Cách các chủ hàng và người vận chuyển tối ưu hóa chuỗi cung ứng của họ bằng Kapoklog Logistics
Cách các chủ hàng và người vận chuyển tối ưu hóa chuỗi cung ứng của họ bằng Kapoklog Logistics
Trong hậu cần vận tải, đối với cả chủ hàng và nhà mạng, tài nguyên là hữu hạn: tắc nghẽn nhân viên, sự chậm trễ trong sân, ảnh hưởng bên ngoài trong kế hoạch tuyến đường và thiếu sự minh bạch, mọi người tham gia vào chuỗi vận chuyển để thay thế trong thời gian ngắn. Vì vậy, làm thế nào các chủ hàng và vận chuyển viên đạn có thể chứng minh chuỗi cung ứng của họ hơn nữa? Philipp Pfister (ảnh), Phó chủ tịch ngành tạiTransporeon, một công ty trimble, khám phá điều này hơn nữa.
Áp lực chuỗi cung ứng liên tục
Thật công bằng khi nói rằng sự không chắc chắn là tiêu chuẩn khi làm việc trong hậu cần. Và có khả năng thích nghi nhanh chóng trong các tình huống khẩn cấp đang trở thành một trong những mánh khóe có giá trị nhất của thương mại. Tuy nhiên, với việc thay đổi các tình huống địa chính trị, thảm họa môi trường, đình công và thiếu hụt nhân sự, các doanh nghiệp trong chuỗi giao thông sẽ buộc phải tiếp tục sửa đổi kế hoạch của họ trong thời gian ngắn. Mặc dù, khi xảy ra sự gián đoạn chuỗi cung ứng, có thể cần phải hiển thị dữ liệu trên các phương thức vận chuyển khác nhau-và trong các công việc và chi phí bổ sung trong các múi giờ khác nhau và lãng phí thời gian quý báu.
Các hệ thống và mạng bị phân mảnh
Tuy nhiên, chìa khóa để giải quyết sự gián đoạn chuỗi cung ứng nằm ở số hóa, cung cấp khả năng hiển thị thời gian thực của tất cả các lô hàng trên mọi phương thức vận chuyển. Nhưng các giải pháp bị cô lập vẫn chiếm ưu thế trong chuỗi cung ứng hiện đại ngày nay, có nghĩa là trong một hệ thống phân mảnh, đạt được tính minh bạch từ đầu đến cuối hoặc tăng hiệu quả thúc đẩy vẫn nằm ngoài tầm với.
Càng nhiều hệ thống trong mạng phải làm việc với nhau, việc trao đổi thông tin giữa những người tham gia càng khó khăn. Do đó, các mạng không đồng nhất lớn yêu cầu các tiêu chuẩn có thể được nhận ra, giải thích và xử lý bởi các hệ thống khác nhau - một thách thức thực sự. Lấy các hệ thống viễn thông làm ví dụ. Với hàng chục nhà cung cấp, mỗi công cụ tạo ra một khối lượng lớn dữ liệu. Khi các chủ hàng hoặc người giao nhận làm việc với nhiều công ty vận chuyển hàng hóa, các hệ thống phân tích các nguồn dữ liệu khác nhau phải được tích hợp.
Một giải pháp kiên cường, có thể mở rộng và có tư duy tiến bộ nằm trong một nền tảng quản lý giao thông dựa trên đám mây. Một nền tảng thống nhất thông minh có thể kết nối các chủ hàng, nhà mạng, giao nhận và nhà bán lẻ, cho phép họ kết nối trên nhiều kênh. Nó phân tích dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau, chuyển đổi nó thành một tiêu chuẩn thống nhất và tạo ra một nhóm dữ liệu được chia sẻ ở định dạng tiêu chuẩn hóa.
Khả năng tương tác tốt hơn ở bến tàu và sân
Ví dụ, với một công cụ quản lý sân và sân, các doanh nghiệp có thể dự đoán tốt hơn khi nào tải sẽ đến. Trên thực tế, những gì có vẻ như sự chậm trễ của ad hoc, chẳng hạn như các cuộc đình công hoặc ùn tắc giao thông, có thể là một phần của các mẫu ẩn được tiết lộ khi các mô hình Trí tuệ nhân tạo (AI) phân tích dữ liệu theo thời gian.
Do đó, nhà cung cấp dịch vụ hậu cần hàng đầu châu Âu LKW Walter xử lý trên 7, 000 ftl (tải xe tải đầy đủ) vận chuyển mỗi ngày và sách khoảng 25, 000 khe thời gian mỗi tuần đã áp dụng thông minhDockvà công cụ quản lý sân với mục đích đơn giản hóa quy trình phức tạp lập kế hoạch cho các đối tác và trình điều khiển vận tải. Tầm nhìn này đã tăng cường toàn bộ chuỗi cung ứng cho LKW Walter. Người lái xe hiện có thể lên kế hoạch cho các tuyến đường của họ hiệu quả hơn, với kiến thức về các trạm xăng, khu vực dịch vụ và bãi đậu xe an toàn trên đường đi. Hơn nữa, khi tất cả các bên - bao gồm cả kho - hợp tác, các khe thời gian có thể được điều chỉnh trong thời gian thực. Đến sớm có thể lấy các khe của người đến sau, và ngược lại. Điều này không chỉ đơn giản hóa các nhiệm vụ của người lái mà còn giảm thời gian chờ đợi lâu, giúp giải quyết vấn đề thiếu hụt trình điều khiển.
Làm thế nào AI và học máy giúp một bàn tay giúp đỡ
Bằng cách tích hợp khả năng tương tác, phân tích dữ liệu và sử dụng AI và học máy, các công ty có thể sử dụng hiệu quả nhất các nguồn lực của mình, trong khi duy trì sự bền vững về tính bền vững. Những hiểu biết thời gian thực giúp phát hiện sự thiếu hiệu quả, vì vậy các công ty có thể giảm dặm trống, đào tạo nhân viên trong việc lái xe thân thiện với môi trường và kết hợp các nguồn lực giao thông theo những cách thông minh hơn để cắt giảm khí thải. Điều kỳ diệu xảy ra khi điều này được thực hiện tập thể và các nhà mạng có thể tìm thấy tải cho các chuyến đi trở lại trong nền tảng quản lý giao thông, giảm các chuyến đi trống đó.
Ngày nay, AI và ML đóng một vai trò quan trọng trong việc mua sắm và báo giá: Trong khi một khoảng thời gian đáng kể đã từng được dành riêng cho nghiên cứu thủ công và cung cấp sáng tạo, quy trình cung cấp khu vực giao ngay hiện có thể được tự động hóa. Ví dụ, các công ty sử dụng một công cụ báo giá tự trị thông minh cho phép các nhà cung cấp dịch vụ vận chuyển và hậu cần ưu tiên các yêu cầu vận chuyển trong nước và cung cấp giá vận chuyển xe tải chính xác dựa trên giá thị trường dự báo.
Báo giá được tạo theo các chiến lược cá nhân hóa của người dùng, với các tiêu chí như yêu cầu ký quỹ, loại vận chuyển hoặc thiết bị, khoảng cách, điểm đến và cửa sổ bán tải và giao hàng. Mô -đun này dựa trên một mô hình dự báo được đào tạo, được tăng cường bởi các thuật toán khoa học dữ liệu và học máy, liên tục cải thiện theo thời gian bằng cách kết hợp kết quả của các ưu đãi trước đó. Càng nhiều dữ liệu được truyền và chia sẻ, các thuật toán càng chính xác theo thời gian.
Từ mua sắm vận chuyển đến xử lý giao thông, quản lý bến tàu và sân và kiểm toán thanh toán, các giải pháp kỹ thuật số tiên tiến do AI cung cấp đã có mặt để giúp giải quyết các thách thức cụ thể trong hậu cần. Các trung tâm dữ liệu trên các nền tảng trung lập cung cấp những hiểu biết có giá trị về các quy trình hậu cần, phát triển thị trường và CO2Emissions, trong khi các công cụ hiển thị đảm bảo tính minh bạch trong chuỗi cung ứng. Thách thức là đạt được nhận thức toàn cầu về nhu cầu thúc đẩy khả năng tương tác vượt ra ngoài kết nối đơn giản.
Bằng cách khắc phục các thách thức kỹ thuật, thiết lập các tiêu chuẩn và tăng cường chất lượng dữ liệu đồng thời, ngành công nghiệp có thể tối ưu hóa khả năng tương tác chuỗi cung ứng. Điều này cho phép tất cả các bên liên quan tập trung vào các nhiệm vụ chính trong tay - vận chuyển hàng hóa và tài liệu sản xuất - và tăng sự hài lòng của khách hàng.
