Big Data в логистике

Логистическая сфера является двигателем развития многих бизнес-проектов и фирм. Компании-логисты переходят к активному использованию методик автоматизации складских и транспортировочных процессов для их оптимизации, сокращения трат, снижения количества ошибок в результате человеческого фактора, а так же повышения прозрачности операций. IT-технологии дают возможность копить невероятные массивы данных, важных для принятия организационных и управленческих решений и поднятия бизнеса на новый уровень.

Понятие «big data» в логистике (или по-другому «большие данные») в последние годы укрепилось в представленной сфере. Обширный поток информации зачастую нуждается в грамотной обработке, структуризации, хранении и аналитике. Например, гиганты онлайн-ритейла хранят и анализируют терабайты данных о своем потребителе, его вкусах, запросах и финансовых возможностях для предоставления в будущем персональной таргетированной рекламы.

Информационные решения в сфере организации логистики разрешают собирать обширный объем данных, классифицируемых как:

• транспортные заявки;
• составление расписаний на отгрузку и погрузку;
• дополнительные пожелания отправителя груза.

Все эти данные несут неоценимую пользу компании-логисту, которая может настраивать свою деятельность, структурируя полученные сведения и классифицируя их определенным образом.

Перечислим основные из них:

• Рейтинги перевозчиков, которые складываются на основании первого пункта (ТЗ), где указывается информация о завершении или отказе подрядчика от заказа. Данный инструмент позволяет выявить лояльные и надежные компании-перевозчики, с которыми можно вести бизнес.
• Учёт реальных расходов в соотношении с изначальным планом. Данная процедура направлена на точное планирование трат в следующие периоды и ведение статистики по выставляемым фирмами-перевозчиками доплатам и скрытым расходам.
• Складирование. Данные из транспортных заявок разрешают проанализировать загруженность складских помещений, идентифицировать загрузочные часы пик, а также повысить эффективность работы сотрудников.
• Управление расписанием, чтобы избежать простоев, переполнения помещений и выполнить заказ вовремя.
• Добросовестность и своевременная работа перевозчика. Автоматическое управление расписанием с открытым доступом для подрядчика позволяет ему выбрать согласованные отправителем груза временные интервалы, в которые он может осуществить разгрузку и погрузку.
• Данные о водителях-экспедиторах позволяют подбирать сотрудников, соответствующих необходимым критериям заказчика, а также отказываться от тех исполнителей, которые попали в так называемый черный список по тем или иным причинам.
• Чек-листы, помогающие четко обозначить специальные требования к перевозке и следить за их выполнением экспедиторами, грузчиками, кладовщиками и другими сотрудниками логистической цепи. Сюда можно включить данные о требуемом режиме перевозки, обязательном наличии защиты у перевозчика, инструкцию по транспортировке вещества и так далее.

Преимущества использования Big Data в логистике

Инструменты «больших данных» дают возможность интерпретации сведений под разными углами, что, в свою очередь, позволяет рационально распределять ресурсы и просчитывать риски.

Также плюсом является:

• возможность присвоения отделом логистики уникальных статусов транспортировкам, чтобы отслеживать ход выполнение работ;
• необходимость накопления информации за счет статуса с ее последующей аналитикой или оперативным информированием клиента о статусе заказа.

Например, наклейка “Доставлен” появляется на товаре после того, как компания-перевозчик осуществила физическую сдачу заказанного продукта потребителю. Показание этого статуса сообщает поставщику об успехе и позволяет ему осуществлять полный контроль над необходимыми сведениями и повышать уровень сервиса. Надпись “Задержан” информирует заказчика о вероятной задержке продукта еще до нарушения периода поставки, а также позволяет логисту принять меры по устранению проблемы.

Технологии Big data в логистике также подразумевают сбор сведений с автомобилей, оборудованных GPS-трекерами или ГЛОНАСС, которые предоставляют возможность аналитики состояния автомашины и манеры вождения экспедитора. После анализа составляет план по более экономичному и безопасному способу передвижения.

За счет Big data фирма может выверять и принимать более взвешенные и грамотные управленческие решение, позитивно сказывающиеся на развитии бизнеса. Аналитика и учет «больших данных» в логистике – это залог планирования, повышения управляемости цепочкой и наличия фактической информации.