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Pourquoi l’analyse des données est la prochaine grande nouveauté dans le secteur du CEP

Tirer parti des données jouera un rôle important pour déterminer qui aura l’avantage concurrentiel sur le marché de demain. Les entreprises de CEP se retrouvent dans une course non seulement pour apprendre cette nouvelle discipline, mais aussi pour la maîtriser. Dans cet article, nous présentons les principales raisons pour lesquelles la perspective de l’analyse des données est si attrayante.

Avertissement: Ce texte a été initialement rédigé en anglais et traduit à l’aide d’une IA.

Par Anders Lildballe

 

Le monde des affaires mondial a adopté les données.

Il y a 15 ans, le stockage des données était si coûteux qu’après un certain temps, la plupart des entreprises supprimaient simplement leurs fichiers. Aujourd’hui, grâce à une technologie informatique et à un stockage sur serveur plus accessibles et moins coûteux, de nombreuses entreprises peuvent se permettre de conserver des données dans l’espoir que cela les aidera à mieux comprendre leur fonctionnement, ouvrant ainsi la voie à de meilleurs résultats commerciaux.

Bien sûr, le secteur du CEP ne fait pas exception.

Un avantage concurrentiel

Les entreprises de CEP savent que, pour conserver leur avantage concurrentiel, il n’y a vraiment pas moyen de contourner l’analyse des données.

Dans un secteur où le concept d’optimisation était toujours synonyme de plus d’acier, le développement pourrait nécessiter un certain temps d’adaptation. Les améliorations apportées au système ne dépendent plus uniquement des changements physiques. L’optimisation pourrait tout aussi bien prendre la forme d’un nouveau logiciel ou d’une technologie robotique.

L’analyse des données implique une nouvelle façon de penser, mais avec des mesures constantes dans la bonne direction, le secteur y parviendra. Et lorsque vous considérez le potentiel de l’analyse des données, il n’est pas étonnant que les entreprises soient motivées à l’obtenir.

Examinons quelques-uns des principaux avantages que les entreprises peuvent obtenir en utilisant l’analyse des données et en numérisant les opérations.

Meilleur entretien et durée de vie prolongée

L’idée fondamentale derrière l’analyse des données est qu’elle permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées, dans une bien plus grande mesure qu’aujourd’hui. Une connaissance accrue donne le pouvoir de construire de manière réaliste le système parfait, ou du moins quelque chose qui s’en approche.

Au fur et à mesure que les entreprises de CEP collectent plus de données, elles développent une meilleure compréhension des solutions de tri, ce qui offre des possibilités d’améliorer les systèmes de différentes manières. Par exemple :

  1. La capacité d’effectuer une maintenance prédictive ou conditionnelle ou de remplacer des pièces, uniquement lorsque cela est nécessaire, au lieu de le faire selon des cycles préplanifiés.
  2. Prolonger la durée de vie des systèmes ou mieux utiliser la capacité, car les données montrent qu’il est possible d’optimiser certaines parties du système.
  3. Optimiser les performances — et l’environnement de travail du personnel travaillant aux goulottes — en analysant la position optimale des cages à colis, afin de s’assurer que l’opérateur effectue le moins de pas possible.

Et à l’avenir, la liste des analyses basées sur les données ne cessera de s’allonger. Déjà aujourd’hui, les capteurs des systèmes font partie du flux de données et peuvent être utilisés pour mesurer et collecter d’énormes quantités de données. À long terme, davantage de services seront créés sur la base de ce que les entreprises de CEP peuvent faire et feront avec les données. Comme le système de codage vidéo (VCS) qui est basé sur l’apprentissage automatique — ou l’OCR basé sur le cloud, qui s’est avéré à la fois plus rapide et plus automatisé que les salles de codage que nous connaissons aujourd’hui.

Du prédictif au prescriptif

Au fur et à mesure que les entreprises se familiariseront avec la façon d’intégrer l’analyse des données, elles ne feront que perfectionner leurs méthodes.

La maintenance prédictive sera encore améliorée, et les données seront en mesure de dire ce qui ne va pas, au lieu de simplement dire que quelque chose ne va pas. En d’autres termes, le prédictif deviendra prescriptif.

Aujourd’hui, l’analyse des données est principalement basée sur des données opérationnelles existantes, en direct, mais, à l’avenir, les entreprises seront en mesure d’inclure également des données provenant de capteurs — ou d’installer davantage de capteurs ou d’autres sources qui peuvent fournir davantage de données.

Par conséquent, les opérations deviendront plus intelligentes et automatisées, car les ressources du système peuvent être allouées et contrôlées pour mieux optimiser les opérations.

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