Pięć stopniowych zmian poprawiających wydajność łańcucha dostaw

 

W ostatnich latach zyski przedsiębiorstw działających w ramach łańcucha dostaw spadły z powodu presji kosztowej, wąskich gardeł w transporcie i problemów związanych z pracą. Firmy mogą zwiększyć wydajność i obniżyć koszty, wprowadzając kilka małych zmian w swoich łańcuchach dostaw. Oto pięć kolejnych kroków w dążeniu do osiągnięcia znaczącej poprawy wydajności łańcucha dostaw.

 

 

1. Zautomatyzowane planowanie floty i optymalizacja tras dla sieci dostawczych

Wiele firm w dalszym ciągu planuje i optymalizuje trasy, korzystając z danych statycznych, które są oczywiście podatne na błędy i nie korzystają z bogactwa danych przedsiębiorstwa. Narzędzia cyfrowe wspierają te złożone zadania przede wszystkim poprzez dostarczanie dokładnych danych adresowych. Na przykład w przypadku dostaw „ostatniej mili” upewnienie się, że bazy danych zawierają najnowsze informacje o adresach, to doskonały pierwszy krok w kierunku zapewnienia dokładnych i terminowych dostaw już za pierwszym razem.

 

Optymalizacja tras często wiąże się z generowaniem planu zapasowego, tak aby można było wybrać najlepszą trasę na bieżąco. Na przykład trasa A teoretycznie może być najkrótszą odległością od punktu początkowego do określonego miejsca docelowego dostawy. Jednak dzisiejsze technologie optymalizacyjne umożliwiają nakładanie na siebie dodatkowych danych, takich jak zagrożenia, ograniczenia drogowe i dotyczące masy oraz warunki ruchu drogowego w czasie rzeczywistym, aby znaleźć najszybszą trasę. Czasami to, co pierwotnie było planem B, okazuje się najlepszą i najszybszą opcją do zrealizowania w danej chwili. Możliwość gromadzenia danych w czasie rzeczywistym i ich szybkiego udostępniania w celu umożliwienia szybkiego podejmowania decyzji, wszystko to stopniowo przyczynia się do osiągania lepszych wyników w łańcuchu dostaw.

 

2. Trasy i nawigacja dla ciężarówek w celu poprawy bezpieczeństwa i zgodności

Standardowe systemy GPS mogą wytyczyć najszybszą trasę z punktu A do punktu B, ale nie zapewni to optymalnego dotarcia ciężarówki tam, gdzie powinna. Z drugiej strony systemy nawigacji przeznaczone dla ciężarówek przyczyniają się do stopniowej poprawy wydajności łańcucha dostaw, biorąc pod uwagę ważne atrybuty związane z ciężarówkami, takie jak waga, wysokość i ograniczenia dotyczące ładunku.

Rozwiązania nawigacji dla ciężarówek oparte na lokalizacji akceptują dane wejściowe dotyczące atrybutów konkretnej ciężarówki, takie jak wymiary, rodzaj i waga ładunku, w celu tworzenia tras zgodnych z przepisami dotyczącymi transportu drogowego, bezpiecznych dla tej konkretnej ciężarówki i ładunku oraz najkrótszych i najszybszy we wszystkich tych warunkach. Atrybuty te chronią firmy przed potencjalnymi kosztami błędów w wyznaczaniu tras, w tym szkodami dla kierowców, pojazdów, ładunków i mienia osób trzecich, a także karami finansowymi za nieprzestrzeganie przepisów transportowych.

 

Floty samochodów ciężarowych muszą mieć pewność, że ich systemy nawigacyjne nie będą prowadzić ciężarówek na drogę, most lub inny obszar, na który nie jest to dozwolone ze względu na ograniczenia dotyczące wzrostu lub wagi. Korzystanie z nawigacji dostosowanej do ciężarówek gwarantuje, że ciężarówki dotrą do celu bezpiecznie i na czas, zapewniając doskonałą obsługę klienta.

 

3. Przewidywalne i dynamiczne szacowane czasy przybycia

Uwzględnianie informacji o warunkach w czasie rzeczywistym umożliwia proaktywne łagodzenie opóźnień i innych problemów w łańcuchu dostaw, co prowadzi do dokładniejszych szacunkowych czasów przybycia (ETA). Lepsze ETA zapewniają pewność, wzbudzają zaufanie klientów i zwiększają efektywność transportu, oszczędzając czas i koszty paliwa oraz przyczyniając się do osiągnięcia celów zrównoważonego rozwoju.

 

Analiza danych historycznych zwiększa prawdopodobieństwo dokładnego przewidywanego czasu dotarcia. Jeśli dane wskazują, że prawdopodobnie wystąpi opóźnienie w określonym miejscu i czasie, informacje te można uwzględnić w przyszłym planowaniu, aby lepiej informować klientów o czasie dotarcia przesyłek. Analizowanie przesyłek historycznych zwiększa możliwości analiz predykcyjnych nowoczesnych systemów logistycznych, ułatwiając zautomatyzowane, zoptymalizowane i ulepszone planowanie – a wszystko to przyczynia się do lepszej realizacji łańcucha dostaw.

 

4. Widoczność przesyłek multimodalnych

Przesyłki międzynarodowe są prawie zawsze przesyłkami multimodalnymi – zazwyczaj obejmują transport oceaniczny, kolejowy i drogowy. Kilka operacji związanych z tymi przesyłkami często stanowi wyzwanie zarówno dla nadawców, jak i przewoźników, jeśli chodzi o zapewnienie dokładnych szacunkowych czasów przybycia, kusząc ich do buforowania czasu przybycia poprzez wygospodarowanie dodatkowego czasu w celu zrekompensowania potencjalnych opóźnień.

 

Analiza lokalizacyjna zapewnia precyzyjne narzędzia do lokalizowania i monitorowania ładunków i pojazdów, umożliwiając spedytorom tworzenie sprawniejszych i bardziej opłacalnych przepływów przesyłek oraz zapewnianie przewidywanego czasu dotarcia, który odzwierciedla rzeczywiste lokalizacje aktywów i produktów. Menedżerowie łańcucha dostaw mogą proaktywnie łagodzić problemy z wysyłką, umożliwiając im podjęcie działań tak wcześnie, jak to możliwe, po wykryciu potencjalnego opóźnienia.

 

Widoczność multimodalna zasadniczo polega na zastąpieniu silosów informacyjnych kompleksową widocznością, dzięki czemu firmy mogą stać się bardziej odporne na zakłócenia w łańcuchu dostaw. Analiza lokalizacyjna działa jak ogniwo jednoczące, łącząc różne zbiory danych w celu uzyskania spostrzeżeń, które oszczędzają czas, pieniądze i paliwo.

 

5. Wykorzystanie prywatnych zbiorów danych

Firmy często posiadają dane, które mogą mieć wpływ na efektywność ich łańcucha dostaw. Ważna jest możliwość zintegrowania tych danych z platformami logistycznymi i nawigacyjnymi. Możliwość tworzenia, sprawdzania i utrzymywania prywatnych map w bezpiecznym środowisku lokalizacji w chmurze na dedykowanej platformie – oferującej mapy globalne, możliwości automatyzacji tworzenia map i prywatny zestaw narzędzi – pozwala firmom przyjmować i wykorzystywać własną logikę biznesową.

 

Mogą dostosować prywatną mapę podstawową, aby najlepiej służyła ich potrzebom biznesowym
opublikuj go, aby tworzyć niestandardowe doświadczenia, przyspieszać uzyskiwanie korzyści i skalować swoje rozwiązania biznesowe. Na przykład firma może dodać prywatne interesujące miejsca (POI), takie jak punkty ładowania pojazdów elektrycznych, do swojej floty pojazdów elektrycznych i wyszukiwać je na mapie.

 

Możliwa jest również optymalizacja operacji floty poprzez dostosowanie atrybutów ciężarówek i personalizację wyników wyznaczania tras – poprzez ograniczenie możliwości przejazdu ciężarówek przez określone obszary miejskie ze względu na hałas lub kwestie ochrony środowiska lub poprzez ograniczenie dozwolonej prędkości przez te same obszary. Lub też firma może posiadać wiedzę i dostęp do prywatnej drogi, która stanowi skrót z zakładu produkcyjnego do centrum dystrybucyjnego. Możliwość umieszczenia tych prywatnych danych na platformie nawigacyjnej – która nie byłaby dostępna dla innych użytkowników – pozwala firmie wytyczyć krótszą i wydajniejszą trasę.

Firmy mogą również umieszczać informacje na temat doków załadunkowych w określonych obiektach, aby system nawigacji mógł skierować ciężarówkę do określonego doku załadunkowego w oparciu o dostępność doków i planowanie dostaw. Jeśli chodzi o dostawy „ostatniej mili”, podczas planowania trasy można uwzględnić szczegółowe instrukcje dotyczące dostawy, np. czy przesyłka musi zostać dostarczona tylnymi drzwiami pod konkretny adres.

 

Technologie Here — dostarczanie informacji lokalizacyjnych w celu poprawy wydajności łańcucha dostaw

Firma Here Technologies, wiodący na świecie dostawca analiz lokalizacyjnych, pomaga firmom poprawiać wydajność łańcucha dostaw, stosując marginalne zyski w przepływach pracy w biznesie, dostarczając rozwiązania, które zmniejszają koszty łańcucha dostaw, promują ulepszenia operacyjne oraz zwiększają zadowolenie klientów i wyniki finansowe.

 

„Procesy wykonywane ręcznie są podatne na błędy i awarie” – mówi Bart Coppelmans, dyrektor ds. rozwiązań branżowych w firmie Here Technologies, „więc należy się zastanowić, gdzie i jak można zautomatyzować i zoptymalizować procesy”.

 

Wykorzystanie analityki lokalizacyjnej Here wspiera planowanie, realizację, operacje, analizy i optymalizację logistyki. „Osiąganie przyrostowych korzyści poprzez optymalizację procesów nie zależy od tego, ile danych wykorzystują ludzie” – mówi Manish Govil, lider segmentu globalnego łańcucha dostaw w Amazon Web Services, na którego platformie przetwarzania w chmurze firma Here Technologies zbudowała swoje produkty do analizy lokalizacji. „Chodzi o wykorzystanie najnowszych danych w celu podejmowania optymalnych decyzji i szybkiego ich wykonywania”.

 

Aplikacja Here Maps codziennie gromadzi miliardy punktów danych w celu generowania w czasie rzeczywistym cyfrowych reprezentacji świata fizycznego, w tym budynków, punktów orientacyjnych oraz ruchu drogowego i sieci transportowych na żywo, a także wykorzystuje funkcje uczenia maszynowego do obsługi szybkich aktualizacji.

 

Funkcje uczenia maszynowego i analizy lokalizacji umożliwiają klientom Here stosowanie przewidywanych tras i przewidywanych czasów przyjazdu do swoich planów i operacji. „System uczy się na podstawie poprzednich odchyleń w transporcie, aby ulepszyć plany na przyszłość” – mówi Coppelmans.

 

„Jest to coraz ważniejsze w przypadku dostaw „ostatniej mili”, gdzie na rynek wchodzi wielu małych graczy. Ważne jest, aby mogli oni wykorzystać własne dane i logikę biznesową, aby osiągnąć poprawę operacyjną i zwiększyć zadowolenie klientów”.