Prædiktiv logistik i e-handel

Udgivet den: 25. august 2015 / Opdateret den: 26. november 2018 – Forfatter: Konrad Wolfenstein

Shutterstock / vipman

Næppe bestilt, allerede ved døren

Købt i går – leveret i morgen: For ikke så længe siden var levering af bestilte varer inden for 48 timer et kvalitetsmærke, der gjorde det muligt for onlineforhandlere at differentiere sig fra deres konkurrenter. Men siden levering næste dag blev udbredt, og nogle udbydere begyndte at levere samme dag, er ekstremt korte leveringstider ikke kun normale for mange kunder, men eksplicit efterspurgte.

Indtil nu har leveringstiderne været underlagt naturlige begrænsninger, som kun kunne forlænges yderligere med en betydelig teknologisk indsats. Ud over etablering af et omfattende netværk af decentraliserede lagre og udvidelse af transportflåder er prædiktiv logistik et centralt område for optimering.

Udviklingen af ​​prædiktiv forsendelse bliver endnu engang drevet af e-handelspioneren Amazon . Dette er næppe overraskende i betragtning af virksomhedens nærmest uendelige databank; hver produktvisning, hver besøgt side og hvert klik på en af ​​Amazons websteder registreres. Disse oplysninger føder de algoritmer, der bruges til at udlede sandsynligheden for en potentiel køber ud fra længere opholdstider eller gentagne sidebesøg. Analysemetoden lærer løbende af de nyligt erhvervede data og forbedrer dermed støt nøjagtigheden af ​​sine forudsigelser. Når et vist niveau af nøjagtighed er nået, giver det perfekt mening for Amazon at prioritere downstream-logistikprocesser såsom ordreplukning, plukning og forsendelsesforberedelse. Når kunden endelig klikker på knappen "Køb", er pakken allerede forberedt og skal kun mærkes, før den afsendes.

Men den teknologi, som Amazon har patenteret, går et skridt videre og bevæger sig ud over individuelle ordrer og bruger sandsynlighedsberegninger til at målrette hele kundegrupper. Dette giver mulighed for antagelser om købsadfærden i hele regioner. For eksempel, forestil dig en sportsbegivenhed i en by. En uge i forvejen ville forberedelserne til forsendelse af trøjer til de deltagende hold begynde på et nærliggende lager. Pakkerne ville derefter blive mærket med adressemærker, der allerede angiver modtagerens by eller postnummerområde. Varerne ville derefter blive transporteret dertil og om nødvendigt opbevaret i lastbilen eller et decentraliseret bufferlager, indtil de forventede ordrer rent faktisk ankommer. Alt, hvad der følger, er udfyldning af forsendelsesetiketten. Derefter kører lastbilen afsted og leverer den ønskede trøje kort efter ordren er modtaget.

Prædiktiv lagerlogistik

Uanset om det er på et centrallager eller et lokalt bufferlager, er forudsætningen for hurtig forsendelse en problemfri plukning af varer. Her er der behov for højtydende logistikløsninger, hvis den opnåede tidsfordel ikke skal gå tabt på grund af forsinket levering. Og det er netop her, mindre e-handelsforhandlere har mulighed for at positionere sig hurtigere end giganten fra Seattle.

Også her styres processen proaktivt. For eksempel tildeler styresoftwaren opfølgningsordrer baseret på de arbejdsplaner, der er tildelt transportsystemerne eller ordreplukkerne, hvis disse er placeret i nærheden af ​​lagerstedet for en yderligere vare, der skal plukkes. Andre udvælgelseskriterier kan omfatte indbyggede positionssensorer såsom RFID-chips eller GPS-enheder. Med autonome robotter fungerer forudseende styring ved at tillade enhederne at kommunikere autonomt med hinanden og, baseret på deres aktuelle positioner eller planlagte ruter, beslutte, hvilket modul der er bedst egnet til at afhente varen.

Men uanset om det er softwarestyret eller autonomt, hjælper prædiktiv planlægning med effektivt at koordinere de tilbagelagte ruter inden for lageret. Hvor varer for ikke så længe siden blev opbevaret i konventionelle reollagre, hvorfra de manuelt blev hentet og transporteret over lange afstande til forsendelse eller produktion, kører lagerprocesser i mange virksomheder nu helt automatisk og parallelt.

Denne automatiserede logistik kræver kompakte lagerenheder, der kan placeres tæt på plukkestationerne og tilbyder høj kapacitet. Vertikale bufferlagersystemer kan være en løsning her på grund af deres små dimensioner og høje plukkeydelse.

Amazon leveringsdrone (Kilde: Amazon)

Transport til kunden

Men hvad nytter alle algoritmerne, decentraliserede lagre og den hurtigste ordreplukning, hvis pakkerne sidder fast i trafikken på vej til kunden? Også her kommer teknologi i form af big data til undsætning: Trafikstrømmene overvåges løbende, og chaufførerne får altid vist den optimale rute. Forskere ved Hasso Plattner Instituttet . De har for nylig udviklet et system, der forbinder intern information med offentligt tilgængelige, trafikrelaterede data i realtid. Denne løsning giver logistikvirksomheder mulighed for at få præcise prognoser for trafikflowet. Systemet kombinerer og analyserer de seneste oplysninger fra brugerens egne fragtflåder med aktuelle trafikdata. På denne måde ved de straks, om, hvor og hvor længe en af ​​deres lastbiler har siddet fast i trafikken, og i hvilken grad dette forsinker leveringen.

Men systemet kan gøre endnu mere, idet det kan forudsige trafikforstyrrelser, før de rent faktisk opstår. Hvis GPS-data for eksempel indikerer et stigende antal køretøjer på en motorvej, kan dette signalere forestående trafikpropper. Tilsvarende kan information om vejrforhold bruges til at forudsige afgangstider for færger eller fly. Denne information gør det muligt at optimere planlagte ruter på forhånd, hvilket sikrer, at kunderne modtager deres varer næsten umiddelbart efter online bestilling.

Alternativt kunne den amerikanske webgigant igen være en mulighed, da den planlægger at betjene markedet direkte fra luften med sine leveringsdroner, i det mindste på mellemlang sigt. Fra virksomhedens perspektiv er dette bestemt en god mulighed for at optimere sin Prime Now-tjeneste ved hjælp af droneleveringer. Trafikpropper, overbelastede veje eller mangel på parkeringspladser til leveringskøretøjer: intet af dette ville stå i vejen for hurtig levering.

Virksomhedsledere efterlyser allerede dedikerede luftkorridorer til ubemandede luftfartøjer. Dette ville give leveringsdroner mulighed for at operere i højder mellem 60 og 120 meter, hvor de ikke ville forstyrre lufttrafikken. Teknisk set at transportere varer med drone uden større problemer. Enhederne testes allerede, herunder i Canada. De nødvendige myndighedsgodkendelser er i øjeblikket den største hindring. Men når disse er godkendt, Prime Air Amazon har et svar på det.