Lojistik sektörü hızlı bir biçimde dijitalleşiyor. Bu süreç milyonlarca işlemi dijital veri haline getirdikçe büyük verinin analiz edilmesi de gittikçe önemli bir hale geliyor. Sevk hareketlerinden depolama operasyonlarına, katma değerli hizmetlerden son nokta teslimatlarına kadar tüm bu operasyonlar devasa büyüklükte dijitalleşmiş veri sunuyorlar . Öyle ki Çin’in en büyük dağıtım şirketlerinde biri olan ZTO Express ortalama bir günde 32 milyon paket teslim ederken bu esnada 9.500 yerel ortak, 85 dağıtım merkezi ve 13 binin üzerinde araçtan anlık veri topluyor.

Benzer operasyonlara Türkiye’den baktığımızda ise kargo, kurye ve dağıtım sektörünün 25 bin araç ile 10 bin sabit merkezde günde 7 milyon adres ziyareti yaptığını ve günde 5 milyon kilometre yol kat ettiğini görüyoruz.

Bu operasyonel verilerin analiz edilmesiyle sağlanabilecek faydaların başında kapasite kullanımını optimize etmek, müşteri deneyimini geliştirmek, operasyonel riskleri azaltmak ve yeni iş modelleri oluşturmak gelmektedir.

Büyük verinin sunduğu bu devasa bilginin tüm potansiyelinden yararlanmak için hem konusunda uzmanlaşmış analistler hem de entegrasyon geliştiricilerin bir arada çalışmaları gerekiyor.

Büyük veri analiziyle geliştirme sağlanabilecek bazı önemli alanlar aşağıdaki gibidir;

• Gerçek Zamanlı Rota Optimizasyonu: Gönderi bilgileri, trafik durumu, anlık son nokta teslimat talepleri, hava durumu gibi veriler gerçek zamanlı olarak analiz edilerek arka planda çalışan akıllı algoritmalarla olabilecek en verimli rota optimizasyonları sağlanabilir
• Kaynak Kullanımında Akıllı Tahmin: Talep, altyapısal kapasite ve işgücünün akıllıca analiziyle planlama ve kaynak kullanımı optimize edilerek tedarik zincirindeki gereksiz maliyetler ortadan kaldırılabilir
• Sipariş Tahmini ile Lokasyon Optimizasyonu: Belirli ürünleri satın alma potansiyeli yüksek olan müşterilere daha yakın olan dağıtım merkezlerine taşımak mümkün olabilir
• Tedarik Zinciri Risk Yönetimi: Özellikle hammadde ve ürün hareketlerindeki liman, aktarma merkezi yoğunlukları, tedarik hattındaki olası tüm potansiyel riskler, korsan saldırıları, taşkın riskleri, olası depremler vb. analiz edilerek risk yönetimi yapılabilir
• Araç ve Ekipman Risk Planlaması: Öngörüsel analiz yardımıyla bakım gereksinimleri ve olası hasar, arıza tahminleri yapılabilir. Böylece her hangi bir aracın planlanmamış bir şekilde arızalanması, teslimatların gecikmesi ve bu teslimatları gerçekleştirmek için beklenmeyen kaynak kullanımının önüne geçilmiş olunur.
• Müşteri Deneyimi: Talep tahmini ve öngörmeli sevkiyatlar sayesinde müşteri etkileşimini optimize etmek ve müşteri ihtiyaçlarını önceden belirlemek mümkün olacaktır. Bu sayede gittikçe daha talepkar olan müşteri beklentilerini karşılamak ve sürekli bir bağ kurmak mümkün olur.

Büyük veri her saniye katlanarak yeni bilgi okyanusları yaratırken, yakın gelecekte bizi hangi yeni potansiyellerle buluşturabilecek, kim bilir?