L’inclusione dei Big Data nella logistica, favorisce una gestione più efficiente in tutti i processi, e soprattutto una significativa ottimizzazione tradotta in redditività e aumento del numero di clienti. Sfruttando tutte le opportunità offerte dallo studio e dall’analisi dei Big Data, e applicandoli all’attuale e crescente domanda urgente, emerge il concetto di logistica preventiva che ha trasformato il trasporto su strada.
L’analisi dei dati consente già alla logistica predittiva di individuare modelli comportamentali e di utilizzarli come strumento per la gestione dell’intera supply chain. Con la possibilità di fare una previsione di tutti i fattori coinvolti in ogni processo e rendere il lavoro più efficiente per i seguenti punti:
Trasformazione del trasporto: rilevamento del rischio.
Le possibilità di gestione predittiva sono infinite. Offre una buona gestione dei dati, applicati alla logistica, e in base alle nostre esigenze o ai problemi che vogliamo risolvere. Si tratta di una fonte di dati affidabile e di grande importanza per la creazione di strategie o comportamenti più redditizi, più rapidi o più efficaci. Siamo in grado di rilevare situazioni come le seguenti:
- Conoscere in anticipo e in particolare le date dell’anno in cui può verificarsi un calo o un aumento improvviso della domanda logistica.
- Identificare i punti di un percorso ad alto rischio. Ad esempio, dal numero di trattenute che si verificano.
- Riconoscere la merce che richiede una cura particolare.
- Reagire in modo efficace a determinate condizioni meteorologiche avverse.
- Identificare percorsi più veloci o più fluidi per determinate tappe.
Pianificazione della capacità.
Prevenire le capacità logistiche della domanda specifica consente di adattare tutti i fattori tecnici, materiali e umani per affrontarlo solo con le risorse necessarie riducendo i costi. Inoltre, non si creano vuoti e si evitano situazioni improvvisate.
Pianificazione dei protocolli.
È possibile conoscere i dati per individuare le date chiave per l’esecuzione dei servizi di manutenzione, lo stato delle attrezzature e del magazzino. Queste previsioni di manutenzione evitano il deterioramento e prevengono guasti imprevisti che possono causare situazioni molto costose.
Spedizioni anticipate.
Il processo può essere accelerato da zero. È possibile attuare modelli di gestione più dinamici ed efficaci per offrire servizi più fluidi e più rapidi.
Analisi dall’origine dei dati.
Possiamo accedere a un’ampia e differenziata quantità di dati ogni giorno. Geolocalizzatori, sensori, database e servizi di gestione end-to-end sono la fonte di dati più importante per prendere le decisioni giuste. Con loro, possiamo creare le strategie necessarie e personalizzate per ottenere il massimo dalle nostre risorse e fornire il miglior servizio ai nostri clienti.
Come interpretare la trasformazione del trasporto e l’estrapolazione dei dati?
E ‘la chiave per ottimizzare la supply chain predittiva. Non serve a nulla organizzare una raccolta di dati e computerizzare tutti i nostri servizi senza sapere come utilizzarli successivamente. Devono essere utilizzati in modo corretto per avere successo. Ridurremo i costi migliorando la fluidità dei nostri trasporti e adattandoci maggiormente ai nostri clienti e ai nuovi mercati.
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Técnica Superior en Diseño y Edición de Publicaciones Impresas y Multimedia - Artes Gráficas por IES Virgen de la Paloma. Gestor de tráfico en Transvolando.
