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大數據對物流中心的應用
2019/10/30 17:15
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羅筱雲

目前台灣大型物流業,由早期的單純運送中心轉變為物流中心,從前端的產品保管庫存管理到揀貨出貨最後進行物流配送,目前市場多元產品變化與食品安全意識提升,需搭配溫層管理機制進行配送,透過物流中心整合導入智慧物流蒐集資訊、進行大數據分析、優化作業流程、提升庫存管理效能、加速配送效率進而節省成本與提升速度與品質。

研究目前物流中心作業,整理分析可獲得之相關數據分析與數據應用:

作業流程

數據資料

數據分析

數據應用

產品庫存

商品規格

1.產品批號

2.效期

3.溫度保存條件

4.產品規格重量

1.效期管理減少報廢-設定最佳天   數並且於到期前警示提醒(:某商品有效期限180天,出貨時的有效期限至少得超過120)

2.溫度保存條件歸納適合運送溫層-提前於出貨前將常溫冷藏冷凍進行分類註記,確保溫層正確。

3.最佳包材試算-依據體積試算最節省的包裝紙箱大小與擺放包裝方式。

出貨

訂單資料

1.產品銷售速度(時間)

2.銷售量(數量)

3.銷售紀錄組合

1.庫存預估-精準預估庫存量避免缺貨。

2.優化倉儲空間-提前將熱銷產品放置最佳出貨點節省時間。

3.預估組合商品提前調整倉儲空間-計算出最常一起被銷售出去的產品,將其倉庫位子擺放一起,加速出貨速度。

4.計算最佳揀貨路線-依據訂單內容與商品庫存位子系統計算出最佳路線與適合一同揀貨包裹增加效率。

配送資料

1.客戶資料
2.
運送地址
3.
溫層

1.運送地址分析產品的消費分布區域-可提前增加該區域之庫存或是增加附近轉運站,讓消費者可以更快取得商品。

2.運送地址配對運送司機編號加快分類-可以取代過往採用人工進行地址分類,於運送標籤上直接配對司機代碼方便後續運送分配。

配送

行車資訊

1.客戶收貨時間(過往送達率)

2.行車相關數據(GPS,行車路線,怠速時間)

3溫度紀錄

4.配送過程訊息(轉運時間、簽收時間等)

1.配送線路最佳化,降低物流配送成本-依據過往送達簽收時間與地址,計算出最合理的物流配送方案,適合的交通工具、最佳的運輸線路。

2.智慧疊貨最佳貨車內包裹擺放位子- 依據配送順序,決定車內擺放貨物順序(最先出貨擺放最靠近門口處)

3.行車相關數據可有效管理車輛-依據行駛公里數油耗怠速等提前進行保養減少車輛故障問題,透過GIS電子地圖,檢視車輛即時位置。

4.溫層紀錄確保溫控正確-若是車廂內商品溫度過高或過低,可透過警示機制要求司機立即處理,並且全程紀錄溫度有利於品質控制。

綜合以上分析大數據與智慧物流導入於物流中心,於各個環節實現系統感、,全面數據分析、即時處理訊息、提前預測分析、即時行車管理,有效降低物流成本與提高利潤,加速出貨速度提升服務品質與競爭力,未來如何持續擴大應用數據分析並且導入更全方位智慧系統與無人作業將是未來可以發展之趨勢

 

關鍵字:大數據、物流中心、智慧物流

 

參考資料:

物流管理再進化 導入大數據分析, 優化資源配置、打造高效團隊

https://www.bnext.com.tw/article/44780/logistics-data-optimization-configuration

大數據,物流業發展的智慧引擎

https://kknews.cc/zh-tw/tech/983vey8.html

大數據助力智慧物流,新一代物流產業數據價值分析
https://kknews.cc/tech/kbnj9qp.html


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