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大数据案例研究 UPS如何使用分析来提高性能

人工智能 2019-11-19 12:20:04

联合包裹公司的一项新计划将使用实时数据、先进的分析和人工智能来帮助员工做出更好的决策。

作为物流巨头UPS的首席信息和工程官,Juan Perez将分析和洞察力置于业务运营的核心。

大数据和数字转换:一种如何使另一种

沉溺在数据中与大数据不同。这是大数据的真正定义,也是一个强大的例子,说明了如何使用大数据为数字转换提供动力。

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他说:“UPS的大数据有多种形式,因为我们收集的信息种类繁多。”“我们对利用大数据解决实际业务问题的机会感到兴奋。我们已经有了一些使用数据和分析的良好经验,我们非常渴望做更多工作。”

佩雷斯说,UPS正在使用技术来提高其灵活性、能力和效率,在正确的时间正确的洞察力有助于业务线经理提高业绩。

佩雷斯说,UPS的目标是利用它收集的数据优化流程,实现自动化和自主性,并继续学习如何改进其全球配送网络。

领先的数据输入项目,使业务变得更好。

佩雷斯说,他的公司的一个重要举措,即网络规划工具,将有助于UPS通过有效利用数据优化其物流网络。该系统将使用实时数据、先进的分析和人工智能来帮助员工做出更好的决策。该公司预计将于2018年第一季度开始推出这项计划。

佩雷斯说:“这将帮助我们的所有业务部门明智地利用我们的资产,这只是该组织作为智能物流网络的一部分而支持的一个关键项目。”佩雷斯还提到了猎户座(网上综合优化和导航)的相关和持续发展,这是该公司的车队管理系统。

Orion使用远程信息和高级算法来为交付驱动程序创建最佳路由。该IT团队目前正在研究该技术的第三版本,Perez说,对Orion的最新更新将为UPS提供两个关键优势。

首先,这项技术将包括更高水平的路线优化,这将作为对送货司机的导航建议。“这将有助于提高效率,”佩雷斯说。

第二,猎户座将使用大数据来动态优化配送路线。

他说:“今天,猎户座在司机离开设施之前就会创建交货路线,并且他们整天都会保持静态路线。”“在未来,我们的系统将不断查看已完成的工作,这些工作仍然需要完成,然后随着司机完成交付,动态优化路线。该方法将确保我们履行服务承诺并减少整体交付里程。\r\r\r\r\r\r\n""

一旦猎户座在今年全面投入运营,超过55,000名司机,它将导致约1亿交付英里--以及10万吨碳排放的减少。佩雷斯说,这些削减是衡量企业效率和效益的一个关键指标,尤其是在可持续性方面。

诸如Orion和网络计划工具之类的项目构成了UPS正在使用的一组计划的一部分,用于改进包裹递送网络的决策。例如,该公司最近推出了其聊天机器人的第三次迭代,利用人工智能帮助客户在包括Facebook和亚马逊Echo在内的一系列平台上查找费率和跟踪信息。

"这个项目将继续发展,正如我们在智能物流网络上的所有创新一样,"说Perez."我们今天一切顺利,但我们也认识到有机会持续改进。"

克服业务挑战充分利用大数据

"大数据是关于业务案例--我们作为IT团队如何有效地定义良好的业务案例,包括如何提高我们对客户的服务、投资回报以及如何使用数据来改善业务的其他方面,"说,佩雷斯。

这些替代用例并不总是处于执行思想的前沿。麦肯锡(McKinsey)顾问表示,太多机构孤立地钻研单个数据集,没有考虑不同的数据集对业务其他部门意味着什么。

然而,佩雷斯说,信息的再利用可能对UPS产生重大影响。例如,Perez谈到使用交付数据来帮助了解在不同地理位置更好地工作的分销解决方案的类型。

佩雷斯说:“我们应该有更多的接入点吗?我们应该引入储物柜吗?我们是否应该允许司机在没有签名的情况下发放货物?数据、技术和分析将提高我们在个别地点回答这些问题的能力--而这些好处可能来自我们以不同方式从客户那里收集到的信息。”

Perez说,这种新的开放方式为其他数据明智的CIO创造了新的机会。"过去用于购买技术、创建数据存储库和发现信息的对话,"说,"现在谈话正在改变,这很让人兴奋。每次我们谈论一个新项目时,对话的开始包括数据。"

佩雷斯说,作为一个例子,整个组织的高级人员现在理所当然地谈论数据在他们的业务线中的潜在用途,以及这种洞察力的应用可能如何与整个组织的其他模型相关。

他表示,这些高管还询问信息的可用性,以及业务其他部门的数据是否会让公司避免重复工作。

佩雷斯说:“关于数据的讨论现在更加活跃了。”“这种更高水平的协作为每个人带来了好处,因为整个组织的意识意味着我们将拥有更好的存储库、更少的重复和更有效的未来新业务案例数据模型。”

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