صنعت حمل ونقل

صنعت حمل و نقل

 

در یک رده‌بندی کلی صنعت حمل و نقل را می توان  به سه بخش زیرساخت، وسایل نقلیه، و بهره‌برداری تقسیم نمود.

  • قسمت زیرساخت که شامل شبکه‌های ترابری جاده‌ها، خطوط راه‌آهن، راه‌های هوایی، راه‌های آبی، خطوط لولهٔ حمل مواد و … مورد استفاده و همچنین گره‌ها یا پایانه‌ها مانند فرودگاه‌ها، ایستگاه‌های راه‌آهن، ایستگاه اتوبوس و بندرها می باشد.
  • وسایل نقلیه که عموماً در شبکه‌ها حرکت می‌کنند، مانند خودروها، قطارها، و هواپیماهاو….
  • قسمت بهره‌برداری که دربرگیرندهٔ فعالیتهایی است که کنترل سامانه را انجام می‌دهند (مانند چراغ‌های راهنمایی و شیب‌سنج‌ها، خط گردان‌های راه‌آهن، کنترل شد آمد هوایی و…

در سال های اخیر، فعالیت در صنعت حمل و نقل با چالش های  بیش تر و پیچیده تری مواجه شده است. شرکتی که در این بازار رقابت می کند، می بایست امکان تجزیه و تحلیل دقیق اطلاعات به منظور نظارت بر اهداف، مدیریت عملکرد و ارتباط با مشتریان را داشته باشد. شرکت های فعال در صنعت حمل و نقل به منظور تحکیم و گسترش موقعیت خود در بازار، نیازمند بهینه سازی خدمات و افزایش رضایت مشتری و همچنین کاهش هزینه های خود هستند. برای انجام این کار نیاز به اطلاعات دقیق از انواع سیستم های مرتبط برای تصمیم گیری صحیح دارند. هوش تجاری به منظور کسب توانایی در ارزیابی خطرات و تصمیم گیری های آگاهانه، می تواند انتخابی مناسب برای شرکت های حمل و نقل باشد.

در ذیل به برخی از مشکلات شرکت های حمل و نقل در مدیریت داده ها اشاره می شود:

  • دشواری نظارت بر سیستم های حمل و نقل به دلیل پراکندگی داده ها
  • دشواری مدیریت حجم عظیم داده های ایجاد شده از سمت مشتریان
  • دشواری بررسی سطح رضایت مشتریان با استفاده از داده های پراکنده
  • دشواری تشخیص بخش های فرسوده و قابل تعمیر در سیستم حمل و نقل در زمان مناسب

راهکار سان

 

  • تجزیه وتحلیل داده های سفر

با استفاده از راهکار هوش تجاری در صنعت حمل و نقل ، داده ها و اطلاعات از منابع مختلف و پراکنده جمع آوری شده و در قالب یک فرمت آسان و قابل درک در هر زمان در اختیار کاربران قرار می گیرد. به این ترتیب امکان تجزیه و تحلیل و پردازش سریع حجم عظیم داده های مرتبط با سفرهای مشتریان فراهم می شود. این اطلاعات به شرکت های حمل و نقل این امکان را می دهد تا بتوانند نقاط قوت و ضعف سیستم حمل و نقل خود را در کمترین زمان ممکن شناسایی کرده و برپایه اطلاعات دقیق و یکپارچه تصمیم مناسب اتخاذ کنند.

  • سهولت مدیریت کسب و کار

با داشتن گزینه های گوناگون کاری پیش روی شرکت های حمل و نقل، مانند: مسافربری، لجستیک، ارتباطات و خدمات و …، شرکت ها باید به طور موثر ارزش کسب و کار و خدمات خود را مدیریت کنند تا بتوانند محصولات و خدمات نوآورانه ارائه دهند و با نیازهای مشتری و روند بازار هماهنگ شوند. بدین منظور در صنعت حمل و نقل ، شرکت ها  به منظور تجزیه و تحلیل وضعیت فعلی شرکت، نیاز به اطلاعاتی دقیق و یکپارچه دارند . بدین وسیله آنها به راحتی قادر خواهند بود نیازهای کاری خود را شناسایی کنند و جهت ارائه خدمات بهتر ، استراتژی های بلند مدتی برای بهینه سازی درآمد شرکت اتخاذ کنند. داده های قابل تجزیه و تحلیل، دقیق و یکپارچه سامانه هوش تجاری که در هر زمان و مکان در دسترس هستند به شرکت این امکان را می دهد که با در دسترس داشتن اطلاعات دقیق و همه جانبه مرتبط با کسب و کارشان بتوانند برنامه ریزی های دقیقی انجام داده و با طرح ریزی استراتژی های بلندمدتی برای بهینه سازی درآمدهایشان، عملکرد خود را در هر کسب وکار ارتقا دهند و بتوانند به خوبی فعالیتهای خود را مدیریت کنند.

  • ایجاد بینشی جامع از نقاط کلیدی شرکت

هوش تجاری این امکان را برای شرکت های فعال در صنعت حمل و نقل فراهم می کند که معیارها و شاخص های کلیدی عملکرد مورد نیاز خود را در بازه های زمانی مختلف و براساس تفکیک های مورد نظرشان مشاهده کرده و هشدارهای خودکار را هنگامی که از آستانه تعریف شده عبور می کنند، دریافت نمایند. مدیران این شرکت ها از این طریق می توانند بینشی جامع نسبت به استفاده از امکانات، منابع، تعمیر و نگهداری، تجهیزات، تخصیص منابع، آموزش، استخدام، فروش، کمپین بازاریابی، درآمد، صورتحساب، مشخصات مشتری، رقابت و …. به دست آورند و تصمیمات دقیق و آگاهانه را در زمان مناسب اتخاذ کنند.

  • بهبود تصمیم گیری

داده های قابل تجزیه و تحلیل، دقیق و یکپارچه سامانه هوش تجاری به مدیران شرکت های حمل و نقل این امکان را می دهد که در کوتاه ترین زمان و بدون نیاز به واحدهای دیگر جهت گزارش دهی، برمبنای اطلاعات صحیح، گزارش های مدنظر خود را تهیه کرده و در زمان مناسب تصمیم گیری آگاهانه داشته باشند.

  • تحلیل عملکرد راننده و وسایل نقلیه

هوش تجاری برای شرکت های حمل و نقل این امکان را فراهم می کنند که عملکرد رانندگان را براساس شاخص هایی همچون: میزان تخلفات رانندگان در هر سفر مانند (مبلغ جرایم در هر سفر یا تعداد تصادفات) بررسی کرده و از این طریق استراتژی های مناسبی برای ارتقای کیفیت خدمات شرکت طرح ریزی کنند. برای مثال سیستم های تشویقی و تنبیهی متناسبی را برای رانندگان در نظر بگیرند تا از این طریق کیفیت خدمات ارائه شده توسط شرکت و  رانندگان را بهبود بخشند.

با استفاده از راهکار هوش تجاری سان می توان شاخص هایی را به منظور تحویل به موقع محموله ها و کاهش مصرف سوخت وسائل نقلیه شرکت در نظر گرفت و از این طریق به مدیریت هزینه های شرکت مبادرت ورزید. برای مثال، اگر میزان ترافیک هر مسیر برحسب درصد مشخص شود، تصمیم گیرندگان می توانند به گونه ای برنامه ریزی کنند که محموله ها از مسیرهای پرترافیک منتقل نشوند. با این کار از هدر رفتن سوخت مصرفی وسائل نقلیه شرکت جلوگیری نمایند. بدیهی است که ترافیک مسیرها در تمام طول سال یکنواخت نمی باشد و براساس عواملی مثل فصل، وضعیت آب و هوا و … متغیر است. استفاده از این شاخص به تفکیک عوامل یادشده، می تواند اطلاعات مفیدی را به مدیران شرکت های حمل و نقل ارائه دهد.

  • مدیریت عملیات دریافت محموله ها

در صنعت حمل و نقل ، شرکت ها همواره در تلاشند محموله ارسالی خود را سالم به مقصد برسانند. اگر میزان تلفات محموله ها بالا باشد، نارضایتی مشتریان و بی اعتمادی آن ها به شرکت را در پی خواهد داشت و همچنین هزینه های جانبی شرکت را افزایش داده و سرانجام باعث کاهش سود شرکت خواهد شد. لذا کنترل و پایش میزان تلفات محموله ها برای شرکت های حمل و نقل فعال در این حوزه کسب و کاری، امری ضروری و حائز اهمیت است. شاخص های تحلیلی موجود در هوش تجاری به شرکت های حمل و نقل این امکان را می دهد که با استفاده از پایش شاخص های مورد نیاز در این حوزه در هر بازه زمانی، تصمیم گیری آگاهانه ای داشته باشند و تمهیدات لازم را اتخاذ نمایند. این کنترل به نوبه خود باعث کاهش حجم تلفات محموله ها شده و یا اینکه کمک می کند این تلفات حداقل از یک حد متوسط بالاتر نروند.

  • توانایی و تجربه کافی در استخراج مکانیزه داده از سامانه‌های مالی، اداری و … متداول در کشور (همانند همکاران‌سیستم، رایورز، سندپرداز، نماد ایران، چارگون، بریدسامانه، تدوین فرایند، CSD و …) بدون وابستگی به شرکت‌های تولیدکننده (برندها) و تکنولوژی‌های بانک‌های اطلاعاتی
  • عدم وابستگی به تکنولوژی‌های پیاده‌سازی انبار داده (Data Warehouse) و هوش تجاری همانند Microsoft و Oracle و ابزار لایه‌ی نمایش اطلاعات و داشبوردها (هر ابزار OLAP Support در این لایه قابل‌استفاده می‌باشد)
  • ارائه‌ی ابزار نمایش اطلاعات و داشبورد به‌صورت رایگان و عدم نیاز به پرداخت هزینه لیسانس و عدم محدودیت در تعداد کاربر
  • توانایی و تجربه در مدیریت و نگهداری اطلاعات با مقیاس بسیار بزرگ (Big Data) همچون انبارهای داده بانکی و مخابراتی با میلیاردها رکورد
  • توانایی اتصال به منابع داده­ای با تکنولوژی‌های قدیمی برای نمایش روند تاریخی داده‌ها و استفاده از عمق اطلاعات
  • توانایی اتصال مکانیزه به منابع داده‌ای بیرونی مانند بورس، کدال، گمرک و …
  • استفاده از ابزارهای استاندارد و روتین در طراحی و پیاده‌سازی سامانه در همه بخش‌ها جهت جلوگیری از وابستگی سازمان جهت توسعه سامانه
  • توانایی بررسی الگوها و کشف نواقص احتمالی
  • توانایی بررسی عملکرد دپارتمان فروش
  • توانایی نظارت بر وضعیت پردازش ادعاها
  • توانایی انتخاب مدل‌های قیمت‌گذاری بسازیدبا امکان بررسی سناریوها
  • توانایی ارزیابی و سنجش نمایه ریسک کلی را در یک داشبورد
  • توانایی تشخیصص سریع الگوهای خارجی و مشکوک را در داده‌ها