När vi går in i andra halvåret 2023 står logistikbranschen inför en teknisk revolution. Med Amazon som nyligen patenterat sitt "föregripande frakt"-system som förutsäger efterfrågan och flyttar varor före kundorder, är det bara en tidsfråga innan logistikföretag följer efter.

Enligt en 2021 McKinsey rapport, branschproffs som integrerade AI i processer för hantering av försörjningskedjor såg förbättrade lagernivåer med 35 % och servicenivåer med 65 %. Och ett delområde inom den bredare kategorin AI gör en märkbar inverkan: prediktiv analys. Genom att analysera historisk och extern data presenterar AI en helhetssyn på affärsverksamheten. Den identifierar grundorsaker och hjälper logistikföretag att upptäcka historiska mönster, trender och säsongsvariationer som kan användas för att förutse framtiden.

Där marginalerna är snäva och konkurrensen är hård, kan utnyttjande av banbrytande teknologi hjälpa logistikföretag att förbli konkurrenskraftiga, minska kostnaderna och ge bättre kundservice.

Låt oss utforska hur datasynlighet och prediktiv analys är inställda på att forma logistiklandskapet för resten av 2023.

Logistikbranschen byter från manuellt till digitalt

En studie från 2022 av Zencargo fann 38 % av yrkesverksamma inom supply chain fick föråldrade data, och 49 % kämpade med dataprecisionen. Det hjälpte inte det över 20 % av logistikleverantörerna förlitade sig på manuella spår-och-spår-processer för att lokalisera sin sjöfrakt, som citeras i FourKites rapport från 2023. Med att data åldras snabbt och den tunga användningen av manuell inmatning var det extremt svårt att få datasynlighet över leverantörskedjorna. 

Företag går över till automatisk datafångst för att säkerställa kontinuerligt dataflöde och beslutsfattande i realtid. Logistikleverantörer kan automatiskt spåra varor och processer med hjälp av datainsamlingsverktyg som tillgångsspårare, sändningskameror med datorseende och lagersensorer. 

Utöver detta hjälper elektroniskt datautbyte (EDI) och applikationsprogrammeringsgränssnitt (API) rederier att koppla ihop sina system och elektroniskt kommunicera information såsom inköpsorder, förhandsmeddelanden och fakturor, som traditionellt kommuniceras på papper. Med kontinuerliga dataströmmar kan logistikpersonal se till att systemen uppdateras med korrekt information och identifiera problem innan de eskalerar längre ner i försörjningskedjan.

Framgångsrik analys med data harmoniserad under ett tak

Det tekniska landskapet för logistikföretag är enormt – genererar mycket data. Så även om konsekvent insamling av kvalitetsdata är en del av kampen, är det också allt svårare att granska all data samtidigt. 

Många verkar i komplexa tekniska landskap med Transport Management Systems (TMS), finansiella system och telematik, för att inte tala om tredjepartsdatakällor och massor av information som lagras och underhålls i Excel. Sammanfogning och kartläggning av dessa data, tillsammans med att bibehålla den underliggande datakvaliteten, utgör ett stort hinder för synlighet, produktivitet och effektivitet.

En lösning är att organisera de olika dataströmmarna i ett centralt system genom att bygga datasjöar – centraliserade arkiv som kan lagra strukturerad och ostrukturerad data i vilken skala som helst. Detta gör det möjligt för organisationer att koppla samman data från olika källor och skapa en enda version av sanningen.

Ändå kan datainkonsekvenser i olika format orsaka läsbarhetsfel. Ingenjörer och datavetare måste prioritera att eliminera inkonsekvenser i data, koppla ihop flera källor och omvandla dataformat för framgång. Bra datahantering, som att regelbundet säkerställa högkvalitativ och relevant data, och anta företagsomfattande datastandarder, kan stödja smidiga processer för datadelning.

Predictive Analytics Hjälp logistikproffs att fatta effektiva beslut

Logistikföretag vänder sig till prediktiv analys för att informera strategiska datadrivna beslut, särskilt för effektiv lagerhantering, resurs- och kapacitetsplanering.

Anta att ett havsrederi vill sänka kostnaderna. Ändå håller den alltid stora reserver för att tillgodose en obefintlig efterfrågan, vilket är ineffektivt. Med hjälp av prediktiv analys och efterfrågeprognoser kan containeransvariga börja identifiera de optimala lagernivåerna och tillgångstypen vid varje given tidpunkt och plats, och bara återföra rätt mängd containrar vid den tid som behövs. Detta hjälper till att kunna undvika onödiga lagringskostnader – särskilt på dyra platser. Bästa praxis inkluderar att hålla precis tillräckligt med buffertar för att tillfredsställa den förväntade efterfrågan istället för stora reserver som aldrig behövs. 

Att definiera de optimala lagernivåerna bör vara dynamiskt eftersom det är mycket benäget till marknadsförhållanden. Av denna anledning kan AI-drivna efterfrågeprognoser stödja att vända marknadens volatilitet från hot till möjlighet.

Genom att mata in de senaste årens historiska containerboknings- och händelsedata i AI-drivna modeller för efterfrågeprognoser, kan logistikproffs dra insikter för att identifiera trender och skapa korrekta förutsägelser. Och ju mer detaljerad och högkvalitativ data, desto bättre kan de anpassa utbud och efterfrågan. 

Med tillförlitliga uppskattningar kan logistikleverantörer identifiera och avboka onödiga resor eller effektivt lägga till resor genom att säkra kapacitet i förväg. Det beror på att även om prognoser på kort och medellång sikt på två dagar till 12 veckor i hög grad påverkar operativ planering, är prognoser på lång sikt bra för att planera nya tillgångsköp eller expandera företag till nya geografiska områden. Logistikproffs kan använda de datadrivna insikterna för att optimera sina processer, och deras kostnadsbesparingar kan stödja investeringar i ytterligare resurser för att skala. 

Att fånga data på ett centraliserat sätt hjälper inte bara logistikpersonal att fatta anpassade affärsbeslut för att möta kundernas stigande förväntningar, utan det är också en förutsättning för prediktiv analys. Dagens logistikleverantörer måste kontinuerligt samla in information, förutsäga framtida efterfrågan och analysera förutsägelser mot faktiska volymer för att bygga motståndskraftiga logistik- och leveranskedjor – och AI hjälper till att hantera belastningen.

Författare Bio

Dimitar Pavlov, är Chief Growth Officer på Transmetrics, en leverantör av logistikteknik som specialiserat sig på automatisering och optimering av containerhantering. Med lång erfarenhet inom teknik- och logistikbranschen är Pavlov ansvarig för att övervaka intäktsgenereringsstrategier och utveckla partnerskap med nyckelkunder och partners. Hans ledarskap har varit avgörande för Transmetrics framgång med att erbjuda innovativa lösningar som hjälper logistikföretag att automatisera och optimera sina containerhanteringsprocesser för ökad effektivitet och lönsamhet.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Fordon / elbilar, Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• ChartPrime. Höj ditt handelsspel med ChartPrime. Tillgång här.
• BlockOffsets. Modernisera miljökompensation ägande. Tillgång här.
• Källa: https://logisticsmatter.com/data-visibility-and-predictive-analytics-whats-in-store-for-logistics-companies-in-2023/