効率性を高め、ビジネスを最適化するために、データ分析が物流（ロジスティクス）企業に対して提供できるメリットを見出します。
数世紀前は、最も価値のある資源は石炭と石油だと考えられてきました。しかし、現在の情報化時代では、それはデータです。データは経済を動かし、さらにはビジネスを大きく変革します。データを分析し活用することは、全てとはいいませんが、ほとんどの業界で事業を変革する力を証明しており、その中でも特に物流業界はデータの活用と利用が最も進んでいる業界の一つです。
情報は、従来の運用システム、車両に組み込まれたセンサー、接続されたデバイス、サプライヤー、パートナー、顧客などを含む、サプライチェーンに関連する社内および社外からのさまざまなソースから抽出できます。ここでは、効率性を高め、ビジネスを最適化するために、データ分析が物流企業に対して提供できるメリットをご紹介します。
より低コストでより迅速な配達
一日に数百台または数千台の車両を管理する上で、燃料コストを最小限に抑えながら、納期どおりの配達を確保するための最適な移動ルートを決定することは、常に物流会社が求めていることです。データ分析が物流業界にもたらす最も直接的な成果の一つは、ルート最適化、つまり最も費用対効果の高いルートを決定するプロセスです。経路選択システムは、出荷情報、車両の収容能力、休日、道路の状況、交通密度、犯罪の多発地、気象条件などの膨大な量のデータに基づいて、車両の最も効率的なルートと停車順序を計算するだけではなく、さまざまなシナリオをすばやく実行して、可能なルートと分岐点を考慮に入れて、どの車両（飛行機、トラック、列車、船）を選択すべきかを決定し、配送チェーン全体の流れを最適化します。
リアルタイム経路案内ソリューションでは、データを即座に収集および分析し、リアルタイムで発生するイベントに応じて配送ルートを変更することができます。これにより、配送業者、運転手、受取人に対して、プロセスの各々の段階を通じて発生する問題およびその対策に関し、即時に通知されます。気象、交通渋滞、各目的地へのアクセスに関する最新情報とは別に、インテリジェントルーティング（最適経路選択）は、受取人の利用可能性と場所も考慮し、配送の失敗を回避するための最適な配送ルートをナビゲートし、最適な次の配送先に運転手を誘導します。
ルート最適化システムは、物流企業における燃料コスト、時間外費用、計画作成時間の削減だけではなく、定刻到着率や車両利用率の向上、および作業効率を向上させることにより大きな価値をもたらし、その結果として、顧客満足度の向上にも役立ちます。
よりスマートな倉庫
近年、輸送と物流のサプライチェーンの第一段階として、倉庫業は単に商品入庫や出庫よりもはるかに重要な役割を果たしています。倉庫がより良く運営されるほど、サプライチェーンプロセスの残りの部分はより効率的になります。倉庫は、生産性の向上に貢献し、エラーの削減をしながら労働者の人的関与を最小限に抑えることができる技術をいくつか備えている場合には「スマート」と見なされます。自動化、IoT（モノのインターネット）、人工知能（AI）を組み合わせたデータ分析により、企業は倉庫全体のパフォーマンスを俯瞰的に把握でき、整理、積み込み、運搬、配送の方法についての手がかりが得られます。
センサーから収集された情報は、企業における荷物の動きを追跡し、フォークリフトのルートの異常の検出し、温度や湿度などの要素を監視したりすることに役立ち、それによって安全性を向上させ、製品をピックアップするための最も効率的なルートを見つけ、生鮮品の無駄を減らすことができます。また、そのデータを使用して倉庫のどの部分が最も混雑しているか、どの製品の需要が高いか、どの製品がアクセスしやすい場所に保管する必要があるか、オフシーズンがいつかを確認し、床面積を最大限に使うように計画することができるため、在庫管理に関する貴重なインサイト（洞察）も提供します。
さらに、物流オペレーターは顧客の需要と購買行動に関する履歴データとリアルタイムデータに基づいて各倉庫の適切な製品数量を決定し、各拠点間で在庫を分配・調整することができます。例えば、ある製品が特定の地域でより人気がある、またはより頻繁に注文が入る場合、その地域に最も近い倉庫におけるその製品の在庫は、他の場所より多くします。同様に重要なのはデータに関連する技術です。データに関連する技術により、企業は倉庫の数・場所・容量を最適化できるため、投資された資本と労力の浪費を回避し、より効率的な倉庫管理を実現できます。
より正確な計画の作成
データの素晴らしい点は、過去に何が起きたか、何が起こっているかだけでなく、次に何が起きる可能性が高いかを示し、企業が将来のイベントに備えることができることです。過去数年にわたり、物流業界では、より正確な予測を行うためのデータ分析（予測分析とも呼ばれる）の利活用が増えています。この分析手法では、アルゴリズムを用いて履歴データに基づいてパターンを確立し、将来の行動を予測し、企業がプロアクティブなソリューションを作成できるようになります。
予測分析は需要と供給に関する市場のインサイトを提供し、企業が在庫・出荷・労働力・生産能力の計画に関して、より賢明な判断を下すことができるようにします。過去のデータと予測ソリューションを利用して、物流業者は顧客の好みに関するレポートを生成し、需要を予測し、それに応じて労働力とリソースを割り当てることができます。また、企業は将来の機械故障を予測して、起こる前に修理を行ったり、近い将来故障する可能性が低い機器のメンテナンスを停止したりすることもできます。これらの問題を事前に把握することで、企業は機器の稼働時間を最大化し、遅延を減らし、運用コストを合理化できます。
データの活用は、物流企業が効率性を高めて、顧客体験を改善し、将来の発展のために準備するための大きな可能性を提供します。業界は絶えず成長しているため、企業がどの方向に進みたいのかによって、データ分析の適用可能性は、ほぼ無限大です。今後数年間で、データが物流企業のデジタル変革の旅の主導権を握ることは間違いありません。そして、全てのビジネス領域において、データ分析が必須となる時代となるでしょう。
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【Written by ファム・マイ・ガン 2020年2月21日】