Łańcuch dostaw 4.0: jak nadać sens danym?

Big Data zdecydowanie wstrząsa procesami biznesowymi! Ogromna ilość heterogenicznych danych, w czasie rzeczywistym, uczenie maszynowe… Big Data zmusza firmy i dostawców usług logistycznych do lepszego gromadzenia, analizowania i wykorzystywania danych. Cel? Lepiej przewidywaj potrzeby klientów, popraw wydajność i wydajność.

Posiadając czasami więcej danych na temat użytkowników końcowych niż własnych klientów, dostawcy usług logistycznych mogą teraz odgrywać jeszcze bardziej strategiczną rolę. Łańcuch dostaw staje się cyfrowy, więc gromadzenie odpowiednich danych jest szybsze, a procesy są zoptymalizowane, aby zapewnić wyższą wydajność operacyjną i wrażenia konsumentów. Dzięki Big Data 3PL jest w stanie reagować i optymalizować swoje zasoby, planowanie i wyznaczanie tras w czasie rzeczywistym.

Według dwóch ostatnich raportów Boston Consulting Group, Big Data może zwiększyć wydajność logistyki na czterech poziomach: strategicznego planowania sieci, zarządzania opartego na popycie, odporności i zarządzania ryzykiem oraz dynamicznej optymalizacji dostaw.

Łączenie danych (wewnętrznych, dostawcy, fabryki itp.), aby można je było jednocześnie analizować. Sieć staje się szybsza, koszty łańcucha dostaw spadają, a harmonogramy można dostosowywać w czasie rzeczywistym.

Synchronizując dane z kasy, czujników półkowych, sieci społecznościowych i prognozy pogody, można szybciej reagować na zmiany popytu i dostosowywać prognozy sprzedaży.

Czynniki ryzyka można zidentyfikować i wdrożyć zapobiegawcze środki utrzymania poprzez analizę danych zewnętrznych (drogi, sprzęt i dostawcy).

Łącząc geofencing z innymi danymi, takimi jak ruch drogowy, można podejmować decyzje o zmianie trasy dostaw, co ma pozytywny wpływ na koszty transportu i niezawodność.

Jesteśmy dopiero na początku ery Big Data. Dlatego wszyscy gracze muszą najpierw przygotować systemy informatyczne do integracji nowych koncepcji (obiekty połączone, chmura, cyfryzacja, mobilność itp.). Od modelu przetwarzania opartego na analizie zapisów po ujawnienie trendów i obszarów do poprawy, celem jest wdrożenie bardziej otwartego modelu. Ten bardziej otwarty model będzie w stanie skonsolidować dane i umożliwić komunikację między różnymi źródłami informacji w czasie rzeczywistym. Decydując się na podążanie ścieżką Big Data, otwieramy drzwi do optymalizacji procesów wszystkim graczom w łańcuchu logistycznym, czyniąc ich bardziej zwinnymi, szybszymi, wydajnymi, reaktywnymi i jakościowymi. Zjawisko to prawdopodobnie przyspieszy wraz z postępem technologii.