Как эффективно использовать Big Data для автоматизации поставок [ Редагувати ]
Требования клиентов к сервисному бизнесу зачастую быстро меняются. Это напрямую влияет на скорость и качество доставки товаров.
В нестабильных условиях единый подход в приеме, обработке и выполнении заказов в лучшем случае становится неэффективным, в худшем — крайне запутанным. Справиться с ситуацией помогут big data и технология машинного обучения.
Логистика и big data — в чем польза?
Согласно опросу Gartner, руководители торговых компаний, считают расширенную аналитику big data второй по значимости технологией в своей отрасли. На основе больших данных можно строить удобные маршруты поставок и настраивать в компании бизнес-процессы, разрабатывать внутренние приложения для более эффективной работы.
Также аналитика IoT-приложений полезна в качественном обслуживании клиентов. Данные из прошлых покупок помогают определять потребности заказчиков и в будущем предлагать им необходимые услуги или в целом улучшать сервис.
Управление big data включает обработку данных и их хранение. В зависимости от задач на предприятии применяют разные системы хранения данных: гибридные, облачные и мультиоблачные, с ресурсами провайдеров внешних данных или поддерживающие периферийные вычисления. Данные собирают, шифруют и обрабатывают.
Следующий этап — применение машинного обучения — превращение «сырых» цифр в конкретную информацию. Затем можно подключать к работе аналитика данных. Специалист спрогнозирует наиболее эффективные и клиентоориентированные маршруты поставок и варианты развития бизнеса.
Многие IoT-решения реализуются на облачных ресурсах. Для крупного бизнеса это логично, ведь здесь нужна хорошая вычислительная мощность и надежное хранение данных. Но по мере того, как растет компания, на предприятии внедряют все больше IoT-устройств.
Приложения и датчики ежедневно генерируют сотни, а то и миллионы данных. Способы их подключения и взаимодействия между собой усложняются. Так формируется экосистема периферийных вычислений. Технология объединяет данные со всех устройств, не перенося их в другую серверную среду.
При правильном использовании big data можно настроить полностью автоматизированную и достаточно результативную логистику. Вот несколько советов, как это сделать.
Создайте стратегию оптимизации поставок
Убедитесь, что у вас есть полное представление об организации, бизнес-целях и потребностях компании. Эти знания позволят подготовить стратегию оптимизации цепочки поставок с помощью big data. Структура стратегии должна быть гибкой и может выглядеть так:
- Основа — создание единых корпоративных систем, проработка инфраструктуры большого объема данных и управление ими для поддержания новой рабочей модели;
- Сетевое пространство — оптимизация базы операторов и сетевой модели;
- Формирование команды — организация контрольно-диспетчерского пункта. По факту сотрудники — главный «локомотив» этих изменений. На данном этапе важно развивать навыки каждого участника команды и поддерживать корпоративную культуру;
- Цифровые решения — внедрение новых транспортных решений, обустройство «умных» складских помещений и использование современных технологий.
Полезно регулярно улучшать все процессы и внедрять новые по мере роста предприятия, количества заказов и клиентов. Со временем это позволит компании быстро и экономично совершенствовать собственные разработки.
Соберите и подготовьте необходимые данные
Компании еженедельно доставляют десятки тысяч товаров в сотни городов и стран. Это колоссальный объем данных. Собирая информацию, нужно учитывать данные всей экосистемы — начиная от периферийных и заканчивая ключевыми данными в отдельных цепочках поставок. Сюда относятся сведения об управлении транспортировкой, распределении обязанностей на предприятии и загрузке перевозчиков.
"Для многих крупных предприятий централизованные базы данных — единственная площадка для приема больших потоков данных. Хранилище можно использовать для непосредственного ввода в модель данных и как аналитическую платформу.
С этого момента база данных становится источником информации о самых эффективных маршрутах доставки и лучших дней для отправки товаров. Теперь в систему можно вносить корректировки для повышения надежности и сокращения времени транспортировки груза", — комментируют в Western Digital. Компания является международным лидером в области инфраструктуры данных, внедряя инновации, необходимые для сбора, хранения, получения и преобразования данных, а также разрабатывает передовые data-centric решения для современных центров обработки данных, мобильных датчиков и персональных устройств.
Перспективы развития "умной" цепочки поставок
Применяя современные технологии на основе big data компании могут извлечь ценную информацию и перейти от простого управления поставками к использованию аналитики машинного обучения и прогнозировании тех или иных проблем. Этот подход поможет адаптировать поставки под требования заказчиков и изменения на рынке и, как результат, избежать финансовых потерь.
Будь то сбор и онлайн-обработка периферийных данных или машинное обучение, протестировать совместимость систем можно в различных этапах работы. Эффективное хранение данных и качественная аналитика остаются здесь ключевыми параметрами.
Большой потенциал эксперты видят в разработке и других IT-решений, которые позволят предприятиям сравнивать различные сценарии транспортировки товаров, лучше понимать возможные результаты и внедрять в производстве наиболее эффективные методики.
Компании смогут значительно сократить время доставки, оптимизировать традиционные маршруты и графики. Тем самым бизнес получит надежную и эффективную цепочку поставок.
