물류 및 빅 데이터: 디지털 생태계에서 핵심 역량을 얻는 방법
게시 됨: 2021-03-28비즈니스 물류의 빅 데이터는 운영 추적, 성과 평가, 결과 예측 및 최종 고객에게 유능한 서비스 제공과 같은 복잡한 기능을 처리하는 데 도움이 됩니다.
빅데이터는 다양한 소스의 물류와 관련된 방대한 정보를 저장할 수 있는 가능성을 제공할 뿐만 아니라 데이터 분석, 데이터 기반 맞춤형 예측 모델 생성과 같은 결정적인 활동을 수행할 수 있는 도구를 제공합니다.
빅 데이터는 비용을 절감하고 운송 시간을 절약하며 향상된 고객 서비스를 제공하는 데 도움이 되는 선적 통합에 도움이 됩니다.
기업의 경우 물류를 매우 효율적인 프로세스로 만드는 것은 기업의 수익성, 성장 및 유연성을 높이는 방향으로 취하는 단계입니다. 비즈니스가 새로운 수준의 효율성과 생산성을 달성하는 데 도움이 됩니다. 최종 고객 경험의 품질과 거래가 끝날 때 파생되는 가치를 높입니다.
이러한 이유로 물류 프로세스를 위한 디지털 생태계가 만들어졌습니다. 이러한 솔루션은 관련된 엔터티 간의 연결을 더욱 통합하고 도달 범위, 규모, 예측 가능성 및 운영 일관성과 같은 요소를 개선합니다.
빅 데이터는 물류를 위한 디지털 생태계에 도입된 가장 유망한 솔루션 중 하나입니다. 빅 데이터 솔루션을 사용하면 데이터의 양이 더 이상 비즈니스와 성장에 방해가 되지 않습니다.
빅 데이터와 빅 데이터가 운영 추적, 성과 평가, 결과 예측, 최종 고객에게 유능한 서비스 제공의 복잡한 기능을 처리하는 능력을 이해하려면 물류 운영이 달성하고자 하는 핵심 역량을 이해해야 합니다. 여기에는 유통 설계, 소싱 및 관리, 공급망 및 공급업체 관리, 공급망 연속성 계획, 운송 소싱 및 관리가 포함됩니다.
어떤 핵심역량을 달성하기 위해서는 기존 프로세스에 대한 초기 평가, 운영 검토, 향후 전망이 중요한 기능이 됩니다. 이는 물류를 실행 품질 면에서 완벽하게 경쟁력 있게 만듭니다. 빅데이터는 다양한 소스의 물류와 관련된 방대한 정보를 저장할 수 있는 가능성을 제공할 뿐만 아니라 데이터 분석, 통계 보고서 작성, 데이터 기반 맞춤형 예측 모델 생성과 같은 결정적인 활동을 수행할 수 있는 도구를 제공합니다.
비즈니스 물류에 빅 데이터를 적용할 때 얻을 수 있는 몇 가지 주목할만한 이점은 다음과 같습니다.
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경로 최적화 및 라스트 마일 효율성
경로 최적화는 물류 운송의 가장 효과적이고 비용 효율적인 경로와 모드를 선택하는 것을 포함합니다. AI 알고리즘을 사용하면 오래된 여행 시트와 실시간 GPS 데이터 및 일기 예보, 휴일 및 배송 순서와 같은 정보를 활용하여 각 배송에 대한 최적의 배송 시간을 예측할 수 있습니다.
빅데이터를 활용한 AI 플랫폼은 실시간으로 각 배송 차량의 배송 경로를 최적화할 수 있다. 비용과 시간을 절약하고 물류 운영의 효율성을 배가시키는 것은 분명한 결과입니다. 데이터가 포함된 대시보드를 통해 물류 시설 관리자는 운전자 및 시설의 성능과 같은 정보에 대한 탭이 있으므로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
창고 네트워크 최적화
특정 물류 작업과 관련된 창고에는 자재 및 스마트 장비를 처리하는 자동화 시스템의 실시간 데이터가 장착되어 있습니다. 이러한 광범위한 데이터를 사용하여 인바운드 및 아웃바운드 화물을 처리하는 지게차 및 클램프 트럭의 최적 경로를 결정할 수 있습니다. 그 결과 자재 이동이 빨라지고 연료가 절약되고 안전한 상품 운송이 가능해집니다.
예측 AI 알고리즘과 분석도 물류 회사가 창고와 물류 센터에서 자원 활용도와 생산성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 웨어하우스 네트워킹 최적화에서 빅 데이터의 다른 이점은 다음과 같습니다.
- 고객 수요 집계
- 재고 관리
- 유통망 간소화
- 신속한 인력 배분
- 창고 및 장비 용량 매핑 및 그에 따른 분배 계획
화물의 통합
빅 데이터에는 여러 각도에서 물류 운영에 대한 데이터 기반 의사 결정과 통찰력을 제공하는 AI 모델이 포함되므로 비용을 줄이고 운송 시간을 절약하며 향상된 고객 서비스를 제공하는 데 도움이 되는 배송 통합의 여지가 있습니다. 이는 AI 모델이 다음에 대한 통찰력을 제공하기 때문에 가능합니다.
- 지역별 출하량 및 수량
- 제품
- 배송 희망 시간
- 계절 및 기후와 같이 고려해야 할 사전 운송 요구 사항
AI와 통합된 빅데이터 시스템은 용량 활용도를 극대화할 수 있습니다. 이는 시스템이 화물의 크기와 무게에 따라 선적 유형을 결정하는 방식에서 볼 수 있습니다. 손상 클레임조차도 배송 및 운송 모드에 대한 경로 전반에 걸쳐 분석될 수 있습니다. 규칙 기반 AI는 공급망과 관련된 문서의 이벤트를 추적할 때 오류와 사기를 감지할 수 있습니다.
따라서 물류를 최적화하고 물류 비즈니스 운영을 간소화하는 데 있어 빅 데이터의 큰 역할은 앞으로 더욱 중요해질 것이며 심지어 불가피할 것입니다.