Cómo los cargadores y los operadores optimizan su cadena de suministro por Kapoklog Logistics

Cómo los cargadores y los operadores optimizan su cadena de suministro por Kapoklog Logistics

 

En la logística de transporte, tanto para los cargadores como para los transportistas, los recursos son finitos: los cuellos de botella de los empleados, los retrasos en el patio, las influencias externas en la planificación de rutas y la falta de transparencia obligan a todos los involucrados en la cadena de transporte para reemplazar a corto plazo. Entonces, ¿cómo pueden los cargadores y los transportistas a prueba de balas de su cadena de suministro? Philipp Pfister (en la foto), vicepresidente del sector enTransporeón, una empresa de Trimble, explora esto más a fondo.

 

Presiones continuas de la cadena de suministro

Es justo decir que la incertidumbre es la norma cuando se trata de trabajar en logística. Y tener la capacidad de adaptarse rápidamente en situaciones de emergencia es convertirse en uno de los trucos más valiosos del comercio. Sin embargo, con situaciones geopolíticas siempre cambiantes, desastres ambientales, huelgas y escasez de personal, las empresas en la cadena de transporte se verán obligadas a continuar modificando sus planes a corto plazo. Aunque, cuando ocurren interrupciones de la cadena de suministro, puede ser necesario mostrar datos en varios modos de transporte, y en diferentes zonas horarias, que agregan trabajo y costos adicionales y un tiempo precioso.

 

Sistemas y redes fragmentadas

Sin embargo, la clave para resolver la interrupción de la cadena de suministro radica en la digitalización, ofreciendo visibilidad en tiempo real de todos los envíos en todos los modos de transporte. Pero las soluciones aisladas aún dominan en la cadena de suministro moderna de hoy, lo que significa que en un sistema fragmentado, lograr la transparencia de extremo a extremo o las ganancias de eficiencia de conducción permanecen fuera del alcance.

 

Cuantos más sistemas en la red tengan que trabajar entre sí, más difícil es intercambiar información entre los participantes. Por lo tanto, las grandes redes heterogéneas requieren estándares que puedan ser reconocidos, interpretados y procesados ​​por diferentes sistemas, un desafío real. Tome los sistemas telemáticos como ejemplo. Con docenas de proveedores, cada herramienta produce un gran volumen de datos. Cuando los cargadores o reenviados trabajan con múltiples compañías de carga, los sistemas para analizar diferentes fuentes de datos deben integrarse.

Una solución resistente, escalable y de pensamiento a futuro se encuentra en una plataforma de gestión de transporte basada en la nube. Una plataforma unificada inteligente puede unir transportistas, transportistas, reenviadores y minoristas, lo que les permite conectarse a través de muchos canales. Analiza los datos entrantes de varias fuentes, los convierte en un estándar unificado y crea un conjunto compartido de datos en un formato estandarizado.

 

Mejor interoperabilidad en Dock and Yard

Por ejemplo, con una herramienta de gestión de muelles y patio, las empresas pueden predecir mejor cuándo llegarán las cargas. De hecho, lo que parecen retrasos ad hoc, como huelgas o atascos de tráfico, pueden ser parte de patrones ocultos que se revelan cuando los modelos de inteligencia artificial (IA) analizan los datos a lo largo del tiempo.

Por lo tanto, el proveedor líder de servicios de logística europea LKW Walter maneja más de 7, 000 ftl (carga de camión completa) transporta todos los días y libros alrededor de 25, 000 Las ranuras de tiempo por semana adoptaron un inteligentemuelley la herramienta de gestión del patio con el objetivo de simplificar el proceso complejo de planificación para socios de transporte y conductores. Esta visibilidad mejoró toda la cadena de suministro para LKW Walter. Los conductores ahora pueden planificar sus rutas de manera más efectiva, con el conocimiento de las estaciones de servicio, las áreas de servicio y el estacionamiento seguro en el camino. Además, cuando todas las partes, incluidos los almacenes, colaboran, las ranuras de tiempo se pueden ajustar en tiempo real. Los primeros llegados pueden tomar las ranuras de los recién llegados y viceversa. Esto no solo simplifica las tareas de los conductores, sino que también reduce los largos tiempos de espera, lo que ayuda a abordar el problema de escasez de conductores.

 

Cómo AI y el aprendizaje automático me prestan una mano

Al integrar la interoperabilidad, el análisis de datos y el uso de IA y el aprendizaje automático, las empresas pueden hacer el uso más eficiente de sus recursos, todo mientras se mantiene consciente de la sostenibilidad. Las ideas en tiempo real ayudan a detectar ineficiencias, para que las empresas puedan reducir las millas vacías, capacitar a los empleados en una conducción ecológica y combinar recursos de transporte de manera más inteligente para reducir las emisiones. La magia ocurre cuando esto se hace colectivamente y los transportistas pueden encontrar cargas para viajes de regreso dentro de la plataforma de gestión de transporte, reduciendo esos viajes vacíos.

Hoy, AI y ML juegan un papel importante en las adquisiciones y la cita: mientras que una cantidad considerable de tiempo alguna vez se dedicó a la investigación manual y la creación de la oferta, el proceso de oferta del área spot ahora se puede automatizar. Por ejemplo, las empresas que utilizan una herramienta de cotización autónoma inteligente permiten a los proveedores de transporte y logística priorizar las solicitudes de transporte entrantes y ofrecer precios precisos de transporte de camiones spot basados ​​en precios previstas del mercado.

 

Las citas se generan de acuerdo con las estrategias personalizadas de los usuarios, con criterios como requisitos de margen, tipo de transporte o equipo, distancia, destino y ventanas de recogida y entrega. Este módulo se basa en un modelo de pronóstico capacitado, mejorado por la ciencia de datos y los algoritmos de aprendizaje automático, que mejoran continuamente con el tiempo al incorporar los resultados de ofertas anteriores. Cuantos más datos se transmitan y compartan, más precisos se vuelven los algoritmos con el tiempo.

 

Desde la adquisición de carga hasta el procesamiento de transporte, la administración de muelles y el patio, y las auditorías de pago, las soluciones digitales avanzadas impulsadas por la IA ya están allí para ayudar a resolver desafíos específicos en logística. Los centros de datos en las plataformas neutrales proporcionan información valiosa sobre los procesos logísticos, los desarrollos del mercado y las emisiones de CO2, mientras que las herramientas de visibilidad aseguran la transparencia en las cadenas de suministro. El desafío es lograr una conciencia global de la necesidad de promover la interoperabilidad más allá de la simple conectividad.

 

Al superar los desafíos técnicos, establecer estándares y mejorar la calidad de los datos simultáneamente, la industria puede optimizar la interoperabilidad de la cadena de suministro. Esto permite a todos los interesados ​​concentrarse en las tareas clave en cuestión (transporte de bienes y materiales de producción) y aumentar la satisfacción del cliente.