物流技術(shù)：第4部分-物流管理決策的預(yù)測(cè)分析

物流技術(shù)：第4部分-物流管理決策的預(yù)測(cè)分析

在上一篇??關(guān)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集的價(jià)值的文章之后，我們將在此文章中探討數(shù)據(jù)在物流中的相關(guān)性。隨著物流業(yè)務(wù)角色的不斷擴(kuò)大，整個(gè)供應(yīng)鏈中交易產(chǎn)生的數(shù)據(jù)范圍也呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。盡管自遠(yuǎn)古時(shí)代以來(lái)數(shù)據(jù)就已經(jīng)成為每個(gè)事務(wù)功能的一部分，但是自從技術(shù)揭示了利用數(shù)據(jù)的功能以來(lái)，對(duì)聚集，過(guò)濾，驗(yàn)證和集成數(shù)據(jù)以獲取有意義的見(jiàn)解的需求正在穩(wěn)步增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)當(dāng)然已經(jīng)經(jīng)歷了對(duì)“大數(shù)據(jù)”的巨大轉(zhuǎn)變。

物流領(lǐng)域確實(shí)很快就采用了大數(shù)據(jù)技術(shù)。但是，生態(tài)系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)捕獲和分析的范圍都超出了想象。因此，當(dāng)前對(duì)大數(shù)據(jù)的期望是巨大的，物流生態(tài)系統(tǒng)期望這些見(jiàn)解能夠提供托運(yùn)的實(shí)時(shí)狀態(tài)，預(yù)測(cè)趨勢(shì)和可能的中斷，甚至有效地管理駕駛員排班和路線計(jì)劃決策。

物流生態(tài)系統(tǒng)顯然已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了宣布正在進(jìn)行的事件的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并且已開(kāi)始將數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于兩個(gè)目的：

實(shí)時(shí)的決策制定和根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)和當(dāng)前趨勢(shì)的推斷預(yù)測(cè)未來(lái)事件和情況

從數(shù)據(jù)分析到認(rèn)知數(shù)據(jù)見(jiàn)解的這一創(chuàng)新擴(kuò)展，構(gòu)成了預(yù)測(cè)分析和內(nèi)存優(yōu)化的核心。兩種方法都涉及使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，預(yù)先記錄的模式和較早的事件響應(yīng)序列來(lái)分析每個(gè)捕獲的數(shù)據(jù)，以進(jìn)行決策和預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。

了解基于數(shù)據(jù)的決策和預(yù)測(cè)分析的價(jià)值

盡管這兩種數(shù)據(jù)的應(yīng)用都比原始數(shù)據(jù)有了顯著的改進(jìn)，但確實(shí)需要澄清基于數(shù)據(jù)的決策和預(yù)測(cè)分析的實(shí)際目的。

基于數(shù)據(jù)的決策

數(shù)據(jù)只有在用于及時(shí)決策時(shí)才能實(shí)現(xiàn)其完整目的。讓我們舉個(gè)例子：

假設(shè)載有重要貨物的卡車正在沿預(yù)定路線行駛，但遇到突然的意外中斷-突然發(fā)生故障。

如果此信息未到達(dá)決策機(jī)構(gòu)，則與托運(yùn)相關(guān)的每個(gè)供應(yīng)鏈利益相關(guān)者都可能面臨巨大損失。如果這些數(shù)據(jù)確實(shí)到達(dá)決策機(jī)構(gòu)，則下一個(gè)場(chǎng)景可能會(huì)很混亂，根據(jù)決策者的效率和技能手動(dòng)進(jìn)行決策。現(xiàn)在考慮這樣一種情況：根據(jù)發(fā)生故障的確切位置，分析數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換成寶貴的見(jiàn)解，這種故障對(duì)整個(gè)傳輸時(shí)間的影響，故障的原因，在有限時(shí)間內(nèi)解決問(wèn)題的可能性，所需的資源，可用的備用選項(xiàng)，每個(gè)選項(xiàng)都遵循原始路線計(jì)劃的可能性以及基于此類情況的最推薦的選項(xiàng)。您不認(rèn)為利益相關(guān)者在這種情況下做出的決定將是解決干擾的最佳解決方案嗎？

這確實(shí)是數(shù)據(jù)洞察力的強(qiáng)大力量-它們可幫助您做出最佳決策，并以堅(jiān)如磐石的數(shù)據(jù)作為后盾，并且延遲為零。

基于數(shù)據(jù)的決策

預(yù)測(cè)分析為被分析的數(shù)據(jù)增加了智能，使用戶不僅可以掌握當(dāng)前趨勢(shì)，還可以隨時(shí)應(yīng)對(duì)未來(lái)情況。讓我們以運(yùn)輸管理為例：

內(nèi)存優(yōu)化引擎對(duì)于簡(jiǎn)化運(yùn)輸管理的所有早期復(fù)雜性（尤其是車隊(duì)計(jì)劃）至關(guān)重要。該引擎使用預(yù)打包的算法和先前遇到的實(shí)例的模式來(lái)記錄場(chǎng)景。所有模式和先前輸出的記錄支持引擎無(wú)縫地考慮所有可能的變體和影響者，以為路線規(guī)劃提供準(zhǔn)確的選項(xiàng)。這些變體中的一些包括駕駛員可用性，駕駛員性能，車輛可用性，車輛性能，寄售性質(zhì)，時(shí)間限制，天氣條件，路線條件，接送和目的地，可能的路線，負(fù)載計(jì)劃和倉(cāng)庫(kù)可用性。通過(guò)外推可從變量的每個(gè)組合得出的可能方案來(lái)生成最終的路線選項(xiàng)集。

在預(yù)測(cè)物流運(yùn)輸?shù)睦硐肼肪€時(shí)，預(yù)測(cè)分析的范圍確實(shí)很大。

預(yù)測(cè)分析和及時(shí)決策的其他好處

這兩種基于數(shù)據(jù)的方法的好處無(wú)數(shù)，從提高員工效率到有效的運(yùn)輸和倉(cāng)庫(kù)計(jì)劃不等。

預(yù)測(cè)分析對(duì)于預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求并相應(yīng)地計(jì)劃資源至關(guān)重要，尤其是在電子商務(wù)行業(yè)中倉(cāng)庫(kù)計(jì)劃-從寄售地點(diǎn)到庫(kù)存管理-可以通過(guò)數(shù)據(jù)洞察來(lái)簡(jiǎn)化基于數(shù)據(jù)的車隊(duì)管理簡(jiǎn)化了車輛服務(wù)計(jì)劃的計(jì)劃，選擇合適的車輛和車輛性能監(jiān)控從不斷檢查驅(qū)動(dòng)程序性能到確保OHS合規(guī)性，實(shí)現(xiàn)有效的驅(qū)動(dòng)程序名冊(cè)不再是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)這些雙重功能還帶來(lái)了很多節(jié)省-從有效的勞動(dòng)力管理到節(jié)省燃油和有效的車輛維護(hù)。

因此，預(yù)測(cè)分析和以數(shù)據(jù)為依據(jù)的決策肯定可以簡(jiǎn)化整個(gè)供應(yīng)鏈中整個(gè)物流流程的管理，不僅使利益相關(guān)者能夠做出明智的決策，而且還可以提供清晰的，以數(shù)據(jù)為依據(jù)的短期計(jì)劃。 -采取特定方法的長(zhǎng)期可能性和含義。

但是數(shù)據(jù)的核心功能是在整個(gè)物流生態(tài)系統(tǒng)中帶來(lái)清晰的可見(jiàn)性。我們的下一個(gè)文章將評(píng)估每個(gè)物流利益相關(guān)者為實(shí)現(xiàn)環(huán)境的端到端透明性而必須采取的選擇。

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