公司如何从智能物流数据中受益的用例

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智能物流数据帮助您预测潜在的风险，并主动采取对策，以确保生产过程顺利，以及高生产质量和供应可靠性

运输损害货物，延误交付，交付可靠性差: 这是三个典型的使用案例，在这些案例中，智能物流数据有助于提前识别和应对风险。

智能物流数据构成了敏捷、健壮和自主的供应链的基础，这些供应链能够预见甚至避免潜在的问题。简而言之，它们是有效风险管理的基础。

之前，我们研究了供应链数据如何变得智能化，以及我们如何需要将生产数据和物流数据包括在内。现在，通过查看三个用例，我们演示了我们的客户如何能够从智能物流数据中受益。

用例1: 预防运输损坏-确保生产质量

一个制成品的质量只能取决于其组成部分的质量。因此，公司不仅必须确保自己的生产流程顺利运行，而且还必须防止有缺陷的部件被组装起来。但是，特别是敏感材料在运往生产现场的过程中已经遭受了相当大的损害，要么检测得太晚，要么根本没有检测到

这就是为什么我们的一个客户现在使用智能物流数据，以监测运输部分敏感的温度，湿度或振动。为此，我们将平台上与客户相关的数据结合起来，比如送货通知、计划、订单、运输订单等，与传感器在运输过程中实时传输的物联网数据结合起来。在结构良好的仪表板上，我们的客户现在几乎可以在货物仍在运输途中时实时检测到潜在的运输损害。

通过结合过去交付的新数据和历史数据，我们提供了风险预测。例如，如果某些供应商在某些路线上运输某些货物，预计会造成损害。下一步是优化规划，以避免这些运输损害在未来。

简而言之，智能物流数据使公司能够预测交货问题，启动预防措施，确保组装零部件的质量，从而提高生产质量和客户满意度。

用例2: 在适应生产计划的早期发现交付缺陷生产材料通常在到达工厂之前要长途运输。通常情况下，交通工具在运输路线上会变化好几次，通常会经过集中地: 从卡车或铁路运输几个星期，然后重新上路。

通常在这种路线上有几个盲点，货物目前的位置信息不清楚。特别是在海上，情况很难评估: 风暴会使船只偏离航线。在港口，卸货可能会因为意想不到的能力问题而延迟。而且可能会发生更多的情况，这会削弱原先的预计到达时间(ETA) ，从而扰乱计划。

然而，在公司了解到这一点之前，可能需要几天或几周的时间。为了维持生产，材料计划者必须赶紧看看仓库里是否还有可以填补空缺的材料存货。或者，您可以检查二次采购选项，通常由于时间压力推高采购成本。

这种情况可以通过智能物流数据得到缓解。需求信息和整合数据等数据被输入我们的数据库。这些数据随后被进一步的数据丰富起来，例如卫星信息，这些数据可以几乎实时地精确定位船只的位置。

根据这些位置数据和其他信息，我们可以计算是否仍然可以满足原来的到达时间(ETA) ，或者交货是否会延迟数天甚至数周。我们的客户因此收到积极的警告，可以相应地重新安排-在某些情况下，甚至提前几个星期-当材料仍然在海上。

简而言之，使用智能物流数据可以在早期发现问题。这提供了宝贵的时间来及时检查替代品，并最大限度地减少对您自己生产的影响。

用例3: 分析交付的可靠性-最小化风险

交货延误和故障造成相当大的经济损失。这就是为什么越来越多的公司正在密切关注: 我的供应商有多可靠？他是否真的会在商定的时间内交付商定的数量？是否有可能再次出现问题，因为他在过去已经超过了准时交货(OTD) ？

智能物流数据帮助公司准确地回答所有这些问题，从而最小化他们的风险。为此，我们从我们的平台上使用关于供应商性能的历史数据来丰富当前客户关于需求、需求协作和传输的数据。此外，来自供应商生产的数据(例如通过 MES 集成)允许得出进一步的指标。

然后我们使用机器学习算法来分析这些数据: 我们能识别模式吗？例如，在某些运输路线上，从一个工厂到另一个工厂？或者某些材料？这个供应商和这个订单再次发生问题的可能性有多大？

智能物流数据有助于分析交货延迟和最小化交货风险

一句话: 正如在其他例子中一样，你可以看到通过使用智能物流数据精确地控制风险是一个巨大的优势。这使得企业能够主动采取措施防止短缺。在上述情况中，公司可以增加仓库中的安全库存，以便有更大的缓冲区，或者订购特殊货物，以弥补可能出现的短缺。

最终，供应商也从智能物流数据中获益。怎么做到的？那么，数据分析的结果也可以帮助他们找出自己的不足之处。在此基础上，他们可以与客户一起开发解决方案，例如加快生产周期或改善中期计划视野。

来源：互联网
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