Big Data czyli?
Coraz większa liczba informacji generowanych przez organizacje, media społecznościowe i Internet Rzeczy (IoT) doprowadziła do „eksplozji” gromadzonych danych. Możliwość przetwarzania takiej ilości zbiorów informacji za pomocą tradycyjnych narzędzi, czerpania z nich wiedzy i podejmowania na ich podstawie trafnych decyzji, stała się prawdziwym wyzwaniem. W tym kontekście wyłoniła się koncepcja Big Data. Jej definicja obejmuje nie tylko olbrzymie zbiory danych, ale wszystko co się z nimi wiąże: gromadzenie, przechowywanie, przetwarzanie, zarządzanie, oraz analitykę.
Możliwość gromadzenia i analizy danych oznacza często lepszy dostęp do informacji, także tych niezwiązanych bezpośrednio z prowadzonym rodzajem działalności. Przykładowo firma Google monitoruje miliardy haseł wyszukiwania (np. „Najlepszy lek przeciwkaszlowy”), dodaje do nich szczegóły lokalizacji. Dzięki temu jest w stanie szybciej rozpoznać nadchodzącą epidemię grypy i przeziębienia oraz zlokalizować ich ogniska, niż centra zajmujące się ochroną zdrowia publicznego. Oczywiście wykorzystuje to do odpowiedniego targowania reklam swoich klientów i pomnażania swoich dochodów.
Big Data logistyka
Od lat mówi się o imponujących korzyściach, jakie może odnieść sektor logistyki dzięki analizie napływających zewsząd danych. Korzyści te dotyczą możliwości prognozowania przepływów, zarządzania zapasami, zarządzania transportem i zasobami ludzkimi. Istotnym pytaniem jest: jak wydobyć sens z Big Data? Rzeczywistość pokazuje, że firmy często albo nie gromadzą danych wcale, albo są ich ilością przytłoczone i nie potrafią wykorzystać ich potencjału. Nieefektywne korzystanie z danych przypomina trochę źle zarządzany magazyn. Niezoptymalizowane procesy magazynowe, podobnie jak nieprzeanalizowane dane, które często mamy na wyciągnięcie ręki, prowadzą do strat finansowych. Niewypracowany wyższy zysk, który był możliwy do osiągnięcia, to również strata.
Zastosowanie Big Data w logistyce
W jakich obszarach logistyki można wykorzystać Big Data? W każdym. Złożony i dynamiczny charakter logistyki, wąskie gardła, które mogą tworzyć się na dowolnym etapie łańcucha dostaw sprawiają, że jest to idealny obszar do analizy danych i podejmowania na ich podstawie strategicznych decyzji. Analizę logistyczną można wykorzystać do optymalizacji tras, usprawnienia procesu produkcji, optymalizacji magazynów, planowania zapasów, prognozowania popytu, jakości usług i do wielu innych aspektów operacji logistycznych. Zastosowanie Big Data w logistyce pomoże odkryć nowe możliwości prowadzących do zwiększenia efektywności, jak i zmniejszenia kosztów. Analiza Big Data jest ważnym elementem podczas optymalizacji łańcucha dostaw poprzez umożliwienie lepszego zrozumienia i kontrolowania różnych aspektów operacji logistycznych. Umożliwia ona rozpoznanie obszaru opóźnień, marnotrawstwa oraz innych nieprawidłowości w łańcuchu dostaw. Poprzez analizę danych w różnych źródłach, przedsiębiorstwa mogą identyfikować działania, które powodują opóźnienia, przestoje czy nadmiernie generują koszty. W następstwie firmy są w stanie zminimalizować lub całkowicie wyeliminować takie działania.
Jak Big Data usprawnia pracę w magazynie
- Monitorowanie oraz śledzenie przesyłek są obecnie najważniejszym elementem łańcucha logistycznego. Analiza Big Data pozwala monitorować przesyłkę na wszystkich etapach dostawy. Ma to realny wpływ na jakość usługi.
- Ogromną rolę analizy Big Data zauważyć można także w optymalizacji łańcucha dostaw. Big Data umożliwia lepsze kontrolowanie oraz zrozumienie aspektów procesów logistycznych.
- Zarządzanie zapasami to kluczowy element dobrego zarządzania procesu logistycznego. Analiza Big Data posiada w swojej ofercie narzędzia, które ulepszają ten proces.
Dzięki analizie danych konserwacje sprzętów magazynowych mogą być planowane wcześniej, co pomoże zapobiec występowaniu awarii.
- Big Data oferuje także analizę danych z zakresu zarządzania ryzykiem. Pomaga ona identyfikować i oceniać ryzyko, ale także zagwarantować zgodność z przepisami.
- Pozyskane przez Big Data dane mogą pomóc w ulepszeniu spersonalizowanej obsługi klienta.
- Szeroki zakres analizy danych może także usprawnić transport. Analiza pomoże w ograniczeniu przejazdów bez załadunku czy zmniejszeniu śladu węglowego.
System WMS – jak możesz wykorzystać potencjał generowanych danych?
Zanim Twoja firma rozpocznie świadomie gromadzić różnorodne dane, odpowiedz sobie na trzy bardzo ważne pytania:
- Jakich danych potrzebujemy?
- Jakie dane już posiadamy?
- Jak wykorzystujemy dane, które już mamy?
Jeżeli Twoja firma wdrożyła system WMS, to jesteście szczęśliwymi posiadaczami mnóstwa informacji, które możecie wykorzystać do zoptymalizowania pracy, obniżenia kosztów logistycznych firmy, precyzyjnego zaplanowania pracy magazynu. Nowoczesny system WMS pozwoli Ci również na monitoring aktywności pracowników oraz automatyki magazynowej spiętej z systemem. Zdefiniowane wcześniej raporty i analizy pozwolą Wam śledzić przepływ produktów przez magazyn i odpowiednio zarządzać zapasami. Posiadanie systemu WMS w magazynie to również Wasza szansa na zdefiniowanie i stała kontrolę kluczowych KPI. W sytuacjach kryzysowych, dane zgromadzone przez system WMS pozwolą Ci zidentyfikować odbiorców określonej partii towaru.
Data scientist poszukiwany
Gromadzenie coraz większej ilości danych nie ma większego sensu jeżeli w firmie nie ma osoby, która potrafi z nich korzystać, analizować i podejmować na ich podstawie trafnych decyzji. Przedsiębiorstwa, które doceniają wpływ gromadzonych informacji na ich działalność i widzą w tym szanse na zyskanie przewagi konkurencyjnej, często decydują się na zatrudnienie osoby, której zadaniem jest ustrukturyzowanie posiadanych danych, poszukiwanie nowych źródeł informacji, odnajdywanie korelacji pomiędzy z pozoru niezwiązanymi ze sobą danymi i przewidywanie trendów rynkowych.
Jeżeli chcesz wdrożyć pracę z danymi w swoim przedsiębiorstwie, zastosuj zasadę 4xW:
- wykorzystanie – w pierwszej kolejności wykorzystaj wewnętrzne (firmowe) zasoby danych;
- wnioskowanie – umiejętnie stosuj techniki analityczne lub poproś o pomoc ekspertów;
- wzbogacanie – wzbogacaj własne dane o informacje z rynku, używaj słowników i baz referencyjnych;
- weryfikacja – obowiązkowo weryfikuj postawione hipotezy i wyciągnięte na podstawie analizy danych wnioski.
Przyszłość Big Data
Giganci rynku, na co dzień wykorzystujący pozyskane dane do osiągnięcia celów biznesowych, nie bez powodu inwestują potężne środki w badania i rozwój nad sztuczną inteligencją. To właśnie sztuczna inteligencja (A.I.) jest uznawana za przyszłość Big Data. Samouczące się algorytmy analizują dane i dostosowują modele postępowania do zmiennych w czasie rzeczywistym. Na tej podstawie wybierają optymalne rozwiązania i wdrażają je w życie. Przyszłość, która do tej pory znaliśmy z książek i filmów SF właśnie nadeszła.
Autor - DataConsult
Zainteresował Cię artykuł i chcesz dowiedzieć się, jak usprawnić zarządzanie Twoim magazynem?
Powiązane wpisy
