기업에 있어 빅데이터는 새로운 금광이다. 빅데이터로 물류는 채굴자가 된다. 공급망에는 데이터가 산더미로 생성되기 때문에 데이터를 선택해야 하기 때문이다. 데이터 분석과 평가를 통해 물류 회사는 프로세스를 개선하고 비용을 절감할 수 있다. 프로세스를 시작하기 전에 빅데이터 전략을 구현하는 것은 중요하다. 특히 물류 4.0(Logistics 4.0)과 관련하여 이는 큰 의미가 있다.

 치열한 경쟁, 가격 전쟁, 타이트한 마진. 이런 단어들은 물류 회사에 익숙하다. 자원을 효율적으로 사용하고 내부 비용을 줄이는 것이 더 중요하다. 동시에 장기적인 고객 관계를 유지하기 위해 높은 서비스 표준을 달성해야 한다.

 빅데이터, 더 나아가 “스마트데이터“는 이러한 목표를 지원한다. 공급망을 통해 얻을 수 있는 “정확한“ 데이터의 수집만이 결정적인 이점을 제공하기 때문이다. 이 데이터를 지능적으로 처리하여 운송과 관련된 모든 프로세스를 이해할 수 있다. 따라서 서로 다른 출처의 데이터를 평가하고 데이터를 논리적으로 연결할 수 있는 프로세스를 개발해야 한다.

데이터 분석으로 효율성 향상

 스마트데이터 측면에서 공급망에 영향을 미치는 모든 데이터는 의미가 있을 수 있다. 그러나 데이터를 통해 관련 통찰력을 얻으려면 응답해야 하는 질문과 마찬가지로 품질의 측면에서 데이터는 정확하게 정의되어야 한다. 그러므로 측정 지점을 정의하는 것은 사용 가능한 데이터를 얻기 위한 전제 조건이다. 이는 다양한 구성 요소의 네트워킹으로 더욱 쉽게 이루어진다. 차량, 운전자 및 창고 직원의 이동 단말기 장비, 컨베이어 기술과 창고, 환적 창고 및 차량의 각가지 센서는 데이터 소스의 밀집 네트워크를 형성한다. 데이터의 원활한 통합을 기반으로 물류 프로세스에 대한 거의 완전한 그림이 가능해진다.

 위치, 적재, 처리 및 소모량와 같은 운송 데이터 이외에도 데이터 패키지에는 스캔 또는 RFID를 이용하여 환적 및 운송 중에 정기적으로 데이터가 등록된다. 따라서 데이터 패키지는 추가 데이터와 연결할 수 있다. 예를 들어, 영구적으로 설치된 온도 센서의 온도 데이터를 패키지의 알려진 위치와 연결하여 콜드 체인을 완전히 모니터링 할 수 있다. 더 나아가 고품질의 스마트 데이터에 대한 연구를 통해 자원 활용도 및 프로세스 품질에 대한 풍부한 통찰력을 얻을 수 있다. 복도에서 과도하게 사용되거나 사용되지 않은 창고 지역을 식별 할 수 있으며 특히 결과 오류를 유발하는 프로세스를 식별 할 수 있다.

사물인터넷과 물류 4.0

 사물인터넷의 미래는 이미 오래전에 시작되었다. 기술은 네트워킹을 통해 고도로 자동화된 프로세스를 가능하게 하고 있다. 교통 수단 측면에서는 센서, 카메라 및 무인 자동 운전 차량과 같은 인공지능이 있는 네트워크 시스템 및 장치가 수동으로 사람의 개입없이 트랜잭션을 처리함을 의미한다. 앞으로는 생산부터 배송까지 모든 프로세스를 자동화할 수 있을 것이다. 이미 오늘날 많은 분야에서 현실화되었다. 사물인터넷과 관련된 개발은 물류 4.0에 포함된다.

 이러한 가능성은 다시 빅데이터 기술에 의해 뒷받침된다. 결국 자가 학습 시스템은 데이터가 "공급"될 때만 지능형이 된다. 적절한 데이터 전략을 사용하여 물류 회사는 현재 프로세스를 최적화할 뿐만 아니라 물류 4.0과 관련하여 미래에도 경쟁력을 갖추도록 한다. 2020년까지 전세계적으로 200억 개의 장치가 네트워크화될 것이다. 모든 산업 프로세스를 이해하는 것은 시간 문제일 뿐이다.





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