blog

Ga op ontdekkingsreis in uw bestaande databases

Logistieke dienstverlening

In weinig andere sectoren worden zoveel data verzameld als in de logistiek. Toch gebeurt er nog vrij weinig met al die bestaande data. Zonde, want juist door het combineren van data uit alle verschillende systemen ontstaan waardevolle inzichten. JanKees Lampe van Inergy adviseert om op data discovery tour te gaan.

Ga op ontdekkingsreis in uw bestaande databases
JanKees Lampe

“Data leveren een onverbiddelijk inzicht in de kwaliteit van processen”. Deze uitspraak deed Herman Roose, voormalig ceo van Bakker Logistiek Groep, tijdens een ‘talking dinner’ over big data in de logistiek. Door de gegevens over aankomsttijden en wachttijden uit boordcomputers te vergelijken met de GPS-coördinaten van de desbetreffende vrachtauto’s, ontdekte Roose dat veel chauffeurs vergaten de wachtknop in te drukken. Het gevolg was dat veel wachttijden niet werden geregistreerd en dus ook niet konden worden doorberekend.

Dit voorbeeld laat zien dat ook in transport en logistiek data belangrijke inzichten kunnen verschaffen. Deze inzichten kunnen leiden tot beslissingen waarmee bedrijven hun omzet kunnen vergroten en/of hun kosten verlagen. Dankzij de zinvolle informatie die uit data kan worden gehaald, kunnen zij sneller reageren op vragen uit de markt en beter anticiperen op mogelijke problemen. Data-analyse helpt om bottlenecks in bestaande processen te verbeteren, maar ook om nieuwe concepten te ontwikkelen die meer waarde genereren. In een sector waarin het rendement traditioneel laag is, is dat geen overbodige luxe.

Veel data zijn voorhanden

Juist in de logistiek bieden data nog veel kansen. Er zijn weinig sectoren waarin al zo veel data worden verzameld als in transport en warehousing. Denk niet alleen aan boordcomputers in vrachtauto’s, maar ook aan tachografen, motor management systemen, routeplanners, barcodescanners en fleet management systemen voor heftrucks. Samen met alle informatie die wordt vastgelegd in transport management systemen, warehouse management systemen en verloningssystemen leveren deze systemen een schat aan data. ‘Big data’ als u dat wenst.

Vier voorbeelden

Het probleem is dat de meeste data in verschillende systemen en databases liggen opgeslagen. Juist door al die verschillende data te combineren, ontstaan nieuwe inzichten. Het voorbeeld over wachttijden uit het begin van dit artikel laat dat zien. Nog meer inzichten ontstaan als die data worden gecombineerd met externe databronnen, denk aan weersinformatie, filegegevens, demografische informatie en economische statistieken. Hieronder volgen een aantal voorbeelden van inzichten.

  1. Identificeren van bottlenecks

Analyse van boordcomputergegevens maakt het mogelijk om bottlenecks in de processen op te sporen en te elimineren. Inzicht in wachttijden per laad- of losadres kan reden zijn om gesprekken met opdrachtgevers en ontvangers aan te gaan in een poging om deze onnodige kosten te elimineren. Ook de data uit warehouse management systemen bieden mogelijkheden om bottlenecks te identificeren. In welke gang in het warehouse hebben orderpickers de meeste tijd nodig? Welke medewerker heeft moeite met welke taken?

  1. Versnellen van orderpickprocessen

Veel producten worden vaak gelijktijdig besteld, denk aan een beeldscherm met bijbehorende kabel of een broek met bijpassende riem. Analyse van de orderpickactiviteiten geeft inzicht in de artikelen die vaak gelijktijdig worden gepickt. Wie deze artikelen bij elkaar legt, kan de loopafstanden beperken en daarmee de orderpickkosten – vaak de grootste kostenpost in het warehouse – reduceren.

  1. Vergroten van de synergie

Logistiek dienstverleners met meerdere opdrachtgevers, creëren daaruit vaak maar weinig synergie. Zelfs als die opdrachtgevers gemeenschappelijke klanten hebben, weten logistiek dienstverleners daarvan niet te profiteren omdat de afgesproken levertijden en leverfrequenties verschillen. Data-analyse maakt het mogelijk om te onderzoeken waar mogelijke synergievoordelen liggen. Logistiek dienstverleners die gewapend met dat inzicht gesprekken met opdrachtgevers aanknopen om levertijden en leverfrequenties op elkaar af te stemmen, kunnen goederenstromen bundelen, een hogere beladingsgraad realiseren en kosten verlagen.

  1. Voorspellen van de vraag

Dit is vooral interessant voor pakketvervoerders, die beschikken over een enorme database met historische gegevens over pakketzendingen. Als deze database wordt aangevuld met externe data zoals historische weersinformatie of gegevens over economische ontwikkelingen – denk aan de groei van de webwinkelverkopen door de jaren heen – kunnen de factoren worden geïdentificeerd die van invloed zijn op het totaal aantal pakketzendingen. Dat maakt het mogelijk om de vraag naar pakketdiensten op een bepaalde dag te voorspellen, zodat de pakketvervoerder op tijd weet hoeveel chauffeurs en/of subcontractors hij moet inschakelen.

Spoorboekje

Een voorbeeld van zinvolle inzichten uit data-analyse gaat over een logistiek dienstverlener die zijn planners elke dag opnieuw een ritplanning liet maken. De directeur had echter het vermoeden dat veel vrachtauto’s elke dag dezelfde adressen aandeden. Analyse van alle ritten die in een half jaar tijd zijn uitgevoerd, leert dat inderdaad veel ritten telkens weer grote overlap vertonen. Op basis van dit inzicht heeft de logistiek dienstverlener besloten om vaste ritten te maken van de adressen die telkens weer tot één rit worden gecombineerd.

Dit ‘spoorboekje’ heeft de voorspelbaarheid vergroot en daardoor het leven van de planners een stuk gemakkelijker gemaakt. De analyse laat tevens zien dat sommige klanten waaraan op het eerste oog weinig wordt verdiend, toch van waarde zijn omdat ze leiden tot een hogere beladingsgraad of een efficiëntere planning. Ook commerciële medewerkers van de logistiek dienstverlener kunnen nu langs de route gericht op zoek gaan naar nieuwe klanten met extra lading.

Ga op data discovery

Het moge duidelijk zijn: big data is meer dan een hype. Het heeft niet alleen de potentie om de dagelijkse operatie te verbeteren en afleverprestaties te vergroten. Maar ook om trends te voorspellen, nieuwe kansen te identificeren en de strategie aan te passen.

Ga daarom eens op data discovery. Duik eerst eens in uw bestaande data en ontdek welke waardevolle inzichten daarin verborgen liggen. De voorbeelden uit dit artikel vormen daarbij hooguit een aanwijzing. In de praktijk blijkt telkens weer opnieuw dat data discovery een ontdekkingsreis met verrassende inzichten en onverwachte uitkomsten is.

Op donderdag 31 maart vindt op Kasteel Groot Buggenum een talking dinner over het gebruik van data in de logistiek plaats. Peter van Buijtene, Manager Strategy & Development van PostNL is de hoofdspreker. Het talking dinner start om 15.30 uur en eindigt rond 20.30 uur. 

Auteur JanKees Lampe is eigenaar en cmo van Inergy

Reageer op dit artikel