ロジスティクス企業がビッグデータとクラウドテクノロジーを採用しなければならない理由

Dresner Advisory Servicesが公開した調査によると、50％を超える企業がビッグデータ分析を使用しています。よく見ると、採用率は業界によって大きく異なり、金融サービスと電気通信が先頭に立っており、教育とヘルスケアがそれに続いています。ただし、上位5つにはロジスティクスについての言及は含まれていません。

ビッグデータについて考えるとき、ロジスティクスが最初に頭に浮かぶ業界になることはめったにありません。皮肉なことに、しかし、それはその採用から最も恩恵を受ける立場にあるものである可能性が高いです。

サプライチェーンのボトルネックを推定して防止するための予測分析の使用は、特に時間厳守、透明性、プライバシーが重要な役割を果たす業界では非常に重要です。また、eコマースを選択する消費者が増えるにつれ、ビッグデータに依存せずに関連性を維持するふりをするのはナイーブです。

ラストワンマイルの問題

購入者へのパッケージの旅の最後の1マイルは、ロジスティクス企業にとって最も苦痛なステップです。また、これは最も高価であり、総送料の半分以上を占めています。交通渋滞、駐車場の問題、悪天候、不可抗力、さらにはエレベーターのないアパートなどの些細な課題による遅延はすべて、コストの増加と顧客体験への悪影響につながります。

スムーズな配信の障害は、以前は予測できませんでした。ただし、配送車両やスマートフォンのGPSシステム、センサー、スキャナー、モノのインターネット（IoT）の助けを借りて、荷送人は全行程を監視できるようになりました。積極的に介入することもできます。たとえば、通りが混雑している場合やアクセスできない場合は、ドライバーに通知します。

長期的には、ロジスティクス企業はパターンと繰り返し発生する課題を発見し、それらを克服するための実用的な方法を考え出します。燃料費は8月に上昇する傾向があるとしましょう。ビッグデータ分析により、増加を予測し、7月に車両が完全に燃料補給されることを確認できます。 UPSのORIONアルゴリズムは最先端の例であり、パッケージの重量、形状、サイズなどの要因について、1日あたり10億を超えるデータポイントを収集して分析することができます。そこから、データを過去の配信情報と相互参照して、容量、パッケージの量、および顧客の需要を見積もることができます。この科学的なデータ駆動型アプローチの助けを借りて、UPSは、各ドライバーの走行距離を1マイル減らすだけで、年間5,000万ドルを節約したと主張しています。

「現在、ラストワンマイルの問題を解決するために同時に取り組んでいるさまざまな業界があります」と、トランスメトリクスの最高経営責任者であるアスパルフ・コエフは述べています。 「たとえば、配管工が流しを修理するためにどこに来るのかをリアルタイムで追跡できない理由がわかりません。」

しかし、DHLGlobalの請求ワークストリームリーダーであるPeteBandtock氏によると、物事はそれほど白黒ではありません。 「ラストワンマイルの問題は、ロジスティクスにおける普遍的な問題ではありません。海上貨物の輸送について考えてみてください。多くの場合、荷受人によって港で収集されるか、複数の巨大なコンテナで荷受人の場所に配送されます。」エルゴ、ラストワンマイルの問題はありません。

「この問題はB2Cセクターでより深刻です。そして、ルーティングアルゴリズムと、顧客のメッセージングと可視性の両方の観点から、テクノロジーへの多大な投資が見られます。」

Sciantのビッグデータ、輸送、ロジスティクスのシニアバイスプレジデント兼プラクティスリードであるAngel Mitevは、異なる意見を持っています。 「最大の影響はB2Cロジスティクスにあることに同意しますが、特に自律型トラックとバンの登場により、B2Bにも影響が出る可能性があります。クラウドソーシング、ドローンの配達、リアルタイムルートの最適化は、テクノロジーが存在し、テストされている他の分野です。したがって、ラストマイルは、非常に近い将来に大きな革新が見られる分野になることは間違いありません。」

クラウドソーシングとロボット

ラストマイル配信の最適化に関しては、クラウドソーシングモデルが非常に役立つことが証明されています。自宅への食品の配達は、地元の宅配便で行われる可能性があります。同時に、UberFreightなどのプロジェクトはロジスティクスを新しい方向に進めています。 Amazon Flexを使用すると、ラストマイルを地元の人が管理できるようになります。地元の人は1時間あたり最大25ドルを稼ぐことができ、顧客の透明性を高め、配達を迅速化できます。この破壊的なアプローチは、プロのキャリアをランダムに移動するローカルドライバーに置き換えることで、現在のラストマイルモデルに革命をもたらす可能性があります。

Bandtockは反対の見方をしています。 「クラウドソーシングサービスの成長は消費者にとって明らかですが、バイクや車で運ぶことができるのはそれほど多くないので、B2Bロジスティクスに特に関連するようになるとは思いません。」彼は同様に懐疑的です。 UberFreightについて：「彼らにはそれを行うためのフットプリントも資本もないので、彼らがより重い貨物スペースにあまり押し込むことはないと思います。」

Koevは、道路の混雑が配達の質に劇的な影響を与えると指摘しています。 「トラフィックは悪化しています」と彼は言います。 「より多くの人々が大都市に住んでいるので、密度は増加しています。クラウドソーシングはこの問題を魔法のように解決するわけではありません。インフラストラクチャレベルで修正する必要があります。」

では、現在のインフラストラクチャから抜け出す方法はありませんか？ 「地下鉄について考えてみてください」とKoevは言います。 「これは主要都市で最も使用されているタイプの交通機関です。既存の地下鉄は乗客を輸送するように設計されていますが、小包も輸送できます。機能が異なるだけです。」

ロジスティクスのもう1つの主要な傾向は、人間以外の労働者の使用です。 Prime Airの配送システムは、ドローンを使用して30分以内に顧客に荷物を届けるように設計されています。ほとんどのAmazon倉庫では、約100,000台のロボットがコンベアや人間が操作する機械に取って代わりました。これらのロボットの背後にある会社であるKivaSystemsは、2012年にAmazonに7億7500万ドルで買収されました。これは、当時2番目に大きな買収です。

倉庫の自動化のメリットは、スタッフの削減だけではありません。ロボットを使用すると、パッケージのロードと配信をどのように改善できるかについて、より正確な洞察が得られます。また、自動運転車は、ロジスティクスをまったく新しいレベルに引き上げることを約束します。 DHLのイノベーションおよびトレンドリサーチ担当バイスプレジデントであるMarkusKückelhausによると、倉庫や庭などの管理された環境ですでに使用されており、まもなく高速道路や街路などの共有スペースや公共スペースで見られるようになります。

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Bandtockは、ロジスティクス業界が近い将来に完全に自動化されるとは考えていません。 「ビッグデータとロボット工学を組み合わせることで、商品の大部分を自動化できます。ただし、より複雑なサプライチェーンの状況はよりぼやけています。

「ワインとスピリッツのビジネスについて考えてみてください」と彼は続けます。 「スーパーマーケットチェーンは、ワールドカップ、ウィンブルドン、王室の結婚式などの予見可能なイベントを見越して、大量の特定の飲み物を大量に注文します。これらのイベントの中には、関連する商品の生産期間よりも通知期間が短いものがあります。ニッチなロジスティクスプレーヤーは、このサプライチェーン全体に手を差し伸べ、3年前に生産サイクルを開始した王室の結婚式を乾杯するために必要なシャンパンが3か月前に発表されたイベントの4週間前に店で入手できるようにする必要があります。この例のロジスティクスの付加価値は、データではなく関係にあります。 "

Koevも同様に懐疑的です。 「人間のいないことは不可能です、期間」と彼は言います。「人間が荷物を配達しなくても、システムを維持する必要があります。これは技術的な問題ではなく、市場の問題です。ロジスティクスでは、私たちはこのパラドックスでは、採用のメリットは明らかですが、私たちは自分たちが持っているインフラストラクチャを活用しようとしています。輸送は非常に商品化されています。誰もが同じことを行っており、何年もの間このようになっています。」

一方、Mitevは、ほぼ完全に自動化された業界を予測しています。 「バニラロジスティクスサービスは人間がいなくてもかまいません」と彼は言います。 。スケジューリングとルートの最適化、倉庫管理、貨物と機器のローカリゼーション、在庫管理もますます自動化されます。顧客関係管理とカスタマイズされたロジスティクスサービスは、企業が差別化を図るために戦う新しい戦場となります。人的要因は引き続き重要です。」

シフトの時間

そこにたどり着くには、業界を大きく変える必要があります。歴史的に、ロジスティクス企業は、ラストマイル配信の最適化とデジタル化に不可欠なクラウドベースのテクノロジーを大々的に採用していませんでした。

「自律的なラストワンマイルの配達が主流になり、業界はイベントデータ収集の大幅な改善を目撃する可能性が非常に高いです。このシナリオでは、自動運転車が人間主導のものよりもはるかに正確にスケジュールされる必要があります。クラウドベースおよびIoT対応のドック管理は、イベント管理プラットフォームとともに、業界の必需品になります。」

したがって、クラウドベースのシステム採用の加速は非常に重要です。データを適切に収集してクレンジングすることで、イベントの予測を改善し、不確実性を減らすことができます。このような目標は、従来のオンプレミスシステムでは達成できません。シームレスな情報チェーンを作成するために非常に重要な標準化されたクロスプラットフォーム統合は、クラウドベースのマイクロサービスのオープンアプリケーションプログラミングインターフェイス（API）システムを採用することでより簡単に実現できます。国際航空運送協会のe-air運送状は、オープンAPIの一例ですが、Mitevによると、「不足しているのは、集荷注文や貨物マニフェストなどのドキュメントの標準です」。大規模なアップグレード、またはプライマリITシステムの完全な交換が必要であると彼は付け加えます。

「標準のAPIは素晴らしいでしょう。しかし、それは競争の激しい市場であり、プレーヤーは通常、共有したくないのです。企業が次の企業に渡す前にデータの一部を意図的に削除するのを見てきました。」

さらに、このテクノロジーはスケーラブルな場合にのみ価値があり、中小企業はそれを行うのが難しいと感じるでしょう。 「つまり、市場を前進させるための私の2セントは、新興企業ではなく、確立されたプレーヤーにかかっています」とKoev氏は言います。

ビッグデータはさらに大きくなり、接続されたデバイスの数が増え、テラバイト単位の新しい情報が自律的に生成されます。そのインテリジェンスにアクセスして処理する能力は、ロジスティクス企業に実質的な競争力をもたらしますが、その基盤を今すぐ構築する必要があります。競争は、デジタル化への道のりに苦労している現在の大手企業と、デジタル化以前の業界に参入している新規参入者との間で行われます。

Simone Puortoは、Travel Singularityの創設者であり、Sciantの寄稿者です。