اهمیت کلان داده در صنعت پست و لجستیک

• مقالات و اخبار
• دوشنبه 22 آبان 1402

فرآیندهای کاری در طول زنجیره تامین، حجم وسیعی از داده‌ها را تولید می‌کنند. پردازش و استفاده هدفمند از این داده‌ها، ظرفیت فوق العاده‌ای برای حفظ استانداردهای عملیاتی و افزایش کارایی به ارائه‌دهندگان خدمات پستی و لجستیکی ایجاد می‌کند. با این مقاله همراه باشید تا ببینیم چگونه می‌توان از کلان داده برای بهبود عملکرد واحدهای لجستیکی و پستی بهره برد.

کلان داده چیست؟

کلان داده به مجموعه داده‌هایی اطلاق می شود که اندازه یا تعداد فیچرهای آن‌ها فراتر از قابلیت‌های پایگاه‌های داده و نرم‌افزارهای تحلیل داده‌افزارهای سنتی است. کلان داده‌ها با یک یا چند مورد از ویژگی‌های زیر شناخته می‌شوند: حجم زیاد داده، سرعت بالای تولید یا تنوع زیاد داده. هوش مصنوعی، شبکه‌های اجتماعی و اینترنت اشیا از جمله فناوری‌هایی هستند که بر افزایش پیچیدگی داده‌ها تاثیرگذارند.

کلان داده چگونه به بهبود عملکرد واحدهای پستی لجستیکی کمک می‌کنند؟

در فرآیندهای پستی و لجستیکی، در هر جابجایی، هر آیتم حمل شده یا هر سیستم، داده‌ها و اطلاعاتی وجود دارند که می توان آن‌ها را جمع آوری و برای ارزیابی ذخیره کرد. نتایج به دست آمده از تحلیل این اطلاعات برای پیش‌بینی‌ها و بهبود فرآیندهای استفاده می‌شوند. تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها شفافیت در زنجیره تامین را افزایش می‌دهد و تصمیم‌گیری را تسهیل می‌کند. این تحلیل‌ها امکان بهینه‌سازی تک‌تک مراحل و کل زنجیره تامین را فراهم می‌کنند و سطح خدمات را به میزان قابل‌توجهی بهبود می بخشند.

پردازش داده‌های ایجاد شده توسط حسگرها بینش دقیقی را در مورد مکان قرارگیری دارایی‌هایی مانند وسایل نقلیه و وضعیت فعلی آن‌ها؛ مثلا اینکه آیا در حال کار هستند، خراب هستند یا چه زمانی موعد تعمیرات بعدی آن‌هاست، ارائه می‌دهد. بدین ترتیب تجهیزات آسیب‌دیده پیش از خراب شدن و یا ایجاد اختلال در فرآیندها شناسایی می‌شوند.

به طور کلی، تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ می‌تواند به شرکت‌های پستی و لجستیکی کمک کند تا اطلاعات و دانش لازم را برای بهبود ذخیره‌سازی موجودی، حمل‌ونقل و همچنین تعمیر و نگهداری تجهیزات و امکانات در اختیار داشته باشند.

موارد کاربرد کلان داده در واحدهای پستی و لجستیکی

هدف غایی تجزیه و تحلیل کلان داده، حفاظت از استانداردهای عملیاتی و افزایش کارایی است. شفافیت داده‌های عملیاتی و تجزیه و تحلیل آن‌ها، هزینه‌ها را کاهش می‌دهد، ارزش را حفظ می‌کند، خدمات را بهبود می‌بخشد و منجر به کاهش ضایعات و ریسک می‌شود.

کنترل موجودی و انبارها

ثبت و نظارت بر تمام داده‌های موجودی به این معنی خواهد بود که بدانیم در هر زمان معین از کجا می‌توان مواد مورد نیاز را پیدا کرد. تجزیه و تحلیل داده‌های موجودی به کمک‌ سیستم‌های اطلاعاتی و حسگرها کمک می‌کند که متوجه سطوح موجودی در انبار بشویم ؛ آیا موجودی در انبارها رو به اتمام است یا اینکه قفسه‌های یک بخش از انبار در حال خالی شدن هستند. با استفاده از داده‌ها می‌توان برای تعیین الگوی مورد انتظار سفارش‌های دریافتی و تحویل در فصول اوج تقاضا و یا غیر از آن برای آینده، فرآیند پیش‌بینی موجودی را انجام داد.

بهینه‌سازی مسیر

بهینه‌سازی مسیر صرفا محدود به یافتن کوتاه‌ترین مسیر از نقطه A به نقطه B نیست. اطلاعات خودرو، داده‌های محصول، داده‌های GPS، داده‌های آب‌وهوا و حتی برنامه‌های شیفت، همگی بر محاسبه بهترین مسیر مختص یک وسیله نقلیه خاص و بار آن تاثیرگذارند. در تجزیه و تحلیل کلان داده، تمام عوامل مختلف برای تعیین مسیر انتخابی در نظر گرفته و ارزیابی می‌شوند.

بهترین مسیر لزوما کوتاهترین و یا سریع‌ترین نیست. مسائل مروبوط به ایمنی نیز مهم هستند. به عنوان مثال در مورد کالاهایی که به شوک حساس هستند، مسیرهایی انتخاب می شوند که سنگفرش نباشند. علاوه بر این، داده‌های مربوط به مصرف سوخت و همچنین داده‌های زیست‌محیطی اندازه‌گیری شده از طریق سنسورهای خودرو، می‌توانند تعادل زیست‌محیطی تحویل را محاسبه کرده و مطلوبیت مسیریابی را از نظر اثرات زیست‌محیطی نیز افزایش دهند.

برنامه‌ریزی ظرفیت

وسایل نقلیه، فضای ذخیره‌سازی یا پرسنل عوامل مهمی برای تعیین ظرفیت حمل‌ونقل در دسترس هستند. با کمک تجزیه و تحلیل کلان داده، استفاده و در دسترس بودن این عوامل مختلف برای هر مرحله از فرآینهای پستی و لجستیکی مقایسه می‌شوند. این امر پیش‌بینی ظرفیت را تسهیل می‌کند. ظرفیت وسیله نقلیه باید با ظرفیت کارکنان و همچنین ظرفیت وسایل نقلیه موجود با اوج تقاضا مطابقت داشته باشند. مازاد ظرفیت هزینه‌زاست و کمبود ظرفیت باعث افت کیفیت خدمات و در نتیجه کاهش رضایت مشتری می‌شود. به کمک تحلیل‌های چندجانبه و پیچیده مبتنی بر کلان داده‌ها، می‌توان از مازاد و کمبود ظرفیت پیشگیری کرد.

مدیریت ریسک

به کمک تحلیل‌های چندوجهی کلان داده‌ها، رویدادهای تکرار شونده در فرآیندهای خاص تجزیه و تحلیل می‌شوند و الگوها و احتمال وقوع این رویدادها شناسایی می‌شوند. عواملی که به‌طور مکرر منجر به اختلال در زنجیره تامین شده‌اند، شناسایی شده و اقداماتی برای رفع آن‌ها مشخص می‌شوند.

رضایت مشتری

با آگاهی دقیق از ترجیحات مشتریان می‌توان وفاداری مشتری را تقویت کرد. حجم عظیمی از داده‌های بدون ساختار در مورد ترجیحات مشتریان از انواع کانال‌های اطلاعاتی وجود دارد. با تجزیه و تحلیل کلان داده، می‌توان آن‌ها را به طور سیستماتیک برای بهینه‌سازی خدمات مشتریان پردازش کرد.

سخن پایانی

نیاز به تجزیه و تحلیل داده‌ها با توجه به گسترش فناوری٬هایی مثل اینترنت اشیا، هوش مصنوعی، محاسبات ابری و راه‌حل‌های بلاکچین در حال افزایش است. در حال حاضر استفاده از تحلیل کلان داده در بسیاری از موارد مثل برنامه‌ریزی مسیر یا تعمیر و نگهداری در واحد پستی و لجستیکی رایج است، اما در آینده قابلیت‌های این نوع تحلیل‌ها برای پیش‌بینی بیشتر مورد توجه قرار خواهد گرفت. این کاربرد می‌تواند شامل پیش‌بینی زمان حرکت و تاریخ تحویل یا پیش بینی حجم تقاضا و حمل‌ونقل باشد.