Kuidas saatjad ja kandjad optimeerivad oma tarneahelat Kapoklogi logistika abil
Kuidas saatjad ja kandjad optimeerivad oma tarneahelat Kapoklogi logistika abil
Transpordi logistikas on nii saatjate kui ka vedajate jaoks ressursid piiratud: töötajate kitsaskohad, hoovis viivitused, välised mõjud marsruudi kavandamisel ja läbipaistvuse jõudude puudumine, et kõik transpordiahelas osalevad, et korristada lühikese etteteatamisega. Niisiis, kuidas saavad saatjad ja kandjad oma tarneahelat veelgi rohkem tõestada? Philipp Pfister (pildil), sektori asepresident aadressilTransporeon, Trimble'i ettevõte uurib seda edasi.
Pidev tarneahela rõhk
On õiglane öelda, et logistikas töötamisel on ebakindlus norm. Ja hädaolukordades kiire kohanemise võimalus on muutumas kaubanduse üheks kõige väärtuslikumaks nipid. Kuid muutuvate geopoliitiliste olukordade, keskkonnakatastroofide, streikide ja personalipuuduse korral on transpordiahela ettevõtted sunnitud oma plaanide muutmist lühikese etteteatamisega jätkama. Ehkki tarneahela häirete ilmnemisel võib osutuda vajalikuks näidata andmeid erinevates transpordiliikides ja erinevates ajavööndites-lisab lisatööd ja kulusid ning raisata väärtuslikku aega.
Killustatud süsteemid ja võrgud
Tarneahela häirete lahendamise võti seisneb aga digiteerimises, pakkudes kõigi saadetiste reaalajas nähtavust igas transpordirežiimis. Kuid tänapäevases tarneahelas domineerivad endiselt isoleeritud lahendused, mis tähendab, et killustatud süsteemis jääb otsast lõpuni läbipaistvuse või sõiduefektiivsuse kasvu saavutamine kättesaamatuks.
Mida rohkem süsteeme võrgus peab üksteisega töötama, seda keerulisem on osalejate vahelist teavet vahetada. Suured heterogeensed võrgud vajavad seetõttu standardeid, mida saab erinevate süsteemide abil ära tunda, tõlgendada ja töödelda - see on tõeline väljakutse. Võtke näitena telemaatikasüsteeme. Kümnete pakkujatega toodab iga tööriist suure hulga andmeid. Kui saatjad või ekspediitoritega töötavad mitme kaubaveoettevõttega, tuleb integreerida erinevate andmeallikate analüüsimise süsteemid.
Vastupidav, skaleeritav ja tulevikku suunatud lahendus seisneb pilvepõhises transpordihaldusplatvormis. Nutikas ühtne platvorm võib sildasid saatjaid, vedajaid, ekspediitreid ja jaemüüjaid, võimaldades neil ühenduse luua paljudes kanalites. See analüüsib sissetulevaid andmeid erinevatest allikatest, teisendab need ühtseks standardis ja loob ühise andmete kogumi standardiseeritud vormingus.
Parem koostalitlusvõime dokis ja hoovis
Näiteks doki ja õuehaldusvahendi abil saavad ettevõtted paremini ennustada, millal koormused saabuvad. Tegelikult võib see, mis näib ad hoc viivitustena, näiteks streigid või liiklusummikud, olla osa varjatud mustritest, mis ilmnevad siis, kui tehisintellekti (AI) mudelid analüüsivad andmeid aja jooksul.
Seega käitleb juhtiv Euroopa logistikateenuse pakkuja LKW Walter üle 7, 000 ftl (täisveokite koormus) iga päev ja raamatud umbes 25, 000 ajapilud nädalas võttis nutidokkja õuehaldusvahend, mille eesmärk on lihtsustada transpordipartnerite ja autojuhtide kavandamisprotsessi. See nähtavus suurendas kogu LKW Walteri tarneahelat. Autojuhid saavad nüüd oma marsruute tõhusamalt planeerida, teadmistega bensiinijaamade, teeninduspiirkondade ja turvalise parkimise kohta. Veelgi enam, kui kõik osapooled - sealhulgas ladud - teevad koostööd, saab ajapilusid reaalajas reguleerida. Varased saabujad võivad võtta hilinejate pesasid ja vastupidi. See mitte ainult ei lihtsusta autojuhtide ülesandeid, vaid vähendab ka pikki ooteaega, aidates lahendada juhi puuduse probleemiga.
Kuidas AI ja masinõpe abikäe annavad
Integreerides koostalitlusvõime, andmete analüüsi ning kasutades AI ja masinõpet, saavad ettevõtted oma ressursse kõige tõhusamalt kasutada, pidades silmas jätkusuutlikkust. Reaalajas teadmised aitavad ebatõhusust märgata, et ettevõtted saaksid vähendada tühje miili, koolitada töötajaid keskkonnasõbralikus juhtimises ja ühendada transpordiressursid nutikamatel viisidel heitkoguste vähendamiseks. Maagia juhtub siis, kui seda tehakse ühiselt ja vedajad leiavad transpordihaldusplatvormil tagasisõidureiside jaoks koormusi, vähendades neid tühje reise.
Täna mängivad AI ja ML olulist rolli hanketes ja tsitaatides: samas kui märkimisväärne aeg oli kunagi pühendatud käsitsi uurimistööle ja pakkumise loomisele, saab Spot -ala pakkumise protsessi nüüd automatiseerida. Näiteks võimaldavad ettevõtted, kes kasutavad nutikat autonoomset hinnapakkumist, transpordi- ja logistikateenuse pakkujatel tähtsustada sissetulevaid transporditaotlusi ja pakkuda prognoositavate turuhindade põhjal täpset kohapealset veoautode transpordihinda.
Tsitaadid genereeritakse vastavalt kasutajate isikupärastatud strateegiatele, sellised kriteeriumid nagu marginaalide nõuded, transpordi tüüp või seadmed, vahemaa, sihtkoht ning pikap ja tarneakended. See moodul tugineb koolitatud prognoosimismudelile, mida täiendavad andmeteaduste ja masinõppe algoritmid, mis aja jooksul pidevalt paranevad, hõlmates varasemate pakkumiste tulemusi. Mida rohkem andmeid edastatakse ja jagatakse, seda täpsemaks muutuvad algoritmid aja jooksul.
Alates kauba hankimisest kuni transpordi töötlemise, dokkide ja õuehalduse ning makseaudititeni on AI toiteallikate täiustatud digitaalsed lahendused juba olemas, et aidata lahendada logistikas konkreetseid väljakutseid. Neutraalsetel platvormidel olevad andmekeskused pakuvad väärtuslikku teavet logistikaprotsesside, turuarengute ja süsinikdioksiidi emissioonide kohta, samal ajal kui nähtavusvahendid tagavad tarneahelate läbipaistvuse. Väljakutse on saavutada globaalne teadlikkus vajadusest edendada koostalitlusvõimet väljaspool lihtsaid ühenduvust.
Ületades tehnilisi väljakutseid, seades standardeid ja suurendades andmete kvaliteeti üheaegselt, saab tööstus optimeerida tarneahela koostalitlusvõime. See võimaldab kõigil sidusrühmadel keskenduda käepärastele võtmeülesannetele - kaupade ja tootmismaterjalide vedamisele - ning suurendada klientide rahulolu.
