DE FEM BÄSTA SÄTTEN ATT VINNA I ”MACHINE ECONOMY” FÖR TRANSPORT- & LOGISTIKFÖRETAG

Nu är vi mitt uppe i en fjärde industriell revolution som drivs av data, artificiell intelligens, autonoma maskiner och smart automation.

I denna nya “Machine Economy” kommer organisationer i en allt högre grad använda dessa smarta teknologier för att automatisera uppgifter, effektivisera verksamheten, fatta bättre beslut, leverera överlägsna kundupplevelser och snabbt vinna marknadsandelar gentemot traditionella aktörer.

För att förstå omfattningen av denna förändring, här är 3 fakta du bör vara medveten om:

• AI, maskininlärning och smart automation kommer att driva 70 % av BNP-tillväxten under det kommande decenniet.
• Till 2030 kommer AI att bidra med uppskattningsvis 15,7 biljoner dollar till den globala ekonomin, mer än Kinas och Indiens nuvarande produktion tillsammans.
• 62 % av företagsledarna lägger idag planer för att lyckas i en värld fylld av smart automation och uppkopplade maskiner – 16 % investerar redan och presterar starkt.

Det är nu klart att beslutsfattande AI och maskiner kommer att vara den främsta drivkraften för ekonomisk tillväxt under det kommande decenniet.

När maskinekonomin mognar kommer transport- och logistikföretag att ha många spännande möjligheter att överträffa sina konkurrenter genom att utnyttja dessa nya teknologier.

De fem bästa sätten för att utnyttja den nya tekniken för transport- & logistikföretag för att just vinna i “Machine Economy”

1. Automatisera rutinuppgifter med AI och Autonoma Maskiner

Ett sätt som transport- och logistikföretag kan vinna i maskinekonomin är genom att automatisera rutinuppgifter. Detta kommer inte bara att förbättra effektiviteten och noggrannheten, utan det kommer också att frigöra tid för era anställda att fokusera på mer värdefulla uppgifter.

Här kommer några exempel:

• AI-drivna applikationer kan användas för att automatisera repetitiva uppgifter som datainmatning och arkivering.
• AI kan också användas för att automatiskt generera dokumentation, såsom konossement, fakturor och tulldeklarationer.
• Robotar kan användas för att lasta och lossa lastbilar, sortera paket och flytta inventarier runt lagret.
• Självkörande fordon kan användas för lokal transport, korta leveranser och andra potentiella tillämpningar.

2. Använd data och AI för att förbättra beslutsfattandet

Data är nerven i transport- och logistikbranschen. Tidigare har transport- och logistikföretag använt data för att spåra leveranser, optimera rutter och prognostisera efterfrågan.

Nu, med hjälp av artificiell intelligens och maskininlärning, kan data användas för att göra så mycket mer.

Här kommer några exempel:

• Historiska data kan användas för att prognostisera framtida efterfrågan och optimera prissättningen.
• Data kan användas för att identifiera ineffektivitet i försörjningskedjan och utveckla strategier för att hantera dem.
• Maskininlärning kan användas för att förutsäga trafikmönster och optimera transportrutter i realtid.
• Maskininlärning kan också användas för att förutsäga underhållsbehov, identifiera bedrägerier och automatisera finansiell rapportering.
• Säljinformation kan användas för att rikta in sig på nya kunder, korsförsäljning och merförsäljning till befintliga kunder och förbättra kundbehållningsgraden.

3. Streamline operationer med IoT och Blockchain

Ett annat sätt som transport- och logistikföretag kan vinna i maskinekonomin är genom att effektivisera verksamheten med hjälp av IoT-enheter och blockchain-teknik.

Genom att ansluta enheter och spåra data på en blockchain-reskontra kan transport- och logistikföretag få insyn i sina leveranskedjor, optimera tillgångsutnyttjandet och minska kostnaderna.

Här kommer några exempel:

• Blockchain kan användas för att skapa en enda bild av försörjningskedjan, från råvaror till slutleverans.
• Blockchain kan användas för att skapa ett digitalt register över ägande av tillgångar, vilket eliminerar behovet av pappersbaserad dokumentation.
• Blockchain kan också användas för att skapa ett digitalt register över kontrakt, vilket eliminerar behovet av fysiska signaturer.
• IoT-enheter kan användas för att spåra platsen för tillgångar i realtid och automatiskt uppdatera blockchain-reskontran.
• IoT-enheter kan också användas för att övervaka tillgångarnas tillstånd och spåra underhållsbehov.
• IoT-enheter kan också användas för att övervaka lagrets skick, såsom temperaturkänsliga varor, och vidta åtgärder om de inte ligger inom det önskade intervallet.

4. Leverera en överlägsen kundupplevelse

Inom transport- och logistikbranschen är kundupplevelsen allt. Tidigare har transport- och logistikföretag använt traditionella metoder, som telefonsamtal och pappersbaserad dokumentation, för att kommunicera med kunderna.

Nu kan transport- och logistikföretag använda digital teknik, såsom chatbots och onlineportaler, för att leverera överlägsna kundupplevelser.

Här kommer några exempel:

• Data från IoT-sensorer kan användas för att skapa nya kundupplevelser, som att tillhandahålla realtidsspårning av försändelser och automatiska aviseringar när en leverans görs.
• Maskininlärning kan användas för att ge rekommendationer om produkter eller tjänster som kan vara av intresse för kunden, baserat på deras köphistorik.

• En chatbot kan användas för att svara på kundfrågor 24/7 och ge uppdateringar i realtid om status för deras leveranser.
• Virtual reality och augmented reality kan användas för att ge kunderna uppslukande upplevelser, som virtuella rundturer i lager eller fabriker.

5. Bli Framtidssäkrad

Framtiden för transport och logistik formas av maskinekonomin. För att vinna i framtiden måste transport- och logistikföretag investera i de teknologier som gör det möjligt för dem att lyckas.

Den kanske viktigaste teknikinvesteringen är också den mest förbisedda: ett lågkodat, agilt, integrerat verktyg som gör att du snabbt kan konsolidera och förbereda dina data för analys, AI och maskininlärning.

Varje dag genererar transport- och logistikföretag miljarder datapunkter från IoT-sensorer, maskiner, kundinteraktioner, finansiella transaktioner och mer.

Denna data är värdelös om den inte effektivt kan samlas in, rensas upp och analyseras.

Tyvärr rapporterar datavetare fortfarande att de spenderar cirka 45 % av sin tid bara på att förbereda uppgifter. Dataförberedelse är en extremt tråkig, tidskrävande och kostsam process som ofta involverar:

• Data discovery för att identifiera datakällor
• Data profiling för att fastställa dataattribut och datakvalitet
• Data ingestion i datalager eller data lakes med hjälp av komplexa ETL-processer
• Data cleansing för att hantera datafel som saknad data, felaktiga data eller ologiska data
• Data enrichment för att fylla i saknad information som plats eller datum
• Data transformation för att konvertera data från ett format till ett annat

Vad du behöver är ett smart, snabbt och flexibelt verktyg som hjälper dig att snabbt bygga den data- och analysgrund du behöver för att fatta datadrivna beslut, förbättra operativ effektivitet och leverera överlägsna kundupplevelser.

Dina Alternativ: Stack, Platform eller Builder

Alternativ #1: THE STACK

Traditionellt har dataförberedelseprocessen förlitat sig på en mycket komplex stapel av verktyg, en växande lista av datakällor och system, och månader som ägnats åt att handkoda varje del för att bilda ömtåliga data “pipelines”.

Alternativ #2: THE PLATFORM

Sedan kom datahanterings “plattformar” som lovade att minska komplexiteten genom att kombinera allt till en enda, enhetlig, end-to-end-lösning. I verkligheten inför dessa plattformar strikta kontroller och låser in dig i ett proprietärt ekosystem som inte tillåter dig att verkligen äga, lagra eller flytta din egen data.

Det är uppenbart att dessa gamla metoder för datahantering helt enkelt inte kan möta behoven hos datateam i maskinekonomin.
Som tur är finns där ett tredje alternativ.

Alternativ #3: THE BUILDER

För att övervinna datahanteringsutmaningarna som anges ovan behöver dataproffs en lösning som uppfyller alla tre av dessa kriterier:

• Lågkod: Det måste vara smart nog att bygga hela ditt dataområde åt dig genom att automatiskt generera all underliggande kod och dokumentation, från ände till slut.
• Agilt: Det måste ge både tekniska- och affärsanvändare ett enkelt, dra-och-släpp-användargränssnitt för att snabbt kunna ta in, förbereda och leverera företagsdata för analys och AI/maskininlärning.
• Integrerad: Den måste sömlöst överlägga din datalagringsinfrastruktur, utan leverantörslåsning, samtidigt som den integrerar alla dataintag, förberedelser, kvalitet, säkerhet och styrningsmöjligheter du behöver i en enkel, enhetlig, metadatadriven lösning.

Möt TimeXtender – Low-code Data Estate Builder

TimeXtender ger dig möjlighet att bygga ett modernt data estate 10 gånger snabbare genom att eliminera manuell kodning och komplexa verktygsstaplar.

Med vår low-code data estate-byggare kan du snabbt integrera din data i en data lake, modellera ditt datalager och definiera datamarts för flera BI-verktyg och slutpunkter – allt i ett enkelt, dra-och-släpp användargränssnitt.

TimeXtender lägger sömlöst över din datalagringsinfrastruktur, ansluter till vilken datakälla som helst och integrerar alla kraftfulla databeredningsmöjligheter du behöver i en enda enhetlig lösning.

Eftersom all kod och dokumentation genereras automatiskt kan du minska byggkostnaderna med 70 %, befria datateam från manuella, repetitiva uppgifter och ge BI- och analysexperter möjlighet att enkelt skapa sina egna dataprodukter – inga fler flaskhalsar.

Vi tackar TimeXtender för denna gästbloggen och vill du veta mer om TimeXtender och deras lösningar tveka då inte att kontakta oss.