Współczesna logistyka to skomplikowana sieć operacji, której efektywność zależy od koordynacji dostaw, zarządzania zapasami, prognozowania popytu oraz skutecznego dostarczania towarów do klientów. W ostatnich latach technologie takie jak cloud computing, data science oraz sztuczna inteligencja (AI) zyskały na znaczeniu w branży logistycznej, przynosząc nowe możliwości optymalizacji i automatyzacji procesów. Dzięki tym technologiom firmy logistyczne mogą sprostać wyzwaniom nowoczesnej gospodarki, a także dostosowywać się do dynamicznie zmieniających się warunków rynkowych.
Autor: Marcin Radecki
CEO at Dataverse-Pro. Pasjonat danych oraz silny orędownik propagowania kultury organizacyjnej, w której procesy decyzyjne są oparte na danych. Realizuje projekty dla wielu branż np. E-commerce, telekomunikacja, logistyka, Med-Tech, Marketing, produkcja, inne.
W dzisiejszym dynamicznym środowisku biznesowym, gdzie konkurencja stale rośnie, optymalizacja procesów magazynowych staje się kluczowym elementem sukcesu operacyjnego. W świecie, gdzie czas to pieniądz, firmy logistyczne muszą stale doskonalić swoje procesy, aby zwiększyć wydajność, obniżyć koszty i poprawić obsługę klienta. W tym kontekście analiza danych statystycznych okazuje się niezbędnym narzędziem, umożliwiającym pogłębione zrozumienie operacji magazynowych i identyfikację obszarów do optymalizacji. W niniejszym artykule przyjrzymy się znaczeniu analizy danych w kontekście optymalizacji procesów magazynowych oraz sposobom wykorzystania danych. Z pewnością gromadzenie danych w firmach nie jest niczym nowym, niemniej już bieżąca analiza tychże danych nie jest powszechna.
Pandemia COVID-19 była dla wielu organizacji katalizatorem transformacji cyfrowych i przyczyniła się do przyspieszenia inicjatyw technologicznych oraz – w wielu przypadkach – przeprojektowywania procesów biznesowych. Doprowadziła również do przemian kulturowych.