Zdroj: Pixabay.com

[quote]Termín „big data“ byl v posledních letech velmi diskutovaným termínem. Statistická věda a analýza dat mohou organizacím pomoci získat historická měření a vytvářet praktické informace, které zlepšují viditelnost dodavatelského řetězce, zvyšují provozní efektivitu a podporují růst. Ovšem znalost významu dat je pouze prvním krokem. Organizace musí mít k dispozici správné procesy a strategie, aby získaly přístup k těmto údajům, analyzovaly je a poté s nimi mohly pracovat.[/quote]

NASTAVTE SE NA ÚSPĚCH

Aby bylo možné efektivně využívat big data a dosáhnout smysluplných výsledků, je důležité začít na spravné straně – což znamená shromáždění správných informací. Nutné je pochopit, jaké údaje je třeba zachytit, sledovat a pracovat s nimi. Včasné, přesné a úplné údaje mohou poskytnout celostní pohled na fungování organizace a posílení spolupráce – a to jak uvnitř, tak i s partnery dodavatelského řetězce.

VYTVÁŘENÍ AKTIVNÍCH DAT

Schopnost přistupovat a analyzovat správné informace je pouze začátek. Co dělá data skutečně cennými, je to, jak je organizace používá. Využití nástrojů Business Intelligence (BI) a reportingu může pomoci reagovat na provozní obavy, které mohou být aktivnější, aby mohly vést smysluplné změny a vytvořit agilní dodavatelský řetězec.

POKROČILÉ PLÁNOVÁNÍ DOPRAVY

Dnešní logistické technologie pomáhají sledovat důležitá data, aby zlepšily tok zboží v celém dodavatelském řetězci. Například systém řízení dopravy (TMS) může poskytovat přesné příchozí a odchozí statistiky pro sledování frekvence přepravy, určení cílů, aby pomohly organizacím předvídat budoucí modely přepravy a zajistit tak potřebnou kapacitu a optimální úroveň zásob.

KOMPLETNÍ VIDITELNOST

Sledování pohybu zboží je důležité pro vytvoření (a udržení) efektivního dodavatelského řetězce. Údaje z TMS mohou pomoci při nepřetržitém směrování a sledování polohy každé zásilky – a pokud dojde k neočekávaným událostem během doručení, mohou místa načítání v reálném čase napomoci úpravě trasy, aby nedošlo k placení pozdějších sankcí.

VYLEPŠENÉ PLÁNOVÁNÍ A PROGNOZA

Příprava na budoucnost je kritická pro úspěšné operace dodavatelského řetězce. Použití dat pro pokročilé plánování může pomoci předvídat, co se může stát za 12 až 18 měsíců, a lépe předpovídat budoucí dopady a omezení. Vedení scénářů „co kdyby“ může pomoci organizacím zmírnit riziko v případě narušení, jako je nepříznivé počasí nebo nedostatek kapacity.

STRATEGICKÉ PLÁNOVÁNÍ KAPACIT

Pokročilá analýza pomáhá vytvářet optimální síť během procesu zadávání zakázek a nabídkového řízení, což může pomoci snížit náklady na dopravu a zvládat změny. Aby bylo možné získat optimální výsledky nabídek, měli by odesílatelé vytvářet nabídky, které obsahují nepřetržité smyčky a vícestupňové pohyby. Využitím pokročilých plánovacích scénářů mohou organizace modelovat budoucnost, kterou mají dopravci nabízet.

LEPŠÍ SLUŽBA ZÁKAZNÍKŮM

Analýza dat umožňuje transparentnost pro zákazníky a pomáhá jim získat náhled na jakékoliv výkyvy nákladů nebo služeb. Navíc pomocí prediktivních analytických nástrojů k automatizaci procesů lze zlepšit nastavení schůzek a sledování doručování, což zajistí, že konečný zákazník dostane produkty včas.

VYTVOŘTE DATA PRO SEBE

Data mohou mít významný dopad na dodavatelský řetězec organizace. Přístup k včasným A přesným údajům a jejich efektivní využití však není jednoduchý úkol. Je důležité mít strategický přístup k big data a zamyšleně mapovat plán přístupu a využívání. To zahrnuje stanovení klíčových indikátorů výkonnosti (KPI), realizaci konkrétních cílů, určení toho, co je třeba dosáhnout s informacemi, které se shromažďují, a poté srovnání konečných výsledků přepravy s počátečními cíli a provedením potřebných úprav.

Navíc, využívání odborných znalostí může pomoci odesílatelům shromáždit hlubší pohledy na jejich dodavatelský řetězec. To umožňuje přepravcům efektivněji využívat data, která mají k optimalizaci svých dopravních strategií, zvýšení efektivity, snížení nákladů, zlepšení služeb zákazníkům a zlepšení vztahů mezi dopravci.

DPP