داده کاوی چگونه حوزه لجستیک را تغییر می‌دهد؟

از زمان آغاز به کار، کلان داده همه چیز را از فوتبال گرفته تا حمل و نقل متحول کرده است و لجستیک یکی از زمینه‌هایی است که کلان داده پتانسیل باورنکردنی را به آن می‌بخشد. ماهیت پیچیده و پویای لجستیک، آن را به عنوان یک حوزه‌ی عالی برای کاربرد کلان داده تبدیل کرده و شیوه عملکرد بسیاری از سازمان‌ها را تغییر می‌دهد. داده کاوی شیوه جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها را تغییر داده است و اختلال در آن چنان چشمگیر است که برخی حتی آن را "برق قرن بیست و یکم" می‌نامند، نوعی قدرت جدید که مشاغل، دولت‌ها و زندگی‌های خصوصی را دگرگون می‌کند.

ظهور ذخیره سازی سیستم عامل ابری، ذخیره این مقادیر عظیم داده را با هزینه‌های بسیار کم، آسان تر کرده است، اما اگر این داده‌ها فقط ذخیره شده، بدون ساختار و پردازش نشده باقی بمانند، تمام این پتانسیل‌ها بدون استفاده باقی می‌مانند. به همین دلیل است که سیستم‌های پردازش اطلاعات با قدرت و قابلیت‌های بیشتری وارد می‌شوند: ERP ، CRM، نرم افزار BI...

این نرم افزار‌ها در جمع آوری، ذخیره و ساده سازی تجزیه و تحلیل داده‌ها به یک کاربر متوسط ​​کمک می‌کنند. در لجستیک، مشاغل بیشتر و بیشتر خود را با نرم افزار اطلاعاتی کسب و کار مجهز می‌کنند تا به آنها در مدیریت تجزیه و تحلیل لجستیکی یا قابلیت‌های تولید کمک کنند. پیشرفت در هوش مصنوعی نیز به داده کاوی در لجستیک کمک می‌کند تا در پیش بینی آنچه که پیش می‌آید دقیق تر باشد و تغییراتی را برای بهینه سازی فرآیندها ارائه دهد.

تأثیرات کلان داده‌ها در داده کاوی در لجستیک

بهینه سازی و بهبود بهره وری

بیشتر شرکت‌ها ذهنیت "داده محور" را به تصمیم گیرندگان خود ارائه می‌دهند: یک مطالعه توسط شورای متخصصین مدیریت زنجیره تأمین نشان می‌دهد که ۹۳٪ از حمل کننده‌ها و ۹۸٪ از شرکت‌های لجستیک شخص ثالث معتقدند تصمیم گیری بر مبنای داده‌ها در فعالیتهای زنجیره تامین بسیار مهم است. ۷۱٪ از آنها بر این باورند که داده کاوی در لجستیک باعث افزایش کیفیت و عملکرد می‌شود. این ارقام نشان می‌دهد که برای همه افراد در این بخش، از خرده فروشی گرفته تا زنجیره تأمین ، داده کاوی در لجستیک چقدر اهمیت دارد.

• پیش بینی: بینشی که داده کاوی در لجستیک به ما می‌بخشد به چگونگی تحقق تقاضای مشتری برای برنامه ریزی و پیش بینی تغییرات و کاهش هزینه کمک می‌کند.
• مدیریت موجودی: با تحقق یافتن کاهش هزینه‌ها و پیش بینی، مدیریت موجودی نیز بهبود می‌یابد. تراشه‌های رایانه ای امکان پیگیری موجودی از انبار را ممکن می‌سازند.
• بهینه سازی مسیر: به لطف داده‌های مکانی، داده‌های آب و هوا، داده‌های نگهداری جاده و برنامه‌های ناوگان و پرسنل که در یک سیستم با نگاه به روندهای تاریخی ادغام شده اند، بهینه ترین مسیرها و زمان برای تحویل انتخاب می‌شوند.
• مدیریت کار: به لطف داده کاوی در لجستیک، مدیریت کارکنان آسان می‌شود. تضمین منابع کافی در دوره‌های پیش بینی شده از اضافه کاری و فرسودگی نیروها جلوگیری می‌کند.

افزایش رضایت مشتری

تغییر تجربه مشتری که توسط تجارت الکترونیکی آغاز شده است، رابطه بین مشتری و فروشنده را در صنعت خرده فروشی به شدت تغییر داده است و به دلایل زیادی باعث جذب بیشتر مشتری می‌شود: هزینه حمل و نقل بسیار پایین، سیاست بازگشتی انعطاف پذیر، تخفیف‌های منظم و غیره. داده کاوی در لجستیک کمک بزرگی به مدیریت این سیاست‌ها کرده است.

جنبه دیگری که داده کاوی در لجستیک به خرده فروشان کمک می‌کند، افزایش دانش در مورد خود مشتریان است: تجزیه و تحلیل وب سایت امکان پیگیری پیش زمینه مخاطبان (سن، جنس، موقعیت مکانی، علایق و ...) و رفتار آنها را فراهم می‌کند. این امر باعث می‌شود تا هدف گذاری و تقسیم بندی بهتر و بازاریابی موثرتر انجام شود، زیرا درک بهتری از مشتری‌های خود دریافت می‌کنید که وفادارتر نیز هستند. تجزیه و تحلیل الگوهای مصرف کننده در داده کاوی در لجستیک، امکان بهبود و بهینه سازی استراتژی‌های خرده فروشی را به شما می‌دهد.

اتوماسیون انبارها

جدا از داده کاوی در لجستیک، اتوماسیون در همه جای دنیای تجارت امروز، سبب افزایش سرعت، دقت و کارآیی فرایندها در عملکردهایی مانند بازاریابی، استخدام یا امور مالی شده است. این امر باعث می‌شود تا تیم‌ها وقت خود را بر روی کارهای تکراری و وقت گیر تلف نکنند تا از ارزش افزوده خود در کارهایی که واقعاً مهم هستند استفاده کنند. به همین ترتیب، بخش لجستیک نیز تحت تأثیر قرار می‌گیرد و به زودی به طور کامل خودکار خواهد شد. پیشرو در این موضوع، آمازون، غول تجارت الکترونیکی است که با استفاده از داده کاوی در لجستیک، در فن آوری‌های پیشگام سرمایه گذاری می‌کند و به طور دائم باعث گشوده شدن چشم انداز جدیدی در خرده فروشی و خرید و فروش آنلاین می‌شود.

داده کاوی در لجستیک برای بهبود آن

ورود و گسترش داده کاوی در لجستیک، روش استفاده مشاغل برای کار با تجزیه و تحلیل‌های خود را به طرز چشمگیری تغییر داده است. شرکت‌ها می‌توانند دوره‌های رکود و رونق و کمبود عرضه احتمالی آینده را پیش بینی کنند و بر این اساس عمل کنند. زنجیره تأمین شفاف تر و همچنین خودکار شده است؛ تحویل بهینه شده و ناکارآمدی کاهش یافته است. همه این بینشها به تصمیم گیری‌های استراتژیک بهتر که رقابتی واقعی را فراهم می‌کند، کمک می‌کنند.