Big Data w logistyce – potencjał, korzyści i wyzwania

Big data to technologia dotycząca analizy złożonych zbiorów danych, rewolucjonizująca metody zarządzania procesami w łańcuchu dostaw. Zdobywa szczególne uznanie w branży logistycznej dzięki możliwościom przetwarzania wielu informacji w czasie rzeczywistym, a uzyskane w ten sposób wiadomości wspierają zarządzanie wieloma obszarami przedsiębiorstwa.

Jakie możliwości stwarza wykorzystanie Big Data w logistyce?  Jakie są korzyści z wdrożenia tej technologii? Czy istnieją czynniki, które mogą wpłynąć na obniżenie efektywności i skuteczności analiz generowanych przez Big Data? Zapraszamy do lektury!

Zastosowanie Big Data w logistyce

Wielowymiarowość analiz przy pomocy Big Data polega na ogromnym potencjale w prędkości przetwarzania dużej ilości różnorodnych danych. Uzyskane w ten sposób wnioski przechodzą proces weryfikacji, a otrzymane w ten sposób wyniki stanowią dużą wartość i mogą być używane w wielu obszarach logistyki, przy następujących czynnościach:

• kontrola stanów magazynowych,
• zarządzanie zasobami, tj. energia, paliwo,
• zarządzanie odpadami i badanie stopnia emisji gazów cieplarnianych,
• optymalizacja tras transportowych,
• prognozowanie trendów i tendencji wśród odbiorców,
• wpływ na rozwój nowych produktów,
• monitorowanie jakości,
• usprawnianie operacji w łańcuchu dostaw,
• identyfikacja potencjalnych zagrożeń w łańcuchu dostaw,
• wspieranie projektów dotyczących opracowania planów awaryjnych.

Dane do analiz są zbierane z różnych źródeł, czerpiących ze sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i Internetu Rzeczy, na podstawie danych historycznych, z sygnałów pochodzących z czujników GPS, czytników temperatury i wilgotności, maszyn przemysłowych, które monitorują wydajność i przewidują właściwy czas przeprowadzenia diagnostyki lub konserwacji. Ogromne ilości informacji generowane są także poprzez obserwacje interakcji użytkowników stron internetowych oraz mediów społecznościowych oraz monitorowanie danych statystycznych, aktualnych komunikatów podawanych przez władze rządowe i organizacje międzynarodowe.

Korzyści z Big Data w procesach logistycznych

Obecnie każdy, nawet najmniejszy ruch w logistyce, może mieć wpływ na zarządzanie łańcuchem dostaw, kontakty z kontrahentami lub dostawcami, poziom zapasów, magazynowanie, transport, obsługę klienta i koszty. To skutek rozwoju technologii komputerowych, cyfryzacji, Internetu i zmian społecznych, które bezpośrednio przyczyniły się do wzrostu generowanych ilości danych i poziom ich skomplikowania. Kluczowa stała się sprawność skutecznego gromadzenia informacji, przechowywania ich, przetwarzania i porównywania, a zostało to osiągnięte dzięki narzędziu technologicznemu Big Data.

Big Data w praktyce logistycznej

Stosowanie Big Data w logistyce pomaga koordynować procesy, monitorować, identyfikować nierentowne obszary i wskazywać nadprogramowe koszty, co w rezultacie wpływa na efektywność funkcjonowania przedsiębiorstw.

Big Data, a zarządzanie łańcuchem dostaw

Prawidłowa ocena i interpretacja danych sporządzonych przez Big Data umożliwia optymalizację cyklów zarządzania łańcuchem dostaw, np. podczas następujących czynności:

• planowanie możliwości tras transportowych, uwzględniających aktualne warunki ruchu drogowego, które wpływają nie tylko na oszczędność kosztów i czasu, ale przyczyniają się także do jak najkorzystniejszego wykorzystania pojazdów, w tym zużycia paliwa i zdolności załadunkowych,
• raportowanie działań związanych z koncepcją zrównoważonego rozwoju i ESG (z ang. Environmental, Social and Governance), w tym kontrolę emisji CO2, zużycie wody i energii, monitorowanie warunków związanych z bezpieczeństwem i zdrowiem pracowników, a także ocena zaangażowania społecznego firmy, wykrywanie niezgodności, pomoc w przeciwdziałaniu nieuczciwym praktykom biznesowym oraz zwiększenie widoczności (transparentności) procesów logistycznych,
• mierzenie właściwości produkowanych wyrobów, ograniczenie pomyłek oraz zmniejszenie częstotliwości powstawania wad fabrycznych na różnych etapach produkcji.

Big Data, a magazynowanie i zarządzanie zapasami

Dzięki skrupulatnej analizie zbiorów danych, powstających na podstawie wykresów demograficznych, źródeł statystycznych i innych miarodajnych czynników można przewidzieć trendy w zachowaniu konsumentów, prognozować zapotrzebowanie i popyt, co bezpośrednio oddziałuje na:

• ustalenie optymalnego poziomu zapasów, czyli uniknięcie nadmiernego gromadzenia lub niedopuszczenie do ich niedoboru,
• identyfikację szybko rotujących produktów i umieszczenie ich w miejscach znajdujących się bliżej strefy wysyłki, co wpływa zarówno na efektywniejszą organizację towarów w przestrzeni magazynu, jak również przyspiesza proces kompletacji zamówień,
• automatyczną aktualizację stanów magazynowych (dzięki integracji z systemami zarządzania magazynem), która zwiększa dokładność procesów magazynowych.

Technologia Big Data – ograniczenia

Pomimo szerokiego wachlarza korzyści, które oferuje wykorzystanie narzędzia Big Data w kontekście logistyki, m.in. dokładność prognozowania popytu, zwiększenie efektywności poszczególnych procesów, poprawę bezpieczeństwa, optymalizację transportu i magazynowania, należy zwrócić uwagę na wyzwania mogące ograniczyć jego potencjał. Należą do nich:

Jakość danych

Zbieranie wiadomości z różnorodnych źródeł (urządzeń informatycznych, systemów transportowych czy programów zarządzających łańcuchem dostaw) zwiększa ryzyko, że uzyskane informacje zawierają braki, pomyłki, błędy ludzkie lub nieaktualne wyniki, ponadto wygenerowane rekordy ulegają dynamicznym zmianom i mogą szybko stać się nieaktualne. Analiza oparta o takie materiały może być niekompletna, a decyzja podjęta na podstawie niejednorodnych danych – błędna.

Integracja danych

Pochodzenie danych z różnych strumieni – starsze systemy vs. nowoczesne platformy – i w wielu formatach, tj. zestawienia liczbowe, tabele, pliki filmowe, obrazy, tekst – powodują trudności w konsolidacji i jednoznacznej analizie.

Bezpieczeństwo danych

Pozyskiwanie, zarządzanie i przechowywanie wielu informacji stwarza ryzyko naruszeń zabezpieczeń i zagrożenie kradzieżą poufnych danych dotyczących osób, finansów, działań handlowych, a to prowadzi do naruszenia prywatności klientów i kontrahentów i w dalszej kolejności szkodzi renomie przedsiębiorstwa, skutkując utratą zaufania społecznego.

Koszty Big Data

Wdrożenie i utrzymanie technologii Big Data to wysokie koszty na rozwój zaawansowanych systemów IT, obejmujących np. dedykowane oprogramowanie analityczne, systemy wizualizacji, serwery, bazy danych, które powinny być systematycznie rozbudowywane wraz ze wzrostem ilości przetwarzanych danych.

Braki kadrowe

Trudność w znalezieniu pracowników ze specjalistycznymi umiejętnościami analizowania danych, zarządzania nimi, uczenia maszynowego i programowania może ograniczyć możliwości skutecznego wykorzystania technologii Big Data lub wymagać wyższych kosztów zatrudnienia wysoko wykfalifikowanych osób, inwestowania w szkolenia i ich rozwój.

Technologia Big Data w logistyce – wnioski

Wykorzystanie narzędzia Big Data w logistyce to wysokie prawdopodobieństwo zyskania szerszej perspektywy w analizie danych, optymalizację procesów logistycznych, prognozowanie popytu i zarządzanie ryzykiem, sprawowanie kontroli nad stanami magazynowymi, planowanie produkcji i zdobycie przewagi konkurencyjnej na rynku, dzięki dostosowaniu ofert do realnego zapotrzebowania konsumentów.  Jednakże istnieje też kilka czynników, które mogą ograniczyć skuteczność tej technologii – konieczność bezwzględnej ochrony informacji i stosowanie odpowiednich zabezpieczeń, zarządzanie jakością danych, zatrudnienie pracowników z zaawansowanymi umiejętnościami obsługi narzędzi analitycznych, koszty wdrożenia i rozwoju systemów. Decyzja dotycząca wprowadzenia technologii Big Data powinna opierać się o gruntowną interpretację szans, potrzeb i zasobów przedsiębiorstwa, między innymi w zakresie ilości przetwarzanych danych i złożoności procesów logistycznych.