آیا از حمل و نقل بار شما به طور کامل بهره‌وری لازم را فراهم کرده‌اید؟

استفاده از فناوری برای بهینه‌سازی عملیات حمل و نقل بار

پلتفرم‌های دیجیتال حمل بار و تأثیر آنها بر بهره‌وری لجستیک جهانی

پلتفرم‌های باربری آنلاین در حال تغییر نحوه حرکت کالاها بین مرزها هستند، زیرا تمام این فرآیندهای مجزا از جمله انتخاب حمل‌کنندگان، مدیریت کاغذها و دریافت پرداخت را در یک مکان گرد هم می‌آورند. یک مطالعه اخیر از شرکت McKinsey در سال 2023 نیز یافته جالبی را آشکار کرد. شرکت‌هایی که شروع به استفاده از این ابزارهای دیجیتال کردند، زمان لازم برای تبدیل پیشنهاد قیمت به رزرو بار را به میزان دو سوم کاهش دادند، زمانی که قادر بودند قیمت‌ها را به صورت لحظه‌ای مقایسه کنند و گمرک به صورت خودکار انجام شود. وقتی شرکت‌ها تمام اطلاعات پراکنده زنجیره تأمین خود را در یک مکان گرد هم آورند، در واقع می‌توانند وضعیت فعلی از فضای موجود و قوانین مربوطه را در هر نقطه از جهان مشاهده کنند. این سیستم در بیش از 150 کشور جهان کاربرد دارد. نتیجه چیست؟ تصمیم‌گیری‌های سریع‌تر و واکنش بهتر در مواقعی که چیزها در شرایط پیچیده حمل بین‌المللی دچار مشکل می‌شوند.

پایش لحظه‌ای از طریق اینترنت اشیاء (IoT) به منظور کنترل عملیاتی بهتر

سنسورهای اینترنت اشیا به شرکت‌ها بینش بسیار بهتری از اتفاقات رخ‌داده در حین حمل و نقل می‌دهند. بر اساس گزارش LogTech Insights از سال گذشته، حدود سه‌چهارم بخش‌های لجستیک بهبود قابل توجهی در مدیریت مشکلات مشاهده کردند، هنگامی که شروع به پیگیری سطوح دما و رطوبت در طول حمل و نقل کردند. وقتی اعلان‌های جغرافیایی (geo-fencing) همراه با این سیستم‌های هوشمند نگهداری کار کنند، مدیران انبار می‌توانند مشکلات را قبل از تبدیل شدن به فاجعه، رفع کنند. فکر کنید به کشتی‌هایی که بیش از حد انتظار در بندر گیر کرده‌اند یا یخچال‌هایی که در میانه مسیر خراب می‌شوند — اتفاقی که می‌تواند محصولات تازه را خراب کند یا تجهیزات الکترونیکی گران‌قیمت را آسیب بزند. نتیجه نهایی این است که این ابزارهای نظارتی باعث کاهش بارهای گم‌شده و افزایش قابلیت اطمینان تحویل‌ها می‌شوند و در عین حال نیاز به نظارت دستی کارکنان را کاهش می‌دهند.

تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی در محیط‌های پویای حمل بار

مدل‌های یادگیری ماشینی به خوبی با تمامی عوامل متغیر روبرو می‌شوند، به ویژه در موارد غیرقابل پیش‌بینی مانند بروز بدی هوا در مسیرهای کشتیرانی یا افزایش ناگهانی قیمت سوخت. بر اساس برخی تحقیقات انجام شده توسط متخصصان اینترمدال تکنولوژی در سال ۲۰۲۴، کشتی‌هایی که از هوش مصنوعی برای برنامه‌ریزی مسیر استفاده کردند، شاهد کاهش ۱۸ درصدی تأخیرها در سال گذشته بودند. این سیستم‌های هوشمند به طور مداوم مسیر حرکت کالا را تنظیم می‌کنند و هزینه‌های حمل‌کنندگان را با انتظارات مشتریان برای تحویل کالا مقایسه می‌کنند. این انعطاف‌پذیری در سال ۲۰۲۴ بسیار مهم بود، زمانی که کانال پاناما با مشکلات عبور کشتی مواجه شد. با اینکه شرایط روز به روز ناپایدارتر می‌شود، شرکت‌ها دریافته‌اند که هوش مصنوعی می‌تواند سیناریوهای مختلف احتمالی را سریع ارزیابی کند و تصمیمات بهینه را پیشنهاد دهد. برخی از مدیران لجستیک حتی می‌گویند که دیگر نمی‌توانند بدون این قابلیت پیش‌بینی‌گر هوشمند فعالیت کنند.

تعادل بین خودکارسازی و نظارت انسانی در مدیریت بارگیری مدرن

حدود ۸۳ درصد از وظایف معمولی مانند بررسی قبض‌ها امروزه به‌صورت خودکار انجام می‌شوند، که طبق گزارش DHL در سال ۲۰۲۴ این آمار نشان می‌دهد. این بدان معناست که انسان‌های واقعی می‌توانند روی موضوعات مهم‌تر تمرکز کنند و دیگر در فرآیندهای کاغذی گرفتار نباشند. بهترین شرکت‌ها تیم‌های ترکیبی دارند که در آن ماشین‌های هوشمند بهترین روش‌های حمل و نقل را برای شرایط مختلف تعیین می‌کنند، اما انسان‌ها همچنان در مذاکرات پیچیده زمانی که بنادر شلوغ می‌شوند نقش دارند. به عنوان مثال، شرکت‌های شیمیایی در سه‌ماهه گذشته شاهد کاهش نزدیک به ۵۰ درصدی مشکلات رزرو بیش از حد بودند که این موفقیت ناشی از رویکرد کار تیمی است. هنگامی که فناوری با تجربه انسانی ترکیب می‌شود، واقعاً تفاوتی چشمگیر در ادامه روند عملیات حتی در شرایط متلاطم بازار ایجاد می‌کند.

تحلیل داده برای تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر در حمل و نقل بین‌المللی

چگونه بینش‌های مبتنی بر داده، دقت پیش‌بینی در لجستیک را بهبود می‌بخشند

در پیش‌بینی مشکلات قبل از وقوع آن‌ها با استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینانه، شرکت‌های حمل و نقل کالا اکنون می‌توانند بهتر عمل کنند. وقتی شرکت‌ها روندهای گذشته حمل و نقل را با اطلاعات فعلی مانند شرایط آب‌وهوایی و میزان انسداد بنادر ترکیب می‌کنند، پیش‌بینی‌های آن‌ها در مورد تاخیر در حمل و نقل به میزان ۳۴ درصد بهتر از روش‌های قدیمی می‌شود، مطابق گزارش منتشر شده سال گذشته. این سیستم‌های یادگیری ماشینی مقدار زیادی داده را پردازش می‌کنند، از جمله دسترسی به کانتینرها و زمان لازم برای ترخیص گمرکی کالاها، و به شناسایی نقاط بحرانی قبل از تبدیل شدن به مشکلات بزرگ کمک می‌کنند. به عنوان مثال نرم‌افزارهای لجستیک مبتنی بر هوش مصنوعی. شرکت‌های لجستیک مستقل که از این ابزارها استفاده می‌کنند، می‌توانند مسیر حمل کالا را تقریباً دو روز کامل قبل از وقوع تاخیر تغییر دهند، که این امر هزینه‌های گزاف نگهداری کالا را تقریباً ۲۰ درصد کاهش می‌دهد. تغییر رویکرد از واکنش به مشکلات به برنامه‌ریزی پیش‌بینانه، زنجیره تأمین را انعطاف‌پذیرتر کرده و در بلندمدت روابط قوی‌تری با مشتریان ایجاد می‌کند.

پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی مسیر با استفاده از تحلیل‌های پیشرفته

ابزارهای تحلیلی پیشرفته دو عامل کلیدی در بهره‌وری حمل‌ونقل را بهینه می‌کنند:

با یکپارچه‌سازی داده‌های ERP و اینترنت اشیا، حمل‌ونقل‌کنندگان ظرفیت خود را با اوج تقاضای فصلی هماهنگ می‌کنند و حرکت کانتینرهای خالی را تا ۲۸٪ کاهش می‌دهند. سیستم‌های مدیریت حمل‌ونقل مبتنی بر هوش مصنوعی بار بهینه بار را ۲۲٪ سریع‌تر از روش‌های دستی محاسبه می‌کنند و در عین حال انتشار کربن را در مقابل زمان‌بندی تحویل متعادل می‌کنند و امکان انتخاب هوشمندانه‌تری بین هزینه، سرعت و پایداری فراهم می‌آورند.

مطالعه موردی: دستیابی به کاهش ۲۷٪ در زمان‌های ترانزیت با استفاده از مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده

یکی از بزرگترین زنجیره‌های خرده‌فروشی جهان توانسته است تأخیرهای دردناک حمل دریایی را با ایجاد مدل‌های پیش‌بینی هوشمند برای شلوغی بنادر کاهش دهد. آنها تقریباً ۱۸ ماه داده از مدت واقعی توقف کشتی‌ها در بنادر اصلی سراسر آسیا را مورد بررسی قرار دادند. تحلیل آنها نشان‌دهنده زمان‌های خاصی برای حرکت کشتی‌ها بود که به آنها کمک کرد تا حدود ۸۳ درصد از تأخیرهای گذشته ناشی از شلوغی اسکله‌ها را دور بزنند. نتایج بسیار قابل توجه بود. محموله‌ای که قبلاً حدود ۳۸ روز طول می‌کشید تا از شانگهای تا روتردام جابجا شود، اکنون به‌طور متوسط تنها ۲۸ روز طول می‌کشد. همچنین آنها همچنان تحویل‌های خود را در موعد مقرر حفظ کرده‌اند و به میزان ۹۹٫۲ درصد محموله‌ها به موقع تحویل داده شده‌اند. بررسی این مثال نشان می‌دهد که چگونه تحلیل دقیق داده‌ها می‌تواند بهبودهایی که شاید در نگاه اول مجرد به نظر برسند را به صرفه‌جویی واقعی در هزینه و رضایت بیشتر مشتری برای کسب‌وکارهای فعال در سطح جهانی تبدیل کند.

شفافیت لحظه‌ای: افزایش شفافیت در سراسر زنجیره تأمین

ردیابی تمام‌عیار حمل و نقل برای افزایش اعتماد و هماهنگی مشتری

سیستم‌های مدیریت حمل و نقل امروزی (TMS) به شرکت‌ها دید کاملی از تمام فرآیندهای انجام‌شده در طول انتقال بار توسط فورواردر، از زمان ترک کالا از انبار تا رسیدن به مقصد نهایی می‌دهند. بر اساس گزارش اخیر شفافیت لجستیک برای سال 2024، پلتفرم‌های مدرن TMS به کسب‌وکارها امکان می‌دهند تا کانتینرها را به‌صورت 24 ساعته ردیابی کنند و هشدارهای خودکاری در صورت بروز مشکل در نقاط ارسال یا مرزها ارسال نمایند. فورواردرهایی که این سیستم‌های ردیابی را پیاده‌سازی می‌کنند، حدود 38٪ کاهشی در تعداد پرسش‌های مشتریان تجربه می‌کنند، چرا که باربران می‌توانند از طریق درگاه‌های آنلاین، موقعیت محموله خود را بررسی کرده و زمان تقریبی ورود را مستقیماً مشاهده کنند. این سطح از شفافیت امروزه تقریباً به یک انتظار رایج در فضای رقابتی حمل و نقل تبدیل شده است.

پلتفرم‌های دیجیتالی که شفافیت لجستیک در زمان واقعی را به‌صورت یکپارچه فراهم می‌کنند

پلتفرم‌های حمل‌ونقل که در ابر اجرا می‌شوند، اطلاعات را از منابع مختلفی از جمله سنسورهای اینترنت اشیا (IoT)، رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) شرکت‌های حمل‌ونقل و حتی داده‌های مربوط به مراجع گمرکی را در یک مکان مرکزی گرد هم می‌آورند. با این سامانه، شرکت‌ها می‌توانند اقلامی مانند داروها را که نیاز به دمای خاصی در حین حمل دارند، در کشتی‌های خنک‌کننده ردیابی کنند و در عین حال قطعات اضطراری خودرو که با هواپیما ارسال می‌شوند را نیز پایش کنند. تمام این اطلاعات روی یک صفحه نمایش گرد هم می‌آیند و دیدن آن‌ها ساده می‌شود. حذف به‌روزرسانی‌های دستی خسته‌کننده به این معناست که کارگزاران گمرکی می‌توانند به موقع اقدام به ترخیص کالاها کنند، چرا که فهرست کالاهای کشتی در زمان واقعی در دسترس است. در همین حال، کارکنان انبار می‌توانند برنامه‌ریزی نیروی کار خود را دقیقاً بر اساس زمان ورود کامیون‌ها انجام دهند، که این امر در شرایط حمل‌ونقل بین‌المللی به کاهش حدود ۵۰ درصدی هزینه‌های نگهداری کامیون در مبادی گمرکی منجر شده است.

ایجاد شبکه‌های استراتژیک: شراکت با شرکت‌های حمل‌ونقل و راهکارهای چندحالتی

افزایش قابلیت اطمینان و مقیاس‌پذیری از طریق همکاری‌های استراتژیک با شرکت‌های حمل‌ونقل

شرکت‌های لجستیک که با حداقل پنج حمل‌ونقل‌کننده به‌دقت انتخاب‌شده همکاری می‌کنند، طبق آخرین گزارش Global Freight Benchmark از سال 2024، حدود ۱۸ درصد بیشتر از دیگران موعد تحویل کالا را رعایت می‌کنند. مزیت اصلی در اینجا این است که در همکاری با شرکای حمل و نقل، تمام تخم‌ها را در یک سبد قرار نمی‌دهند. وقتی شرکت‌ها فعالیت خود را بین چندین حمل‌ونقل‌کننده توزیع می‌کنند، موقع درخواست توافقات قیمت عمده، قدرت چانه‌زنی بهتری دارند. ما شاهد اتفاق جالبی در قراردادهای بلندمدت بین ارسال‌کنندگان و راه‌آهن یا شرکت‌های حمل کالا نیز هستیم. امروزه بسیاری از این توافق‌ها در واقع شامل تأیید زمان‌های دقیق و لحظه‌ای هستند. این بدین معناست که شرکت‌ها می‌توانند در دوره‌های شلوغی، عملیات خود را گسترش دهند بدون اینکه با افزایش‌های غیرمنتظره قیمت مواجه شوند و این امر برنامه‌ریزی را برای همه افراد درگیر در زنجیره تأمین بسیار آسان‌تر می‌کند.

بهینه‌سازی جابجایی بار با استفاده از حمل و نقل چندوجهی یکپارچه

هنگامی که شرکت‌ها کارایی حمل و نقل ریلی برای مسافت‌های طولانی را با انعطاف‌پذیری کامیون‌ها برای قسمت آخر مسیر ترکیب می‌کنند، می‌توانند به‌طور میانگین هزینه‌های حمل خود را تا حدود 23 درصد کاهش دهند، مطابق تحقیقات گارتنر در سال گذشته. برای سفرهایی که بیش از 500 مایل طول می‌کشند، حمل با قطار در واقع حدود دو و نیم برابر ارزان‌تر از استفاده انحصاری از کامیون‌ها است. در مراکز مدرن بارگذاری بین‌الانواع که در آن‌ها بار بین انواع مختلف حمل و نقل منتقل می‌شود، خودکارسازی باعث تسریع بیشتر فرآیندها شده است. زمان توقف (Dwell times) از زمان تغییر از فرآیندهای دستی بارگذاری و تخلیه تا حدود 41 درصد کاهش یافته است. با توجه به داده‌های اخیر از سراسر آمریکای شمالی، تقریباً هفت در ده حمل‌کننده اکنون به‌طور خاص به دنبال ارائه‌دهندگان خدمات حمل و نقلی هستند که خدمات ترکیبی از قطار و جاده را در کنار هم ارائه دهند. این روند نشان می‌دهد که چگونه کسب‌وکارها به‌تدریج به دنبال راه‌حل‌های حمل و نقلی هستند که به‌خوبی در سیستم‌های مختلف با هم هماهنگ کار کنند و در عین حال هزینه‌ها را کنترل کنند.

روند نوظهور: ظهور راه‌حل‌های باربری بین‌الانواع در سال 2024

حمل و نقل کالا با استفاده از انواع مختلف وسایل نقلیه در سه‌ماهه گذشته نسبت به مدت مشابه در سال 2023 تقریباً ۱۹ درصد افزایش یافته است. شرکت‌ها به طور فزاینده‌ای به دنبال راه‌هایی برای کاهش هزینه‌ها هستند، در حالی که به طور همزمان پایدارتر عمل می‌کنند. ترکیب حمل و نقل ریلی و جاده‌ای امروزه حدود ۵۸ درصد از کالاهای منتقل شده در سراسر کشور را پوشش می‌دهد. این روش استفاده از سوخت دیزل را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد و در واقع برای هر میلیون تن-مایل طی شده، حدود ۱۲ هزار گالن سوخت ذخیره می‌شود. شرکت‌هایی که این روش را به کار می‌گیرند نه تنها پول خود را صرفه‌جویی می‌کنند، بلکه از مقررات آینده EPA نیز پیشی می‌گیرند که می‌خواهد حمل و نقل تجاری تا پایان این دهه، انتشارات خود را به میزان سی درصد کاهش دهد. برای بسیاری از شرکت‌های لجستیک، روی آوردن به راه‌حل‌های بین‌الامodal از نظر زیست‌محیطی و اقتصادی منطقی است.

راهبردهای کاهش هزینه در حمل و نقل جهانی بدون قربانی کردن کیفیت خدمات

بهینه‌سازی مسیر و تجمیع بار برای کاهش هزینه‌های لجستیک

برنامه‌ریزی هوشمند مسیر همراه با تجمیع محموله‌ها، هزینه‌های حمل و نقل را سالانه بین ۱۸ تا ۳۰ درصد کاهش می‌دهد بدون آنکه برنامه‌های تحویل کالا به هم بخورند، بر اساس گزارش تحلیل لجستیک ۲۰۲۴. شرکت‌ها اکنون از ابزارهای پیشرفته داده برای تعیین بهترین مسیرهای ممکن و بهینه‌سازی نحوه بارگیری کامیون‌ها استفاده می‌کنند، که این امر منجر به کاهش میل‌های اضافی و بی‌فایده با کامیون خالی می‌شود و صرفه‌جویی قابل توجهی در هزینه سوخت نیز دارد. تجمیع بار معقول است، زیرا زمانی که کامیون‌ها با ظرفیت کامل حرکت کنند نه نیمه‌پر، هزینه هر واحد کالا به‌طور چشمگیری نسبت به بارهای جزئی که تنها بخش کوچکی از فضای کامیون را پر می‌کنند، کاهش می‌یابد. با افزودن مدل‌های پیش‌بینی‌کننده به این فرآیند، شرکت‌ها ناگهان راهی برای مدیریت نیازهای حمل و نقل خود در سه عامل مهم — سرعت، محدودیت‌های بودجه‌ای و تأثیرات زیست‌محیطی — به‌صورت همزمان به دست می‌آورند.

انتخاب نوع حمل و روش‌های تجمیع برای حداکثر بازدهی

انتخاب نوع وسیله نقلیه مستقیماً بر ساختار هزینه تأثیر می‌گذارد:

• حمل و نقل هوایی : قیمت‌گذاری بالاتر برای محموله‌های فوری
• Ocean freight : مقرون به صرفه برای کالاهای غیر فاسد شدنی با حجم بالا
• راهکارهای چندین حمل و نقلی : ترکیبات ریلی-کامیون هزینه های حمل طولانی مدت را کاهش می دهند

برترین ارائه دهندگان خدمات لجستیک بکار می گیرند تغییر حالت پویا , حالت های حمل و نقل را بر اساس نرخ های بازار و اولویت های بار در زمان واقعی تنظیم می کند. این هماهنگی کارآمدانه از اتکای بیش از حد به یک حمل کننده جلوگیری می کند و تخفیف های مبتنی بر حجم را فراهم می کند و هم انعطاف پذیری و هم کنترل هزینه ها را افزایش می دهد.

حرکت در بین معامله بین صرفه جویی در هزینه و برتری در خدمات

حدود 73 درصد از شرکت‌های حمل و نقل موفق می‌شوند هزینه‌ها را کاهش دهند، در حالی که همچنان سطح خدمت مناسبی را حفظ می‌کنند، با کار کردن با حاملانی که الزامات کلیدی خاصی را برآورده می‌سازند. این الزامات شامل زمان‌های ترانزیت قابل اعتماد، تخصص در رویه‌های گمرکی و حداقل آسیب به کالاها در طول حمل و نقل است. اکثر کسب‌وکارها به‌طور منظم عملکرد خود را با معیارهای استاندارد صنعت مقایسه می‌کنند تا مطمئن شوند کیفیت را به‌خاطر قیمت‌های پایین‌تر فدا نمی‌کنند. گفت‌وگوی صریح با مشتریان درباره دلایل انتخاب مسیرهای خاص به جای دیگر، به ایجاد روابط بهتر نیز کمک می‌کند. هنگامی که شرکت‌ها نیاز دارند تغییراتی ایجاد کنند که ممکن است منجر به تأخیر در تحویل شود اما هزینه‌ها را کاهش دهد، صراحت در بیان این موضوع، تفاوت بزرگی در حفظ اعتماد ایجاد می‌کند.

‫سوالات متداول‬

پلتفرم‌های دیجیتال حمل بار چیست؟

پلتفرم‌های دیجیتال حمل بار، فرآیندهای مختلف لجستیک از جمله انتخاب حامل، مدیریت اسناد و پرداخت را در یک فضای دیجیتال یکپارچه می‌کنند و این امر امکان انجام عملیات حمل و نقل را کارآمدتر می‌سازد.

اینترنت اشیا (IoT) چگونه عملیات فورواردینگ بار را بهبود می‌بخشد؟

سنسورهای اینترنت اشیا (IoT) نظارت و هشدارهای لحظه‌ای درباره محموله‌ها، مانند سطوح دما و رطوبت فراهم می‌کنند و به پیشگیری از مشکلات و بهبود قابلیت اطمینان تحویل کمک می‌کنند.

هوش مصنوعی در حمل و نقل بار چه نقشی دارد؟

هوش مصنوعی با در نظر گرفتن متغیرهای پویا مانند آب و هوای منطقه و قیمت سوخت، به بهینه‌سازی مسیرها کمک می‌کند، تأخیرها را کاهش می‌دهد و روش‌های بهینه حمل و نقل را پیش‌بینی می‌کند.

تجزیه و تحلیل داده‌ها چگونه می‌تواند کارایی لجستیک را بهبود بخشد؟

تجزیه و تحلیل داده‌ها پیش‌بینی تقاضا، بهینه‌سازی مسیرها و مدل‌سازی پیش‌بینانه را ارتقا می‌دهد و امکان تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر در ارسال کالا را فراهم می‌کند.