Logistique et Big Data : comment acquérir des compétences de base dans un écosystème numérique
Publié: 2021-03-28Les mégadonnées dans la logistique d'entreprise aident à gérer des fonctions complexes de suivi des opérations, d'évaluation des performances, de prévision des résultats et de prestation de services compétents aux clients finaux
Les mégadonnées offrent non seulement la possibilité de stocker une énorme quantité d'informations liées à la logistique provenant de diverses sources, mais également les outils nécessaires pour effectuer des activités décisives telles que l'analyse des données, la création de modèles prédictifs personnalisés basés sur les données.
Le Big Data aide à la consolidation des expéditions, ce qui réduit les coûts, économise le temps de transport et aide à fournir un meilleur service client
Pour une entreprise, faire de la logistique un processus hautement efficace est une étape franchie dans le sens de l'augmentation de la rentabilité, de la croissance et de la flexibilité de l'entreprise. Il aide l'entreprise à atteindre un nouveau niveau d'efficacité et de productivité. Il augmente la qualité de l'expérience du client final et la valeur qu'il retire à la fin d'une transaction.
C'est pour cette raison qu'un écosystème numérique a été créé pour les processus logistiques. De telles solutions rendent les connexions entre les entités impliquées plus intégrées et améliorent également des facteurs tels que la portée, l'échelle, la prévisibilité et la cohérence des opérations.
Le big data est l'une des solutions les plus prometteuses introduites dans cet écosystème numérique pour la logistique. Avec les solutions Big Data, aucune quantité de données n'a plus jamais été un obstacle pour les entreprises et leur croissance.
Pour comprendre comment le Big Data et sa capacité à gérer des fonctions complexes de suivi des opérations, d'évaluation des performances, de prédiction des résultats et de fourniture d'un service compétent au client final, nous devons comprendre les compétences de base qu'une opération logistique voudra atteindre. Il s'agit notamment de la conception de la distribution, de l'approvisionnement et de la gestion, de la gestion de la chaîne d'approvisionnement et des fournisseurs, de la planification de la continuité de la chaîne d'approvisionnement et de l'approvisionnement et de la gestion du transport.
Pour toute compétence de base à atteindre, un processus initial d'évaluation du processus existant, d'examen des opérations et de projections pour l'avenir deviennent des fonctions importantes. Ceux-ci rendent la logistique parfaitement compétitive dans sa qualité d'exécution. Le Big Data offre non seulement la possibilité de stocker une énorme quantité d'informations liées à la logistique provenant de diverses sources, mais également les outils nécessaires pour effectuer des activités décisives telles que l'analyse de données, la création de rapports statistiques et la création de modèles prédictifs personnalisés basés sur des données.
Certains avantages notables de l'application du Big Data dans la logistique d'entreprise sont les suivants :
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Optimisation des itinéraires et efficacité du dernier kilomètre
L'optimisation des itinéraires consiste à choisir l'itinéraire et le mode de transport logistique les plus efficaces et les plus rentables. À l'aide d'algorithmes d'intelligence artificielle, d'anciennes feuilles de route ainsi que des données GPS en temps réel et des informations telles que les prévisions météorologiques, les vacances et la séquence de livraison peuvent être exploitées pour estimer le moment optimal de livraison pour chaque expédition.
Les plates-formes d'IA qui utilisent le Big Data peuvent optimiser l'itinéraire de livraison de chaque véhicule de livraison en temps réel. Les économies de temps et d'argent et l'efficacité multipliée des opérations logistiques en sont les résultats évidents. Les tableaux de bord chargés de données permettent aux responsables des installations logistiques de prendre des décisions éclairées car ils disposent d'un onglet sur des informations telles que les performances des chauffeurs et des installations.
Optimisation des réseaux d'entrepôts
Les entrepôts impliqués dans une opération logistique particulière sont équipés de données en temps réel provenant de systèmes automatisés qui gèrent des matériaux et des équipements intelligents. Avec des données aussi complètes disponibles, ils peuvent décider de l'itinéraire optimal pour les chariots élévateurs et les chariots à pince qui manipulent les marchandises entrantes et sortantes. Il en résulte un mouvement plus rapide des matériaux et des économies de carburant ainsi qu'un transport sûr des marchandises.
Même les algorithmes et analyses d'IA prédictifs peuvent aider les entreprises de logistique à améliorer l'utilisation des ressources et la productivité dans les entrepôts ainsi que dans les centres de distribution. Les autres avantages du Big Data dans l'optimisation du réseau d'entrepôt incluent :
- Agrégation de la demande client
- Gestion des stocks
- Simplification des réseaux de distribution
- Affectation rapide de la main-d'œuvre
- Cartographier la capacité des entrepôts et des équipements et planifier la distribution en conséquence
Consolidation du fret
Étant donné que le Big Data implique des modèles d'IA qui aident à prendre des décisions basées sur les données et à mieux comprendre les opérations logistiques sous plusieurs angles, il existe une possibilité de consolidation des expéditions qui réduit les coûts, économise le temps de transport et contribue à fournir un meilleur service client. Cela est possible car les modèles d'IA offrent des informations sur :
- Volume et nombre d'expéditions par emplacement
- Des produits
- Délais de livraison souhaités
- Conditions préalables au transport à prendre en compte comme la saison et le climat
Les systèmes Big Data intégrés à l'IA peuvent maximiser l'utilisation de la capacité. Cela peut être vu dans la façon dont le système décide des types d'expédition en fonction de la taille et du poids des objets des envois. Même les réclamations pour dommages peuvent être analysées sur tous les itinéraires pour les modes de livraison et de transport. L'IA basée sur des règles peut détecter les erreurs et les fraudes en suivant les événements de la chaîne d'approvisionnement et les documents impliqués.
Ainsi, dans l'ensemble, le grand rôle du Big Data dans l'optimisation de la logistique et la rationalisation des opérations commerciales logistiques ne fera que devenir plus important et même inévitable dans les jours à venir.