ডেটা-চালিত লজিস্টিকসের মান কীভাবে আনলক করবেন – লজিস্টিক বিজনেস®

ডেটাতে ট্যাপ করার ক্ষমতা ব্যবসায়িক সাফল্যের জন্য গুরুত্বপূর্ণ - বিক্রয় প্রবণতা ভবিষ্যদ্বাণী করা থেকে শুরু করে অপারেশন এবং গ্রাহক পরিষেবার উন্নতি, লিখেছেন স্টেফান সিবার (ছবিতে), সিইও ট্রান্সপোরিওন. এটি কোম্পানিগুলিকে প্রতিযোগীতাকে ছাড়িয়ে যাওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় অন্তর্দৃষ্টি দেয় এবং আজকের ব্যবসায়িক নেতারা স্পষ্টভাবে ডেটার মূল্য স্বীকার করে।

যাইহোক, এই গেম-পরিবর্তনকারী অন্তর্দৃষ্টিগুলি অনেক কোম্পানির জন্য অধরা, যেখানে 58% সংস্থা তাদের নিয়মিত ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তের অন্তত অর্ধেক ডেটা এবং তথ্যের পরিবর্তে অন্ত্রের অনুভূতির উপর ভিত্তি করে। 'ল্যাগার্ড' কোম্পানিগুলি তাদের সিদ্ধান্তের 70% অন্ত্রের অনুভূতির উপর ভিত্তি করে, যখন 'সেরা-শ্রেণীর' কোম্পানিগুলি প্রাসঙ্গিক তথ্যের ভিত্তিতে তাদের সিদ্ধান্তের 60% ভিত্তি করে।

রসদ শিল্পে বিশেষ করে, গত কয়েক বছরের প্রবল প্রভাব - এবং চলমান পুনরুদ্ধার - সাপ্লাই চেইন প্রক্রিয়াগুলি জুড়ে সংস্থাগুলির একটি ডেটা-চালিত সংস্কৃতিকে আলিঙ্গন করার জরুরি প্রয়োজন স্পষ্টভাবে প্রকাশ করেছে। শুধু ডেটাতে অ্যাক্সেস থাকাই যথেষ্ট নয়। ডেটা অবশ্যই লজিস্টিক ক্রিয়াকলাপের একটি কেন্দ্রীয় উপাদান হয়ে উঠবে, যা ব্যবসার ফ্যাব্রিকের মধ্যে তৈরি।

ডেটা চালিত হওয়ার যাত্রা

প্রয়োজনীয় সাংস্কৃতিক পরিবর্তনের পাশাপাশি, ডেটা-ভিত্তিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের সাথে যুক্ত সবচেয়ে বড় শিল্প চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি হল অনেকগুলি ভিন্ন সিস্টেম থেকে ডেটা একত্রিত করা। লজিস্টিক অনুশীলনকারীরা এটিকে সবচেয়ে বড় ফ্যাক্টর হিসাবে হাইলাইট করে যা তাদের ডেটাকে কার্যযোগ্য অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তর করার ক্ষমতাকে বাধা দেয়, এর পরে প্রশিক্ষিত বিশ্লেষকের অভাব এবং ডেটার দুর্বল গুণমান।

ভাল খবর হল যে সাপ্লাই চেইন ব্যবসাগুলি তাদের ক্রিয়াকলাপ জুড়ে রিয়েল-টাইম ডেটা লিভারেজ করার প্রয়োজনীয়তা স্বীকার করে। এবং ফলস্বরূপ, পরিবহনে সঠিক ইটিএ থাকা অপরিহার্য সাপ্লাই চেইন এবং অপারেশনগুলিকে আরও দক্ষতার সাথে পরিচালনা করার জন্য। যাইহোক, শুধু কী ঘটছে তা দেখা এবং তাৎক্ষণিকভাবে সেই তথ্যটি কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে সক্ষম হওয়ার মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে।

এখানেই একটি আধুনিক পরিবহন ব্যবস্থাপনা প্ল্যাটফর্ম খেলায় আসে। একটি বুদ্ধিমান প্ল্যাটফর্মে সরবরাহ শৃঙ্খলের বিভিন্ন উপাদানকে একীভূত করা বৃহৎ পরিবহন নেটওয়ার্কগুলিতে ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য মেরুদণ্ড হিসাবে কাজ করবে। এই পদ্ধতিটি শিপার, ক্যারিয়ার, লজিস্টিক পরিষেবা প্রদানকারী এবং অন্যান্য স্টেকহোল্ডারদের সাথেও সংযোগ করতে পারে, তাদের যোগাযোগ করতে, ডেটা ভাগ করতে এবং ডেটার একটি বৃহত্তর পুলের উপর ভিত্তি করে স্মার্ট সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে।

নেটওয়ার্কে যত বেশি স্টেকহোল্ডার অংশগ্রহণ করবে, ব্যবসায়িক মূল্য প্রদানের জন্য তত বেশি ডেটা তৈরি ও বিশ্লেষণ করা যেতে পারে – স্মার্ট স্লট পরিচালনার মাধ্যমে লোডিং এবং আনলোডিং অপ্টিমাইজ করা থেকে শুরু করে স্কেলিং অপারেশন এবং নির্গমন কমানো পর্যন্ত। সুতরাং, 2023 এবং তার পরেও, কীভাবে ব্যবসাগুলি তাদের পরিবহন ব্যবস্থাপনা ডেটা থেকে সর্বাধিক লাভ করে এবং তাদের ক্রিয়াকলাপগুলিকে আগের মতো রূপান্তরিত করে?

ডেটা মান আনলক করা হচ্ছে

একটি বিস্তৃত প্ল্যাটফর্মে মূল পরিষেবা এবং সরঞ্জামগুলিকে একত্রিত করার ক্ষমতা হল এটি একটি মালবাহী লেনদেনের 360-ডিগ্রি জীবনচক্র বরাবর অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। এই ডেটাতে অ্যাক্সেস থাকা বিভিন্ন সুবিধা প্রদান করতে পারে, যেমন বাজারের কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা। একাধিক স্টেকহোল্ডারকে একটি একক প্ল্যাটফর্মের সাথে সংযুক্ত করে, বার্ষিক লক্ষ লক্ষ রিয়েল-টাইম লেনদেন প্রক্রিয়াকরণ করে, একটি নেটওয়ার্ক-ভিত্তিক পরিবহন ব্যবস্থাপনা প্ল্যাটফর্ম ব্যবসাগুলিকে বাজারের বিপরীতে তাদের কর্মক্ষমতা বেঞ্চমার্কে সহায়তা করতে পারে।

ব্যবসায়িকদের অবশ্যই কাঙ্ক্ষিত ফলাফল এবং ব্যবসায়িক উদ্দেশ্যগুলির সাথে যুক্ত স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত কী পারফরম্যান্স ইন্ডিকেটর (KPIs) এর সাথে সারিবদ্ধ করে সংগৃহীত ডেটাকে প্রাসঙ্গিক করতে হবে। পরিবহন ক্ষেত্রে, সাধারণ কেপিআই-এর মধ্যে রয়েছে যথাসময়ে ডেলিভারি, যথাসময়ে আগমন, মোড দ্বারা পরিবহন ব্যয়, লিড টাইম এবং দরপত্র গ্রহণের হার। এই কেপিআইগুলিকে তখন বাহ্যিক নেটওয়ার্ক-ওয়াইড বেঞ্চমার্কের সাথে তুলনা করা যেতে পারে যাতে সংস্থাগুলিকে তারা বাজারের তুলনায় কীভাবে পারফর্ম করছে তা দেখতে সহায়তা করে।

কিন্তু ডেটা-চালিত হওয়ার সত্যিকারের মূল্য আসে যখন ব্যবসার স্তর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ডেটার উপরে মেশিন লার্নিং এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল। এটি ব্যবসার ক্রিয়াকলাপ সম্পর্কে নতুন অন্তর্দৃষ্টি আনলক করে এবং কীভাবে আরও বুদ্ধিমানভাবে এগিয়ে যেতে হয় সে সম্পর্কে সুপারিশ তৈরি করে। এর মধ্যে অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে: শিল্প-ব্যাপী মালবাহী খরচ এবং দরপত্রের হারগুলি তাদের মালবাহী সংগ্রহের প্রক্রিয়াটি অপ্টিমাইজ করার জন্য পর্যবেক্ষণ করা; স্বায়ত্তশাসিত টেন্ডারিং সক্ষম করতে AI-চালিত স্মার্ট টেন্ডারিং ব্যবহার করে; বা খালি মাইল কমাতে নেটওয়ার্ক-ব্যাপী ক্ষমতা তথ্য বিশ্লেষণ।

একটি সংযুক্ত নেটওয়ার্কের ভিত্তি হিসাবে একটি আধুনিক, বুদ্ধিমান পরিবহন ব্যবস্থাপনা প্ল্যাটফর্ম বেছে নেওয়ার মাধ্যমে যা রিয়েল-টাইম ডেটাকে অগ্রাধিকার দেয়, কোম্পানিগুলি অন্তর্দৃষ্টিগুলি আনলক করতে পারে যা তাদের পরিষেবার উন্নতি, ঝুঁকি হ্রাস এবং আরও অনেক কিছু করার সময় খরচ এবং কার্বন নিঃসরণ কমাতে সাহায্য করে৷ তারা অবশেষে প্রকৃত তথ্যের উপর ভিত্তি করে বুদ্ধিমান সিদ্ধান্ত নিতে পারে, অন্ত্রের অনুভূতি নয়।