サプライチェーン業界が2021年のトラック運転手不足に対処するのを支援する5つのテクノロジー

トラック運転手はサプライチェーンの重要な部分であり、米国の全貨物の72.5％を運搬しています。これらの労働者は、eコマースによって出荷活動が急増しているため、さらに需要が高まっています。残念ながら、ドライバーと同じくらい重要ですが、業界はますます労働力不足に直面しています。

Eコマースは2020年に急増し、すでにドライバーの採用に苦労している業界でドライバーの需要が高まっています。そのため、専門家は現在、このセクターには需要を満たすためにさらに50,000人のドライバーが必要であると見積もっています。この労働力不足をきっかけに、トラック会社はテクノロジーに目を向けました。

サプライチェーンがこのドライバー不足に対処するのに役立つ5つのテクノロジーを次に示します。

1。動的ルーティングシステム

モノのインターネット（IoT）は、ロジスティクス部門の最も価値のある資産の1つになっています。トラックとその貨物に搭載されたIoTデバイスのネットワークにより、トラック会社は交通、天気、その他の要因に関する豊富なリアルタイムデータを利用できます。次に、分析エンジンはこのデータを取得して、新しい障害が発生したときにドライバーのルートを最適化および調整します。

これらの動的ルーティングシステムにより、トラック会社は最も効率的な配送を可能にします。その結果、より短い時間でより多くの成果を上げ、1人のドライバーが2人の作業を実行できるようになります。

2。トレーニングシミュレーター

多くの人々は、テクノロジーが人々から仕事を奪うことを恐れていますが、専門家は、テクノロジーが2022年までに1億3300万の雇用を創出し、わずか7500万を占めると予測しています。技術が人々の就職をどのように支援しているかの一例は、トレーニングシミュレーターのトラック輸送です。一部のトラック会社は、シミュレーターを使用して新入社員をより早く訓練し、労働力不足を解消するのに役立っています。

シミュレーターは、新しいドライバーが大型トラックの取り扱い方法を学ぶための安全な場所を提供します。また、インストラクターが道路状況を管理できるようにし、新入社員がより多くの状況でより短い時間で経験を積むのを支援します。これらのより効率的で的を絞ったトレーニングシステムにより、新入社員からアクティブなドライバーへのパイプラインが短縮されます。

3。コーチングアプリ

同様に、一部のトラック会社は、ドライバーが最初に道路に出たときにアプリベースのコーチングを使用し始めました。これらのシステムは、トラックのIoTデバイスからのデータを使用して、新しいドライバーにフィードバックを提供します。これにより、企業は上級ドライバーの立ち会いなしで新入社員をトレーニングし、経験を上手く表現して、若い労働者を引き付けることができます。

長距離トラック運転手の平均年齢は50歳に近づいていますが、若い世代は業界にあまり関心がありません。トレーニングと運転に対するこのより技術中心のアプローチは、デジタルネイティブにとってより魅力的であり、より多くの新しい労働者を引き付けます。

4。 AIロードマッチング

人工知能（AI）がIoTデータを使用してルートを最適化できるのと同じように、負荷のマッチングについても同じことができます。負荷とドライバーを組み合わせて効率を最大化するこのプロセスは、AIにますます依存するようになっています。ある会社のコンボイは、現在、負荷マッチングの100％が自動化されていると述べています。

AIは、人間よりもはるかに高速に多くのデータポイントを考慮することができるため、負荷のマッチングに最適です。これらのシステムにより、企業は可能な限り最も効率的で安全なドライバーとルートで商品を送ることができます。この効率性は、労働力の減少でより多くのことを達成するのに役立ちます。

5。配達ドローン

ロジスティクスにおける新しいが成長している技術ソリューションは、配達ドローンです。自律型トラックは数年間認可を取得できない可能性がありますが、ドローンはより小さなラストマイルの配達を自動化できます。その結果、サプライチェーンは、より多くのドライバーを必要とせずに、より多くのパッケージを同時に提供できます。

ドローンの配達はまだ一般的ではありませんが、最近いくつかの企業がそれに目を向けています。 AmazonとUPSはどちらも、最近、ドローンの配達についてFAAの承認を受けており、まもなくより広範な規模で展開される可能性があります。

新しいテクノロジーがロジスティクスセクターを再構築しています

需要の高まりと継続的なドライバー不足に照らして、サプライチェーンは適応しなければなりませんでした。 AIやIoTのような最先端のテクノロジーにより、課題が増大しているにもかかわらず、効率を維持することができました。より多くの企業がこれらのリソースを採用するにつれて、このセクターはより効率的で技術中心の業界に移行しています。