Kako brodari i prijevoznici optimiziraju svoj lanac opskrbe kapoklogom logistikom

Kako brodari i prijevoznici optimiziraju svoj lanac opskrbe kapoklogom logistikom

 

U prometnoj logistici, kako za brodare i za prijevoznike, resursi su konačni: uska grla zaposlenika, kašnjenja u dvorištu, vanjski utjecaji na planiranje ruta i nedostatak transparentne sile koje su svi uključeni u transportni lanac kako bi se u kratkom roku vratili. Dakle, kako brodari i nosači mogu dalje dokazati njihov lanac opskrbe? Philipp Pfister (na slici), potpredsjednik sektora naTransporeon, Trimble tvrtka, to istražuje dalje.

 

Kontinuirani pritisci lanca opskrbe

Pošteno je reći da je neizvjesnost norma kada je u pitanju rad u logistici. A mogućnost brzog prilagođavanja u hitnim situacijama postaje jedan od najvrjednijih trikova trgovine. Međutim, uz sve promjenjivu geopolitičku situaciju, katastrofe u okolišu, štrajkove i nestašice osoblja, tvrtke u transportnom lancu bit će prisiljene nastaviti mijenjati svoje planove u kratkom roku. Iako, kada se pojave poremećaji lanca opskrbe, možda će biti potrebno prikazati podatke u različitim načinima prijevoza i u različitim vremenskim zonama dodatnih radova i troškova i trošenja dragocjenog vremena.

 

Fragmentirani sustavi i mreže

Međutim, ključ za rješavanje poremećaja lanca opskrbe leži u digitalizaciji, nudeći vidljivost svih pošiljaka u stvarnom vremenu u svakom načinu prijevoza. Ali izolirana rješenja i dalje dominiraju u današnjem modernom lancu opskrbe, što znači da u fragmentiranom sustavu postizanje krajnjeg prozirnosti ili postizanja učinkovitosti vožnje ostaje izvan dosega.

 

Što više sustava u mreži moraju raditi jedni s drugima, to je teže razmjenjivati ​​informacije između sudionika. Velike heterogene mreže stoga zahtijevaju standarde koje različiti sustavi mogu prepoznati, protumačiti i obraditi - pravi izazov. Uzmite primjer telematike kao primjer. S desecima pružatelja usluga, svaki alat proizvodi veliku količinu podataka. Kada brodari ili špart rade s više teretnih kompanija, moraju se integrirati sustavi za analizu različitih izvora podataka.

Otporno, skalabilno i naprijed-razmišljanje leži u platformi za upravljanje prometom utemeljenoj na oblaku. Pametna objedinjena platforma može premostiti brodare, prijevoznike, šogore i trgovce, omogućujući im da se povežu po mnogim kanalima. Analizira dolazne podatke iz različitih izvora, pretvara ih u jedinstveni standard i stvara zajednički skup podataka u standardiziranom formatu.

 

Bolja interoperabilnost na pristaništu i dvorištu

Na primjer, s alatom za upravljanje pristaništem i dvorištima, tvrtke mogu bolje predvidjeti kada će doći opterećenja. U stvari, ono što se čini kao ad hoc kašnjenja, poput štrajkova ili prometnih gužvi, mogu biti dio skrivenih obrazaca koji se otkrivaju kada modeli umjetne inteligencije (AI) s vremenom analiziraju podatke.

Dakle, vodeći davatelj europske logističke usluge LKW Walter obrađuje više od 7, 000 ftl (puni teret kamiona) svaki dan prijevoz i knjige oko 25, 000 Vremenski slotovi tjedno usvojili su pametni pametnipristaništei alat za upravljanje dvorištima s ciljem pojednostavljenja procesa planiranja kompleksa za prometne partnere i vozače. Ova vidljivost poboljšala je cijeli lanac opskrbe za LKW Walter. Vozači sada mogu učinkovitije planirati svoje rute, uz poznavanje benzinskih postaja, područja usluga i sigurnim parkingom na putu. Štoviše, kada sve stranke - uključujući skladišta - surađuju, vremenski se utor mogu prilagoditi u stvarnom vremenu. Rani dolasci mogu uzeti utora kasnih i obrnuto. To ne samo da pojednostavljuje zadatke vozača, već i smanjuje dugo vremena čekanja, pomažući u rješavanju problema s nedostatkom vozača.

 

Kako AI i strojno učenje pružaju ruku pomoći

Integriranjem interoperabilnosti, analize podataka i korištenjem AI i strojnog učenja tvrtke mogu najučinkovitije koristiti svoje resurse, a sve ostaju na umu održivosti. Uvidi u stvarnom vremenu pomažu u uočavanju neučinkovitosti, tako da tvrtke mogu smanjiti prazne kilometre, osposobiti zaposlenike u ekološkoj vožnji i kombinirati transportne resurse na pametnije načine za smanjenje emisija. Čarolija se događa kada se to radi kolektivno i prijevoznici mogu pronaći opterećenja za povratna putovanja unutar platforme za upravljanje transportom, smanjujući te prazne putovanja.

Danas AI i ML igraju značajnu ulogu u nabavi i navodu: dok je neko vrijeme bilo posvećeno ručnim istraživanjima i ponudi stvaranja, postupak ponude spot područja sada se može automatizirati. Na primjer, tvrtkama koje koriste pametni alat za autonomnu ponudu omogućava davateljima prijevoza i logistike da prioritet daju prioritet ulaznim zahtjevima za prijevoz i isporučuju precizne cijene prijevoza kamiona na temelju predviđenih tržišnih cijena.

 

Citati se generiraju prema personaliziranim strategijama korisnika, s kriterijima kao što su zahtjevi za maržu, vrsta transporta ili oprema, udaljenost, odredište i prozori za preuzimanje i dostavu. Ovaj se modul oslanja na obučeni model predviđanja, poboljšan algoritmima znanosti i strojnog učenja, koji se s vremenom kontinuirano poboljšavaju uključivanjem rezultata prethodnih ponuda. Što se više podataka prenosi i dijeli, točniji su algoritmi s vremenom.

 

Od nabave tereta do prerade prometa, upravljanja pristaništima i dvorišta i revizije plaćanja, napredna digitalna rješenja koja pokreću AI već su tu kako bi se riješili određeni izazovi u logistici. Podaci na neutralnim platformama pružaju vrijedan uvid u logističke procese, razvoj tržišta i CO2emissions, dok alati za vidljivost osiguravaju transparentnost u lancima opskrbe. Izazov je postići globalnu svijest o potrebi promicanja interoperabilnosti izvan jednostavne povezanosti.

 

Prevladavanjem tehničkih izazova, postavljanjem standarda i poboljšanjem kvalitete podataka istovremeno, industrija može optimizirati interoperabilnost lanca opskrbe. To omogućava svim dionicima da se koncentriraju na ključne zadatke koji su pri ruci - prijevoz robe i proizvodnih materijala - i povećalo zadovoljstvo kupaca.