Linkedin icon
Wyceń projekt

Big Data i analiza danych poprawiły logistykę producenta

PRZEMYSŁ 4.0
big data in fmcg

Problem

Producent żywności zmagał się z opóźnieniami i wysokimi kosztami dostaw. Brak analiz tras i danych w czasie rzeczywistym powodował nieefektywność – zarówno w planowaniu, jak i zarządzaniu flotą.

Cel

Skrócenie czasu dostaw, znalezienie optymalnych tras i redukcja kosztów paliwa. Dalszym krokiem była automatyzacja raportowania KPI w celu poprawy efektywności floty i całego procesu logistycznego.

Story

Firma logistyczna wdrożyła rozwiązanie Big Data, które integrowało dane z GPS, systemów ERP i historii zamówień. Dzięki analizie tych danych system zidentyfikował wzorce związane z nieefektywnymi trasami oraz godzinami szczytu – dotychczas ignorowanymi problemami kierowców.

Na tej podstawie zaprojektowano nowe harmonogramy i trasy, które uwzględniały ruch miejski i porę dnia. W kolejnym kroku wdrożono system automatycznego raportowania KPI – dane prezentowane na dashboardzie umożliwiły szybsze podejmowanie decyzji operacyjnych i strategicznych.

Problemy wcześniej uznawane za „część pracy kierowcy” znalazły rozwiązanie w dobrze zaprojektowanych trasach i analizach predykcyjnych. Koszty paliwa spadły o 20%, a średni czas dostawy skrócił się o 10%. Automatyczne raporty przyczyniły się do zwiększenia kontroli nad efektywnością operacji.

Rezultaty (KPI)

Dzięki wdrożeniu firma:
✅ Zredukowała koszty paliwa o 20%
✅ Skróciła średni czas dostawy o 10%
✅ Zautomatyzowała raportowanie KPI, przyspieszając podejmowanie decyzji
✅ Zoptymalizowała trasy dostaw, zmniejszając opóźnienia i poprawiając efektywność floty

Podsumowanie przebiegu wdrożenia

  • Integracja danych z GPS, ERP i historii zamówień
  • Analiza wzorców i projektowanie zoptymalizowanych tras dostaw
  • Wdrożenie harmonogramów dostosowanych do godzin szczytu
  • Automatyczne raportowanie KPI i prezentacja danych na dashboardzie
  • Zwiększenie kontroli operacyjnej i ograniczenie kosztów operacyjnych

Zakres wdrożenia

  • Zbieranie danych: Integracja danych z różnych źródeł (GPS, ERP, zamówienia)
  • Analiza i optymalizacja: Big Data do optymalizacji tras i efektywności dostaw
  • Automatyzacja raportowania KPI: Generowanie dynamicznych raportów w czasie rzeczywistym

Rozwiązania technologiczne – główne i wspierające

⚙️ Big Data: Analiza danych w celu optymalizacji procesów
⚙️ Internet of Things (IoT): Dane o położeniu i stanie floty w czasie rzeczywistym
⚙️ Predictive Analytics: Wykrywanie trendów i anomalii w procesach logistycznych

Zobacz wykorzystanie podobnych technologii na innym przykładzie.

Twoją produkcję czeka podobne wyzwanie? Wyceń projekt bezpłatnie.