Логистика - это детальная организация и осуществление сложной операции. В бизнесе логистика включает интеграцию информации, транспортировки, запасов, складирования, обработки материалов и упаковки. По мере того, как мир становится более глобально связанным, цепочки поставок значительно усложнились. Продукты часто состоят из компонентов, полученных от разных поставщиков, а конечная сборка может происходить на нескольких производственных площадках. Готовая продукция затем должна достичь конечного потребителя, который может находиться на расстоянии тысяч миль. Управление этой сложной паутиной движения товаров требует опытного логистического менеджмента.
С глобализацией и аутсорсингом цепочки поставок теперь включают многочисленные компании, государственные учреждения и поставщиков. Добыча сырья, производство, сборка, оптовая и розничная торговля, транспортировка, таможенное оформление и доставка последней мили должны быть тщательно скоординированы. Один контейнер может преодолеть тысячи миль, пройти через многочисленные порты и юрисдикции, и сменить множество рук до конечной доставки. Логистические эксперты должны учитывать различные правила, инфраструктуру и деловую культуру регионов.
Традиционный подход полагался на опыт и интуицию логистиков при планировании и управлении запасами, маршрутами, персоналом и исполнением. Однако по мере того, как цепочки поставок и сложность бизнеса росли экспоненциально, стало невозможно учесть все ограничения, переменные и компромиссы. Была применена математическая оптимизация с использованием методов исследования операций. Но эти аналитические методы опираются на упрощенные предположения о поведении сложных реальных систем.
Наступила эра больших данных. Цифровая революция привела к взрывному росту данных от датчиков, систем отслеживания, транзакционных систем, камер, социальных сетей, интернета и мобильных устройств. Большие данные - это чрезвычайно большие, быстро движущиеся наборы данных, которые невозможно обработать традиционными аналитическими методами. Объем измеряется в терабайтах и петабайтах. Скорость относится к скорости, с которой поступают новые данные в режиме реального времени. Разнообразие включает неструктурированные данные, такие как текст, изображения, аудио и видео, а не только структурированные числовые данные.
К счастью, те же технологические достижения, которые породили большие данные, также обеспечивают более продвинутую аналитику. Интеллектуальный анализ данных позволяет анализировать большие наборы данных, чтобы выявлять закономерности и взаимосвязи. Статистический анализ позволяет получить информацию из количественных данных. Машинное обучение применяет алгоритмы, которые итеративно учатся на данных, сокращая ручное кодирование программных правил. Искусственный интеллект подразумевает обучение интеллектуальных систем с использованием нейронных сетей, имитируя человеческий интеллект. Все это вместе составляет область аналитики больших данных.
В логистике большие данные можно собирать из многочисленных источников в цепочке поставок. Датчики и GPS-отслеживание обеспечивают мониторинг в режиме реального времени местоположения, температуры, влажности и движения. Электронные регистраторы отслеживают маршруты грузовиков, скорость и диагностику двигателя. Штрихкоды, RFID-метки и умные контейнеры отслеживают поток товарно-материальных запасов. Системы точек продаж фиксируют транзакции. Данные о погоде предоставляют предупреждения о штормах, которые могут нарушить поставки. Данные из социальных сетей могут указывать на изменения в спросе или предложении.
Применяя методы аналитики больших данных, компании могут выявлять закономерности и оптимизировать логистику в ключевых областях:
Управление автопарком: телематические датчики в грузовиках фиксируют детальные показатели местоположения, поведения водителя, проблем с техническим обслуживанием, расхода топлива и многого другого. Аналитика может строить оптимальные маршруты доставки на основе данных о реальном дорожном движении. Алгоритмы изучают стратегии планирования последовательности и загрузки, чтобы свести к минимуму пробег и избежать заторов. Прогнозная аналитика улучшает планирование расписания отправления путем прогнозирования времени прибытия. Все это оптимизирует использование автопарка, снижает расходы на топливо и повышает безопасность водителей.
Операции на складе: интеллектуальные системы управления складом фиксируют уровни запасов, места хранения и объемы заказов в деталях. Данные датчиков обеспечивают детальное представление о рабочих процессах. Анализ данных выявляет неэффективность в инфраструктуре хранения, расположении запасов, маршрутах комплектации, процессах упаковки и схемах отгрузки. Моделирование и модели позволяют тестировать сценарии оптимизации для минимизации затрат на обработку. Прогнозная аналитика улучшает планирование запасов с использованием анализа спроса, предстоящих маркетинговых мероприятий и внешних факторов.
Проектирование сети: аналитика больших данных информирует стратегические решения по количеству, местоположению и типам складов, распределительных центров, логистических комплексов и объектов по обработке материалов. Местоположение клиентов, объемы заказов и тенденции рынка определяют идеальные площадки. Анализ транспортных потоков может определить оптимальные маршруты. Обмен данными с таможней обеспечивает международную аналитику. Оптимизированная сетевая инфраструктура значительно снижает общие логистические издержки.
Логистика для омниканальной торговли: современная розничная торговля требует выполнения заказов по многим каналам, таким как магазины, онлайн, мобильные устройства, социальные сети и каталоги. Аналитика больших данных обеспечивает единый обзор запасов по всем каналам, позволяя эффективно отгружать заказы наиболее экономичным способом. Обмен данными также позволяет динамическое перенаправление и гибкие варианты доставки для оптимального обслуживания клиентов.
Помимо экономии затрат и повышения качества обслуживания, большие данные также дают операционные знания, например:
- Какие транспортные маршруты имеют самые высокие задержки?
- Какие уровни запасов минимизируют дефицит и снижают издержки хранения?
- Как можно оптимизировать упаковку в реальном времени на основе доступного пространства в грузовике?
- Как погодные сбои распространяются по логистической сети?
- Где происходят потери запасов на складе?
- Кто является наиболее надежными, а кто проблемными перевозчиками и поставщиками?
- Какие маршруты и виды транспорта имеют наибольшие выбросы и углеродные издержки?
Однако есть несколько проблем, которые необходимо решить, чтобы реализовать потенциал аналитики больших данных в логистике:
- Объем данных: логистика генерирует огромные потоки данных в реальном времени, которые требуют экономически эффективного хранения и вычислительных мощностей.
- Скорость данных: алгоритмы аналитики должны справляться со скоростью, изменчивостью и сложностью входящих данных.
- Качество данных: обеспечение актуальности, полноты, точности и согласованности входных данных.
- Безопасность данных: предотвращение кибератак на конфиденциальные логистические данные, которые могут привести к сбоям системы.
- Устаревшие системы: интеграция разрозненных логистических систем для обеспечения видимости в масштабах всего предприятия.
- Специалисты по данным: найм профессионалов, обладающих навыками в математике, статистике, моделировании, программировании и бизнесе.
- Управление изменениями: обеспечение приверженности руководства к внедрению культуры принятия решений на основе данных.
Логистическая отрасль быстро приближается к точке перелома, когда большие данные переходят из теоретического потенциала в реальное конкурентное преимущество. Цифровыми лидерами станут те, кто внедрит принятие решений на основе данных и аналитики, чтобы трансформировать свою логистическую деятельность. Те, кто отстает в развитии возможностей аналитики больших данных, вероятно, не выдержат конкуренции. Марш в сторону данных в глобальной логистике уже явно начался.