Hur du går från att samla in till att använda data för att optimera lagerdriften

Kan du föreställa dig att det görs ungefär 99 000 Google-sökningar varje sekund? Majoriteten av världens data har skapats under bara de senaste två åren. Samtidigt kommer maskingenererad data att stå för 40 % av all internetdata år 2022. Men företag behöver inte bara generera data. De måste också analysera, tolka och använda det som underlag för beslutsfattande. Först då kan de använda data för att avsevärt optimera lagerdriften.

För logistikföretag kan det vara svårt att omvandla data till information. McKinsey-studier visar att företag som använder kraften i sin data kommer att positionera sig för att växa mer effektivt och kan uppleva ökade lönsamhetsmarginaler med 60 %. Den verkliga makten ligger inte i att samla in data utan i att förstå informationen och fatta välgrundade beslut baserat på dem.

Men vad är skillnaden och hur går man från insamling till beslutsfattande?

Data: Samla in och kombinera

I lager kommer data på många sätt. Prestanda för lagerautomation såväl som anställda mäts ständigt, maskinstopp/stopptider rapporteras och kostnadsinformation beräknas, för att bara nämna några. De flesta affärssystem, WMS, WCS och tid- och närvarosystem har sin egen rapporteringsfunktion. Men för att undvika ”datasilos” och skapa en komplett och realistisk bild av den totala verksamheten måste alla siffror föras samman i ett system.

”Det är ett stort misstag att teoretisera innan man har data” – uttalande sherlock holmes
Från A Scandal in Bohemia av Arthur Conan Doyle.

Analys: Samla in intelligens

Ett system som tar hand om helheten ger intelligens som sparar driftstimmar, ökar prestandan och maximerar utnyttjandet av både utrustning och personal. Analys gör det möjligt att förstå dataflöden och ger nya insikter om ditt företag, dina marknader och konsumentbeteende. Detta i sin tur gör att du kan göra bättre prognoser om framtiden men också att identifiera grundorsaker till vissa händelser, t.ex. en plötslig ökning av efterfrågan. Det kan ge viktiga insikter om faktorer som påverkar marknaden och ligger till grund för databaserade beslut.

Beslut: Använda data för att optimera lagerdriften

I allmänhet är business intelligence en blick bakåt för att se vad som hände tidigare. Prediktiv analys och beslutsstöd går utöver dessa bakåtvända vyer och använder data för att se framåt och berätta vad som kommer att hända i framtiden. Intelligenta mjukvarusystem stödjer beslutsfattare genom att extrahera fakta och mönster från data och utnyttja dessa fakta för att fatta bättre beslut. Så beslut baseras inte enbart på intuition, utan på faktisk information.

Ett exempel är redPILOTs automatiska allokeringsfunktion. Den tilldelar de bäst lämpade operatörerna för varje del i processen. För detta analyserar den data som kompetens, utbildning, tillgänglighet och flera andra viktiga faktorer. Därmed hjälper systemet planerare att uppnå en optimerad skiftplan. Dessutom varnar redPILOT inte bara chefer om flaskhalsar, utan tillhandahåller även handlingsalternativ i den dagliga driften. Ett sådant datadrivet tillvägagångssätt betyder dock inte nödvändigtvis att man helt förkastar intuitionen. Planeraren kan fortfarande anpassa planen manuellt eller bortse från den åtgärd som rekommenderas av systemet eftersom han vet att förstärkningar är på väg. Snarare kommer data att stödja intuition, förbättra beslut och göra den mer transparenta.

Därför samlar många företag in, enar, analyserar data för att nå bättre beslut. Eftersom rätt data i rätt format på rätt plattform minskar ansträngningarna och ökar prestanda, affärsvärde och i slutändan avkastningen på investeringen (ROI).

Läs mer här för att lära dig hur du kan använda din data för att optimera lagerdriften.