V čem nám data pomůžou u logistiky? | Mňamka #306

Logistika v datech

Firmy zabývající se logistikou produkují ohromné množství dat, které jde velmi dobře zhodnotit. Jedná se například o data z terénu - z provozu a z konkrétních aut, o dodavatelích, zákaznících nebo řidičích. Škála je široká. Detailní data ve velkém množství jsou hotový poklad a pokud o něm klient neví, rozhodně bychom jej o tom měli umět přesvědčit. Poslední věta se netýká jen logistiky, ale hodnoty dat obecně.

V každé firmě, která provozuje alespoň pár aut k logistickým účelům, hledají odpovědi na otázky, které jim pomůžou zlevnit, zrychlit a celkově zefektivnit vozový park, a tím snížit náklady. Mezi nejčastější otázky patří:

Jak jsou auta využita právě teď? Jakou zanechávají uhlíkovou stopu například za odvezenou zakázku? Jaká trasa bude pro konkrétní typ vozidla a zakázky nejlepší? Jak optimalizovat najeté kilometry? Kdo z firmy řídí bezpečně, a přitom efektivně? Kdo nejčastěji překračuje rychlost? Jaké vozidlo je často v servisu, jak dlouho a proč? Mají řidiči přehled o tom, jestli stíhají naplánovanou trasu a jak plní časový plán za určité období? Je zpoždění častěji zaviněno řidičem nebo druhou stranou? A co nehody?

U některých zákazníků se naši datoví detektivové k datům z logistiky dostanou a právě na tyto a podobné otázky hledají odpověď. Pojďme se zaměřit na nejčastější příklady.

Počet objednávek na trase

Zdánlivě komplikovaný pohled na vozidla (A, B, C,...) a trasy (1, 2, 3) v jednotlivých oblastech (Velká/Malá Lhota) pro konkrétní den, může být skvělým pomocníkem pro plánování a optimalizaci počtu objednávek na trase.

Velká Lhota má vyšší koncentraci obyvatel než Malá Lhota, lépe proto naplní kapacity trasy a rozvoz se více vyplatí. Pokud ale objednávek bude příliš, nemusí je řidič stihnout rozvézt, a hrozí nespokojení zákazníci.  Naopak spodní hraniční hodnota, kdy se ještě vyplatí na trasu vyjet, je v tomto případě devět zakázek. Jak jde vidět, je logicky častěji dosažena v málo osídlené oblasti.

Utilizace v jednotlivých časových slotech

Heatmapa názorně zobrazuje využití vozidel, která jsou aktuálně k dispozici a jsou schopna okamžitě vyrazit na trasu. Samozřejmě musíme v tomto pohledu brát na zřetel, ideálně odfiltrovat, vozidla v servisu nebo používaná managementem.

Heatmapa s geografickým aspektem

Mezi vizualizačními nástroji využívanými našimi klienty často vítězí Power BI. I takový může být pohled na odvezené objednávky. Tmavě modré body jsou označené myší. Součet a další KPIs vztažené k výběru vidíme v záhlaví strany. Kromě počtu objednávek jsou zde i příjmy za odvoz, pokuty za zpoždění a procentuální hodnota SLA.

Scoring řidičů

Každý řidič v průběhu jízdy sbírá hodnocení. Například o stylu jízdy, rychlosti a jejím překročení, stylu brždění a zatáčení. Společně s počtem zaviněných nehod a zpožděním si management udělá přesný obrázek, který řidič je nespolehlivý nebo naopak, kdo si zaslouží odměnu za příkladnou jízdu.

Data v logistice jsou díky jejich objemu velmi dobře využitelná. Byla by škoda nechopit se příležitosti. Co myslíte? Chtěli byste si o tomto tématu přečíst víc? Máme taky případovou studii, kterou najdete zde. 

Zapomněla jsem na něco? Chcete se na něco zeptat? Napište mi. 

Eva

Eva Tesařová

datový detektiv
LinkedIn

Power BI Bookmarks III. – možnosti a limitace využití | Mňamka #409

Power BI Bookmarks III. – možnosti a limitace využití | Mňamka #409

Kdy záložky používat a kdy raději zvolit jiné možnosti vizualizace? Máme tady poslední díl naší krátké minisérie „Power BI Bookmarks“ od Terky. V předchozích částech jsme si názorně ukázali, že záložky jsou skvělým nástrojem, když na report potřebujete vtěsnat více vizuálů a zároveň zachovat jeho přehlednost. I to má ale svoje limity. Dnes si proto posvítíme na jeden alternativní nástroj – parametry polí. Využití parametrů je totiž v mnoha případech jednodušší, rychlejší, a hlavně méně náročné na paměť vašeho systému. Pojďme se na to podívat!

Jak Excel zruinuje váš byznys! | Mňamka #398

Jak Excel zruinuje váš byznys! | Mňamka #398

Excel může být dobrým pomocníkem pro rychlé analýzy, pro řízení středních a velkých firem se už však dávno nehodí. Pokud jste v něm někdy zkoušeli otevřít opravdu velký soubor se spoustou záznamů, asi moc dobře víte, o čem mluvíme. Není to ale zdaleka jen o promrhaném času, ve velké firmě vás totiž takové „excelování“ může stát i pěknou fůru peněz. Jak velkou? To už se dozvíte v dnešní mňamce, ve které pro vás Patrik sepsal největší bolístky řešení dat v Excelu!

Power BI Bookmarks II. – tvorba filtrovacího panelu | Mňamka #385

Power BI Bookmarks II. – tvorba filtrovacího panelu | Mňamka #385

Jak si v Power BI vytvořit záložky? Máme tady pokračování naší krátké minisérie o záložkách od Terky. V minulém díle jsme si udělali generální úklid v sekci Selection a dnes už se tak konečně můžeme pustit do samotné tvorby záložek. Vše si přitom demonstrujeme pěkně krok po kroku na jednoduchém příkladu tvorby filtrovacího panelu, který se na stránce zobrazí při stisku ikony filtru. Další praktické příklady si pak ukážeme v závěrečném díle našeho průvodce po záložkách, kde se zároveň podíváme i na jejich limity a omezení. Tak jdeme na to!