Роль big data в международной логистике

В последнее время автору этой статьи все чаще приходится сталкиваться с разными ситуациями в отношении применимости больших данных для анализа, планирования и управления различных логистических процессов. Несмотря на то, что компании осознают необходимость использования цифровых технологий в цепях поставок, уровень диджитализации логистики остается на стабильно низком уровне. Если большинство компаний используют привычные каналы коммуникации: email, телефон, социальные сети для работы с перевозчиками.

Мировые гиганты как Knauf, Michellin, Beiersdorf, Neste и другие давно осознали, что аналитика на основе массивов данных не менее важна, чем организованный, четкий и прозрачный процесс работы. Поэтому используют цифровые технологии, в том числе для принятия выверенных и взвешенных решений. В текущей ситуации видятся 2 проблемы: многие компании никак не обрабатывают и не учитывают большие объемы данных, другая ситуация связана с тем, что компании информацию системно накапливают, но никак не используют. В том и другом случае следует определиться с тем, какие большие данные могут быть интересны логисту и какую пользу они несут.

В соответствии с современными представлениями Big Data представляет собой данные большого объёма, для которых характерны пять V - пять характеристик, начинающиеся на V:

Volume - объём, Variety - разнообразие, Velocity - скорость, Veracity - достоверность и Value - ценность [1]. Volume - объём.

Объём данных считается большим, когда возникают затруднения при обработке этого объёма средствами традиционных СУБД. При возникновении концепции Big Data таким объёмом считался 1 PB (1*1015байт). С развитием процессорных технологий и технологий СУБД эта цифра может вырасти, однако рост не происходит быстро из-за отсутствия качественных изменений, обусловленных технологическими инновациями. Внутренней причиной перехода к новым технологиям обработки данных является необходимость распараллелить обработку, распределить её на большое число независимых процессоров, каждый из которых обрабатывает свой фрагмент данных.

Распараллеливание - наиболее естественный способ преодоления сложностей вызванных большим объёмом данных. После первых проектов по обработке больших данных стало понятно, что объёмные дисковые стойки NAS-систем в состоянии обеспечить хранение большого объёма данных, но бутылочное горлышко интерфейса не в состоянии обеспечить пропускную способность, необходимую для обслуживания сотен параллельно работающих процессоров. Именно это понимание и дало толчок появлению инструментов Big Data.

Сложные логистические процессы. Данные о размещении каждой упаковки товара на складах, данные об отгрузках и поступлении товаров имеют объёмы, измеряемые терабайтами, и в большинстве случаев могут быть обработаны SCM- системами, которые релевантны масштабам цепочки поставок. Необходимость использования инструментов Big Data в логистических сетях крупных компаний, военных и правительственных организаций возникла после перехода к современным технологиям, реализующим сбор и обработку данных с меток RFID, установленных на каждой транспортной упаковке, а также сбор, хранение и обработка данных геолокации о каждом транспортном средстве.

Большие данные (англ. big data) это серия подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия для получения воспринимаемых человеком результатов, эффективных в условиях непрерывного прироста, распределения по многочисленным узлам вычислительной сети, сформировавшихся в конце 2000-х годов, альтернативных традиционным системам управления базами данных. Интервью с Профессором доктором Вольфгангном Штольце, который преподает и проводит исследования в области управления логистикой в университете Санкт-Галлена.

С одной стороны, ассортимент товаров расширяется, и дифференциация товара становится все больше и больше. Кроме того, есть агрессивные конкуренты и маркетинговые акции. С другой стороны, клиенты становятся все более непредсказуемыми потребителями. Даже довольный клиент не обязательно выберет тот же магазин для своей следующей покупки. Все это увеличивает непредсказуемость спроса и усложняет продажи. Интернет-магазины и их логистические партнеры обязаны доставить очень много грузов непосредственно конечному потребителю - и замечательно, если клиент окажется дома. Эта форма распределения и она не обязательно упростит процессы.

Существует парадокс: хотя сегодня розничные компании обладают огромными объемами данных, но им не хватает данных о ситуациях на складах. А эти данные имеют важное значение для принятия решения. В дополнение к этому существуют внешние факторы, такие, как оценка реакций клиента на свободные полки. Это также играет достаточно важную роль.

Используя данные инвентаризации и продаж, розничные компании могут адекватно оценить ситуацию на полках. Конечно, такой информации недостаточно. Данные по продажам по отдельности, также не гарантирует, что вы можете сделать окончательные выводы о текущей ситуации. Если десять единиц конкретного товара всегда продаются в определенный день недели, то есть вероятность, что на следующий день он закончится.

К сожалению, учитывая количество задач и проблем, стратегическими улучшениями ситуации инвентаризации часто пренебрегают изо дня в день. Между закупками, логистикой и продажами часто не налажена связь. Есть целевые конфликты, а иногда никто не чувствует, что должен брать на себя ответственность. Главное, чтобы руководство этим занималось. Тема оптимизации и доступности товаров всегда должны конкурировать с другими темами, а интерес всегда будет стихать. Компании должны сделать глубокий вдох и превратить свои "кладбища данных" в базы данных, которые они могут использовать, чтобы лучше контролировать логистические процессы. Нет ни стандартных методов, ни обычных процессов, но одно должно быть ясно: в долгосрочной перспективе, доступность товаров может быть улучшена, только если торговцы, производители и менеджеры по логистике будут работать слажено.

Данные о размещении каждой упаковки товара на складах, данные об отгрузках и поступлении товаров имеют объёмы, измеряемые терабайтами, и в большинстве случаев могут быть обработаны SCMсистемами, которые релевантны масштабам цепочки поставок. Необходимость использования инструментов Big Data в логистических сетях крупных компаний, военных и правительственных организаций возникла после перехода к современным технологиям, реализующим сбор и обработку данных с меток RFID, установленных на каждой транспортной упаковке, а также сбор, хранение и обработка данных геолокации о каждом транспортном средстве

Обработка всей совокупности данных об истории продаж, объёмах запасов, ценах, а также других дополнительных данных, например, о постоянных клиентах, имеющих дисконтные карты, о конкурентах и т.д. позволяет понять факторы, влияющие на объёмы продаж, сформировать конкурентные цены и проводить эффективные маркетинговые компании [10

Обобщая возможные применения инструментов Big Data, перечислим типичные задачи, решаемые с их помощью:

> Аналитика по клиентам / объектам;

> Операционная и поведенческая аналитика;

> Построение хранилищ данных, экономически эффективных с точки зрения затрат на единицу объёма хранимых данных;

> Борьба с мошенничеством и контроль соблюдения норм.

ИТ-решения управления логистикой позволяют "собрать" много информации, в целом их можно сгруппировать так:

* данные, получаемые в процессе обработки транспортных заявок

• данные, которые появляются в ходе управления расписанием на погрузку/разгрузку

• дополнительные настройки и статусы, которые хочет фиксировать грузоотправитель

Какую пользу и ценность несут все эти данные для отдела логистики? Начнем с транспортных заявок.

• Рейтинги перевозчиков. Подавляющее большинство компаний из всего массива данных используют информацию о транспортных заявках: о выполнении, отказах или наоборот лояльности контрагента для того, чтобы составлять внутренние рейтинги перевозчиков. Это мощнейший инструмент для получения достоверной информации о тех транспортных компаниях, которые стабильно и качественно готовы вести с вами бизнес. Статистику отказов вести особенно важно, чтобы понимать, не требует ли пересмотра и замены пул текущих перевозчиков, а также обратить внимание на цены фиксированного контракта - возможно, они стали настолько неконкурентными, что перевозчики не берутся за выполнение ваших заказов, соответственно, контракты в таком случае требуют пересмотра.

• Учет фактических затрат. Кроме рейтингов, грузоотправители могут контролировать и вести учет фактических расходов по отношению к плану. Это позволит, во-первых, более точно планировать расходы будущих периодов, а во-вторых, вести статистику доплат или дополнительных затрат, которые часто перевозчики выставляют после доставки груза. Например, затраты на штрафы, простои, расходы на топливо и так далее. Это такие скрытые расходы, которые влияют на конечную стоимость доставку и требуют обязательного учета.

• Работа склада. Информация о выполнении транспортных заявок позволяет оценить и загруженность склада, выявить пиковые часы загрузки/разгрузки и эффективнее планировать персонал. При подписании новых контрактов, менеджеры могут указывать те даты, временные отрезки, дни недели, которые по статистике менее загружены текущими проектами, чтобы сбалансировать нагрузку на складские ресурсы.

Остановимся подробнее на данных, которые появляются в ходе управления расписанием и бронирование временных окон. Какая в них ценность:

• Расписание. Безусловно, это само управление расписанием. Прозрачная информация о времени и месте загрузки/погрузки должна быть доступна всем участникам цепи поставок. Это не только четкое управление ресурсами склада, но и избежание простоев, заторов, выполнение договоренностей о сроках.

• Пунктуальность перевозчика. Автоматизация управления расписанием предполагает доступ перевозчика к системе, где он сам может выбирать удобные для него слоты в интервале времени, согласованном грузоотправителем для загрузки/разгрузки. Информация о реальном времени прибытия позволит учесть факт vs план опять же для составления рейтингов и дальнейшего планирования.

• Информация о водителях. Многие компании составляют свои "черные списки" водителей, чтобы избегать непрофессионализма и любых конфликтов с клиентом. При бронировании временных окон можно вести учет данных о водителе, чтобы в дальнейшим просить транспортные компании на ваши маршруты отправлять только тех, кто отвечает вашим требованиям.

• Чек-листы. Если ваша работа связана с наличием специфических требований перевозки, где необходим их четкий контроль, чек-листы, помогут не только вести учет их выполнения, но будут дополнительным напоминанием сотрудникам склада, водителям, штатному персоналу о существующих требованиях. Это может быть информация о специальном температурном режиме, защитной одежде, максимальной нагрузке, креплении груза и т.д. Сотрудники получат статистику выполнения установленных требований и любых отклонений.

Использование цифровых решений в управлении транспортными процессами позволяет отделу логистики устанавливать различные статусы выполнения тех или иных работ. Статусы позволяют накапливать информацию и анализировать те узкие места, где это особенно необходимо, тем самым проактивно информировать клиентов о любых изменениях. Как один из примеров - статус "доставлено", который транспортная компания должна выставить после фактической сдачи товара у клиента, наличие такого статуса позволяет грузоотправителю иметь 100% контроль и необходимую информацию, в тех случаях, когда клиенты требуют высокого качества логистического сервиса. Статус "задержка", позволяет проинформировать клиента о возможной задержке груза еще до срыва срока поставки и предпринять меры по решению данной проблемы.

Решение о том, использовать ли автоматизированные системы управления логистикой, которые позволят не только оптимизировать работу, упорядочить коммуникацию, контролировать и сокращать затраты, но и экономить самый главный ресурс современности - время, остается за компаниями. Но именно эти системы, в добавлении к преимуществам в ежедневной работе, позволяют логистам планировать и принимать решения на основе достоверного анализа информации.

В эпоху цифровой трансформации и проникновения технологий, компании могут принимать более грамотные и выверенные решения. Анализ и учет больших данных необходим и в логистике, так как позволяет иметь лучшую управляемость цепями поставок, грамотно планировать и в каждый момент времени иметь реальную, фактическую картину текущего положения дел. логистический управление планирование

Список использованных источников