Hogyan optimalizálják a feladók és a hordozók a Kapoklog Logistics által optimalizálják ellátási láncukat

Hogyan optimalizálják a feladók és a hordozók a Kapoklog Logistics által optimalizálják ellátási láncukat

 

A közlekedési logisztika során mind a feladók, mind a fuvarozók számára az erőforrások végesek: a munkavállalói szűk keresztmetszetek, az udvari késések, az útvonaltervezés külső hatásai és az átláthatóság hiánya, a szállítási láncban részt vevő mindenki rövid időtartamra újratelepít. Szóval, hogyan lehet a feladók és a fuvarozók tovább bizonyítani az ellátási láncot? Philipp Pfister (a képen), szektor alelnökeÁtszáll, egy Trimble cég, ezt tovább vizsgálja.

 

Folyamatos ellátási láncnyomás

Igaz azt mondani, hogy a bizonytalanság a norma a logisztikában való munkavégzés során. És az a képesség, hogy gyorsan alkalmazkodjon a vészhelyzetekben, a kereskedelem egyik legértékesebb trükkévé válik. A folyamatosan változó geopolitikai helyzetek, a környezeti katasztrófák, a sztrájkok és a személyi hiányosságok miatt azonban a szállítási lánc vállalkozásait arra kényszerítik, hogy rövid időn belül tovább módosítsák terveik módosítását. Bár az ellátási lánc zavarok esetén szükség lehet az adatok bemutatására a szállítási módok különböző módjaiban, és a különféle időzónákban kiegészítő munkákat és költségeket adnak, és pazarolják az értékes időt.

 

Széttöredezett rendszerek és hálózatok

Az ellátási lánc megszakításának megoldásának kulcsa azonban a digitalizálásban rejlik, és minden szállítmány valós idejű láthatóságát kínálja minden szállítási módban. De az izolált megoldások azonban továbbra is dominálnak a mai modern ellátási láncban, ami azt jelenti, hogy egy szétaprózott rendszerben a végpontok közötti átláthatóság vagy a hatékonyságnövekedés elérése továbbra sem érhető el.

 

Minél több rendszernek kell működnie a hálózatban, annál nehezebb információt cserélni a résztvevők között. A nagy heterogén hálózatok tehát olyan szabványokat igényelnek, amelyeket különféle rendszerek felismerhetnek, értelmezhetnek és feldolgozhatnak - ez egy igazi kihívás. Vegyük példaként a telematikai rendszereket. Több tucat szolgáltatóval minden eszköz nagy mennyiségű adatot állít elő. Amikor a feladók vagy a szállítmányozók több teherfuvarozó társasággal dolgoznak, a különféle adatforrások elemzésére szolgáló rendszereket be kell integrálni.

Egy rugalmas, méretezhető és előretekintő megoldás egy felhőalapú, szállítási menedzsment platformon rejlik. Az intelligens egységes platform áthidalhatja a feladókat, a fuvarozókat, a szállítmányozókat és a kiskereskedőket, lehetővé téve számukra, hogy sok csatornán keresztül csatlakozzanak. Elemzi a különböző forrásokból származó bejövő adatokat, átalakítja azt egységes szabványra, és létrehoz egy megosztott adatkészletet szabványosított formátumban.

 

Jobb interoperabilitás a dokkban és az udvarban

Például egy dokkoló- és udvarkezelő eszközzel a vállalkozások jobban megjósolhatják, mikor érkezik a rakomány. Valójában az ad hoc késleltetésnek tűnik, például a sztrájkok vagy a forgalmi dugók része lehet a rejtett mintáknak, amelyeket feltárnak, amikor a mesterséges intelligencia (AI) modellek idővel elemzik az adatokat.

Így a vezető európai logisztikai szolgáltató, az LKW Walter 7, 000} FTL (teljes teherautó -terhelés) több mint 7, 000 időrésű könyveket fogad el, egy intelligens elfogadott egy intelligens, okosdokkés az udvarkezelő eszköz azzal a céllal, hogy egyszerűsítse a tervezési komplex folyamatát a közlekedési partnerek és a járművezetők számára. Ez a láthatóság javította az LKW Walter teljes ellátási láncát. A járművezetők most hatékonyabban megtervezhetik útvonalaikat, a benzinállomások, a szolgáltatási területek ismerete és az út mentén. Sőt, amikor az összes fél - beleértve a raktárakat is - együttműködjön, az időrések valós időben módosíthatók. A korai érkezők elvehetik a késleltetések réseit, és fordítva. Ez nem csak egyszerűsíti a járművezetők feladatait, hanem csökkenti a hosszú várakozási időket is, segítve a vezető hiányának problémáját.

 

Hogyan kölcsönöz az AI és a gépi tanulás segítő kezet

Az interoperabilitás, az adatok elemzésének, valamint az AI és a gépi tanulás használatának integrálásával a vállalatok a leghatékonyabb erőforrásainak felhasználását megtehetik, miközben figyelemmel kísérik a fenntarthatóságot. A valós idejű betekintés elősegíti a hiányosságok észlelését, így a vállalatok csökkenthetik az üres mérföldeket, kiképzhetik az alkalmazottakat környezetbarát vezetés során, és a szállítási erőforrások okosabb módon kombinálhatják a kibocsátás csökkentését. A varázslat akkor fordul elő, amikor ezt együttesen készítik, és a hordozók megterhelhetnek visszatérési utakhoz a szállítási menedzsment platformon, csökkentve ezeket az üres utakat.

Manapság az AI és az ML jelentős szerepet játszik a beszerzésben és az idézetben: Míg jelentős idő volt egyszer a kézi kutatások és az ajánlat létrehozása iránt, a helyszíni ajánlati folyamat most automatizálható. Például azok a vállalatok, amelyek intelligens autonóm idézőeszközt használnak, lehetővé teszik a szállítási és logisztikai szolgáltatók számára a bejövő szállítási kérelmek rangsorolását és az előrejelzett piaci árak alapján pontos helyszíni szállítási árazást.

 

Az idézeteket a felhasználók személyre szabott stratégiáinak megfelelően állítják elő, olyan kritériumokkal, mint a margin -követelmények, a szállítási típus vagy a berendezések, a távolság, a cél, valamint a felszedő és kézbesítési ablakok. Ez a modul egy képzett előrejelzési modellre támaszkodik, amelyet az adattudomány és a gépi tanulási algoritmusok javítanak, amelyek az idő múlásával folyamatosan javulnak az előző ajánlatok eredményeinek beépítésével. Minél több adatot továbbítanak és megosztanak, annál pontosabbá válnak az algoritmusok idővel.

 

Az áruszállítási beszerzéstől a szállítási feldolgozásig, a dokk és az udvarkezelésig, valamint a fizetési ellenőrzésekig az AI által üzemeltetett fejlett digitális megoldások már ott vannak, hogy segítsék a logisztika konkrét kihívásait. A semleges platformon lévő adatközpontok értékes betekintést nyújtanak a logisztikai folyamatokba, a piaci fejleményekbe és a co2emissions -ba, míg a láthatósági eszközök biztosítják az ellátási láncok átláthatóságát. A kihívás az, hogy globális tudatosságot érjünk el az interoperabilitás előmozdításának szükségességéről az egyszerű összeköttetésen túl.

 

A műszaki kihívások leküzdésével, a szabványok meghatározásával és az adatok minőségének egyidejű javításával az iparág optimalizálhatja az ellátási lánc interoperabilitását. Ez lehetővé teszi az összes érdekelt fél számára, hogy koncentráljon a jelenlegi kulcsfontosságú feladatokra - áruk és gyártási anyagok szállítására -, és növeli az ügyfelek elégedettségét.