Yapay zeka teknolojisinin ilerleyeceği tüm sektörler arasında kamyon taşımacılığı dramatik bir devrime hazırlanıyor. Gelişmiş analizlerin kamyoncuları kurtaracağı tahmin ediliyor $ 168 milyar Rotaları optimize ederek ve yakıt verimliliğini artırarak.

Ancak yapay zeka bir tür sihirli sihirli değnek değildir. Lojistiği yapay zeka ile optimize etmek verilerden yararlanmaya dayanır. Doğru veriler ve güçlü veri analizi yazılımıyla sektör liderleri, taşımacılık görevlerini kar kaybı olmadan yerine getirebilir, verimli sürücü davranışlarını belirleyebilir ve filo KPI'larını iyileştirmek için arka ofis faaliyetlerini güçlendirebilir. İşte nasıl.

Verileri TMS ve Telematikten Senkronize Edin

Kamyonları kar kaybı olmadan taşımak, nakliye maliyetlerine ilişkin tam bir anlayış gerektirir. Lojistik planlamacılar, araç içi video kameraları ve GPS izleyicileri gibi telematikleri izleyerek en uygun rotalar hakkında bilgi sahibi olur ve maliyetli gecikmelere yol açan nedenleri ortaya çıkarabilir. 

Telematik yazılımı, lojistik ekiplerinin yol koşulları, sürücü davranışı ve kamyonun konumu hakkında gerçek zamanlı verilere erişmesini sağlarken, taşımacılık yönetim sistemleri (TMS) operasyonlar, geçmiş yolculuklar ve mevcut planlama hakkında geçmiş veriler sağlar. 

Ancak bu sistemlerin ayrı ayrı tutulması, hayati önem taşıyan güncellemelerin gözden kaçırılmasını kolaylaştırır ve kamyonun konumunu kavramak ve programları buna göre ayarlamak için birçok zaman alıcı faaliyete yol açar. Üstelik bazı şirketler bazı bilgileri takip etmek için hala Excel'e ve manuel yöntemlere güveniyor, bu da operasyonel verileri daha da parçalı hale getiriyor. Gartner'a göre tedarik zinciri liderlerinin yalnızca %7'si, kararları gerçek zamanlı olarak uygulamak için ihtiyaç duydukları bilgiye sahip.

Bunun yerine, lojistik planlamacıları, içgörüleri tek bir yerde çapraz analiz etmek için telematik ve TMS verilerini merkezileştirmeli ve güçlü analitik kontrol panellerini kullanarak verileri görselleştirmelidir. Kullanıcı dostu bir formatta gösterilen ayrıntılı trafik ve konum ayrıntılarıyla, lojistik planlamacılar yaklaşan engelleri bir bakışta fark edebilir, böylece önceden harekete geçebilir ve maliyetleri düşük tutacak şekilde rotaları optimize edebilirler. 

Sürücüler için İyileştirme Noktalarını Belirlemek İçin Verilerden Yararlanın

Lojistik planlamacılar telematik verilerini TMS'lerine entegre ettikten sonra, temel nakliye maliyeti etkenlerini değerlendirmeye başlayabilirler. 2022 ISAAC araştırmasına göre sürücü davranışları, Yakıt maliyetlerinin %30'u. Bu nedenle sürücü performansının iyileştirilmesi, sürücü güvenliğini artırırken bu masrafları da ortadan kaldırabilir. 

Kamyoncuların yoğun bir şekilde fren yaptığını ve trafikte hızlandığını varsayalım; lastiklerin aşınmasını ve yıpranmasını hızlandırmanın yanı sıra yakıt maliyetlerini de önemli ölçüde artırabilirler. Sürüş şekillerini analiz etmek, kamyoncuların güvenli bir şekilde araç kullanmasına yardımcı olacak en iyi uygulamaları belirlerken kamyonların işlevselliği üzerindeki etkileri de belirleyebilir. 

Sürücü davranışını ölçen lojistik planlamacıları, diğerlerinin yanı sıra zamanında teslimat, rölanti süresi, hız, kilometre ve yakıt tüketimi de dahil olmak üzere KPI'lara bakmalıdır. Bu kritik ölçümler arasındaki ilişkinin anlaşılması, sürücülerin belirli hava koşullarında veya uzun yolculuklarda zamanında teslimatı nasıl sağlayabileceklerini ve performanslarının zirvesinde olabileceklerini gösterecek. 

Arka Ofis Faaliyetlerini Güçlendirin

Kamyon şoförleri olmadan malların hareket etmeyeceğini söylemek doğru olur; ancak ekibin daha sessiz ama önemli bir kısmı arka ofiste oturuyor. 

Sevkiyatçılar, lojistik planlamacılar ve muhasebe personeli yükleme talimatlarını almalı ve benzin faturalarından bakım uyumluluğuna ve müşteri memnuniyetine kadar her şeye bakmalıdır. Malları zamanında teslim etmek, denetimleri tamamlamak ve bunları belgelemek konusunda sürücülere güveniyorlar. Bu nedenle, sürücüleri eksik veya okunamayan evraklarla ilgili aramak ve yük durumlarıyla ilgili güncelleme talep etmek, lojistik planlamacıların günlük işlerinin büyük bir bölümünü oluşturuyor. Basitçe söylemek gerekirse otomasyon, idari iş akışı kesintilerinin çözülmesine yardımcı olabilir. 

Ayrıca satış acenteleri, Üretken Yapay Zeka'daki yeni gelişmelerle bazı faaliyetlerini otomatikleştirebiliyor. Yapay zeka sistemi, fiyat teklifi taleplerini alabilir, bunların arkasındaki insan dilini anlayabilir ve bunları finansal sistem ve geçmiş sözleşmelerle çapraz kontrol ederek ilgili ve adil tekliflere dönüştürebilir. Daha sonra satış temsilcisi önerilen teklifi inceleyebilir ve kabul edebilir veya değiştirebilir, böylece müşteriyle onaylanır. Ayrıca, teklif işlemeyle ilgili veri toplamayı da merkezileştirebilir ve satış sürecini hızlandırırken iyileştirme noktalarını belirleyebilir.

Popüler inanışın aksine, otomasyon karşısında insanın rolü daha hayati hale geliyor çünkü ticaretteki deneyimli çalışanların tüm ince ayrıntıları bilmesi gerekiyor (ağır iş araçları için sürücülere güvenlik botları takmak gibi) ve bu yapay zekanın yapamayacağı bir şey. Bu nedenle, verilerle kamyon taşımacılığı maliyetlerinden tasarruf etmek üç kat daha önemlidir: Kamyon taşımacılığı şirketlerinin yapay zekaya yatırım yapması, verilerini merkezileştirmesi, güçlü kontrol panellerindeki içgörülere erişmesi ve bu akıllı sistemleri yönetmek için arka ofis personelini eğitmesi gerekir.

Otomasyon, şirket verimliliğinin artırılması, maliyetlerin azaltılması ve müşteri memnuniyetinin artırılması açısından çok değerlidir. Canlı kamyon takip verilerini TMS ile entegre eden lojistik planlama ekipleri, karı en üst düzeye çıkarmak için operasyonları kolaylaştırabilir. Teslimatın zamanında yapılmasının etkisini değerlendirebilir, müşterileri bilgilendirmek için güncellemeleri gerçek zamanlı olarak alabilir ve ek maliyetleri ortadan kaldırmak için rotaları etkili bir şekilde planlayabilirler. 

Yazar Bio

Asparuh Koev CEO'su Transmetrikler, tahmine dayalı analitik ve yapay zekanın gücünü kullanarak lojistik planlamayı ve varlık yönetimini optimize etmeyi amaçlayan bir Bulgar teknoloji şirketi. Lider lojistik şirketlerine yönelik BT projelerinde neredeyse 20 yıllık deneyime ve inşaat şirketlerini başarıya yönlendirme konusunda kanıtlanmış bir geçmişe sahip, başarılı bir seri girişimcidir. Kapsamlı tecrübesi, Sciant AG'de 12 yılı aşkın liderlik rollerini ve IntelliCo Solutions AG'yi kurup yönetmeyi içermektedir. Asparuh, Belçika'daki Vlerick Leuven Gent İşletme Okulu'ndan MBA derecesine sahiptir.

Bu blog yazısı Transmetrics tarafından desteklenmektedir

Başlık Resmine göre Marcin Jozwiak on Unsplash

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://logisticsmatter.com/saving-trucking-costs-how-can-your-data-help/