Based on your current IP address we detected that you will have the best experience with the following settings: country:Danmark language:Dansk
iStock-656211288.jpg

14 aug 2018

Big Data og hvordan det kan påvirke ruteplanlægning

Big Data er et vagt koncept, men kan også være utroligt værdifuldt.

Ruteplanlægning og forretningsoptimering

Big Data er defineret som værende datasæt, der er for store og komplekse til konventionel databehandlingssoftware. Her opstår behovet for Data Analytics, som analyserer dataen via computer, identificerer trends, mønstre og tilknytninger – med andre ord, Data Analytics udvinder værdi fra Big Data.

Det der gør det rigtig interessant er, når du anvender konceptet inden for logistik.

Logistik har nemlig et antal bevægelige elementer, som kan skabe flaskehals. Eftersom Big Data er en informationsdrevet arkitektur vil du få et præcist og akkurat billede af din virksomhed og de problemer, der kan påvirke den – inklusiv årsagen til eventuelle flaskehalse – hvis du bruger værdien fra din data. Og hvis du forstår, hvad det er dataen prøver at fortælle dig. Big Data kan ikke hjælpe dig med noget som helst, hvis ikke du forstår den eller anvender den til noget.

Men hvor kommer din data fra? Mulige eksempler kunne være:

  • Traditionel virksomhedsdata fra dine operative systemer
  • Traffik og vejr data fra sensorer, skærme og prognosesystemer
  • Køretøjsdiagnostik, køremønstre og lokationsoplysninger
  • Financielle forretningsprognoser
  • Sociale medier

Hvad Big Data fortæller dig om din logistik

Med så meget data kan du forudsige hvornår der er travle og stille perioder, hvornår du skal bestille flere varer, eller finde ud af, hvad du behøver at vide, så du kan levere en pålidelig og rettidig udførelse.

Big Data kan måle rejseadfærd helt nøjagtigt. Den kan fortælle dig præcist, hvorfor de sidste leveringer i dagens transport ofte er de mest urentable i forsyningskæden. Big Data kan for eksempel også belyse vejinfrastruktur og dens egenskaber. Den kan fremhæve trafikken og dynamikken ved trafikprop, og endda vise dig sociodemografiske profiler på din kundebase.

Bevæbnet med denne information er der uendelige muligheder for at forbedre dine kunders oplevelser.

Hvad så med ruteplanlægning?

Det er en selvfølge at ruteoptimering er essential, hvis man gerne vil opnå besparelser og en højere effektivitet i transporten, alt imens ens margener forbedres. Du bruger måske allerede et ruteplanlægningssystem til at beregne hvor du skal hen, men Big Data kan hjælpe dig yderligere. Den kan nemlig hjælpe dig med at gøre dette baseret på leverancedata, traffiken, vejarbejde, vejrforhold, helligdage, leverancevinduer og mange andre faktorer, for bare at nævne et par stykker.

Intelligent ruteoptimering spiller også en vigtig rolle, når det kommer til at skulle planlægge hvilke køretøj, der tager hvilke ruter og veje for at ruten bliver så optimeret som muligt. Hele forsyningskæden skal tages i betragtning for at der kan spares på omkostninger og tid. Den bedste og mest intelligente ruteoptimerings løsninger kan håndtere at optimere flere hundrede stamruter på én gang. Derudover vil selv virksomheder med de mest dynamiske ruter, og som derfor har behov for ruteplanlægning og -optimering i realtid, være tilfredse med en sådan løsning.

Ruteoptimering, når det gøres rigtig, har potentiale til at reducere:

  • CO2 udledning med 5% – 25%
  • Kørte kilometre og køretid med 5% – 15%
  • Antal køretøjer på vejene
  • Antal chauffører
  • Tid brugt på planlægning og administration med 25% – 75%

Derfor har du behov for at analysere din data

AMCS Analytics kan f.eks. hjælpe med at indsamle den data du har behov for, samt gøre det klart for dig, hvor der er plads til forbedringer. Dette kan ikke kun hjælpe dig med at optimere din ruteplanlægning og logistik, men det kan også hjælpe dig med at fastsætte dine priser, samt identificere muligheder for udvidelse, bare for at nævne et par af fordelene.

Husk, det nytter ikke noget kun at indsamle data. Det eneste der betyder noget, er hvad du bruger dataen til.

Anmod om en demo