De cruciale rol van data in transport en logistiek

Het gebruik van data is de basis geworden in de logistieke- en transportsector. Want tijd is geld, dus nauwkeurigheid is van groot belang. Als ervaren professional in deze branche, ben je bekend met het dynamische karakter van de sector. Het belang van data heb je vast ook allang ingezien.

Om maximale efficiëntie te bereiken, moeten het data- en transportmanagement hand in hand gaan. Waarom zijn er dan nog steeds bedrijven die data niet in hun voordeel gebruiken? Simpelweg omdat data wijdverspreid is en je dus een goed overzicht nodig hebt met alles op één plek.

Om te beginnen: wat is data eigenlijk?

Data is er in verschillende formaten, zoals getallen, tekst en afbeeldingen en wordt verzameld en opgeslagen voor verschillende doeleinden. Het kan onbewerkte “ruwe data” zijn, of orden verwerkt als basis voor informatie en kennis. Door het analyseren van grote datasets, kun je oude patronen aan het licht brengen, real-time veranderingen detecteren en de toekomst voorspellen.

Laten we eens kijken naar het belang van data in de logistieke- en transportsector, waar data opslagcapaciteit, doorlooptijden, het volgen van voertuigen en de prestaties van vervoerders betekenen.

Voor efficiënt transportbeheer is data nodig: kostenoptimalisatie en betere vervoersprestaties

Efficiëntie is de basis van logistiek. Vertragingen, onnauwkeurigheden en onverwachte uitdagingen doen traditionele modellen vaak vastlopen. De oplossing? Data. Realtime informatie en informatie uit het verleden zijn de sleutels tot het optimaliseren van routes, het verlagen van de kosten en het garanderen van tijdige leveringen.  

Zoals we in het Coyote-onderzoek zien, geven verladers prioriteit aan KPI's voor tijdige levering als de meest kritische factor. De kosten per zending komen op de tweede plaats.

Een voordeel van het gebruik van data-analyse in de logistieke sector, is dat je prijzen leert begrijpen en betere deals kunt onderhandelen, waardoor de kosten worden verlaagd. Daarnaast kun je naar de prestaties van vervoerders kijken en die informatie delen om hen te helpen verbeteren. Dit laat zien hoe het gebruik van data nuttig en noodzakelijk is om de logistiek efficiënter te maken.

“In dit datatijdperk zullen degenen door het logistieke landschap navigeren zonder gebruik te maken van de kracht van data, gedoemd zijn om te stranden.”  - John A. LogisticsPro

Machine learning is de krachtpatser achter voorspellende analyses; het verandert de manier waarop vervoerders hun activiteiten benaderen.

Het gebruik van een aanbieder met machine learning-oplossingen maakt je zoektocht naar logistieke optimalisatie veel makkelijker. Met deze oplossingen kun je efficiënt data verzamelen en ordenen, waardoor deze toegankelijk en begrijpelijk worden. Met deze heldere data kun je belangrijke statistieken analyseren, patronen blootleggen en waardevolle informatie naar boven halen. Zo kun je weloverwogen beslissingen nemen en strategieën implementeren die de efficiëntie en duurzaamheid verder verbeteren.

Voordelen van machine learning in de logistiek  

• Toekomstige trends voorspellen: Door prijsvoorspellingen te doen op basis van historische data krijgt je bedrijf waardevolle inzichten in markttrends en klantgedrag. Hierdoor kun je processen optimaliseren en nauwkeuriger beslissingen nemen.
  
  
• Zichtbaarheid: ML biedt voordelen door snellere reactietijden en meer zichtbaarheid in het logistieke proces mogelijk te maken. Met ML-gestuurde systemen kunnen verladers snel reageren op hun behoeften omdat de beschikbaarheid en kosten direct zichtbaar zijn. Dankzij deze zichtbaarheid kunnen verladers op basis van realtime gegevens goed geïnformeerde beslissingen nemen. Zo worden optimale verzendopties en kosteneffectiviteit gegarandeerd.

"Organisaties die AI toepassen, zien de end-to-end supply chain-kosten gemiddeld met 25% dalen."

• Gerichte aanpak: Door ML te implementeren, ontvangen vervoerders specifieke verzoeken voor zendingen, afgestemd op hun beschikbaarheid en sterke punten. In plaats van simpelweg tarieven te onderzoeken, ontvangen vervoerders specifieke offerteaanvragen die aansluiten bij hun capaciteiten. Deze gerichte aanpak stroomlijnt het proces en verhoogt de algehele efficiëntie binnen de branche.
  
  
• Effectief koppelen: Door ML-algoritmen te gebruiken, identificeren en koppelen we vervoerders aan retourladingen die passen bij hun routes en schema's. Deze efficiënte koppeling van lege ruimte aan beschikbare lading optimaliseert het gebruik van middelen. Het vermindert overbodige kilometers, in lijn met onze missie om duurzaamheid te bevorderen en de milieubelasting van transport te verkleinen.

Nu we het belang van data in de logistiek erkennen, is het belangrijk om de uitdaging van gefragmenteerde en moeilijk te vinden data aan te gaan.

Een oplossing voor dit probleem is CtrlChain, dat een gecentraliseerd platform biedt. Dit platform stroomlijnt verschillende logistieke processen, waardoor gebruikers transport kunnen boeken, ordergegevens kunnen bekijken, timeslots reserveren en toegang krijgen tot essentiële documenten, zoals Proof of Delivery (POD).

Met functies voor het volgen en analyseren van verzendgegevens wil CtrlChain de winstgevendheid, het risicobeheer en de algehele efficiëntie verbeteren. Door een geïntegreerd ecosysteem te creëren, elimineert het platform de noodzaak voor verzenders en vervoerders om op meerdere tools tegelijk te vertrouwen. Daarnaast biedt het een gecentraliseerde hub voor naadloze toegang tot al hun data.

De toekomst is nu en die wordt geschreven in code en algoritmen. Data transformeren niet alleen onze sector; het stuwt ons naar een nieuw tijdperk van efficiëntie, samenwerking en weloverwogen besluitvorming. Omarm de kracht van data. CtrlChain is je kompas tijdens je route door het ingewikkelde logistieke landschap. De toekomst is datagestuurd en jij staat aan het roer.