اهمیت داده کاوی در حفظ کسب و کارهای حوزه لجستیک

در این مقاله قصد داریم نکات کلیدی برای استفاده از پتانسیل کامل داده کاوی در لجستیک را ذکر کنیم که با استفاده از هوش مصنوعی و تبادل هوشمندانه داده‌ها با سایر بازیکنان لجستیک، انجام می‌شود.

آمازون بر اساس حجم، مقیاس و قدرت خرید، قیمت‌های جذاب تری را نسبت به سایر بورس‌های حمل و نقل ارائه می‌دهد، آنها را قادر می‌سازد ظرفیت کمتری را با هزینه کمتری تضمین کنند و از سودآوری آن اطمینان حاصل کنند.

آمازون از برخی از پیشرفته ترین تجزیه و تحلیل‌ها و فناوری‌های موجود استفاده می‌کند و دائماً از داده کاوی در لجستیک برای بهبود مدل ارائه آن استفاده می‌کند. برای زنده ماندن در محیط جدید، شرکت‌ها باید درک کنند که آنها دیگر در رقابت با یکدیگر نیستند بلکه غول‌های داده محور جهانی رقیب اصلی آنها هستند.

نیاز به تغییر ذهنیت

بخش حمل‌و‌نقل و لجستیک یک صنعت بسیار رقابتی و شلوغ است. اکثر شرکت‌های پیشرو لجستیک نه در کالاهایی که ارائه می‌دهند بلکه در قیمت و سرعت رقابت می‌کنند. به این ترتیب، شرکت‌ها به طور سنتی داده‌های ناوگان خود را به عنوان بخشی خصوصی در نظر گرفته‌اند تا از هرگونه گزندی از چشمان رقبا محافظت شوند و خطری از نظر مزیت رقابتی برای آنها نداشته باشد. با این حال، شرکت‌های لجستیکی باید درک کنند که با احتکار این داده‌ها خود را در معرض ضرر قرار می‌دهند.

شرکت‌های لجستیکی انفرادی معمولاً فقط مراحل خاص را مدیریت می‌کنند و تمایل به اشتراک اطلاعات با کسانی که قسمت‌های دیگر سیستم را کنترل می‌کنند، ندارند. این عمل سبب محدود کردن داده کاوی در لجستیک می‌شود و به این ترتیب میزان بینش عملی که داده کاوی در لجستیک می‌تواند به وجود آورد، را محدود می‌کند.

مدیریت بهتر داده کاوی در لجستیک

یکی دیگر از موانع اصلی مدیریت داده کاوی در لجستیک، این واقعیت است که شرکت‌ها در جهت پاکسازی اطلاعات خود اقدامات لازم را انجام نمی دهند.

دنباله ای از داده‌ها در لجستیک برای شرکتهایی مانند آمازون، می‌تواند تمامی مراحل بسته بندی و حمل و نقل را از ابتدا تا انتها دنبال کند. اگرچه در سالهای اخیر تمرکز بیشتری روی اهمیت مدیریت داده کاوی در لجستیک شده است، بسیاری از شرکتهای پیشرو در زمینه تحقیق و توسعه در هنگام ضبط داده‌ها در اجرای استاندارد داده‌های یکپارچه ناکام هستند که این امر باعث ایجاد شکاف شده و استفاده یا اشتراک بالقوه را دشوار می‌کند.

با ادامه استفاده از سیستم‌های سنتی، پیشرفتی نیز حاصل نمی شود. بسیاری از شرکت‌ها هنوز هم به کارمندان نیاز دارند تا داده‌ها را به صورت دستی یادداشت و وارد کرده و تخمین‌های مشتری از وزن و حجم محموله‌ها را بپذیرند، که به ناچار خطای انسانی را در پی دارد.

با این حال، استخدام تحلیلگران داده کاوی در لجستیک و توسعه ابزارهای بهینه سازی پیش بینی کننده بومی یک روند کند است. یک گزینه سریعتر برای شرکت‌های لجستیک، کار کردن با ارائه دهندگان خارجی است که در زمینه هوش مصنوعی و لجستیک تخصص دارند.

استفاده از داده کاوی در لجستیک برای پر کردن شکاف‌ها

داده کاوی در لجستیک تنها زمانی کار می‌کند که تمام مراحل را پوشش دهد و در حال حاضر شکاف‌های زیادی وجود دارد. شرکت‌های لجستیکی باید در ساختن یک فرایند مبتنی بر داده‌ها همکاری کنند.

نیمی از حمل و نقل در اتحادیه اروپا از طریق دریا انجام میشود. در حالی که سطح اشتراک داده بین بنادر و شرکت‌های لجستیک بسیار محدود است. برخی از بزرگترین بنادر اروپایی، مانند روتردام، هامبورگ و آنتورور، همگی ابتکار عمل اطلاعات هوشمند خود را دارند که محموله‌ها را از آن طریق ثبت و پیگیری می‌کنند، اما با وجود فراخوانی برای یک سیستم منسجم تر، هنوز اقدامی برای تبادل داده انجام نداده‌اند.

نگاه به آینده

بیشتر شرکت‌ها ممکن است احساس راحتی بیشتری نسبت به اشتراک گذاری داده‌ها با شخص ثالث داشته باشند چرا که نمی خواهند داده‌های گرانبهای شان را به طور کامل به رقبای خود تحویل دهند. این شرکت‌های شخص ثالث می‌توانند یک سازمان غیرانتفاعی باشند که توسط اتحادیه اروپا یا یک نهاد حاکم دیگر اداره می‌شود. به این شرکت‌ها اعتماد می‌شود از داده‌ها برای تحقیق استفاده کنند و یک نمای کلی قابل استفاده از منابع داده‌ها بدون مشخص کردن منبع اصلی ایجاد کنند. با استفاده از این راه حل، شرکت‌ها نیازی به اشتراک گذاری داده‌های حساس مشتری نخواهند داشت و می‌توانند کاملاً ناشناس باشند.

به صورت کلی نتیجه می‌گیریم در حوزه ی اشتراک گذاری داده ها، شرکت‌های لجستیک نیاز به شروع ساختن پل به جای دیوار دارند و باید راهی برای کاهش هزینه‌ها و تصمیم گیری درباره ی داده‌ها پیدا کنند. زمان به سرعت می‌گذرد و با هر لحظه ای که شرکت‌ها از دست می‌دهند، آمازون در حال ایجاد، ذخیره و تجزیه و تحلیل داده‌های بیشتر است و از رقبا پیشی می‌گیرد.