blog-header-data-driven-logistics

Data-Driven Logistics, wat is het en wat kun je er mee?

1636

Door data gedreven logistiek. Dat is de letterlijke betekenis van Data-Driven Logistics. Ik hoor je denken: Ja, open deur! Appeltje eitje! Doen we al!

En gedeeltelijk klopt dat. Er wordt door transporteurs en logistiek dienstverleners veel data verzameld, bekeken en geanalyseerd. Uit allerlei systemen. Het Transport Management Systeem, het Enterprise Resource Planning Systeem, het Warehouse Management Systeem, het Advanced Planning Systeem, de boordcomputer, om mee te beginnen…

Data-analyse op verschillende niveaus

Volgens Tom Davenport, een professor gespecialiseerd in data-analyse, zijn er verschillende niveaus van analyse. Des te hoger het niveau van de analyses, des te groter het concurrentievoordeel is dat je met je data kan behalen. We zetten de verschillende niveaus hieronder op een rijtje.

  1. Statische Rapporten – de meest eenvoudige vorm van data-analyse. Dit zijn rapporten met kengetallen en KPIs. Ze worden gemaakt op basis van de beschikbare data, maar meer dan er naar kijken kan dus niet. Ze zijn geprogrammeerd in één van de systemen. What you see is what you get, zeg maar.
  2. Drill Down – deze stap geeft al iets meer inzicht. Het maakt rapporten dynamisch. Je kunt zien waar een getal uit opgebouwd is. In de meeste gevallen door er op te klikken. Klik bijvoorbeeld op de totale omzet en je ziet hoeveel elk van je klanten heeft bijgedragen aan die omzet.
  3. Ad Hoc Rapporten – In deze stap wordt nog steeds niet gerekend, anders dan bijvoorbeeld het optellen om tot totalen te komen. Bedrijven die in deze fase zijn beland kunnen wel makkelijker rapporten maken vanuit hun systemen. Ze kunnen vooral ook eenvoudig zelf bepalen wat er in de rapporten te zien moet zijn. Verschillende situaties vereisen verschillende rapporten. Wanneer je ze on demandzelf kan maken kan dat het inzicht verhogen.

Vooruitkijken en voorspellen

Tot nu zijn we vooral nog naar het verleden en het heden aan het kijken. Hoe hebben we het gisteren gedaan en hoe staan we er vandaag voor. Er wordt dan eigenlijk nog niet of nauwelijks vooruitgekeken.

  1. Forecasting – In het Nederlands zou je dit het maken van prognoses kunnen noemen. Data uit het verleden worden dan gebruikt om in grote lijnen te voorspellen wat er in de toekomst gaat gebeuren.
  2. Predictive modelling – Voorspellende modellen opstellen. Vanaf hier gaat er serieus gerekend worden en komt de toegepaste wiskunde om de hoek. Voorspellende modellen kijken naar het verleden en gebruiken algoritmes en complexe wiskunde om de toekomst te voorspellen. Je kunt hierbij denken aan het voorspellen van het aantal benodigde trailers en trekkers voor volgende maand of volgende week, zodat extra capaciteit alvast kan worden vastgelegd, of juist worden afbesteld.
  3. Optimalisatie – De laatste stap volgens Davenport is optimalisatie. Hierbij wordt niet alleen teruggekeken en vooruitgekeken, maar ook geoptimaliseerd. Ook hier doen de toegepaste wiskunde en algoritmes het zware werk. Grote hoeveelheden data kunnen in korte tijd worden doorgerekend. Denk hierbij aan het toewijzen van orders aan ritten, of het plannen van routes en stops.

ddl maturity curve

Data-gedreven logistiek

Ben je er dan? Wij denken van niet. Echte data driven decision making  gaat nog een niveau hoger.

  1. Data Driven Logistics – de juiste data beschikbaar hebben om op ieder momentde juiste beslissing te kunnen nemen. Creëer een zee van data uit verschillende bronnen. Niet alleen eigen systemen, maar ook systemen van leveranciers en klanten, weerinformatie van het KNMI, verkeersinformatie van het ViD, nieuws van het ANP, indices zoals de Big Mac Index of de AEX en ga zo maar door. Een zee van data, waaruit voor iedere beslissing de juiste data wordt gevist.

De mogelijkheden zijn dan onbegrensd. Zoveel vragen waar dan een antwoord op te vinden is. Hoeveel distributiecentra heb ik nodig en waar? Wat is de beste route to market? Welke klanten kosten mij geld in plaats van dat ze geld opleveren? Hoe kan ik de inzet van mijn rijdend materieel verhogen? Hoe geef ik mijn klanten meer inzicht?

Technologie, processen, mensen en kennis

Dat gaat natuurlijk niet vanzelf. Daar heb je de juiste technologie en infrastructuur voor nodig en zeker ook de juiste mensen. Een andere manier van kijken en dus ook een andere manier van werken. De komende tijd zullen we je via dit blog meer vertellen over Data Driven Logistics, wat het kan betekenen voor jouw organisatie en hoe je de eerste stappen kan zetten om een data-gedreven organisatie te worden. Kan of wil je daar niet op wachten? Neem dan hier contact met ons op.

· ·

Comments are closed.