Az elmúlt 4-5 év megmutatta, hogy a nagy tömegű adatok gyűjtése és elemzése a futballtól a logisztikáig hihetetlen lehetőségeket és korábban elképzelhetetlen potenciált jelentenek. A big data elemzési képességének beépítése vagy elhagyása a termelésbe és/vagy a szolgáltatásba a jól ismert régi szabályt erősíti: lemarad, aki kimarad.

Az Ipar 4.0 néven ismert globális digitalizációs és adat elemzéses irány természetesen nem csak a termelésre, hanem a szolgáltatásokra is drámai hatással van. Ennek analógiájára a szakirodalom a Logisztika 4.0 kifejezéssel azonosítja azokat a változásokat, amelyek a logisztikai szolgáltatási szektort érintik. Az ellátásáilánc-menedzsment egészét érintő átalakulásra jellemző a hálózatba kapcsoltság, az internetes megoldások folyamatokba integrálása, az adatok minden szinten való célzott gyűjtése, azok online és batch jellegű feldolgozása, analizálása, a mesterséges intelligencia (AI) által meghozott döntések alkalmazása.

Információfeldolgozás – analízis

A folyamatosan gyűjtött adat a kulcs a big data hatás áttekintésére. Az új – adatbányászati – módszerek alapja a nagymennyiségű adatokon nem triviális összefüggések megtalálása. Ennek kiinduló pontja a megfelelően gyűjtött, letárolt és strukturált adatok megléte. A logisztikai alkalmazásokból és eszközökről gyűjtött adatok strukturálása, online módon való rögzítése az első kihívás. Az analitikai eszközök és platformok folyamatos fejlődése, az AI képességek rendszerbe integrálása egyre szofisztikáltabb megoldásokat eredményeznek, a logisztikai szolgáltatók egyre összetettebb problémáira képesek a rendszerek választ találni.

Optimalizálás, hatékonyságnövelés

Egyre több vállalkozás köteleződik el az adat-vezérelt döntéshozatal mellett. A big data elemzések másik hozadéka az erőforrás fogyasztás és a hatékonyság optimalizálása. Néhány, a logisztikában is jellemző kulcsterületet érdemes kiemelni.

Előrejelzés. A vásárlói viselkedés, a szezonalitás, a gyártó oldali kampányok azonosítása, ismerete segít az előre látható logisztikai csúcsok, készletezési elégtelenségek kezelésében és a költségek kézbentartásában.

Készletmenedzsment. Az új technikával a készletgazdálkodás új szintje valósítható meg. Az alkalmazható chipek és RFID technikák alkalmasak a folyamatos adatgyűjtésre, ezek dinamikus értékelése segítségével az optimális ki- és betárolási tervek elkészítésére, a készletkifutások előre jelzésére és megelőzésére.

Útvonal optimalizálás. Az online elérhető GPS, időjárási, út információs, flotta és historikus adatok rendszerbe integrálása képessé teszik az alkalmazásokat arra, hogy optimális szállítási útvonalakat alakítson ki aszerint, hogy az adott vállalkozásnál mi a cél.

Ennek egyik érdekes megvalósítása a UPS által alkalmazott „nem kanyarodunk balra szabály”. A big data elemzés alapján világossá vált, hogy a balra nagy ívben történő kanyarodások időben, üzemanyagban és károsanyag kibocsátásban egyébként elkerülhető többletet okoznak a vállalatnak.

Munkaerő szervezés. Az elemzésnek köszönhetően az ellátási láncban dolgozó munkavállalók számára előre jelezhető minden nagy forgalmú, nehéz időszak, megfelelő munkaszervezéssel megelőzhető a túlóra és a kimerültség jelensége.

Automatizálás minden szinten

A gyártásban, a kereskedelemben, a raktározásban megvalósítható automatizálás a folyamatok sebességét, pontosságát is megnöveli, ezért a logisztikai megvalósításnak az üzemen belüli és a kívüli változásokra is reagálnia kell.

A big data jobbá alakítja a logisztikát

Mivel az adatelemzés és az adat alapú döntési mechanizmusok térnyerése a teljes üzleti folyamatot áthatja, ezért a vállalkozások folyamatában képesek azonosítani a szezonalitásokat, forgalomban, kihasználtságban erősebb vagy gyengébb időszakaszokat, a gyártási programok változásait. Ez a tudás a vállalati folyamatokba integrált logisztikai rendszereket is átláthatóbbá, automatizálttá, optimalizálttá tehetik

(Mona Lebied, Datafloq.com-on megjelent cikke alapján)

Hegedüs Sándor