×

Cookie beállítás

Menü
×

Cookie beállítás

Menü

Blog

Iparági hírek Tanulmányok

Hogyan befolyásolja a Digitalizáció a szállítmányozást, és a logisztikát? 3.rész

A tanulmány 2016 végén született meg, de mint tudjuk a technológia rohamosan fejlődik, ennek következtében napról-napra jobban láthatjuk digitalizáció eredményét a logisztikában és a fuvarozásban is.

Maga a szállítmányozás mintegy 150 éves múltra tekint vissza, de az elmúlt évtizedekben csak úgy ,mint a gazdasági folyamatok, szintén felvette a lépést a digitalizációval. Ezt bizonyítja a rendelésfelvételek lebonyolítása, árukövetés hatékonysága, a fuvarbörzéken keresztül a szállítólevelekig vagy az elszámoló rendszerekig érő újítások. A tanulmány célja hogy áttekintse a digitalizáció szállítmányozásban elfoglalt szerepét és annak működését illetve múltját, kihasznált és igénybe nem vett lehetőségeit, illetve a jövőt illetően kiaknázatlan irányzatait.

" A jövő gépei nem üzemanyaggal, hanem adattal működnek majd. "
Jack Ma, a kínai Alibaba internetes kereskedelmi portál alapítója



Beszéljünk a Big Data-ról, és arról, hogy milyen szerepet tölt be a szállítmányozásban és a logisztikában. A Big Data, egy olyan információkat tartalmazó adathalmaz, ami az emberek, egyének tényleges viselkedéséről szerzett adatokat tartalmazza. Tehát ezen adathalmaz elemzése ahhoz segít hozzá, hogy előre tudják jelezni a várható viselkedést, és ha látunk egy adott viselkedési mintát, akkor következtetni tudunk a következőekre egy adott társadalmi csoport alapján.

Az ilyen jellegű adatok elősegíthetik az előrejelzések hatékonyságát, és így a logisztikai feladatok megtervezését, és ütemezését. Már közepes nagyságú vállalatoknál is napi szinten jelennek meg az ilyesfajta adatok gyűjtése, tárolása, és akár naponta több milliárd megabit adat is összegyűlhet amit a cégek fel tudnak használni. Ez elsődlegesen annak tudható be, hogy a cégek az ellátási lánc által egyre több információt dolgoznak fel.

Ezek az adatok származhatnak RFID-ből (Radio Frequency IDentification – rádiófrekvencia-alapú azonosítás) e-kereskedelem tranzakciós adataiból, keresési eredményekből továbbá a sokrétű elektronikus kommunikációból is.

Már ma is léteznek olyan, szenzorokkal felszerelt gépek, melyek, ha Big Data-intelligenciával szerelik fel őket, akkor az általuk begyűjtött adatokat ki is tudják értékelni – ugyanakkor komoly gondot okoz, hogy a rendszerezetlen adatok mennyisége egyre csak nő, és a szokásos adatbankok segítségével ez a probléma már nem megoldható. Döntő fontosságú ugyanis, hogy az adatokat rendkívül gyorsan lehessen feldolgozni és elemezni. Ezért kínálnak a szoftvergyártók úgynevezett prediktív analitikus eszközöket, melyek célja, hogy az adatokból megbízható előrejelzést készítsenek. Például a Big Data segítségével pontosíthatjuk a diszpozíciót: Ha egy termék értékesítésével kapcsolatban bizonyos minta látszik kirajzolódni, a terméket mindig megfelelő mennyiségben lehet készleten tartani.
(Kümmerlen, 2013.05.27.)



Jellemzően bizonyos vállalatok a jövőt illetően egyre több pénzt, és energiát fognak szentelni az ilyen jellegű adatok gyűjtésébe, és elemzésébe, annak érdekében, hogy megkönnyítsék és gyorsabbá tegyék saját folyamataikat. Fraunhofer Institut felmérése szerint az adatmennyiség növekedésének hatására, a cégek 70 százaléka fog foglalkozni az adatbányászat lehetőségével, és annak kihasználásával saját üzletük javára. Viszont jelenleg még problémát jelent a silány adatminőség, a hiányos tapasztalat, és megfelelően képzett szakemberek csoportja, továbbá természetesen az ehhez kapcsolódó anyagi forrás beszerzése is.

A hatalmas adatmennyiségek elemzését minden vállalatnál komoly profitnövelő elvárások övezik – s nem csak a fejlesztők körében, akik programjai különféle algoritmusok segítségével a többféle forrásból származó adatok közti komplex összefüggéseket keresik, hanem az iparban és a kereskedelemben is. Javulhatnak az eladások előrejelzései, időben észrevehetjük a szállítási kockázatokat, és megelőzhetjük a kieséseket, ezzel stabilabbá téve a logisztikai láncot. A városok forgalmi adatai, melyeket okostelefonok, navigációs eszközök, jegyautomaták és kamerák gyűjtenek, hasznosak lehetnek a közlekedésirányítás számára a balesetek és dugók megelőzésében. Ez minden lehetséges, s mind a kereskedelemben, mind a privát területeken komoly haszna lehet. De nem szabad elfelejteni, hogy a Big Datát komoly kritikával is illetik: Az adatlopás és az illetéktelen felhasználás veszélye a társadalom egy részében távolságtartást és félelmet ébreszt.
(Kümmerlen, 2013)



Az ilyen Big Data állományok megteremtéséhez nélkülözhetetlen az egyes szenzorokkal vagy rádiófrekvenciás azonosítással felszerelt tárgyak összekapcsolása. Az Internet of Things egy olyan technológia megnevezése, ami összeköti a számítástechnikai eszközöket mechanikus eszközökkel, digitális eszközökkel, és tárgyakkal és anélkül tud információt közvetíteni, hogy ember és ember, vagy bármilyen ember és számítógép között kapcsolat létrejönne.

Ennek a kommunikációnak a fő mozgató eleme az ún. M2M (machine to machine) technológia, ami olyan adatáramlást jelent, mely ahogy korábban említettük emberek közremüködése nélkül, gépek között zajlik. A kommunikáció minden olyan gép között létrejöhet ami a megfelelő technológiával - chippel, szenzorral- van felszerelve, ahhoz hogy a rendszer tagja tudjon lenni.

 

Címkék: