물류와 빅데이터 관계, 적용 방법, 적용 사례

물류와 빅 데이터의 관계는 밀접하고 상호 의존적입니다. 물류는 한 장소에서 다른 장소로 상품과 서비스를 이동하는 것을 포함하며, 이는 복잡한 공급망, 운송 네트워크 및 재고 수준을 관리해야 합니다. 빅데이터는 이러한 운영으로 인해 생성되는 대량의 데이터를 의미하며, 수집, 분석 및 물류 운영 개선에 사용할 수 있습니다.

 

물류와 빅데이터의 관계

 

물류 회사는 선적 추적, 재고 관리, 고객 행동 및 날씨 패턴을 포함하여 매일 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 이 데이터를 수집 및 분석하여 공급망 성능에 대한 통찰력을 얻고 동향을 파악하며 물류 운영을 최적화할 수 있습니다. 빅 데이터 분석을 통해 물류 회사는 데이터 기반 의사 결정을 통해 운영을 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 수요에 대한 과거 데이터를 분석함으로써 물류 회사는 재고 수준을 최적화하여 수요를 충족할 수 있는 충분한 재고를 확보하는 동시에 과잉 재고 및 리소스 낭비를 방지할 수 있습니다. 물류 회사는 배송 추적에 대한 실시간 데이터를 사용하여 배송 시간을 모니터링하고 잠재적인 지연을 파악할 수 있으므로 신속하게 시정 조치를 취하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 또한 빅데이터는 물류 회사가 배송 경로를 최적화하고 운송 비용을 절감하여 운송 네트워크를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 물류 회사는 교통 패턴, 도로 상황 및 날씨 패턴에 대한 데이터를 분석하여 운전자가 이동하는 시간과 거리를 줄이는 최적화된 배송 경로를 만들 수 있습니다. 요약하자면, 물류는 공급망 관리를 최적화하기 위해 수집, 분석 및 사용할 수 있는 방대한 양의 데이터를 생성하기 때문에 물류와 빅 데이터는 밀접하게 관련되어 있습니다. 물류 회사는 빅 데이터 분석을 활용하여 데이터 기반 의사 결정을 통해 운영을 개선하고 비용을 절감하며 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

 

적용 방법 

 

물류에 빅데이터를 사용하려면 물류 회사는 공급망 관리를 최적화하기 위해 데이터 중심 통찰력을 수집, 분석 및 적용하는 일련의 단계를 따라야 합니다. 고려해야 할 몇 가지 단계는 다음과 같습니다. 데이터 수집: 물류 회사는 배송 추적, 재고 관리, 고객 행동 및 날씨 패턴을 포함한 다양한 소스로부터 데이터를 수집해야 합니다. 또한 소셜 미디어 및 뉴스 피드와 같은 외부 소스에서 데이터를 수집하여 시장 동향 및 잠재적인 공급망 중단에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 데이터 통합: 일단 데이터가 수집되면 물류 회사는 이를 대량의 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 중앙 데이터 저장소로 통합해야 합니다. 여기에는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 클라우드 기반 플랫폼을 사용하여 데이터를 관리하는 작업이 포함될 수 있습니다. 데이터 분석: 물류 회사는 데이터를 수집하고 통합한 후 다양한 분석 도구와 기술을 사용하여 데이터를 분석해야 합니다. 여기에는 패턴, 동향 및 통찰력을 식별하기 위한 통계 분석, 데이터 마이닝, 기계 학습 및 예측 모델링이 포함될 수 있습니다. 데이터 시각화: 일단 데이터가 분석되면 물류 회사는 이해하고 실행하기 쉬운 시각적 형식으로 통찰력을 제시해야 합니다. 여기에는 대시보드, 차트 및 그래프를 사용하여 데이터를 표시하는 작업이 포함될 수 있습니다. 데이터 기반 의사 결정: 마지막으로, 물류 회사는 데이터 분석에서 얻은 통찰력을 데이터 중심 의사 결정에 적용해야 합니다. 이러한 결정에는 재고 수준 최적화, 배송 경로 조정, 고객 서비스 개선 및 비용 절감이 포함될 수 있습니다. 이러한 단계를 따라 물류 회사는 빅데이터를 사용하여 운영에 대한 통찰력을 얻고 데이터 중심의 의사 결정을 내려 공급망 관리를 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 효율성이 향상되고 비용이 절감되며 고객 만족도가 향상될 수 있습니다.

 

적용 사례

 

빅 데이터가 물류에 적용되는 실제 사례가 몇 가지 있습니다. 한 가지 예로 UPS가 패키지 전송 경로를 최적화하기 위해 빅 데이터 분석을 적용하는 것이 있습니다. UPS는 ORION(On-Road Integrated Optimization and Navigation)이라는 시스템을 사용하여 패키지 전송 경로를 최적화합니다. ORION은 패키지 무게, 도착지, 배송 시간 등 다양한 소스의 데이터와 교통 패턴 및 날씨 상태에 대한 실시간 데이터를 사용합니다. 그런 다음 시스템은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 이 데이터를 분석하고 각 드라이버에 최적화된 전송 경로를 만듭니다. UPS는 ORION을 사용함으로써 운전자가 주행하는 총거리를 매년 수백만 마일 줄일 수 있었으며, 그 결과 상당한 비용 절감과 탄소 배출량 감소를 달성할 수 있었습니다. 또한 이 시스템은 UPS가 보다 정확한 배송 견적을 제공함으로써 배송 시간을 개선하고 고객 만족도를 높일 수 있도록 지원합니다. 물류에 빅데이터가 적용되는 또 다른 예로는 세계 최대 컨테이너 운송 회사인 머스크 라인의 예측 분석을 들 수 있습니다. Maersk Line은 예측 분석을 사용하여 수요 패턴을 예측하고 그에 따라 운송 경로와 선박 용량을 최적화합니다. 이 회사는 선적 일정, 항구 혼잡 및 날씨 패턴을 포함한 다양한 소스의 데이터를 분석하여 운영에 대한 데이터 중심의 결정을 내립니다. Maersk Line은 예측 분석을 사용하여 운영 비용을 절감하고, 정시 납품 성과를 개선하며, 고객 만족도를 높일 수 있었습니다. 또한 실시간 분석 기능을 사용하여 선박과 화물을 모니터링하고 잠재적인 공급망 중단을 감지하고 신속하게 시정 조치를 취합니다. 이러한 예는 빅데이터를 물류에 적용하여 효율성을 높이고 비용을 절감하며 고객 만족도를 높일 수 있는 방법을 보여줍니다. 물류 회사는 빅 데이터 분석을 활용하여 운영에 대한 통찰력을 얻고 데이터 중심의 의사 결정을 내려 공급망 관리를 최적화할 수 있습니다.