Data science – zastosowanie w logistyce

Data science zyskuje na znaczeniu we wszystkich operacjach realizowanych w ramach łańcucha dostaw.

Data science w logistyce

Data science w logistyce polega na wykorzystaniu informacji pozyskanych podczas wysyłek, czy za pomocą systemów zarządzania magazynem, monitorowania pojazdów czy geolokalizacji i lokalizacji klientów w celu zoptymalizowania wszystkich procesów i podniesienia wydajności łańcucha dostaw. Gromadzenie danych do późniejszej analizy umożliwia dogłębne poznanie działalności, ułatwiając podejmowanie trafnych decyzji biznesowych.

Wszystkie te aspekty – od przygotowywania i wysyłki zamówień po dystrybucję i finalne wykorzystanie produktów – mogą być analizowane przez analityków danych (data scientists). Wyniki ich pracy mogą z kolei wpłynąć na poprawę wydajności firm.

Zastosowanie data science w logistyce

Data science stało się kluczowym narzędziem do optymalizacji wysyłek, wyznaczania wydajnych ścieżek dostaw, a w efekcie, dysponowania atrakcyjniejszą ofertą od konkurencyjnych firm. Przykładowo system Distributed Order Management System Easy DOM automatycznie przypisuje optymalne punkty wysyłki w zależności od poziomu zapasów i wydajności każdego centrum, aby zminimalizować koszty i maksymalnie zwiększyć zyski.

Wśród zastosowań data science w branży logistycznej wyróżnia się m.in.:

• Analiza prognozy popytu. Jeśli data scientists przewidzą, jakie zasoby będą potrzebne, aby zaspokoić potrzeby klientów, możliwe będzie zaopatrzenie się w potrzebne towary, ich przetworzenie i wysyłka w dowolnym momencie.
• Badanie wydajności operacyjnej. Data science może zapewnić wartościowe informacje o procesach logistycznych, co umożliwia dyrektorom łańcucha dostaw identyfikowanie możliwości poprawy i wprowadzanie zmian.
• Zarządzanie ścieżkami. Poprzez oszacowanie dokładnego czasu dostawy towaru i wiążących się z tym kosztów można wyznaczyć najbardziej opłacalną trasę i skuteczniej wykorzystać zasoby firm.
• Monitorowanie satysfakcji. Za pomocą technik data mining można m.in. sprawdzić, czy klient jest zadowolony z usługi jeszcze przed zakończeniem realizacji i poprawić jego doświadczenie.

Korzyści wynikające ze stosowania data science w logistyce

Gromadzenie dużych ilości danych i ich analiza za pomocą algorytmów opracowanych przez data scientists przynosi firmom wiele korzyści:

• Mniejsze koszty. Analiza danych z całego łańcucha dostaw pozwala zlokalizować obszary, w których można uzyskać oszczędności. Umożliwia to renegocjowanie umów z dostawcami, zmianę wykorzystywanych dotychczas opakowań lub znalezienie innych sposobów transportu.
• Optymalizacja zapasów. Wykrywanie produktów przestarzałych lub charakteryzujących się mniejszą rotacją pozwala na reorganizację zajmowanej przez nie przestrzeni. System zarządzania magazynem Easy WMS Mecaluxu przypisuje optymalne miejsce składowania do towarów przeznaczonych do składowania na podstawie kryteriów jak rodzaj artykułu, rotacja czy właściciel.
• Widoczność łańcucha dostaw. Data science, na podstawie której działają najlepsze narzędzia do zarządzania magazynem, zapewnia całkowitą widoczność, umożliwia identyfikowanie wąskich gardeł, opóźnień i nieefektywności.
• Zarządzanie dostawcami. Płynne działanie łańcucha dostaw w dużej mierze zależy od pracy dostawców surowców i towarów. Badania prowadzone przez data scientists obiektywnie wskazują, którzy są niezawodni, pozwalają ocenić ich wyniki i zminimalizować wszelkie ewentualne ryzyka.

Techniki data science dla łańcucha dostaw

Najnowocześniejsze organizacje są świadome znaczenia analizy danych i są przygotowane na gromadzenie i przetwarzanie różnych źródeł informacji każdego dnia. W tym celu wykorzystują niektóre z poniższych technik:

• Analiza predykcyjna. Wykorzystanie danych historycznych oraz informacji gromadzonych w czasie rzeczywistym do przewidywania zachowań, trendów i nawyków, zarówno tych dotyczących jednostek, jak i urządzeń czy systemów logistycznych.
• Machine learning dla optymalizacji tras. Zdaniem specjalistów w dziedzinie, takich jak profesor Matthias Winkenbach, dyrektor badań w MIT CTL, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mają unikalną przewagę nad metodami badań operacyjnych w zakresie innowacji zarządzania trasami i dostawami.
• Analityka w zarządzaniu zapasami. Widoczność w czasie rzeczywistym tego, co dzieje się na każdym etapie łańcucha dostaw, zapobiega powstawaniu zapasu nadmiernego i umożliwia szybsze uzupełnianie zapasów.
• Symulacje wspomagające podejmowanie decyzji. Data scientists wykorzystują bliźniaki cyfrowe, aby badać rozwój wydarzeń w potencjalnych scenariuszach i testować swoje hipotezy, zanim firmy dokonają dużych inwestycji.

Trendy w zakresie data science w logistyce

Coraz więcej narzędzi ułatwia przetwarzanie danych specjalistom zajmującym się łańcuchami dostaw:

• Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT). Wykorzystanie urządzeń, które za pomocą internetu gromadzą dane, maksymalnie zwiększa wydajność procesów przemysłowych i logistycznych.
• Zaawansowana analityka i autonomiczne podejmowanie decyzji. Systemy wyposażone w sztuczną inteligencję mogą wykrywać anomalie i wdrażać zmiany w celu osiągnięcia najwyższej możliwej wydajności.
• Łańcuch bloków, czyli blockchain. Wdrożenie tych technologii umożliwia rejestrowanie danych dotyczących towarów i umów w trakcie procesu logistycznego.

Zintegruj data science ze swoją logistyką przy pomocy Mecaluxu

Mecalux specjalizuje się w automatyzacji i monitorowaniu magazynów za pomocą naszego systemu Easy WMS. To rozwiązanie skutecznie zarządza operacjami logistycznymi w ponad 1100 magazynach w 36 krajach i maksymalnie zwiększa wydajność łańcucha dostaw firm. Ponadto Easy DOM zapewnia większą widoczność dużych sieci dystrybucyjnych. Skontaktuj się z nami – podzielimy się z Tobą naszym wieloletnim doświadczeniem w zakresie intralogistyki, które budujemy od 1966 roku.