top of page
  • WareOp Blog

Depolarda Büyük Veri Ne Kadar Büyük?

Güncelleme tarihi: 14 Nis 2022

Dijital teknolojilerin gelişmesiyle birlikte, şirketler çok büyük miktarda veri topladılar. Daha sonra bu verileri anlamlandırmak için güçlü tekniklere ihtiyaç duydular. Yakın tarihli bir anket, tedarik zinciri liderlerinin %49'unun büyük veriden gerçek zamanlı içgörüleri yakalayıp bunlara göre hemen harekete geçebildiğini, %51'inin ise içgörüleri yakalamak için yapay zeka ve tahmine dayalı büyük veri analitiği kullandığını ortaya koydu.


Yine başka bir araştırmaya göre Fortune 1000 şirketlerinin %92'si büyük veri ve yapay zekâ ile ilgili yatırımlarını artırıyor. Bu gelişmeler, birçok şirketin, büyük verinin sağlayabileceği faydaların farkına vararak büyük veriyi benimsemeye başladığını açıkça gösteriyor. Peki, neden bu kadar çok tedarik zinciri ve lojistik firması büyük veri analitiğini kullanmaya istekli?


Günümüzde şirketler, artan rekabet koşullarında daha az maliyet ve daha fazla şeffaflıkla daha hızlı servis sunmak istiyor. Müşteriler ise e-ticaretin yıkıcı etkisi ile dijitalleşmeye devam ederek daha fazla hız ve yanıt talep ediyor. Aynı zamanda, çevrimiçi satışlar ve yüksek teknolojili sensörler de önemli miktarda veri sağlıyor. Bu nedenle, tedarik zinciri ve lojistikte büyük veriyi kullanmak, "olması iyi" bir özellikten "olmazsa olmaz" bir özelliğe dönüşüyor.


Tedarik Zinciri ve Lojistik Yönetimi’nde Büyük Veri Analitiğinin Faydaları

Müşteri ve sipariş verilerini analiz etmek; talep tahmini, ürün yerleştirme, fiyatlandırma, maliyet ve işçilik optimizasyonu, operasyonel risk yönetimi ve daha iyi servis gibi birçok konuda bize faydalı bilgiler üretebilir.

McKinsey’e göre büyük veri analitiğinin tedarik zinciri ve lojistik yönetimi için önemli fırsatlarından bazıları şunlardır:

Üretimden son kullanıcıya kadar büyük veri analitiği tedarik zincirindeki tüm faaliyetler için geniş bir yelpazede benzersiz fırsatlar sunuyor. Peki zincirin en kritik halkası, depolarda durum nasıl?


Depo Performansını Artırmak için Büyük Veriyi Kullanma

Depolama geleneksel olarak hep maliyet odaklı olmuştur ve firmalar rekabet avantajı sağlayan teknolojilere yatırım yapma konusunda daha sıcak davranmışlardır. Günümüzde, depo yönetim sistemleri (WMS) ve bağlı el terminalleri, konveyörler, forkliftler, otomatik raflar, otomatik yönlendirmeli araçlar (AGV) gibi depo teknolojileri önemli veri kaynakları haline gelmiştir ve analitik tekniklerle harmanlandığında depolamada yeni fırsatlar yaratabilirler.


Peki depo yönetimini optimize etmek ve performansını iyileştirmek için büyük veriden nasıl yararlanılabilir?


Öngörülü Talep Tahmini

Büyük veriler, perakendecilerin ve depo yöneticilerinin ürünlere olan talebi tahmin etmelerine yardımcı olabilir. Onlara, hangi ürünlerin en çok satanlar olduğu ve hangilerinin o kadar iyi performans göstermediği konusunda bir fikir verir.

Envanter Planlama ve Stok Yenileme

Fazla stok yapmadan müşteri talebini karşılamak için tam olarak ne kadar stok gerektiğini bilmek her depo yöneticisinin istediği bir şeydir. Büyük veri, perakendecilerin ve tedarikçilerin envanter seviyelerini, ne kadar ihtiyaç duyulduğunu ve nerede olduğunu takip etmelerini sağlar. Talebi tahmin etmek için önceden bilgileri harmanlamak, stok seviyelerini izlemek zaman alan bir faaliyet olduğu için büyük veri süreci hızlandırır ve zamanında karar vermeye teşvik eder.


Tedarik Zincirinin Gerçek Zamanlı Görünürlüğü

Büyük veri, tüm tedarik zincirinin gerçek zamanlı olarak daha fazla görünürlüğünü sağlar. Tedarik zincirinizi, her stok hareketini uçtan uca izleyebilirsiniz. Envanterinizin nerede olduğunu veya zamanında gelip gelmeyeceğini tahmin etmenize gerek kalmaz. Büyük veri, her öğeyi, bulunduğu yeri, anlık durumunu vb. her şeyi izler.


Büyük veri, özellikle büyük depolara sahip işletmeler ve 3PL depolama hizmetlerinden yararlananlar için WareOp’un görselleştirme servisi ile birlikte kullanılabilir. Bu sayede deponuz ve tedarik zincirinizle ilgili tüm faaliyetleri gerçek zamanlı olarak takip edebilirsiniz.


Toplama Bölgesi/Depo Alanı Optimizasyonu

Büyük veri, talep tahmini ve geçmiş sipariş analizi sayesinde depo envanterinizin gerçek zamanlı olarak sınıflandırılmasını sağlar ve çok daha etkin bir depo/raf yerleşimi organize etmenize ve depo alanını yönetmenize olanak tanır. Bu sayede kapasite kullanımı iyileşir ve en hızlı ürünler her zaman en yakında bulunur. Büyük veri, işletmenizin pazarın sürekli değişen ihtiyaçlarına uyum sağlamasına olanak tanır. Örneğin WareOp’un ürün yerleştirme (Slotting) servisi sipariş ve talep tahmin verisinden öğrenen makine zekası sayesinde Kara Cuma ve yaklaşan tatil sezonunda artan talep ve envanter gereksinimlerini anlar ve zaman kaybetmeden deponuzu uyarlar.

Toplama Rotası Optimizasyonu

Sektörden ve operasyondan bağımsız, depolamada emek-yoğun süreç olan toplama operasyonunun optimizasyonu şüphesiz her depo yöneticisinin hayalidir. Sipariş ve barkod verilerinin oluşturduğu büyük veri, toplayıcıların yürüyüşlerini anlamanıza ve optimize etmenize olanak sağlar. Aynı şekilde, forklift davranışı ve rota tercihleri, toplama verimliliğini artırmak için incelenebilir ve dinamik olarak optimize edilebilir. WareOp’un makine öğrenmesi tabanlı rota optimizasyonu her sipariş/lokasyon için en kısa yolu hesaplar ve yolda harcanan zamanı %30 geri kazandırır.


İşletmenizin büyük verinin gücünden yararlanarak elde edebileceği faydalar ve avantajlar sonsuz olabilir ve daha optimum bir depo performansı elde edilebilir. İşinizi yepyeni ve cesur bir büyük veri dünyasına taşımanıza yardımcı olması ve fırsatları keşfetmeniz için yapay zekâ tabanlı optimizasyon platformumuz WareOp’u inceleyin.

12 görüntüleme0 yorum

Son Yazılar

Hepsini Gör

Comments


bottom of page