Data mining w logistyce 4.0

Data mining (eksploracja danych) to analiza dużych zbiorów danych zmierzająca do określenia wzorców i tendencji celem uzyskania istotnych informacji pomagających w podejmowaniu trafnych decyzji biznesowych.

Eksploracja danych pozwala lepiej zrozumieć przebieg procesów i operacji ― w tym również logistycznych ― oraz przedsięwziąć odpowiednie działania w celu poprawy wydajności.

Na czym polega data mining?

Data mining to proces obliczeniowy mający na celu odkrycie tendencji, reguł, wzorców i innych cennych informacji na podstawie analizy ogromnych zbiorów danych. Eksploracja danych, określana skrótem KDD (knowledge discovery in data), w ostatnich latach poczyniła znaczne postępy dzięki rozwojowi technologii przechowywania danych (big data), sztucznej inteligencji i zrobotyzowanej automatyzacji procesów.

Data mining często jest mylony z technologią big data. Oba pojęcia odnoszą się do pokrewnych, ale jednak odmiennych koncepcji. Big data to olbrzymi zbiór danych, który do przetworzenia wymaga wyspecjalizowanych rozwiązań informatycznych. Data mining z kolei oznacza przetwarzanie takiego zbioru celem odkrycia niewidocznych na pierwszy rzut oka reguł i wzorców.

Aby zrozumieć, jak działa data mining, należy w pierwszej kolejności poznać związek tej metody analitycznej ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Systemy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wykorzystują techniki eksploracji danych do interpretacji funkcjonowania maszyn i znajdowania rozwiązań na podstawie wydobytych wzorców i reguł. Jak możemy przeczytać w publikacji Algorithm insights, opracowanej przez specjalistów z amerykańskiej firmy doradczej Deloitte, data mining zalicza się do tzw. technologii kognitywnych, które ułatwiają wdrażanie systemów sztucznej inteligencji (w tym również opartych na uczeniu maszynowym).

Eksploracja danych polega na analizie ogromnych zbiorów danych w różnych formatach celem uzyskania informacji niedostępnych innymi metodami. Ian Witten, emerytowany profesor informatyki z Uniwersytetu Waikato w Nowej Zelandii, pisze w książce Data mining, practical machine learning tools and techniques (Eksploracja danych – praktyczne narzędzia i techniki uczenia maszynowego): „Data mining polega na wydobywaniu niejawnych, dotychczas nieznanych, a potencjalnie użytecznych informacji. W tym celu niezbędne są programy do automatycznej analizy baz danych w poszukiwaniu reguł i wzorców. Odnalezione wzorce można następnie uogólnić i wykorzystać do prognozowania nowych danych”.

Data mining ułatwia podejmowanie trafnych decyzji we wszystkich obszarach działalności przedsiębiorstwa. Dzięki metodom automatycznej ekstrakcji danych można uporządkować i odfiltrować informacje, aby uzyskać na tej podstawie przydatną wiedzę, która pozwoli m.in. wykrywać oszustwa (finanse), przewidywać popyt (handel i marketing) lub znajdować wąskie gardła (przemysł i logistyka).

Zastosowanie eksploracji danych w logistyce

Logistyka może wiele zyskać dzięki rozwojowi technologii data mining. Automatyczne wykrywanie wzorców w procesach takich jak przyjmowanie dostaw czy kompletacja i zwroty zamówień pozwoli lepiej prognozować zapotrzebowanie na konkretne towary i umożliwi ściślejszą kontrolę zapasów. 

David L. Olson, wykładowca na wydziale analityki i zarządzania łańcuchem dostaw na Uniwersytecie Nebraska, w artykule naukowym A review of supply chain data mining publications, podkreśla, że eksploracja danych już znajduje zastosowanie w łańcuchu dostaw: „Zarządzanie łańcuchem dostaw w przedsiębiorstwie w znacznej mierze opiera się na analizie, prognozowaniu i klasyfikowaniu danych (m.in. do profilowania klientów czy wykrywania oszustw). W tym celu wykorzystuje się rozmaite metody eksploracji danych, np. regresję logistyczną, drzewo decyzyjne oraz sieci neuronowe”.

W opinii autora data mining w logistyce będzie odgrywać coraz ważniejszą rolę: „Z roku na rok przedsiębiorcy coraz chętniej będą sięgać po tego typu rozwiązania do pomiaru najistotniejszych parametrów łańcucha dostaw i analizy danych na potrzeby procesów decyzyjnych”.

Według Bruno Agarda i Zineba Aboutaliba, naukowców z Politechniki w Montrealu (Kanada), data mining może przynieść wiele korzyści nie tylko w zarządzaniu zapasami, ale również na pozostałych etapach logistycznych, takich jak konsolidacja ładunków. W swojej analizie pt. Improvement of freight consolidation with a data mining technique czytamy: „Zastosowanie reguł asocjacyjnych przy opracowywaniu strategii konsolidacji pozwala zmniejszyć liczbę dostaw. Dzięki temu można zoptymalizować załadunek pojazdu i przewieźć więcej zamówień w pojedynczym kursie, a w rezultacie ograniczyć koszty transportu i ślad węglowy”.

Data mining – w poszukiwaniu wydajniejszej logistyki

Kontrola i przetwarzanie danych oraz sprawne zarządzanie nimi umożliwiają szybkie wykrywanie ewentualnych błędów i problemów w magazynie lub zakładzie produkcyjnym. Technologia data mining pozwala wykrywać niewidoczne na pierwszy rzut oka wzorce w ogromnych zbiorach danych generowanych w inteligentnym magazynie. Dzięki temu kierownicy ds. logistyki mogą podejmować trafne decyzje na podstawie rzeczywistej wydajności obiektu. 

Biorąc pod uwagę konieczność sprawnego monitorowania działalności magazynu w oparciu o coraz większą liczbę danych, warto zainwestować w zaawansowane oprogramowanie do zarządzania, takie jak system Easy WMS. Jeżeli chcesz przekształcić dane generowane w magazynie w użyteczne dla Ciebie informacje, koniecznie skontaktuj się z nami. Nasi doradcy zaproponują najlepsze rozwiązanie dla Twojej firmy.