Logistyka przyszłości - cz. 2 - Trendy technologiczne

Charakterystyka
Blockchain jest technologią, której zadaniem jest przechowywanie i przesyłanie informacji o transakcjach. Transakcje te są zapisywane w postaci następujących po sobie bloków danych, które można porównać do kartek w książce kasowej, wszystkie transakcje odbywające się w określonym czasie są zapisywane z tym, że nie na kartkach a w plikach zwanych blokami. Tak samo jak kartka, blok ma określoną pojemność, po której przekroczeniu tworzy się kolejny element łańcucha bloków. Do zapisania nowej transakcji potrzebne są wszystkie wygenerowane wcześniej bloki, które poprzez technologię szyfrującą są połączone ze sobą. Dlatego transakcje i ich kolejność są odporne na podrobienie. Każda próba wprowadzenia nieautoryzowanej transakcji, zostanie wykryta w trakcie procesu weryfikacji, ponieważ transakcja ta będzie niezgodna z zapisami w węzłach sieci blockchain.
Rozwój innowacji na świecie
Pierwotnie technologia blockchain była wykorzystywana do datowania cyfrowych dokumentów, aby uniemożliwić manipulowanie nimi. Dopiero w 2000 r. stworzono bitcoin oraz sieć Blockchain jaką znamy dziś. Technologia ta od samego początku wzbudziła wielki entuzjazm wśród osób działających przede wszystkim na rynku walut oraz w sektorze bankowym. Aktualnie rozwiązania dla logistyki wsparte przez technologię blockchain nie są jeszcze powszechne, jednak próby jej wykorzystania są już znane, np. firma Wal-Mart wraz z partnerami przeprowadziła test łańcucha blokowego mającego na celu śledzenie dostarczanej żywności wraz z informacją o jej pochodzeniu. Inni gracze na rynku tacy jak Unilever, Kuehne+Nagel czy Maersk, również testują tą technologię. Ważnym krokiem w rozwoju blockchain jest Smart Contract, umożliwiający w sposób zautomatyzowany zawieranie umów oraz realizację warunków w nich zawartych.
Bariery rozwoju
- Wielkość "bloku" - każdy nowy wpis sprawia, że blockchain stale się zwiększa. Baza rośnie w szybkim tempie.
- Złożoność - wiele przedsiębiorstw działa w oparciu o scentralizowaną strukturę z uwagi na charakter jej działalności.
- Nieefektywność - większość uczestników przechowuje całą historię transakcji, przez co system jest mało wydajny.
- Wyzwania prawne - brak odpowiednich definicji czy regulacji dotyczących innowacyjnych rozwiązań.
Jak to wygląda w Polsce
Zainteresowanie blockchain w Polsce jest równie duże jak w innych krajach na świecie. Coraz częściej można usłyszeć nie tylko o teoretycznych zastosowaniach, ale o realnych wdrożeniach i korzyściach z nich wynikających. Jednym z dostawców rozwiązań wykorzystujących blockchain jest firma Atende SA, która na podstawie tej technologii oferuje w formie platformy rozwiązania w zakresie:
- Śledzenia całego łańcucha dostaw,
- Zapobiegania fraudom,
- Audytowalności procesów, certyfikacji,
- Wizualizacji procesów logistycznych.
Korzyści
- Decentralizacja - dostęp do bazy danych dla każdego użytkownika
- Bezpieczeństwo - dane są kryptograficzne, przechowywane wewnątrz
- Niezmienność - brak możliwości manipulowania danymi
- Dostępność - możliwość śledzenia wprowadzonych
- Transparentność - stan i cały przebieg procesu jest dostępny dla każdego uczestnika.

Big Data Analytics
Zwiększenie dostępności do Internetu przez użytkowników oraz wzrost usług świadczonych drogą elektroniczną przyczynia się do powstawania coraz większej ilości danych cyfrowych. Dane są zbierane z wielu różnych źródeł: transakcji sprzedaży, zakupu, procesów magazynowych, produkcyjnych, transportowych, ale również portali społecznościowych, obrazów czy filmów. Problemem staje się nie tylko duża ilość zmiennych danych, ale również ich różnorodność. Przetworzenie tych danych za pomocą ogólnie dostępnych sposobów nie jest możliwe. Analizy Big Data w firmach są lub staną się codziennością.
Charakterystyka
Big Data Analytics jest nowoczesną formą analizy wykorzystującą specjalistyczne techniki i narzędzia do przetwarzania dużych zbiorów danych. Jest to sposób na pozyskanie różnego rodzaju informacji często z wielu źródeł, a następnie przetworzenie jej do postaci, która będzie możliwa do wykorzystania w procesie poprawy funkcjonowania przedsiębiorstwa. Ponieważ ilość aktualnie wytwarzanych danych jest niewyobrażalnie duża, przetwarzanie ich jest czasochłonne oraz wymaga wsparcia zaawansowanych metod i narzędzi z elementami predykcji, algorytmami statystycznymi, uczenia maszynowego (machine learning), czy też znajomości języków programistycznych jak np. Phyton. Dzięki nim możliwe jest znalezienie odpowiedzi na wiele pytań dotyczących zarówno procesów jak i przedsiębiorstwa, wdrażanie zmian i usprawnień.
Rozwój innowacji na świecie
W ostatnich czasach Big Data Analytics przeżywa prawdziwy rozkwit. Prognozy są niezmienne i wskazują, że rynek związany z zaawansowaną analizą danych nadal będzie się dynamicznie rozwijał przez najbliższych kilkanaście lat. Pierwsze prognozy dotyczące boomu informacyjnego (big data) pojawiły się w latach 40 XX w. Już wtedy zaczęto podkreślać problematyczność interpretowania ogromnych ilości informacji, jakie ludzkość będzie generować. Sam termin Big Data pierwszy raz został użyty w mediach w 1999 roku na łamach czasopisma "Communications of the ACM". Obecnie wiele firm wykorzystuje Big Data Analytics do optymalizacji swoich procesów, a ich liczba stale rośnie. Grupa analityków z IDC oszacowała, że rynek związany z big data rośnie w tempie 11,7 proc. rok do roku i w 2020 może osiągnąć 203 mld dolarów.
Bariery rozwoju
- Potrzeba wdrożenia i stosowania nowoczesnych rozwiązań technologicznych, które w krótkim okresie generują dodatkowe koszty.
- Brak odpowiednich źródeł skąd można pozyskać dane.
- Brak zasobów w tym odpowiednich osób oraz narzędzi do obsługi procesu związanej z big datą.
- Obawa przed czymś nowym, nieznanym. Brak chęci nauki, poznawania nowych technologii czy dostosowania się do nowych standardów.
Jak to wygląda w Polsce
W Polsce rozwiązanie Big Data Analytics coraz częściej są wykorzystywane nie tylko w dużych firmach, również mniejsze przedsiębiorstwa zaczynają dostrzegać duży potencjał stosowania tych rozwiązań. Według analiz i prognoz, zapotrzebowanie na rozwiązania z obszaru analityki danych biznesowych, również w Polsce, będzie utrzymywało tendencję wzrostową. Jednym z przykładów firmy działającej na krajowym rynku, gdzie wykorzystuje się Big Data Analytics jest Poczta Polska. Firma dostaje kilka milionów listów oraz kilka tysięcy paczek dziennie. Te liczby pokazują skalę działalności i ilości danych, które są konieczne do przetworzenia. Pozyskanie i analiza takiej ilości danych jest możliwa jedynie przy zastosowaniu zaawansowanych algorytmów. Poczta Polska wykorzystuje Big Data Analytics do planowania tras. Średnio dziennie zostaje uruchomionych kilka tysięcy połączeń samochodowych i zaangażowanych ponad 20 tys. listonoszy.
Korzyści
- Optymalizacja procesów biznesowych.
- Zrozumienie zachowania i zwyczajów klientów.
- Obniżenie kosztów funkcjonowania firmy poprzez lepsze planowanie.
- Zwiększenie świadomości pracowników firmy w związku z rolą danych w procesie jej funkcjonowania.
- Uporządkowanie procesów związanych z pozyskaniem i przetwarzaniem danych na potrzeby realizacji standardowych raportów w firmie.

Rozdział 2: "Trendy technologiczne" jest dostępny poniżej w formacie PDF.

Cały raport jest dostępny na stronie: https://raport.ilim.poznan.pl

Logistyka przyszłości - cz. 1 - Rewolucja przemysłowa

Logistyka przyszłości - cz. 3 - Logistyka e-commerce