CDX – Платформа для работы с логистическими данными

Проиграть видео

Участники проекта

  • ClearMetal (Project44)

Используемые технологии

  • Большие данные
  • Искусственный интеллект
  • Машинное обучение
  • Интернет вещей
  • Data Science
Проиграть видео

Участники проекта

  • ClearMetal (Project44)

Используемые технологии

  • Большие данные
  • Искусственный интеллект
  • Машинное обучение
  • Интернет вещей
  • Data Science

Описание решения

Платформа CDX разработана и развивается компанией ClearMetal. Она специализируется в области работы с данными в сфере логистики. Это – облачный сервис, использующий технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, нацеленный на обеспечение прозрачности цепочек поставок и формирование решений на основе интеллектуального анализа данных.

CDX фокусируется на качестве данных. Платформа очищает неструктурированные данные с одновременным исправлением ошибок в них и формирует единый массив информации. CDX обеспечивает полную прозрачность данных и обеспечивает проактивное управление исключениями, предупреждениями, функциональностью и интеграцией с другими системами, на основе которых ведется информирование пользователей о возможных проблемах и сбоях в цепочках поставок.

В основе работы платформы лежит постоянно совершенствуемая система обратной связи. Она позволяет платформе адаптироваться к изменяющимся внешним условиям и потребностям клиентов, – грузоотправителей, перевозчиков, дистрибьюторов, ритейлеров.

Преимущества решения

  • Оптимизирует цепочку поставок благодаря обработке массивов больших данных: их очистке, структурированию, обеспечению доступности, предсказуемости и репрезентативности
  • Обеспечивает предоставление актуальной информации клиентам, делая эффективным управление грузоперевозками
  • Обеспечивает грузоотправителям прозрачность поставок, демонстрируя процесс доставки отправлений. Это позволяет организовать эффективное взаимодействие с перевозчиками и поставщиками услуг
  • Оптимизирует использование складских площадей и формирование товарных запасов
  • Сокращает время выполнения заказов благодаря оптимизации складских запасов в соответствии с потребностями логистики и дистрибуции
  • Сокращает транспортные расходы
  • Сокращает углеродный след за счет экономии энергии для складских помещений и топлива для морских грузоперевозок
  • Повышает операционную эффективность и прибыльность компаний-клиентов
  • Позволяет участникам рынка оптимизировать их собственные операции, повысить продуктивность бизнеса и качество обслуживания клиентов за счет использования достоверных данных

Возможные сферы применения

  • Автомобилестроение и транспорт
  • Машиностроение и производство
  • Технологический сектор
  • Энергетика
  • Здравоохранение и жизнеобеспечение
  • Ритейл и потребительский сектор

Добавленная стоимость при использовании в цепочках поставок

  • Внешняя логистика: сокращение затрат на доставку и погрузку
  • Операции: повышение эффективности и гибкости бизнеса
  • Маркетинг и продажи: улучшение клиентского сервиса и повышение репутации компании. К примеру, клиенты высоко оценивают проактивный сервис доставки
  • Активы: повышение капитализации бизнеса
  • Технологическое развитие: повышение операционной эффективности бизнеса и производительности труда благодаря разработке и совершенствованию бизнес-процессов
  • Финансы: сокращение издержек благодаря автоматизации прогнозирования выручки

Уровень зрелости – 4 ⃰

Платформа используется клиентами из нескольких регионов мира, включая Европу и США. CDX обслуживает заказчиков, работающих на четырех континентах

Пути развития решения

  • Технологии: упрощение настройки информационной инфраструктуры, а также интеграция сортированных и несортированных данных из различных источников. Кроме того, возможности решения будут расширяться за счет повышения качества данных и ускорения обработки массивов информации, что приведет к уменьшению времени отклика платформы
  • Коллаборация: изменение концепций во фрагментированной отрасли логистики, формирование благоприятного отношения поставщиков и клиентов к обмену информацией.
  • Расширение функциональности: при масштабировании платформы на все этапы транспортировки все звенья цепочки поставок становятся прибыльными
  • Безопасность: создание систем защиты крупных массивов данных совместно с разработчиками программного обеспечения

Отдаленные перспективы

  • Прозрачность данных в режиме реального времени дает возможность использовать динамическую маршрутизацию грузов за счет использования нескольких потоков данных (например, данных об отгрузках, о доставках, клиентах, материалах). На их основе станут возможными планирование отправлений, использование оптимальной последовательности загрузки и прогнозирование расчетного времени прибытия грузов.
  • Прогнозирование: искусственный интеллект, используемый при работе с большими данными, позволит оптимизировать управление ресурсами, производственными процессами и качеством услуг
  • Проактивные поставки: планирование поставок ритейлерами на основе анализа покупательских предпочтений в области товаров и мест их покупки и учет этих данных в заказах товарных партий (ритейлеры могут оптимизировать распределение товаров между хабами для ускорения их доставки, например, в течение одного дня или одного часа)
  • Управление рисками в цепочках поставок: использование массивов данных, собранных устройствами Интернета вещей, позволяет эффективно управлять рисками за счет их своевременного выявления, оценки и оповещения заинтересованных сторон о потенциальных сбоях во время доставки, вызванных непредвиденными инцидентами

Особенности использования решения

  • ИТ: ПО и инфраструктура поставляются из облака ClearMetal и используются как сервис
  • Доступность: использование платформы требует доступа в интернет, взаимодействие пользователей с системой происходит через веб-интерфейс, платформа должна быть интегрирована с бизнес-приложениями компании
  • Обучение: сотрудники должны быть обучены принятию решений на основе данных
  • Управление: доступ пользователей к сервису определяется специально разработанными политиками и стандартами
  • Данные: компания должна определить, какие данные уже доступны в ее собственной инфраструктуре в соответствии с принятыми политиками управления данными и их прозрачности
  • Интеграция: платформа объединяет данные из разных источников

Комплаенс

  • Если используемые платформой массивы больших данных содержат личные и конфиденциальные данные, то компания должна руководствоваться нормами соответствующего законодательства
  • Закон GDPR вменяет компании в обязанность организацию хранения персональных данных и наличия в ее штате ответственного менеджера (Data Protection Officer)
  • Европейская комиссия опубликовала перечень разработанных экспертами необязательных рекомендаций, касающихся искусственного интеллекта. Их цель – развитие этики использования AI-систем
Обратная связь
Заинтересовал кейс? Оставьте свои данные и мы свяжемся с Вами.