Today, an efficient supply chain requires access to real-time information, in-depth analysis, and the ability to make decisions quickly. However, according to Gartner, only  7% of supply chains are capable of this today. This is where the role of Big Data in logistics becomes very important. Big Data enables automation at every stage of the supply chain, from information gathering, to analysis, to decision execution, significantly improving performance across the value chain.

With the use of Big Data, order fulfillment specialists can improve their operational efficiency. In addition, businesses can also provide faster and more transparent delivery at a lower cost. The end result is that customers will feel more satisfied as they receive timely and reliable services.

How is Logistics Using Big Data?

There is a notable trend in the logistics industry where the majority of shippers are increasingly investing in technology to optimize their operations. A total of 72% of shippers acquired Transportation Management Systems (TMS), Warehouse Management Systems (WMS), or other logistics applications, a significant increase over the previous year. On the other hand, 69% of them switched to Third-Party Logistics (3PL) solutions.

This investment shows that the logistics industry is increasingly recognizing the importance of technology to improve efficiency, reduce costs, and provide better service. One of the key elements of such technology is Big Data. With TMS, WMS, and 3PLs equipped with data-driven analytics capabilities, shippers can access huge and varied operational information, from shipping patterns to warehouse inventory.

Impact of Big Data in Logistics

The main objective of big data analytics is to maintain operational standards and improve efficiency in business processes. By utilizing operational data transparency and specific analytics, companies can reduce costs, maintain value, improve services, and avoid waste and risk.

Stock and Storage Control

Thoroughly recording and monitoring inventory information means companies always know where to find the needed supplies in the warehouse at any time. <Analyzing inventory data from systems and sensors helps determine when stock is running low or whether pallet racks are empty. With this analysis, companies can make more accurate inventory projections, predicting order and delivery patterns during peak and off-peak seasons, thus avoiding unnecessary stock shortages.

Route Optimization

Route optimization is not just about finding the shortest way from point A to B. Vehicle information, product information, GPS data, weather conditions, and driver shift schedules are all analyzed to find the best route. Big data takes all these factors into account to choose the optimal route. In some cases, the fastest route is not the best, as safety factors or the shock-sensitive condition of the goods also need to be considered. With vibration sensors and fuel monitoring, this analysis not only improves shipment safety but also helps optimize routes based on environmental impact.

Capacity Planning

Vehicle capacity, storage space, and labor are important factors in handling logistics. With big data analytics, companies can compare the usage and availability of all these capacity factors for each step of the logistics process. This analysis facilitates capacity forecasting by matching machine and vehicle capacity to spikes in demand or personnel needs. With proper planning, costly overcapacity and undercapacity that degrade service performance can be avoided, maintaining customer satisfaction.

Last-mile delivery optimization

Last-mile delivery optimization can reduce major costs in logistics, which account for  53% of total shipping costs. Challenges such as cooperation with service providers (42%), manual processes (41%), and fuel costs (32%) can be solved with big data. With the analysis of real-time delivery information, routes can be optimized, driver efficiency improved, and response to disruptions faster, thereby increasing efficiency and reducing overall costs.

Risk Management

Risk management benefits from better forecasting. By analyzing patterns from recurring events in a given process, big data makes the identification of risk factors more transparent. Factors that frequently cause disruptions in the supply chain are identified, so companies can take steps to address them before they occur.

Customer Satisfaction

A better understanding of customer preferences can strengthen customer loyalty. <Big data helps process unstructured information from various information channels regarding customer preferences. With these insights, companies can optimize customer service. Big data provides a comprehensive picture of customer needs, ultimately improving service quality and customer satisfaction.

Big Data Solutions in Logistics from TransTRACK for Supply Chain Optimization

TransTRACK delivers robust logistics solutions with Big Data integration, designed to improve efficiency, accuracy, and transparency in supply chain management. Here are some of its top features related to Big Data storage and utilization:

Centralized and Structured Data Storage

TransTRACK provides a centralized and structured data storage system, allowing logistics companies to efficiently manage information from various sources. Every piece of information generated by vehicle sensors, warehouses, and shipping transactions is collected in one platform for easy monitoring and further analysis.

Large-scale Data Processing

With Big Data support, TransTRACK is able to process large volumes of information from every point of the supply chain. This helps speed up decision-making, ensuring accurate information is available in real-time for shipment planning and inventory management.

Predictive Analytics for Delivery Optimization

The predictive analytics feature utilizes historical and real-time data to forecast trends and potential problems. With this technology, TransTRACK can predict demand, minimize delivery delays, and improve fleet utilization efficiency.

Real-time Tracking and Visibility

The integration of real-time tracking with IoT sensors enables full visibility into the movement of goods, delivery status, and fleet condition. With this information, companies can identify potential disruptions and immediately take proactive steps to mitigate risks.

Data-driven Route Optimization

TransTRACK’s route optimization feature uses real-time geographic and traffic information to determine the best path for delivery fleets. This not only speeds up delivery times, but also saves fuel costs and reduces carbon emissions.

Integrated Inventory Management

TransTRACK provides inventory management features that are linked to Big Data systems to ensure optimal availability of goods. This information enables automatic stock calculations, reduces the risk of stock-outs or overstocks, and improves demand accuracy.

Advanced Data Security

With secure Big Data storage, TransTRACK implements advanced encryption and strict security protocols to protect sensitive company and customer information. This ensures that all stored and processed data is protected from unauthorized access and cyber attacks.

Data-driven Fleet Condition Monitoring

TransTRACK allows companies to better monitor fleet conditions using information collected from sensors in the vehicles. This includes monitoring fuel, engine condition, and driver behavior, so preventive maintenance can be scheduled more efficiently.

Supply Chain Openness and Transparency

Big Data helps TransTRACK create transparency in every aspect of supply chain management, allowing logistics companies to share information with partners, customers, and third parties in the logistics ecosystem in a transparent manner.

Multi-System Integration for Better Collaboration

TransTRACK solutions can be integrated with other systems already used by companies, such as FMS (Fleet Management System), WMS (Warehouse Management System), and TMS (Transport Management System). This enables seamless information flow and better cross-functional collaboration.

With these features, TransTRACK helps logistics companies harness the power of Big Data for automation, efficiency, and faster decision-making in their supply chain.

Saat ini, rantai pasok yang efisien memerlukan akses ke informasi waktu nyata, analisis mendalam, serta kemampuan untuk membuat keputusan dengan cepat. Namun, menurut Gartner, hanya 7% rantai pasok yang mampu melakukan hal ini saat ini. Di sinilah peran Big Data dalam logistik menjadi sangat penting. Big Data memungkinkan otomatisasi pada setiap tahapan rantai pasok, mulai dari pengumpulan informasi, analisis, hingga eksekusi keputusan, yang secara signifikan meningkatkan kinerja di seluruh rantai nilai.

Dengan pemanfaatan Big Data, para spesialis pemenuhan pesanan dapat meningkatkan efisiensi operasional mereka. Selain itu, bisnis juga dapat menyediakan pengiriman yang lebih cepat dan transparan dengan biaya lebih rendah. Hasil akhirnya, pelanggan akan merasa lebih puas karena mereka menerima layanan yang tepat waktu dan andal.

Bagaimana Logistik Menggunakan Big Data?

Terdapat tren penting dalam industri logistik di mana mayoritas pengirim barang (shippers) semakin berinvestasi dalam teknologi untuk mengoptimalkan operasional mereka. Sebanyak 72% pengirim barang mengakuisisi Transportation Management Systems (TMS), Warehouse Management Systems (WMS), atau aplikasi logistik lainnya, mengalami peningkatan signifikan dibandingkan tahun sebelumnya. Di sisi lain, 69% dari mereka beralih ke solusi Third-Party Logistics (3PL).

Investasi ini menunjukkan bahwa industri logistik semakin menyadari pentingnya teknologi untuk meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan memberikan pelayanan yang lebih baik. Salah satu elemen kunci dari teknologi tersebut adalah Big Data. Dengan TMS, WMS, dan 3PL yang dilengkapi dengan kemampuan analitik berbasis data, pengirim dapat mengakses informasi operasional yang sangat besar dan bervariasi, mulai dari pola pengiriman hingga inventaris gudang.

Dampak Big Data dalam Logistik

Tujuan utama dari big data analytics adalah untuk menjaga standar operasional dan meningkatkan efisiensi dalam proses bisnis. Dengan memanfaatkan transparansi data operasional dan analisis spesifik, perusahaan dapat mengurangi biaya, mempertahankan nilai, meningkatkan layanan, serta menghindari pemborosan dan risiko.

Pengendalian Stok dan Penyimpanan

Melakukan pencatatan dan pemantauan informasi inventaris secara menyeluruh berarti perusahaan selalu tahu di mana menemukan persediaan yang dibutuhkan di gudang kapan saja. Analisis data inventaris dari sistem dan sensor membantu menentukan kapan stok hampir habis atau apakah rak palet kosong. Dengan analisis ini, perusahaan dapat membuat proyeksi inventaris yang lebih akurat, memprediksi pola pesanan dan pengiriman selama musim puncak dan sepi, sehingga menghindari kekurangan stok yang tidak perlu.

Optimasi Rute

Optimasi rute tidak hanya tentang menemukan jalan terpendek dari titik A ke B. Informasi kendaraan, informasi produk, data GPS, kondisi cuaca, hingga jadwal shift pengemudi semuanya dianalisis untuk menemukan rute terbaik. Big data memperhitungkan semua faktor ini untuk memilih rute yang optimal. Dalam beberapa kasus, rute tercepat bukanlah yang terbaik, karena faktor keamanan atau kondisi barang yang sensitif terhadap guncangan juga perlu dipertimbangkan. Dengan sensor getaran dan pemantauan bahan bakar, analisis ini tidak hanya meningkatkan keamanan pengiriman tetapi juga membantu mengoptimalkan rute berdasarkan dampak lingkungan.

Perencanaan Kapasitas

Kapasitas kendaraan, ruang penyimpanan, dan tenaga kerja adalah faktor-faktor penting dalam penanganan logistik. Dengan big data analytics, perusahaan dapat membandingkan penggunaan dan ketersediaan semua faktor kapasitas ini untuk setiap langkah proses logistik. Analisis ini memudahkan peramalan kapasitas dengan mencocokkan kapasitas mesin dan kendaraan dengan lonjakan permintaan atau kebutuhan personel. Dengan perencanaan yang tepat, overcapacity yang mahal dan undercapacity yang menurunkan performa layanan dapat dihindari, menjaga kepuasan pelanggan.

Optimasi pengiriman last-mile

Optimasi pengiriman last-mile dapat menekan biaya besar dalam logistik, yang mencapai 53% dari total biaya pengiriman. Tantangan seperti kerja sama dengan penyedia jasa (42%), proses manual (41%), dan biaya bahan bakar (32%) dapat diselesaikan dengan big data. Dengan analisis informasi pengiriman real-time, rute dapat dioptimalkan, efisiensi pengemudi ditingkatkan, dan respons terhadap gangguan menjadi lebih cepat, sehingga meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya secara keseluruhan.

Manajemen Risiko

Manajemen risiko mendapat manfaat dari peramalan yang lebih baik. Dengan menganalisis pola dari kejadian berulang dalam proses tertentu, big data membuat identifikasi faktor risiko lebih transparan. Faktor-faktor yang sering menyebabkan gangguan dalam rantai pasokan diidentifikasi, sehingga perusahaan dapat mengambil langkah untuk mengatasinya sebelum terjadi.

Kepuasan Pelanggan

Pemahaman yang lebih baik tentang preferensi pelanggan dapat memperkuat loyalitas pelanggan. Big data membantu memproses informasi tidak terstruktur dari berbagai saluran informasi mengenai preferensi pelanggan. Dengan wawasan ini, perusahaan dapat mengoptimalkan layanan pelanggan. Big data memberikan gambaran menyeluruh tentang kebutuhan pelanggan, yang pada akhirnya meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pelanggan.

Solusi Big Data dalam Logistik dari TransTRACK untuk Optimalisasi Rantai Pasok

TransTRACK menghadirkan solusi logistik yang kuat dengan integrasi Big Data, yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi dalam manajemen rantai pasok. Berikut beberapa fitur unggulannya yang berkaitan dengan penyimpanan dan pemanfaatan Big Data:

Penyimpanan Data Terpusat dan Terstruktur

TransTRACK menyediakan sistem penyimpanan data yang terpusat dan terstruktur, memungkinkan perusahaan logistik mengelola informasi dari berbagai sumber secara efisien. Setiap informasi yang dihasilkan oleh sensor kendaraan, gudang, hingga transaksi pengiriman dikumpulkan dalam satu platform untuk memudahkan pemantauan dan analisis lebih lanjut.

Pemrosesan Data Skala Besar

Dengan dukungan Big Data, TransTRACK mampu memproses volume informasi dalam jumlah besar dari setiap titik rantai pasok. Ini membantu mempercepat pengambilan keputusan, memastikan informasi yang akurat tersedia dalam waktu nyata untuk perencanaan pengiriman dan pengelolaan inventaris.

Analitik Prediktif untuk Optimasi Pengiriman

Fitur analitik prediktif memanfaatkan data historis dan real-time untuk meramalkan tren serta potensi masalah. Dengan teknologi ini, TransTRACK dapat memprediksi permintaan, meminimalisir keterlambatan pengiriman, dan meningkatkan efisiensi pemanfaatan armada.

Pelacakan dan Visibilitas Waktu Nyata

Integrasi pelacakan waktu nyata dengan sensor IoT memungkinkan visibilitas penuh terhadap pergerakan barang, status pengiriman, dan kondisi armada. Dengan informasi ini, perusahaan dapat mengidentifikasi potensi gangguan dan segera mengambil langkah proaktif untuk mengurangi risiko.

Optimasi Rute Berbasis Data

Fitur optimasi rute TransTRACK menggunakan informasi geografis dan lalu lintas waktu nyata untuk menentukan jalur terbaik bagi armada pengiriman. Ini tidak hanya mempercepat waktu pengiriman, tetapi juga menghemat biaya bahan bakar dan mengurangi emisi karbon.

Manajemen Inventaris Terintegrasi

TransTRACK menyediakan fitur manajemen inventaris yang terhubung dengan sistem Big Data untuk memastikan ketersediaan barang yang optimal. Informasi ini memungkinkan perhitungan otomatis stok, mengurangi risiko kehabisan atau kelebihan barang, serta memperbaiki akurasi permintaan.

Keamanan Data yang Canggih

Dengan penyimpanan Big Data yang aman, TransTRACK menerapkan enkripsi tingkat lanjut dan protokol keamanan yang ketat untuk melindungi informasi sensitif perusahaan dan pelanggan. Ini memastikan bahwa seluruh data yang tersimpan dan diproses terlindungi dari akses tidak sah dan serangan cyber.

Pemantauan Kondisi Armada Berbasis Data

TransTRACK memungkinkan perusahaan memantau kondisi armada dengan lebih baik menggunakan informasi yang dikumpulkan dari sensor di kendaraan. Ini termasuk pemantauan bahan bakar, kondisi mesin, dan perilaku pengemudi, sehingga perawatan preventif dapat dijadwalkan dengan lebih efisien.

Keterbukaan dan Transparansi Rantai Pasok

Big Data membantu TransTRACK menciptakan keterbukaan dalam setiap aspek pengelolaan rantai pasok, memungkinkan perusahaan logistik untuk berbagi informasi dengan mitra, pelanggan, dan pihak ketiga dalam ekosistem logistik secara transparan.

Integrasi Multi-Sistem untuk Kolaborasi yang Lebih Baik

Solusi TransTRACK dapat diintegrasikan dengan sistem lain yang sudah digunakan oleh perusahaan, seperti FMS (Fleet Management System), WMS (Warehouse Management System), dan TMS (Transport Management System). Ini memungkinkan aliran informasi yang mulus dan kolaborasi lintas fungsi yang lebih baik.

Dengan fitur-fitur ini, TransTRACK membantu perusahaan logistik memanfaatkan kekuatan Big Data untuk otomatisasi, efisiensi, dan pengambilan keputusan yang lebih cepat dalam rantai pasok mereka.