Używamy własnych i zewnętrznych plików cookie, aby dostosować treści do Twoich preferencji. Kontynuuowanie przeglądania tej strony oznacza, że zostałeś poinformowany i akceptujesz instalację oraz używanie plików cookie. Aby uzyskać więcej informacji, należy sprawdzić naszą Polityka cookies. Akceptuj

Big data w logistyce pozwoliło usprawnić przebieg wielu procesów magazynowych

Koncepcja big data w logistyce

28 lipiec 2020

Wraz z ekspansją i rosnącą popularnością koncepcji big data w logistyce, coraz więcej firm dostrzega znaczenie analityki danych i jej zalet. W przebiegu łańcucha dostaw generowane są setki informacji, które zebrane, a następnie odpowiednio przetworzone i przeanalizowane, mogą przyczynić się do znaczącego zwiększenia jego wydajności lub zwiększyć skuteczność przewidywań przyszłych trendów zakupowych i zachowania klientów.

W logistyce 4.0 koncepcja big data odgrywa główną rolę w zarządzaniu magazynem. Jednak z jakich danych korzystać i skąd je pobierać? Jak przełożyć je na optymalizację funkcjonowania łańcucha dostaw? W tym artykule omówimy powyższe zagadnienia oraz wyjaśnimy znaczenie i wskażemy korzyści wynikające ze stosowania big data w logistyce.

Gromadzenie danych w celu optymalizacji łańcucha dostaw

Ogromne ilości dostępnych danych wymagają zmiany metodologii ich strukturyzowania. Przetwarzanie ich i wyodrębnianie najistotniejszych informacji w przystępnej dla użytkownika formie jest możliwe tylko dzięki zastosowaniu zaawansowanych procesów digitalizacyjnych. Obecnie projektuje się oprogramowanie zdolne pracować na każdej ilości i rodzaju danych, a uzyskane dzięki niemu wyniki można wykorzystać niemal na każdym etapie łańcucha dostaw.

W kontekście big data wyróżnia się dane ustrukturyzowane oraz nieustrukturyzowane. Jak należy rozumieć te pojęcia? Oto ich krótka charakterystyka:

  • Dane ustrukturyzowane: są to dane, które mogą być przechowywane i przetwarzane według ustalonego formatu, na przykład dane transakcji, zbiory nazwisk lub numerów telefonów, wszelkie informacje, które można przedstawić w formie relacyjnej bazy danych.
  • Dane nieustrukturyzowane: dane o nieznanej lub nieskonkretyzowanej strukturze, które nie dają się określić w formie relacyjnej bazy danych, na przykład wiadomości tekstowe, aktywność użytkowników w mediach społecznościowych, grafiki, filmy wideo itp.

Różnorodność źródeł big data w logistyce 4.0

Big data w logistyce może czerpać dane z ogromnej liczby źródeł. Oto najważniejsze z nich:

  • Standardowe systemy operacyjne: dostarczają informacje powiązane z najistotniejszymi wskaźnikami z punktu widzenia procesów logistycznych firmy: czas przygotowywania zamówień, jakość i skuteczność dostaw itp.
  • Działalność floty transportowej: wykorzystanie czujników oraz technologii geolokalizacyjnych udostępnia dane, które umożliwiają ścisła kontrolę nad terminarzem dostaw i ich trasami oraz zużyciem paliwa przez samochody ciężarowe.
  • Informacje na temat pogody i utrudnień w ruchu drogowym: instytucje rządowe i organizacje prywatne udostępniają dokładne dane i ostrzeżenia na temat warunków pogodowych oraz sytuacji na drogach.
  • Prognozy ekonomiczne: zarówno na poziomie światowym, jak i lokalnym.
  • Analiza zachowania użytkowników strony internetowej i social media: liczba wizyt i zachowanie użytkowników na stronie firmowej, popularność podstron z produktami oraz stron z asortymentem w sklepie online, itp. Internet udostępnia ogromne ilości danych, które są kluczowe przede wszystkim z punktu widzenia działalności e-commerce.
  • Informacje z punktów sprzedaży na temat braków towarów: posiadając informacje o możliwej wyprzedaży produktu, można skuteczniej planować dostawy zgodnie z zapotrzebowaniem i optymalnym lead time.

Zastosowanie big data w logistyce 4.0

Eksploracja danych we wszystkich powyżej wymienionych obszarach może stanowić podstawę pod usprawnienie następujących procesów logistycznych firmy:

1. Zarządzanie zapasami

System zarządzania magazynem WMS (np. zaprojektowany przez Mecalux system Easy WMS) wykorzystuje pełen potencjał big data w logistyce. Oprogramowanie gromadzi wszystkie informacje na temat przepływu towarów w magazynie. Ich analiza może usprawnić zarządzanie zapasami i pozwolić uzyskać maksymalną wydajność operacji związanych z ich składowaniem i obsługą.

Analiza big data w logistyce pozwala usprawnić kontrolę nad stanem zapasów w magazynie
Analiza big data w logistyce pozwala usprawnić kontrolę nad stanem zapasów w magazynie

2. Personalizacja obsługi klienta

Obsługa klienta oraz systemy CRM (Customer Relationship Managament) są ogromnymi beneficjentami stosowania big data w logistyce. Uzyskane dane przekładają się na dostarczenie jeszcze lepszej i spersonalizowanej usługi klientom. Jednocześnie przedsiębiorstwo może łatwiej przewidzieć zapotrzebowanie, opierając się na danych sprzedażowych z przeszłości.

3. Planowanie działań konserwacyjnych

Analiza danych ułatwia kontrolę wydajności i działania urządzeń oraz robotów magazynowych. Przeglądy konserwacyjne mogą być planowane z wyprzedzeniem, a ich regularność zapobiegnie występowaniu awarii wstrzymujących pracę magazynu.

4. Organizacja przepływu towarów i tras wysyłek

Koncepcja big data ma niebagatelny wpływ na inną dziedzinę, której błyskawiczny rozwój coraz bardziej odciska swoje piętno na przemyśle oraz naszym codziennym życiu. Uczenie maszynowe (machine learning) to metoda rozwoju oprogramowania, które na podstawie analizy dostępnych danych dąży do ulepszenia sposobu, w jaki działa.

Przykładem takich rozwiązań w branży logistycznej jest działanie systemu WMS, który w oparciu o gromadzone informacje na temat zapasów w czasie rzeczywistym optymalizuje sposób i miejsce ich składowania. Na podobnej zasadzie „samouczenia się” działa oprogramowanie zajmujące się planowaniem tras wysyłek. Analiza danych pozwala zaplanować najbardziej optymalne trasy przejazdu, skracając czas dostarczenia ładunku oraz minimalizując koszty przebiegu operacji.

Big data w strategii cross-docking i metodzie wolnych miejsc składowania

Analiza big data w logistyce przynosi wymierne korzyści wszystkim firmom, które stosują metodę wolnych miejsc składowania lub wdrożyły strategię cross-docking w ramach wewnątrzmagazynowej obsługi ładunków. W obydwu przypadkach przekłada się to na precyzyjniejsze planowanie zakładanego obłożenia oraz zasobów potrzebnych na wydajną realizację procesów logistycznych.

Big data: nowy sposób analizy danych

Obecnie konkurencyjność firm nie zależy tylko i wyłącznie od czynników wpływających na ich produktywność, coraz istotniejsze stają się skuteczność przewidywania trendów i zmian zachodzących na rynku oraz szybkość dostosowania się do nowych warunków. Stąd koncepcja big data w logistyce staje się zagadnieniem, które powinno być wdrażane w każdym przedsiębiorstwie chcącym iść zgodnie z duchem zachodzącej rewolucji przemysłowej i logistyki 4.0.

Big data udostępnia firmom możliwość zmiany postrzegania procesów logistycznych pod kątem korzyści, jakie daje zaawansowana analityka. Jednak wymaga to porzucenia lub reorganizacji dotychczasowych modeli analizowania danych i przystosowania ich do nowej rzeczywistości, w której pozyskiwane informacje są dynamiczne, nieustannie podlegają zmianom i są produkowane w ogromnych ilościach.

Firma Mecalux może pomóc w digitalizacji magazynu i czerpaniu korzyści z bogactwa analizy big data w logistyce, oferując system zarządzania magazynem Easy WMS, którego modułowa budowa umożliwia personalizację oprogramowania pod wymogi konkretnej branży. Jeśli chcesz uzyskać więcej informacji na ten temat – skontaktuj się z nami. Nasi eksperci odpowiedzą na wszystkie Twoje pytania.