Πώς οι φορτωτές και οι μεταφορείς βελτιστοποιούν την αλυσίδα εφοδιασμού τους από την Kapoklog Logistics

Πώς οι φορτωτές και οι μεταφορείς βελτιστοποιούν την αλυσίδα εφοδιασμού τους από την Kapoklog Logistics

 

Στην εφοδιαστική των μεταφορών, τόσο για τους φορτωτές όσο και για τους μεταφορείς, οι πόροι είναι πεπερασμένοι: οι συμφόρηση των εργαζομένων, οι καθυστερήσεις στο ναυπηγείο, οι εξωτερικές επιρροές στον προγραμματισμό των διαδρομών και η έλλειψη διαφάνειας αναγκάζουν όλους όσους εμπλέκονται στην αλυσίδα μεταφορών για να αντιγράψουν σε σύντομο χρονικό διάστημα. Λοιπόν, πώς μπορούν οι φορτωτές και οι μεταφορείς να αποδείξουν την αλυσίδα εφοδιασμού τους περαιτέρω; Philipp Pfister (εικόνα), αντιπρόεδρος του τομέαΠτερυγίου, μια εταιρεία Trimble, διερευνά αυτό περαιτέρω.

 

Συνεχές πιέσεις της αλυσίδας εφοδιασμού

Είναι δίκαιο να πούμε ότι η αβεβαιότητα είναι ο κανόνας όταν πρόκειται να εργαστούμε στην εφοδιαστική. Και έχοντας τη δυνατότητα να προσαρμοστεί γρήγορα σε καταστάσεις έκτακτης ανάγκης γίνεται ένα από τα πιο πολύτιμα κόλπα του εμπορίου. Ωστόσο, με συνεχώς μεταβαλλόμενες γεωπολιτικές καταστάσεις, περιβαλλοντικές καταστροφές, απεργίες και ελλείψεις προσωπικού, οι επιχειρήσεις στην αλυσίδα μεταφορών θα αναγκαστούν να συνεχίσουν να τροποποιούν τα σχέδιά τους σε σύντομο χρονικό διάστημα. Παρόλο που προκύπτουν οι διαταραχές της αλυσίδας εφοδιασμού, μπορεί να είναι απαραίτητο να παρουσιαστούν δεδομένα σε διάφορους τρόπους μεταφοράς και σε διαφορετικές χρονικές ζώνες προστιθέμενες πρόσθετες εργασίες και κόστος και σπατάλη πολύτιμου χρόνου.

 

Κατακερματισμένα συστήματα και δίκτυα

Ωστόσο, το κλειδί για την επίλυση της διαταραχής της αλυσίδας εφοδιασμού έγκειται στην ψηφιοποίηση, προσφέροντας ορατότητα σε πραγματικό χρόνο όλων των αποστολών σε κάθε τρόπο μεταφοράς. Ωστόσο, οι απομονωμένες λύσεις εξακολουθούν να κυριαρχούν στη σημερινή σύγχρονη αλυσίδα εφοδιασμού, πράγμα που σημαίνει ότι σε ένα κατακερματισμένο σύστημα, η επίτευξη διαφάνειας από άκρο σε άκρο ή κέρδη απόδοσης οδήγησης παραμένει μακριά.

 

Όσο περισσότερα συστήματα στο δίκτυο πρέπει να λειτουργούν μεταξύ τους, τόσο πιο δύσκολο είναι να ανταλλάξουμε πληροφορίες μεταξύ των συμμετεχόντων. Τα μεγάλα ετερογενή δίκτυα απαιτούν επομένως πρότυπα που μπορούν να αναγνωριστούν, να ερμηνευθούν και να επεξεργαστούν από διαφορετικά συστήματα - μια πραγματική πρόκληση. Πάρτε τα συστήματα τηλεματικής ως παράδειγμα. Με δεκάδες παρόχους, κάθε εργαλείο παράγει μεγάλο όγκο δεδομένων. Όταν οι φορτωτές ή οι μεταφορείς εργάζονται με πολλαπλές εταιρείες εμπορευμάτων, πρέπει να ενσωματωθούν συστήματα για την ανάλυση διαφορετικών πηγών δεδομένων.

Μια ανθεκτική, κλιμακωτή και προοδευτική λύση βρίσκεται σε μια πλατφόρμα διαχείρισης μεταφορών που βασίζεται σε σύννεφο. Μια έξυπνη ενοποιημένη πλατφόρμα μπορεί να γεφυρώσει τους φορτωτές, τους μεταφορείς, τους μεταφορείς και τους λιανοπωλητές, επιτρέποντάς τους να συνδεθούν σε πολλά κανάλια. Αναλύει τα εισερχόμενα δεδομένα από διάφορες πηγές, τα μετατρέπει σε ένα ενοποιημένο πρότυπο και δημιουργεί μια κοινή ομάδα δεδομένων σε τυποποιημένη μορφή.

 

Καλύτερη διαλειτουργικότητα στην αποβάθρα και την αυλή

Για παράδειγμα, με ένα εργαλείο διαχείρισης αποβάθρας και ναυπηγείου, οι επιχειρήσεις μπορούν να προβλέψουν καλύτερα πότε θα φτάσουν τα φορτία. Στην πραγματικότητα, αυτό που φαίνεται ως ad hoc καθυστερήσεις, όπως απεργίες ή κυκλοφοριακή συμφόρηση, μπορεί να είναι μέρος των κρυμμένων μοτίβων που αποκαλύπτονται όταν τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης (AI) αναλύουν τα δεδομένα με την πάροδο του χρόνου.

Έτσι, ο κορυφαίος ευρωπαϊκός πάροχος υπηρεσιών LKW Walter χειρίζεται πάνω από 7, 000 ftl (φορτίο φορτηγού) μεταφέρει κάθε μέρα και βιβλία περίπου 25, 000 slots time ανά εβδομάδα υιοθέτησε ένα έξυπνο smartπροκυμαίακαι το εργαλείο διαχείρισης ναυπηγείων με στόχο την απλούστευση της πολύπλοκης διαδικασίας σχεδιασμού για τους εταίρους και τους οδηγούς των μεταφορών. Αυτή η ορατότητα ενίσχυσε ολόκληρη την αλυσίδα εφοδιασμού για το LKW Walter. Οι οδηγοί μπορούν τώρα να σχεδιάσουν τις διαδρομές τους πιο αποτελεσματικά, με γνώση των βενζινοκίνητων σταθμών, των περιοχών εξυπηρέτησης και του ασφαλούς χώρου στάθμευσης στην πορεία. Επιπλέον, όταν όλα τα μέρη - συμπεριλαμβανομένων των αποθηκών - συνεργασίες, οι χρονικές υποδοχές μπορούν να προσαρμοστούν σε πραγματικό χρόνο. Οι πρώιμες αφίξεις μπορούν να πάρουν τις υποδοχές των καθυστερημένων και αντίστροφα. Αυτό όχι μόνο απλοποιεί τα καθήκοντα των οδηγών αλλά και μειώνει τους μεγάλους χρόνους αναμονής, συμβάλλοντας στην αντιμετώπιση του προβλήματος έλλειψης οδηγών.

 

Πώς η AI και η μηχανική μάθηση δίνουν ένα χέρι βοήθειας

Με την ενσωμάτωση της διαλειτουργικότητας, της ανάλυσης δεδομένων και τη χρήση της AI και της μηχανικής μάθησης, οι εταιρείες μπορούν να κάνουν την πιο αποτελεσματική χρήση των πόρων της, ενώ παράλληλα να παραμένουν επίγνωση της βιωσιμότητας. Οι ιδέες σε πραγματικό χρόνο βοηθούν την εντοπισμό αναποτελεσματικότητας, έτσι ώστε οι εταιρείες να μπορούν να μειώσουν τα κενά μίλια, να εκπαιδεύσουν τους υπαλλήλους στην οδήγηση φιλική προς το περιβάλλον και να συνδυάσουν τους πόρους μεταφοράς με πιο έξυπνους τρόπους για να μειώσουν τις εκπομπές. Η μαγεία συμβαίνει όταν αυτό γίνεται συλλογικά και οι μεταφορείς μπορούν να βρουν φορτία για ταξίδια επιστροφής στην πλατφόρμα διαχείρισης μεταφορών, μειώνοντας αυτά τα κενά ταξίδια.

Σήμερα, οι AI και ML διαδραματίζουν σημαντικό ρόλο στην προμήθεια και την προσφορά: ενώ ένα σημαντικό χρονικό διάστημα ήταν κάποτε αφιερωμένο στη χειρωνακτική έρευνα και να προσφέρει δημιουργία, η διαδικασία προσφοράς της περιοχής μπορεί τώρα να αυτοματοποιηθεί. Για παράδειγμα, οι εταιρείες που χρησιμοποιούν ένα έξυπνο αυτόνομο εργαλείο εισαγωγής επιτρέπουν στους παρόχους μεταφοράς και εφοδιαστικής να δώσουν προτεραιότητα στις εισερχόμενες αιτήσεις μεταφοράς και να παρέχουν ακριβείς τιμές μεταφοράς φορτηγών με βάση τις προβλεπόμενες τιμές αγοράς.

 

Τα αποσπάσματα δημιουργούνται σύμφωνα με τις εξατομικευμένες στρατηγικές των χρηστών, με κριτήρια όπως οι απαιτήσεις περιθωρίου, ο τύπος μεταφοράς ή ο εξοπλισμός, η απόσταση, ο προορισμός και τα παράθυρα παραλαβής και παράδοσης. Αυτή η ενότητα βασίζεται σε ένα εκπαιδευμένο μοντέλο πρόβλεψης, που ενισχύεται από τους αλγόριθμους της επιστήμης των δεδομένων και της μηχανικής μάθησης, οι οποίοι συνεχώς βελτιώνονται με την πάροδο του χρόνου ενσωματώνοντας τα αποτελέσματα προηγούμενων προσφορών. Όσο περισσότερα δεδομένα μεταδίδονται και μοιράζονται, τόσο πιο ακριβείς είναι οι αλγόριθμοι με την πάροδο του χρόνου.

 

Από την προμήθεια εμπορευμάτων έως τη μεταφορά μεταφορών, τη διαχείριση αποβάθρας και ναυπηγείων και τους ελέγχους πληρωμών, οι προηγμένες ψηφιακές λύσεις που υποστηρίζονται από την AI είναι ήδη εκεί για να βοηθήσουν στην επίλυση συγκεκριμένων προκλήσεων στην εφοδιαστική. Οι κόμβοι δεδομένων σε ουδέτερες πλατφόρμες παρέχουν πολύτιμες γνώσεις σχετικά με τις διαδικασίες εφοδιαστικής, τις εξελίξεις στην αγορά και τις συνεννόιες, ενώ τα εργαλεία ορατότητας εξασφαλίζουν τη διαφάνεια στις αλυσίδες εφοδιασμού. Η πρόκληση είναι να επιτευχθεί μια παγκόσμια συνειδητοποίηση της ανάγκης προώθησης της διαλειτουργικότητας πέρα ​​από την απλή συνδεσιμότητα.

 

Με την υπέρβαση των τεχνικών προκλήσεων, τον καθορισμό των προτύπων και την ενίσχυση της ποιότητας των δεδομένων ταυτόχρονα, η βιομηχανία μπορεί να βελτιστοποιήσει τη διαλειτουργικότητα της αλυσίδας εφοδιασμού. Αυτό επιτρέπει σε όλους τους ενδιαφερόμενους να επικεντρωθούν στα βασικά καθήκοντα - μεταφέροντας τα αγαθά και τα υλικά παραγωγής - και να αυξήσουν την ικανοποίηση των πελατών.