2020.11.23

数据科学如何实现解决方案并帮助组织物流业

今天,我们生活在一个从沃尔玛到亚马逊,甚至还有物流创造赢家的世界。尽管超过40亿人通过社交媒体连接,但几乎所有78亿人都必须通过物流连接。今天的后勤无处不在,从运送必需品,产品和疫苗到动员战争的军队。

但是在幕后,一种新的物流正在兴起。以数据为驱动力,以分析为动力,通过十年来无法实现的速度和成本,以覆盖面和商业为基础,帮助公司服务于其客户和国家摆脱贫困。

数据正在增长,行业估计表明,印度目前有超过10亿的运输支出数据是高度组织的。它已经达到成熟水平,可以使人工智能和机器学习(AI&ML)的应用创造出更高的价值和节省水平。与物流/支出数据结合在一起的AI和ML是高效供应链的下一个前沿领域,正如Coupa以15亿美元收购Llamasoft所强调的那样,特别是在供应链需要这种情报敏捷和能从大流行等中断中快速恢复的时候。

这些数据与多个其他数据源结合在一起,不仅可以用于单个公司,还可以用于更广泛的公共利益。一个重要的例子是建立一个覆盖所有可用冷藏箱容量的全国冷藏箱网格,以便在可用时,在制造商和运输商之间协调,将疫苗有效安全地分配给13亿印度人。随着COVID疫苗的问世,将需要在全球范围内建立类似的平台,如果没有这种平台,疫苗接种过程可能会花费更长的时间,从而浪费更多的疫苗剂量和更长的等待时间。

尽管确实存在由数据支持的卓越孤岛,但该行业仍在长期挣扎,诸如信息不对称,供需缺口,缺乏透明度和基础设施差等问题,而COVID-19在今年早些时候加剧了这些问题。与美国和德国等发达国家相比,印度在物流上的行业支出更高,占GDP的13%以上。糟糕的物理和信息基础设施不仅增加了成本并造成了效率低下,而且还窒息了一个国家对大流行或自然灾害做出快速反应的能力,印度每隔几年就会面临类似的挑战。

当前问题及其对其他部门的波及效应

自大流行以来,物流业一直面临劳动力短缺,货运能力挑战,制造业放缓,订单延误,出货停滞等问题。在过去的几个月中,随着供应链的苦苦挣扎,需求和供应也受到冲击。大流行。

这些问题影响到其他部门,尤其是食品和必需品。联合国估计,印度生产的食品中有40%以上是在浪费之前才被浪费掉的。这种浪费可以追溯到我们在供应链瓶颈,运输和存储方面遇到的问题。没有足够的存储容量,再加上运输问题,每年都会导致大量易腐物品损失。大流行病加剧了全世界的损失,因为农产品在农场中腐烂,没有农民去收割或运输物流,特别是当零售连锁店/商店不得不在大流行高峰时关闭时。

因此,应对物流业继续增长并应对冲击(大流行,季节性和其他)的挑战变得至关重要。

爱因斯坦曾经说过:“用创造它的相同意识水平无法解决任何问题。”这完全适用于物流行业,数据科学可以提供急需的解决方案,以消除多年来积累的这些低效率问题。

许多世界500强公司都拥有记录其需求和预测的系统和数据库,而先进的运输公司则通过跟踪记录来跟踪可用车辆的日志。但是缺少的是将网络和网络两者结合在一起的集成层,以提供更深入和有意义的见解和结果。

数据科学如何使物流业更上一层楼

1.建立一个完整的国家物流网格:印度的物流部门跨越700多个地区的50,000多条路线,10,000多家制造公司和2十万辆运输车,运送了约1千万辆商用车。这些大数据集主要存在于与制造商,运输商的孤岛中,或者与经纪人/代理商在位置级别存在,但很少以允许网络视图的集成方式存在。

将数据组织成可用的,可互操作的矩阵并将其集成到国家物流网格中,将有助于创建一个信息强国,可以挖掘该信息强国以获取分析,见解和价值创造机会。第一步本身将通过解决信息不对称和使物流部门民主化来提高透明度并提高效率。

2.使物流基础设施大规模智能化:各国也正在使用数据科学来大规模创建智能基础设施,这可以推动成本和价值创造的新水平,特别是在强调底线的大流行时期。计划在下一级无人驾驶卡车和无人机上嵌入远程信息处理/传感器的实体物流基础设施(包括道路和仓库),使无人驾驶卡车长距离不停地行驶。实时数据和分析的可用性不断优化规模供需模式正在成为现实,并创建了敏捷的供应链,可以将其集成到国家物流网格中。

3.将供需模式集成到国家物流网格中,以提高效率和可见性:利用数据和预测分析功能,我们可以更准确地计划,提高运营效率,自动化流程并推动持续创新。复杂的需求预测算法可以帮助管理生产进度,从而避免对客户的影响。不确定性是企业面临的最大挑战之一,数据科学和预测分析可以帮助企业更好地管理不确定性。可以挖掘嵌入到国家物流网格中的与季节性,地理变化和其他变量相关的历史数据,以减少猜测,并减轻网络压力,从而预先确保物流流程的和谐。

机器学习还可以帮助在网络中集成原本不连接的点,以评估网络级别的相互依赖性,并使用前导变量的变化来预测对依赖活动和结果的影响。物流网络中某一部分的天气数据,内乱或货币波动可能对另一部分产生乘数效应。技术可以帮助预测和减轻其中的某些风险。访问更好的数据有助于实现更高的自动化程度,更轻松的IoT部署以及公司之间更好的协作。物联网与大数据的结合可以为制造商和发货人获得有关交货和货物的实时信息,这是许多电子商务公司已经提供的。

公司和渠道之间的协作还可以改善负载优化,从而提高效率。移动技术的进步具有通过条形码读取,路线优化,资产跟踪和仓库管理等功能帮助物流的潜力。访问更好的数据还可以更好地审核供应链,以防止泄漏和效率低下。

组织物流业一直是许多新贵的梦想,各国政府已进行了认真的尝试。但是,就像黑天鹅一样,也许这个行业将以前所未有的方式迅速组织起来,因为变革的多种强大力量正在齐头并进,首先是从商品和服务税(GST)改革开始,这给了我们一个单一的国家市场,到电子单据,电子通行费和其他多项举措,都具有共同点:它们都推动物流业实现数字化并提高透明度,同时为利用数据科学奠定基础。

建立一个有条理的物流行业可能与我们还有一段距离,但是这个过程正在进行之中,并且越来越快。现在已经到了临界点。我们可能还没有到那里,但是印度物流的发展速度可能会在未来几年使我们所有人感到惊讶。

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