زنجیره تأمین تحت فرمان داده‌ها؛ نقش کلان‌داده در لجستیک

نقش کلان‌داده در لجستیک چیست؟

تصور کنید روزانه هزاران داده از وضعیت ترافیک، سفارش مشتریان، آب‌وهوا و حتی عملکرد خودروها تولید می‌شود. این حجم عظیم و پیچیده از داده‌ها، همان چیزی است که به آن کلان‌داده (Big Data) می‌گوییم؛ داده‌هایی که ابزارهای سنتی تحلیل، توان مدیریت‌ آن‌ها را ندارند.  این داده‌ها به دو گروه اصلی تقسیم می‌شوند:

• داده‌های ساختار‌یافته

داده‌هایی از پیش تعریف‌شده و قابل‌جست‌وجو که ماهیت عددی دارند و به‌راحتی تحلیل می‌شوند.

• داده‌های غیرساختار‌یافته

داده‌هایی بدون الگوی مشخص که می‌توانند متنی (مثل پیام‌ها و نظرات مشتریان) یا غیرمتنی (مثل تصاویر و ویدئوها) باشند.

هرچند استفاده از کلان‌داده در کسب‌وکارها مدت‌هاست آغاز شده  است؛ اما کلان‌داده در لجستیک، به‌تازگی در حال شکوفایی است. رایانش ابری با ایجاد مقیاس‌پذیری انعطاف‌پذیر (elastic scalability )، امکان ذخیره‌سازی و پردازش حجم گسترده‌ای از داده‌های لجستیکی را فراهم کرده است. همچنین، پایگاه‌های داده گرافی (Graph Database) با نمایش و تحلیل ارتباط میان داده‌ها، به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا زنجیره تأمین خود را سریع‌تر، کارآمدتر و هوشمندتر مدیریت کنند.

بیشتر بخوانید:

بررسی کاربرد رایانش ابری در تحول دیجیتال ۹ صنعت

نکته مهم این است که ارزش داده‌ها بیش از آنکه به حجم یا نوع داده‌ها وابسته باشد، به نحوه استفاده از آن‌ها متکی است. اگر کلان‌داده به بینش‌های عملیاتی و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه منجر نشود، صرفاً انبوهی از اطلاعات خام خواهد بود. با این مقدمه، می‌توانیم به‌سراغ بررسی نقش تحلیل داده در لجستیک برویم.

نقش حیاتی تحلیل داده در زنجیره‌تأمین امروزی

قبل از اینکه به سراغ کاربردهای مشخص برویم، باید درک کنیم که کلان‌داده چطور شالوده زنجیره‌تأمین و لجستیک مدرن را تغییر داده است. امروزه مدیران زنجیره‌تأمین برای افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها و جلب رضایت مشتریان، بیش از هر زمان دیگری به تحلیل داده و بینش‌های داده‌محور (Data-Driven Insights) وابسته‌اند.

تحلیل داده این امکان را به شرکت‌ها می‌دهد که از میان حجم عظیمی از داده‌های لجستیکی، الگوهای معنادار استخراج کنند. نتیجه؟

• پیش‌بینی دقیق‌تر تقاضا
• برنامه‌ریزی هوشمندانه‌تر
• شناسایی ناکارآمدی‌های زنجیره‌تأمین
• اجرای بهبودهای هدفمند

به بیان ساده، تحلیل داده همان ابزاری است که زنجیره تأمین را از یک سیستم سنتی و واکنشی، به یک اکوسیستم هوشمند و آینده‌نگر تبدیل کرده است.

بیشتر بخوانید:

۱۰ روند صنعت لجستیک که چشم‌انداز کسب‌وکارها را در سال ۲۰۲۵ تغییر می‌دهند!

کاربردهای کلان‌داده در لجستیک چیست؟

لجستیک مدرن دیگر صرفاً یک مدل ساده حمل‌ونقل نیست؛ بلکه به یک اکوسیستم پیچیده و داده‌محور تبدیل شده است؛ جایی که هوشمندی و تحلیل داده، عامل اصلی برتری رقابتی محسوب می‌شوند. امروز، تحلیل داده ستون فقرات این تحول است و بینش‌ها و قابلیت‌هایی کم‌نظیر را در حوزه‌های مختلف زنجیره تأمین در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهد.

۱. بهینه‌سازی مسیر؛ انقلاب ناوبری هوشمند

بهینه‌سازی مسیر دیگر تنها به معنای پیدا کردن کوتاه‌ترین راه نیست، بلکه هدف آن طراحی سفری کارآمد، اقتصادی و هوشمندانه است. با ادغام داده‌های پیچیده لجستیکی مانند:

• شرایط لحظه‌ای آب‌وهوا
• الگوهای ترافیکی
• سوابق تحویل کالا
• شاخص‌های عملکرد خودرو

شرکت‌های فعال در صنعت لجستیک اکنون قادرند مسیرها را با دقتی شگفت‌انگیز محاسبه کنند. نتیجه این رویکرد چیست؟ کاهش چشمگیر مصرف سوخت، کوتاه‌تر شدن زمان تحویل و حتی پیش‌بینی و رفع مشکلات احتمالی پیش از وقوع آن‌ها.

قابلیت تنظیم پویا و لحظه‌ای مسیرها، مدیریت زنجیره تأمین را از یک رویکرد «واکنشی» به یک رویکرد «پیشگیرانه و فعال» ارتقا می‌دهد؛ تحولی که به‌طور مستقیم به لطف تحلیل داده در لجستیک امکان‌پذیر شده است.

علاوه‌بر این، ابزارهای تحلیلی می‌توانند داده‌های مربوط به آب‌وهوا، وضعیت محموله، شرایط ترافیک و ترتیب تحویل را بررسی کرده و بهترین زمان حرکت و کوتاه‌ترین مسیر را مشخص کنند. این کار علاوه‌بر صرفه‌جویی چشمگیر در هزینه‌های سوخت و سایر مخارج، باعث افزایش کارایی ناوگان حمل‌ونقل می‌شود.

برای موفقیت این رویکرد، داده‌های مرتبط با کل فرایند تحویل باید به‌دقت ثبت و تحلیل شوند، از جمله:

• تعداد دفعات سفارش مشتریان
• تعداد خودروهای در دسترس برای تحویل
• فاصله بین مبدأ و مقصد
• مناطقی با بیشترین یا کمترین میزان سفارش

بیشتر بخوانید:

بهبود کارایی زنجیره تامین با استفاده از فناوری اینترنت اشیا

۲. پیش‌بینی تقاضا با تحلیل داده‌های پیشرفته

پیش‌بینی تقاضا یکی از پرکاربردترین موارد استفاده از کلان‌داده در لجستیک است. با تحلیل داده‌های گذشته فروش، روندهای بازار و عواملی مانند تغییرات فصلی، شرکت‌ها می‌توانند تقاضای آینده را با دقتی بالا پیش‌بینی کنند.

این توانایی به کسب‌وکارها کمک می‌کند سطح موجودی خود را بهینه کنند، از کمبود یا مازاد کالا جلوگیری کنند و در نهایت کارایی کلی زنجیره‌تأمین را افزایش دهند. مدل‌های پیشرفته تحلیل داده حتی می‌توانند متغیرهای متعددی را ترکیب کنند و سناریوهای واقع‌بینانه‌تری از تقاضا را ارائه دهند؛ سناریوهایی که نوسانات بازار و تغییرات رفتار مشتریان را هم در نظر می‌گیرند.

به همین دلیل است که بسیاری از خرده‌فروشان و تولیدکنندگان پیشرو، تحلیل داده را به‌عنوان ابزاری برای کسب مزیت رقابتی در مدیریت زنجیره‌تأمین به کار می‌گیرند.

۳. بهینه‌سازی فرایندهای «مایل آخر»

«مایل آخر» همان مسیر حساس از قفسه‌های انبار تا درِ منزل مشتری است. این مرحله نه‌تنها کلید اصلی رضایت مشتریان محسوب می‌شود، بلکه حدود ۴۱ درصد از کل هزینه‌های زنجیره‌تأمین را نیز در بر می‌گیرد.

بهینه‌سازی این بخش از عملیات لجستیکی، یکی از حوزه‌هایی است که بیشترین بهره را از تحلیل داده می‌برد. با تحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده از منابع مختلف، شرکت‌های لجستیکی می‌توانند فرایندهای داخلی را بهبود دهند و عوامل خارجی را تقریباً به‌صورت لحظه‌ای کنترل کنند. تحلیل لحظه‌ای داده‌ها با کمک کلان‌داده در لجستیک باعث شفافیت بیشتر، کاهش هزینه‌ها و رضایت بالاتر مشتریان می‌شود.

برای مثال، شرکت DHL با اجرای ابتکار MyWays  (مشابه مدل اقتصاد اشتراکی اوبر) توانسته فرایند مایل آخر را متحول کند. این پلتفرم از یک اپلیکیشن موبایل اختصاصی استفاده می‌کند تا افرادی را که مایل‌اند بسته‌ها را در مسیر روزانه خود با دریافت مبلغی اندک تحویل دهند، به رانندگان کامیون‌های حمل‌ونقل متصل کند. فناوری‌های مورد استفاده شامل تحلیل همبستگی جغرافیایی (geo-correlation) و پردازش رویدادهای پیچیده (complex events processing) هستند که باعث می‌شوند تحویل‌ها سریع‌تر و کارآمدتر انجام شوند.

۴. ردیابی حمل‌ونقل کالا

تحلیل داده صنعت لجستیک را از روش‌های سنتی «ردیابی و رهگیری» فراتر برده و سطحی کاملاً جدید از شفافیت زنجیره‌تأمین ایجاد کرده است. امروز، مشتریان و شرکت‌ها می‌توانند بسته‌های خود را در طول مسیر ردیابی کرده و حتی هنگام توقف خودروهای حمل، هشدار دریافت کنند.

به کمک فناوری‌هایی مانند GPS، تگ‌های RFID و بارکدها، داده‌های ترافیکی به‌صورت لحظه‌ای ثبت می‌شوند و مدیران لجستیک قادر خواهند بود برنامه‌ریزی تحویل‌ها را بهینه کنند. حتی این فناوری‌ها می‌توانند زمانی که خودرو در فاصله یک مایلی مقصد قرار دارد، به‌طور خودکار به مدیران مراکز دریافت اطلاع دهند تا از مشکلات احتمالی جلوگیری شود.

بیشتر بخوانید:

فناوری RFID چیست و چه نقشی در آینده صنایع ایفا می‌کند؟

از تازه‌ترین نوآوری‌ها می‌توان به استفاده از حسگرهای اینترنت اشیا (IoT) در تریلرها اشاره کرد. این حسگرها امکان پایش آنی دما، رطوبت و سایر شاخص‌های حیاتی را فراهم می‌کنند و به متصدیان کمک می‌کنند مشکلات کوچک را قبل از تبدیل شدن به بحران‌های بزرگ، شناسایی و رفع کنند.

بیشتر بخوانید:

بهبود کارایی زنجیره تامین با استفاده از فناوری اینترنت اشیا

۵. مدیریت انبار: سیستم هوشمند ذخیره‌سازی

روش‌های سنتی مدیریت انبار مثل ERP دیگر پاسخگوی نیازهای پیچیده زنجیره‌تأمین‌های امروز نیستند. ما در عصری زندگی می‌کنیم که مشتریان می‌خواهند پیش از خرید از موجودی کالا مطلع شوند و در طول فرایند تحویل، به‌صورت لحظه‌ای وضعیت سفارش خود را رصد کنند.

یکی از جذابیت‌های استفاده از تحلیل داده در مدیریت انبار، افزایش کارایی عملیاتی است. مدیران می‌توانند از طریق موبایل یا رایانه، نمایی لحظه‌به‌لحظه از عملیات داشته باشند و با استفاده از بینش‌های داده‌محور، گلوگاه‌ها را شناسایی و سریعاً راهکار ارائه دهند.

شرکت‌های پیشرو مانندAmazon  و Alibaba  مدیریت انبار را از یک منبع هزینه به مزیت رقابتی استراتژیک تبدیل کرده‌اند. آن‌ها با بهره‌گیری از تحلیل داده پیشرفته، تقاضا را پیش‌بینی، فضای ذخیره‌سازی را بهینه و هدررفت عملیاتی را در کل زنجیره‌تأمین کاهش می‌دهند.

۶. ارتقاء مدیریت موجودی با تحلیل داده

مدیریت مؤثر موجودی، عاملی حیاتی در کارایی زنجیره تأمین است. تحلیل کلان‌داده در لجستیک دیدی لحظه‌ای از سطح موجودی ارائه می‌دهد و به شرکت‌ها کمک می‌کند تا سطح بهینه موجودی را حفظ کرده و هزینه‌های نگهداری را کاهش دهند.

با تحلیل داده‌های چندمنبعی، متخصصان لجستیک می‌توانند کالاهای کم‌گردش را شناسایی، کمبودهای احتمالی را پیش‌بینی و برنامه‌های تأمین مجدد را بهینه کنند. این موضوع از بروز مازاد یا کمبود موجودی جلوگیری کرده و جریان نقدی و رضایت مشتریان را بهبود می‌بخشد. علاوه‌بر این، تحلیل داده‌های پیشرفته می‌تواند با شناسایی الگوهای فصلی و روندهای بازار، پیش‌بینی دقیق‌تری از تقاضا را برای برنامه‌ریزی موجودی ارائه دهد.

۷. تحویل کالاهای فاسدشدنی

فروشگاه‌های مواد غذایی و کسب‌وکارهایی که کالاهای فاسدشدنی عرضه می‌کنند، معمولاً با حاشیه سود اندک فعالیت می‌کنند؛ بنابراین نمی‌توانند موجودی زیادی انبار کنند یا اجازه دهند محصولات خراب شوند. همچنین هرگونه آلودگی یا مشکل می‌تواند مستقیماً به اعتبار برند آسیب برساند.

برای فعالان این صنایع، تحلیل داده بهترین راهکار برای تحویل کالاهای باکیفیت به مشتریان است. فناوری‌های مبتنی بر حسگرهای اینترنت اشیا (IoT) و بارکدها، امکان پایش کالاهای فاسدشدنی را از مبدأ تا مقصد فراهم می‌کنند. این رویکرد به برندها کمک می‌کند کیفیت محصولات خود را در کل زنجیره تأمین کنترل و تجربه‌ای قابل اعتماد را برای مشتریان ایجاد کنند.

بیشتر بخوانید:

نقش سامانه مدیریت هوشمند ناوگان (FMS) در حمل‌ونقل مواد غذایی

۸. بهبود خدمات مشتری

ما در عصری فناوری‌محور زندگی می‌کنیم که در آن مصرف‌کنندگان دقیقاً می‌دانند چه می‌خواهند و حاضر نیستند به چیزی کمتر از آن رضایت دهند؛ بنابراین هر کسب‌وکاری باید نیازهای مشتریان را در اولویت قرار دهد. عواملی مانند دسترس‌پذیری پایین و تأخیر در تحویل می‌توانند رضایت مشتری را کاهش دهند.

تحلیل داده فرصت بی‌نظیری را برای شرکت‌های لجستیکی فراهم می‌کند. ابزارهای تحلیل داده می‌توانند اطلاعات جمع‌آوری‌شده از نظرسنجی‌ها و شبکه‌های اجتماعی را پردازش کنند و بینش‌های ارزشمندی را درباره نیازها و ترجیحات مشتریان ارائه دهند. این داده‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کنند خدمات خود را فراتر از انتظار مشتریان تنظیم کنند.

شرکت Amazon  نمونه موفقی در زمینه تحلیل کلان‌داده در لجستیک است. این شرکت اطلاعات مشتریان را هنگام استفاده از وب‌سایت گردآوری کرده و با تحلیل نظرات آن‌ها، احساسات‌شان را درک می‌کند. نتیجه این رویکرد، افزایش قابل ‌توجه وفاداری مشتریان از طریق مدیریت مؤثر زنجیره‌تأمین است.

۹. استانداردسازی و اعتبارسنجی آدرس

صرف‌نظر از اینکه در بازار محلی یا بین‌المللی فعالیت می‌کنید، اطلاع دقیق از آدرس مشتریان از اهمیت بالایی برخوردار است. بدون فرایند دقیق استانداردسازی و اعتبارسنجی آدرس، عملیات لجستیکی و مکاتبات تجاری ناکارآمد خواهند بود.

رکوردهای آدرس اغلب ناقص یا اشتباه هستند و افراد ممکن است هنگام وارد کردن اطلاعات، دچار خطاهای نگارشی شوند. برای رفع این مشکل باید رکوردها استانداردسازی و اعتبارسنجی شوند.

• استانداردسازی آدرس: اصلاح و یکپارچه‌سازی رکوردها
• اعتبارسنجی آدرس: بررسی صحت و موجود بودن آدرس

برای این کار می‌توان از نرم‌افزارهای اعتبارسنجی آدرس مبتنی بر تحلیل داده مانند SmartyStreets  استفاده کرد. این ابزار با کمکAPIها و ماژول‌های وب، آدرس‌ها را استاندارد و معتبرسازی می‌کند و در نهایت بینش‌های داده‌محور ارزشمندی را برای عملیات لجستیکی فراهم می‌آورد.

۱۰. نگهداری و تعمیر پیش‌بینانه (Predictive Maintenance)

تحلیل داده‌های پیشرفته مدیریت ناوگان را وارد دوره‌ای جدید از نگهداری و تعمیر پیش‌بینانه کرده است. با بررسی داده‌های حسگرهای خودرو، سوابق نگهداشت و تحلیل رفتار رانندگان با هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند خرابی‌های مکانیکی را پیش‌بینی و از بروز آن‌ها پیشگیری کنند.

این رویکرد پیشگیرانه موجب کاهش خرابی‌های غیرمنتظره، جلوگیری از اختلالات عملیاتی و افزایش طول عمر خودروها می‌شود. علاوه‌بر این، برنامه‌ریزی تعمیرات بهینه شده، هزینه‌ها را به‌میزان قابل توجهی کاهش داده و کارایی کلی زنجیره تأمین را افزایش می‌دهد. چیزی که پیش‌تر یک فرایند پرهزینه و واکنشی بود، اکنون به یک مزیت استراتژیک و داده‌محور برای مدیران ناوگان تبدیل شده است.

۱۱. برنامه‌ریزی استراتژیک شبکه

محیط بازار لجستیک بسیار پویا و متغیر است. به ‌همین دلیل، شرکت‌ها به برنامه‌های اصولی نیاز دارند تا بتوانند انعطاف‌پذیر عمل کرده و مسیر استراتژیک خود را مشخص کنند. تحلیل مکان‌یابی و برنامه‌ریزی شبکه، حوزه‌هایی هستند که با کمک کلان‌داده در لجستیک می‌توان تصمیمات بهتری در آن‌ها گرفت.

در این زمینه، نرم‌افزارهای تخصصی امکان برنامه‌ریزی مکان‌های استراتژیک، طراحی شبکه حمل‌ونقل، بهینه‌سازی ظرفیت ذخیره‌سازی و اصلاح ساختارها را فراهم می‌کنند. هدف از این بهینه‌سازی نرم‌افزاری، کاهش هزینه‌ها و دستیابی به یک شبکه لجستیکی هوشمند و داده‌محور است.

۱۲. برنامه‌ریزی ظرفیت و پیش‌بینی تقاضا

برنامه‌ریزی ظرفیت لجستیکی یکی از چالش‌های اصلی مدیریت زنجیره‌تأمین است. برنامه‌ریزان برای تصمیم‌گیری صحیح به داده‌های دقیق درباره روند تقاضا و پراکندگی مشتریان نیاز دارند. داده‌های ناقص یا اشتباه، کل برنامه‌ریزی را تحت‌تأثیر قرار می‌دهند.

اما با استفاده از کلان‌داده در لجستیک و هوش مصنوعی، برنامه‌ریزی ظرفیت ساده‌تر از همیشه شده است. برای نمونه، ابزارهای پیش‌بینی تقاضا می‌توانند روندهای بازار را در لحظه نمایش دهند. این موضوع به شرکت‌های لجستیکی کمک می‌کند تا ظرفیت حمل‌ونقل و انبارداری خود را بر اساس داده‌های واقعی و نه داده‌های شبیه‌سازی‌شده، برنامه‌ریزی کنند.

بیشتر بخوانید:

تاثیر هوش مصنوعی در بهره‌وری: فرصت‌ها و چالش‌های پیش‌رو

تحول دیجیتال با هوش مصنوعی و اینترنت اشیا

آینده کلان‌داده در لجستیک و زنجیره تأمین

با پیشرفت فناوری، نقش کلان‌داده در لجستیک هر روز پررنگ‌تر می‌شود.  ادغام هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با تحلیل داده، امکان پیش‌بینی و تصمیم‌گیری هوشمند را در زنجیره‌تأمین فراهم کرده است .

در آینده، سیستم‌های مدیریت زنجیره‌تأمین با تکیه بر تحلیل داده لحظه‌ای، قادر به تصمیم‌گیری خودکار و هوشمندانه خواهند بود؛ تصمیم‌هایی که نه‌تنها عملیات لجستیکی را بهینه می‌کنند، بلکه هزینه‌ها را نیز به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهند. همچنین توسعه مداوم حسگرهای اینترنت اشیا و اتصال‌پذیری، داده‌های ارزشمندتری را برای تحلیل و بینش‌های عمیق‌تر فراهم خواهند کرد. شرکت‌هایی که امروز در کلان‌داده سرمایه‌گذاری کنند، فردا پیشگام لجستیک خواهند بود.

بیشتر بخوانید:

تحلیل رفتار مصرف‌کننده با یادگیری ماشین

کلام آخر

کلان‌داده در لجستیک، صنعت حمل‌ونقل و زنجیره تأمین را به‌شکلی بنیادین متحول کرده است. ترکیب کلان‌داده با هوش مصنوعی و نرم‌افزارهای هوش تجاری، امکان جمع‌آوری حجم وسیعی از داده‌ها و تبدیل آن‌ها به بینش‌های ارزشمند را فراهم می‌کند. مثال‌های ذکرشده تنها بخش کوچکی از مزایای کلان‌داده در لجستیک هستند و نشان می‌دهند که چگونه می‌توان با داده‌ها تصمیمات هوشمندانه گرفت و مزیت رقابتی ایجاد کرد.

در همین راستا، راهکارهای سازمانی ایرانسل با ارائه سرویس‌های دیجیتال سازمانی نوین مانند مدیریت هوشمند ناوگان (FMS)، مسیر بهره‌گیری از ابزارهای دیجیتال را در صنعت لجستیک هموار کرده است. برای آشنایی با این راهکارها، کافیست کد #۳* را از خطوط ایرانسلی خود شماره‌گیری کرده یا از طریق ایمیل EB@mtnirancell.ir  در تماس باشید.

منبع:

https://addepto.com/blog/10-use-cases-of-big-data-in-logistics/