סיפורה של חברה מרתקת אשר שינתה את פניה והתקדמה מייצור ארגזי פלסטיק לאחסון ושינוע מזון אצל הקמעוניות, לחברה המספקת פתרונות טכנולוגיים המאפשרים ניהול חכם של מערך הלוגיסטיקה תוך כדי שימוש בIOT.
ת.ז. לקוח
פולימר לוגיסטיקס הינה חברה מובילה בעולם בתחום הRRP , .Retail Ready Packaging החברה קיימת מ-2014 ומתבלטת בזכות הפתרון הסופר איכותי שלה שכל גרם וס"מ מחושבים כדי לספק את כלי השינוע היעיל ביותר. פולימר מספקת שירותים לוגיסטיים הכוללים את הארגזים עצמם, מערך שטיפה וטיפול ומערכות לניהול השינוע ובכך גם שומרת על הסביבה וערכי האקולוגיה.
גם היום, פולימר ממשיכה להדהים את השוק בפיתוחים וחדשנות לעולמות הלוגיסטיקה השחוקים.
חשוב להבין, לקוחות פולימר הן רשתות המזון הבינלאומיות הענקיות, you name it… פולימר תופסים נתח שוק אדיר ועושים את זה במקצועיות מדהימה. פגשנו את פולימר בתחילת הדרך של אותו שינוי משמעותי, הגדרנו את הפתרון ותשתית המידע מאחוריו. ללקוחות ענק כאלו, אי אפשר לעלות עם "חצי פתרון". לכן החיבור עם אקסלנדו לקבלת ייעוץ והכוונה מקצועית היה הכרחי ביותר. לוחות הזמנים היו מטורפים, פרזנטציות מהיום למחר עבור מנהלים ברשתות השונות.
אתגרים ודרישות עיקריות
כשנפגשנו עם פולימר אחד האתגרים המרכזיים היה מבנה הנתונים – היו כמה חברות שמייצרות את הבקרים ואוספות את המידע. לכל חברה בקר אחר, לכל בקר שיטה שונה להעברת המידע ולכל מידע מבנה אחר. את מכלול הנתונים היה עלינו לקודד לדשבורד אחד, יפה וברור אשר עוזר למנהלים ברשתות להבין את השרשרת הלוגיסטית שלהם. הבקרים מדווחים נק' GPS, טמפרטורה ואפילו זעזוע שעבר הארגז. בהתבסס על מדדים אלו יצרנו פתרון אנליטי הכולל דשבורד חכם להצגת סטטוס באופן רציף ומידי של המטען הכה חשוב.
איך התגברנו על האתגר? הבנה של הצורך, הגדרה נכונה של ארכיטקטורה ויישום בשלבים קטנים. כמובן שבלי התשתית של Azure לא היה סיכוי להרים פתרון כה יעיל (איכות פתרון עם עלויות מצחיקות) ובכזו מהירות. כלל הפתרון דרש כ-15 ימי עבודה ומתבסס על שירותי Azure בפחות מ-1000 דולר בחודש!
התחלנו בתהליך בזק של הגדרת ארכיטקטורה עם המון ראייה קדימה – את תשתית הנתונים אפשר היה ליצור בתצורות שונות, אך הדגש בפרויקט כזה, בדומה להרבה פרויקטי IOT הוא הגמישות והיכולת לגדול. שאלות כמו האם ללקוח יש עשרת אלפים בקרים או מאה אלף בקרים לא רלוונטית, מאחר וארכיטקטורה נכונה תייצר פתרון יעיל באותה המידה. הפתרון כולו יושם בסביבת Azure, תוך כדי שימוש ברכיבים החדשים ביותר, כולם מבוססי-ענן. עם זאת כלל רכיבי הפיתרון מתבססים על עשרות שנות ניסיון של MS בתחום ניהול, ניתוח והצגה של מידע.
כך עבדנו , שלב אחר שלב:
- שלב ה"עיכול" או Ingestion שלב ידוע ומוכר בכל פתרון IOT. חוסר הסנכרון, שוני המבנה והקצבים מחייבים לפרק את ה ETL לעוד שלב נוסף והוא איסוף של המידע למיקום מרכזי. השתמשנו בAzure Blob Storage וData Lake לעיכול זה.
- אחרי שהמידע יושב טוב, מבצעים את הטרנספורמציות של המידע ומוסיפים שכבת מדדים מחושבים. כל זה נעשה בשירותים הידידותיים והמוכרים של SQL Server כמובן שגם הוא בAzure.
- כשהמידע יושב בתצורה מאוחדת ומועשרת צריך להכניס אותו למנוע אנליטי. גם כאן, ממשפחת SQL Server פנינו לAzure Analysis Services. אמנם מדובר בשירות היקר בחבילה אבל שווה כל שקל. מהירות המנוע ויצירת שכבה סמנטית כה נוחה לניתוח בהחלט משתמש כרכיב ליבה בפתרון אנליטי זה.
- את האורקסטרציה של כל התהליך הזה ביצענו עם Azure Data Factory שבהחלט מנצח – חיבור מהיר במיוחד של מקורות שונים אל מאגר אחד ומעברים בין הרכיבים השונים בארכיטקטורה.
- את כל הטוב הזה העברנו מאחורי הקלעים למרכז הבמה בעזרת היכולות הויזואליות של Power BI בתוספת מהירות פיתוח וגמישות ברישוי. השתמשנו ברישוי Embedded של Power BI שאפשר לנו לפרוס את הפתרון ללקוחות פולימר ללא הצורך להגדיר לכל אחד מהם רישוי של PowerBI . הרישוי התאים בדיוק לפתרון OEM זה.
באיזה טכנולוגיה השתמשנו?
- Data Factory – אורקסטרציה ו ETL
- Blob Storage ו- Data Lake לעיכול ואחסון הנתונים
- Azure SQL Server – אחסון ומניפולציות
- Azure Analysis Service – מידול, סמנטיקה ומנוע שאילתות.
- Power BI Embedded – שכבת תצוגה ואנליזה.
- אחרים – שירותי הבקרה של Azure כדי לשים לב שהקצבים תקינים, הנפחים ואבטחת המידע. Azure Functions, Azure Automation
לסיכום:
פרוייקטי IOT כבר לא מסובכים ולא יקרים. התשתית העשירה של Azure עם ליווי של יועץ מנוסה, יכולים להביא להצלחה מהירה של פרויקט מהסוג הזה. מעבר לתשתית, חשוב לזכור ש PowerBI הוא בעצם התוצר האמיתי אותו פוגשים המשתמשים. הדרך שבה ניתן ליצור תכנים אנליטיים בPowerBI והחיבוריות שלו לתשתית ב Azure מקלים המון על הגשה של פרויקט איכותי, רובסטי וחדשני.
