در چشم انداز تجاری امروز به سرعت در حال تحول ، سیستم های لجستیکی هوشمند به عنوان سنگ بنای تقویت بهره وری ، کاهش هزینه ها و بهبود رضایت مشتری ظاهر شده اند. ما به عنوان ارائه دهنده پیشرو در راه حل های لجستیک هوشمند ، ما نقش محوری را که تجزیه و تحلیل داده ها در بهینه سازی این سیستم ها ایفا می کند ، درک می کنیم. این پست وبلاگ به برنامه های مختلف تجزیه و تحلیل داده ها در یک سیستم تدارکات هوشمند تبدیل می شود و نشان می دهد که چگونه می توانند نحوه عملکرد مشاغل را تغییر دهند.
دید زنجیره تأمین
یکی از چالش های اصلی در تدارکات ، حفظ دید در کل زنجیره تأمین است. تجزیه و تحلیل داده ها ردیابی واقعی کالاها را از نقطه مبدا تا مقصد نهایی امکان پذیر می کند. با ادغام داده ها از منابع مختلف مانند سنسورها در ظروف حمل و نقل ، ردیاب های GPS در وسایل نقلیه و برچسب های RFID در محصولات ، می توانیم نمای کاملی از زنجیره تأمین ارائه دهیم.
به عنوان مثال ، با تجزیه و تحلیل داده ها ، می توانیم مکان ، دما و رطوبت کالاهای قابل فساد را هنگام ترانزیت نظارت کنیم. اگر دما از محدوده قابل قبول باشد ، می توان هشدار را به ذینفعان مربوطه ارسال کرد و به آنها امکان می دهد تا برای جلوگیری از فساد ، اقدامات فوری انجام دهند. این سطح از دید نه تنها خطر خسارات را کاهش می دهد بلکه برنامه ریزی و تصمیم گیری بهتر را نیز امکان پذیر می کند.
تقاضای پیش بینی
پیش بینی دقیق تقاضا برای مدیریت موجودی در یک سیستم لجستیک هوشمند بسیار مهم است. تجزیه و تحلیل داده ها می تواند داده های فروش تاریخی ، روند بازار و عوامل خارجی مانند فصلی و شاخص های اقتصادی را برای پیش بینی تقاضای آینده تجزیه و تحلیل کند.
با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین ، می توانیم الگوهای و روابط را در داده هایی که ممکن است برای تحلیلگران انسانی آشکار نباشد ، شناسایی کنیم. به عنوان مثال ، اگر یک محصول خاص در یک فصل تعطیلات خاص ، سنبله فروش را تجربه کند ، سیستم می تواند روندهای مشابه را در آینده پیش بینی کند و سطح موجودی را بر این اساس تنظیم کند. این امر به جلوگیری از بیش از حد یا نابودی کمک می کند که می تواند منجر به افزایش هزینه ها و از دست دادن فرصت های فروش شود.
بهینه سازی مسیر
بهینه سازی مسیرهای تحویل منطقه دیگری است که در آن تجزیه و تحلیل داده ها می تواند تأثیر قابل توجهی داشته باشد. با در نظر گرفتن عواملی مانند شرایط ترافیک ، ظرفیت وسیله نقلیه و پنجره های زمان تحویل ، می توانیم کارآمدترین مسیرها را برای هر تحویل محاسبه کنیم.
ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های ما داده های ترافیک واقعی و الگوهای ترافیک تاریخی را برای پیشنهاد بهترین مسیرها ادغام می کنند. به عنوان مثال ، اگر در یک مسیر خاص یک ترافیک بزرگ وجود داشته باشد ، سیستم می تواند به طور خودکار وسیله نقلیه را برای جلوگیری از تأخیرها دوباره تغییر دهد. این نه تنها باعث کاهش مصرف سوخت و سایش وسیله نقلیه می شود - و پارگی بلکه تحویل به موقع را نیز تضمین می کند ، و رضایت مشتری را بهبود می بخشد.
مدیریت انبار
درسیستم مدیریت انباریک مؤلفه مهم یک سیستم لجستیک هوشمند است و تجزیه و تحلیل داده ها می تواند عملکرد آن را بهینه کند. با تجزیه و تحلیل داده ها در مورد سطح موجودی ، مکان های ذخیره سازی و نرخ تحقق سفارش ، می توانیم چیدمان انبار و قرار دادن موجودی را بهبود بخشیم.
به عنوان مثال ، تجزیه و تحلیل داده ها می تواند موارد سریع - متحرک را شناسایی کرده و آنها را در مکان های به راحتی در دسترس قرار دهد تا زمان انتخاب را کاهش دهد. همچنین می تواند در پیش بینی نیازهای پر کردن موجودی کمک کند و اطمینان حاصل کند که انبار همیشه از سهام مناسب برخوردار است. علاوه بر این ، می توان از تجزیه و تحلیل برای نظارت بر عملکرد کارمندان در انبار استفاده کرد ، مانند دقت انتخاب و بهره وری و ارائه بینش برای بهبود.
مدیریت ناوگان
در یک سیستم تدارکات هوشمند ، مدیریت ناوگان وسایل نقلیه به طور کارآمد ضروری است. از تجزیه و تحلیل داده ها می توان برای نظارت بر عملکرد وسیله نقلیه ، رفتار راننده و نیازهای نگهداری استفاده کرد.
با جمع آوری داده ها از سنسورهای هیئت مدیره ، می توانیم عواملی مانند مصرف سوخت ، عملکرد موتور و فشار تایر را ردیابی کنیم. این داده ها را می توان برای شناسایی مشکلات احتمالی نگهداری قبل از اینکه مشکلات عمده ای داشته باشند ، کاهش هزینه های خرابی و تعمیر را شناسایی کنند. علاوه بر این ، تجزیه و تحلیل می تواند رفتار درایور مانند سرعت ، ترمز سخت و بیکار را ارزیابی کند و بازخوردی را برای بهبود ایمنی و کارآیی ارائه دهد.
ساخت
درساخت سیستم اجرایاز نزدیک با سیستم تدارکات مرتبط است و تجزیه و تحلیل داده ها می تواند شکاف بین تولید و توزیع را ایجاد کند. با تجزیه و تحلیل داده های تولید ، مانند نرخ تولید ، معیارهای کنترل کیفیت و زمان سرب ، می توانیم فرآیندهای تولید را با عملیات تدارکات همگام سازی کنیم.
به عنوان مثال ، اگر یک خط تولید در پشت برنامه اجرا شود ، سیستم می تواند برنامه های تحویل مواد اولیه و کالاهای نهایی را بر این اساس تنظیم کند. این تضمین می کند که زنجیره تأمین کلی یکنواخت و کارآمد عمل می کند.
سیستم یکپارچه IO
درسیستم یکپارچه IOبا ادغام منابع و سیستم های مختلف داده ، نقش مهمی در یک سیستم لجستیک هوشمند بازی می کند. تجزیه و تحلیل داده ها می تواند برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده های جریان از طریق این سیستم یکپارچه استفاده شود.
با تجزیه و تحلیل داده ها از سنسورهای مختلف ، دستگاه ها و برنامه های نرم افزاری ، می توانیم از عملکرد کلی سیستم لجستیک بینش کسب کنیم. به عنوان مثال ، ما می توانیم تنگناهای موجود در سیستم را شناسایی کنیم ، مانند کمربندهای نقاله آهسته حرکت یا سرورهای بیش از حد بارگذاری شده ، و اقدامات اصلاحی را برای بهبود کارآیی انجام می دهیم.
بهینه سازی هزینه
تجزیه و تحلیل داده ها همچنین می تواند به بهینه سازی هزینه در سیستم لجستیک هوشمند کمک کند. با تجزیه و تحلیل داده های هزینه مربوط به حمل و نقل ، موجودی ، انبارداری و نیروی کار ، می توانیم مناطقی را که می توان هزینه ها را کاهش داد ، شناسایی کنیم.
به عنوان مثال ، اگر یک شرکت حمل و نقل خاص به طور مداوم گران تر از سایرین باشد ، می توانیم داده ها را تجزیه و تحلیل کنیم تا مشخص کنیم آیا حامل های جایگزین یا روش های حمل و نقل وجود دارد که می توان از آنها استفاده کرد. به همین ترتیب ، با بهینه سازی سطح موجودی ، می توانیم هزینه های نگهدارنده را کاهش داده و خطر منسوخ موجودی را به حداقل برسانیم.
بهبود خدمات مشتری
در پایان ، یک سیستم لجستیک هوشمند قصد دارد خدمات عالی مشتری را ارائه دهد. تجزیه و تحلیل داده ها می تواند در درک ترجیحات و انتظارات مشتری کمک کند. با تجزیه و تحلیل داده های بازخورد مشتری ، مانند بررسی و شکایات ، می توانیم زمینه هایی را برای بهبود در فرایند تدارکات شناسایی کنیم.
به عنوان مثال ، اگر مشتریان اغلب از تحویل های دیررس شکایت می کنند ، می توانیم از تجزیه و تحلیل داده ها برای شناسایی علل اصلی مانند برنامه ریزی مسیر ناکارآمد یا خرابی وسایل نقلیه استفاده کنیم و برای پرداختن به آنها قدم برداریم. این منجر به بهبود رضایت و وفاداری مشتری می شود.
پایان
تجزیه و تحلیل داده ها ابزاری قدرتمند است که می تواند در نحوه عملکرد سیستم های لجستیک هوشمند متحول شود. از دید زنجیره تأمین و پیش بینی تقاضا تا بهینه سازی مسیر و کاهش هزینه ، کاربردهای تجزیه و تحلیل داده ها بسیار گسترده و دور است.
ما به عنوان ارائه دهنده پیشرو در راه حل های لجستیک هوشمند ، ما متعهد هستیم که از آخرین فن آوری های تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنیم تا به مشتریان خود در دستیابی به اهداف تجاری خود کمک کنیم. اگر شما علاقه مند به کسب اطلاعات بیشتر در مورد چگونگی سیستم لجستیک هوشمند ما می تواند به نفع تجارت شما باشد ، ما از شما دعوت می کنیم تا برای بحث تهیه با ما تماس بگیرید. بیایید با هم کار کنیم تا عملیات لجستیک خود را تغییر داده و تجارت خود را به جلو سوق دهیم.
منابع
- Manyika ، J. ، Chui ، M. ، Brown ، B. ، Bughin ، J. ، Dobbs ، R. ، Roxburgh ، C. ، & Byers ، AH (2011). داده های بزرگ: مرز بعدی برای نوآوری ، رقابت و بهره وری. موسسه جهانی مک کینزی.
- Davenport ، Th ، & Harris ، JG (2007). رقابت در Analytics: علم جدید پیروزی. مطبوعات دانشکده بازرگانی هاروارد.
- Lalonde ، BJ ، & Masters ، JC (1994). مدیریت زنجیره تأمین: تدارکات رقابت زنجیره تأمین. انتشارات حرفه ای ایروین.
