Vai Jūs maksimizējat efektivitāti ar savu kravu pārvadātāju?

Tehnoloģiju izmantošana kravu pārvadāšanas operāciju optimizēšanai

Digitālās kravu platformas un to ietekme uz globālo loģistikas efektivitāti

Kravu pārvadājumu platformas tiešsaistē maina preču pārvietošanas veidu starp robežām, jo tās apvieno visas atsevišķas sastāvdaļas, piemēram, pārvadātāju izvēli, dokumentu apstrādi un maksājumu saņemšanu. Pēdējais 2023. gadā veiktais pētījums no McKinsey arī atklāja kaut ko interesantu. Uzņēmumi, kas sāka izmantot šos digitālos rīkus, pieredzēja gandrīz divas trešdaļas ātrāku laiku no piedāvājuma līdz rezervēšanai, kad bija iespējams uzreiz salīdzināt cenas un automātiski nokārtot muitas formalitātes. Kad uzņēmumi savāca visu izkliedēto informāciju par piegādes ķēdi vienā vietā, viņi patiešām redzēja, kas notiek ar pieejamo vietu un kādi noteikumi ir spēkā katrā valstī. Šī pieeja darbojas vairāk nekā 150 dažādās valstīs visā pasaulē. Rezultāts? Ātrāki lēmumi un labāka reakcija, kad sarežģītā starptautiskās pārvadāšanas situācijās rodas problēmas.

ĪoT tehnoloģiju izmantošana reāllaikā operatīvā kontroļa uzlabošanai

Lieta Interneta sensori ļauj uzņēmumiem iegūt daudz labāku izpratni par to, kas notiek piegādes laikā. Saskaņā ar LogTech Insights datiem no pagājušā gada, aptuveni trīs ceturtdaļas no loģistikas nodaļām redzēja uzlabotu problēmu risināšanu, kad sāka kontrolēt temperatūru un mitruma līmeni visā transportēšanas laikā. Kad ģeožogu paziņojumi darbojas kopā ar šīm gudrajām apkopes sistēmām, noliktavu vadītāji patiesībā var novērst problēmas, pirms tās kļūst par katastrofām. Iedomājieties kuģus, kas ilgāk nekā paredzēts iesprūst ostās vai dzesētājus, kas transportēšanas vidū iziet no ierindas — kaut ko, kas var sabojāt svaigus produktus vai nodarīt kaitējumu dārgai tehniskai iekārtai. Galvenais secinājums ir tāds, ka šīs uzraudzības ierīces samazina zaudēto kravu skaitu un padara piegādes uzticamākas, pie tam prasot mazāk tiešu darbību no darbiniekiem.

AI-Dzinēja lēmumu pieņemšana dinamiskā kravu vides

Mašīnmācīšanās modeļi diezgan labi tiek galā ar dažādiem mainīgiem faktoriem, īpaši attiecībā uz neparedzamiem apstākļiem, piemēram, sliktu laiku, kas ietekmē kuģu maršrutus, vai pēkšņu degvielas cenām lēcienu. Saskaņā ar 2024. gada pētījumu no Intermodal Technology speciālistiem, kuģi, kas izmantoja mākslīgo intelektu maršrutu plānošanai, pērn pieredzēja aptuveni 18% mazāk kavējumu. Šie gudrie sistēmas pastāvīgi pielāgo kravu virzienu, svērot, cik maksā pārvadātāji, pret to, ko klienti sagaida savām piegādēm. Šāda veida elastība īpaši bija svarīga 2024. gadā, kad Pанamas kanālā bija tranzīta problēmas. Tā kā situācija kļūst arvien nestabilāka, uzņēmumi atklāj, ka mākslīgais intelekts var ātri analizēt dažādas hipotētiskas situācijas un ieteikt labākos risinājumus. Daži loģistikas menedžeri pat stāsta, ka vairs nevarētu darboties bez šādas prognozēšanas spējas.

Automatizācijas un cilvēku uzraudzības līdzsvars modernā kravu pārvaldībā

Aptuveni 83 procenti no regulāriem uzdevumiem, piemēram, rēķinu pārbaudei, šodien tiek apstrādāti automātiski, liecina DHL ziņojums par 2024. gadu. Tas nozīmē, ka īsti cilvēki var koncentrēties uz lielāku mērogu lietām, nevis tikt ievilktiem dokumentu jūklī. Labākās uzņēmējdarbības ir ar sajauktām komandām, kur gudrie mehānismi noskaidro, kādas piegādes metodes vislabāk darbojas dažādās situācijās, taču īsti cilvēki joprojām nodarbojas ar sarežģītajām sarunām, kad ostās rodas aizsprostojumi. Piemēram, ķīmijas uzņēmumiem pārņemšanas problēmas samazinājās gandrīz par pusi pagājušajā ceturksnī pateicoties šādam komanddarbības pieejai. Kad tehnoloģijas sastopas ar pieredzi, tā patiešām atšķirība palīdz uzturēt operācijas gludi darbojoties pat tad, kad tirgus apstākļi svārstās visur pa vidu.

Datu analīze gudrāku starptautisku pārvadājumu lēmumu pieņemšanai

Kā datu balstīti novērojumi uzlabo prognozēšanas precizitāti loģistikā

Kustības uzlabošana pateicoties prediktīvajai analīzei ļauj kravu pārvadātājiem laikus pamanīt problēmas, pirms tās patiesībā notiek. Kad uzņēmumi izskata iepriekšējos pārvadājumu datus kopā ar pašreizējiem faktoriem, piemēram, laikapstākļiem un ostu pārpildījumu, to prognozes par kavētām partijām kļūst par 34 procentiem precīzākas salīdzinājumā ar tradicionālām metodēm, liecina pērn publicēts ziņojums. Šādas mašīnmācīšanās sistēmas apstrādā milzīgu datu apjomus, tostarp informāciju par konteineru pieejamību un muitas formalitāšu ilgumu, palīdzot identificēt problēmas vietas jau iepriekš. Piemēram, AI balstīta logistikas programma. Trešo pušu logistikas uzņēmumi, izmantojot šādas rīkus, var mainīt kravu maršrutus gandrīz divas dienas pirms iespējamā kavējuma, tādējādi samazinot dārgās turēšanas nodevas par gandrīz 20%. Pāreja no reaģēšanas uz problēmām uz proaktīvu plānošanu padara visu piegādes ķēdi elastīgāku un ilgtermiņā veicina stiprākas attiecības ar klientiem.

Pieprasījuma prognozēšana un maršruti optimizācija, izmantojot sarežģītu analīzi

Sarežģīti analīzes rīki optimizē divus galvenos kravu pārvadājumu efektivitātes faktorus:

Integrējot ERP un IoT datus, pārvadātāji saskaņo kapacitāti ar sezonas pieprasījuma vilnīšiem, samazinot tukšu konteineru pārvietojumus par 28%. Mākslīgās intelektes vadītas transporta pārvaldības sistēmas aprēķina optimālo kravas slodzi 22% ātrāk nekā manuālās metodes, vienlaikus līdzsvarojot oglekļa emisijas pret piegādes termiņiem, kas ļauj gudrākus kompromisus starp izmaksām, ātrumu un ilgtspēju.

Piemēra izpēte: Paredzējuma modelēšanas izmantošana, lai sasniegtu 27% samazinājumu pārvadājumu laikos

Vienai no pasaules lielākajām mazumtirdzniecības ķēdēm izdevās samazināt šos frustrējošus jūras kravu kavējumus, izveidojot diezgan gudrus prognozes modeļus par ostas sastrēgumiem. Viņi izpētīja gandrīz 18 mēnešu datu par to, cik ilgi kuģis faktiski palika lielās ostās visā Āzijā. To analīze parādīja, ka dažiem braukšanas laikam ir palīdzējuši izvairīties no 83% no pagriezieniem, ko iepriekš radīja pārpildītas dokas. Arī rezultāti bija iespaidīgi. Lai no Šanhajas līdz Roterdamai varētu nokļūt, kravas pārvadāšanai bija nepieciešamas aptuveni 38 dienas, bet tagad tas vidēji prasa tikai 28 dienas. Un viņi joprojām vairumu laika pavada piegādes pēc plānotā laika, sasniedzot 99.2% punktu par savlaicīgu piegādi. Šis piemērs liecina, cik spēcīga ir laba datu analīze, kad tas ir saistīts ar abstraktu uzlabojumu pārvēršanu par reālu naudas ietaupījumu un klientu apmierinājumu uzņēmumiem, kas darbojas visā pasaulē.

Reālā laika redzamība: pārredzamības palielināšana visā piegādes ķēdē

Piegādes no sākuma līdz beigām izsekošana, lai uzlabotu klientu uzticību un koordināciju

Transporta pārvaldības sistēmas (TMS) šodien ļauj uzņēmumiem redzēt visu, kas notiek piegādes laikā, sākot no brīža, kad preces atstāj noliktavu, līdz tās nonāk galējā mērķī. Saskaņā ar nesen publicēto Logistikas redzamības ziņojumu 2024. gadam, modernas TMS platformas ļauj uzņēmumiem visu diennakti monitorēt konteinerus un automātiski sūtīt brīdinājumus, ja rodas problēmas kravas punktos vai robežās. Kravu aģenti, kas ievieš šādas izsekošanas sistēmas, novērojuši klientu vaicājumu skaita samazināšanos par aptuveni 38%, jo kravu nosūtītāji paši var pārbaudīt, kur atrodas viņu krava, un iegūt gaidāmo piegādes laiku caur tiešsaistes portāliem. Šāda veida pārredzamība tagadējā konkurencē piesātinātajā piegādes tirgū ir kļuvusi par gandrīz vai nepieciešamību.

Digitālas platformas, kas nodrošina bezproblēmu reāllaika logistikas redzamību

Kravu platformas, kas darbojas mākonī, apkopo informāciju no dažādiem avotiem, tostarp IoT sensoriem, pārvadātāju programmatūras interfeisiem (API) un pat datiem no ostu iestādēm, visu vienotā centrālā vietā. Šādā veidā uzņēmumi vienlaikus var izsekot piemēram, zālēm, kurām transportēšanas laikā jāsaglabā noteikta temperatūra ledusskapja kuģos, kā arī steidzamiem automašīnu rezerves daļām, kas tiek transportētas ar lidmašīnām. Viss tiek attēlots tikai vienā ekrānā, ērtai pārskatāmībai. Atbrīvojoties no garlaicīgajām manuālajām atjaunināšanām, muitas starpnieki var iepriekš apstiprināt partijas, izmantojot reāllaika kravas sarakstus. Savukārt noliktavu personāls var precīzi plānot darbinieku darba grafikus atkarībā no piegādātāju auto celtņu ierašanās brīžiem, kas starptautiskās pārvadāšanas situācijās ir parādījis, ka šāda veida dārgās aizkavēšanās maksas samazina aptuveni par pusi.

Stratēģisko tīklu veidošana: pārvadātāju partnerattiecības un daudzveida risinājumi

Uzticamības un mēroga stiprināšana caur stratēģiskām pārvadātāju sadarbībām

Pēc 2024. gada „Global Freight Benchmark” ziņojuma, loģistikas uzņēmumi, kas sadarbojas vismaz ar pieciem rūpīgi izvēlētiem pārvadātājiem, apmēram 18 % biežāk sasniedz piegādes termiņus. Galvenā priekšrocība šeit ir tā, ka transporta partneru jomā nav koncentrēts viss uz vienu pārvadātāju. Kad uzņēmumi sadala savu darījumu starp vairākiem pārvadātājiem, tiem ir lielāka ietekme, pieprasot liellopu cenrāžu līgumus. Mēs redzam arī kaut ko interesantu attiecībā uz ilgtermiņa līgumiem starp kravu nosūtītājiem un dzelzceļa vai kuģniecības uzņēmumiem. Šodien daudzi no šiem līgumiem faktiski ietver reāllaika slota apstiprinājumus, kas tieši iebūvēti līgumos. Tas nozīmē, ka uzņēmumi var palielināt darbības laikā rosīgajos periodos, neizjūtot negaidītas cenu paaugstināšanas sekas, kas padara plānošanu daudz vienkāršāku visiem iesaistītajiem saimes ķēdē.

Kravu kustības optimizācija ar integrētu daudzveidīgu transportēšanu

Kad uzņēmumi apvieno dzelzceļa transporta efektivitāti ilgākiem attālumiem ar automašīnu elastību pēdējam posmam, saskaņā ar Gartner pētījumu pagājušajā gadā tie var samazināt savas piegādes izmaksas vidēji aptuveni par 23%. Ceļiem, kas garāki par 500 jūdzēm, dzelzceļš faktiski ir aptuveni divas ar pusi reizes lētāks nekā tikai automašīnu izmantošana. Mūsdienu intermodālajās bāzēs, kur kravas tiek pārkrautas starp dažādiem transporta veidiem, automatizācija ir ļāvusi procesiem kļūt daudz ātrākiem. Uzturēšanās laiks pie bāzēm kopš pārejas no manuālās kravu iekraušanas un izkraušanas procesiem ir samazinājies gandrīz par 41%. Analizējot jaunākos datus no visā Ziemeļamerikas teritoriju, gandrīz septiņi no desmit piegādātājiem tagad konkrēti meklē transporta pakalpojumu sniedzējus, kuri piedāvā gan dzelzceļa, gan auto pārvadājumu pakalpojumus kopā. Šis trends rāda, kā uzņēmēji arvien vairāk vēlas transporta risinājumus, kas bez problēmām darbojas dažādos sistēmu veidos, vienlaikus ierobežojot izdevumus.

Jauns trends: Intermodālo kravu risinājumu pieaugums 2024. gadā

Pārvadājumi, izmantojot dažādas transporta veidus, pēdējā ceturksnī pieauga gandrīz par 19 procentiem salīdzinājumā ar attiecīgo periodu 2023. gadā. Uzņēmumi arvien biežāk meklē veidus, kā samazināt izmaksas, vienlaikus rūpējoties par vidi. Dzelzceļa un automašīnu transporta kombinācija šobrīd apstrādā aptuveni 58 procentus no precēm, kas tiek pārvadātas pa valsti. Šis paņēmiens ievērojami samazina dīzeļdegvielas patēriņu — faktiski ik pēc katra miljona tonnkilometru tiek ietaupīti aptuveni 12 tūkstoši galonu degvielas. Uzņēmumi, kas pieņem šo metodi, ne tikai ietaupa naudu, bet arī iepriekš laika sasniedz tuvojošos ASV Vides aizsardzības aģentūras (EPA) noteikumus, kuri prasa komerciālajam pārvadājumu sektoram līdz šī desmitgades beigām samazināt emisijas par trīsdesmit procentiem. Daudziem loģistikas uzņēmumiem pāreja uz intermodāliem risinājumiem ir izdevīga gan vides, gan ekonomikas ziņā.

Izmaksu samazināšanas stratēģijas globālajā kravu pārvadāšanā, nekompromitējot pakalpojumu kvalitāti

Maršruta optimizācija un kravu konsolidācija, lai samazinātu loģistikas izmaksas

Gudra maršrutu plānošana, apvienojot piegādes, samazina kravas izmaksas gadā no 18 līdz 30 procentiem, neietekmējot piegādes grafiku, kā norāda „Logistics Analysis 2024“. Uzņēmumi tagad izmanto modernas datu analīzes rīkus, lai noteiktu optimālākos maršrutus un efektīvi iepakotu kravas, kas nozīmē mazāk tukšu nobrauktu jūdžu un būtisku degvielas izmaksu ietaupījumu. Kravu apvienošana ir loģiska, jo, kad kravas automašīnas brauc pilnas, nevis pusei piepildītas, izmaksas par vienu preci ievērojami samazinās salīdzinājumā ar daļējām kravām, kas tikko aizpilda puskravas automašīnas tilpumu. Ieviešot prognozēšanas modeļus, uzņēmumiem pēkšņi rodas iespēja vienlaicīgi pārvaldīt savas transporta vajadzības visos trīs svarīgajos aspektos — ātrumā, budžeta ierobežojumos un vides ietekmē.

Transporta veida izvēle un kravu apvienošanas stratēģijas maksimālai efektivitātei

Transporta veida izvēle tieši ietekmē izmaksu struktūru:

• Aviācijas kravas pārvadājumi : Augsts cenas līmenis steidzamām piegādēm
• Jūras pārvadājumiem : Izcila cenu attiecība lielām, neperkamām precēm
• Intermodālas risinājumi : Dzelzceļa un automašīnu kombinācijas samazina izmaksas garos maršrutos

Vadošie loģistikas pakalpojumu sniedzēji izmanto dinamisku transporta veidu pārslēgšanu , pielāgojot transporta veidus atkarībā no reāllaika tirgus likmēm un kravas prioritātēm. Šāda elastīga koordinācija novērš pārlieku lielu atkarību no viena pārvadātāja un atver apjomatkarīgas atlaidi, palielinot gan elastību, gan izmaksu kontroli.

Kompromisa meklēšana starp izmaksu ietaupījumiem un pakalpojumu izcilību

Aptuveni 73 % transporta uzņēmumu pārvalda samazināt izdevumus, vienlaikus saglabājot labu servisa līmeni, sadarbojoties ar pārvadātājiem, kuri atbilst noteiktām galvenajām prasībām. Šie ietver uzticamas pārvadāšanas laika rādītājus, zināšanas par muitas procedūrām un minimālu preču bojājumu pārvadājumu laikā. Vairums uzņēmumu regulāri pārbauda savu sniegumu salīdzinājumā ar nozares standartiem, lai nodrošinātu, ka kvalitāte netiek upurēta dēļ zemākām cenām. Atklāta saruna ar klientiem par to, kāpēc tiek izvēlēti noteikti maršruti, palīdz arī veidot attiecības. Kad uzņēmumiem ir jāveic izmaiņas, kas var izraisīt piegādes aizkavēšanos, bet ietaupa naudu, būt atklātiem par to padara lielu starpību uzticamības saglabāšanā.

Bieži uzdotie jautājumi

Kas ir digitālie kravu platformas?

Digitālās kravu platformas integrē dažādus loģistikas procesus, piemēram, pārvadātāju izvēli, dokumentu pārvaldību un maksājumus, vienā digitālā vidē, ļaujot efektīvāk organizēt pārvadājumus.

Kā IoT uzlabo kravu pārvadāšanas darbības?

IoT sensori nodrošina reāllaika uzraudzību un brīdinājumus par partijām, piemēram, par temperatūras un mitruma līmeni, palīdzot novērst problēmas un uzlabot piegādes uzticamību.

Kāda ir mākslīgā intelekta loma kravu pārvadājumu organizēšanā?

Mākslīgais intelekts palīdz optimizēt maršrutus, ņemot vērā dinamiskus mainīgos lielumus, piemēram, laikapstākļus un degvielas cenas, samazinot kavēšanos un paredzot optimālas piegādes metodes.

Kā analīze var uzlabot loģistikas efektivitāti?

Analīze uzlabo pieprasījuma prognozēšanu, maršrutu optimizāciju un prediktīvo modelēšanu, ļaujot veikt precīzākus un izmaksu ziņā izdevīgākus piegādes lēmumus.