Streszczenie: Efektywne zarządzanie łańcuchem dostaw opiera się na analizie danych, takich jak miejsce odbioru i dostawy, waga, ilość czy rodzaj przewożonego towaru. Wykorzystanie tych informacji pozwala na planowanie optymalnych tras, wybór odpowiednich środków transportu oraz prognozowanie czasu dostawy, co przyczynia się do obniżenia kosztów i poprawy terminowości. Operatorzy logistyczni, którzy opierają swoje usługi na danych, mogą również zwiększać jakość obsługi klienta.
Analiza historycznych danych magazynowych pomaga w usprawnianiu operacji, takich jak optymalne rozmieszczenie towarów na półkach czy zarządzanie produktami o krótkim terminie ważności. Współczesne firmy logistyczne skupiają się na projektowaniu i wdrażaniu modeli danych oraz narzędzi, takich jak kalkulatory śladu węglowego, aby wspierać podejmowanie decyzji biznesowych i promować podejście oparte na danych.
Klienci oczekują pełnej widoczności łańcucha dostaw, w tym informacji o statusie przesyłki czy warunkach transportu, takich jak temperatura. W odpowiedzi na te oczekiwania, przedsiębiorstwa inwestują w technologie umożliwiające śledzenie przesyłek w czasie rzeczywistym, co zwiększa satysfakcję klientów i poprawia wydajność operacyjną.
Jakość i bezpieczeństwo danych są kluczowe w logistyce. Precyzyjne i zgodne z rzeczywistością informacje pozwalają uniknąć problemów podczas załadunku i transportu, a także zapewniają zgodność z wymaganiami klientów. Ponadto, troska o bezpieczeństwo danych jest istotna ze względu na strategiczny charakter procesów logistycznych i ich wpływ na wyniki biznesowe.
Rola człowieka w zarządzaniu łańcuchem dostaw pozostaje niezastąpiona. Technologie, takie jak sztuczna inteligencja, wspierają analizę danych i podejmowanie decyzji, ale to ludzie projektują i nadzorują te procesy, dbając o relacje biznesowe i dostosowując rozwiązania do indywidualnych potrzeb klientów.
Efektywnie zarządzanie łańcuchem dostaw jest oparte na danych. Dostęp do jakościowych informacji i ich analiza są niezbędne przy planowaniu procesów magazynowych, wyborze optymalnych tras czy zwiększaniu widoczności łańcucha dostaw. Operatorzy logistyczni, którzy budują swoje usługi w oparciu o dane, mogą podnosić ich jakość i w związku z tym zwiększać zadowolenie klientów.
Decyzje oparte na danych
Dane są dziś wykorzystywane w każdym obszarze logistyki. Analiza informacji takich jak miejsce odbioru i dostawy, a także waga, ilość czy rodzaj przewożonego towaru pozwala zaplanować optymalną trasę, wybrać odpowiedni środek transportu na danym etapie łańcucha dostaw czy wyznaczyć przewidywany czas dotarcia przesyłki. W konsekwencji przyczynia się to m.in. do obniżenia kosztów przewozu czy poprawy terminowości dostaw, a także pozwala dobrać opcje dopasowane do potrzeb klienta. Rohlig SUUS Logistics, największy polski operator logistyczny w ramach Supply Chain Solutions projektuje spersonalizowane, często niestandardowe rozwiązania logistyczne, integrując ze sobą usługi transportowe, celne, magazynowe czy doradcze.
Co więcej, wspomniane dane są również niezbędne do obliczenia śladu węglowego, generowanego podczas transportu. Ograniczenie go ma rosnące znaczenie dla wielu przedsiębiorstw. – Coraz częściej klienci, zwłaszcza ci więksi, pytają nas o konkretną ilość emisji CO₂ wytwarzanej podczas przewozu ich towarów. I to właśnie redukcja negatywnego wpływu na środowisko, a nie tylko obniżenie kosztów czy skrócenie czasu dostawy, staje się istotnym kryterium przy wyborze rozwiązań w łańcuchu dostaw – tłumaczy Adam Żelazko, Chief Information Officer w Rohlig SUUS Logistics. – Podobnie jak kiedyś kalkulator był podstawowym narzędziem w księgowości, tak dzisiaj kalkulator śladu węglowego staje się podstawowym narzędziem w logistyce – dodaje.
Natomiast, w obszarze magazynowym, analiza historycznych danych odgrywa kluczową rolę w usprawnianiu operacji. Systemy dostarczają pracownikom wskazówki dotyczące optymalnego rozmieszczenia towarów na półkach, uwzględniając ich rotację czy wagę. Z kolei w przypadku takich produktów, jak kosmetyki czy artykuły spożywcze, algorytmy wskazują, które z nich w pierwszej kolejności powinny opuścić magazyn ze względu na datę ważności.
– Dziś w firmach logistycznych dział IT nie zajmuje się jedynie analizą informacji i tworzeniem raportów. W nowoczesnych organizacjach obszar technologiczny skupia się na projektowaniu i wdrażaniu modeli danych oraz narzędzi, takich jak na przykład kalkulator śladu węglowego, z których na co dzień korzysta cała firma przy podejmowaniu decyzji biznesowych. M.in. na tym polega demokratyzacja danych – mówi Dariusz Dębski, Head of Data and Application Development w Rohlig SUUS Logistics. – W SUUSie tak do tego podchodzimy. Budujemy data‑driven organization, czyli firmę opartą na danych – dodaje. Polski operator opracował strategię danych, która jest częścią strategii biznesowej firmy i składa się z pięciu filarów: centralizacja danych, demokratyzacja danych, ludzie, technologia oraz jakość.
Informacja zwrotna do klienta
W logistyce przepływ informacji nie ogranicza się jedynie do kierunku klient‑operator logistyczny, gdzie przekazywane są dane dotyczące przygotowywanego do przewozu czy magazynowania towaru. Równie istotna jest komunikacja w przeciwną stronę. Klienci oczekują pełnej widoczności łańcucha dostaw. Chcą na bieżąco mieć dostęp do informacji, na jakim etapie realizacji znajduje się ich przesyłka oraz do takich danych, jak temperatura w kontenerze czy naczepie, co ma szczególne znaczenie dla firm m.in. z branż farmaceutycznej czy spożywczej. W odpowiedzi na te oczekiwania, przedsiębiorstwa z sektora TSL inwestują w nowoczesne rozwiązania technologiczne umożliwiające klientom śledzenie swoich przesyłek, a także rozwijają platformy czy aplikacje, gdzie mogą im te dane przekazywać.
Rohlig SUUS Logistics w ostatnim czasie we współpracy z Siecią Badawczą Łukasiewicz – Poznański Instytut Technologiczny w ramach projektu PLANET, przeprowadził pilotaż nowoczesnych urządzeń monitorujących przesyłki kolejowe. Co ciekawe, zastosowanie tej technologii przyczyniło się nie tylko do zwiększenia satysfakcji klientów, ale dostęp do dokładnych danych w konsekwencji przełożył się na poprawę wydajności operacji.
Warto zwrócić uwagę, że w kwestii widoczności łańcucha dostaw istotny jest także przepływ informacji pomiędzy operatorem logistycznym a partnerem biznesowym, który bezpośrednio odpowiada za przewóz. Przewoźnicy drogowi czy kolejowi, armatorzy morscy oraz linie lotnicze posiadają również wiele aktualnych danych na temat przesyłki, które za pośrednictwem operatora logistycznego trafiają do zleceniodawcy transportu.
Jakość i bezpieczeństwo
W przypadku danych liczy się przede wszystkim ich jakość, a nie ilość. Nawet najlepiej zaprojektowany algorytm wspierający projektowanie łańcucha dostaw czy najnowocześniejszy portal dla klienta, nie będą funkcjonowały w efektywny sposób, jeśli informacje dostarczane do tych narzędzi nie spełniają odpowiednich standardów.
– Gdy klient przekaże wiele danych dotyczących swojej przesyłki, jednak nie będą one precyzyjne, np. nie poda prawidłowych wymiarów czy wagi, w momencie załadunku może okazać się, że towar nie zmieści się do kontenera morskiego lub kolejowego czy na naczepę samochodu ciężarowego, co w konsekwencji wydłuży czas transportu. Dlatego tak ważna jest jakość dostarczanych danych, ponieważ w konsekwencji wpływa to na efektywność operacji – wyjaśnia Dariusz Dębski.
Poza dbaniem o jakość informacji w zarządzaniu łańcuchami dostaw, niezwykle istotna jest także troska o ich bezpieczeństwo. Powód? Procesy logistyczne dla wielu firm mają charakter strategiczny, m.in. ze względu na ich bezpośredni wpływ na wyniki biznesowe. W odpowiedzi na to wyzwanie Rohlig SUUS Logistics wdrożył wewnętrzne regulacje oraz standardy, w tym politykę bezpieczeństwa informacji, co potwierdza certyfikacja ISO 27001.
Technologia a człowiek
Niniejszy artykuł podkreśla strategiczne znaczenie danych w logistyce, a także technologii, która pomaga w ich sprawnym przetwarzaniu. Jednak nasuwa się jeszcze pytanie o rolę człowieka w projektowaniu i zarządzaniu łańcuchami dostaw. Czy jego udział jest niezbędny?
– Aby analiza danych i przepływ informacji były efektywne, niewątpliwie wymagają wsparcia narzędzi technologicznych, w tym sztucznej inteligencji, w które cała branża TSL inwestuje. Jednak dziś nie wyobrażam sobie sytuacji, że AI w całości zastępuje pracę człowieka, choć bezsprzecznie w znacznym stopniu poprawia produktywność i wspiera w podejmowaniu decyzji. Dlaczego? Ponieważ w biznesie niezwykle ważne są relacje – z pracownikami czy partnerami biznesowymi, na co szczególną uwagę zwracamy w SUUSie – mówi Adam Żelazko.
