Yksittäisen auton lastaamisesta koko logistiikkaverkoston mittaamiseen
Vaikka logistiikka onkin alana kenties hieman konservatiivinen, data hiipii sielläkin vääjäämättä osaksi päivittäistä toimintaa. Tämä koskee sekä liikuteltavaa rahtia että välineitä, joilla sitä liikutellaan.
Esineiden internet (IoT, Internet of Things) tarjoaa mahdollisuuksia tavaravirtojen reaaliaikaiseen seuraamiseen. Ajoneuvoissa puolestaan ajotietokoneet ovat jo arkipäivää, ja autonomiset ja puoliautonomiset ajoneuvot yleistyvät nopeammin kuin uskommekaan. Tavaran liikuttelun analytiikka ja optimointi tarjoavat hämmästyttäviä mahdollisuuksia kehittää liiketoimintaa.
Näitä mahdollisuuksia ei kannata ylenkatsoa, mutta ei niiden kanssa ole pakko kiirehtiäkään. Oleellista on huolehtia, että järjestelmäarkkitehtuuri ei sulje ovia tulevaisuuden sovelluksilta.
Tärkeintä on hoitaa perusasiat kuntoon tässä ja nyt.
Nykyaikaiselta TMS-järjestelmältä (Transportation Management System) on lupa odottaa ainakin seuraavaa:
- Kuljetusten suunnittelu ja optimointi. Nykyaikaiset TMS-järjestelmät tarjoavat työkalut kuljetusten kokonaisvaltaiseen suunnitteluun: ne osaavat jopa ylläpitää reaaliaikaisia kuljetuspalveluiden hintatietoja ja optimoida autojen lastausjärjestystä.
- Kuljetusten toteutus: Rutiinitehtävät voidaan pitkälti automatisoida, mutta TMS antaa työkalut myös logistiikan proaktiiviseen seuraamiseen ja ohjaamiseen silloin kun sille on tarvetta. Järjestelmä myös kerää tietoa kuljetusten tehokkuudesta ja kehitystrendeistä. Tämä data saattaa olla hyvin arvokasta analytiikan raaka-ainetta.
- Kalustonhallinta: Tämä on etenkin logistiikkapalveluiden tarjoajia kiinnostava toimintokokonaisuus, jonka avulla voi seurata, hallita ja optimoida kaluston käyttöä. Yleensä tavoitteena on vanhan taksiyrittäjien sanonnan mukaisesti se, että ”öljyt eivät pääse jäähtymään”, eli että kalusto on jatkuvassa käytössä, mutta toisaalta hukkakilometrejä kertyy mahdollisimman vähän. Dataa voi tarkastella tarvittavalla tarkkuustasolla – jopa yksittäisen kuljettajan ajotyylin vaikutus polttoainekulutukseen ja kaluston kulumiseen.
- Logistiikkaverkoston mallinnus ja suorituskyvyn seuraaminen graafisena mittaristona. Mallinnuksen avulla voidaan tutkia esimerkiksi, miten muutokset tai häiriötilanteet vaikuttavat logistiikkaan ja sitä kautta koko liiketoimintaan. Tämä on erityisen hyödyllinen toiminto, jos logistiikkaan suunnitellaan merkittäviä muutoksia.
PILVI ON YLEENSÄ OIKEA VALINTA
Olipa kyse kuljetustenhallinnasta tai mistä tahansa yritysjärjestelmästä, pilvipohjainen ratkaisu on nykyisin yleensä paras valinta.
Käyttöönotto ja käyttö on tuskatonta, ainakin verrattuna perinteisiin on-site -asennuksiin. Pilvisovellus on myös helppo integroida muihin oleellisiin järjestelmiin ja sovelluksiin, esimerkiksi myyntiin, asiakkuudenhallintaan ja varastonhallintaan.
Todennäköisesti TMS-järjestelmä maksaa itsensä takaisin pelkkänä stand-alone -sovelluksenakin tehostamalla logistiikkaa ja siirtämällä tehottoman puhelin- ja paperihässäkän historiaan, mutta strategiset hyödyt alkavat näkyä, kun logistiikkadata liittyy osaksi koko organisaation datavirtoja.
Heräsikö kiinnostus?
Ota yhteyttä, keskustelemme mielellämme lisää siitä millainen kokonaisuus tukisi parhaiten liiketoimintaanne.
Attido - Asiantuntijat ja yhteyshenkilöt
Attido - Muita referenssejä
Attido - Muita bloggauksia
ite wikin yrityshaku »
Kaikki it-alan työpaikat »
ite wikin referenssihaku »
Kaikki it-alan tapahtumat »
ite wikin julkaisuhaku »
