データドリブン物流の価値を引き出す方法 – ロジスティクスビジネス®

データを活用する能力は、販売傾向の予測から業務や顧客サービスの改善に至るまで、ビジネスの成功に不可欠である、と CEO の Stephan Sieber (写真) は書いています。 トランスポレオン。 これにより、企業は競合他社に勝つために必要な洞察を得ることができ、今日のビジネスリーダーはデータの価値を明確に認識しています。

しかし、こうした革新的な洞察は多くの企業にとってとらえどころがなく、組織の 58% が通常のビジネス上の意思決定の少なくとも半分をデータや情報ではなく直感に基づいて行っています。 「遅れている」企業は意思決定の 70% を直感に基づいていますが、「クラス最高」の企業は意思決定の 60% を関連情報に基づいています。

特に物流業界では、ここ数年のサプライ チェーン プロセス全体への波及効果と現在進行中の回復により、組織がデータドリブンの文化を受け入れることが緊急に必要であることが明らかになりました。 データにアクセスできるだけでは十分ではありません。 データは物流業務の中心的な要素となり、ビジネス構造に組み込まれる必要があります。

データドリブンへの道のり

必要とされる文化的変革とは別に、データベースの意思決定に関連する業界の最大の課題の XNUMX つは、多くの異種システムからのデータを集約することです。 物流実務者は、これがデータを実用的な洞察に変換する能力を阻害する最大の要因であることを強調し、次に訓練を受けたアナリストの不足とデータ品質の低下が続きます。

良いニュースは、サプライ チェーン企業が業務全体にわたってリアルタイム データを活用する必要性を認識していることです。 その結果、サプライチェーンと業務をより効率的に管理するには、輸送に関する正確な到着予定時刻を取得することが不可欠です。 ただし、何が起こっているかをただ見ることと、その情報を即座に影響力のある方法で使用できることの間には大きな違いがあります。

ここで、最新の輸送管理プラットフォームが登場します。 サプライチェーンのさまざまな要素をインテリジェントなプラットフォームに統合することは、大規模な交通ネットワークにおけるデータ主導の意思決定のバックボーンとして機能します。 このアプローチは、荷主、運送業者、物流サービスプロバイダー、その他の関係者を結び付け、通信、データの共有、より大きなデータプールに基づいた賢明な意思決定を可能にすることもできます。

ネットワークに参加する関係者が増えるほど、スマートなスロット管理による積み込みと積み下ろしの最適化から、運用の拡大や排出量の削減に至るまで、ビジネス価値をもたらすために生成および分析できるデータが増えます。 では、2023 年以降、企業はどのようにして輸送管理データを最大限に活用し、これまでにないほど業務を変革できるのでしょうか?

データ値のロック解除

主要なサービスとツールを 360 つの包括的なプラットフォームにまとめることで、貨物取引の XNUMX 度のライフサイクルに沿った洞察が得られるのです。 このデータにアクセスできると、市場パフォーマンスを分析できるなど、いくつかの利点が得られます。 複数の関係者が単一のプラットフォームに接続され、年間数百万件のリアルタイムトランザクションを処理するネットワークベースの輸送管理プラットフォームは、企業が市場に対して自社のパフォーマンスをベンチマークするのに役立ちます。

企業は、収集されるデータを、望ましい結果とビジネス目標に関連付けられた明確に定義された主要業績評価指標 (KPI) に合わせて調整することで、そのデータを文脈化する必要があります。 輸送分野では、一般的な KPI には、納期厳守、到着予定日、モード別の輸送費、リードタイム、入札受諾率などが含まれます。 これらの KPI を外部のネットワーク全体のベンチマークと比較して、組織が市場と比較してどのようにパフォーマンスを上げているかを確認するのに役立ちます。

しかし、データドリブンであることの真の価値は、ビジネスが階層化されたときに発揮されます。 人工知能、データに基づく機械学習および視覚化ツール。 これにより、企業の運営に関する新たな洞察が得られ、より賢く前進する方法に関する推奨事項が生成されます。 これには、業界全体の運賃支出と入札率を監視して、貨物調達プロセスを最適化することが含まれます。 AI を活用したスマート入札を使用して自律入札を可能にする。 またはネットワーク全体の容量情報を分析して空のマイルを削減します。

リアルタイム データを優先する接続ネットワークの基盤として、最新のインテリジェントな交通管理プラットフォームを選択することで、企業は、サービスの向上やリスクの軽減などを行いながら、コストと炭素排出量を削減するのに役立つ洞察を引き出すことができます。 最終的に、直感ではなく実際のデータに基づいて、より賢明な意思決定を下せるようになります。