Логистика и большие данные: как получить базовые компетенции в цифровой экосистеме

Для бизнеса превращение логистики в высокоэффективный процесс — это шаг в направлении увеличения прибыльности, роста и гибкости предприятия. Это помогает бизнесу выйти на новый уровень эффективности и производительности. Это повышает качество обслуживания конечных клиентов и ценность, которую они получают в конце транзакции.

Именно по этой причине для логистических процессов создана цифровая экосистема. Такие решения делают связи между участвующими объектами более интегрированными, а также улучшают такие факторы, как охват, масштаб, предсказуемость и согласованность операций.

Большие данные — одно из самых перспективных решений, внедренных в эту цифровую экосистему для логистики. С решениями для работы с большими данными никакие объемы данных больше никогда не будут препятствием для бизнеса и его роста.

Чтобы понять, как большие данные и их способность выполнять сложные функции отслеживания операций, оценки производительности, прогнозирования результатов и предоставления компетентных услуг конечному потребителю, мы должны понимать основные компетенции, которых хочет достичь логистическая операция. К ним относятся планирование дистрибуции, поиск поставщиков и управление ими, управление цепочками поставок и поставщиками, планирование непрерывности цепочек поставок, а также поиск и управление транспортными средствами.

Для достижения любой ключевой компетенции важными функциями становятся первоначальный процесс оценки существующего процесса, обзор операций и прогнозы на будущее. Это делает логистику совершенно конкурентоспособной по качеству исполнения. Большие данные не только предлагают возможность хранения огромного количества информации, связанной с логистикой, из различных источников, но и инструменты для выполнения важных действий, таких как анализ данных, создание статистических отчетов и создание настраиваемых прогностических моделей на основе данных.

Некоторые заслуживающие внимания преимущества применения больших данных в бизнес-логистике заключаются в следующем:

Рекомендуется для вас:

Ресурсы

Как платформа агрегатора учетных записей RBI предназначена для преобразования финансовых технологий в Индии

Амит Дас

31 июля 2022 г.

Новости

Предприниматели не могут создавать устойчивые масштабируемые стартапы с помощью Jugaad: Cit...

Джасприт К.

31 июля 2022 г.

Ресурсы

Как Metaverse изменит индийскую автомобильную промышленность

Вайбхав С.

31 июля 2022 г.

Ресурсы

Что означает положение о борьбе со спекуляцией для индийских стартапов?

Чаранья Л.

31 июля 2022 г.

Ресурсы

Как стартапы Edtech помогают повысить квалификацию рабочей силы Индии и стать готовыми к будущему ...

Анкуш С.

31 июля 2022 г.

Новости

Технологические акции нового века на этой неделе: проблемы Zomato продолжаются, EaseMyTrip публикует...

Тапанджана Р.

31 июля 2022 г.

Оптимизация маршрута и эффективность «последней мили»

Оптимизация маршрута предполагает выбор наиболее эффективного и рентабельного маршрута и способа транспортной логистики. Используя алгоритмы искусственного интеллекта, старые путевые листы, а также данные GPS в реальном времени и информацию, такую ​​как прогнозы погоды, праздники и последовательность доставки, можно использовать для оценки оптимального времени доставки для каждой партии.

Платформы искусственного интеллекта, использующие большие данные, могут оптимизировать маршрут доставки каждого транспортного средства в режиме реального времени. Очевидными результатами являются экономия средств и времени, а также многократное повышение эффективности логистических операций. Нагруженные данными информационные панели позволяют менеджерам логистических объектов принимать обоснованные решения, поскольку у них есть вкладка даже для такой информации, как производительность водителей и объектов.

Оптимизация складских сетей

Склады, участвующие в конкретной логистической операции, оснащены данными в режиме реального времени от автоматизированных систем, которые обрабатывают материалы и смарт-оборудование. Имея такие обширные данные, они могут выбрать оптимальный маршрут для вилочных погрузчиков и грузовиков с захватом, которые обрабатывают прибывающие и отгружаемые грузы. Это приводит к более быстрому перемещению материалов и экономии топлива, а также к безопасной транспортировке товаров.

Даже прогнозирующие алгоритмы и аналитика ИИ могут помочь логистическим компаниям улучшить использование ресурсов и производительность на складах, а также в распределительных центрах. Другие преимущества больших данных в оптимизации сети склада включают в себя:

• Агрегация потребительского спроса
• Управление запасами
• Упрощение распределительных сетей
• Оперативное распределение рабочей силы
• Сопоставление складских мощностей и оборудования и соответствующее планирование распределения

Консолидация грузов

Поскольку большие данные включают в себя модели ИИ, которые помогают принимать решения на основе данных и анализировать логистические операции с нескольких точек зрения, есть возможности для консолидации поставок, что снижает затраты, экономит время на транспортировку и помогает повысить качество обслуживания клиентов. Это возможно, поскольку модели ИИ дают представление о:

• Объем и количество отгрузок по местонахождению
• Товары
• Предпочтительные сроки доставки
• Предварительно транспортные реквизиты, такие как сезон и климат

Системы больших данных, интегрированные с искусственным интеллектом, могут максимально эффективно использовать ресурсы. Это видно по тому, как система определяет типы отправлений по размеру и весу объектов отправлений. Даже требования о возмещении ущерба могут быть проанализированы по маршрутам доставки и способам транспортировки. ИИ на основе правил может обнаруживать ошибки и мошенничество, поскольку он отслеживает события в цепочке поставок и задействованные документы.

Таким образом, в целом большая роль больших данных в оптимизации логистики и рационализации логистических бизнес-операций будет только возрастать и даже неизбежна в ближайшие дни.