نقش علم داده در لجستیک برای برنامه‌ریزی مسیر هموار

علم داده (Data science) هرگز تصور نمی‌شد که با انبوه فناوری‌های هوش مصنوعی در حال رشد ادغام شود و هرگز تصور نمی‌شد که به نوعی با امنیت سایبری مرتبط باشد. امروزه به آن نگاه کنید! هوشمندتر، عمیق‌تر و کارآمدتر - این علم داده برای صنایع در سراسر جهان است. متخصصان و مشاغل از تخصص‌ها و بینش‌های عمیقی که می‌توانند برای تقویت و دستیابی به اهداف بلندمدت خود از آن استفاده کنند، شگفت‌زده هستند. هموارسازی خط لوله اعداد، توانایی عظیمی است که متخصصان علم داده به همراه دارند.

ما مطالب زیادی در مورد علم داده در مراقبت‌های بهداشتی، امور مالی، امنیت، آموزش، تجارت الکترونیک و بسیاری از جریان‌های تجاری دیگر خوانده‌ایم. امروز، این مطلب به بررسی نقش علم داده در لجستیک می‌پردازد و اینکه چگونه صنعت را از استخوان تا پوست توانمند می‌کند.

«تا سال ۲۰۲۵، انتظار می‌رود بیش از ۵۰ درصد از عملیات لجستیک توسط نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل پیشرفته تامین شوند، و بخش مهمی از علم داده در بخش لجستیک جهانی مورد استفاده قرار گیرد.»

گزارش گارتنر

گزارش‌های گارتنر پیش‌بینی می‌کنند که اختلالات زنجیره تامین برای شرکت‌هایی که از دوقلوهای دیجیتال استفاده می‌کنند، ۳۰ درصد کاهش یابد. این یک موقعیت برد-برد آشکار برای صاحبان مشاغل لجستیک است، زیرا علم داده فرصت بزرگی را برای جمع‌آوری پس‌اندازهای هنگفت در جبهه هزینه‌های عملیاتی باز می‌کند. با آمادگی ۶۲ درصدی حمل‌کنندگان برای سه برابر کردن سرمایه‌گذاری‌های فناوری خود تا سال ۲۰۲۶ (acropolium.com)، این امر راه را برای مداخله بیشتر تجزیه و تحلیل داده‌ها هموار می‌کند.

علم داده در لجستیک برای پیش‌بینی تقاضا، بهینه‌سازی موجودی، برنامه‌ریزی مسیر، شناسایی ریسک و بهینه‌سازی تحویل استفاده می‌شود. بیایید عمیق‌تر به بررسی بپردازیم و درک کنیم که چگونه علم داده مزایای شگفت‌انگیزی را برای صنعت لجستیک در سراسر جهان به ارمغان می‌آورد.

مدیریت زنجیره تامین (Supply chain management) هماهنگی جریان کالا، داده و امور مالی از مواد خام تا مشتری نهایی است که شامل فعالیت‌هایی مانند تامین، تولید، انبارداری، حمل و نقل و توزیع برای بهینه‌سازی کارایی و رضایت مشتری است. این در نهایت منجر به بهره‌وری بیشتر و کیفیت محصول و خدمات می‌شود.

مدیریت زنجیره تامین هماهنگی و مدیریت فعالیت‌های زنجیره تامین است، در حالی که فرآیند ادغام حرکت کالا به داخل و خارج از یک سازمان، مدیریت لجستیک است. پاسخ صریح یک «نه» خواهد بود - مدیریت زنجیره تامین و مدیریت لجستیک یکسان نیستند. جزء لجستیک به حرکت و ذخیره‌سازی کالاها می‌پردازد. زنجیره تامین به کل فرآیند از منبع‌یابی تا تحویل می‌پردازد.

مقایسه سریع:

پارامترها مدیریت زنجیره تامین مدیریت لجستیک
هدف مزیت رقابتی رضایت مشتری
رشد مفهوم مدرن تحولات قبلی وجود دارد
تعداد سازمان‌های درگیر چندگانه تکی

نسخه آخرین نسخه مدیریت لجستیک کسری از مدیریت زنجیره تامین

علم داده در لجستیک با فعال کردن تصمیم‌گیری آگاهانه مبتنی بر داده، بهبود کارایی، کاهش هزینه‌ها و افزایش تجربه مشتری از طریق تکنیک‌هایی مانند بهینه‌سازی مسیر، مدیریت موجودی و پیش‌بینی تقاضا، بهینه می‌شود. بیایید نقش را به تفصیل بررسی کنیم.
نقش حیاتی

تجزیه و تحلیل ترافیک در زمان واقعی و مسیریابی پیش‌بینی‌کننده به یافتن کارآمدترین مسیرها برای تحویل، صرفه‌جویی در زمان و سوخت کمک می‌کند و در عین حال الگوهای ترافیکی را پیش‌بینی کرده و مسیرها را از قبل بهینه می‌کند.

پیش‌بینی تقاضا، بهینه‌سازی موجودی و ردیابی موجودی در زمان واقعی به تجزیه و تحلیل گردش موجودی، هزینه‌های ذخیره‌سازی و الگوهای تقاضا کمک می‌کند و از سطوح دقیق موجودی اطمینان حاصل کرده و از ضرر جلوگیری می‌کند.

نظارت و هشدارهای بی‌درنگ، ناهنجاری‌ها را شناسایی، مشکلات احتمالی را شناسایی و هشدارها را فعال می‌کند و واکنش‌های به‌موقع را ممکن می‌سازد. ایمنی بیشتر و تصمیم‌گیری بهتر پارامترهای مختلفی مانند سرعت وسیله نقلیه و رفتار راننده را برای افزایش ایمنی نظارت می‌کند و تصمیم‌گیری بهتر را در سراسر زنجیره تامین لجستیک ممکن می‌سازد.

دید زنجیره تامین، مدیریت ریسک و نگهداری پیش‌بینی‌کننده از دید بی‌درنگ استفاده می‌کند، اقدامات پیشگیرانه را ممکن می‌سازد، پیش‌بینی می‌کند که چه زمانی احتمال خرابی تجهیزات یا وسیله نقلیه وجود دارد و امکان نگهداری پیشگیرانه و کاهش زمان خرابی را فراهم می‌کند.

درک رفتار مصرف‌کننده، راه‌حل‌های لجستیک شخصی‌سازی‌شده و بهبود تجربه مشتری، مزایایی هستند که همراه با تجزیه و تحلیل مشتری به دست می‌آیند. ارائه راه‌حل‌های لجستیک شخصی‌سازی‌شده، پیش‌درآمدی برای آینده‌ای تجاری عالی است و به شناسایی زمینه‌هایی که می‌توان در آن‌ها تجربه مشتری را بهبود بخشید، کمک می‌کند و منجر به رضایت بیشتر مشتری می‌شود.

تنظیمات قیمت‌گذاری در زمان واقعی و بهینه‌سازی درآمد، اهداف مدیریت لجستیک هستند که توسط علم داده پشتیبانی می‌شوند. این به تنظیم استراتژی‌های قیمت‌گذاری در زمان واقعی کمک می‌کند و درآمد و سودآوری آن‌ها را چند برابر می‌کند.

• افزایش دقت پیش‌بینی - استفاده از تجزیه و تحلیل پیشرفته می‌تواند به ارائه مدیریت موجودی دقیق و پیش‌بینی تقاضا کمک کند.
• کاهش هزینه‌های عملیاتی - پیش‌بینی‌های دقیق‌تر تصمیمات بهتری می‌گیرند، موجودی اضافی را کاهش می‌دهند و هزینه‌های ذخیره‌سازی پایین‌تری را ارائه می‌دهند.
• رضایت مشتری - تصمیم‌گیری بهتر به‌موقع، آمادگی سفارش‌های مصرف‌کنندگان را به سرعت تقویت می‌کند، از هرگونه تاخیر جلوگیری می‌کند و تجربه‌ای روان ایجاد می‌کند.
• در هر بازاری چابک بمانید و کارایی را در سراسر عملیات به حداکثر برسانید

کیفیت داده و ادغام، علت اصلی تصمیمات نادرست علم داده در لجستیک است. عدم وجود حریم خصوصی داده‌ها و شکاف مهارتی بزرگ، فضای بیشتری را برای ناهماهنگی‌ها باقی می‌گذارد تا به سیستم نفوذ کند و کسب‌وکار را از دستیابی به اهداف خود دور کند. انبار کردن داده‌ها و امنیت داده‌ها به شدت بر کیفیت داده‌ها تأثیر می‌گذارد؛ که بر افزایش هزینه زیرساخت‌ها تأثیر می‌گذارد. افزودن به این خشم، شکاف در ارتباط با ذینفعان دلیل اصلی است که عملکرد روان سازمان و سیستم مدیریت زنجیره تامین لجستیک را به طور روان مختل می‌کند.

• پاکسازی و استانداردسازی داده‌ها
• ابزارهای انبارداری و ادغام داده‌ها
• تکنیک‌های پیشرفته تجزیه و تحلیل
• تجسم داده‌ها
• حاکمیت داده‌ها و اقدامات امنیتی
• آموزش و توسعه

درک راه‌های ذکر شده در بالا برای غلبه بر توقف‌ها برای یک جریان روان مدیریت لجستیک، مستلزم دقت و مهارت فراوان از متخصصان علم داده با مهارت‌های متمایز است که می‌توانند الگوریتم‌های یادگیری ماشین را درک کنند تا تصمیمات مبتنی بر داده‌های انبوه را برای موفقیت بیشتر استنباط کنند. افزودن به این، پیش‌بینی می‌شود که روندهای لجستیک در سال ۲۰۲۵ بیشتر توسعه یابند تا با پیشرفت‌های اقتصادی و فنی جهانی همگام شوند. به طور کلی، صنایع لجستیک اتوماسیون و کمبود نیروی کار را در اولویت قرار می‌دهند و برای ردیابی بی‌درنگ برای بهبود مدیریت زنجیره تامین تلاش می‌کنند.