Прогнозная логистика в электронной коммерции

Едва заказал, уже у дверей

Купил вчера – доставлен завтра: Не так давно отправка заказанных товаров была качественной функцией в течение 48 часов, с которой онлайн -ритейлеры смогли позиционировать себя на своих конкурентов. Но с тех пор, как доставка в следующий день была на губах каждого, и первые поставщики доставляют в один и тот же день, чрезвычайно короткие сроки доставки для многих клиентов были не только нормальными, но и явно требуются.

До сих пор сроки доставки были ограничены естественными ограничениями, которые можно было увеличить только благодаря значительным технологическим усилиям. Помимо создания разветвлённой сети децентрализованных складов и расширения транспортных парков forward-looking логистика.

Развитие forward-looking доставки в очередной раз продвигается вперед благодаря пионеру электронной коммерции Amazon . Неудивительно, учитывая, что компания может использовать, казалось бы, бесконечный кладезь данных: каждый просмотр товара, каждая посещенная страница и каждый клик на одном из веб-сайтов Amazon регистрируются. И именно эта информация питает используемые алгоритмы, которые используют более длительное время ожидания или повторные просмотры страниц, чтобы определить вероятность того, что потенциальный клиент станет покупателем. Метод анализа постоянно обучается с помощью вновь полученных данных и, таким образом, может непрерывно повышать точность своих прогнозов. Как только определенный уровень точности достигнут, для Amazon имеет смысл отдать приоритет последующим логистическим процессам, таким как аутсорсинг, комплектация и подготовка к отправке. Когда клиент наконец нажимает кнопку «Купить», посылка уже готова и остается только напечатать адресную этикетку, прежде чем она будет отправлена.

Но запатентованная технология Amazon идет еще дальше, поскольку она отделяется от отдельного заказчика и далее охватывает целые группы клиентов с помощью вероятностных расчетов. Таким образом, делаются предположения о покупательском поведении целых регионов. Примером может быть спортивное мероприятие в городе. За неделю до этого ближайший склад должен был начать готовить футболки для участвующих команд к отправке. Затем посылки будут снабжены адресными этикетками, на которых уже будет указан город получателя или область почтового индекса. Затем товары будут доставлены туда и, при необходимости, размещены в грузовике или на децентрализованном буферном складе до фактического поступления прогнозируемых заказов. Далее следует просто заполнение транспортной этикетки. Затем грузовик отправляется и доставляет желаемый трикотаж вскоре после получения заказа.

Прогнозная складская логистика

Будь то центральный склад или местный буферный склад, предпосылкой быстрой доставки является бесперебойная комплектация товаров. Здесь необходимы высокопроизводительные логистические решения, чтобы полученное преимущество во времени не было потеряно из-за задержки доставки. И именно здесь более мелкие интернет-ритейлеры имеют возможность позиционировать себя с точки зрения скорости по сравнению с гигантом из Сиэтла.

Здесь процесс также управляется на forward-looking . Например, управляющее программное обеспечение назначает последующие заказы на основе рабочих графиков, назначенных транспортным системам или сборщикам, если они находятся рядом с местом хранения другого товара, который необходимо подобрать. Дополнительными критериями отбора могут также служить бортовые датчики положения, такие как RFID-чипы или GPS-устройства. В беспилотных роботах опережающее управление осуществляется, когда устройства автономно взаимодействуют друг с другом и самостоятельно решают, какой модуль лучше всего подойдет для подбора товара, исходя из их текущего положения или запланированного маршрута.

Но, независимо от того, управляется ли система программным обеспечением или работает автономно, forward-looking планирование помогает эффективно координировать маршруты, обслуживаемые складом. Если не так давно товары хранились на обычных стеллажах, откуда их вручную извлекали и перевозили на большие расстояния для отправки или производства, то сегодня складские процессы во многих компаниях полностью автоматизированы и работают параллельно.

Для такой автоматизированной логистики необходимы компактные устройства хранения, которые можно разместить в непосредственной близости от станций комплектования, а также обеспечить высокую производительность доставки. Вертикальные буферные склады могут быть здесь решением из-за их небольших размеров и высокой производительности комплектации.

Транспорт до клиента

Но какой смысл во всех алгоритмах, децентрализованных хранилищах и максимально быстрой комплектации, если посылки застревают в пробках на пути к покупателю? И здесь помогают технологии в виде больших данных: транспортные потоки постоянно отслеживаются и водителям всегда показывают оптимальный маршрут. Института Хассо Платтнера пошли еще дальше . Недавно они разработали систему, которая связывает внутреннюю информацию с данными о дорожном движении, доступными онлайн в режиме реального времени. Благодаря этому решению логистические компании могут получать точные прогнозы транспортных потоков. Система объединяет и оценивает самую свежую информацию о собственном грузовом парке пользователя с текущими данными о трафике. Таким образом, вы можете сразу узнать, находится ли, где и когда один из ваших грузовиков в пробке и насколько это задерживает транспорт.

Но система может сделать даже больше, поскольку позволяет прогнозировать нарушения дорожного движения еще до того, как они действительно произойдут. Например, если данные GPS показывают увеличение количества транспортных средств, движущихся по шоссе, можно сделать вывод, что затор неизбежен. Информация о погодных условиях также может быть использована для того, чтобы сделать выводы о времени отправления паромов или самолетов. С помощью этой информации запланированные маршруты можно оптимизировать на раннем этапе, чтобы клиент действительно имел товар в своих руках, как только он заказал его онлайн.

Альтернативой этому может стать веб-гигант из США, который хочет обслуживать рынок напрямую с воздуха с помощью своих дронов-доставщиков, по крайней мере, в среднесрочной перспективе. С точки зрения компании, это, безусловно, хорошая возможность оптимизировать сервис Prime Now с помощью перевозки товаров дронами. Пробки, переполненные улицы или нехватка парковочных мест для транспортных средств – все это больше не будет мешать быстрой доставке.

Менеджеры компании уже призывают к созданию специальных воздушных коридоров для беспилотной авиации. Дроны-доставщики могут работать на высоте от 60 до 120 метров, не нарушая воздушного движения. Технически можно без особых проблем перевозить грузы дронами Устройства уже проходят испытания, в том числе в Канаде. Получение необходимых официальных разрешений в настоящее время все еще проблематично. Но как только они исчезнут, Prime Air в течение 30–60 минут после заказа перестанет быть просто мечтой о будущем. Вопрос в том, какой клиент будет платить значительные дополнительные расходы за эту услугу. Но у Amazon , безусловно, уже есть ответ на этот вопрос в виде своих алгоритмов.