Поиск Пользователи Правила Войти Форум для логистов » Форум логистического портала Лобанов-логист » Информационные технологии Страницы: 1 RSS BigData в логистике. Миф или реальность?, BigData Nikitich Специалист Сообщений: 78 Баллов: 78 Регистрация: 22.09.2013 #1 0 30.10.2018 23:13:00 Добрый деньЗаинтересовался вопросом БД в логистике. Решил ради интереса заглянуть в простору интернета, чтобы вкусить опыт передовых бойцов невидомого фронта по инновациям, и получил ... бзик.... Ощущение, что одна половина копи-пастит написанное, а вторая копи-пастит из накопипастенного )))Кое-что собрал. Может кому пригодится. Nikitich Специалист Сообщений: 78 Баллов: 78 Регистрация: 22.09.2013 #2 0 30.10.2018 23:13:17 Источник: http://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%9E%D0%B1%D0%B7%D0%BE%D1%80... По мнению Артура Рахматулина, начальника управления интеллектуальных транспортных систем компании «Техносерв», для логистики ритейла ключевыми целевыми факторами внедрения Big Data должны стать:повышение эффективности управления информационными потоками;создание единого информационного пространства (складская, транспортная, клиентская логистика);выработка единых стандартов качества;обеспечение адаптивности маршрутов и сроков поставок в реальном времени;улучшение качества планирования логистических ресурсов и оптимизации использования торговых площадей;повышение эффективности отслеживания перемещений товара во всех точках продаж;расширение возможностей взаимодействия торговой сети с клиентами. Nikitich Специалист Сообщений: 78 Баллов: 78 Регистрация: 22.09.2013 #3 0 30.10.2018 23:13:26 Компания: United Parcel Service (UPS).Отрасль: логистика. UPS – американская логистическая компания, крупнейшая в мире по доставке посылок и управлению цепями поставок, доставляет более 16,9 миллионов грузов в день в более чем 220 странах мира. UPS использует большие данные для оптимизации маршрутов, сокращения затрат топлива и нагрузки на окружающую среду. Компания применяет радиолокацию для отслеживания грузов, собирает и анализирует показатели множества датчиков для контроля состояния транспортных средств и поведения водителей, использует данные мобильных CRM для мониторинга доставки и качества обслуживания клиентов. Для оптимизации маршрутов и сокращения затрат в компании внедрена система ORION – одна из крупнейших в мире систем, основанных на результатах математической теории исследования операций. Построение оптимальных маршрутов производится в реальном времени с использованием огромных вычислительных мощностей. Для решения этой задачи система использует картографические данные, данные о пунктах отправления и прибытия, размерах и требуемых сроках доставки грузов. Результат: экономия порядка 6 млн. литров топлива в год, сокращение выбросов углерода в атмосферу на 13 тыс. тонн ежегодно, повышение скорости доставки. Nikitich Специалист Сообщений: 78 Баллов: 78 Регистрация: 22.09.2013 #4 0 30.10.2018 23:13:35 Источник: http://www.lscm.ru/index.php/ru/glavnaya/item/1097 Доки порта в Гамбурге занимают площадь в 7200 га (что составляет примерно 10% площади всего Гамбурга), и ресурсы роста исчерпаны. Однако количество контейнеров, проходящих через порт ежегодно, постоянно увеличивается, и на сегодняшний день составляет 9,3 миллиона (139 млн тонн). Движение внутри и за пределами порта становится всё плотнее, но при этом автомобили, которые обслуживают порт, проводят в движении лишь 30% всего времени работы, что является тревожным сигналом. Никакой возможности контролировать автомобильную ситуацию раньше не было. Глобальное IT-решение было сложно разработать из-за неоднородности всех данных и работы на одной территории множества брокеров и операторов терминалов, которые в первую очередь интересовались своей собственной эффективностью. Чтобы перемещение транспорта в порту не приводило к пробкам на дорогах и не превращалось в хаос, команда топ-менеджеров решила внедрять облачную систему Smart Port Logistics. Это программное решение позволяет держать под контролем весь поток товаров, перевозимый на 40 000 машинах в день. Со стороны ситуация в порту напоминает колонию муравьёв: огромное количество машин передвигаются между терминалами, перевозя по 6 или 12 контейнеров за раз. Smart Port Logistics, система, разработанная T-Systems совместно с Deutsche Telekom Innovation Laboratories, SAP и Управлением Гамбургского Порта, призвана разрешить проблему контроля большого количества машин с помощью облачного решения, установленного в Центре контроля и на планшетах водителей. Система работает из частного облака на платформе Telematic One и позволяет разворачивать дополнительные приложения, например, BYOD (Bring Your Own Device), которые пользователи используют через сервисный портал. Технология для управления Большими Данными SAP HANA объединяет данные разных компаний о нахождении транспорта, загруженности дорог и инфраструктуры и предоставляет авторизованный доступ к информации для разных сотрудников.Благодаря Smart Port Logistics работники Центра контроля могут круглосуточно следить за перемещением грузовиков, которым система подсказывает оптимальные маршруты в зависимости от загруженности трасс и наличия парковочных мест. Связь производится посредством мобильного интернета. Как только грузовики выезжают из порта, система присылает водителю всю необходимую информацию о статусе близлежащих дорог. Решение позволяет разгрузить трафик вокруг порта и сократить время доставки груза. Ключевое отличие от уже распространённых популярных гео-сервисов заключается в том, что водители получают только необходимую информацию конкретно для решения задачи по доставке груза. Для этого используется так называемая система «гео-ограждения» – своего рода фильтр, убирающий всю лишнюю информацию, как только водитель покидает определённый периметр. Система на базе централизованной платформы Telematic One доступна для всех заинтересованных лиц в порту Гамбурга. В дополнение к логистическим службам, доступ к информации имеют операторы терминалов, владельцы судов и менеджеры складских помещений, что позволяет избавить участников процесса от огромного количества существующих разнородных приложений. В результате проекта порт Гамбурга стал более привлекательным транспортным узлом для логистических и судоходных компаний. Управление порта использует большие данные в анонимном виде для измерения и распространения информацию о ключевых показателях эффективности: количество минут, проведенное грузовиками в порту. Теперь водитель каждого грузовика экономит до 10 минут на погрузку, а это на 5000 часов в день меньше в рамках всего логистического узла. Проект принес значительную экономию средств и реальный плюс для окружающей среды. В планах порта Гамбурга увеличение пропускной способности до 25 млн TEU к 2025 году. Nikitich Специалист Сообщений: 78 Баллов: 78 Регистрация: 22.09.2013 #5 0 30.10.2018 23:13:51 Procter & Gamble с помощью БД проектируют новые продукты и составляют глобальные маркетинговые кампании. P&G создал специализированные офисы Business Spheres, где можно просматривать информацию в реальном времени. Таким образом, у менеджмента компании появилась возможность мгновенно проверять гипотезы и проводить эксперименты. P&G считают, что Большие Данные помогают в прогнозировании деятельности компании. Nikitich Специалист Сообщений: 78 Баллов: 78 Регистрация: 22.09.2013 #6 0 30.10.2018 23:14:01 P & G:127000 сотрудников300 брендовпокрытие в 180 странах мира4 миллиарда операций в деньРеализация "Business Spheres":- 2 вогнутых экрана 32 футов в ширину и 8 футов высотой. Обращены друг к другу.- предоставление данных в реальном режиме времени.- обработка 200 терабайт данных.- графическое представление.- совместная работа групп ("мозгового штурма")Цель "Business Spheres":- одновременная работа с данными.- изменение условий акций.- изменение условий ценообразования.- изменение ассортимента продукции.- единые источники данных.Пример анализа:- является ли падение продаж во Франции из-за продаж только одному дистрибутору?- что будет с продажами в Европе, если сократить рекламные расходы?- если повысить цены, то какая будет доля?- если повысить цены только на определенный процент, какая будет доля?Источник: http://sps.columbia.edu/applied-analytics/news/sharing-real-time-data-transform-decision-makinghttp://www.amberoon.com/CarpeDatumRx/bid/211677/Proctor-Gamble-Business-Sphere-and-Decision-Cockpits Nikitich Специалист Сообщений: 78 Баллов: 78 Регистрация: 22.09.2013 #7 0 30.10.2018 23:14:17 ТранспортМаршрутизацияОптимизация маршрутизации в реальном режиме времени на основании текущих дорожных условй, доступных окон доставки.Управление рискамиАнализ и пронозирование событий, влияющих на устойчивость систем и процессовСтратегическое планированиеДолгосрочное планирование развития логистической сетиМаркетингИспользование информации о клиентах для продвижения новых продуктов и услугУпреждающая логистикаИспользование поведения клиентов для краткосрочного планирования спроса и соответствующего распределения продукцииОперационное планированиеКраткосрочная и среднесрочная оптимизация ресурсов и кадровКраудсорсингИспользование "случайных" попутных ресурсов для организации доставкиВычисление нормативов на выполнение технологических операций (перевозка, погрузка, разгрузка, передача, оформление документов)Построение (прогноз) плана доступных транспортных путей на ближайший периодИсточник: https://www.slideshare.net/vardangasparyan/big-data-in-supply-chain-management-big-trouble-or-big-op... Nikitich Специалист Сообщений: 78 Баллов: 78 Регистрация: 22.09.2013 #8 0 30.10.2018 23:14:25 Gartner в в августе 2015 года исключил Big Data из числа прорывных технологий (emerging technologies) и удалил ее с графика Hype Cycle. В исследовании, озаглавленном “The Demise of Big Data, Its Lessons and the State of Things to Come” ("Смерть Больших Данных, извлеченные уроки и ситуация в будущем"), говорится, что это было сделано, чтобы перевести дискуссию о Больших Данных из области спекуляций в практическую плоскость.С кривой Hype Cycle есть два выхода: первый – это когда технология действительно достигает плато продуктивности и за ней престают следить так пристально – как за повзрослевшим ребенком; второй вариант – это когда технология устаревает так и не достигнув стадии зрелости – умерла, так умерла, своего рода естественный отбор. В Hype Cycle Gartner мониторит около 2000 инновационных технологий, и нет ничего необычного, что каждый год какие-то из них погибают — никто не сочиняет по ним пространных некрологов, как мы наблюдаем в случае с Big Data. Источник: http://www.globalcio.ru/workshops/1358/ Nikitich Специалист Сообщений: 78 Баллов: 78 Регистрация: 22.09.2013 #9 0 30.10.2018 23:15:34 Это все (из самого интересного), что мне удалось нарыть. Может у кого то есть наработки (кейсы) по внедрению БД в логистике.Или от обратного. Если есть возможность, то как бы Вы внедрили БД в свои процессы? Nikitich Специалист Сообщений: 78 Баллов: 78 Регистрация: 22.09.2013 #10 0 30.10.2018 23:18:47 То, что я вижу как варианты:1 Перебор наиболее оптимальных вариантов размещения товара2 Планирование наиболее оптимальных маршрутов обхода склада3 Ресурсное планирование персонала для сборки \ приемки СергейК Профессионал Сообщений: 232 Баллов: 464 Регистрация: 18.08.2015 #11 0 01.11.2018 02:20:36 ЦитатаNikitich написал:То, что я вижу как варианты:1 Перебор наиболее оптимальных вариантов размещения товара2 Планирование наиболее оптимальных маршрутов обхода склада3 Ресурсное планирование персонала для сборки \ приемки3. Этот вопрос меня тоже интересует, но чуть в более расширенной постановке - не только "сборка/приемка" - а вопрос перераспределения (для начала) человеческих ресурсов по участкам обработки товаропотока (а их может быть до 10 участков) с целью оптимизации (если на маркировке работы всего на 2 сотрудников, которые способны выполнить требуемый объем к требуемому времени (как это оценить?) то третий сотрудник (по завершению своего кванта работы) перенаправляется на тот участок, где не хватает ресурса). С учетом того, что на разных участках разные измеряемые/вычисляемые параметры, плюс постоянно меняющаяся ситуация на складе - все это должно обсчитываться достаточно оперативно (ну хотя бы раз в 5 минут) и (в глубокой математике не силен) достаточно трудоемкая оптимизационная задача. Так что - бооольшие сомнения2. Такое планирование должно обсчитываться очень быстро, так как задание построенное по порядку обхода "бегунок" получает как правило не заранее спланированное, а планируется в тот момент, когда выдается ему из перечня ожидаемых ячеек-отборов спланированных заранее. Плюс к этому - ситуация меняется постоянно. так что - имеет ли это смысл? подавляющее большинство складов имеет линейную структуру, где маршрут вполне нормально задается "порядком обхода" у ячеек. Может быть разве что как-то учесть связность проходов-рядов через пожарные проходы. Да и то это мне кажется излишествами.Прикладной алгоритм одного из возможных решений публиковался в журнале "Логистика".1. Это мне кажется наиболее востребованной задачей. С учетом кучи разных памаетров (ABC, вместимости ячеек, ВГХ товаров, совместимости товаров, настроек разрешений размещений итд - тоже какая-то оптимизация. Но, по моему опыту это решается вполне успешно в текущих нормальных WMS/ СергейК Профессионал Сообщений: 232 Баллов: 464 Регистрация: 18.08.2015 #12 0 01.11.2018 02:23:03 Ресурсное планирование - начальники складов часто спрашивают. Но работающих на автомате вариантов - я не видел... Обычно (?) ограничивается расчетом на основе статистики что "если будем работать с такой же скоростью как последние 3 часа то успеем/не успеем".Еще хороший вариант на основе статистики и ее регрессионого анализа был в докладе Д.Перова на складских конференциях. СергейК Профессионал Сообщений: 232 Баллов: 464 Регистрация: 18.08.2015 #13 0 01.11.2018 02:25:18 ну и следует учесть, что решение вышеобозначенных задач должно кем-то оплачиваться. в рамках проекта автоматизации какого-либо склада - практически нереально. Значит, вне рамок проектов - это тоже имхо нереально.Остается - из спортивного интереса/хобби.ну и учитывать что частное решение - оно не воспроизводимо и поэтому для "промышленного" использования интереса представляет мало. СергейК Профессионал Сообщений: 232 Баллов: 464 Регистрация: 18.08.2015 #14 0 01.11.2018 02:29:01 Мой мелкий опыт показывает - что решение этих задач является далеко не первоочереднйо задачей, а скорее - где-то в хвосте. Когда уже "все остальное" хорошо и делать больше нечего... Но я такого - не видел. Все застревает гораздо раньше чем возникает реальная потребность в речешении этих задач.По моим грубым оценкам - эффективность не сильно скакнет даже если эти задачи решить.опять же мой мелкий опыт показывает что 80% проблем при автоматизации складов (в моем случае) снимаются при приложении незначительных усилий со стороны автоматизаторов/заинтересованных лиц... большинству складов - этого хватает за глаза. К более продвинутой идеологии работы они попросту неготовы. Nikitich Специалист Сообщений: 78 Баллов: 78 Регистрация: 22.09.2013 #15 0 01.11.2018 23:06:36 2 СергейКПоэтому я и писал, что "Если есть возможность, то как бы Вы внедрили БД в свои процессы?"Это как в пустом трамвае. Когда входишь и начинаешь перебирать места.То одно кажется привлекательным, то другое, но надо остановиться на чем то.Так и с этой задачей. Вроде и для пилота есть возможность поюзать, но все задачи или кажутся слишком мелкими, или сверх-масштабными.Была еще такая идея - вывести "портрет" сотрудника для каждого типа отбора.Для облегчения работы HR. Формат такой - смотрим на статистику работыперсонала, смотрим на его производительность, смотрим на данные, которыеесть в системе (возвраст, пол...) и выводим некую зависимость. Nikitich Специалист Сообщений: 78 Баллов: 78 Регистрация: 22.09.2013 #16 0 01.11.2018 23:09:01 А по маршруту обхода, все сложно. На складах с динамическим размещением и не регулярным спросом, когда нет возможности выстроить товар "от тяжелого к легкому", может и сработала бы система... Как вариант на статистике продаж предугадывать куда лучше переместить товар или как обойти склад с меньшими потерями времени. Nikitich Специалист Сообщений: 78 Баллов: 78 Регистрация: 22.09.2013 #17 0 01.11.2018 23:10:40 Мне еще одну тему рассказали, может тоже слышали. Про Амазон. Что они товар размещают одновременно в нескольких локациях. ЧТобы система при резервировании искала комбинации с минимальным расстоянием друг от друга. Например, заказал клиент Пасту и Книгу. Система проверила в какой локации они находятся рядом и резервирует товар. Не слышали о таком? Екатерина Guest #18 0 26.09.2019 16:26:32 У нас есть опыт внедрения Big Data в логистике в области агрегации и дальнейшей автоматизированной обработки рыночных цен на грузоперевозки.В результате мы создали инструмент ""Помощник формирования цены"", позволяющий отслеживать min, max и среднюю ставку на перевозки автомобильным транспортом в разрезе направлений, типов кузова и тоннажа.https://ai.traffic.online/ratemate/ Данные обновляются каждый день. Страницы: 1 Читают тему
01.05.2023 Клеверенс «Клеверенс» – российский разработчик мобильных систем учёта по штрихкодам и радиочастотным (RFID) меткам подробнее
Ассоциация Экспертов "Школа практических бизнес технологий" За уникальными знаниями — будущее: инновационные идеи, новые подходы, методики и стратегии ведения бизнеса подробнее
Генеральные партнёры Сайт "KlubOK.net - материалы об управлении и маркетинге" входит в 10 самых посещаемых и известных русскоязычных сайтов по теме "Менеджмент и консалтинг" подробнее
Другие статьиНаши статьиКниги по логистикеТеория. Аналитика.О логистикеСкладская логистикаПроизводственная логистикаУправление запасамиТранспорт. Экспедирование.Учёт. Документооборот.Распределительная логистика. Маркетинг.ВЭД. Закупки. Таможня.Информационные технологии.Регламенты, Нормативы, Инструкции, Формы документовУправление. Мотивация. Правила интернет-магазинаСтол ЗаказовИнтернет-магазин Правила сайтаКарта сайта
Правила биржи трудаСоискателю:Вакансии. Поиск работыДобавить резюмеРаботодателю:Резюме. Подбор персоналаДобавить вакансию