Logistica e Big Data: come acquisire competenze di base in un ecosistema digitale
Pubblicato: 2021-03-28I big data nella logistica aziendale aiutano a gestire funzioni complesse di monitoraggio delle operazioni, valutazione delle prestazioni, previsione dei risultati e fornitura di un servizio competente ai clienti finali
I big data non solo offrono la possibilità di archiviare un'enorme quantità di informazioni relative alla logistica provenienti da varie fonti, ma anche gli strumenti per svolgere attività decisive come l'analisi dei dati, la creazione di modelli predittivi personalizzati basati sui dati
I big data aiutano nel consolidamento delle spedizioni che riducono i costi, fanno risparmiare tempo di trasporto e aiutano a fornire un servizio clienti migliore
Per un'azienda, rendere la logistica un processo altamente efficiente è un passo compiuto nella direzione di aumentare la redditività, la crescita e la flessibilità dell'impresa. Aiuta l'azienda a raggiungere un nuovo livello di efficienza e produttività. Aumenta la qualità dell'esperienza del cliente finale e il valore che ne deriva al termine di una transazione.
È per questo motivo che è stato creato un ecosistema digitale per i processi logistici. Tali soluzioni rendono più integrate le connessioni tra le entità coinvolte e migliorano anche fattori come portata, scalabilità, prevedibilità e coerenza delle operazioni.
I big data sono una delle soluzioni più promettenti introdotte in questo ecosistema digitale per la logistica. Con le soluzioni Big Data, nessuna quantità di dati ha mai più rappresentato un ostacolo per le aziende e la loro crescita.
Per capire come i Big Data e la loro capacità di gestire funzioni complesse di tracciamento delle operazioni, valutazione delle prestazioni, previsione dei risultati e fornitura di un servizio competente al cliente finale, dobbiamo comprendere le competenze chiave che un'operazione logistica vorrà raggiungere. Questi includono la progettazione della distribuzione, l'approvvigionamento e la gestione, la catena di approvvigionamento e la gestione dei fornitori, la pianificazione della continuità della catena di approvvigionamento e l'approvvigionamento e la gestione dei trasporti.
Affinché qualsiasi competenza di base possa essere raggiunta, un processo iniziale di valutazione del processo esistente, revisione delle operazioni e proiezioni per il futuro diventano funzioni importanti. Questi rendono la logistica perfettamente competitiva nella sua qualità di esecuzione. I Big Data non solo offrono la possibilità di archiviare un'enorme quantità di informazioni relative alla logistica da varie fonti, ma anche gli strumenti per svolgere attività decisive come l'analisi dei dati, la creazione di report statistici e la creazione di modelli predittivi personalizzati basati sui dati.
Alcuni vantaggi degni di nota dell'applicazione dei Big Data nella logistica aziendale sono i seguenti:
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Ottimizzazione del percorso ed efficienza dell'ultimo miglio
L'ottimizzazione del percorso implica la scelta del percorso e della modalità di trasporto della logistica più efficaci ed economici. Utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale, vecchi fogli di viaggio nonché dati e informazioni GPS in tempo reale come previsioni meteorologiche, festività e sequenza di consegna possono essere sfruttati per stimare il tempo ottimale di consegna per ciascuna spedizione.
Le piattaforme di intelligenza artificiale che utilizzano i Big Data possono ottimizzare il percorso di consegna di ciascun veicolo di consegna in tempo reale. I risultati ovvi sono il risparmio di tempo e denaro e la moltiplicata efficienza delle operazioni logistiche. I dashboard carichi di dati consentono ai gestori delle strutture logistiche di prendere decisioni informate poiché hanno una scheda anche su informazioni come le prestazioni degli autisti e delle strutture.
Ottimizzazione delle reti di magazzino
I magazzini coinvolti in una particolare operazione logistica sono dotati di dati in tempo reale provenienti da sistemi automatizzati che gestiscono materiali e apparecchiature intelligenti. Con dati così estesi a disposizione, possono decidere il percorso ottimale per carrelli elevatori e autocarri a pinza che movimentano merci in entrata e in uscita. Ciò si traduce in un movimento più rapido dei materiali e un risparmio di carburante insieme a un trasporto sicuro delle merci.
Anche gli algoritmi e l'analisi dell'IA predittiva possono aiutare le società di logistica a migliorare l'utilizzo delle risorse e la produttività nei magazzini e nei centri di distribuzione. Altri vantaggi dei Big Data nell'ottimizzazione delle reti di magazzino includono:
- Aggregazione della domanda dei clienti
- Gestione dell'inventario
- Semplificazione delle reti di distribuzione
- Pronta allocazione della manodopera
- Mappatura della capacità del magazzino e delle attrezzature e pianificazione della distribuzione di conseguenza
Consolidamento del trasporto
Poiché i Big Data coinvolgono modelli di intelligenza artificiale che aiutano a prendere decisioni basate sui dati e approfondimenti sulle operazioni logistiche da diverse angolazioni, c'è spazio per il consolidamento delle spedizioni che riduce i costi, fa risparmiare tempo di trasporto e aiuta a fornire un servizio clienti migliore. Ciò è possibile poiché i modelli di intelligenza artificiale offrono approfondimenti su:
- Volume e numero di spedizioni per località
- Prodotti
- Tempi preferiti per la consegna
- Requisiti pre-trasporto da considerare come stagione e clima
I sistemi Big Data integrati con l'IA possono massimizzare l'utilizzo della capacità. Questo può essere visto nel modo in cui il sistema decide i tipi di spedizione in base alle dimensioni e al peso degli oggetti degli invii. Anche le richieste di risarcimento danni possono essere analizzate attraverso le rotte per le modalità di consegna e trasporto. L'IA basata su regole è in grado di rilevare errori e frodi poiché tiene traccia degli eventi nella catena di approvvigionamento e dei documenti coinvolti.
Quindi, nel complesso, il grande ruolo dei Big Data nell'ottimizzazione della logistica e nello snellimento delle operazioni commerciali logistiche sarà solo più significativo e persino inevitabile nei giorni a venire.