A Convoy az Amazon QuickSight segítségével segíti a szállítókat és a fuvarozókat a hatékonyság növelésében és az adatvezérelt döntésekkel pénzt takarítani.

Konvoj a vezető digitális teherszállítási hálózat az Egyesült Államokban. Több millió teherautó-rakományt szállítunk országszerte összekapcsolt fuvarozói hálózatunkon keresztül, így pénzt takarítunk meg a szállítóknak, növeljük a sofőrök bevételét, és kiküszöböljük a szén-dioxid-pazarlást bolygónkon. 2015-ben a Convoy elindult a hatékony áruszállítás felé. Technológiát építünk annak érdekében, hogy intelligensebb módszereket találjunk a feladók és a fuvarozók összekapcsolására, miközben megoldjuk a legnehezebb problémákat, amelyek hulladékot eredményeznek a teherszállításban.

Digitális teherszállítási hálózatként a Convoy gépi tanulást és automatizálást használ a feladók és fuvarozók hatékony összekapcsolására. Ahogy piacunk növekszik, lendkerék hatást kelt, amely mindkét fél számára előnyös. Ahogy egyre több szállítmányozó csatlakozik a hálózathoz, a sofőrök jobb választási lehetőségeket, kevesebb üres mérföldet és kevesebb elvesztegetett órát kapnak, ami lehetővé teszi számukra, hogy naponta többet kereshessenek. Ahogy egyre több fuvarozó csatlakozik a hálózathoz, a kapacitás növekszik, a szállítók pedig alacsonyabb költségeket és magasabb szolgáltatási minőséget tapasztalnak. A Convoy küldetése, hogy végtelen kapacitással és hulladékmentesen szállítsa a világot.

Digitális árufuvarozási hálózatunk több ezer különböző adatpontot gyűjt össze, és intelligensen összekapcsolja a pontokat, hogy átlátható rálátást biztosítson a fuvarozási műveletekre. Azáltal, hogy átláthatóságot és betekintést nyújt a szállítmány életciklusának minden lépésébe, a feladók az alacsonyabb költségekből, a kevesebb hulladékból és a nagyobb szállítói hűségből profitálhatnak. Ahhoz, hogy ezeket a betekintéseket a termékünkön belüli vásárlók elé tárjuk, szükségünk volt egy üzleti intelligencia (BI) eszközre, amely nem csak adatmennyiségünket tudja kezelni, hanem egy felhasználóbarát felületen keresztül egy pillantással betekintést tud nyújtani, lehetővé téve ügyfeleink számára, hogy adatvezérelt döntések meghozatala, és a váratlan problémák megoldása során felmerülő találgatások elkerülése.

Miután áttekintettük lehetőségeinket, és megvizsgáltuk, melyik felel meg leginkább igényeinknek, a felé fordultunk Amazon QuickSight.

Ebben a bejegyzésben megvitatjuk, hogyan segít a QuickSight abban, hogy ügyfeleinket a szükséges ismeretekkel szolgáljuk ki, és miért tekintjük ezt az üzleti döntést a Convoy számára nyerőnek.

Az eltérő adatpontoktól az áttekintésekig

Kis fuvarozókból és tulajdonos-üzemeltetőkből álló hatalmas hálózatunk, amely országszerte több mint 400,000 95 teherautóból áll, jelentős adatpontokat biztosít a Convoy alkalmazáson keresztül. Megköveteljük a fuvarozóktól, hogy a rakomány szállítása során használják az alkalmazásunkat – így biztosítjuk a GPS-követést az élő rakományok 100%-ánál és a leejtő rakományok 2.7%-ánál. Így gyűjtünk robusztus adatokat a tartózkodási időkről, a fogvatartási költségekről és egyebekről. A mai napig több mint XNUMX millió létesítményértékelést rögzítettünk a Convoy alkalmazásban.

Azért választottuk a QuickSight-ot, mert könnyű fejlesztésre volt szükségünk. Azt akartuk, hogy gyorsan készíthessünk műszerfalakat, és ügyfeleink kezébe kerülhessenek. Mivel ez egy külső eszköz, adatvédelmi és irányítási követelményeket is figyelembe kellett vennünk. Különösen fontos volt, hogy a sorszintű biztonságban részletességre volt szükségünk. A QuickSight már a dobozból biztosította, amire szükségünk volt, míg az általunk vizsgált többi BI-platform nem. Ezenkívül a QuickSight árazása lehetővé tenné a platform méretezését, miközben felhasználói bázisunk folyamatosan növekszik.

A pontok összekapcsolása adatokkal

Az ügyfeleink előtt álló kihívások éppoly változatosak, mint a fuvarozóink által nap mint nap megtett tájak. Az időjárásból, forgalomból és a fuvarozónál jelentkező előre nem látható rakodási időkből adódó késések kezelésétől kezdve a rakomány láthatóságának hiányáig és a működési problémák kiváltó okaiig, valamint a feladó oldali kézi jelentések pontatlanságáig nincs hiány a status quo javítására.

A következő képernyőképen a teljesítménymutatók láthatók, például a várakozási idő és a szállítmányonkénti járulékok, valamint a kitörések, amelyek az egyes létesítményekhez tartozó véletlen típusokat és kategóriákat mutatják.

Ahol mind a feladók, mind a fuvarozók igényeit igyekszünk kielégíteni, egyedülálló helyzetben vagyunk, hogy összekapcsoljuk a pontokat, hogy azonosítsuk az egyik végén lévő réseket, amelyeknek a másikon megfelelő bemenetei vannak. A szállítmányozók előtt álló kihívásokat gyakran az árképzés, az áruszállítás összetettsége és megbízhatósága okozza. A fuvarozók számára a kihívások inkább arra irányulnak, hogy kiszámítható és állandó bevételt szerezzenek a legkevesebb időt és erőfeszítést fektetve a rakomány megtalálására, a menetrendek összeállítására és a késésekhez való alkalmazkodásra. Ügyfeleink kifinomult belső elemző programokkal rendelkeznek, de a szállítóiktól származó rendkívül részletes adatok vagy szintetizált adatok ritkák. Ha megtaláltuk a módszereket a mérőszámok és benchmarkok kidolgozására meghatározott üzleti entitásokhoz (sávok, régiók, létesítmények stb.), azt jelentette, hogy gyorsan meg kellett tanulnunk és frissítenünk kellett termékeinket. A QuickSight lehetővé teszi számunkra, hogy ezt megtegyük.

A sok adatponttal és a kulcsfontosságú betekintésekké alakításának lehetőségével a QuickSight által biztosított irányítópultok és vizualizációk könnyebben észlelik a trendeket és proaktív intézkedéseket tesznek a kisebb problémák megelőzésére, mielőtt azok komolyabb problémákká válnának.

BI-lehetőségeink áttekintése során a következő tényezők voltak a legfontosabbak a QuickSight melletti döntésünkben:

• A fejlődés üteme – Szerettük volna gyorsan eljuttatni a betekintést ügyfeleinkhez. A QuickSight zökkenőmentes integrációja más AWS-szolgáltatásokkal lehetővé tette, hogy irányítópultjaink pillanatok alatt működjenek.
• Biztonságos hozzáférés az adatokhoz – A sorszintű jogosultságokkal a QuickSight biztosítja számunkra a szükséges rugalmasságot, valamint az adatok biztonságának tudatát.
• Skálázható költségmodell – A QuickSight árképzési modell megfelel az igényeinknek, lehetővé téve a használat alapján történő skálázást.

Amikor először teszteltük külső insights termékünket, prototípust építettünk a korábban használt BI-eszközünkkel. A jövőbeli iterációk készítése ugyanezzel az eszközzel nem volt megvalósítható, mert számos kulcsfontosságú területen hiányzott a funkcionalitás. Szükségünk volt arra, hogy több forrásból származó adatokat összekapcsolhassunk, adatrétegekbe részletezhessünk, és testreszabhassuk az adatokat az információhoz hozzáférő felhasználó alapján. Ezen túlmenően, mivel önkiszolgáló voltunk, a lábnyomunk méretezésének többletköltsége magas volt. Más megoldásokat is fontolóra vettünk, de a QuickSight tudta a legjobban kínálni az összes szükséges funkciót a legjobb áron.

A láthatóság javítja a hatékonyságot

A QuickSight segítségével ki tudtunk építeni egy külső megjelenésű terméket szállító ügyfeleink számára, segítve őket abban, hogy betekintést nyerjenek az ellátási láncuk állapotába, és ezáltal betekintést nyerhessenek a dolgok hatékonyabb működésébe.

A következő képernyőképen a járulékos költségek láthatók, költés, típus vagy kategória stb. szerint lebontva.

A járulékos költségek lebontásának vizualizálásával például láthatják a teherautó létesítményben történő kirakodásának költségeit, a sofőr rakománytörlésének költségeit, a létesítményben várakozó utasok költségeit stb. Ezzel a láthatósággal szállítmányozó ügyfeleink most elkezdhetik kezelni a rendszerszintű problémákat, amelyek pénzt takaríthatnak meg, például javíthatják az ütemezést a vezető várakozási idejének csökkentése érdekében.

A következő képernyőképen látható a fuvarozói visszajelzések vizualizációja, amelyet a szállítók felhasználhatnak a gyorsabb és gördülékenyebb élményt biztosító fejlesztésekre.

Jövőbeli tervek partnerségi csapatbővítéssel

Azt mondják, hogy az utánzás a hízelgés legtisztább formája. Bár ezt a kifejezést gyakran használják olyan versenytársakkal kapcsolatban, akik gyanúsan hasonló termékeket és szolgáltatásokat fejlesztenek ki egy meglévő termékhez vagy szolgáltatáshoz, de akkor is alkalmazható, ha a jó ötletek megismétlődnek egy szervezeten belül. Nálunk ez a helyzet, mivel a QuickSight bevezetése felkeltette a partnercsapatok figyelmét és kíváncsiságát, akik megkerestek minket, hogy megértsük megvalósítási sajátosságainkat és az ennek eredményeként elért sikereket.

Nagyon elégedettek vagyunk QuickSight Embedded élményünkkel, és alig várjuk, hogy folytathassuk az iterációt és a használat kiterjesztését további ügyfélprofilok és használati esetek tekintetében.

Ha többet szeretne megtudni arról, hogyan ágyazhat be testreszabott adatvizuális elemeket, interaktív irányítópultokat és természetes nyelvű lekérdezéseket bármely alkalmazásba, látogasson el a következő oldalra: Amazon QuickSight Embedded.

---

A szerzőről

Dorothy Li a Convoy műszaki igazgatója, felügyeli a Convoy Product and Engineering csoportját és technológiai stratégiáját, alakítja és bővíti a vállalat innovációs és iparágat meghatározó technológiai platformjait. A Convoy előtt Dorothy vezető szerepet töltött be az Amazonnál, legutóbb az AWS BI és Analytics részlegének alelnökeként. Az Amazonnál eltöltött több mint 20 év alatt Dorothy segített kiépíteni az Amazon e-kereskedelmi platformját, valamint olyan termékeket vezetett és együttműködött, amelyek láthatóan hatással voltak az ügyfelekre szerte a világon – az Amazon Prime kezdeti bevezetésétől a Kindle-ig és az AWS-ben, ahol a adatelemzés és BI. Dorothy a Brigham Young Egyetemen szerzett bachelor fokozatot, és a Shanghai International Studies University-n tanult.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/convoy-uses-amazon-quicksight-to-help-shippers-and-carriers-improve-efficiency-and-save-money-with-data-driven-decisions/