الخدمات اللوجستية والبيانات الضخمة: كيفية اكتساب الكفاءة الأساسية في نظام بيئي رقمي
نشرت: 2021-03-28تساعد البيانات الضخمة في لوجستيات الأعمال في التعامل مع الوظائف المعقدة لتتبع العمليات وتقييم الأداء والتنبؤ بالنتائج وتقديم خدمة كفؤة للعملاء النهائيين
لا توفر البيانات الضخمة إمكانية تخزين كمية هائلة من المعلومات المتعلقة بالخدمات اللوجستية من مصادر مختلفة فحسب ، بل توفر أيضًا أدوات للقيام بأنشطة حاسمة مثل تحليل البيانات ، وإنشاء نماذج تنبؤية مخصصة تعتمد على البيانات
تساعد البيانات الضخمة في توحيد الشحنات التي تقلل التكلفة وتوفر وقت النقل وتساعد على تقديم خدمة عملاء محسّنة
بالنسبة للأعمال التجارية ، يعد جعل الخدمات اللوجستية عملية عالية الكفاءة خطوة في اتجاه زيادة الربحية والنمو والمرونة للمؤسسة. يساعد الأعمال على الوصول إلى مستوى جديد من الكفاءة والإنتاجية. يزيد من جودة تجربة العميل النهائية والقيمة التي يكتسبها في نهاية المعاملة.
ولهذا السبب تم إنشاء نظام بيئي رقمي للعمليات اللوجستية. مثل هذه الحلول تجعل الروابط بين الكيانات المعنية أكثر تكاملاً وتحسن أيضًا عوامل مثل الوصول والنطاق والتنبؤ واتساق العمليات.
تعد البيانات الضخمة أحد الحلول الواعدة التي تم تقديمها في هذا النظام البيئي الرقمي للخدمات اللوجستية. مع حلول البيانات الضخمة ، لم تعد كمية البيانات مرة أخرى عائقاً أمام الشركات ونموها.
لفهم كيفية التعامل مع البيانات الضخمة وقدرتها على التعامل مع الوظائف المعقدة لتتبع العمليات وتقييم الأداء والتنبؤ بالنتائج وتقديم خدمة كفؤة للعميل النهائي ، يجب أن نفهم الكفاءات الأساسية التي تريد عملية لوجستية تحقيقها. وتشمل هذه تصميم التوزيع ، وتحديد المصادر والإدارة ، وإدارة سلسلة التوريد والموردين ، وتخطيط استمرارية سلسلة التوريد ، وتوريد وإدارة النقل.
من أجل تحقيق أي كفاءة أساسية ، تصبح العملية الأولية لتقييم العملية الحالية ومراجعة العمليات والتوقعات للمستقبل وظائف مهمة. هذه تجعل الخدمات اللوجستية تنافسية تمامًا في جودة تنفيذها. لا توفر البيانات الضخمة فقط إمكانية تخزين كمية هائلة من المعلومات المتعلقة بالخدمات اللوجستية من مصادر مختلفة ، بل توفر أيضًا أدوات للقيام بأنشطة حاسمة مثل تحليل البيانات ، وإنشاء التقارير الإحصائية ، وإنشاء نماذج تنبؤية مخصصة قائمة على البيانات.
فيما يلي بعض الفوائد الجديرة بالملاحظة لتطبيق البيانات الضخمة في لوجستيات الأعمال:
موصى به لك:
كيف يتم تعيين إطار عمل مجمع الحسابات في RBI لتحويل التكنولوجيا المالية في الهند
لا يمكن لرواد الأعمال إنشاء شركات ناشئة مستدامة وقابلة للتطوير من خلال 'Jugaad': المواطنون ...
كيف ستحول Metaverse صناعة السيارات الهندية
ماذا يعني توفير مكافحة الربح بالنسبة للشركات الهندية الناشئة؟
كيف تساعد الشركات الناشئة في تكنولوجيا التعليم في تطوير مهارات القوى العاملة في الهند وتصبح جاهزة للمستقبل ...
الأسهم التقنية في العصر الجديد هذا الأسبوع: مشاكل Zomato مستمرة ، EaseMyTrip تنشر Stro ...
تحسين المسار وكفاءة الميل الأخير
يتضمن تحسين المسار اختيار أكثر الطرق فعالية وفعالية من حيث التكلفة وطريقة النقل اللوجيستي. يمكن الاستفادة من استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي وأوراق الرحلات القديمة بالإضافة إلى بيانات ومعلومات GPS في الوقت الفعلي مثل توقعات الطقس والعطلات وتسلسل التسليم لتقدير الوقت الأمثل للتسليم لكل شحنة.
يمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم البيانات الضخمة تحسين مسار التسليم لكل مركبة توصيل في الوقت الفعلي. تأتي النتائج الواضحة في توفير التكلفة والوقت والكفاءة المضاعفة للعمليات اللوجستية. تعمل لوحات المعلومات المحملة بالبيانات على تمكين مديري المرافق اللوجستية من اتخاذ قرارات مستنيرة حيث أن لديهم علامة تبويب على حتى المعلومات مثل أداء السائقين والمرافق.
تحسين شبكات المستودعات
تم تجهيز المستودعات المشاركة في عملية لوجستية معينة ببيانات في الوقت الفعلي من أنظمة مؤتمتة تتعامل مع المواد والمعدات الذكية. مع توفر هذه البيانات الشاملة ، يمكنهم تحديد المسار الأمثل للرافعات الشوكية وشاحنات التثبيت التي تتعامل مع البضائع الواردة والصادرة. ينتج عن ذلك حركة أسرع للمواد وتوفير الوقود جنبًا إلى جنب مع النقل الآمن للبضائع.
حتى خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية يمكن أن تساعد شركات الخدمات اللوجستية على تحسين استخدام الموارد والإنتاجية في المستودعات وكذلك مراكز التوزيع. تشمل المزايا الأخرى للبيانات الضخمة في تحسين شبكات المستودعات ما يلي:
- تجميع طلب العملاء
- إدارة المخزون
- تبسيط شبكات التوزيع
- التخصيص الفوري للقوى العاملة
- رسم خرائط سعة المستودعات والمعدات وتخطيط التوزيع وفقًا لذلك
توحيد الشحن
نظرًا لأن البيانات الضخمة تتضمن نماذج ذكاء اصطناعي تساعد في اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات ورؤى في العمليات اللوجستية من عدة زوايا ، فهناك مجال لتوحيد الشحنات التي تقلل التكلفة وتوفر وقت النقل وتساعد على تقديم خدمة عملاء محسنة. هذا ممكن لأن نماذج الذكاء الاصطناعي تقدم رؤى حول:
- حجم وعدد الشحنات حسب الموقع
- منتجات
- الأطر الزمنية المفضلة للتسليم
- متطلبات ما قبل النقل للنظر في مثل الموسم والمناخ
يمكن لأنظمة البيانات الكبيرة المدمجة مع الذكاء الاصطناعي أن تزيد من استخدام السعة. يمكن ملاحظة ذلك في كيفية تحديد النظام لأنواع الشحنات من خلال حجم ووزن أغراض الشحنات. حتى مطالبات الأضرار يمكن تحليلها عبر الطرق لأنماط التسليم والنقل. يمكن للذكاء الاصطناعي المستند إلى القواعد اكتشاف الأخطاء وعمليات الاحتيال أثناء تتبعه للأحداث في سلسلة التوريد والمستندات المعنية.
لذلك ، بشكل عام ، سيكون الدور الكبير للبيانات الضخمة في تحسين الخدمات اللوجستية وتبسيط العمليات التجارية اللوجستية أكثر أهمية وحتمية في الأيام القادمة.