E-ticarette tahmine dayalı lojistik

Yayınlanan: 25 Ağustos 2015 / Güncelleme: 26 Kasım 2018 - Yazar: Konrad Wolfenstein

Shutterstock / vipman

Az sipariş verdim, kapıdayım bile

Dün satın alındı ​​- yarın teslim edildi: Kısa bir süre önce, sipariş edilen bir ürünün 48 saat içinde teslim edilmesi, çevrimiçi perakendecilerin kendilerini rakiplerinin önünde konumlandırmasına olanak tanıyan kaliteli bir özellikti. Ancak ertesi gün teslimat kasabanın konuşması haline geldiğinden ve ilk sağlayıcılar aynı gün teslimat yaptığından, son derece kısa teslimat süreleri birçok müşteri için yalnızca normal olmakla kalmıyor, aynı zamanda açıkça gerekli hale geliyor.

Şimdiye kadar teslimat süresinin doğal sınırları vardı ve bu sınırlar ancak çok fazla teknik çabayla daha da ileriye götürülebilirdi. Merkezi olmayan depolama konumlarından oluşan kapsamlı bir ağ kurmanın ve taşıma filolarını genişletmenin yanı sıra tahmine dayalı lojistik, optimizasyona yönelik temel bir yaklaşımdır.

Amazon tarafından bir kez daha ileri götürülüyor . Şirketin neredeyse sonsuz bir veri hazinesinden yararlanabilmesine şaşmamalı; Amazon web sitelerindeki her ürün görüntülemesi, ziyaret edilen her sayfa ve her tıklama kaydedilir. Ve ilgili tarafın daha uzun süre kalması veya bir sayfayı tekrar tekrar ziyaret etmesi nedeniyle alıcı haline gelme olasılığını belirleyen, kullanılan algoritmaların yemi olan tam da bu bilgidir. Analiz yöntemi, yeni elde edilen veriler yardımıyla sürekli öğrenir ve bu sayede tahminlerinin kesinliğini sürekli artırabilir. Belirli bir doğruluk düzeyine ulaşıldığında Amazon'un dış kaynak kullanımı, öğelerin toplanması ve nakliye için hazırlanması gibi alt lojistik süreçlerini tercih etmesi mantıklı olacaktır. Müşteri nihayet satın al butonuna tıkladığında paket zaten hazırdır ve yola gönderilmeden önce yalnızca adres etiketinin basılması yeterlidir.

Ancak Amazon tarafından patent tescili yapılan teknoloji, bir adım daha ileri giderek bireysel sipariş verenden ayrılıyor ve olasılık hesaplamaları yardımıyla tüm müşteri gruplarını daha da kuşatıyor. Bu şekilde tüm bölgelerin satın alma davranışları hakkında varsayımlarda bulunulmaktadır. Bir örnek, bir şehirdeki bir spor etkinliği olabilir. Bir hafta önceden yakındaki bir depo, katılımcı takımların formalarını sevkiyat için hazırlamaya başlayacaktı. Daha sonra paketlere, alıcı şehrin veya posta kodu alanının önceden belirtildiği adres etiketleri verilecek. Ürünler daha sonra oraya taşınacak ve gerekirse tahmini siparişler gelene kadar kamyona veya merkezi olmayan bir tampon depoya yerleştirilecek. Aşağıda sadece nakliye etiketinin tamamlanması yer almaktadır. Kamyon, sipariş alındıktan kısa bir süre sonra yola çıkıyor ve istenen formayı teslim ediyor.

Tahmine dayalı depo lojistiği

İster merkezi depoda ister yerel bir tampon depoda olsun, hızlı sevkiyatın ön koşulu, ürünlerin sorunsuz bir şekilde toplanmasıdır. Kazanılan zaman avantajının tedariğin gecikmesi nedeniyle kaybedilmemesi için burada yüksek performanslı lojistik çözümlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Ve burası tam da küçük e-perakendecilerin Seattle'daki deve kıyasla hız açısından kendilerini konumlandırma fırsatına sahip olduğu yer.

Burada da süreç ileriye dönük olarak yönetiliyor. Örneğin, kontrol yazılımı, nakliye sistemlerine veya sipariş toplayıcıların toplanacak ek bir ürünün depolama konumuna yakın olması durumunda, bunlara atanan iş planlarına göre takip siparişleri atar. RFID çipleri veya GPS cihazları gibi konum dedektörleri de ilave seçim özellikleri olarak hizmet edebilir. Kendi kendini süren robotlar söz konusu olduğunda, cihazların birbirleriyle otonom olarak iletişim kurduğu ve mevcut konumlara veya planlanan rotalara göre hangi modülün öğeyi en iyi şekilde alması gerektiğine kendileri karar verdikleri ileriye dönük kontrol gerçekleşir.

Ancak ister yazılım kontrollü ister bağımsız çalışsın, ileriye dönük planlama depoda kat edilecek mesafelerin verimli bir şekilde koordine edilmesine yardımcı olur. Bu nedenle, çok uzun zaman önce öğeler geleneksel raflı depolarda depolanırken, buradan manuel olarak çıkarılıyor ve nakliye veya üretim için uzun mesafeler boyunca kullanıma sunuluyordu; bugün birçok şirkette depolama süreçleri tamamen otomatik hale getiriliyor ve paralel olarak yürütülüyor.

Bu otomatikleştirilmiş lojistik için, toplama istasyonlarının yakınına yerleştirilebilen ve aynı zamanda yüksek teslimat performansına sahip kompakt depolama cihazları gereklidir. Küçük boyutları ve yüksek toplama performansları nedeniyle dikey tampon depolama burada bir çözüm olabilir.

Amazon taşıma drone'u (Kaynak: Amazon)

Müşteriye ulaşım

Peki paketler müşteriye giderken trafiğe takılıp kalırsa tüm algoritmalar, merkezi olmayan depolama konumları ve en hızlı toplama ne işe yarar? Burada da büyük veri biçimindeki teknoloji yardımcı oluyor: Trafik akışları sürekli olarak izleniyor ve sürücülere her zaman en uygun rota gösteriliyor. Hasso Plattner Enstitüsü'ndeki bir adım daha ileri gidiyor . Yakın zamanda dahili bilgileri, gerçek zamanlı olarak çevrimiçi olarak mevcut olan trafikle ilgili verilerle bağlayan bir sistem geliştirdiler. Bu çözüm sayesinde lojistik şirketleri trafik akışına ilişkin kesin tahminler alabiliyor. Sistem, kullanıcının kendi yük filolarından gelen en son bilgileri güncel trafik verileriyle birleştirir ve değerlendirir. Bu sayede kamyonlarınızdan birinin trafik sıkışıklığına girip girmediğini, nerede ve ne zamandan beri trafik sıkışıklığına düştüğünü, bunun taşımayı ne kadar geciktirdiğini anında öğrenebilirsiniz.

Ancak sistem daha da fazlasını yapabilir, çünkü trafik kesintilerini gerçekleşmeden önce tahmin etmeyi mümkün kılar. Örneğin, GPS verileri otoyolda hareket eden araç sayısının arttığını gösteriyorsa, trafik sıkışıklığının yakın olduğu sonucuna varılabilir. Hava koşullarına ilişkin bilgiler, feribotların veya uçakların kalkış saatleri hakkında sonuç çıkarmak için de kullanılabilir. Bu bilgilerin yardımıyla planlanan rotalar erken bir aşamada optimize edilebilir, böylece müşteri çevrimiçi sipariş verir vermez malları fiilen eline alır.

Bunun bir alternatifi de en azından orta vadede teslimat drone'larıyla pazara doğrudan havadan hizmet vermek isteyen ABD'li web devi olabilir. Şirketin bakış açısına göre bu, ürünlerin drone ile taşınması yardımıyla Prime Now hizmetini optimize etmek için kesinlikle iyi bir fırsat. Trafik sıkışıklıkları, aşırı kalabalık sokaklar veya teslimat araçları için park alanının bulunmaması: bunların hepsi artık hızlı teslimatın önünde duramayacak.

Şirket yöneticileri şimdiden insansız hava araçları için özel hava koridorları talep ediyor. Teslimat drone'ları, hava trafiğini aksatmayacak şekilde 60 ila 120 metre arasındaki irtifalarda görev yapabiliyor. Büyük bir sorun yaşamadan drone ile eşya taşımak teknik olarak mümkün Cihazlar Kanada da dahil olmak üzere halihazırda test ediliyor. Gerekli resmi onaylar şu anda hala sorunlu. Ancak bunlar ortadan kalktığında, Prime Air'in sipariş verdikten sonra 30 ila 60 dakika içinde teslimatı artık sadece bir gelecek hayali olmaktan çıkacak. Soru, hangi müşterinin bu hizmet için önemsiz olmayan ek maliyetleri ödeyeceğidir. Ancak Amazon'un algoritmalarıyla buna kesinlikle bir cevabı var.