Логистика в эпоху больших данных: почему внедрение облаков необходимо

Согласно опросу, опубликованному Dresner Advisory Services, более 50% компаний используют big-data аналитику. Ближе взгляд раскрывает, что темп внедрения значительно варьируется по отраслям, с финансовыми услугами и телекоммуникациями в лидерах, за которыми следуют образование и здравоохранение. Но топ-5 не включает логистику.

Когда думаешь о big data, логистика редко первая отрасль, приходящая на ум. Иронично, однако, это, вероятно, та, которая может выиграть больше всего от его внедрения.

Использование предиктивного анализа для оценки и предотвращения узких мест в цепочке поставок критично, особенно в отрасли, где пунктуальность, прозрачность и приватность играют ключевые роли. И с все большим числом потребителей, выбирающих e-commerce, притворяться актуальным без опоры на big data — наивно.

Проблема последней мили

Последняя миля пути посылки к покупателю — самый болезненный шаг для логистических компаний. Это также самый дорогой, составляя более половины общих затрат на отгрузку. Задержки из-за пробок, трудностей с парковкой, плохой погоды, форс-мажора и даже более тривиальных вызовов, таких как квартиры без лифтов, все способствуют накоплению затрат и негативно влияют на опыт клиентов.

Препятствия для плавной доставки раньше были невозможны предсказать. Однако с помощью GPS-систем в автомобилях доставки и смартфонах, датчиках, сканерах и интернете вещей (IoT), грузовладельцы теперь могут мониторить весь путь. Они могут даже проактивно вмешиваться — например, информировать водителя, если улица загружена или недоступна.

В долгосрочной перспективе логистические компании обнаружат паттерны и повторяющиеся вызовы и придумают практические способы их преодоления. Скажем, стоимость топлива имеет тенденцию расти в августе. Big-data анализ может предсказать рост и убедиться, что автомобили полностью заправлены в июле. Алгоритм ORION UPS — передовой пример, способный собирать и анализировать более 1 млрд точек данных в день по факторам вроде веса, формы и размера посылки. Оттуда он может перекрестно ссылать данные с исторической информацией о доставке для оценки мощности, объемов посылок и клиентского спроса. С помощью этого научного, данные-драйвенного подхода UPS заявляет, что сэкономил $50 млн ежегодно, просто уменьшая пробег каждого водителя на одну милю.

«В настоящее время разные отрасли работают одновременно над решением проблемы последней мили», — говорит Аспарух Коев, CEO Transmetrics. «Не вижу, почему, например, я не должен иметь возможность отслеживать в реальном времени, где сантехник, приезжающий починить раковину».

Но вещи не такие черно-белые, по мнению Пита Бандтока, лида по биллингу в DHL Global. «Проблема последней мили не универсальна в логистике», — говорит он. «Подумайте об океанских фрахтовых отправках. Они часто собираются в порту консигнатарием или доставляются в нескольких массивных контейнерах на локацию консигнатария». Эго, нет проблемы последней мили.

«Проблема острее в B2C секторе», продолжает Бандток, «и я вижу значительные инвестиции в технологии там, как в плане алгоритмов маршрутизации, так и в клиентском обмене сообщениями и видимости».

Анджел Митев, старший вице-президент и практик-лид по big data, транспорту и логистике в Sciant, имеет другое мнение. «Хотя я согласен, что наибольшее влияние будет на B2C логистику», — говорит он, «мы также, вероятно, увидим влияние на B2B, особенно с приходом автономных грузовиков и фургонов. Краудсорсинг, дрон-доставки и оптимизация маршрутов в реальном времени — другие области, где технология существует и была протестирована. Так что нет сомнений, что последняя миля будет областью, где мы увидим крупные инновации в очень ближайшем будущем».

Краудсорсинг и роботы

Когда речь идет об оптимизации доставки последней мили, модель краудсорсинга доказала свою экстремальную полезность. Доставка еды домой, вероятно, будет выполнена местным курьером. В то же время проекты вроде Uber Freight берут логистику в новое направление. Amazon Flex позволяет последней миле управлять местными жителями, которые могут зарабатывать до $25 в час, давая клиентам большую прозрачность и более быстрые доставки. Этот разрушительный подход может революционизировать текущую модель последней мили, заменяя профессиональных перевозчиков случайно движущимися местными водителями.

Бандток имеет противоположное мнение. «Пока рост краудсорсинговых сервисов очевиден для потребителей», — говорит он, «не вижу, как это станет особенно релевантным для B2B логистики, так как есть только столько, сколько можно унести на велосипеде или в машине». Он так же скептичен насчет UberFreight: «Не верю, что они сильно протолкнутся в тяжелый фрахт, так как у них ни фуутпринт, ни капитал для этого».

Коев указывает, что дорожная загруженность драматически влияет на качество доставки. «Трафик становится хуже», — говорит он. «Больше людей живут в больших городах, поэтому плотность растет. Краудсорсинг не волшебным образом решит проблему — ее нужно исправлять на уровне инфраструктуры».

Так что нет выхода с текущей инфраструктурой? «Подумайте о метро», — говорит Коев. «Это самый используемый вид транспорта в крупных городах. Существующие метро спроектированы для перевозки пассажиров, но они могут перевозить посылки тоже. Оно просто будет функционировать иначе».

Еще один крупный тренд в логистике — использование нечеловеческих рабочих. Система доставки Prime Air спроектирована для доставки пакетов клиентам за 30 минут или менее с помощью дронов. Некоторые 100 000 роботов заменили конвейеры и человеко-оперативные машины на большинстве складов Amazon. Kiva Systems, компания за этими роботами, была приобретена Amazon в 2012 за $775 млн, второе по величине приобретение на то время.

Выгоды автоматизации склада выходят за рамки сокращения штата. Использование роботов приносит более точные инсайты о том, как погрузка и доставка пакетов могут быть улучшены. И автономные транспортные средства обещают вывести логистику на совершенно новый уровень. Уже используются в контролируемых средах, таких как склады и дворы, они скоро будут видны в общих и публичных пространствах, таких как шоссе и городские улицы, согласно Маркусу Кюкельхаусу, вице-президенту инноваций и трендового исследования в DHL.

Бандток сомневается, что логистическая отрасль будет полностью автоматизирована в предвидимом будущем, если вообще. «Товарный кусок может быть в значительной степени автоматизирован комбинацией big data и робототехники», — говорит он. «Однако картина с более сложными цепочками поставок более размыта.

«Подумайте о вине и спиртом бизнесе», — продолжает он. «Супермаркетная сеть сделает крупные заказы на массивные количества определенных напитков в преддверии предвидимых событий, таких как Чемпионат мира по футболу, Уимблдон или королевская свадьба. Некоторые из этих событий имеют более короткий период уведомления, чем производственный период для задействованного товара. Нишевые логистические игроки должны дотянуться через эту цепочку поставок и обеспечить, что шампанское, нужное для тоста на королевской свадьбе, которое начало свой производственный цикл три года назад, будет доступно в магазинах за четыре недели до события, которое было объявлено три месяца назад. Ценность логистика в этом примере — в отношениях, а не в данных».

Коев так же скептичен. «Human-free anything невозможно, точка», — говорит он. «Даже если люди не доставляют пакеты, им придется обслуживать системы. Это рыночная проблема, не технологическая. В логистике мы работаем в этом парадоксе: пытаемся работать с инфраструктурой, которую имеем, хотя выгоды внедрения очевидны. Транспорт сильно коммодитизирован. Все делают одно и то же, и так уже годами».

Митев, с другой стороны, предсказывает почти полностью автоматизированную отрасль. «Ванильные логистические сервисы могут быть human-free», — говорит он. «Искусственный интеллект вместе с данными-драйвенными бэкэнд-системами, управляющими флотами автономных транспортных средств и роботов, будут выполнять большинство доставки, погрузки, разгрузки и других рутинных задач. Планирование и оптимизация маршрутов, управление складом, локализация груза и оборудования, и управление запасами также станут все более автоматизированными. Управление отношениями с клиентами и индивидуальные логистические сервисы станут новым полем битвы, где компании будут бороться за дифференциацию, и где человеческий фактор останется критическим».

Время для сдвига

Чтобы дойти туда, нужен значительный сдвиг в отрасли. Исторически логистические компании не были большими приемниками облачных технологий, которые необходимы для оптимизации и оцифровки доставки последней мили.

«С автономными доставками последней мили, идущими в мейнстрим», — говорит Митев, «отрасль очень вероятно свидетельствует значительное улучшение сбора данных о событиях. В этом сценарии автоматизированное планирование и управление доками станут критическими, так как автономные транспортные средства должны быть запланированы гораздо точнее, чем человеко-управляемые. Облачные и IoT-включенные док-менеджмент вместе с платформами управления событиями станут must-have отрасли».

Ускорение внедрения облачных систем, поэтому, критично. Правильный сбор и очистка данных позволяют лучшее прогнозирование событий и меньше неопределенности. Такие цели не могут быть достигнуты с легаси, он-премиз системами. Стандартизированные кросс-платформенные интеграции, так критичные для создания бесшовных информационных цепочек, могут быть легче достигнуты с облачными, микросервисными, открытыми API системами. e-air waybill Международной ассоциации воздушного транспорта — один пример открытых API, но по словам Митева, «Чего не хватает — это стандарты для документов вроде заказов на забор или грузовых манифестов». Требуются крупные обновления или даже полные замены первичных IT-систем, добавляет он.

«Стандартные API были бы отличны», — говорит Коев, «но это конкурентный рынок, и игроки обычно не хотят делиться. Я видел компании, намеренно удаляющие часть своих данных перед передачей следующей компании».

Более того, технология становится ценной только когда она масштабируема, что малым компаниям будет трудно сделать. «Так что мои два цента на то, кто протолкнет рынок вперед — на установленных игроках, а не стартапах», — говорит Коев.

Big data будет расти еще больше, с растущим числом подключенных устройств, автономно генерирующих терабайты новой информации. Способность получить доступ и обработать эту интеллигентность даст логистическим компаниям существенное конкурентное преимущество, но фундамент для этого нужно строить сейчас. Гонка будет между текущими крупными игроками, борющимися с их путешествием к оцифровке, и новыми входами, присоединяющимися к пред-цифровой отрасли.

Симоне Пуорто — основатель Travel Singularity и контрибьютор-райтер в Sciant.