PwC 설문 조사 – 지출 문제

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매니아 / AdobeStock

PwC에 따르면 최근 발표 된 운송 및 물류 트렌드 2019 보고서에서 블록 체인과 인공 지능은 일반적으로 느리게 움직이는 운송 및 물류 산업에 급속한 변화를 가져오고 있다고 연례 CEO 조사의 일부입니다.

운송 및 물류 (T & L) 경영진에게 새롭고 더 나은 서비스를 제공해야한다는 압박이 가해졌으며, 운송 및 물류 (T & L) 경영진은 향후 12 개월 동안 5 년 이내에 조직의 매출 성장에 대한 신뢰를보고했습니다. 이 기간 동안 성장할 것이라고 T & L 업계의 29 CEO 응답자가 포함 된 보고서에 따르면

PwC는 블록 체인 기술이 여러 조직 간의 투명성이 낮고 국제 운송이 발생하기 위해 수집해야하는 많은 권한 및 절차 문서로 인해 발생하는 물류 병목 현상의 잠재적 완화 원인으로보고 있습니다. Spend Matters의 최근 블록 체인 정리 보고서에서 살펴본 바와 같이, 전 세계 여러 해운 회사는 IBM과 Maersk가 주도하는 TradeLens 프로그램, 글로벌 해운 비즈니스 네트워크 및 운송 중 블록 체인을 포함하여 블록 체인 활동을 조정하기 위해 작업 그룹 또는 컨소시엄을 구성했습니다. 동맹.

국제 운송 이외에도 블록 체인은 UPS 및 Amazon과 같은 회사를위한 "마지막 마일리지"운송 프로그램 내 효율성 향상의 핵심 구성 요소로 인식되고 있습니다.

운송 업체는 운송 프로세스 전반에 걸쳐 운송중인화물의 위치를 ​​운송 업체가 항상 알 수 있도록하는 전통적인 RFID 태그 및 점점 더 일반적인 사물 인터넷 기술 (IoT)과 결합하여 블록 체인을 통해 이웃 또는 아파트 건물별로 배송 물을 그룹화 할 수 있습니다. 하루 종일 여러 운송 업체에 의한 중복 배송으로 단일 운송 업체가 더 많은 패키지를 배송 할 수 있습니다.

인공 지능 (AI)은 PwC가 물류 운영의 효율성 향상 가능성을 보는 또 다른 영역입니다.

차량을 지속적으로 모니터링하면 운전자가 연료 효율적인 습관으로 운전하도록하여 연료 비용을 줄일 수 있습니다. AI는 경로 통합 기회와 사람이 수백만 개의 데이터 포인트를 식별하기 어려운 기타 연료 절약 및 시간 절약 조치를 볼 수 있습니다.

또한 장비를 모니터링하는 센서는 비용이 많이 드는 고장이나 지연을 억제하는 예방 유지 보수 일정을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 차량 차량 간 추세를 모니터링하여 예기치 않은 문제에 대한 유지 보수 일정을 최적화하지만 다른 유지 보수 나 장비 수정의 결과로만 고장난 결함 부품과 같이 사람 관찰자가 인식하기 어려운 패턴을 따릅니다.

PwC에 따르면 트럭 제조업체 인 Daimler와 Isuzu는 차량에 IoT 센서와 소프트웨어를 장착하여화물 운송 및 배송시 패키지를보다 쉽게 ​​스캔 할 수있게함으로써 물류 사업에 진출했습니다. 이 소프트웨어는 AI를 사용하여 운전자가 차량 내부의 위치를 ​​배송 순서와 일치시켜 패키지를보다 효율적으로로드 할 수 있도록 도와 주며, 올바른 소포를 찾지 못하고 로딩 및 언 로딩 프로세스를 가속화합니다.

냉장 트럭과 같은 배송 컨테이너 내 제품 위치에 대한보다 정확한 데이터를 통해 정확한 구역 기후 제어가 훨씬 더 가능 해져 배송을 더욱 통합 할 수 있습니다. 냉장 부패하기 쉬운 물품을 식료품 점에 독점적으로 배달 한 적절한 복장을 갖춘 트럭은 냉장 시설을 갖춘 용량의 절반 밖에 안되며 나머지 공간은 부패하기 어려운 품목이나 다른 제품이 차지할 수 있습니다. 이 접근법은 부패하기 쉬운 물건의 대량 배송의 최소 크기를 줄이고 더 작은 전체 냉장 구역에서 낭비되는 음식 및 에너지 소비를 줄이면서 동일한 트럭의 비 냉각 구역에 통조림 또는 선반에 담긴 안정된 제품을 배달 할 수 있습니다. 다른 차량으로 두 번째 배달.

블록 체인과 AI의 약속에도 불구하고 T & L 경영진은 전통적으로 변화가 느리고 변화가 심한 산업과 짧은 마진으로 현재 투자를 보류하고 있습니다. PwC는 CEO 설문 조사에서 업계 임원의 40 %가 AI 프로젝트를 추구 할 계획이없는 반면 다른 업계 임원의 23 %는 동일하다고 말합니다.

블록 체인 및 AI 혁신은 많은 T & L 조직의 창고 수준에서 직원 결정을 내리는 방법에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다. 투입물이 예측이 아닌 실제 선적 수요 수준을 기반으로하는 경우, 창고는 필요한 것으로 의심 될 때 최고 수요 근로자에게 비용을 지불하지 않고 알려진 운영 요구에 따라 실제 필요보다 몇 주 또는 몇 주 전에 근로자를 대기시킬 수 있습니다. 시스템 내 어디에서 언제 정확한 지원이 가장 큰 영향을 줄 수 있습니다.

관련 기회에서, 배송 공급 및 수요에 대한 심층적 인 최신 지식은 동적 가격 책정을 가능하게하여 수요가 많을 때 고객에 대한 비용이 증가하고 추가 패키지를 처리 ​​할 때 발생하는 한계 이익이 원가보다 원가에서 낮아지는 동적 가격 책정 운송 비용은 원래 가격으로 너무 낮아서 미사용 운송 용량을 남겨두면 비용이 절감됩니다.

두 전략 모두 비 효율성을 줄이고 대규모로 구현할 때 비용과 연료 배출량을 크게 절약 할 수 있습니다.

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