Didelių duomenų naudojimas maršrutams optimizuoti ir paklausai prognozuoti. Didieji duomenys keičia logistikos ir transporto pramonę, įgalindami maršrutų optimizavimą ir paklausos prognozavimą.

Dideli duomenys yra apimtis, greitis, įvairovė. Didieji duomenys keičia logistikos ir transporto pramonę, įgalindami maršrutų optimizavimą ir paklausos prognozavimą. Kiekvienais metais šioje srityje generuojamų ir renkamų duomenų apimtys sparčiai auga, o tai yra gera galimybė analizuoti ir priimti sprendimus..

NVS šalyse populiarėja didelių duomenų technologijų naudojimas logistikos įmonėse, nors aktyviai šiomis technologijomis besinaudojančių įmonių procentas vis dar mažesnis nei kai kuriuose išsivysčiusiuose regionuose. Naujausiais duomenimis, apie 20-30% logistikos įmonių NVS šalyse jau naudoja didelius duomenis savo veiklai optimizuoti..

Dabar technologijų ir analitinių priemonių pagalba galima numatyti klientų poreikių pokyčius, vėliau koreguoti pristatymo maršrutus ir užtikrinti savalaikį užsakymų įvykdymą. Tokie šaltiniai kaip GPS padeda numatyti kamščius, išvengti vėlavimų pristatymo metu ir, svarbiausia, rasti optimalius maršrutus realiuoju laiku..

Veiksmingas paklausos prognozavimas priklauso nuo kelių pagrindinių duomenų taškų:

• Istoriniai pardavimai ir pristatymas. Ankstesnių tendencijų analizė padeda nustatyti modelius, kurie gali pasikartoti..
• Sezoniniai paklausos svyravimai: atsižvelgiant į šiuos pokyčius galima geriau planuoti inventorių ir maršrutus.
• Rinkodaros kampanijos poveikis: numatę paklausos padidėjimą dėl akcijų, galite pasiruošti didesniems užsakymams.
• Kliento elgesys. Suprasdami pirkimo nuostatas ir dažnumą, galite suasmeninti pasiūlymus ir numatyti būsimus pirkinius.

Kaip pažymi KazPost plėtros skyriaus vadovas, yra įvairių metodų ir algoritmų, kurie gali būti efektyviausi analizuojant didelius logistikos duomenis..

Mašininio mokymosi metodai, tokie kaip tiesinė regresija, sprendimų medžiai ir neuroniniai tinklai, atskleidžia paslėptus modelius. Klasterizacijos algoritmai segmentuoja klientus ir nustato sritis, kuriose yra didelė paklausa, o optimizavimo algoritmai, tokie kaip genetiniai algoritmai ir imituotas atkaitinimas, randa geriausius pristatymo maršrutus. Laiko eilučių analizė prognozuoja paklausą ir planuoja tiekimą.

Pavyzdžiui, UPS sistema ORION analizuoja pristatymo ir maršruto duomenis, taip sutaupo milijonus kuro sąnaudų ir sumažina anglies dvideginio išmetimą. Nesimuškime, panašus pavyzdys iš NVS, RELOG maršruto parinkimo sistema aptarnauja daugiau nei 300 įmonių, įskaitant Frost Co., kuri kasdien pagamina 150 tonų produktų. Šias technologijas diegiančios įmonės jau pastebi reikšmingus savo veiklos patobulinimus, pvz., 15 % sumažino tuščių važiavimų skaičių, pagerėjo paklausos prognozės ir sutrumpėjo vėlavimo pristatymo laikas..

“Pristatome 16 transporto priemonių, kurių keliamoji galia nuo 2 iki 8 tonų. Iš jų 10 yra su šaldytuvais, veža vištieną, 6 – automobiliai be šaldymo įrangos. Prieš naudodami „Relog“, turėjome 100 pristatymų per dieną ir suplanuoti užtruko 2 valandas. O dabar yra 180 taškų, o maršrutams sukurti užtrunka tik 15-20 minučių. Be to, tos pačios 16 mašinų yra susijusios su logistika“, – Duisenbai Orazaliev, „Frost Co“ komercijos direktorius.”.

„Big Data“ algoritmai leidžia „Relog“ atnaujinti analitinę informaciją beveik realiuoju laiku. Tai būtina, kad vadovai ar vadovai galėtų greitai nustatyti problemas ir jas išspręsti vietoje. Informacija rodoma prietaisų skydelyje su kortelėmis. Jie gali atspindėti prekių pristatymo laiku įvertinimą, priimtų užsakymų procentą, užduočių atlikimą ir kitus parametrus. Šių funkcijų tikslas yra ne laukti, kol ataskaitos bus sudarytos ir pristatytos, o pamatyti tikrąjį vaizdą, kas vyksta, ir nedelsiant reaguoti..

Kortelės gali atspindėti tiek absoliučias metrikų ir KPI reikšmes, tiek vidutinius skaičius, reikalingus bendram parko efektyvumui įvertinti. Šie duomenys padeda priimti pagrįstus valdymo sprendimus dėl tolesnio darbo strategijos. Visų pirma, tieskite daugiau „sukrautų“ maršrutų ir 100% perdirbkite transporto priemones, atsikratydami nereikalingų vienetų. Arba kitas pavyzdys: priklausomai nuo eismo apkrovos, „Relog BI“ generuoja rekomendacijas dėl svorio ir matmenų charakteristikų ateityje perkant naujus įrenginius..

Žinoma, diegiant didelių duomenų sistemas, skirtas paklausos nukreipimui ir prognozavimui, gali kilti tam tikrų problemų. Ne visi duomenys gali būti tikslūs ir išsamūs, o integravimas su esamomis sistemomis yra daug darbo reikalaujantis procesas. Apskritai į didžiųjų duomenų sistemų diegimą ir palaikymą reikia investuoti nemažą pinigų ir laiko sumą..

Pavyzdžiui, gėrimų prekių ženklų Multon Partner ir Chernogolovka platintojas Stavropolio teritorijoje pradėjo bendradarbiauti su RELOG 2023 m. Prieš diegimą jie dirbo 1C, o po to pagrindinė užduotis buvo integruoti 1C su RELOG.

“Iš pradžių buvo nedidelių integravimo sunkumų: failas nebuvo įkeltas arba kažkas kita. Bet po 2 savaičių viskas veikė kaip iš laikrodžio. Šiandien logistikai kartais kreipiasi į mus pagalbos dėl nedidelių 1C problemų“ – Magzhan Suleimenov, Relog diegimo skyriaus vadovas

Įmonės, kurios diegia šias technologijas, jau pastebi reikšmingus savo veiklos patobulinimus, pvz., 15% sumažino tuščių važiavimų skaičių, pagerino paklausos prognozes ir sumažino paskutinės mylios pristatymo laiką..

Taigi, nors didžiųjų duomenų diegimo lygis logistikos įmonėse NVS šalyse dar tik auga, šios technologijos jau demonstruoja savo reikšmę ir naudą didinant logistikos procesų efektyvumą..

Šaltinis - https://getrelog.com/