Как Data Science может помочь логистике

Инвестиции в науку о данных (Data Science) — одно из самых важных вложений для бизнеса в последнее десятилетие. 

Data Science помогает компаниям структурировать данные, значительно упростить и автоматизировать ведение учета и улучшить принятие решений на основе проверенных фактов.

Наука и анализ данных уже оказали положительное влияние на маркетинг, продажи и управление персоналом, но есть области, где их применение еще не так широко.

Где еще может быть полезна Data Science?

Задайте вопрос — приведет ли более быстрый анализ рынка к увеличению продаж? Даст ли конкурентное преимущество? Проанализируйте процессы внутри вашей компании и решите, где в первую очередь необходимо внедрение Data Science.

Приведем пример пользы по различным отраслям:

• • Логистика

В логистике применение науки о данных может помочь оптимизировать ряд вопросов:

— какие маршруты доставки выбрать
— как управлять запасами топлива
— в какое время суток лучше осуществлять доставку
— как составить более точный прогноз спроса и предложения
— как быстрее адаптироваться к изменениям и внести нужные корректировки, например, при подорожание топлива. 

DHL Smart Truck, например, использует Data Science для расчета наилучших маршрутов для повышения эффективности, экономии затрат и времени.

• • Цепочка поставок

Цель Data Science состоит в том, чтобы сделать цепочку поставок более эффективной и предсказуемой. 

Компании начали анализировать, как автоматизировать прогнозирование спроса, оптимизировать время пополнения запасов и выполнения заказов. А также повысить своевременность производства и доставки.

Улучшенная аналитика также может привести к большей гибкости. Чтобы можно было вносить коррективы в режиме реального времени и успешно преодолевать глобальные кризисы. 

ИТ-директор PepsiCo рассказывает на своем примере:

«Мы используем аналитику и машинное обучение, чтобы прогнозировать отсутствие товара на складе и предупреждать розничных продавцов о необходимости повторного заказа».

• Управление отгрузкой

Без анализа данных грузоотправители не смогут понять влияние стоимости доставки и других переменных на прибыльность. Анализируя процесс доставки, от переговоров с перевозчиком до способа упаковки товаров, предприятия могут оптимизировать свои операции и найти способы сократить расходы, не жертвуя качеством обслуживания.

Например, компания электронной коммерции Nisolo с помощью аналитики данных определила, что ее убытки связаны именно со стоимостью доставки, что позволило ей внести нужные коррективы.

• • Производство

Применяя науку о данных к производству, организации могут достичь цели по поставке продуктов в нужном количестве и в нужное время. 

Достижение этого может снизить стоимость товаров и повысить их конкурентоспособность. Как этого достичь?

— мониторинг процессов предприятия
— моделирование сценариев обслуживания
— распознавание закономерностей простоев
— анализ методов обеспечения безопасности
— построение и улучшение операций с учетом полученных данных. 

Data Science может минимизировать риски, снизить затраты и повысить эффективность. Производитель автомобилей Ford — потрясающий пример, поскольку он использует науку о данных для анализа износа оборудования и выявления возможных поломок до их возникновения.

Подводя итоги

Благодаря Data Science ранее неизвестные детали процессов могут быть раскрыты и оптимизированы для повышения эффективности, результативности и затрат. Науку о данных следует применять во всех критически важных областях вашего бизнеса.

Помните, что наука о данных — это не одноразовый процесс. Ваша компания и отрасль, в которой вы конкурируете, постоянно развиваются. Это означает, что ваши системы данных и аналитики должны постоянно обновляться. Если все сделано правильно, вы сможете сохранить конкурентное преимущество.

С оригиналом статьи можно ознакомиться тут.