تغییر فضای رقابتی بازار و توسعه تجارت الکترونیک باعث شده است تا شرکت‌ها بتوانند محصولات و خدمات خود را بدون محدودیت جغرافیایی، به طیف گسترده‌ای از بازار ارائه کنند. پاسخگویی سریع به نیاز‌های متنوع مصرف‌کنندگان که از ویژگی‌های ذاتی دنیای تجارت الکترونیک است، اهمیت فرایند‌های لجستیک و زنجیره تامین را بیش از پیش افزایش داده است. به همین دلیل در دنیای امروز، زنجیره تامین به یکی از مهمترین عناصر اقتصاد جهانی مبدل شده است.
همچنین با توجه به حجم تراکنش‌های دنیای تجارت، این زنجیره اکنون بسیار پیچیده‌تر از گذشته و با هزینه‌های بیشتری مواجه است. از این رو کسب‌وکارهای امروزی در بسیاری از صنایع، به دنبال یافتن راهکارهایی برای بهبود وضعیت زنجیره تامین خود هستند. این تغییرات جدید، صنعت لجستیک را وادار کرده تا هوشمندانه‌تر از پیش عمل کنند.
از سوی دیگر در سال‌های اخیر، با پیدایش فناوری‌های جدید مانند اینترنت اشیا (Internet Of Thing)، کلان دادهها (Big data) و هوش مصنوعی، زنجیره تامین سنتی تغییر و تحولات زیادی را تجربه کرده است. به نظر می‌رسد؛ بسیاری از کارکرد‌های سیستم زنجیره تامین سنتی با به‌کارگیری این فناوری‌های تازه، بازطراحی شده و شکل تازهای به خود گرفته‌اند.
اصطلاح Smart logistic یا لجستیک هوشمند اولین بار سال 2009 به بازار معرفی شد. این عبارت به معنای استفاده از فناوری‌هایی مانند اینترنت اشیا، کلان دادهها، رایانش ابری و هوش مصنوعی در بخش زنجیره تامین است. با جمع‌آوری و تحلیل دادهها در زمان واقعی، سیستم می‌تواند به این شناخت برسد که الگوی فکری افراد در حل مسائل مختلف چگونه است؛ به عبارت بهتر، مشتریان بر چه اساسی تصمیم به خرید می‌گیرند. لجستیک هوشمند شامل فناوری‌هایی برای دریافت اطلاعات، پردازش، تحلیل و پیش‌بینی اطلاعات در کل زنجیره است.
اینترنت اشیا و تحلیل کلان دادهها از جمله مهمترین فناوری‌هایی هستند که منجر به هوشمند ساختن زنجیره تامین می‌شود. در ادامه این نوشتار، به بیان شرح مختصری از کاربردهای این دو فناوری در بهبود وضعیت زنجیره تامین می‌پردازیم.
نقش فناوری اینترنت اشیا و تحلیل کلان دادهها در بهبود زنجیره تامین
انجمن IOT پیش‌بینی کرده است؛ تا سال 2024 ، شمار صنایعی که از فناوری اینترنت اشیا استفاده می‌کنند، سالانه بین 14 تا 16 درصد رشد خواهد داشت. اکنون بسیاری از کسب‌وکارهای بزرگ، با استفاده از این دست فناوری‌های جدید تلاش می‌کنند تا در بازار پر رقابت سهم بیشتری کسب کنند، بهره وری و اثربخشی را افزایش و هزینه‌های عملیات سازمان را کاهش دهند.
از سوی دیگر، فناوری اینترنت اشیا به عنوان یکی از عناصر مهم در ارتقای زنجیره تامین به شمار می‌آید. IOT به کمک ابزارهایی مانند سنسورها، کنترل‌کننده‌ها و دیگر دستگاه‌های مختلف مانند تگ‌های RFID و حتی دستگاه‌های موبایل، ارتباط میان افراد و اشیا را برقرار می‌کند.
سیستم‌های لجستیک هوشمند، روی پلتفرم‌های اینرنت اشیا ساخته می‌شوند و می‌توانند حجم زیادی از دادهها را به شکل اتوماتیک کنترل و تحلیل کنند. این در حالی است که در حالت سنتی، فرآیندهای اسکن آیتم‌ها و ورود داده اغلب به شکل دستی انجام می‌شد.
این توانایی در جمع‌آوری اطلاعات در زمان درست، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بتوانند در کوتاهترین زمان ممکن، به رویداد‌ها و درخواست‌ها پاسخ دهند و چرایی، چگونگی و زمان یک اتفاق را به درستی شناسایی کنند. با این حال استفاده از این ابزارها در اینترنت اشیا منجر تولید حجم وسیعی از دادهها می‌شود که مستلزم بررسی و تحلیل گسترده است.
ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ (big data) این قابلیت را دارند که حجم زیادی از داده‌های تولید شده از دستگاه‌های IoT را مدیریت کنند. اینترنت اشیا داده‌های جمع‌آوری‌شده از حسگرهای مختلف را جمع‌آوری می‌کند و ابزارهای تجزیه و تحلیل کلان دادهها می‌توانند برای ذخیره و ایجاد بینش از این اطلاعات استفاده کنند.
اینترنت اشیا با ایجاد امکان رهگیری خودروها، به ایجاد زمانبندی دقیقتر در زنجیره تامین کمک می‌کند.
همانطور که توضیح داده شد، ماهیت فناوری اینترنت اشیا به دلیل تولید حجم بالایی از داده‌های خام، تا حد زیادی وابسته به تحلیل کلان داده‌هاست. تحلیل کلان داده فرایند پردازش حجم زیاد و پیچیده دادهها و به دنبال آن، شناسایی و پیش‌بینی روند‌هاست. تجربیات و شواهد مختلف حاکی از آن است که بسیاری از مشکلات کسب و کارها با تجزیه و تحلیل کلان دادهها قابل حل است.
برای مثال، پیش بینی زمان دقیق تحویل محصول یا خدمت ، به عنوان یکی از اساسی‌ترین معضلات زنجیره تامین؛ به کمک تحلیل کلان دادهها، با در نظر گرفتن شرایط آب و هوایی، ویژگی‌های وسایل نقلیه و … امکان‌پذیر است. پیش بینی تقاضا با دقت بیشتر، شناسایی چرخه فرآیند خرید مشتری و مدیریت موجودی انبار، از مهمترین مزایای تحلیل کلان داده‌هاست. برای مثال، شرکت آمازون به کمک این فناوری موفق شده است داده‌های بیش از 150 میلیون مشتری را بر اساس سابقه خرید، تحلیل و الگوی رفتار خرید مشتری شناسایی کند.
از سوی دیگر، تحلیل کلان دادهها با شناسایی روندهای بازار، به تولید‌کنندگان و شرکت‌های خرده فروشی کمک می‌کند به نوسان‌های تقاضا پاسخ دهند. پیش‌بینی تقاضا، بهبود ارائه خدمات به مشتری، کاهش هزینه‌های انبارداری، بهینه‌سازی انتخاب مسیر‌های حمل و نقل و به شکل کلی بهبود وضعیت کسب و کار، برخی از مهمترین نتایج تحلیل کلان داده‌هاست.
اگرچه هر یک از این فناوری‌ها قادر به ایجاد فرصت‌های مهمی برای کسب‌وکارها هستند، اما به نظر می‌رسد ترکیب این دو فناوری در کنار یکدیگر منجر به تحول بزرگی در زنجیره تامین می‌شود. از یک طرف، فناوری اینترنت اشیا به کمک دستگاه‌ها و حسگرها منجر به افزایش سرعت دریافت اطلاعات در لحظه، از وضعیت زنجیره تامین می‌شود. از طرفی دیگر، تحلیل کلان دادهها با پردازش این حجم بزرگ از داده‌های تولید شده، شناسایی الگو و پیش‌بینی روندها را به همراه دارد.
با این حال به نظر می‌رسد؛ این دو فناوری هنوز در میان همه صنایع و کسب‌وکارها رواج نیافته است. اما پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهد پتانسیل اینترنت اشیا و تحلیل کلان‌داده‌ها قادر است زنجیره تامین و صنعت لجستیک را وارد مسیر تازهای کند.
الگوها و روندهای مشاهده شده از کلان دادهها توسط چندین الگوریتم یادگیری ماشین استفاده می‌شود و به ایجاد تحلیل‌های پیش‌بینی با یادگیری مبتنی بر داده کمک می‌کند. اینترنت اشیا در همکاری با تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا از واکنشی بودن به فعال بودن تبدیل شوند. استفاده همزمان از این دو فناوری منجر به افزایش کارآمدی زنجیره تامین و به دنبال آن، جذب رضایت مشتری می‌شود.
کسب‌وکارهایی که قادر به استفاده از ترکیب این دو فناوری در کنار یکدیگر باشند، به یک کسب و کار مبتنی بر اطلاعات تبدیل خواهند شد که قادرند بر اساس داده‌های واقعی و به موقع، تصمیم‌گیری کنند و به شکل کلی بهره وری کسب و کار را افزایش دهند.
در ادامه با برخی از مهمترین کاربردهای به‌کارگیری اینترنت اشیا و تحلیل کلان دادهها در بهبود فرآیندهای مدیریت زنجیره تامین آشنا می‌شویم.
مهمترین کاربردهای اینترنت اشیا و تحلیل کلان دادهها در مدیریت زنجیره تامین
کنترل و ردیابی حمل و نقل محصول و ارائه به مشتری
فرآیندهای مربوط به حمل و نقل مواد اولیه و محصولات، یکی از مهمترین بخشهایی است که به شدت تحت تاثیر فناوری اینترنت اشیا قرار میگیرد. حمل و نقل همیشه یک فرآیند غیرقابل پیش‌بینی بوده که مستلزم کنترل است. حالا فناوری IOT فرصتی فراهم کرده است که وسایل نقلیه مجهز به دوربین‌ها و حسگرهایی باشند که می‌تواند وضعیت فیزیکی و حتی روانی راننده را ارزیابی و تجزیه و تحلیل کند؛ این دادهها بی‌درنگ برای افراد مسئول ارسال می‌شود تا بهتر فرآیندهای حمل و نقل را مدیریت کنند. علاوه بر این، امنیت محموله‌ها نیز از این طریق با اطمینان بیشتری تامین می‌شود.
به کمک IOT مکان جغرافیایی محصول، ساعت رسیدن محموله، زمان توقف، شرایط آبوهوایی مسیر حملونقل و مسافت طی شده، با دقت بسیار زیادی قابل ردیابی است. از دیگر مزایای اینترنت اشیا، امکان ردیابی فرآیند ارائه کالا از انبار تا زمان تحویل به مشتری است که اغلب منجر به افزایش سرعت ارائه خدمات و کسب رضایت مشتری می‌شود.
با این تفاسیر، به شکل کلی می‌توان افزایش بهره‌وری، صرفه‌جویی در هزینه‌ها و جلوگیری از سرقت یا مفقود شدن محموله در حین فرآیند حمل و نقل را از مزایای به‌کارگیری راهکارهای اینترنت اشیا در بهبود مدیریت زنجیره تامین دانست.
با استفاده از فناوری IOT می‌توان مکان جغرافیایی محصول، ساعت رسیدن محموله، زمان توقف، شرایط آبوهوایی مسیر حملونقل و مسافت طی شده را با دقت بالا ردیابی کرد.
مدیریت موجودی انبار
سنسورها و تجهیزات شناسایی خودکار مانند RFID و همچنین بارکدخوان‌ها، از جمله دستگاه‌های IoT با هدف هوشمندسازی زنجیره تامین هستند. این ابزارها به شما کمک می‌کند؛ تقاضای کالاها را به‌طور دقیق پیش‌بینی کنید، به داده‌های ضروری از اطلاعات انبار دسترسی داشته باشید، فرآیند انتقال موجودی از انبار به مشتری را خودکار و هزینه‌های موجودی (سفارش، حمل، تامین نواقص موجود) را محاسبه کنید.
بخش عمده فرآیندهای زنجیره تامین وابسته به دریافت اطلاعات لحظه‌ای از موجودی انبار است. این موضوع به ویژه در کسب‌وکارهای بزرگ حائز اهمیت ویژه‌ای است. در این شرکت‌ها، کوچکترین تاخیر ممکن است منجر به زیان جبران‌ناپذیری شود. در این راستا، به‌کارگیری فناوری‌هایی مانند اینترنت اشیا و تحلیل کلان دادهها کمک می‌کند بدون نیاز به کارگیری کارگران در بخش‌های متفاوت انبار، در لحظه از وضعیت موجودی انبار مطلع شوید.
شرکت Lineage Logistics از جمله شرکت‌های عمده فروشی بزرگی است که میلیون‌ها کالای مختلف را انبار و سپس به بیش از 3000 مغازه، رستوران و کافه تحویل می‌دهد. این شرکت با هدف بهینه‌سازی موجودی انبار، الگوریتم‌های هوشمندی مختلفی را برای پیش‌بینی میزان سفارش محصولات توسعه داده است. شرکت Lineage ادعا کرده است؛ به کمک این الگوریتم هوشمند، کارایی انبار بیش از 20 درصد افزایش یافته است. شرکت آمازون نیز یکی از بزرگ‌ترین خرده فروشی‌هایی است که به کمک این دو فناوری توانست موجودی انبار را به شکل اتوماتیک مدیریت کند.
پیش‌بینی تقاضا
برای شرح این امکان به یک مثال کاربردی می‌پردازیم. زنجیره تامین فست فودهای زنجیره‌ای دومینو به شکل قابل‌توجهی به تحلیل کلان دادهها وابسته است. این شرکت با تحلیل دادهها و شناسایی روندهای موجود، پیش‌بینی می‌کند مثلا در بازه زمانی 5 دقیقه، کدام انواع پیتزا و به چه تعداد سفارش داده می‌شود؛ سپس برمبنای همین اطلاعات، قبل از سفارش مشتری، پیتزا در فر قرار میگیرد.
دومینو توانسته است با این روش، زمان آماده‌سازی سفارش‌ها را به شکل ملموسی کاهش دهد. از سوی دیگر، شناسایی روندها به دومینو کمک کرده است تا زمان‌هایی که میزان تقاضای کمتری دارند را شناسایی کنند و با اجرای کمپین‌های بازاریابی مختلف؛ مانند ارائه تخفیف، مشتریان را به ثبت سفارش بیشتر ترغیب کنند.
نقش راهکارهای نرم افزاری در زنجیره تامین
با شیوع ویروس کرونا، عادت‌های خرید مشتریان تغییر کرد و حضور در فروشگاه‌ها جای خود را به خرید آنلاین داد. برای تحقق درآمد فروش آنلاین و همچنین جلب اعتماد مشتریان، کسب و کارها نیازمند زیرساخت‌هایی هستند تا محصولات موردنیاز را به موقع تامین کرده و در ساختار حمل و نقل مناسب، متناسب با نیاز و شرایط بازار در اختیار مشتریان قرار دهید.
نرم افزار خرید، تدارکات و لجستیک همکاران سیستم در برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری مناسب برای کنترل هزینه‌های نگهداری موجودی، سفارش‌گذاری و تامین به‌موقع کالا و پیش‌گیری از کمبود موجودی به شما کمک می‌کنند. برای کسب اطلاعات بیشتر با ما در تماس باشید.
منابع:
- opengeekslab.com
- coreteka.com
- datapine.com
- articles.cyzerg.com