物流技术：第4部分-物流管理决策的预测分析

物流技术：第4部分-物流管理决策的预测分析

在上一篇  关于实时数据收集的价值的文章之后，我们将在此文章中探讨数据在物流中的相关性。随着物流业务角色的不断扩大，整个供应链中交易产生的数据范围也呈指数级增长。尽管自远古时代以来数据就已经成为每个事务功能的一部分，但是自从技术揭示了利用数据的功能以来，对聚集，过滤，验证和集成数据以获取有意义的见解的需求正在稳步增长。数据当然已经经历了对“大数据”的巨大转变。

物流领域确实很快就采用了大数据技术。但是，生态系统以及数据捕获和分析的范围都超出了想象。因此，当前对大数据的期望是巨大的，物流生态系统期望这些见解能够提供托运的实时状态，预测趋势和可能的中断，甚至有效地管理驾驶员排班和路线计划决策。

物流生态系统显然已经远远超出了宣布正在进行的事件的实时数据，并且已开始将数据分析应用于两个目的：

实时的决策制定和根据现有数据和当前趋势的推断预测未来事件和情况

从数据分析到认知数据见解的这一创新扩展，构成了预测分析和内存优化的核心。两种方法都涉及使用统计数据，预先记录的模式和较早的事件响应序列来分析每个捕获的数据，以进行决策和预测未来趋势。

了解基于数据的决策和预测分析的价值

尽管这两种数据的应用都比原始数据有了显着的改进，但确实需要澄清基于数据的决策和预测分析的实际目的。

基于数据的决策

数据只有在用于及时决策时才能实现其完整目的。让我们举个例子：

假设载有重要货物的卡车正在沿预定路线行驶，但遇到突然的意外中断-突然发生故障。

如果此信息未到达决策机构，则与托运相关的每个供应链利益相关者都可能面临巨大损失。如果这些数据确实到达决策机构，则下一个场景可能会很混乱，根据决策者的效率和技能手动进行决策。现在考虑这样一种情况：根据发生故障的确切位置，分析数据并将其转换成宝贵的见解，这种故障对整个传输时间的影响，故障的原因，在有限时间内解决问题的可能性，所需的资源，可用的备用选项，每个选项都遵循原始路线计划的可能性以及基于此类情况的最推荐的选项。您不认为利益相关者在这种情况下做出的决定将是解决干扰的最佳解决方案吗？

这确实是数据洞察力的强大力量-它们可帮助您做出最佳决策，并以坚如磐石的数据作为后盾，并且延迟为零。

基于数据的决策

预测分析为被分析的数据增加了智能，使用户不仅可以掌握当前趋势，还可以随时应对未来情况。让我们以运输管理为例：

内存优化引擎对于简化运输管理的所有早期复杂性（尤其是车队计划）至关重要。该引擎使用预打包的算法和先前遇到的实例的模式来记录场景。所有模式和先前输出的记录支持引擎无缝地考虑所有可能的变体和影响者，以为路线规划提供准确的选项。这些变体中的一些包括驾驶员可用性，驾驶员性能，车辆可用性，车辆性能，寄售性质，时间限制，天气条件，路线条件，接送和目的地，可能的路线，负载计划和仓库可用性。通过外推可从变量的每个组合得出的可能方案来生成最终的路线选项集。

在预测物流运输的理想路线时，预测分析的范围确实很大。

预测分析和及时决策的其他好处

这两种基于数据的方法的好处无数，从提高员工效率到有效的运输和仓库计划不等。

预测分析对于预测市场需求并相应地计划资源至关重要，尤其是在电子商务行业中仓库计划-从寄售地点到库存管理-可以通过数据洞察来简化基于数据的车队管理简化了车辆服务计划的计划，选择合适的车辆和车辆性能监控从不断检查驱动程序性能到确保OHS合规性，实现有效的驱动程序名册不再是一项艰巨的任务这些双重功能还带来了很多节省-从有效的劳动力管理到节省燃油和有效的车辆维护。

因此，预测分析和以数据为依据的决策肯定可以简化整个供应链中整个物流流程的管理，不仅使利益相关者能够做出明智的决策，而且还可以提供清晰的，以数据为依据的短期计划。 -采取特定方法的长期可能性和含义。

但是数据的核心功能是在整个物流生态系统中带来清晰的可见性。我们的下一个文章将评估每个物流利益相关者为实现环境的端到端透明性而必须采取的选择。

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