在疫情期間和之后，供應鏈問題變得如此普遍，以至于“供應鏈危機”一詞進入了家庭詞典。這場危機在2021年達到頂峰，報告稱中斷事件超過11,000起，高于2019年的3,700起和2020年的6,192起。由于疫情相關的延誤、缺乏可靠的勞動力和不可預測的交通模式，再加上消費者需求出現(xiàn)前所未有的高峰和低谷，對于運輸服務來說，這是一個艱難的處境。
我經(jīng)常聽到的最令人不安的問題之一是缺乏對整個供應鏈的可見性。這導致了很多機會的錯失。想象一下，一家零售企業(yè)推出了一種新產(chǎn)品，由于需求意外高，庫存水平迅速耗盡。這導致商店和網(wǎng)上的產(chǎn)品短缺。在這種情況下，每個人都輸了。零售店失去了潛在收入。商店可能會與運輸服務產(chǎn)生信任問題。消費者對零售商失去信心。
類似的問題現(xiàn)在比以往任何時候都更加常見。盡管供應鏈問題沒有萬無一失的解決方案，但許多運輸服務機構已投資于實時可見性指標，以更深入地了解貨物的移動方式。以下是一些通過實時可見性來優(yōu)化交通服務的策略。
讓一切變得智能
首先，我們來談談智能技術如何幫助更好地了解交通服務。如今，人們經(jīng)常聽到物聯(lián)網(wǎng)（IoT）這個詞。就運輸服務而言，物聯(lián)網(wǎng)意味著供應鏈的每個組成部分都附有某種跟蹤器。GPS跟蹤器、傳感器和射頻識別(RFID)標簽等物聯(lián)網(wǎng)設備可以收集有關貨運、車輛和庫存的實時數(shù)據(jù)。這些跟蹤器可以實時洞察整個運輸過程中貨物的位置、狀況和狀態(tài)，從而實現(xiàn)更好的可見性和主動決策。
例如，考慮這樣一個場景：運輸服務負責將新鮮農(nóng)產(chǎn)品從農(nóng)場運送到零售店。顯然，新鮮度是關鍵。沒有人會對變質的牛奶或枯萎的生菜感到高興。
物聯(lián)網(wǎng)跟蹤器和傳感器還可以跟蹤溫度和濕度水平，將信息反饋到集中式系統(tǒng)。如果傳感器檢測到任何偏離最佳溫度范圍的情況，系統(tǒng)就會觸發(fā)警報，立即通知運輸服務部門?？梢粤⒓床扇〈胧┙鉀Q問題，例如將貨物重新運送到其他車輛或快速致電專業(yè)機械師來解決可能導致問題的任何機械問題。
運輸服務中的物聯(lián)網(wǎng)設備不僅僅是監(jiān)測環(huán)境條件。GPS追蹤器可以幫助優(yōu)化送貨路線。通過不斷收集實時位置數(shù)據(jù)，GPS跟蹤器使運輸服務能夠創(chuàng)建優(yōu)化的送貨路線。RFID標簽提供可無線掃描和跟蹤的獨特識別信息。當RFID標簽貼在單個產(chǎn)品或運輸集裝箱上時，運輸服務可以在貨物在供應鏈中移動時更輕松地管理其庫存。
在實時分析之前，該供應鏈的末端環(huán)節(jié)可能是一些不太新鮮的商品的不滿意接收者?，F(xiàn)在，物聯(lián)網(wǎng)設備在運輸服務中的集成為供應鏈提供了前所未有的可見性和控制力。
值得指出的是，這些策略帶來了需要注意的額外挑戰(zhàn)。例如，當一切都連接到互聯(lián)網(wǎng)時，一切都可以被黑客攻擊，網(wǎng)絡安全專家認為這對物聯(lián)網(wǎng)連接的供應鏈來說是一個真正的風險。除此之外，所有這些智能設備都必須定期維護、維修和更換。這些并不是破壞交易的因素，但如果您決定將這項技術納入您的運輸服務中，則值得記住它們。
庫存管理系統(tǒng)
物聯(lián)網(wǎng)跟蹤器可以幫助實時監(jiān)控移動中的貨物，但也可以采取很多措施來保持家里倉庫的可見性。
倉庫庫存管理系統(tǒng)就像倉庫的數(shù)字助理。它是一個平臺，其中包含有關庫存水平和位置的信息，所有這些信息都是通過自動數(shù)據(jù)捕獲實時實現(xiàn)的。同樣，可以依靠RFID標簽或條形碼掃描來準確了解產(chǎn)品何時被接收、挑選、包裝或運輸。這意味著始終知道自己有多少庫存及其位置，這樣就可以避免因產(chǎn)品缺貨而令客戶失望。
該系統(tǒng)還可以幫助您高效地履行訂單。當客戶下訂單時，系統(tǒng)可以根據(jù)可用庫存、庫存位置和其他因素確定訂單的優(yōu)先級。這可以幫助您的倉庫工作人員快速找到合適的產(chǎn)品、包裝它們并準備好運輸。
庫存管理系統(tǒng)的另一個好處是能夠與供應商和零售合作伙伴共享實時庫存數(shù)據(jù)。當合作伙伴了解庫存水平時，你們可以更有效地合作。這種協(xié)作確保每個人都達成共識，減少供應鏈中斷并提高整體效率。
在獲得實時庫存管理分析之前，我們示例中的零售商很難跟上需求的突然增長。然而，借助提供實時洞察的可靠倉庫庫存管理系統(tǒng)，零售商可以更準確地跟蹤庫存水平、監(jiān)控銷售趨勢，并相應地調(diào)整采購和補貨策略。如果零售商注意到特定產(chǎn)品的需求激增，它可以快速補充庫存以滿足客戶需求，確保有足夠的庫存。
預測模型
到目前為止，我們已經(jīng)討論了跟蹤貨物在供應鏈中的各個環(huán)節(jié)移動以及實時管理庫存水平的方法。但我們可以比實時做得更好，我們可以超越“當前”，進入“未來”。
一些特定的高級管理系統(tǒng)使用時間序列分析或機器學習算法等統(tǒng)計模型來預測需求。主要目標是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和模式做出準確的預測。這些算法輸入歷史數(shù)據(jù)模式并根據(jù)這些模式進行預測。
例如，運輸服務可能使用機器學習算法來合并客戶人口統(tǒng)計、產(chǎn)品類別或位置等數(shù)據(jù)。然后，該模型將預測購買趨勢，幫助運輸服務了解未來客戶需求的預期。
這些模型并非沒有挑戰(zhàn)。它們可能很昂貴，您需要聘請數(shù)據(jù)科學家來構建和維護這些模型，并向您解釋結果。這些挑戰(zhàn)當然是可以克服的，但值得理解的是，這些模型不會自行構建。
總結
過去幾年交通服務一直很艱難。我們經(jīng)歷了全球大流行、惡劣的天氣事件、不可預測的消費者購買行為、關鍵商品的短缺、缺乏可靠的勞動力等等。實時了解庫存水平、車隊和消費者行為始終對運輸服務有利，無論是跟蹤貨物、監(jiān)控庫存水平還是預測未來的銷售。
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