Vooruitziende logistiek in e-commerce

Nauwelijks besteld, al voor de deur.

Gisteren besteld – morgen geleverd: Nog niet zo lang geleden was het leveren van bestelde goederen binnen 48 uur een kwaliteitskenmerk waarmee online retailers zich konden onderscheiden van de concurrentie. Maar sinds levering de volgende dag wijdverspreid is geraakt en sommige aanbieders zelfs dezelfde dag nog leveren, zijn extreem korte levertijden voor veel klanten niet alleen normaal, maar zelfs een expliciete eis.

Tot nu toe waren levertijden onderhevig aan natuurlijke beperkingen die alleen met aanzienlijke technologische inspanningen verder konden worden verlengd. Naast het opzetten van een uitgebreid netwerk van decentrale magazijnen en het uitbreiden van transportvloten, is voorspellende logistiek een belangrijk optimalisatiegebied.

De ontwikkeling van voorspellende verzending wordt wederom aangevoerd door e-commercepionier Amazon . Dit is nau hardly verrassend, gezien de vrijwel onuitputtelijke databank waarover het bedrijf beschikt; elke productweergave, elke bezochte pagina en elke klik op een Amazon-website wordt geregistreerd. Deze informatie voedt de algoritmes die worden gebruikt om de waarschijnlijkheid van een potentiële koper af te leiden uit langere verblijftijden of herhaalde paginabezoeken. De analysemethode leert continu van de nieuw verworven data, waardoor de nauwkeurigheid van de voorspellingen gestaag verbetert. Zodra een bepaald nauwkeurigheidsniveau is bereikt, is het voor Amazon volkomen logisch om prioriteit te geven aan de daaropvolgende logistieke processen, zoals orderverzameling, het verzamelen van pakketten en de verzendvoorbereiding. Wanneer de klant uiteindelijk op de knop 'Kopen' klikt, is het pakket al klaar en hoeft het alleen nog maar te worden gelabeld voordat het wordt verzonden.

Maar de door Amazon gepatenteerde technologie gaat een stap verder. Het richt zich niet langer op individuele bestellingen, maar gebruikt waarschijnlijkheidsberekeningen om complete klantengroepen te targeten. Dit maakt het mogelijk om aannames te doen over het koopgedrag van hele regio's. Neem bijvoorbeeld een sportevenement in een stad. Een week van tevoren beginnen de voorbereidingen voor het verzenden van de shirts voor de deelnemende teams in een nabijgelegen magazijn. De pakketten worden vervolgens voorzien van adresstickers met daarop de stad of postcode van de ontvanger. De artikelen worden vervolgens vervoerd en, indien nodig, opgeslagen in de vrachtwagen of een decentraal buffermagazijn totdat de verwachte bestellingen daadwerkelijk binnenkomen. Het enige wat dan nog volgt, is het invullen van het verzendlabel. Daarna vertrekt de vrachtwagen en levert het gewenste shirt kort na ontvangst van de bestelling af.

Voorspellende magazijnlogistiek

Of het nu in een centraal magazijn of een lokaal buffermagazijn is, de voorwaarde voor snelle verzending is een soepel orderverzamelen. Hoogwaardige logistieke oplossingen zijn hier nodig om het tijdsvoordeel niet teniet te doen door vertraagde leveringen. En juist hier hebben kleinere e-commercebedrijven de kans om zich qua snelheid te onderscheiden van de gigant uit Seattle.

Ook hier wordt het proces proactief beheerd. De besturingssoftware wijst bijvoorbeeld vervolgopdrachten toe op basis van de werkplannen die zijn toegewezen aan de transportsystemen of orderverzamelaars, indien deze zich in de buurt van de opslaglocatie van een extra te verzamelen artikel bevinden. Andere selectiecriteria kunnen bijvoorbeeld ingebouwde positiesensoren zijn, zoals RFID-chips of GPS-apparaten. Bij autonome robots werkt anticiperende besturing door de apparaten autonoom met elkaar te laten communiceren en op basis van hun huidige posities of geplande routes te bepalen welke module het meest geschikt is om het artikel op te pakken.

Maar of het nu softwaregestuurd is of autonoom werkt, voorspellende planning helpt om de routes binnen het magazijn efficiënt te coördineren. Waar artikelen nog niet zo lang geleden in traditionele stellingen werden opgeslagen, van waaruit ze handmatig werden gepakt en over lange afstanden werden vervoerd voor verzending of productie, verlopen magazijnprocessen in veel bedrijven nu volledig automatisch en parallel.

Deze geautomatiseerde logistiek vereist compacte opslagunits die dicht bij de orderverzamelstations geplaatst kunnen worden en een hoge doorvoersnelheid bieden. Verticale bufferopslagsystemen zouden hiervoor een oplossing kunnen zijn vanwege hun kleine afmetingen en hoge orderverzamelprestaties.

Vervoer naar de klant

Maar wat heb je aan al die algoritmes, gedecentraliseerde magazijnen en de snelste orderverwerking als de pakketten onderweg naar de klant vast komen te zitten in de file? Ook hier biedt technologie in de vorm van big data uitkomst: verkeersstromen worden continu gemonitord en chauffeurs krijgen altijd de optimale route te zien. Onderzoekers van het Hasso Plattner Instituut . Ze hebben onlangs een systeem ontwikkeld dat interne informatie in realtime koppelt aan openbaar beschikbare verkeersgegevens. Deze oplossing stelt logistieke bedrijven in staat om nauwkeurige voorspellingen van de verkeersstromen te verkrijgen. Het systeem combineert en analyseert de meest recente informatie van de eigen vrachtwagenvloten van de gebruiker met actuele verkeersgegevens. Zo weten ze direct of, waar en hoe lang een van hun vrachtwagens in de file staat en in hoeverre dit de levering vertraagt.

Maar het systeem kan nog veel meer, waardoor het verkeershinder kan voorspellen voordat deze zich daadwerkelijk voordoen. Als GPS-gegevens bijvoorbeeld een toenemend aantal voertuigen op een snelweg aangeven, kan dit wijzen op naderende files. Ook informatie over weersomstandigheden kan worden gebruikt om vertrektijden van veerboten of vliegtuigen te voorspellen. Deze informatie maakt het mogelijk om routes vooraf te optimaliseren, zodat klanten hun goederen vrijwel direct na online bestelling ontvangen.

Als alternatief zou de Amerikaanse internetgigant opnieuw een optie kunnen zijn, aangezien het bedrijf van plan is de markt rechtstreeks vanuit de lucht te bedienen met bezorgdrones, in ieder geval op de middellange termijn. Vanuit het perspectief van het bedrijf is dit zeker een goede kans om de Prime Now-service te optimaliseren met behulp van dronebezorging. Files, overvolle wegen of een gebrek aan parkeerplaatsen voor bezorgvoertuigen: niets daarvan zou een snelle levering in de weg staan.

Bedrijfsmanagers pleiten nu al voor speciale luchtcorridors voor onbemande luchtvaartuigen. Hierdoor zouden bezorgdrones op hoogtes tussen 60 en 120 meter kunnen opereren, waar ze het luchtverkeer niet zouden verstoren. Technisch gezien het vervoeren van goederen per drone zonder grote problemen haalbaar. De apparaten worden al getest, onder andere in Canada. De benodigde wettelijke goedkeuringen vormen momenteel het grootste obstakel. Maar zodra deze zijn verkregen, Prime Air Amazon heeft daar ongetwijfeld al een antwoord op.