai mare urgenta.
• Modele oficiale de consum, sau interne in timp real, care ne permit sa facem analize predictive asupra posibilelor nevoi viitoare.
• Date meteorologice cu care sa lucram rute alternative mai eficiente.
• Date din automatizarea depozitelor noastre prin robotizare.

Tipos de Big Data

Big Data raspunde la 5 V: volum, varietate, acuratete, viteza si valoare. Aceste cinci valori demonstreaza versatilitatea datelor si dificultatea procesarii si transformarii acestora in informatii valoroase pentru luarea deciziilor si management.

#1  Volumul. Datele provin de la masini sau dispozitive si sunt create automat, astfel incat volumul de analizat este masiv.

# 2  Varietate. In prezent, originea datelor este foarte eterogena. Acestea pot veni de pe mai multe suporturi si platforme: camere, smartphone-uri, GPS, retele sociale, miscari bancare…

# 3  Adevarul. Varietatea mare a datelor face ca multe dintre ele sa ajunga incomplete sau incorecte, ceea ce ne poate face sa ne indoim de gradul de veridicitate al tuturor.

#4  Viteza. Traim intr-o era hiperconectata, asa ca datele sunt generate in fiecare secunda care trece. Acest volum mare face ca datele sa devina rapid invechite si sa isi piarda din valoare, in timp ce apar date noi.

#5  Valoare. Datele, odata convertite in informatii, au o valoare de care profita companiile pentru a profita la maximum de ea. Acesta este probabil cel mai important element al Big Data.

Analiza datelor 

Odata capturate datele, acestea trebuie procesate pentru a le converti in informatii si pentru a lua cele mai bune decizii de afaceri in organizatie. Pentru aceasta trebuie folosite cele patru tipuri de tehnici analitice: descriptive, diagnostice, predictive si prescriptive. 

Prin utilizarea analizei datelor, companiile de logistica pot atinge niveluri ridicate de eficienta cu actiuni operationale precum urmatoarele:

• Controlul stocurilor: folositi in comun analize descriptive pentru a afla in orice moment, prin diferite tablouri de bord, ce nivel de stoc am si unde si cum sa deduc starea depozitelor mele pentru zilele ulterioare.
• Intretinere preventiva: companiile de logistica isi pot folosi datele procesate cu algoritmi analitici pentru a anticipa defectiunile inaintea acestora, reducand astfel cheltuielile importante.
• Rute eficiente. Prin tiparele de consum si controlul stocurilor, o buna utilizare a datelor permite crearea rutelor in timp real si se poate obtine o eficienta mai mare.

Si acestea sunt doar cateva dintre exemplele in care analiza datelor permite luarea unor decizii de afaceri. Provocarea, in acest moment, este sa stii cum sa operationalizezi informatia, adica ca datele sa ajunga la factorii de decizie in timp util.

Aplicatii Big Data in logistica

Big Data va permite sa colectati datele care sunt generate in timpul lantului de aprovizionare. Cu aceste informatii pot fi detectate tendinte, comportamentul clientilor sau erori in operatiuni, pentru a introduce solutii la procese si chiar a detecta noi afaceri pentru viitor.  

Povesti de succes ale Big Data in logistica

Exista multe cazuri de succes de aplicare a big data in logistica, dintre care unele se remarca, precum urmatoarele:

• Walmart, lantul american de supermarketuri, a fost unul dintre pionierii in utilizarea datelor in operatiunile sale, gestionand 2,5 petaocteti de date pe ora. Walmart a realizat un control foarte eficient al stocurilor, care le permite sa aiba produsele potrivite la momentul potrivit pentru clientii lor pe rafturile supermarketurilor.
• Rolls-Royce, producatorul de motoare de aeronave, a realizat un sistem de management al datelor atat de eficient, care ii permite sa cunoasca posibilele avarii cu saptamani inainte si sa dezvolte actiuni de intretinere predictiva, eliminand costurile si sporind propunerea de valoare pentru clientii sai.
• Jhon Deere, o companie traditionala in fabricarea de tractoare, a dezvoltat un sistem bazat pe date care permite fermierilor sa gestioneze eficient fertilizarea si tratarea campurilor lor si, prin urmare, o gestionare eficienta a achizitiilor si logistica comenzilor.

Dupa cum am vazut, aplicarea datelor mari in logistica abia a inceput si va revolutiona aceasta afacere, provocand un punct de cotitura cu noi reguli competitive.

Ce poate face logistica cu Big Data?

Imbunatatirea eficientei proceselor. Masurand procesele logistice se obtine o harta detaliata si obiectiva a situatiei si calitatii acestora. Cunoasterea directa a lantului de aprovizionare va permite sa aveti un control mai mare asupra acestuia si sa puteti anticipa orice incident.

Control eficient al activelor. Odata cu introducerea Big Data, controlul activelor companiei poate fi imbunatatit : flota de vehicule, produse depozitate, paleti etc. In acest fel, operatiunile de distributie sunt optimizate, nivelurile de stocuri sunt reduse si se obtin economii semnificative de costuri si timpi de organizare.

Segmentarea cererii. Daca compania integreaza Big Data cu CRM (programul de management al clientilor), nevoile si interesele cumparatorilor pot fi cunoscute (ce produse consuma, care i-ar putea interesa…). In plus, informatiile obtinute prin date permit profilarea produselor si personalizarea acestora. Aceasta inseamna ca, cunoscand preferintele fiecarui cumparator, oferta unui produs poate fi ajustata fiecarui client sau segment de clienti. Ceea ce se realizeaza cu aceasta este o mai mare loialitate si, prin urmare, o crestere a vanzarilor.

Distributie mai agila. Avand datele furnizate de Big Data, va permite, de asemenea, sa optimizati procesele de distributie. De asemenea, ofera posibilitatea de a detecta noi modele de afaceri si forme mai eficiente de livrare. Optimizarea distributiei imbunatateste, de asemenea, serviciul pentru clienti, de exemplu, fiind capabil sa rezolve mai bine incidentele.

Urmarirea produselor si masinilor. Obtinerea datelor in timp real permite monitorizarea exhaustiva a starii si situatiei tuturor produselor pentru, printre altele, pentru a putea detecta eventualele incidente. Stadiul utilajului poate fi cunoscut si in prealabil pentru a efectua intretinerea preventiva si pentru a evita opririle in lantul logistic.

Preturi in avans. Analiza datelor permite stabilirea parametrilor de afaceri cu ajutorul carora se poate anticipa cererea si astfel sa se ajusteze preturile produselor la costurile logistice.

Optimizarea rutei. Prin datele in timp real care pot fi obtinute din situatia traficului si vremea, pot fi calculate cele mai bune rute pentru a livra comenzile clientilor. Aceasta reprezinta o economie semnificativa pentru companie si un beneficiu pentru client.

Concluzii

Aplicarea Big Data in logistica companiilor va permite, fara indoiala, un management mai eficient al proceselor. Daca companiile incep sa incorporeze aceste noi tehnologii in dinamica lor de lucru, lantul de aprovizionare va fi mai profitabil si o experienta de cumparaturi mai buna va fi oferita clientului.

Odata ce am analizat toate beneficiile pe care Big Data le aduc logisticii, putem concluziona ca aplicarea acestuia inseamna o optimizare importanta a sectorului, pe langa obtinerea profitabilitatii, cresterea numarului de clienti si detectarea viitoarelor modele de afaceri. Descoperiti ce este expertul in Big Data si aplicati-l in sectorul logisticii.