artikel

​Ga op ontdekkingsreis in uw logistieke databases

Supply chain Premium 815

​Ga op ontdekkingsreis in uw logistieke databases

​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 verschillende systemen ontstaan waardevolle inzichten. Vier voorbeelden van verborgen schatten, door JanKees Lampe van Inergy.

(Dit artikel verschijnt onder verantwoordelijkheid van Inergy)

“Data leveren een onverbiddelijk inzicht in de kwaliteit van processen”. Dit is een uitspraak van Herman Roose, voormalig CEO van Bakker Logistiek Groep. 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. 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. 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. Nog meer inzichten ontstaan als die data worden gecombineerd met externe databronnen, denk aan weersinformatie, filegegevens, demografische informatie en economische statistieken. Vier voorbeelden maken dat duidelijk.

1. Identificeren van bottlenecks

JanKees Lampe

Auteur: JanKees Lampe

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.

2. 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.

3. Vergroten van de synergie

Logistiek dienstverleners met meerdere opdrachtgevers, creëren daaruit vaak maar weinig synergie omdat de afgesproken levertijden en leverfrequenties nu eenmaal verschillen. Data-analyse laat zien 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.

4. Voorspellen van de vraag

Pakketvervoerders beschikken over een enorme database met historische gegevens over pakketzendingen. Als deze database wordt aangevuld met externe data zoals weersinformatie, wordt het mogelijk om per dag nauwkeurig het aanbod van pakketten te voorspellen. De pakketvervoerder kan op basis daarvan bepalen hoeveel chauffeurs en/of subcontractors hij moet inschakelen.

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. In de praktijk blijkt telkens weer opnieuw dat data discovery een ontdekkingsreis met verrassende inzichten en onverwachte uitkomsten is.

Lees ook de whitepaper Data Discovery in logistiek

Reageer op dit artikel