Jak Big Data może być wykorzystane w logistyce magazynowej: Koncepcja Big Data

 

W ostatnich latach termin „Big Data” zyskał na znaczeniu w różnych dziedzinach gospodarki, stając się jednym z kluczowych elementów rewolucji cyfrowej, która na trwałe zmienia oblicze wielu branż. Jednym z sektorów, w którym potencjał Big Data może być wykorzystywany na szeroką skalę, jest logistyka magazynowa. Dzięki zastosowaniu zaawansowanych analiz dużych zbiorów danych, przedsiębiorstwa mogą znacząco poprawić efektywność operacyjną, redukować koszty i zwiększać satysfakcję klientów. W tym artykule Dawid Jarzębowski, Dyrektor IT w Logifact-Systems, opowie jak to wygląda z punktu widzenia różnych aspektów operacji logistycznych, czyli jak można wykorzystać Big Data w logistyce magazynowej, jakie korzyści za soba to niesie i przed jakimi wyzwaniami stają przedsiębiorstwa, decydując się na integrację tej technologii w swoich procesach.

 

 

 

 

Dawid Jarzębowski

Dyrektor IT

 w Logifact-Systems

 

Jak big data może zostać wykorzystane w logistyce magazynowej?

 

Gromadzenie danych w celu optymalizacji łańcucha dostaw

Big Data to termin odnoszący sie do analizy danych, które są zbyt duże lub zbyt złożone, by mogły być efektywnie przetwarzane przez tradycyjne aplikacje bazodanowe.

 

Gromadzenie danych w celu optymalizacji łańcucha dostaw pozwala na wykorzystanie potencjału Big Data w logistyce, który charakteryzuje się dużą objętością, szybkością i różnorodnością, a w kontekście logistyki magazynowej może pochodzić z wielu źródeł, takich jak systemy zarządzania magazynem (WMS), systemy zarządzania transportem (TMS), czujniki IoT, dane z mediów społecznościowych, informacje z systemów ERP i wiele, wiele innych, co przyczynia się do optymalizacji procesów i poprawy efektywności działania.

 

Wdrażając system WMS rekomendujemy tworzenie odrębnej dedykowanej bazy danych z dedykowanym oprogramowaniem na zasadzie modułu centralnego do raportów, prognoz oraz innych analiz, którą można zasilać danymi z wielu instancji WMS, ale również z wszelkich innych potrzebnych źródeł jak TMS, ERP, platformy e-commerce itd.

 

Takie dane z wielu źródeł można poddawać analizie z perspektywy organizacji jako jej łączne dane tworząc zbiór BigData danej organizacji.

 

 

 

 

 

Analiza danych (analiza big data). Korzyści wynikające z wykorzystania Big Data w logistyce magazynowej

 

Wzrost efektywności operacyjnej

Analiza danych z Big Data umożliwia identyfikację wzorców i anomalii, co pozwala na optymalizację procesów magazynowych, a co za tym idzie, również procesów biznesowych. Na przykład, analiza danych o czasie realizacji poszczególnych zamówień może wskazywać na potrzebę zmiany układu magazynu w celu skrócenia czasu dostawy. Dodatkowo, wdrażanie pojazdów autonomicznych, takich jak AGV (Automated Guided Vehicles), może znacząco przyczynić się do zwiększenia efektywności operacyjnej, minimalizując niepotrzebne lub błędne przejazdy.

 

Zwiększenie transparentności

Analiza danych przyczynia się do zwiększenia transparentności operacji magazynowych. Dostęp do szczegółowych danych o ruchach w magazynie, stanach zapasów czy wydajności pracowników pozwala na lepszą kontrolę i zarządzanie ryzykiem.

 

Optymalizacja łańcucha dostaw i optymalizacja logistyki

Zaawansowane analizy Big Data pozwalają na identyfikację i wyeliminowanie „wąskich gardeł” w łańcuchu dostaw, co przekłada się na płynniejszy przepływ towarów i redukcję kosztów operacyjnych. Przykładowo, analiza danych w czasie rzeczywistym umożliwia szybsze reagowanie na zmieniające się warunki rynkowe czy popyt konsumentów.

 

Zwiększenie precyzji prognozowania

Wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do analizy dużych zbiorów danych umożliwia dokładniejsze prognozowanie popytu, co jest kluczowe dla efektywnego zarządzania zapasami i planowania przestrzeni magazynowej.

 

Poprawa jakości obsługi klienta

Analiza Big Data w logistyce pozwala na lepsze zrozumienie potrzeb i preferencji klientów poprzez analizę ich zachowań i historii zakupów. To z kolei umożliwia personalizację oferty i usprawnienie procesów obsługi zamówień, co przekłada się na wyższy poziom satysfakcji klientów. Dodatkowo, wykorzystanie Big Data do śledzenia przesyłek w czasie rzeczywistym znacząco poprawia jakość usług i zadowolenie klientów, zapewniając im ciągły dostęp do informacji o statusie ich zamówień.

 

Wyzwania związane z wykorzystaniem Big Data w logistyce

 

Bezpieczeństwo danych

Wraz z rosnącą ilością przetwarzanych danych rośnie również ryzyko cyberataków oraz wycieku informacji. Zapewnienie wysokiego poziomu bezpieczeństwa danych jest kluczowe dla ochrony wrażliwych informacji klientów i przedsiębiorstwa. Analiza Big Data powinna uwzględniać ten kontekst.

 

Kompleksowość integracji

Integracja Big Data z istniejącymi systemami IT w przedsiębiorstwie może być wyzwaniem ze względu na różnorodność i złożoność technologiczną i  potrzebę koordynacji między różnymi systemami, ale i ludźmi między różnymi działami organizacyjnymi i komórkami zewnętrznymi.

 

Kwalifikacje personelu

Efektywne wykorzystanie Big Data wymaga nie tylko odpowiedniej infrastruktury technologicznej, ale także kadr z odpowiednimi umiejętnościami analitycznymi i doświadczeniem w pracy z dużymi zbiorami danych, które pozwolą budować odpowiednie narzędzia, procesy. Efektywne wykorzystywanie wymaga ciągłego udoskonalania oraz szkolenia personelu, który pracuje w oparciu o wypracowane już mechanizmy Big Data.