Big Data в логистике: чем выгодно использование больших данных
Большие данные – это информация огромных объёмов, которую собирают из различных источников. И этих данных настолько много, что их невозможно обработать стандартными способами.
Если у компании достаточно ресурсов, можно нанять команду разработчиков, которая создаст инфраструктуру для анализа и обработки информации. Но чаще всего организации пользуются готовыми инструментами. Например, сервисами для поиска оптимального маршрута или решениями, которые учитывают данные, проводят их анализ и составляют отчёты. Одной из самых эффективных логистических функций можно назвать поиск оптимальной ставки на конкретное направление перевозки, сообщил сайт «TechInsider«.
При организации перевозки сложно оценить время пути от склада до склада: в процесс всегда могут вмешаться пробки, расположение заправок или скорость работы сотрудников. Но, получая данные из открытых источников, можно проанализировать совокупность факторов и эффективно планировать маршруты.
Одним из сложнейших этапов в логистике справедливо считается последняя миля – водителям приходится искать парковку, суетиться во дворах многоэтажек и совершать сложные манёвры. На все эти действия, как правило, тратится уйма времени. Но и в этих ситуациях поможет анализ. Компания может составить карты местности с учётом нюансов дворов и создать маршруты, которые позволят быстрее доставлять грузы.
Те компании, которые не используют анализ больших данных, в итоге заметят упущенную выгоду. Ярким примером стала американская фирма Caterpillar. Когда дела начали ухудшаться, руководство догадалось проанализировать ошибки и заметило, что потери из-за отсутствия анализа данных приводили к ежегодной потере 18 миллиардов долларов прибыли. Убытки удалось минимизировать оснащением машин датчиками, собирающими информацию о износе ключевых деталей. Этот шаг помог отправлять технику на ремонт вовремя.
Ещё одним удачным примером можно назвать железнодорожную компанию Union Pacific Railroad, которая снизила число схождения вагонов с рельсов до 75 процентов при помощи анализа. Специалисты собрали данные термометров и сенсоров на дне каждого локомотива, учли погодные условия и прочее, что помогло понять причины происшествий и минимизировало их вероятность.
Big Data в складской логистике также помогает увеличить прибыль. На складах необходимо поставить камеры и датчики на каждую единицу груза. Это позволит находить товар и отслеживать его движение на каждом этапе обработки. Информация о потоках товаров поможет определить сезонность и колебание спроса. Анализ поможет и для оптимизации упаковки. Сканирование грузов с фиксацией веса, размеров и состава определит наилучший способ упаковки.
Для усиления безопасности перевозок важно оценить исполнителей. Анализ больших данных снизит вероятность кражи груза и позволит быстрее заменить перевозчика в случае его низкой квалификации. Оценка за продолжительный период поможет понять, с кем именно стоит заключать долгосрочные контракты.
