Kas sa maksimeerid oma veokiteenusega tõhusust?

Tehnoloogia kasutamine veokiteenuste optimeerimiseks

Digitaalsed veokiplatvormid ja nende mõju globaalsele logistikatõhususele

Frachtplatvormid on muutmas kaupade liikumist piiride vahel, kuna need koondavad endasse kõik eraldi osad, nagu vedajate valimine, dokumentatsiooni haldamine ja maksmine. McKinsey 2023. aastal tehtud uuring leidis huvitava tulemuse: ettevõtted, mis hakkasid neid digitaalseid tööriistu kasutama, vähendasid pakkumisest broneerimiseni kuluvat aega peaaegu kolmveerandiks, kui nad suutsid hetkekohta hinnasid võrrelda ja tolliprotseduurid automaatselt lahendada. Kui ettevõtted koondavad oma hajusad tarnekettade andmed ühte kohta, saavad nad tegelikult näha, mis toimub just nüüd – kui palju ruumi on saadaval ja millised reeglid kus kehtivad. See toimib üle 150 erineva riigi maailmas. Tulemus? Kiiremad otsused ja parem reageerimine keerulistes rahvusvahelistes veotingimustes.

Reaalajas jälgimine IoT abil operatsioonijuhtimise parandamiseks

Asjade interneti andurid annavad ettevõtetele palju parema ülevaate sellest, mis toimub saatmiste ajal. Eelmise aasta LogTech Insightsi andmetel nägid umbes kolmeveerandi logistikasektori osakondi probleemide paremat lahendamist, kui nad alustasid temperatuuri ja niiskuse jälgimist transpordi vältel. Kui geopiirde teated toimivad koos nende nutikate hooldussüsteemidega, saavad ladu juhid tegelikult asju parandada enne, kui need muutuvad katastroofideks. Mõelge laevadele, mis jäävad sadamatesse kinni kauemaks kui plaanitud, või jahutitele, mis katkevad liikumise keskel – see võib rikkuda toorest toitu või kahjustada kallist tehnikavarustust. Lõppkokkuvõttes vähendavad need jälgimisvahendid kaotatud lasti hulka ja muudavad kohaletoimetamised usaldusväärsemaks, samal ajal kui vajavad vähem personali poolt otsest järelevalvet.

AI-põhine otsustamine dünaamilistes veo-keskkondades

Masinõppe mudelid toodavad suurepäraselt toime kõigi tüüpi muutuvate teguritega, eriti kui on tegemist ennustamatute asjade nagu halb ilm, mis mõjutab laevateid, või kütuse hindade ootamatud hüpped. Intermodal Technology 2024. aasta uuringust selgub, et laevad, mis kasutasid AI-d marsruutide planeerimiseks, kogesid eelmisel aastal umbes 18% vähem viivitusi. Need nutikad süsteemid muudavad pidevalt kargomahu suunda, kaalutades vedajate hinda ja kliendi ootusi nende kättetoimetamise suhtes. Selline paindlikkus oli eriti oluline 2024. aastal, kui Panama kanalil olid transiitprobleemid. Kuna olukord muutub igapäevaselt aina ebastabiilsemaks, leiavad ettevõtted, et AI suudab kiiresti läbi arvutada erinevaid stsenaariume ja pakkuda parimaid lahendusi. Mõned logistikahaldurid ütlevad mulle isegi, et nad ei saaks ilma selle ennustavate võimekusteta enam toimida.

Automaatika ja inimese järelevalve tasakaalustamine kaasaegses veokite haldamises

DHL 2024. aasta rapori kohaselt tehakse tänapäeval umbes 83 protsenti regulaarsetest ülesannetest, nagu arvete kontrollimine, automaatselt. See tähendab, et inimesed saavad keskenduda suurematel asjadel, mitte segada ennast dokumentatsiooniga. Parimad ettevõtted on segatud meeskonnad, kus nutikad masinad mõtlevad välja, millised saatmise meetodid sobivad erinevates olukordades kõige paremini, kuid reaalsed inimesed hoolitsevad ikkagi keeruliste läbirääkimiste eest, kui sadamates on palju tööd. Näiteks nägid keemiatööstuse ettevõtted, et nende ülebroneerimise probleemid vähenesid eelmisel kvandril peaaegu poole võrra tänu sellele meeskonnatöö lähenemisele. Kui tehnoloogia kohtub kogemusega, siis see muudab tõesti erinevust, hoides operatsioone sujuvalt käimas, isegi kui turuolud muutuvad kogu aeg.

Andmeanalüütika nutikamate rahvusvaheliste saatmise otsuste tegemiseks

Kuidas andmetele toetuvad teadmised parandavad ennustavust täpsust logistikas

Tänu ennustavanalüütikale saavad veotagajad nüüd probleeme tuvastada juba enne nende tekkimist. Ühe eelmisel aastal avaldatud raporti kohaselt paraneb ettevõtete hinnangud laevandusviivituste kohta umbes 34 protsenti, kui nad analüüsivad varasemaid transporditrende koos praeguse teabega, näiteks ilmastikuolude ja sadamate ummikute kohta. Need masinõppe süsteemid töötlevad tohutuid andmehulki, sealhulgas konteinerite saadavust ja tollipuhastuse kestust, ning aitavad tuvastada riskipiirkondi juba enne, kui need muutuvad suurteks probleemideks. Näiteks AI-põhise logistikatarkvara abil saavad kolmandate osapoolte logistikafirmad muuta saatmise marsruuti peaaegu kaks täielikku päeva enne võimalikku viivitust, vähendades sellega kallite mahapidamistasude taseme ligikaudu 20%. Liikumine lihtsast reageerimisest probleemidele üle plaanimise poole teeb kogu tarneketi paindlikumaks ja aja jooksul tugevdab klientidega loodavaid suhteid.

Nõudluse ennustamine ja marsruudioptimeerimine täiustatud analüütika abil

Sofistikeeritud analüütikatööriistad optimeerivad kahte kättuveduefektiivsuse olulist tegurit:

Integreerides ERP ja IoT andmeid, võimaldavad vedajad võimsuse ühtsustamist hooajaliste nõudluse tipenditega, vähendades tühjade konteinerite liigutamist 28%. AI-põhised transpordihalduse süsteemid arvutavad optimaalse lasti 22% kiiremini kui käsitsi, samal ajal kui kaalutakse CO2 emissioone kättetoimetamise tähtaegade vastu, võimaldades targemaid kompromisse kulude, kiiruse ja jätkusuutlikkuse vahel.

Juhtumiuuring: saavutatud 27% vähenemine transiitiajaga ennustavate mudelite abil

Üks maailma suurimaid kaubandusketteid õnnestus vähendada neid ärritavaid ookeanivedude viivitusi, koostades üsna targad ennustusmudelid sadamate ummikute kohta. Nad analüüsisid peaaegu 18 kuu andmeid laevade tegelikest viibimisaegade kohta Aasia peamistes sadamates. Nende analüüs näitas kindlaid väljumisajahetki, mis aitasid neil vältida umbes 83% varasematest viivitustest, mida põhjustasid täidetud dokid. Tulemused olid muljetavad. Kaup, mis varem liikus Šanghaist Rotterdamisse keskmiselt 38 päeva jooksul, kulgeb nüüd sama teekonna läbi keskmiselt 28 päevaga. Samas jäid nende kohaletoimetused siiski enamasti ajakohaseks, saavutades 99,2% taseme õigeaegsete saatmete osas. Selle näide näitab, kui võimas võib olla hea andmeanalüüs, muutes seda, mis võib tunduda abstraktsete parandustena, reaalseteks raha kokkuhoiukseks ja paremaks kliendikindlustuseks globaalselt toimivate ettevõtete jaoks.

Reaalajas nähtavus: Läbipaistvuse tõhustamine kogu tarnimisahelas

Lõpust lõpuni kättetoimetuse jälgimine, et parandada kliendi usaldust ja koostööd

Tänapäevased transpordihalduse süsteemid (TMS) annavad ettevõtetele täieliku ülevaate kõigist toimetustest, mis toimuvad kaubavedu käigus, alates hetkest, kui kaup lahkub ladust, kuni see jõuab lõpp-punkti. Viimase logistikaseiresse 2024. aastal tehtud uuringu kohaselt võimaldavad kaasaegsed TMS platvormid ettevõtetele jälgida konteinerit ööpäevaringselt ning saata automaatseid hoiatusi, kui tekib probleem laevandusjaamades või piiridel. Neile vedajatele, kes rakendavad selliseid jälgimissüsteeme, väheneb kliendi küsimiste arv umbes 38%, kuna saadetise saab ise jälgida, kus asub nende kaup ja kaudselt hinnata kättetoimetuse aega veebipõhaste portaalide kaudu. Selline läbipaistvus on tänapäeval juba peaaegu kohustuslikud nõuded konkureerivas transporditööstuses.

Digitaalplatvormid, mis võimaldavad sujuvat reaalajas logistikaseiresid

Pilveteenuses töötavad veokiteenuse platvormid koguvad teavet erinevatest allikatest, sealhulgas IoT-sensoritest, vedajate rakendusliidestest ja isegi sadamavalitsuste andmetest ühte keskkonda. Sellise seadistuse abil saavad ettevõtted jälgida näiteks ravimeid, mille transpordil on vajalik hoida kindlat temperatuuri külmiklaevadega, samal ajal kui nad jälgivad kiirete autode osi, mida tarnitakse lennuki abil. Kõik kuvatakse ühel ekraanil hõlpsaks vaatamiseks. Töötu käibivuse värskenduste kaotamine võimaldab tollibrokeritel eelnevasti laadimise vabastamist tänu reaalajas kättasaadavatele lastiandmetele. Samal ajal saavad ladu töötajad planeerida oma tööjõu täpse ajakavaga, mis on rahvusvahelise laevanduse puhul vähendanud kallid ladustamistasusid umbes poole võrra.

Strateegiliste võrgustike loomine: vedajate partnerlused ja mitmetoodilahendused

Usaldusväärsuse ja mahutavuse tugevdamine strateegiliste vedajate koostöö kaudu

Logistikafirmad, kes koostööd teevad vähemalt viie hoolikalt valitud vedajaga, saavutavad kohaletoimetamise tähtaegu umbes 18% sagedamini, nagu näitab 2024. aasta Global Freight Benchmarki uusim raport. Peamine eelis seisneb selles, et transpordipartnerite suhtes ei pandud kõiki mune ühte korvi. Kui ettevõtted jaotavad oma äri mitmele vedajale, saavad nad paremat tugelust hulgihindade kokkulepete sõlmimisel. Näeme ka midagi huvitavat, mis puudutab pikaajalisi lepinguid saatjate ning raudtee- või laevandusfirma vahel. Tänapäeval on paljudesse neist lepingutest juba sisse ehitatud reaalajas aeglotside kinnitamine. See tähendab, et ettevõtted saavad tihedamate perioodide ajal toiminguid suurendada, ilma et neid tabaks ootamatu hinna tõus, mis muudab planeerimise palju lihtsamaks kõigile seotud osapooltele tarnekettas.

Kaupade liikumise optimeerimine integreeritud mitmemoodilise transpordiga

Kui ettevõtted ühendavad pikemate vahemete jaoks raudteetranspordi tõhusust ja viimasele miilile veokite paindlikkust, võivad nad oma kättesäästu kärpida keskmiselt umbes 23%, nagu näitas Gartneri eelmise aasta uuring. Pikkusega üle 500 miili on raudteetransport tegelikult veidi rohkem kui kaks korda odavam kui veokite kasutamine üksinda. Tänapäevastes mitmeliikmelistes transpordisüsteemides, kus last vahetatakse erinevate transpordivahendite vahel, on automaatika muutnud ka protsessi palju kiiremaks. Seismisaeg on vähenenud ligikaudu 41% alates käsitsi lastimise ja laadimise protsessidest. Võttes arvesse hiljutisi andmeid Põhja-Ameerika piirkonnast, otsib nüüd ligikaudu 7 von 10 lastejagate seas aktsepti transportijat, kes pakuvad koos raudteetransporti ja teedetransporti. See suund näitab, kuidas ettevõtted soovivad üha rohkem transpordilahendusi, mis töötavad sujuvalt läbi erinevate süsteemide, samuti kulude kontrolli hoidmises.

Uus trend: Mitmeliikmeliste veokiteenuste tõus 2024. aastal

Mullu kvandris hüppas erinevate transpordivahenditega veetav kaubavedu 19 protsenti võrra. Ettevõtted otsivad üha rohkem võimalusi kulude vähendamiseks ja samaaegselt keskkonnasäästlikumaks muutmiseks. Raudteel ja veokiga transpordi kombinatsioon hõlmab nüüd umbes 58 protsenti riigis veetavast kaubast. See lähenemine vähendab diislikütuse kasutamist märgatavalt – iga miljoni tonn-miili puhul säästetakse tegelikult umbes 12 000 galooni. Sellise meetodi kasutuselevõtjad säästavad mitte ainult raha, vaid jõuavad ka ette kommertskaubavedu reguleerivate uue EPA reeglitega, mis nõuavad enne dekaadi lõppu emissioonide vähendamist 30 protsenti. Paljude logistikafirmade jaoks on siirdumine intermodaalsete lahenduste poole mõistlik nii keskkonnakui majanduslikul tasandil.

Kulude vähenemise strateegiad globaalses kaubavedus, teenusekvaliteedi ohverdamisel

Marsruutide optimeerimine ja lasti konsolideerimine logistikakulude vähendamiseks

Nutikas marsruutide kavandamine koos laadimiste konsolideerimisega vähendab kättetu kulusid 18 kuni 30 protsenti aastas, ilma et see mõjutaks kättetusaegu, nii nagu Logistics Analysis 2024 kinnitab. Ettevõtted kasutavad nüüd täpsemaid andmetööriistu, et määrata kindlaks parimad võimalikud marsruudid ja välja selgitada, kuidas veokid kõige tõhusamalt pakkuda, mis tähendab vähem raiskamisi kilomeetreid ja suurendab kütusekulude kokkuhoiut. Laadimiste konsolideerimine on mõistlik, sest kui veokid sõidavad täis koormaga, mitte poolelaetuna, siis ühiku kulu langeb oluliselt võrreldes osaliste koormatega, mis täidavad vaid poole veoki ruumist. Kui siia segada veel mõned ennustusmudelid, siis ettevõtted saavad korraga hallata oma kättetuvajadusi kõigi kolme olulise teguri – kiirus, eelarvepiirangud ja keskkonnamõju – järgi.

Transpordivahendi valik ja konsolideerimise taktika maksimaalseks tõhususeks

Transpordivahendi valik mõjutab otseselt kulustruktuuri:

• Õhuveo : Kiirete laadimiste puhul kõrge hind
• Meretransport : Majanduslik kõrge mahtsuga, mitteperemeeslike kaupade jaoks
• Intermodaalsed lahendused : Rongi-veoauto kombinatsioonid vähendavad pikauguse transportimise kulusid

Tipplogistikapakkuja kasutavad dünaamilist liikurižiimi vahetamist , kohandades transpordiliike reaalajas turuhindade ja lasti prioriteetide alusel. See paindlik koordineerimine vältib ühe vedaja üleliigset kasutamist ning avab mahupõhiste allahindluste võimaluse, suurendades nii paindlikkust kui ka kulujuhtimist.

Kulude kokkuhoiu ja teeninduskvaliteedi vahelise kompromissi navigeerimine

Umbes 73% veoteenust osutavatest ettevõtetest suudab kärpida kulusid, samas säilitades hea teenuse taseme, koostööd tehes vedajatega, kes vastavad teatud olulistele nõuetele. Sellised nõuded hõlmavad usaldusväärseid transiitiaegu, tollimenetluste valdkonna ekspertteadmisi ja kaupade minimaalset kahjustumist transportimise ajal. Enamik ettevõtteid kontrollib regulaarselt oma tulemusi võrreldes tööstuses kehtiva standardiga, tagamaks, et kvaliteeti ei ohverdata madalamate hindade nimel. Avatud suhtlemine klientidega sellest, miks võidakse valida üks marsruut teiste asemel, aitab samuti suhteid ehitada. Kui ettevõtetel tuleb teha muudatusi, mis võivad viia kohaletoimetamise hilinemiseni, kuid samas säästavad raha, siis ausus selles küsimuses ongi peamine tegur usalduse säilitamisel.

KKK

Mis on digitaalsed veoteenuse platvormid?

Digitaalsed veoteenuse platvormid integreerivad erinevaid logistikaprotsesse – näiteks vedaja valiku, dokumentide haldamise ja maksmise – ühte digitaalsesse keskkonda, võimaldades nii tõhusama veoteenuse toimimise.

Kuidas IoT (asjade internet) parandab veoteenuse toimimist?

IoT-sensorid tagavad reaalajas kuvamise ja hoiatuste saatmise laadimiste kohta, näiteks temperatuuri ja niiskuse taseme kohta, mis aitab vältida probleeme ja parandada kättesaamise usaldusväärsust.

Milline on AI roll veokite edasiandmises?

AI aitab marsruute optimeerida, arvestades dünaamilisi muutujaid, nagu ilm ja kütusehinnad, vähendades viivitusi ja ennustades optimaalseid saatmise viise.

Kuidas saavad analüütika parandada logistika efektiivsust?

Analüütika täiustab nõude ennustamist, marsruutide optimeerimist ja ennustavat modelleerimist, võimaldades täpsemaid ja kuluefektiivsemaid saatmise otsuseid.