Nikitich (Все сообщения пользователя)

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?

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.

2 СергейК
Поэтому 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 работы
персонала, смотрим на его производительность, смотрим на данные, которые
есть в системе (возвраст, пол...) и выводим некую зависимость.

То, что я вижу как варианты:
1 Перебор наиболее оптимальных вариантов размещения товара
2 Планирование наиболее оптимальных маршрутов обхода склада
3 Ресурсное планирование персонала для сборки \ приемки

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?

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/

Транспорт
Маршрутизация
Оптимизация маршрутизации в реальном режиме времени на основании текущих дорожных условй, доступных окон доставки.
Управление рисками
Анализ и пронозирование событий, влияющих на устойчивость систем и процессов
Стратегическое планирование
Долгосрочное планирование развития логистической сети
Маркетинг
Использование информации о клиентах для продвижения новых продуктов и услуг
Упреждающая логистика
Использование поведения клиентов для краткосрочного планирования спроса и соответствующего распределения продукции
Операционное планирование
Краткосрочная и среднесрочная оптимизация ресурсов и кадров
Краудсорсинг
Использование "случайных" попутных ресурсов для организации доставки
Вычисление нормативов на выполнение технологических операций (перевозка, погрузка, разгрузка, передача, оформление документов)
Построение (прогноз) плана доступных транспортных путей на ближайший период

Источник: https://www.slideshare.net/vardangasparyan/big-data-in-supply-chain-management-big-trouble-or-big-op...

P & G:
127000 сотрудников
300 брендов
покрытие в 180 странах мира
4 миллиарда операций в день

Реализация "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-making
http://www.amberoon.com/CarpeDatumRx/bid/211677/Proctor-Gamble-Business-Sphere-and-Decision-Cockpits

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.

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.

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.

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.

Добрый день

Заинтересовался 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.  

2 Евгений
Не поддерживаю не одну сторону, на 100%.
Задача выбирать нужный срок годности - это задача ПО.
Мотивировать работать - задача руководителя.

Я бы в ПО, в котором работает манагер:
-  сделал обязательным поле "выбор срока годности" или заменил на выбор % остаточного срока годности
- ввел мотивацию для манагеров - за каждый переделанный документ - Х денег
- товары, срок годности которых истекает, оплачивает манагер

имхо хорошая мотивация, чтобы не косячить.

в одном только уверен:
- кладовщик получает денег за то, что собирает правильно товар
- кладовщик не должен много думать (и особенно платить за сгоревший товар по срокам)

2 Светлана Иванова
Спросил. Результатом остался доволен.

https://efsol.ru/solutions/transport-logistics.html


2 Павел.
Как по мне, надо начать, какой специфики логист.
ИМХО, для меня логист это не тот, кто заказывает транспорт и следит за ходом доставки товара.
Логисты бывают разные (закупка, распределение, транспорт, склад). Есть конечно такие индивидумы, которые одинаково сильные во всех ипостасях.

Если говорить обощенно, то:
1 Самое простое и доступное в использовании - Excel (особенно, если руководитель не против подключить его к базе данных предприятия, чтобы напрямую тянуть данные)
2 Для тех, кто имеет опыт написания простых запросов - КликВью и ему подобные. Бесценная вещь. И графики и диаграмы и аналитика больших периодов.
3 Очень рекомендую от мелкосфота продукт
http://biweb.ru/chto-takoe-microsoft-power-bi.html

И, как мне. Одно из самых главных инструментов логиста - это смотреть на 360 вокруг и оценивать, где есть слабые места в бизнесе, что можно изменить, что автоматизировать, какие КПИ поставить.

1.) Внедряли ли вы на складе программный или аппаратный продукт с целью оптимизации работы и какой (что это за продукт)?
ОТВЕТ: самописная система весового контроля товара
2.) Кто решил внедрить, чья инициатива и долгий ли был процесс согласования? Опишите пожалуйста и укажите должности. (пример: "ваша должность" - "должность внедрившего"). Если вы сами внедряли то только "ваша должность"
ОТВЕТ: сам решил инициировать
3.) Как искали и где нашли поставщика продукта?
ОТВЕТ: писали сами
4.) Сколько времени ушло на внедрение?
ОТВЕТ:  написание ПО - 2 месяца. Внедрение - порядка 5 месяцев.
5.) Каковы были ожидания / что было актуальней - сокращение оперативного времени или сокращение издержек и почему (пример к вопросу почему: у вас склад с пунктом выдачи товара конечному покупателю - важно быстро обслужить клиента. "укажите свой вариант").
ОТВЕТ: сокращение времени на контроль товара
6.) Как вы боролись с ошибками "человеческого фактора" и смогли ли вы их ликвидировать не создав новых, в замен старых?
ОТВЕТ:
- не правильно параметризированные товары - перевзвесили
- не правильные действия сотрудников - блокировали (старались блокировать) на уровне ПО, чтобы не повторялись ошибки
7.) Были ли вы готовы ждать положительного результата, 10 - 12 мес. и более, до внедрения продукта?
ОТВЕТ: да, оптимизация еще идет
8.) Каков был результат по факту, через 1, 3, 6, 12, 24 месяца? Оцените/опишите.
ОТВЕТ: сокращение числа контролеров; сокращение времени контроля товара
9.) Если эффект от внедрения был положительный, то было ли какое-то поощрение/премирование от начальства (если только вы не собственник
ОТВЕТ: "огромное человеческое спасибо"

Сорри
2 Ставить ли ВМС для этого. Не факт. Можно и не ставить. Если толковые есть ребята в ИТ, то могу набросать.
читать как
2 Ставить ли ВМС для этого. Не факт. Можно и не ставить. Если толковые есть ребята в ИТ, то могуТ набросать.

Приветствую Валентин.
Скорее надо двигаться от потребностей.
1 Если склад продуктовый, и нет системы учета оборота по сроку годности и склад от этого терпит убытки, то надо сделать учет этого.
2 Ставить ли ВМС для этого. Не факт. Можно и не ставить. Если толковые есть ребята в ИТ, то могу набросать.
3 Что касается терминалов, то тоже не факт. Надо взвесить затраты на:
- сами ТСД
- покупка ви-фи оборудования
- монтаж оборудования
.....
4 Исходя из количества маршрутов, скорее всего в экспедиции есть узкое горло - в сортировке по направлениям. Тут что-то ускорить.
5 Скорость кладовщиков подтянуть. 60 в час, имхо маловато будет

Видел на одной из компаний (вне России).
10-ка более продвинутая, чем 4000.
Больше логики (размещение товара,
правила сборки товара и т.п.).

Склад переходит на 10-ку.
Имеет смысл спросить в сентябре (спрошу),
как перейдут.

Что касается интерфейса ТСД, то
вопрос спорный.

Мое мнение - информации на экране
должно быть ровно столько, сколько нужно
для принятия решения.

А всякие "рюшечки, виндовские окна,
только отвлекают сотрудников от
основной работы.