بر اساس نظرسنجی انجام‌شده توسط شرکت DHL حدود 73 درصد از شرکتها معتقدند که علوم داده به‌طور قابل‌توجهی عملیات زنجیره تامین آن‌ها را بهبود خواهد بخشید. این آمار نشان‌دهنده افزایش آگاهی و پذیرش اهمیت علوم داده در بهینهسازی زنجیره تامین است.
شرکتها همواره به‌دنبال راهکارهایی برای بهبود فرآیندهای زنجیره تامین خود هستند تا بهره‌وری را افزایش داده و هزینه‌ها را کاهش دهند. در این مسیر، علوم داده به‌عنوان ابزاری کلیدی وارد میدان شده است. علوم داده با ارائه ابزارها و روش‌های پیشرفته‌ای مانند تحلیل دادههای کلان، مدلسازی پیشبینی و بهینهسازی فرآیندها، توانایی تحول در زنجیره تامین را دارد.
با استفاده از علوم داده، مدیران زنجیره تامین میتوانند دید بهتری نسبت به عملیات خود پیدا کرده، فرآیندهایشان را بهینهسازی کنند و در نهایت فرصت‌های بهبود را شناسایی نمایند.
اکنون قصد داریم به بررسی نقطه تلاقی علوم داده و مدیریت زنجیره تامین بپردازیم و نشان دهیم که چگونه میتوان با استفاده از این علم، زنجیره تامین را به سطحی بالاتر ارتقا داد.
در سال 2006 یک دانشمند علوم داده و ریاضیدان بریتانیایی بنام کلایو همبی (Clive Humby) گفت:
"دیتا نفت جدید است" (Data is the new oil)!
این‌گونه بود که توجه کشورها و شرکت‌های بزرگ، بر اهمیت داده‌ها چندین برابر شد. اما سوال اصلی اینجاست: این نفت جدید، در صنعت لجستیک و بهینهسازی زنجیره تامین، چه نقشی دارد؟
در این مقاله از تیپاکس همراه ما باشید تا با اهمیت کلان‌داده‌ها و دیتا ساینس در صنعت لجستیک و زنجیره تامین کالاها آشنا شویم.
علم داده (Data Science) چیست؟ کلان داده (Big Data) یعنی چه؟
دیتا ساینس شاخه‌ای از علوم کامپیوتر، آمار و ریاضیات است که به مطالعه، تحلیل و استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌ها می‌پردازد. این علم ترکیبی از مهارت‌های تحلیلی، برنامه‌نویسی و دانش موضوعی است که برای حل مسائل پیچیده و پیشبینی روندها استفاده میشود.
اما کلان‌داده به مجموعه داده‌هایی اطلاق میشود که اندازه، سرعت یا تنوع آن‌ها فراتر از توانایی سیستم‌های سنتی مدیریت داده است. این داده‌ها با ویژگی‌هایی نظیر حجم زیاد، سرعت بالا و تنوع گسترده شناخته می‌شوند.
رشد فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی، شبکه‌های اجتماعی و اینترنت اشیا، پیچیدگی و مقیاس کلان‌داده‌ها را به‌طور قابل‌توجهی افزایش داده است.
داده‌ها در حالت اولیه خود شبیه به الماس خام هستند؛ هرچند ارزش ذاتی دارند اما بدون پردازش هدفمند و منسجم، فاقد کارایی عملی‌اند، همان‌طور که یک الماس خام برای استفاده در جواهرات نیاز به تراش دارد.
ارزش داده‌ها زمانی آشکار میشود که با تخصص و تجربه ترکیب شده و از طریق تحلیل‌های کلان‌داده به دانش قابل‌استفاده تبدیل شوند.
این فرآیند، اطلاعات خام را به بینش‌های ارزشمندی تبدیل میکند که میتوانند در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و عملیاتی نقش کلیدی ایفا کنند.
تحلیل مقادیر عظیم داده‌ها میتواند الگوهای گذشته را شناسایی کند، تغییرات وضعیت موجود را به‌صورت لحظه‌ای ردیابی نماید و پیش‌بینی‌های دقیقی برای آینده ارائه دهد. در این فرآیند، داده‌ها به دو دسته ساختار‌یافته (structured data) و غیر‌ساختار‌یافته (unstructured data) تقسیم می‌شوند:
-
دادههای ساختار‌یافته: شامل اطلاعات عددی مشخصی هستند که از سیستم‌های عملیاتی مرسوم استخراج می‌شوند و در قالبی از پیش تعیین‌شده و قابل جست‌وجو ذخیره می‌گردند. این داده‌ها کاملاً سازمان‌یافته بوده و بلافاصله برای ارائه اطلاعات در مورد شاخص‌های کلیدی داخلی سازمان قابل استفاده‌اند.
-
دادههای غیر ساختار‌یافته: از منابع پراکنده و متنوعی مانند دادههای حرکتی وسایل نقلیه، اطلاعات ترافیکی، پیش‌بینی‌های اقتصادی، رفتار کاربران در فضای آنلاین یا پست‌های شبکه‌های اجتماعی جمع‌آوری می‌شوند. این نوع داده‌ها نیازمند فرآیند پاک‌سازی و آماده‌سازی پیش از تحلیل و تفسیر هستند.
همان‌طور که گفتیم، داده‌ها در ابتدا شبیه مواد خامی مانند الماس‌های تراش نخورده‌اند؛ اگرچه ارزش ذاتی دارند اما بدون پردازش سیستماتیک نمی‌توانند به دارایی ارزشمندی تبدیل شوند!
کلان‌داده‌ها در صنعت لجستیک؛ چرا ضروری است و چگونه کمک میکند؟
در صنعت لجستیک، هر فرآیند و حرکتی منبعی از دادههای ارزشمند است. از جابه‌جایی کالاها و محصولات گرفته تا عملیات سیستم‌های حملونقل، اطلاعاتی جمع‌آوری میشود که میتواند ذخیره و تحلیل شود.
این داده‌ها نه‌تنها تصویری از عملکرد فعلی ارائه می‌دهند، بلکه با تحلیل آن‌ها میتوان به پیشبینی آینده و خودکارسازی فرآیندها دست یافت.
تحلیل دادههای کلان، شفافیت زنجیره تامین را افزایش داده و ابزارهای بهتری برای تصمیم‌گیری در اختیار مدیران قرار می‌دهد.
این شفافیت امکان بهینهسازی استراتژیک در هر مرحله از زنجیره تامین را فراهم میکند و درنتیجه سطح خدمات‌رسانی به مشتریان را به شکل قابل‌توجهی بهبود می‌بخشد.
به‌عنوان مثال، میتوان از چیدمان هوشمند پالت‌ها در انبارها تا پاسخ‌دهی سریعتر و دقیقتر به مشکلات مشتریان به بهره‌وری بیشتری دست یافت.
یکی از بزرگترین فرصت‌های تحلیل دادههای کلان در لجستیک، ارائه نمای کلی و لحظه‌ای از وضعیت مراکز لجستیکی یا مراحل حملونقل و زنجیره تامین است.
این کار با پردازش دادههای حسگرها ممکن میشود که اطلاعات دقیقی از موقعیت وسایل نقلیه و وضعیت آن‌ها ارائه می‌دهد.
مثلا مشخص میشود آیا وسیله‌ای در حال استفاده است، نیاز به تعمیر دارد، یا باید برای نگهداری برنامهریزی شود. حتی تجهیزات آسیب‌دیده نیز پیش از خرابی کامل شناسایی می‌شوند که این امر از توقف غیرمنتظره عملیات جلوگیری میکند.
به‌طور کلی، دادههای کلان میتوانند شفافیت را برای شرکت‌های لجستیکی فراهم کنند و به بهبود فرآیندهای انبارداری، حملونقل و استفاده بهینه از تجهیزات و امکانات کمک کنند. نتیجه این کار، افزایش طول عمر تجهیزات، کاهش هزینه‌ها و بهبود کارایی کلی عملیات است.
فرصت های شغلی علوم داده در حوزه زنجیره تامین
علم داده به یکی از مهارت‌های ضروری و پرتقاضا در دنیای امروز تبدیل شده است، به‌ویژه در حوزه زنجیره تامین! طبق تحقیقات اخیر، بسیاری از شرکتها به‌طور فعال به‌دنبال متخصصانی هستند که بتوانند از توانایی‌های علوم داده برای بهینهسازی فرآیندها و کاهش هزینه‌ها استفاده کنند.
این تقاضا به حدی افزایش یافته که علوم داده اکنون به یکی از مهارت‌های کلیدی برای پیشرفت حرفه‌ای در زنجیره تامین تبدیل شده است.
براساس گزارش اداره آمار کار آمریکا، اشتغال در حوزه تحلیلگران تحقیقات عملیاتی (operations research analysts) که شباهت زیادی به نقش دانشمندان داده در مدیریت زنجیره تامین دارد، بین سال‌های 2020 تا 2030 با رشد چشمگیر 25 درصد مواجه خواهد شد! این میزان رشد که بسیار فراتر از میانگین رشد سایر مشاغل است، بیانگر اهمیت روزافزون این حرفه در صنایع مختلف است.
این موضوع نشان می‌دهد که علوم داده نه‌تنها نقشی کلیدی در بهینهسازی زنجیره تامین دارد، بلکه فرصت‌های شغلی گسترده‌ای را برای افراد علاقه‌مند به این حوزه ایجاد کرده است.
این مشاغل از تحلیلگر داده گرفته تا مشاوران زنجیره تامین را شامل میشود. هرکدام از این موقعیت‌ها نقش خاصی در بهبود کارایی و کاهش هزینه‌ها دارند.
-
تحلیلگران داده (data analysts): این افراد مسئول جمع‌آوری، مدیریت و تحلیل داده‌ها هستند. آن‌ها با ارائه گزارش‌ها و بینش‌های دقیق، به تصمیم‌گیری‌های بهتر در زنجیره تامین کمک می‌کنند.
-
مشاوران زنجیره تامین (supply chain consultants): این کارشناسان با استفاده از دانش علوم داده و تحلیل‌های استراتژیک، به شرکتها کمک می‌کنند تا فرآیندهای زنجیره تامین خود را بهینه کرده و استراتژی‌های کارآمدتری ارائه دهند.
-
برنامه‌ریزان تقاضا (demand planners): این متخصصان از داده‌ها برای پیشبینی تقاضای مشتریان استفاده می‌کنند. پیشبینی دقیق تقاضا باعث میشود شرکتها موجودی مازاد یا کمبود نداشته باشند و به نیازهای بازار سریعتر پاسخ دهند.
-
مدیران موجودی (inventory managers): با استفاده از داده‌ها، این افراد سطح موجودی را بهینهسازی کرده و ضایعات را کاهش می‌دهند. این کار تاثیر مستقیمی بر کاهش هزینههای نگهداری و افزایش بهره‌وری دارد.
-
تحلیلگران حملونقل (transportation analysts): این متخصصان با تحلیل داده‌ها، بهترین مسیرها و روش‌های حملونقل را شناسایی می‌کنند. نتیجه این تحلیل‌ها کاهش هزینههای حملونقل و افزایش سرعت تحویل کالا است.
-
تحلیلگران ریسک (risk analysts): ریسک‌ها یکی از چالش‌های مهم زنجیره تامین هستند. این تحلیلگران با شناسایی خطرات بالقوه و طراحی راهکارهای کاهش ریسک، از آسیب‌های جدی به کسب‌وکارها جلوگیری می‌کنند.
طبق آمار Glassdoor، یک دانشمند داده در زنجیره تامین در ایالات متحده میتواند انتظار داشته باشد سالانه به‌طور متوسط حدود 113,645 دلار درآمد کسب کند. این مبلغ شامل حقوق پایه 91,750 دلار در سال است و حدود 21,895 دلار به‌عنوان پاداش‌ها و مزایای اضافی (مانند پاداش نقدی، کمیسیون، انعام و سود مشارکتی) به آن افزوده میشود.
8 کاربرد مهم دیتا ساینس در لجستیک و فرآیندهای زنجیره تامین
علوم داده به کمک ابزارها و روش‌های پیشرفته‌ای مانند تحلیل پیشبینی، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، انقلابی در مدیریت زنجیره تامین ایجاد کرده است. این تکنیک‌ها میتوانند به شرکتها کمک کنند تا تقاضا را با دقت بیشتری پیشبینی کنند، سطح موجودی را بهینهسازی نمایند، هزینههای حملونقل را کاهش دهند و در نهایت، بهره‌وری کلی زنجیره‌تامین را بهبود بخشند.
در این بخش، به بررسی 8 کاربرد کلیدی علوم داده در زنجیره‌تامین می‌پردازیم و نشان می‌دهیم که چگونه این فناوری میتواند به کسب‌وکارها کمک کند تا دید عمیق‌تری نسبت به فرآیندهای خود پیدا کنند، هزینه‌ها را کاهش داده و سرعت و دقت را افزایش دهند و در نهایت رضایت مشتریان را به‌طور چشمگیری بهبود بخشند.
پیشبینی تقاضا (Demand Forecasting)
یکی از مهم‌ترین کاربردهای علوم داده در زنجیره تامین، پیشبینی دقیق تقاضا، کنترل موجودی و مدیریت انبارها است. با بهره‌گیری از تحلیل دادههای فروش گذشته، الگوهای آبوهوایی، روندهای شبکه‌های اجتماعی و دیگر عوامل خارجی، متخصصان زنجیره تامین میتوانند رفتار تقاضای آینده را با دقت بسیار بالایی پیشبینی کنند.
این توانایی نه‌تنها به سازمان‌ها امکان می‌دهد که سطح موجودی خود را بهینهسازی کرده و هزینههای اضافی ناشی از انبارداری یا کمبود کالا را کاهش دهند، بلکه منجر به افزایش رضایت مشتریان نیز میشود.
استفاده از فناوری‌های پیشرفته مانند تحلیل‌های پیشبینی و الگوریتمهای یادگیری ماشین، سازمان‌ها را قادر می‌سازد که پیش‌بینی‌های خود را بر اساس دادههای لحظه‌ای و به‌روزرسانی‌شده اصلاح کنند.
این رویکرد پویا به آن‌ها امکان می‌دهد که در برابر تغییرات ناگهانی بازار، مانند افزایش یا کاهش تقاضا، سریعتر واکنش نشان دهند و انعطاف‌پذیری بیشتری داشته باشند.
بهینهسازی مسیر (Route Optimization)
بهینهسازی مسیر فقط به‌معنای پیدا کردن کوتاه‌ترین راه از نقطه A به نقطه B نیست! بلکه هدف آن، کاهش هزینههای حملونقل، بهبود زمان تحویل کالاها و کاهش اثرات زیستمحیطی است. با پیشرفت فناوری و ظهور علوم داده، اکنون این فرآیند به سطح جدیدی از دقت و کارایی رسیده است.
برای محاسبه بهترین مسیر ممکن برای یک وسیله‌نقلیه با بار مشخص، عواملی مانند اطلاعات وسیله‌نقلیه، دادههای محصول، GPS، شرایط جوی و حتی برنامهریزی شیفت رانندگان در نظر گرفته می‌شوند.
دیتا ساینتیست‌ها با ترکیب این متغیرها، الگوریتمهای پیشرفته‌ای طراحی می‌کنند که مسیرهای بهینه را شناسایی می‌کنند. این الگوریتم‌ها عواملی همچون مسافت کوتاه‌تر، ترافیک کمتر و زمان تحویل دقیقتر را در نظر می‌گیرند.
شایان ذکر است که بهترین مسیر لزوماً سریع‌ترین مسیر نیست! ملاحظات امنیتی نیز نقش مهمی ایفا می‌کنند. به‌عنوان مثال، برای کالاهای حساس به ضربه، مسیرهایی انتخاب می‌شوند که از جاده‌های ناهموار مانند سنگفرش‌ها دور باشند.
نتیجه این فرآیند چیست؟ سازمان‌ها میتوانند هزینههای حملونقل خود را به‌شکل چشمگیری کاهش دهند، زمان تحویل کالاها را بهینه کنند و در عین حال، با کاهش مصرف سوخت و انتشار گازهای گلخانه‌ای، گامی مهم در راستای مسئولیت اجتماعی و حفظ محیطزیست بردارند.
بهینه سازی موجودی (Inventory Optimization)
مدیریت موجودی یکی از حیاتی‌ترین و در عین‌حال پیچیده‌ترین جنبه‌های زنجیره تامین است. موجودی بیش‌ازحد نه‌تنها سرمایه شرکت را درگیر میکند، بلکه باعث افزایش هزینههای نگهداری و احتمال اتلاف منابع میشود. از سوی دیگر، کمبود موجودی میتواند به از دست‌دادن فرصت‌های فروش، نارضایتی مشتریان و کاهش درآمد منجر شود.
اینجاست که علوم داده وارد عمل میشود. با کمک الگوریتمهای پیشرفته و تحلیل داده‌ها، دانشمندان داده میتوانند راه‌حل‌های هوشمندانه‌ای برای مدیریت موجودی ارائه دهند.
آن‌ها با بررسی دقیق دادههای فروش، زمان تحویل تامین‌کنندگان و پیش‌بینی‌های دقیق تقاضا، سطح بهینه‌ای از موجودی را تعیین می‌کنند. این بهینهسازی نه‌تنها از کمبود موجودی و به‌تبع آن از دست‌رفتن فروش جلوگیری میکند، بلکه به کاهش موجودی اضافی و هزینههای مرتبط کمک میکند.
مدیریت ریسک (Risk Management)
مدیریت ریسک نقش کلیدی در شناسایی تهدیدهای احتمالی در زنجیره تامین و تدوین برنامه‌های جایگزین برای کاهش این تهدیدها دارد.
علوم داده با فراهم‌آوردن ابزارهای پیشرفته تحلیل و پیشبینی، به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا خطراتی مانند اختلال در جریان کالا، تاخیر در تحویل، یا تغییرات ناگهانی در بازار را به‌طور مؤثر شناسایی کنند.
با تحلیل دادههای مختلف از منابع متعدد، شرکتها میتوانند اطلاعات ارزشمندی درباره نقاط ضعف زنجیره تامین خود به‌دست آورند و با اقدامات پیشگیرانه، از بروز مشکلات بزرگ جلوگیری کنند.
این رویکرد نه‌تنها به تضمین تداوم کسب‌وکار کمک میکند، بلکه باعث کاهش هزینه‌ها و افزایش انعطاف‌پذیری در برابر تغییرات غیرمنتظره نیز میشود.
علاوه بر این، به‌کارگیری علوم داده در مدیریت ریسک، بهبود فرآیندهای کنترل کیفیت را ممکن می‌سازد.
با شناسایی سریع مشکلات کیفی، کاهش زمان توقف و بهینهسازی فرآیندهای تولید، سازمان‌ها میتوانند از کاهش تولید و از دست‌دادن درآمد جلوگیری کنند.
مدیریت تامین کنندگان (Supplier Management)
یکی از ارکان حیاتی در مدیریت زنجیره تامین، مدیریت تامین‌کنندگان است.
در این حوزه، علوم داده نقش قابل‌توجهی در بهبود عملکرد و تصمیم‌گیری هوشمندانه ایفا میکند.
با تحلیل دقیق دادههای مربوط به تامین‌کنندگان، مانند زمان تحویل کالا، میزان کیفیت محصولات، هزینه‌ها و میزان تطابق با قراردادها، میتوان عملکرد هر تامین‌کننده را به‌طور کامل ارزیابی کرد.
این تحلیل‌ها به سازمان‌ها کمک میکند تا تصویری شفاف از تامین‌کنندگان خود به دست آورند و بتوانند میان تامین‌کنندگان برتر و ضعیف تفاوت قائل شوند.
بر اساس این اطلاعات، امکان بازنگری در قراردادها، تعیین استانداردهای جدید و شناسایی فرصت‌هایی برای همکاری‌های استراتژیک فراهم میشود.
برای مثال، سازمان‌ها میتوانند با تامین‌کنندگانی که عملکرد بهتری دارند، قراردادهای بلندمدت‌تر یا با شرایط بهتر تنظیم کنند و در مقابل، برای تامین‌کنندگانی که از استانداردها فاصله دارند، برنامه‌های بهبود یا حتی جایگزینی در نظر بگیرند.
برنامه ریزی ظرفیت (Capacity Planning)
در مدیریت لجستیک، عواملی مانند وسایل نقلیه، فضای ذخیره‌سازی و نیروی انسانی نقش اساسی در تعیین میزان ظرفیت عملیاتی دارند.
اگر این عوامل به درستی مدیریت نشوند، میتوانند منجر به کاهش بهره‌وری، افزایش هزینه‌ها یا افت کیفیت خدمات شوند. اما تحلیل دادههای کلان به‌عنوان یک ابزار نوآورانه، این چالش‌ها را به فرصت تبدیل میکند.
با کمک تحلیل دادههای کلان میتوان اطلاعات مربوط به استفاده و دسترسی به این منابع را در هر مرحله از فرآیند لجستیک و در شرایط مختلف تقاضا بررسی و مقایسه کرد.
این فرآیند، امکان پیشبینی دقیق ظرفیت‌ها را فراهم میکند. به‌عنوان مثال، ظرفیت ماشین‌آلات و وسایل نقلیه میتواند با ظرفیت نیروی انسانی هماهنگ شود یا تعداد وسایل نقلیه موجود با توجه به زمان‌های اوج تقاضا برنامهریزی گردد.
یکی از دستاوردهای مهم این فناوری، جلوگیری از مشکلات ناشی از ظرفیت‌های غیرمتوازن است.
ظرفیت بیش‌ازحد، هزینههای اضافی را به‌همراه دارد، درحالی‌که کمبود ظرفیت باعث کاهش سرعت و کیفیت خدمات میشود و میتواند نارضایتی مشتریان را به دنبال داشته باشد.
تحلیل بخش بندی مشتریان برای بهینه سازی زنجیره تامین با استفاده از تکنیک های کلاسترینگ
تحلیل بخش‌بندی مشتریان (Customer segmentation analysis) یکی از ابزارهای کلیدی است که به شرکتها کمک میکند تا نیازها و ترجیحات متنوع مشتریان خود را درک کنند و فرآیندهای زنجیره تامین را متناسب با این نیازها طراحی و بهینهسازی کنند.
تکنیک‌های خوشه‌بندی یا کلاسترینگ (Clustering) به‌عنوان یکی از روش‌های پیشرفته تحلیل داده، این امکان را فراهم می‌آورند که مشتریان با ویژگی‌های مشابه، مانند الگوی خرید، حجم تقاضا یا نیازهای خاص، در گروه‌های مشخص یا خوشه‌ها دسته‌بندی شوند. این دسته‌بندی به شرکتها کمک میکند تا راهکارهای منحصربه‌فردی برای هر گروه ارائه دهند، مانند بهینهسازی موجودی، زمان‌بندی دقیقتر تحویل و ارائه خدمات سفارشی برای هر دسته از مشتریان.
بهینهسازی زنجیره تامین بر اساس شناخت دقیق ترجیحات مشتریان میتواند نتایج چشمگیری داشته باشد، از جمله: بهبود سطح خدمات (ارائه پاسخ سریعتر و دقیقتر به مشتریان)، کاهش هزینه‌ها (حذف فرآیندهای غیرضروری و تخصیص بهینه منابع)، افزایش کارایی زنجیره تامین (کاهش زمان تحویل و بهبود مدیریت موجودی).
ردیابی و نظارت لحظه ای بر محموله ها با استفاده از حسگرهای اینترنت اشیا (IoT) و تحلیل داده ها
ردیابی و نظارت لحظه‌ای بر محموله‌ها (Real-Time Tracking and Monitoring of Shipments) یکی از فناوری‌های پیشرفته‌ای است که انقلابی در مدیریت زنجیره تامین ایجاد کرده است. این فرآیند به شرکتها اجازه می‌دهد تا در هر لحظه از موقعیت و وضعیت محموله‌های خود اطلاع داشته باشند، که میتواند به بهبود زمان تحویل، افزایش رضایت مشتریان و کاهش هزینههای اضافی منجر شود.
با استفاده از حسگرهای اینترنت اشیا (IoT)، اطلاعات دقیقی مانند دما، رطوبت، موقعیت جغرافیایی و حتی شرایط محیطی محموله در زمان واقعی جمع‌آوری و ارسال میشود. این داده‌ها سپس از طریق تحلیل‌های پیشرفته بررسی شده و در صورت بروز هرگونه مشکل یا تاخیر، اقدامات اصلاحی فوری امکان‌پذیر میشود.
به‌عنوان مثال، اگر دمای یک محموله حساس تغییر کند یا محموله از مسیر برنامهریزی شده منحرف شود، سیستم هشدار می‌دهد و مدیران میتوانند برای رفع مشکل اقدام کنند.
3 ایده جذاب برای اجرایی کردن پروژه‌های مربوط به دیتا در زنجیره تامین
اگر علاقه دارید با نقش و کاربرد علوم داده در مدیریت زنجیره‌تامین در صنعت لجستیک آشنا شوید، دیدن پروژه‌های واقعی بهترین روش است.
این پروژه‌ها نه‌تنها دانش شما را در این زمینه عمیق‌تر می‌کنند، بلکه مهارت‌های ارزشمندی را برای ورود به این حوزه جذاب به شما ارائه می‌دهند.
در ادامه ایده‌هایی برای پروژه‌های علوم داده در زنجیره‌تامین همراه با مثال‌های کاربردی آورده شده است که میتوانند الهام‌بخش شما باشند.
پیشبینی تقاضا برای کالاهای فاسدشدنی
یکی از چالش‌های بزرگ در مدیریت زنجیره تامین کالاهای فاسدشدنی، مانند میوه‌ها، سبزیجات تازه و محصولات لبنی، پیشبینی دقیق تقاضا است!
این کالاها به دلیل عمر کوتاه نگهداری، نیازمند برنامهریزی دقیق برای جلوگیری از هدررفت و افزایش بهره‌وری هستند.
با طراحی یک مدل پیشرفته یادگیری ماشین، میتوان تقاضای این محصولات را با دقت بیشتری پیشبینی کرد.
این مدل، عوامل کلیدی مانند فصلی بودن تقاضا، الگوهای آبوهوایی، رفتار مصرف‌کننده و حتی دادههای فروش گذشته را تحلیل کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه می‌دهد.
مثال: تصور کنید که یک فروشگاه زنجیره‌ای می‌خواهد تقاضای توت‌فرنگی را برای فصل تابستان پیشبینی کند. مدل یادگیری ماشین میتواند بر اساس اطلاعاتی مانند دمای هوا، تعطیلات ملی، روندهای مصرف‌کننده در سال‌های گذشته و حتی تبلیغات اخیر، تقاضای واقعی را برآورده کند.
نتیجه استفاده از این فناوری، مدیریت بهینه موجودی، کاهش ضایعات و افزایش سودآوری است.
پروژه بهینهسازی موجودی کالا با استفاده از علوم داده
این پروژه بر توسعه یک مدل پیشبینی متمرکز است که به کسب‌وکارها کمک میکند سطح موجودی کالاهای خود را بهینه کنند.
هدف اصلی این است که ضمن کاهش هزینههای ذخیره‌سازی و مدیریت انبار، از وجود کافی کالا برای تامین نیاز مشتریان اطمینان حاصل شود.
این مدل با استفاده از دادههای تاریخی و تحلیل‌های پیشرفته، الگوهای تقاضا را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه می‌دهد.
مثال: تصور کنید یک فروشگاه خرده‌فروشی قصد دارد تقاضای یک محصول خاص، مانند لپ‌تاپ را پیشبینی کند. با استفاده از این مدل، فروشگاه میتواند موجودی خود را به گونه‌ای تنظیم کند که در زمان تقاضای بالا، موجودی کافی داشته باشد و از طرفی، از انبار شدن بیش‌ازحد کالا و هزینههای اضافی جلوگیری کند.
پروژه بهینهسازی زنجیره تامین با استفاده از علوم داده
با طراحی و توسعه یک مدل یادگیری ماشین میتوان شبکه زنجیره تامین را به‌طور چشمگیری بهینه کرد.
این مدل با استفاده از دادههای موجود، مسیرهای حملونقل و تحویل کالا را تحلیل کرده و بهترین و کارآمدترین مسیرها را برای کاهش هزینه‌ها و صرفه‌جویی در زمان شناسایی میکند.
همچنین این مدل قادر است نیازهای موجودی را در هر مرحله از زنجیره پیشبینی کرده و از کمبود یا انباشت غیرضروری کالا جلوگیری کند.
مثال: تصور کنید یک شرکت تحویل غذای آنلاین قصد دارد خدمات خود را ارتقا دهد. با استفاده از این مدل یادگیری ماشین، میتوان میزان تقاضا را در مناطق مختلف پیشبینی کرد و با بهینهسازی مسیرهای تحویل، زمان ارسال غذا را کاهش داد و هزینههای عملیاتی را به حداقل رساند. برای مثال، مدل میتواند تشخیص دهد که کدام مسیرها در ساعات شلوغی ترافیک کمتر دارند یا نیاز به چه مقدار موجودی در انبارها برای تامین سریع سفارش‌ها است.
آینده علوم داده در صنعت لجستیک و زنجیره تامین کالاها
بر اساس نظرسنجی انجام‌شده توسط مؤسسه تحقیقاتی Gartner، حدود 48 درصد از کسب‌وکارهای فعال در حوزه زنجیره تامین و لجستیک اعلام کرده‌اند که قصد دارند در علوم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سرمایه‌گذاری کنند!
لجستیک به‌عنوان یکی از حوزه‌هایی که به‌شدت به داده متکی است، بستری ایده‌آل برای بهره‌گیری از دادههای کلان محسوب میشود.
حرکت به‌سمت استفاده جامع و هوشمند از دادههای کلان، نه‌تنها یک انتخاب منطقی بلکه ضرورتی برای آینده این صنعت است.
آینده مدیریت زنجیره تامین در گرو استفاده از فناوری‌های داده‌محور و تحلیل‌های پیشرفته است.
علوم داده میتواند فرآیندها را متحول کند، دید عمیق‌تری نسبت به عملکردها ایجاد کند و امکان شناسایی فرصت‌های پنهان بهبود را فراهم سازد.
شرکت‌هایی که از این فناوری استقبال می‌کنند، نه‌تنها از رقبای خود پیشی خواهند گرفت، بلکه توانایی تطبیق سریعتر با چالش‌های جهانی و بهره‌گیری از فرصت‌های جدید را نیز خواهند داشت.
فقط چالش اصلی در این مسیر، بهره‌برداری از پتانسیل عظیم داده‌ها و تبدیل آن‌ها به ابزارهایی کاربردی است.
در دنیایی که فناوری‌هایی نظیر اینترنت اشیا (IoT)، هوش مصنوعی (AI)، رایانش ابری و بلاکچین روزبه‌روز گسترش می‌یابند، نیاز به تحلیل دادههای کلان نیز به‌طور چشمگیری در حال افزایش است.
سرمایه‌گذاری در علوم داده، تحلیل پیشرفته و مدل‌سازی‌های پیشبینی، به شرکتها این امکان را می‌دهد که فرآیندهای تولید، توزیع و مدیریت موجودی خود را با دقت بیشتری بهینهسازی کنند.
بسیاری از کارشناسان و فعالان این حوزه معتقدند که ارزیابی و تحلیل مؤثر دادههای کلان، نقشی تعیین‌کننده در مدیریت زنجیره تامین خواهد داشت و میتواند به بهبود کیفیت خدمات، افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها در صنعت لجستیک منجر شود.
سوالات متداول
چگونه علم داده میتواند به بهبود مدیریت موجودی در زنجیره تامین کمک کند؟
علم داده میتواند از الگوریتمهای پیشبینی تقاضا و یادگیری ماشین برای تحلیل الگوهای فروش، فصلی بودن و دادههای تاریخی استفاده کند. این اطلاعات منجر به کاهش کمبود کالا یا انبار بیش از حد میشود، در حالی که هزینههای نگهداری و حملونقل را نیز به حداقل میرساند.
آیا میتوان با علم داده نقاط ضعف در شبکه توزیع را شناسایی کرد؟
با تحلیل دادههای حملونقل، تاخیرها و هزینههای مرتبط میتوان گرههای پرمشکل یا ناکارآمد را شناسایی کرد. استفاده از مدلهای بهینهسازی میتواند نقاط قوت و ضعف مسیرها و فرآیندها را مشخص کند. همچنین علم داده از الگوریتمهای یادگیری ماشین و تحلیل دادههای مکانی و زمانی برای پیشبینی زمان تحویل (ETA) استفاده میکند. این امر باعث بهبود رضایت مشتری و کاهش شکایات میشود.
چگونه میتوان از علم داده برای پیشبینی ریسکهای زنجیره تامین استفاده کرد؟
تحلیل دادههای بیرونی (مانند شرایط آبوهوایی، تحریمها، یا تغییرات بازار) در کنار دادههای داخلی (مانند ظرفیت تولید و انبار) میتواند به شناسایی ریسکهای بالقوه و ایجاد سناریوهای واکنش سریع کمک کند.
آیا علم داده در صنعت لجستیک میتواند باعث پایداری محیطزیست شود؟
مدلهای علم داده میتوانند انتشار کربن و مصرف انرژی در فرآیندهای لجستیکی را محاسبه کرده و بهترین راهکارها برای کاهش اثرات زیستمحیطی را پیشنهاد دهند.
چگونه میتوان از علم داده برای مقابله با تقلب در زنجیره تامین استفاده کرد؟
تحلیل دادههای تراکنش، مکانیابی و رفتار کاربران میتواند الگوهای غیرعادی را شناسایی کرده و از تقلب مانند جعل اسناد یا تحویل نادرست جلوگیری کند.
آیا علم داده میتواند چابکی زنجیره تامین را افزایش دهد؟
با تحلیل دادههای زنده (real-time data) و شناسایی روندهای بازار، علم داده میتواند به شرکتها کمک کند تا در مواجهه با تغییرات غیرمنتظره، سریعتر واکنش نشان دهند.
آیا علم داده، هزینههای حملونقل را کم میکند؟
تحلیل دادههای تاریخی، مانند مصرف سوخت، تاخیرها و هزینههای مسیرها، میتواند به بهینهسازی مسیرها و کاهش هزینههای کلی حملونقل کمک کند.
آیا میتوان با استفاده از علم داده رفتار مصرفکنندگان را پیشبینی کرد؟
بله، تحلیل رفتار خرید مشتریان، الگوهای فصلی و بازخوردها میتواند به شرکتها در پیشبینی تقاضا و برنامهریزی دقیقتر برای زنجیره تامین کمک کند.
منابع:
https://www.projectpro.io/article/data-science-in-supply-chain/809
https://dhl-freight-connections.com/en/trends/big-data-in-logistics-what-is-the-true-value-of-data/