Velká data slouží logistice

Dokonce až 97 procent vedoucích kádrů se ztotožňuje s tím, jak moc mohou být big data pro jejich byznys prospěšná. Voilà , ovšem podle zjištění konzultantů z Accenture pouze 17 procent dodavatelských firem implementovalo pokročilou datovou analytiku alespoň v jedné oblasti svého podnikání.

Odkud se všechna ta velká data vlastně berou?

Uvedeme pár příkladů:

• standardní data z podnikových systémů,
• provozní údaje z různých snímačů, včetně např. počasí,
• diagnostické údaje z vozidel, GPS data,
• finanční, resp. tržně-obchodní prognózy,
• reklamní a marketingová data,
• návštěvnická data z webových stránek,
• data ze sociálních médií.

V čem spočívají hlavní benefity datové analytiky pro logistické společnosti? Modelování velkých objemů strukturovaných i nestrukturovaných dat z více zdrojů pomáhá zvyšovat vizibilitu a poskytnout komplexní vhled do operací dodavatelských řetězců. Velkododavatelé tak mohou zlepšovat svou reakci na stálé riziko rozkolísané poptávky. V neposlední řadě může porozumění tzv. velkým datům pasovat dodavatele z pozice transakčního zprostředkovatele do role důvěryhodného obchodního poradce a partnera. Odhalování vzájemných vazeb a vztahů pomocí rozboru dat se dnes běžně označuje jako big data relationship management.

Jak mohou chytrá data přispět ke zlepšení dodavatelsko-odběratelských vztahů? Vyjmenujme alespoň několik základních prvků:

• Efektivnější správa a odhalování dodavatelských vztahů. Mnoho firem využívá datovou analytiku pro hlubší poznávání svých zákazníků. Prozíraví manažeři dodavatelských řetězců zase vytěžují data k lepšímu poznávání svých obchodních partnerů.
• Komplexní dodavatelské profily. S využitím dat obohacených z externích zdrojů pro finanční, výkonnostní nebo rizikové metriky lze vytvářet přesné profily chování dodavatelů, jež mají odpovědní pracovníci k dispozici v reálném čase díky personifikovaným analytickým dashboardům.
• Predikce potřeb. Lepší předpověď přání a potřeb zákazníků, ale i obchodních partnerů zvyšuje jejich porozumění a vztah k dodavatelské firmě.
• On-line analýza komunikace. Okamžité vyhodnocení různých komunikačních kanálů směrem k partnerům podporuje zkvalitnění nabídky produktů a služeb.
• Detailní rozbor procesů. Zkvalitnění sledovatelnosti a detailních vhledů do komplexního dodavatelského řetězce vede k vyšší efektivitě cen, snižování nákladů a ve výsledku ke zvýšení výkonnosti celého dodavatelského řetězce.
• Optimalizace procesů. Optimalizace plánování tras dodávek zboží dle momentální situace a zefektivnění dodávek na tzv. poslední míli k zákazníkovi představuje stále velký prostor pro zlepšení.
• Dodávky Just in Time. Optimalizace skladových zásob a distribuce produktů na základě analýzy a predikce poptávky v reálném čase.

Vlaky od Siemensu jezdí na data

Bez nadsázky lze říct, že vlakové soupravy řízené společností Siemens jezdí na data. Tři servisní datová centra v Atlantě, Moskvě a mnichovském předměstí Allach vyhodnocují data z čidel vlakových souprav patnácti zemí. Soustřeďují se tu na prediktivní údržbu celých souprav a lokomotiv. Oproti běžným a pravidelným servisním prohlídkám strojového parku u železnic otevřely digitální technologie dveře dokořán pro novou úroveň služeb. Data sesbíraná ze snímačů v dálkovém či místním režimu poskytují pracovníkům datového centra vysokou úroveň detailů týkajících se vozových souprav a jejich celkového ekosystému. Ještě předtím, než lokomotiva zajede do servisního centra, jeho pracovníci vědí, co přesně mají dělat. Flotila stovky vlakových souprav produkuje každým rokem zhruba 200 miliard datových výstupů. A to je teprve začátek. Díky celým horám dat jsou analytici schopni rozeznávat různé vzorce chování strojních celků a predikovat výskyt poruch minimálně s třídenním předstihem.

Velká data využívá rovněž španělský železniční dopravce Renfe na rychlostní trati mezi Madridem a Barcelonou. Ten se Siemensem založil společný podnik a analýzu dat využívá na trati, kde soupeří s domácími aerolinkami, pro eliminaci zpoždění. Letecky lze vzdálenost mezi španělskými metropolemi zvládnout za hodinu dvacet minut, rychlovlak na to potřebuje dvě a půl hodiny. Renfe garantuje svým zákazníkům maximální zpoždění do 15 minut. Pokud spoj přesáhne toto zpoždění, vrací dopravce svým pasažérům cenu jízdenky v plné výši. To se díky datové analýze stalo pouze jednou z posledních 2300 spojení.

Američané ulétávají na virtuálních dvojčatech

Pomocí nástrojů umělé inteligence a datové analytiky kanadské softwarové firmy NGRAIN udržuje americké armádní letectvo, USAF své bitevníky z flotily strojů F22 a F35 od výrobce Lockheed Martin v digitální 3D grafické podobě s vepsanou historií jednotlivých závad a oprav v rámci údržby. U takto vytvořených virtuálních dvojčat každého z letadel odpadá složité udržování provozních a servisních dat v souborech tabulkových procesorů či časově náročné zakreslování povrchových poškození letadel - postačí snímek z mobilu, jenž se automaticky zakomponuje do grafického modelu konkrétního letounu. Přínosy virtuálního grafického prostředí vystihují tyto tři body:

• Zvýšení provozní dostupnosti. Servisní mechanici mohou sledovat stav bojového letounu on-line a po jeho doletu ihned vědí, jaký je jeho aktuální stav a kdy bude opět schopen letu.
• Nárůst produktivity v méně lidech. Díky progresivním technologiím lze zkrátit dobu potřebnou pro dokumentaci a posouzení vzniklých závad a škod.
• Akurátnější informace. Detailní vizualizace letadel a přesné zachycení jejich poškození na 3D modelu snižuje pravděpodobnost výskytu chyby při servisu techniky, což zvyšuje bezpečnost posádek.

DHL jede na rozšířené realitě

Logistická společnost DHL Supply Chain experimentuje v oblasti skladových operací s reálnými přínosy rozšířené reality (augmented reality, AR) přirozeně podpořené analýzou dat. Projekt s vlastnostmi konceptu Industry 4.0 stojí na využití chytrých brýlí při vychystávání a dodávce zboží. Celosvětový řetězec tu společně s vybranými partnery a zákazníky pilotně rozpracovává vlastní řešení, od nějž do budoucna očekává velké dopady pro byznys ve svém odvětví.

Myšlenka vznikla už v roce 2014, kdy DHL v dokumentu Rozšířená realita v logistice představilo tři možné směry využití: řízení a plánování skladových operací, optimalizace a dynamické přesměrování dopravních cest a organizace nakládky a zvýšení efektivity dodávek na "poslední míli".

Při jednom z prvních významných nástupů do světa rozšířené reality asistoval DHL její zákazník - nizozemská pobočka japonského výrobce tiskáren Ricoh a softwarová firma Ubimax profilující se právě v oblasti AR.

Třítýdenní pilot zahrnoval 10 zaměstnanců vybavených speciálním displejem umístěným v náhlavní soupravě. Takto společně vychystali více než 20 000 položek pro expedici 9000 objednávek. Přínosy inovativního uživatelského rozhraní a handsfree operací v reálném čase jsou nepřehlédnutelné, přinášejí zvýšení produktivity o více než čtvrtinu.

Článek byl publikován v ICT revue 12/2017.