تغییر در فضای رقابتی بازار و توسعه تجارت الکترونیک این امکان را برای شرکت ها فراهم کرده است که محصولات و خدمات خود را بدون محدودیت جغرافیایی به طیف وسیعی از بازارها عرضه کنند. پاسخ سریع به نیازهای متنوع مصرف کننده، که یکی از ویژگی های ذاتی دنیای تجارت الکترونیک است، اهمیت لجستیک و فرآیندهای زنجیره تامین را بیش از پیش افزایش داده است. به همین دلیل در دنیای امروز زنجیره تامین به یکی از مهمترین عناصر اقتصاد جهانی تبدیل شده است.
همچنین با توجه به حجم معاملات در دنیای تجارت، این زنجیره در حال حاضر بسیار پیچیده تر از گذشته بوده و با هزینه های بیشتری مواجه است. در نتیجه، کسب و کارهای امروزی در بسیاری از صنایع به دنبال راه هایی برای بهبود وضعیت زنجیره تامین خود هستند. این تغییرات جدید صنعت لجستیک را مجبور کرده است که هوشمندتر از قبل عمل کند.
از سوی دیگر، در سال‌های اخیر با ظهور فناوری‌های جدید مانند اینترنت اشیا، داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی، زنجیره تامین سنتی دستخوش تغییرات و دگرگونی‌های بسیاری شده است. این بخیه; بسیاری از عملکردهای سیستم زنجیره تامین سنتی با استفاده از این فناوری‌های جدید بازطراحی و تغییر شکل داده‌اند.
اصطلاح لجستیک هوشمند برای اولین بار در سال 2009 به بازار معرفی شد. این اصطلاح به استفاده از فناوری هایی مانند اینترنت اشیا، داده های بزرگ، محاسبات ابری و هوش مصنوعی در بخش زنجیره تامین اشاره دارد. با جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها در زمان واقعی، سیستم می تواند الگوی تفکر افراد را هنگام حل مشکلات مختلف درک کند. به عبارت دیگر مشتریان بر چه اساسی تصمیم به خرید می گیرند؟ لجستیک هوشمند شامل فناوری هایی برای به دست آوردن اطلاعات، پردازش، تجزیه و تحلیل و پیش بینی اطلاعات در سراسر زنجیره است.
اینترنت اشیا و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ از جمله مهم ترین فناوری هایی هستند که منجر به زنجیره تامین هوشمندتر می شوند. در ادامه این مقاله به شرح مختصری از کاربردهای این دو فناوری برای بهبود سلامت زنجیره تامین می پردازیم.
نقش فناوری اینترنت اشیا و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در بهبود زنجیره تامین
انجمن IOT پیش بینی می کند؛ تا سال 2024، تعداد صنایعی که از فناوری اینترنت اشیا استفاده می کنند، سالانه بین 14 تا 16 درصد رشد خواهد کرد. در حال حاضر بسیاری از شرکت های بزرگ در تلاش هستند تا با استفاده از این فناوری های جدید، سهم بیشتری از بازار رقابتی را به دست آورند، بهره وری و کارایی را افزایش دهند و هزینه عملیات سازمان را کاهش دهند.
از سوی دیگر فناوری اینترنت اشیا یکی از عناصر مهم برای بهبود زنجیره تامین محسوب می شود. IOT ارتباط بین افراد و اشیا را با استفاده از ابزارهایی مانند حسگرها، کنترل‌کننده‌ها و سایر دستگاه‌های مختلف مانند برچسب‌های RFID و حتی دستگاه‌های تلفن همراه برقرار می‌کند.
سیستم‌های لجستیک هوشمند بر روی پلتفرم‌های اینترنت اشیا ساخته شده‌اند و می‌توانند به طور خودکار حجم زیادی از داده‌ها را کنترل و تجزیه و تحلیل کنند. در حالی که در حالت سنتی، فرآیندهای اسکن اقلام و وارد کردن داده ها اغلب به صورت دستی انجام می شود.
این توانایی برای جمع آوری اطلاعات در زمان مناسب به رشد کسب و کار کمک می کند تا در کوتاه ترین زمان ممکن به رویدادها و درخواست ها پاسخ دهد و چرایی، چگونگی و زمان یک رویداد را به درستی شناسایی کند. با این حال، استفاده از این ابزارها در اینترنت اشیا منجر به تولید حجم زیادی از داده ها می شود که نیاز به بررسی و تحلیل عمیق دارد.
ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ توانایی مدیریت حجم زیادی از داده های تولید شده توسط دستگاه های اینترنت اشیا را دارند. اینترنت اشیا داده های جمع آوری شده از حسگرهای مختلف را جمع آوری می کند و ابزارهای تجزیه و تحلیل کلان داده می توانند از این اطلاعات برای ذخیره و تولید بینش استفاده کنند.
اینترنت اشیا با فعال کردن ردیابی خودرو به ایجاد زمان دقیق تری در زنجیره تامین کمک می کند.
همانطور که توضیح داده شد، ماهیت فناوری IoT به دلیل تولید حجم زیادی از داده های خام، به شدت به تجزیه و تحلیل داده های بزرگ وابسته است. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ فرآیند پردازش حجم وسیع و پیچیده داده ها و سپس شناسایی و پیش بینی روندها است. تجربیات و شواهد مختلف نشان می دهد که بسیاری از مشکلات تجاری را می توان با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ حل کرد.
به عنوان مثال، پیش‌بینی زمان دقیق تحویل یک محصول یا خدمات، به عنوان یکی از اساسی‌ترین مشکلات زنجیره تامین؛ این امر با کمک تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، با در نظر گرفتن شرایط آب و هوایی، ویژگی های خودرو و غیره امکان پذیر است. پیش بینی تقاضا با دقت بیشتر، شناسایی چرخه فرآیند خرید مشتری و مدیریت موجودی از مهمترین مزایای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ است. به عنوان مثال آمازون با کمک این فناوری توانست داده های بیش از 150 میلیون مشتری را بر اساس تاریخچه خرید، تحلیل و الگوی رفتار خرید مشتری شناسایی کند.
از سوی دیگر، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ به تولیدکنندگان و شرکت های خرده فروشی کمک می کند تا با شناسایی روندهای بازار به نوسانات تقاضا پاسخ دهند. پیش بینی تقاضا، بهبود خدمات مشتری، کاهش هزینه های ذخیره سازی، بهینه سازی انتخاب مسیرهای حمل و نقل و به طور کلی بهبود وضعیت رشد کسب و کار برخی از مهم ترین نتایج تجزیه و تحلیل کلان داده است.
در حالی که هر یک از این فناوری‌ها قادر به ایجاد فرصت‌های تجاری قابل توجهی هستند، به نظر می‌رسد ترکیب این دو فن‌آوری در کنار هم تحول بزرگی را در زنجیره تامین ایجاد می‌کند. از یک سو، فناوری اینترنت اشیا با کمک دستگاه ها و حسگرها منجر به افزایش سرعت دریافت اطلاعات در زمان واقعی از وضعیت زنجیره تامین می شود. از سوی دیگر، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ با پردازش این حجم عظیم از داده های تولید شده، منجر به شناسایی الگوها و پیش بینی روندها می شود.
با این حال به نظر می رسد; این دو فناوری هنوز در بین همه صنایع و شرکت ها گسترده نشده اند. اما پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهد که پتانسیل اینترنت اشیا و تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها می‌تواند زنجیره تامین و صنعت لجستیک را در مسیر جدیدی قرار دهد.
الگوها و روندهای مشاهده شده از داده های بزرگ توسط چندین الگوریتم یادگیری ماشین استفاده می شود و به ایجاد تحلیل های پیش بینی با یادگیری مبتنی بر داده کمک می کند. اینترنت اشیا، در همکاری با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، به کسب و کارها کمک می کند تا از واکنشی به فعال تبدیل شوند. استفاده همزمان از این دو فناوری منجر به افزایش کارایی زنجیره تامین و در نتیجه جلب رضایت مشتری می شود.
کسب و کارهایی که قادر به استفاده از ترکیب این دو فناوری با هم هستند، به یک رشد کسب و کار اطلاعات محور تبدیل خواهند شد که قادر به تصمیم گیری بر اساس داده های لحظه ای و به طور کلی افزایش بهره وری رشد کسب و کار هستند.
در زیر، با برخی از مهم ترین کاربردهای استفاده از اینترنت اشیا و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای بهبود فرآیندهای مدیریت زنجیره تامین آشنا خواهیم شد.
کاربردهای برتر IoT و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در مدیریت زنجیره تامین
کنترل و پیگیری حمل و نقل و تحویل محصول به مشتری
فرآیندهای مربوط به حمل و نقل مواد خام و محصولات یکی از مهم ترین بخش هایی است که به شدت تحت تأثیر فناوری اینترنت اشیا قرار گرفته است. حمل و نقل همیشه یک فرآیند غیرقابل پیش بینی بوده که نیاز به کنترل دارد. اکنون فناوری IOT این امکان را برای وسایل نقلیه فراهم کرده است که به دوربین ها و حسگرهایی مجهز شوند که می توانند وضعیت فیزیکی و حتی روانی راننده را ارزیابی و تجزیه و تحلیل کنند. این داده ها برای مدیریت بهتر فرآیندهای تحویل به صورت بلادرنگ برای افراد مسئول ارسال می شود. علاوه بر این، امنیت محموله نیز از این طریق با اطمینان بیشتری تضمین می شود.
با کمک IOT می توان موقعیت جغرافیایی محصول، زمان رسیدن بار، زمان توقف، شرایط آب و هوایی مسیر حمل و نقل و مسافت طی شده را با دقت بالایی ردیابی کرد. یکی دیگر از مزیت های اینترنت اشیا، امکان پیگیری فرآیند ارائه کالا از انبار تا لحظه تحویل به مشتری است که اغلب منجر به افزایش سرعت ارائه خدمات و رضایت مشتری می شود.
با این تفاسیر، به طور کلی افزایش بهره وری، صرفه جویی در هزینه ها و جلوگیری از سرقت یا گم شدن محموله در طول فرآیند حمل و نقل را می توان یکی از مزایای استفاده از راهکارهای اینترنت اشیا برای بهبود مدیریت زنجیره تامین دانست.
مدیریت موجودی
حسگرها و تجهیزات شناسایی خودکار مانند RFID و همچنین بارکدخوان‌ها از جمله دستگاه‌های اینترنت اشیا هستند که هدفشان هوشمندتر کردن زنجیره تامین است. این ابزار به شما کمک می کند؛ پیش‌بینی دقیق تقاضای محصول، دسترسی به داده‌های اصلی از اطلاعات انبار، اتوماسیون فرآیند انتقال موجودی از انبار به مشتری و محاسبه هزینه‌های موجودی (سفارش، تحویل، کمبود موجودی).
بیشتر فرآیندهای زنجیره تامین به دریافت اطلاعات بلادرنگ از موجودی انبار بستگی دارد. این موضوع به ویژه در شرکت های بزرگ اهمیت دارد. در این شرکت ها حتی کوچکترین تاخیر می تواند زیان های جبران ناپذیری را به همراه داشته باشد. در این راستا استفاده از فناوری هایی مانند اینترنت اشیا و تجزیه و تحلیل کلان داده ها به اطلاع از وضعیت موجودی انبار به صورت لحظه ای و بدون نیاز به بکارگیری کارگر در قسمت های مختلف انبار کمک می کند.
Lineage Logistics یکی از بزرگترین شرکت های عمده فروشی است که میلیون ها محصول مختلف را ذخیره و به بیش از 3000 فروشگاه، رستوران و کافه تحویل می دهد. این شرکت به منظور بهینه سازی موجودی، الگوریتم های هوشمند مختلفی را برای پیش بینی مقادیر سفارش محصول توسعه داده است. Lineage درخواست کرده است؛ با کمک این الگوریتم هوشمند، راندمان انبار بیش از 20 درصد افزایش یافته است. آمازون همچنین یکی از بزرگترین خرده فروشانی است که با استفاده از این دو فناوری، موجودی را به صورت خودکار مدیریت می کند.
پیش بینی تقاضا
برای توضیح این احتمال، به یک مثال عملی نگاه می کنیم. زنجیره تامین فست فود زنجیره ای Domino به شدت به تجزیه و تحلیل داده های بزرگ وابسته است. این شرکت با تجزیه و تحلیل داده ها و شناسایی روندهای موجود، به عنوان مثال در عرض 5 دقیقه پیش بینی می کند که چه نوع پیتزا سفارش داده می شود و چه تعداد سفارش داده می شود. سپس بر اساس این اطلاعات پیتزا قبل از سفارش مشتری در فر قرار می گیرد.
دومینو با این روش توانست زمان آماده سازی سفارش را به میزان قابل توجهی کاهش دهد. از سوی دیگر، شناسایی روندها به دومینو کمک کرد تا دوره‌های کاهش تقاضا و با اجرای کمپین‌های بازاریابی مختلف را شناسایی کند. مشتریان را تشویق کنید تا سفارشات بیشتری مانند ارائه تخفیف ارائه دهند.
نقش راه حل های نرم افزاری در زنجیره تامین
با شیوع ویروس کرونا، عادات خرید مشتریان تغییر کرده و خرید از فروشگاه ها جایگزین خرید اینترنتی شده است. یک رشد کسب و کار برای کسب درآمد از فروش آنلاین و همچنین جلب اعتماد مشتریان به زیرساختی نیاز دارد تا با توجه به نیاز و شرایط بازار، محصولات مورد نیاز را به موقع تحویل داده و در ساختار حمل و نقلی مناسب در اختیار مشتریان قرار دهد.
نرم افزار تامین و تدارکات شرکای سیستم به شما کمک می کند تا برای کنترل هزینه های نگهداری موجودی، سفارش و تحویل به موقع کالاها و جلوگیری از کمبود موجودی، برنامه ریزی کنید و تصمیمات مناسب بگیرید. برای اطلاعات بیشتر با ما تماس بگیرید.
منابع:
- opengeekslab.com
- coreteka.com
- datapine.com
- articles.cyzerg.com
