Utilizing data analytics to forecast demand in the road transportation industry
Sahlberg, Aleksi (2022)
Katso/ Avaa
Sisältö avataan julkiseksi: 02.12.2024
Diplomityö
Sahlberg, Aleksi
2022
School of Engineering Science, Tuotantotalous
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2022120569389
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2022120569389
Tiivistelmä
In recent years the transportation industry has started to go through a change at the same time as knowledge management has gained ground and easy access to different tools has increased. The transportation industry is also heavily competitive, so especially small and medium-sized businesses are forced to seek creative solutions to be able to compete with bigger and global corporations. Data analytics has created more changes for smaller companies to increase the utilization rates of the available resources, like personnel and vehicle fleet. Maximizing the utilization of existing resources brings scalability, thus enabling more considerable growth with fewer investments.
In this thesis, two different tools are developed for the case company. These tools are aimed to help the company with the problems mentioned above. The tools are built with close cooperation with the company’s representative to match the company's needs. The tools are built following the design research methods. Tools are built using spreadsheet and data visualization tools and they are directly connected to the company’s SQL database. As additional research, it’s recommended to search for ways to build big data-based methods to utilize the available data even further.
This study showed that building these tools enables direct savings on labor, which allows better utilization of the available resources. This is gained by bringing the existing information to be better available in a format it’s needed in. Also, it was found that the available transportation fleet can be utilized better with the created tools, but confirming that requires further tracking of the performance of the tools. Viime vuosina kuljetusala on kokenut murrosta samalla, kun tietojohtaminen on yleistynyt sekä tiedon käsittelyyn helposti saatavilla olevat työkalut ovat lisääntyneet. Kuljetusala on myös erittäin kilpailtu, joten varsinkin pienet sekä keskisuuret yrityksen joutuvat etsimään luovia ratkaisuja pystyäkseen kilpailemaan kansainvälisten yritysten kanssa. Data-analytiikka on luonut myös pienille yrityksille mahdollisuuksia hyödyntää saatavilla olevia resursseja, eli muun muassa kalustoa sekä henkilökuntaa paremmin. Olemassa olevan kaluston maksimaalinen hyödyntäminen vähentää tarvetta lisähankinnoille yrityksen kasvaessa. Tämän vuoksi data-analytiikkaa hyödyntämällä yritykset voivat saavuttaa isompaa kasvua pienemmillä investoinneilla.
Diplomityössä kehitetään yrityksen käyttöön kaksi erilaista työkalua, jotka auttavat löytämään ratkaisut edellä mainittuihin ongelmiin. Työkalut toteutetaan yrityksen tarpeisiin suunniteltuina ja niiden kehitys tapahtuu läheisessä yhteistyössä yrityksen edustajan kanssa. Työkalujen rakentamista lähestytään suunnittelututkimuksen keinoin. Työkalujen rakentamiseen käytetään taulukkolaskenta-, sekä visualisointiohjelmia ja työkalut ovat suoraan yhteydessä yrityksen SQL-tietokantaan. Jatkotutkimuksena suositellaan syvempää perehtymistä big data menetelmien soveltamiseen yrityksen sisällä.
Diplomityössä havaittiin, että työkalujen kehitys mahdollistaa välittömästi säästöt henkilökunnan työajassa, jonka kautta olemassa olevia resursseja pystytään hyödyntämään tehokkaammin. Tämä saavutetaan paremmin saatavilla olevalla tiedolla, joka on työntekijöiden käytettävissä oikeassa muodossa, juuri silloin kun he sitä tarvitsevat. Lisäksi työssä havaittiin, että olemassa oleva kuljetuskalusto voidaan hyödyntää paremmin, mutta rakennettujen työkalujen hyöty tällä alueella pystytään todistamaan vasta, kun työkalut ovat olleet käytössä.
In this thesis, two different tools are developed for the case company. These tools are aimed to help the company with the problems mentioned above. The tools are built with close cooperation with the company’s representative to match the company's needs. The tools are built following the design research methods. Tools are built using spreadsheet and data visualization tools and they are directly connected to the company’s SQL database. As additional research, it’s recommended to search for ways to build big data-based methods to utilize the available data even further.
This study showed that building these tools enables direct savings on labor, which allows better utilization of the available resources. This is gained by bringing the existing information to be better available in a format it’s needed in. Also, it was found that the available transportation fleet can be utilized better with the created tools, but confirming that requires further tracking of the performance of the tools.
Diplomityössä kehitetään yrityksen käyttöön kaksi erilaista työkalua, jotka auttavat löytämään ratkaisut edellä mainittuihin ongelmiin. Työkalut toteutetaan yrityksen tarpeisiin suunniteltuina ja niiden kehitys tapahtuu läheisessä yhteistyössä yrityksen edustajan kanssa. Työkalujen rakentamista lähestytään suunnittelututkimuksen keinoin. Työkalujen rakentamiseen käytetään taulukkolaskenta-, sekä visualisointiohjelmia ja työkalut ovat suoraan yhteydessä yrityksen SQL-tietokantaan. Jatkotutkimuksena suositellaan syvempää perehtymistä big data menetelmien soveltamiseen yrityksen sisällä.
Diplomityössä havaittiin, että työkalujen kehitys mahdollistaa välittömästi säästöt henkilökunnan työajassa, jonka kautta olemassa olevia resursseja pystytään hyödyntämään tehokkaammin. Tämä saavutetaan paremmin saatavilla olevalla tiedolla, joka on työntekijöiden käytettävissä oikeassa muodossa, juuri silloin kun he sitä tarvitsevat. Lisäksi työssä havaittiin, että olemassa oleva kuljetuskalusto voidaan hyödyntää paremmin, mutta rakennettujen työkalujen hyöty tällä alueella pystytään todistamaan vasta, kun työkalut ovat olleet käytössä.