Prediktivna analitika u upravljanju prevozom

U transportnoj industriji postoje brojne tehnologije dizajnirane da pomognu profesionalcima u lancu snabdevanja da obrade veliki broj podataka koje dobijaju svakodnevno. Međutim, dobar deo ovih podataka je „istorijski“ – ono što se već dogodilo i kompanija se bavi posledicama poput novčanih kazni/penala ili nezadovoljnih kupaca. Jedna od najperspektivnijih novih tehnologija u transportnoj industriji je prediktivna analitika. Umesto da pogleda u retrovizor, ova tehnologija, koristeći veštačku inteligenciju (AI) i mašinsko učenje, omogućava pogled unapred onoga što sledi sa delotvornim informacijama. Tri glavna razloga zbog kojih vam je potrebna prediktivna analitika u upravljanju prevozom su:

I razlog

Implementacija prediktivne analitike u proces upravljanja transportom može pomoći u predviđanju kvarova usluge pre nego što se dogodi. Mnogi profesionalci u lancu snabdevanja ne znaju da li će pošiljka kasniti dok već ne bude kasno ili je toliko daleko u tom procesu da se ne može ništa učiniti po tom pitanju. Prediktivna analitika šalje upozorenja uoči neuspeha kako bi kupcima pružila dovoljno vremena da potraže alternativne načine sprečavanja kvarova ili barem minimiziranja uticaja.

II razlog

Prediktivna analitika nadilazi analizu istorijskih cena i opštih tržišnih kretanja, otključavajući vidljivost u trenutnim rasponima cena i trendovima u realnom vremenu. To omogućava kompanijama da bolje uravnoteže dvostruke odgovornosti za smanjenje ukupnih troškova lanca snabdevanja i ispunjavanje nivoa usluga.

III razlog

Tržište rada je stalna tačka boli za logističke kompanije koje se suočavaju sa nedostatkom radne snage u velikoj potražnji. Skladišta i distributivni centri moraju biti u stanju proaktivno predvideti promene u obimu poslovanja svojih kupaca kako bi spretno odgovorili na fluktuirajuće potrebe radne snage. Većina operacija je zaglavljena reagujući na velike količine pošiljki bez kapaciteta radne snage koja je potrebna da se zadovolje potrebe njihovih kupaca. Prediktivna analitika koristi interne i eksterne signale podataka u realnom vremenu kako bi se tačno predvidio obim potražnje, omogućavajući kompanijama da optimizuju nivo radne snage i efikasno podnose potrebe klijenata.

Svako može da kupi najnovije rešenje ili sistem, ali osiguravanje da imate partnera sa pažnjom za inovacije koje ove alate spaja radi omogućavanja vidljivosti od početka do kraja je presudno za optimizaciju upravljanja prevozom.

Image by Pete Linforth from Pixabay