大數據和物流4.0的挑戰

隨著出現大數據在幾年前的物流世界中，物流運營商開始意識到數據分析的潛力優化其供應鏈的每個步驟。在每個運動，商品或係統的背後，都可以收集，存儲和利用大量信息，以得出預測和自動化過程的結論。

大數據在新的物流範式和人才4.0。但是，我在哪裏獲得正確的數據以更好地了解我的供應鏈的工作原理？什麼實際應用程序在該領域具有大數據？在下麵運行所有內容。

在哪裏可以提取數據以優化我的供應鏈？

大數據與所有數據集一起使用，這些數據集無法通過傳統方法（包括結構化和非結構化數據）進行分析：

• 結構化數據是您公司已經收集或可以收集的數據，這些數據是完美組織的，並準備好被利用。
• 非結構化數據是散布的，異質的記錄，需要整理和歸一化才能解釋。

這些是從公司中物流或供應鏈經理可用的不同數據來源中提取的。

物流4.0中的大數據分析來源

• 標準操作係統：提供有關公司物流的重要指標，例如訂單準備時間，交貨（即首次交付成功率），等等。
• 運輸艦隊活動：通過安裝傳感器和地理位置技術，可以精確控製時間表，路線和燃油消耗。
• 天氣和交通信息：州和私人機構及時，準確地發出有關天氣或道路狀況的警告。
• 經濟預測：在全球或國家一級的一般預測以及每個公司做出的會計估計都有用。
• 在線用戶行為：訪問公司網站的訪問者流量，他們遵循的瀏覽模式，在線商店中最適合和需求最高的產品...所有這些都是純金標誌數據挖掘特別是為了電子商務物流。
• 銷售點短缺警報：知道何時在分銷商那裏用完產品的幫助根據您的交貨時間更好的計劃訂單。

物流4.0中的大數據用途

隨著我們剛才提到的記錄量，數據挖掘將奠定優化這些領域的基礎：

1.庫存控製

在優化方麵庫存管理，諸如Interlake Mecalux的Easy WMS之類的倉庫管理軟件亚博滚球app手机版大數據的全部潛力存儲有關倉庫中生成的材料流的重要信息。基於此信息，可以優化貨物的位置以實現您的庫存的最大利潤。

2.個性化客戶服務

非常感謝大數據和CRM記錄的融合，您可以預見客戶的需求。根據他們過去的消費，您可以檢測到過去交易中是否發生過事件，這可以幫助您發現倉庫或運輸中的管理問題。另一方麵，這些數據也可以用來向客戶提供倉庫更個性化的服務（例如，特殊包裝）。

3.預防性維護

物流4.0中的大數據有助於確保所有類型的機器和自動係統正常工作，由於預定的預防性維護，可以防止公司活動的細分和停機時間。

4.塑造分配流和運輸路線

機器學習發生在收集更多數據並從分配過程中分析的情況下進行。例如，車隊管理軟件“學習”，並為您的產品提供更快，更簡單，更優化的路線。WMS也適用，該WMS能夠評估和分析股票曆史記錄，以管理倉庫中每個商品的最佳位置。

大數據：混亂倉庫的秘密

存儲中的大數據應用程序的範式是所謂的混沌存儲係統。在這種情況下，所有過程都是自動化的，它是WMS，例如亚博滚球app手机版Interlake Mecalux的Easy WMS，這決定了每時每刻應將每種商品放置在何處。

中的一個混亂倉庫的優點它的靈活性和適應所有類型的需求和庫存變化的能力。在此係統中，WMS正在連續收集和處理數據，從而自動化決策。這樣，操作員隻需按照他們的說明將產品放置在最佳位置。