Zwemmen in een zee van data

1447

Data is de basis van de Vierde Industriële Revolutie, las ik laatst. En daar zitten we nu middenin. Als ik met mensen uit de wereld van transport en logistiek spreek merk ik dat data een belangrijk onderwerp is dat bij veel bedrijven hoog op de agenda staat. En terecht.

Wildgroei van data

De marges in transport en logistiek zijn klein. Gevolg daarvan is dat de ruimte voor investeringen beperkt is en dat deze ook nog eens snel moeten worden terugverdiend. Automatisering en digitalisering van deelprocessen is het gevolg. In de loop der tijd zit je dan met meerdere systemen die naast elkaar worden gebruikt. Dat hoeft geen probleem te zijn, maar meestal zijn die systemen niet op elkaar afgestemd en al helemaal niet gekoppeld.  Een wildgroei aan data is dan het gevolg. Data bevindt zich in verschillende systemen en het is moeilijk deze goed te verzamelen. Het gevolg is een gebrek aan overzicht en inzicht. En dan is er ook nog steeds meer data beschikbaar uit externe bronnen. Een zee van data dus.

Willen groeien met data

Als data op de juiste manier wordt verzameld en centraal beschikbaar is kan deze geanalyseerd worden. Planningsdata vanuit verschillende excelsheets bijvoorbeeld, of kosten en opbrengsten per rit. Overzicht van de gehele planning kan leiden tot een optimalisatie van ritten, routes en belading. Er worden dan minder kilometers gereden. Ritten die meer kosten dan ze opbrengen kunnen uitbesteed worden aan anderen die wel kosteneffectief naar die adressen kunnen rijden. Zo maar een aantal voorbeelden. Efficiënter werken, kosten besparen, marge vergroten en groeien.

Om als organisatie schaalbaar te zijn is het belangrijk je datahuishouding goed op orde te hebben. Dat begint bij je eigen systemen en de discipline van de mensen die er mee werken. Je bent er dan nog niet. Je krijgt namelijk ook veel data binnen van buiten je organisatie en ook die moet op orde zijn. Dat betekent dat het vaak nodig is om ook je klanten en leveranciers de discipline bij te brengen om de juiste data op de juiste manier aan te leveren. Bij data blijft gelden Garbage In, Garbage Out. Heb je de verkeerde data, dan neem je de verkeerde beslissing. En je wilt nou juist betere beslissingen nemen. En groeien…

De sprong in het diepe

Behalve een verandering van mindset binnen je eigen organisatie, je klanten en je leveranciers is het belangrijk dat je de capaciteit hebt om data te analyseren. Dat zit hem niet alleen in systemen, maar ook in mensen. Daar zijn specialisten voor nodig en die kennis is vaak niet in huis. Vervolgens heb je de juiste software nodig en vooral de koppeling tussen die software en de business. Samen kijk je naar de data die al beschikbaar is, welke pijnpunten er zijn en welke verbeteringen er mogelijk zijn. Je springt samen in die zee van data en dan leer je zwemmen. Je begint daar waar de data al beschikbaar en van goeie kwaliteit is. Vervolgens breng je in kaart welke data nodig is om het volgende pijnpunt of verbeterpunt aan te pakken en zorg je dat die data juist in (en vooral ook uit) de verschillende systemen komt.

Data in de praktijk

Een grote retailer in Nederland met verschillende supermarktketens en meerdere distributiecentra verspreid over het land heeft de duik genomen. De decentrale transportplanning in hun distributiecentra met Excel, wordt nu getransformeerd tot een centrale planning met behulp van Advanced Planning System (APS) software.

Eerst zijn de processen rondom de planning van het transport in kaart gebracht. Beschikbare data is geanalyseerd en beoordeeld op kwaliteit en betrouwbaarheid en ook is er gekeken welke data niet of niet juist werd verzameld. Na de inrichting van het APS is het gefaseerd uitgerold over de verschillende DC’s.

Optimalisatie van de planning

Voor het optimaliseren van de transportplanning is gekozen voor een gefaseerde aanpak.

In fase 1 werd in ieder DC de planning geautomatiseerd om planners meer controle te geven over hun processen. De goede data wordt nu verzameld en opgeslagen.

In fase 2 worden de planningen centraal samengevoegd om zo totaaloverzicht te krijgen. De planningen kunnen zo op elkaar worden afgestemd en zo kunnen resources makkelijker worden gedeeld en beter worden benut.

In fase 3 wordt gecontroleerd een zee van data gecreëerd. Goeie data van hoge kwaliteit. Dat is wel zo fijn zwemmen.

In fase 4 wordt een van de eerste grote optimalisaties gerealiseerd. Op basis van de “nieuwe” historische data die is opgebouwd worden met behulp van de juiste algoritmes voorspellingen gedaan van bijvoorbeeld benodigde capaciteit in de toekomst. Dat is een continu proces, waarbij de kwaliteit van de voorspellingen steeds hoger wordt, naarmate je langer (en dus meer) data verzameld.

Deze retailer heeft nu eerder in beeld waar er te veel en vooral te weinig capaciteit beschikbaar is. Extra capaciteit kan dan lang van te voren worden vastgelegd, waardoor de kosten omlaag gaan. En dat is nog maar het begin. Ze zwemmen nog steeds en met sterke slagen.

Wil je meer weten over hoe je met data betere resultaten kan halen? Lees dan ook “Data Driven Logistics: In 3 stappen naar betere resultaten”.

· · · ·

Comments are closed.