スマートコンテナ輸送へのデジタルアプローチ

ロジスティクス業界は全体としてデジタルの変化を受け入れるのに時間がかかりますが、コンテナ輸送は特にアナログ方式を廃止することを躊躇しています。空のコンテナの移動に関する複雑な決定は、人間の直感に基づいて、スプレッドシート内で引き続き手動で処理されます。

しかし現在、総船舶容量は 2020年に史上最高に達すると予想されています。 、すべての港と海運関係の企業は、長年のビジネスプロセスを再評価し始めています。

世界の貿易量の約90％は海上貿易であり、海上貿易は 2030年までに2倍になると予想されています。 グローバリゼーションの行進は2020年に打撃を受けましたが、コンテナ船業界内でのデジタル採用を推進する必要性は、これまで以上に重要です。

ほとんどの海運会社は、予備のコンテナをあまりにも多く所有しているため、大幅な非効率につながります。さらに、このシステムでは、コストを明確に把握することはできません。多くの場合、ロジスティクスチームは空の再配置をグローバルに管理し、別の調達チームがベンダーの経費を管理します。

この切断により、回線が特定の場所の特定のベンダーに支払った合計金額を知っているが、これらのコストの背後にある要因が明確でない状況が発生します。移動されたコンテナの数とその理由を教えてください。別のベンダーがそれをより安く処理できたでしょうか？このようなロジスティクスの意思決定を行う人は、自分の行動がコストに与える影響を十分に認識していないことがよくあります。

遅延が発生する方法と場所、およびプロセスがどのように改善されるかについての洞察の欠如は、コンテナ輸送を大幅に阻害する可能性があります。幸いなことに、業界の発展を推進しているデジタルの変化は、真の成長のための新しい機会を生み出しました。

グローバルコンテナ輸送の改善

コンテナ輸送の良いニュースは、海上でのコンテナの損失が劇的に減少したということです。 近年では史上最低に。このような物理的な事故により、手順が迅速に修正されます。対処するのが難しいのは、データの不足による損失です。

アナログソリューションと手動データシート入力は、港から港へ貨物を移動する手段を提供します。しかし、世界の資源を処理するこれらの長年の方法は、2020年に鋭い要点に達しました。

Boston Consulting Group によると、世界中のコンテナの3分の1が空になっています。 。業界に年間最大200億ドルの費用がかかるこの不均衡は、より優れたロジスティクス計画戦略を適用することで打ち消すことができます。

空のコンテナを管理する際の非効率性は、再配置時間の遅さ、および再配置、保管、所有のコストに起因する傾向があります。空のコンテナの再配置にかかる200億ドルのコスト全体を削減する方法はありませんが、適切なテクノロジーを利用すれば、この金額の約30％を回避できると推定されています。このような改善は、特にルート上で競争がある場合に、将来のロジスティクスの決定をより適切に伝えることができます。

過去数十年間、予測は人間の知識のみに基づいて構築されていました。世界の一部の労働者は、予約と個人的な経験に基づいて需要を予測し、それを1つのマスター予測にまとめました。この方法は実際の需要を概算できますが、人為的ミスや偏見の影響を受けます。

さらに、世界のコンテナ船業界は、労働者の減少、需要の減少、および供給ルートの混乱に直面しています。すべての船舶が適切な量のコンテナを時間どおりに毎回出港することを保証することは、今日の単なる目標以上のものです。これは、企業の存続にとって非常に重要です。

コンテナ輸送の主なハードルは、他のロジスティクス部門と同様に、将来の輸送パターンをより正確に予測する方法を決定することです。需要予測ソリューションを採用している企業には利点があります。

人工知能の回答

コンテナ輸送へのデジタルアプローチはソリューションベースです。 「2020年の残りの部分」について考えるかもしれませんが、海運会社は来年以降も同様の量のパターンに従うことを知っています。長年のロジスティクス企業が毎年成功を収めるために信頼している履歴データには価値があります。しかし、地域内または世界中の需要をより正確に把握することは、より大きな課題です。

これは、人工知能を使用して信号をノイズから分離できる場所です。予測アルゴリズムとデータモデルは、社内情報と連携して、休日やその他の時間ベースのイベントなどの外部要因を考慮して、コンテナをいつどこに出荷するかを決定します。

AIを使用すると、通信事業者は配達の2〜3か月前に顧客の需要を評価できます。空のコンテナの再配置、修理コストの増加、および予算超過の労働はすべて、どの輸送ラインにとっても主要な収益の阻害要因です。コンテナフローが最適化されると、企業は過剰な空き容量に対処する必要がなくなるため、リソースへの負担が軽減され、収益が増加します。

世界の海洋貿易の範囲が非常に広いため、ほとんどの海運会社がサプライチェーンを手動で最適化することは困難です。 AIの助けを借りて、意思決定者は、コンテナがどこに向かっているのか、どこにあるべきなのかについて、より広い視野を得ることができます。

2020年に向けたソリューションの最適化

広大な海を渡ってコンテナを輸送することになると、当て推量の余地はほとんどありません。それぞれの出発は、収益だけでなく、到着港での需要の現実に合わせて調整する必要があります。これは、数週間または数か月先の場合もあります。

さらに、経済の縮小は、世界中でより小さな艦隊サイズの必要性を意味します。現在、需要と供給の両方が流動的であるという状況に直面しています。明確にするために、企業は適切な予測分析ツールに目を向ける必要があります。

AIは、問題のある海域で活動する人々のロードスターとして機能します。コンテナ輸送が適切なデータによって推進されると、空のコンテナフローの最適化と賢明な需要予測により、速度、安全性、利益がすべて向上します。

今日のコンテナ船会社は、急速に変化するイベントを確実に予測する必要があります。つまり、デジタルソースの情報を使用し、データに基づく意思決定に焦点を当てることを意味します。社会的距離が離れているときでさえ、大統領の行動と従業員の関与は依然として最優先事項です。今日の進化は、リーダーが自信を持って出航するために適切なテクノロジーを利用する方法にあります。

JonFathはTransmetricsの最高執行責任者です。