Как технологии, управляемые данными, трансформируют логистику и отрасль цепочки поставок
Отрасль логистики и цепей поставок была настолько разбросанной и неорганизованной в течение многих лет на индийском рынке логистики и до сих пор продолжает это делать. Стартапы в области технологической логистики и другие компании начали использовать технологии, управляемые данными, такие как большие данные, аналитика, Интернет вещей (IOT), сенсорные технологии и другие алгоритмы машинного обучения, для обработки в режиме реального времени аналитики огромных неструктурированных данных. Хотя на логистику и управление цепочками поставок влияет множество факторов, важно понимать применение технологий, управляемых данными, чтобы упростить сложные аспекты данных, связанные с управлением цепочками поставок.
Другим аспектом, который важен при работе с большими беспорядочными и неструктурированными данными при хранении, является прогнозирование. Прогнозирование не только говорит вам о конкретном действии, которое необходимо выполнить по определенным критериям, но также предсказывает результат в ближайшем будущем и предупреждает вас о необходимости предпринять соответствующие шаги. Например, на складах цифровые камеры обычно используются для контроля уровня запасов и выдачи предупреждений, когда требуется следующий набор запасов. Однако, если данные передаются через алгоритмы машинного обучения, чтобы обучить интеллектуальную систему управления запасами прогнозировать, когда потребуется следующий набор поставок. Таким образом, управление цепочками поставок можно не только организовать, линейно структурировать, но и эффективно автоматизировать с помощью технологий, управляемых данными. Персонал логистики, такой как менеджеры по цепочке поставок, будет полагаться на принятие решений на основе предупреждений для эффективного выполнения операций и снижения затрат. Логистическим компаниям срочно необходимо внедрить технологии, основанные на цифровых данных, в цепочке поставок. Внедрение технологий машинного обучения на основе данных, больших данных и аналитики оказало значительное влияние на цепочки поставок различных организаций, помогая оправдать ожидания в отношении реализации ценности для бизнеса.
Используя эти технологии, некоторые логистические стартапы в Индии готовы разрушить рынок, создав большую ценность в этом секторе. Очевидно, что это создание ценности для рынка логистики, безусловно, привлекает венчурных капиталистов и бизнес-ангелов для финансирования логистических стартапов и участия в растущем революционном рынке логистики. Говоря о бизнес-аспектах, использование технологий, управляемых цифровыми данными, алгоритмов машинного обучения и аналитики больших данных открывает возможности для значительного повышения операционной эффективности, снижения общих затрат и принятия решений по всей цепочке поставок. В конечном итоге это не только помогает логистическим компаниям и другим компаниям получать бизнес-аналитику, но и предоставлять эффективные услуги клиентам. Риск неизбежен в быстрорастущих изменениях бизнеса. Важно, чтобы цепочка поставок постоянно адаптировалась к непредвиденным изменениям. Рынок играет второстепенную роль в сдвиге, а также из-за изменений в мировых событиях. Другим неизбежным источником риска является быстрое изменение уровня спроса — посмотрите на резкое падение продаж легких грузовиков, фургонов и внедорожников, которое испытывают автопроизводители, когда цены на топливо взлетают до небес. По мере того, как организации переходят к цепочкам поставок, ориентированным на спрос, они стали гораздо серьезнее относиться к своим данным о спросе, а прогнозная аналитика стала областью интенсивной разработки. Основные вопросы заключаются в том, как получить соответствующие данные о заказах и других индикаторах будущего спроса, а затем как использовать их в процессах планирования и выполнения цепочки поставок.
Как только организации интегрируют стратегии аналитики больших данных в свои операции, важно, чтобы они также обновили свою кадровую стратегию, контракты, таланты, чтобы использовать возможности аналитики. С помощью аналитики выполняется автоматизация регулярных задач, связанных с принятием решений в цепочке поставок. Автоматизация огромных объемов данных из различных источников по всей цепочке поставок приведет к повышению операционной эффективности. Автоматизация приема данных поможет расширить использование бизнес-аналитики для более эффективного принятия решений. Что касается аналитики, есть ключевые аспекты цепочки поставок, на которые нужно повлиять: это данные, понимание, визуализация, оборудование и безопасность.
Большие данные и другие технологии в настоящее время эффективно собирают, интегрируют, хранят и используют данные о цепочке поставок для получения значимой информации для получения бизнес-аналитики. Insights Analytics внедряется в операции цепочки поставок при принятии важных решений и создает стратегические указатели для стимулирования организационных и культурных преобразований. Инструменты визуализации позволяют визуализировать данные в режиме реального времени и создают отличный интерактивный пользовательский интерфейс для понимания данных в реальном времени, выявления проблем и мгновенного анализа причин. Для машинного обучения, вычислений, Интернета вещей (IoT) и робототехники они влияют на все функции цепочки поставок, автоматизируя решения и стимулируя множество операционных улучшений от использования активов до обновлений клиентов до обслуживания и гибкости предприятия. В области безопасности аналитика цепочки поставок играет важную роль в общей безопасности цепочки поставок как структурированная, открытая и взаимосвязанная экосистема игроков, которая создает динамичную, быстро меняющуюся среду с новыми рисками для управления.
Принятие решений на основе данных, безусловно, является растущей тенденцией в цепочке поставок, и это необходимо для будущего успеха деятельности и процессов цепочки поставок. Одной из самых больших проблем, связанных с повышением прозрачности и увеличением объема данных, является определение того, как наилучшим образом использовать эту информацию для внесения улучшений, которые приносят пользу клиенту. Логистические компании в Индии, такие как Rivigo, BlackBuck, Sendit и другие фирмы, ориентированные на технологии, используют данные для лучшей оптимизации процессов с помощью вышеуказанных технологий, что, безусловно, поможет индийской логистике организовать и структурировать, принося пользу предприятиям в разных секторах в зависимости от логистики и вклада. больше к экономическому росту Индии.
Менеджер по продукту
