Τίτλος Μαθήματος: Εισαγωγή στο Big Data στα Logistics
Ενότητα 1: Εισαγωγή στο Big Data
Ορισμός του Big Data
Επεξήγηση του Big Data και της σημασίας του στον τομέα των logistics.
Χαρακτηριστικά του Big Data (4Vs)
Όγκος (Volume): Συζήτηση για τον τεράστιο όγκο δεδομένων που παράγεται στα logistics (π.χ. δεδομένα αποστολών, δεδομένα αισθητήρων).
Ταχύτητα (Velocity): Η σημασία της επεξεργασίας δεδομένων σε πραγματικό χρόνο για την παρακολούθηση αποστολών και αποθεμάτων.
Ποικιλία (Variety): Διαφορετικοί τύποι πηγών δεδομένων (δομημένα, αδόμητα) στα logistics.
Ακρίβεια (Veracity): Διασφάλιση της ακρίβειας και αξιοπιστίας των δεδομένων στις λειτουργίες logistics.
Ενότητα 2: Σημασία του Big Data στα Logistics
Βελτιωμένη Λήψη Αποφάσεων
Λήψη αποφάσεων με βάση τα δεδομένα στη διαχείριση αποθεμάτων και τη βελτιστοποίηση της εφοδιαστικής αλυσίδας.
Ορατότητα και Παρακολούθηση σε Πραγματικό Χρόνο
Χρήση του Big Data για την παρακολούθηση αποστολών και περιουσιακών στοιχείων σε πραγματικό χρόνο.
Προγνωστική Ανάλυση για Πρόβλεψη Ζήτησης
Αξιοποίηση ιστορικών δεδομένων για την πρόβλεψη της μελλοντικής ζήτησης και τη βελτίωση της κυκλοφορίας των αποθεμάτων.
Ενότητα 3: Πηγές Δεδομένων στα Logistics
Εσωτερικές Πηγές Δεδομένων
Συστήματα ERP, WMS (Συστήματα Διαχείρισης Αποθηκών) και TMS (Συστήματα Διαχείρισης Μεταφορών).
Εξωτερικές Πηγές Δεδομένων
Τάσεις αγοράς, καιρικά δεδομένα, δεδομένα κυκλοφορίας και συναισθηματική ανάλυση κοινωνικών μέσων.
Δεδομένα IoT και Αισθητήρων
Ο ρόλος των συσκευών IoT στη συλλογή δεδομένων καθ’ όλη τη διάρκεια της εφοδιαστικής αλυσίδας.
Ενότητα 4: Τεχνικές Επεξεργασίας Δεδομένων
Επεξεργασία Παρτίδων vs. Ροής
Διαφορές και εφαρμογές στα logistics.
Πλαίσια Διαχείρισης Δεδομένων
Επισκόπηση δημοφιλών πλαισίων (Hadoop, Spark) που χρησιμοποιούνται στην επεξεργασία δεδομένων logistics.
Ενότητα 5: Αναλυτική Big Data στα Logistics
Τύποι Αναλυτικής
Περιγραφική, διαγνωστική, προγνωστική και προτρεπτική αναλυτική.
Περιπτώσεις Χρήσης στα Logistics
Μελέτες περίπτωσης που επιδεικνύουν τη χρήση αναλυτικής για βελτιστοποίηση διαδρομών, διαχείριση αποθεμάτων και μείωση κόστους.
Ενότητα 6: Προκλήσεις στη Διαχείριση Big Data
Ζητήματα Ποιότητας Δεδομένων
Αντιμετώπιση ελλιπών ή ανακριβών δεδομένων.
Προκλήσεις Ενοποίησης
Ενοποίηση ετερογενών πηγών και συστημάτων δεδομένων εντός των logistics.
Ζητήματα Κλιμάκωσης
Διασφάλιση ότι τα συστήματα δεδομένων μπορούν να διαχειριστούν αυξανόμενους όγκους δεδομένων.
Ενότητα 7: Μελλοντικές Τάσεις στο Big Data και τα Logistics
Αναδυόμενες Τεχνολογίες
Εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης στα logistics.
Ο Ρόλος του Cloud Computing
Οφέλη των λύσεων cloud για τη διαχείριση Big Data στα logistics.
Ενότητα 8: Πρακτικές Μελέτες Περίπτωσης
Παραδείγματα από τον Πραγματικό Κόσμο
Ανάλυση επιτυχημένων εφαρμογών στρατηγικών Big Data σε εταιρείες logistics.
Ομαδικές Συζητήσεις
Διευκολυνόμενες συζητήσεις για πιθανά έργα Big Data στους οργανισμούς των συμμετεχόντων.
Ενότητα 9: Εργαλεία και Τεχνολογίες
Επισκόπηση Εργαλείων Big Data
Εισαγωγή σε δημοφιλή εργαλεία όπως Hadoop, Spark, Kafka και εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων (Tableau, Power BI).
Επιλογή Κατάλληλων Εργαλείων για τα Logistics
Κριτήρια επιλογής κατάλληλων εργαλείων βάσει των αναγκών του οργανισμού.
Ενότητα 10: Εφαρμοσμένο Έργο
Πρακτικό Έργο
Οι συμμετέχοντες θα σχεδιάσουν μια βασική λύση Big Data για ένα πρόβλημα logistics, χρησιμοποιώντας τις γνώσεις που αποκτήθηκαν στο μάθημα.
Μορφή Παράδοσης:
Διαλέξεις: Χρήση διαφανειών, βίντεο και επιδείξεων για την κάλυψη θεωρητικών θεμάτων.
Πρακτικά Εργαστήρια: Πρακτικές συνεδρίες για τη χρήση εργαλείων και τεχνολογιών.
Μελέτες Περίπτωσης: Παραδείγματα από τον πραγματικό κόσμο για ενίσχυση της συζήτησης και της μάθησης.
Κουίζ / Αξιολογήσεις: Σύντομα τεστ για την αξιολόγηση της κατανόησης στο τέλος κάθε ενότητας.
