Erweiterte Datenanalyse zur Optimierung von Transportwegen

Eine der größten Herausforderungen für jedes Unternehmen, das Transporte verwaltet, ist die Optimierung seiner Routen. Es ist notwendig, ein optimales Gleichgewicht zwischen der Dienstleistung, die für den Kunden erbracht wird und den Kosten zu finden, die durch die Ausführung dieser Dienstleistung entstehen. Das Hauptziel ist die größtmögliche Rentabilität beim Warentransver.

Um diese Gewinnoptimierung zu erreichen, ist es notwendig, von der Suche nach der besten Kombination von Mitteln und Lasten auszugehen, wobei alle äußeren Bedingungen und Einschränkungen, die diesen Prozess umgeben, berücksichtigt werden müssen. Diese Aufgabe erfordert ein hohes Maß an Wissen über den Sektor, den Markt, die Mittel, die Arten von Lasten, die Bedürfnisse unserer Kunden etc. da jedes Puzzleteil den Einbau des nächsten bedingt.

Die Analyse all dieser Variablen ist oft ein langwieriger Prozess für Verkehrsmanager, die sich auf Marktoptimierungswerkzeuge verlassen, mit Mängeln bei der Anwendung der richtigen Informationskombinationen, um das Beste aus dem Dienst herauszuholen. Es gibt viele Variablen und Daten, die berücksichtigt werden müssen, so dass die Instrumente zur Optimierung der Transportwege mindestens Folgendes erfordern

  • Integration mit verschiedenen Datenquellen, um alle notwendigen Informationen zu erhalten
  • Fähigkeit, Daten sowohl im Stapel- als auch im Streaming-Verfahren zu verarbeiten, in einer sich ändernden und ständig wechselnden Umgebung wie dem Transportwesen
  • Leistungsstarke und intuitive Benutzeranzeigen
  • Agile und nutzerfreundliche Funktionalitäten, um sie effizient zu nutzen

Was sind die Schritte zur Optimierung der Transportwege?

Die Erfahrungen von LIS Solutions bei der Entwicklung von Projekten zur Verbesserung von Transportprozessen haben es uns ermöglicht, die komplexe Kasuistik des Sektors zu kennen und fünf Phasen für die Behandlung und Analyse der großen Datenmengen, die sie erzeugen, festzulegen:

  • Phase 1: Es ist notwendig, eine Analyse der aktuellen Situation durchzuführen, eine vollständige Vision des Unternehmens zu haben, mit allen Bedingungen und Einschränkungen, die es betreffen können.
  • Phase 2: Studien der dem Unternehmen zur Verfügung stehenden Daten. An dieser Stelle ist es notwendig, die einzubeziehenden Variablen und die Quellen, aus denen die Informationen bezogen werden sollen, zu definieren.
  • Phase 3: Modellierung aller Daten, Definition der für ihre Entwicklung notwendigen Infrastruktur und Architektur sowie der im Automatisierungsprozess abzudeckenden Funktionalitäten. An diesem Punkt wird dem Modell künstliche Intelligenz zur Verfügung gestellt.
  • Phase 4: Entwicklung der Visualisierungsumgebung, entweder in den Tools des Kunden oder durch integrale Entwicklungen durch das LIS Solutions Team.
  • Phase 5: Implementierung und Validierung der Lösung am Zielort.

Was sind die technischen Auswirkungen eines Routenoptimierungsprojekts?

Wie wir sehen, ist das Erreichen des Endziels, die Optimierung der Transportkanäle, ein langer Weg, der notwendigerweise ein hohes Maß an technischer Spezialisierung erfordert, um das Projekt und die definierten Entwicklungen anzugehen, sowie ein großes Wissen über den Sektor und das Geschäft, um Analyse und Ergebnisse miteinander zu verbinden. Innerhalb dieses Rahmens gibt es besonders komplexe und heikle Aspekte, die mit gemeinsamen multidisziplinären Kunden-LIS-Teams definiert werden müssen, die sich wie folgt zusammenfassen lassen

  • Analyse aller interner Datenquellen: Tabellen, Entitäten, Informationsvolumen, Korrelationen, etc.
  • Analyse der Einschränkungen und Bedingungen des Geschäfts des Kunden: Schlüssel für eine gute Optimierung und Planung.
  • Kenntnis der Vorschriften, die den Straßenverkehr auf europäischer Ebene betreffen, um „exogene“ Beschränkungen und Bedingungen berücksichtigen zu können.
  • Untersuchung und Analyse der einzubeziehenden externen Datenquellen, mit der damit verbundenen technischen Komplexität, insbesondere bei der Integration und Erfassung solcher Daten: Verkehr, Wetter, Frachttaschen usw.
  • Untersuchung, Definition und Entwicklung der Algorithmen, die als Unterstützung für den Verkehrsmanager optimale Ergebnisse bieten, unter Berücksichtigung aller oben genannten technischen, sektoralen und geschäftlichen Punkte.
  • Definition zusammen mit dem Kunden der endgültigen Visualisierungen oder Funktionalitäten des Projekts, sofern diese nicht auf Client-Tools (BI-Tools, TMS, Markt- oder eigene Planer, etc.) erstellt werden.

Der Kunde ist somit in der Lage, ein Projekt zur Optimierung seiner Routen umzusetzen, das ihm, wie eingangs erwähnt, ermöglicht, die Betriebskosten zu senken und gleichzeitig das Serviceniveau für den Kunden zu erhöhen.

Was bieten fortgeschrittene Analytik und künstliche Intelligenz?

Durch die Analyse der Daten, die aus dem Unternehmen, dem Sektor, der Umwelt, dem sozio-politischen Klima, externen Eventualitäten und anderen vordefinierten Variablen gewonnen werden, können Verbesserungen aus verschiedenen Perspektiven der Geschäftstätigkeit des Kunden erreicht werden, die so vielfältig sind, wie es Dienstleistungen oder Transportvertikalen gibt. Bei Modellen, bei denen der Ablauf mit der Sammlung, Klassifizierung und Weiterleitung von den Plattformen zu den endgültigen Übergabepunkten stärker standardisiert ist, wird der Verbesserungsprozess zu Beginn des Betriebs gesehen und kann periodisch optimiert werden, wenn Lerntechniken auf das entwickelte Werkzeug angewandt werden, die es ihm ermöglichen, Verbesserungsvorschläge zu unterbreiten.

In Modellen, in denen es einen täglichen Zeitplan mit „Schließzeiten“ für die Entgegennahme von Bestellungen gibt, wird die generische Planung mit allen Variablen, die in das Modell aufgenommen werden sollen, verbessert. Es könnte sogar möglich sein, den Prozess zu automatisieren, so dass das System zu gegebener Zeit automatisch gestartet wird und die Ergebnisse den Verkehrsleitern zur Überwachung, Änderung und Annahme vorgeschlagen werden.

Wenn andererseits das Planungs- oder Zuteilungsmodell kontinuierlich und zufällig ist, sollte das System stets auf neue Lasten achten und die Zuteilungen kontinuierlich optimieren, um für jede erhaltene Last spezifische Vorschläge zu unterbreiten. In diesem Fall holt der Manager in seinem Gremium Vorschläge ein, die angenommen oder besseren Optionen zugewiesen werden, um die Rentabilität und den Service auf den Strecken zu verbessern. Dieses Modell erfordert ein komplexeres Lernen und mehr Intelligenz, und muss kontinuierlich sein, aber es wird uns große Ergebnisse bei der Verbesserung der Kosten bieten.

Schlussfolgerungen

Es liegt auf der Hand, dass der Prozess der Optimierung und Planung von Routen in einem Unternehmen, das den Transport verwaltet, kritisch und strategisch ist, so dass Verbesserungsprojekte in diesem Bereich ebenfalls kritisch sind und daher ein hohes Maß an technischen und sektoralen/geschäftlichen Kenntnissen erfordern, die wir mit Kunden-LIS-Solutions-Partnerschaften erreichen.

Diese erschöpfende Analyse wird eine enorme Menge an zu verarbeitenden Informationen liefern, die sich aus der großen Mengen der erzeugten Daten ableiten lassen, was in einer Umgebung, in der sowohl Lasten als auch Mittel in Bewegung sind, äußerst wichtig ist. Im Transportsektor ist die Rückverfolgbarkeit lebenswichtig und erfordert eine Datenverarbeitung in Echtzeit, die Berechnung präziser geschätzter Ankunftszeiten oder sogar Änderungen der vorherigen Planung. Hier macht Big Data Sinn.

Neben der Bereitstellung von Intelligenz für das System, das Verkehrsmanager unterstützt, ist es entscheidend, die Einschränkungen und Zwänge zu kennen, die für den Entscheidungsalgorithmus und das zu implementierende Lernmodell gelten.

Auch die Definition der Architektur und Infrastruktur ist komplex und muss die in Zukunft erforderliche Skalierbarkeit und Flexibilität berücksichtigen. In gleicher Weise macht die Fähigkeit zu integralen Entwicklungen oder auf Kundeninstrumenten den technologischen Verbündeten, der für diese Art von Projekten zur Verfügung steht, ebenfalls strategisch.

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