كيف تعمل الشاحنين وناقلات على تحسين سلسلة التوريد الخاصة بهم من قبل Kapoklog Logistics
كيف تعمل الشاحنين وناقلات على تحسين سلسلة التوريد الخاصة بهم من قبل Kapoklog Logistics
في مجال النقل اللوجستي ، بالنسبة لكل من الشاحنين وناقلات شركات النقل ، تكون الموارد محدودة: اختناقات الموظفين ، والتأخير في الفناء ، والتأثيرات الخارجية على تخطيط الطريق ونقص الشفافية التي تجبر جميع المشاركين في سلسلة النقل إلى إعادة التوليد في إشعار قصير. لذا ، كيف يمكن للشاحنين وناقلات الناقلين إثبات سلسلة التوريد الخاصة بهم؟ فيليب بفيستر (في الصورة) ، نائب رئيس القطاع فيTransporeon، شركة Trimble ، تستكشف هذا أبعد من ذلك.
ضغوط سلسلة التوريد المستمرة
من العدل أن نقول إن عدم اليقين هو القاعدة عندما يتعلق الأمر بالعمل في الخدمات اللوجستية. وأصبحت القدرة على التكيف بسرعة في حالات الطوارئ واحدة من أكثر الحيل قيمة في التجارة. ومع ذلك ، مع تغيير المواقف الجيوسياسية المتغيرة باستمرار ، والكوارث البيئية ، والضربات ، ونقص الموظفين ، ستضطر الشركات في سلسلة النقل إلى مواصلة تعديل خططها في إشعار قصير. على الرغم من حدوث اضطرابات سلسلة التوريد ، فقد يكون من الضروري إظهار البيانات عبر مختلف وسائل النقل ، وفي مختلف المناطق الزمنية التي تتمثل في زيادة التكاليف والتكاليف وإهدار الوقت الثمين.
أنظمة وشبكات مجزأة
ومع ذلك ، فإن مفتاح حل تعطيل سلسلة التوريد يكمن في الرقمنة ، مما يوفر رؤية في الوقت الحقيقي لجميع الشحنات عبر كل طريقة من النقل. لكن الحلول المعزولة لا تزال تهيمن على سلسلة التوريد الحديثة اليوم ، مما يعني أنه في نظام مجزأ ، لا يزال تحقيق الشفافية الشاملة أو كفاءة القيادة بعيدة المنال.
كلما زاد عدد الأنظمة في الشبكة مع بعضها البعض ، زاد صعوبة تبادل المعلومات بين المشاركين. لذلك تتطلب الشبكات الكبيرة غير المتجانسة معايير يمكن الاعتراف بها وتفسيرها ومعالجتها بواسطة أنظمة مختلفة - تحد حقيقي. خذ أنظمة Telematics كمثال. مع العشرات من مقدمي الخدمات ، تنتج كل أداة حجمًا كبيرًا من البيانات. عندما يعمل الشاحنون أو المهاجمون مع شركات شحن متعددة ، يجب دمج أنظمة تحليل مصادر البيانات المختلفة.
يكمن الحل المرن والقابل للتطوير والتفكير إلى الأمام في منصة إدارة النقل المستندة إلى مجموعة النظراء. يمكن للمنصة الموحدة الذكية سد الشاحنين ، شركات النقل ، المداولين ، وتجار التجزئة ، مما يسمح لهم بالاتصال عبر العديد من القنوات. إنه يحلل البيانات الواردة من مصادر مختلفة ، ويحولها إلى معيار موحد ، ويقوم بإنشاء مجموعة مشتركة من البيانات بتنسيق موحد.
أفضل قابلية للتشغيل البيني في قفص الاتهام والساحة
على سبيل المثال ، باستخدام أداة إدارة الرصيف والفناء ، يمكن للشركات التنبؤ بشكل أفضل بموعد وصول الأحمال. في الواقع ، قد يكون ما يبدو أنه تأخير مخصص ، مثل الإضرابات أو الاختناقات المرورية ، جزءًا من الأنماط الخفية التي يتم الكشف عنها عند تحليل نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) البيانات بمرور الوقت.
وبالتالي ، فإن مزود خدمة الخدمات اللوجستية الأوروبية الرائدة LKW Walter يتعامل مع أكثر من 7 ، 000 ftl (تحميل الشاحنة الكامل) ينقل كل يوم ويكتب حوالي 25 ، 000 تم تبني فتحات الوقت في الأسبوعقفص الاتهاموأداة إدارة الفناء بهدف تبسيط عملية التخطيط المركب لشركاء النقل والسائقين. عززت هذه الرؤية سلسلة التوريد بأكملها لـ LKW Walter. يمكن للسائقين الآن تخطيط طرقهم بشكل أكثر فعالية ، مع معرفة محطات البنزين ، ومناطق الخدمة ، ومواقف آمنة على طول الطريق. علاوة على ذلك ، عندما يتعاون جميع الأطراف - بما في ذلك المستودعات - ، يمكن تعديل فتحات الوقت في الوقت الفعلي. يمكن للوافدين الأوائل أن يأخذوا فتحات اللاتكومرات ، والعكس صحيح. هذا لا يبسط مهام السائقين فحسب ، بل يقلل أيضًا من أوقات الانتظار الطويلة ، مما يساعد على معالجة مشكلة نقص السائق.
كيف تضفي الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يد المساعدة
من خلال دمج قابلية التشغيل البيني ، وتحليل البيانات ، واستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يمكن للشركات الاستفادة الأكثر فعالية لمواردها ، كل ذلك مع الحفاظ على إدراك الاستدامة. تساعد الرؤى في الوقت الفعلي في اكتشاف أوجه القصور ، بحيث يمكن للشركات تقليل الأميال الفارغة ، وتدريب الموظفين على القيادة الصديقة للبيئة ، وتجمع بين موارد النقل بطرق أكثر ذكاءً لخفض الانبعاثات. يحدث السحر عندما يتم ذلك بشكل جماعي ويمكن أن تجد شركات النقل أحمالًا لرحلات الإرجاع داخل منصة إدارة النقل ، مما يقلل من تلك الرحلات الفارغة.
اليوم ، تلعب الذكاء الاصطناعي و ML دورًا مهمًا في المشتريات والاقتباس: في حين تم تخصيص وقت كبير مرة واحدة للبحث اليدوي وإنشاء تقديم ، يمكن الآن أن تكون عملية عرض المنطقة الفورية تلقائيًا. على سبيل المثال ، تتيح الشركات التي تستخدم أداة اقتباس ذاتية الحكم الذكية مقدمي النقل والخدمات اللوجستية إعطاء الأولوية لطلبات النقل الواردة وتقديم تسعير دقيق للنقل الفوري على أساس أسعار السوق المتوقعة.
يتم إنشاء عروض الأسعار وفقًا للاستراتيجيات الشخصية للمستخدمين ، مع معايير مثل متطلبات الهامش ونوع النقل أو المعدات والمسافة والوجهة ونوافذ الاستلام والتسليم. تعتمد هذه الوحدة على نموذج تنبؤ مدرب ، ويعززه خوارزميات علوم البيانات والتعلم الآلي ، والتي تتحسن باستمرار بمرور الوقت من خلال دمج نتائج العروض السابقة. كلما تم إرسال المزيد من البيانات ومشاركتها ، أصبحت الخوارزميات أكثر دقة مع مرور الوقت.
من شراء الشحن إلى معالجة النقل ، وإدارة الرصيف والفناء ، ومراجعات الدفع ، هناك حلول رقمية متقدمة مدعومة من الذكاء الاصطناعى بالفعل للمساعدة في حل التحديات المحددة في الخدمات اللوجستية. توفر مراكز البيانات على المنصات المحايدة رؤى قيمة في العمليات اللوجستية وتطورات السوق و CO2Emissions ، في حين تضمن أدوات الرؤية الشفافية في سلاسل التوريد. يكمن التحدي في تحقيق وعي عالمي بالحاجة إلى تعزيز قابلية التشغيل البيني إلى ما وراء الاتصال البسيط.
من خلال التغلب على التحديات التقنية ، وتحديد المعايير ، وتعزيز جودة البيانات في وقت واحد ، يمكن للصناعة تحسين قابلية التشغيل البيني لسلسلة التوريد. وهذا يمكّن جميع أصحاب المصلحة من التركيز على المهام الرئيسية في متناول اليد - نقل البضائع ومواد الإنتاج - وزيادة رضا العملاء.
