교통 가시성이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

변화하는 시장 상황에서 민첩성을 유지해야 하는 필요성, 더 빠른 배송에 대한 고객의 기대 증가, 환경 지속 가능성을 개선하기 위한 더욱 협력적인 노력을 포함하여 운송 환경이 진화함에 따라 많은 공급망에서 실행 가능한 실시간 데이터를 얻기 위해 화물 가시성으로 눈을 돌리고 있습니다. .

수년 동안 공급망은 운송 프로세스에 대한 더 정확하고 정확한 정보를 수집하려고 시도했습니다. 많은 기업이 직원과 리소스에 부담을 주는 번거로운 수작업에 의존해 왔으며 결국에는 일부 고립된 데이터만 제공합니다.

지난 10년 동안 운송 가시성이 등장한 이후로 도입이 급증했습니다. 이 기술은 빠르게 공급망 전략의 기본 구성 요소가 되고 있습니다.

운송 가시성은 더 이상 최고의 공급망 비밀이 아닙니다.

과거에 공급망은 운송 가시성을 사용하여 고객에게 실시간으로 통찰력을 제공함으로써 경쟁 우위를 확보했습니다.

그러나 최근 몇 년 동안 고객들은 가시성을 기대하게 되었습니다. 고객의 70%가 배송을 추적하고 배송 진행 상황에 대한 업데이트를 받을 수 있기를 기대하면서 배송업체는 더 빠르고 저렴하며 투명한 배송에 대한 빠르게 증가하는 고객 요구를 충족하는 데 도움이 되는 실시간 가시성으로 전환했습니다.

선도적인 화주들이 공급망을 혁신하기 위해 이를 사용함에 따라 운송 가시성에 대한 소문이 커졌지만 많은 사람들은 가시성이 정확히 무엇이며 어떻게 작동하는지 확신하지 못합니다. 이 소개에서는 운송 가시성이 해결하는 몇 가지 주요 공급망 문제와 실제로 결과를 제공하는 방법을 간략하게 설명합니다.

교통 가시성은 어떤 문제를 해결합니까?

실시간 운송 가시성은 글로벌 공급망 전략의 핵심 측면이 되었습니다. 다양한 파트너와 제3자가 얽혀 있는 복잡한 산업에서는 효과적인 결정을 내리기 위한 프로세스에 대한 충분한 통찰력을 얻기가 어렵습니다.

실시간 가시성은 운송 생태계 간의 결합 조직을 만듭니다. 협업 및 데이터 공유 관계를 강화함으로써 기업은 단기 과제를 사전에 처리하고 최적화된 장기 공급망 전략을 구축할 수 있습니다.

정확하고 예측 가능한 배송 추적

화물 가시성은 다양한 이점을 제공하지만 실시간 배송 추적이 핵심입니다. 화물이 어느 시점에 어디에 있고 목적지에 언제 도착할지 아는 능력은 필수적입니다.

공급망은 과거에 일부 선적 위치 정보를 얻을 수 있었지만 구식의 불완전한 데이터를 기반으로 했습니다. 완전하고 정확한 실시간 데이터(고충실도 데이터라고도 함)를 확보하면 이해 관계자가 예외를 사전에 관리할 수 있습니다.

또한 가시성은 지도의 점 그 이상입니다. 고객, 부두 관리자, 매장 관리자 및 기타 수많은 이해 관계자는 배송이 언제 도착할지 알아야 합니다. 소매점은 노동력을 낭비하지 않고 선적물의 도착을 준비해야 합니다. 제조업체가 특정 자재를 제때에 확보하지 못하면 생산을 중단할 수 있습니다. 배송 지연에 대한 통찰력을 확보하면 화주가 수수료를 피하기 위해 부두 약속을 옮기는 것과 같은 다운스트림 공급망 활동을 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터를 즉시 사용할 수 있고 이해 관계자가 자동화된 경고를 통해 특정 이정표 또는 이벤트에 대해 알림을 받으면 공급망은 사전 예방적 접근 방식으로 전환하고 예외를 훨씬 더 효과적으로 관리할 수 있습니다.

가시성 데이터는 분쟁 해결에도 도움이 될 수 있습니다. 운송업체와 배송업체의 정의가 다를 수 있습니다. 예를 들어, "정시"는 운전자가 시설에 들어간 시간을 의미합니까, 아니면 실제로 라인을 통과하여 부두에 도착한 시간을 의미합니까? 추적 데이터는 트럭이 있었던 정확한 위치와 시간을 보여주므로 모든 당사자가 정렬을 확인하고 지연이 발생한 위치를 파악할 수 있습니다.

공급망이 효율성과 민첩성을 높이려면 실시간 가시성과 예측 예상 도착 시간(ETA)이 필수적입니다.

모드 및 지역에 따른 완전한 배송 그림

과거에는 모든 모드와 지역에 걸쳐 회사의 전체 공급망에 대한 가시성을 확보하는 것도 어려웠습니다. 이러한 완전한 관점이 없으면 공급망은 퍼즐의 한 조각에 불과해 운영을 최적화할 수 있는 능력이 제한됩니다.

많은 공급망이 글로벌 접근 방식에 의존하기 때문에 운송 정보가 고립되어서는 안 됩니다. 지역 전반에 걸친 관점에서 공급망은 화물이 걸리는 전체 여정을 더 잘 이해할 수 있습니다.

글로벌 범위 외에도 다양한 모드에 대한 가시성은 공급망이 모든 배송을 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 많은 화주들이 이미 다양한 필요에 따라 다른 모드를 사용하고 있지만, 시장 변동성은 모달 유연성에 대한 요구를 증가시키고 있습니다. 실시간 운송 가시성을 통해 화주는 여러 모드에서 완전한 화물 가시성을 확보할 수 있습니다.

복잡한 운송업체 및 공급업체 네트워크에 연결

전체 캐리어 네트워크에 연결하는 것은 어렵습니다. 화주는 종종 다양한 운송업체에 화물을 분산시키고 3PL은 수천 명과 협력합니다. 많은 사람들이 위치 업데이트를 위해 운전자에게 전화를 걸고 해당 정보를 이메일로 고객에게 전달하는 것과 같은 수동 추적 방법을 사용합니다.

이러한 수동 추적 노력을 피하기 위해 일부는 사내의 모든 운송업체에 대한 연결을 구축하는 데 노동과 자원이 많이 소요됩니다. 기업은 이러한 모든 연결을 설정하는 데 어려움을 겪을 뿐만 아니라 연결을 유지 관리하고 충실도가 높은 데이터를 수신하도록 하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

다른 한편으로 이동통신사는 다양한 고객 및 가시성 제공업체와 연결해야 합니다. 확장 가능한 연결을 구축하거나 각 고객에 대해 서로 다른 앱을 사용하는 것은 압도적이고 시간이 많이 걸립니다.

운송 가시성을 통해 공급망은 이러한 수동적이고 시간 집약적인 프로세스를 피할 수 있으므로 보다 전략적인 이니셔티브에 시간을 집중할 수 있습니다.

운송업체에 연결하는 것보다 훨씬 더 복잡한 오래된 공급망 문제는 공급업체의 인바운드 배송에 대한 통찰력을 얻는 것입니다. 이는 다운스트림 공급망 계획 및 활동에 상당한 영향을 미칠 수 있는 큰 사각지대입니다.

발송인은 발송물에 대한 통제권 없이 상태 또는 예상 도착에 대한 실시간 정보를 얻기 위해 고군분투합니다. 업데이트를 위해 운송업체에 연락하는 대신 공급업체에 연락하고 있으며 공급업체는 운송업체에 연락해야 합니다.

실시간 가시성은 이러한 격차를 해소하고 공급업체의 운송업체에서 배송을 예상하는 배송업체에게 직접 추적 및 예측 ETA 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다. 이러한 협업과 인바운드 배송에 대한 통찰력을 통해 공급망은 계획을 개선하고 필요에 따라 다운스트림 활동을 조정할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터 활용 능력

많은 화주들이 예외를 관리하고 문제가 발생하기 전에 계획을 사전에 조정할 수 있는 능력을 위해 운송 가시성을 사용하기 시작했지만, 공급망은 이제 비즈니스 인텔리전스를 위해 수집되는 데이터를 사용하고 있습니다.

많은 사람들이 성능을 평가하기 위해 캐리어 또는 레인별로 이 데이터를 사용하고 있습니다. 예를 들어 발송인은 정시 요금, 차선 성능, 위치 및 시간별 추세와 같은 과거 발송 데이터를 사용하여 문제의 근본 원인이나 특히 효율적인 영역을 식별할 수 있습니다.

운송 중인 재고에 대한 통찰력을 얻으면 발송인이 재고를 더 잘 관리하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 공급망은 시간 경과에 따른 선적 데이터를 모니터링하여 리드 타임을 보다 정확하게 계산할 수 있습니다. 공급망은 주문이 있는 위치와 도착하는 데 걸리는 시간을 더 잘 알고 있기 때문에 재고 관리 효율성을 높이고 유지 비용을 낮출 수 있습니다.

수동 또는 구식 추적 방법으로 데이터에 공백이 생겨 배송업체는 통찰력을 수집하고 이를 전략적으로 사용할 수 없었습니다. 다른 공급망 통찰력과 함께 운송 가시성 데이터를 사용함으로써 기업은 전체 공급망 네트워크를 평가하고 개선할 수 있는 영역을 찾을 수 있습니다.

교통 가시성은 어떻게 작동합니까?

공급망은 몇 년 동안 추적 정보의 일부 형태를 사용해 왔습니다. 그러나 실시간 데이터와 예측 인사이트는 교통 가시성 기술의 등장과 함께 사용할 수 있게 되었습니다.

그렇다면 과거의 추적 방법보다 운송 가시성을 더 효과적으로 만드는 것은 무엇입니까? 최신 기술은 보다 자동화된 실시간 데이터 흐름을 가능하게 합니다. 실시간 가시성 솔루션은 대규모 이동통신사 네트워크에 대한 강력한 연결을 설정하고, 충실도가 높은 데이터를 기반으로 하는 기계 학습을 활용하고, 이해 관계자가 실행 가능한 형식으로 실시간 통찰력에 액세스할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다.

이동통신사에 연결

이동통신사에 연결하는 것은 쉽지 않습니다. 그렇다면 모든 사람이 이미 완전한 화물 가시성을 갖게 될 것입니다. 가시성의 가치는 이동통신사로부터 데이터를 얻는 능력에 달려 있기 때문에 조치를 취하는 데 필요한 정확한 실시간 데이터를 수집할 강력하고 확장 가능한 연결을 구축하는 것이 필수적입니다.

이동통신사 전반에 대한 가시성을 확보하기 위해 공급자는 다음과 같은 여러 유형의 연결을 활용합니다.

• API: API 또는 응용 프로그래밍 인터페이스는 두 응용 프로그램이 서로 통신할 수 있도록 하는 소프트웨어 중개자입니다. API를 사용하면 데이터가 개별 증분으로 실시간으로 전송되어 특히 대규모 차량에 연결할 때 데이터의 정확성과 적시성이 향상됩니다.
• ELD/텔레매틱스 장치: 전자 기록 장치(ELD) 또는 텔레매틱스 장치는 트럭 운전사의 시간을 모니터링하는 데 사용됩니다. 이러한 장치는 미국에서 의무화되고 유럽에서 자주 사용되기 때문에 ELD 및 텔레매틱스 장치는 일반적으로 정확한 실시간 추적 데이터를 얻는 데 사용됩니다.
• 모바일 애플리케이션: 모바일 애플리케이션은 활성 부하 동안 운전자의 휴대전화와 연결하여 실시간 모바일 추적 정보를 얻습니다. 응용 프로그램은 설정이 쉽고 정확한 통찰력을 제공하지만 추적은 각 운전자의 수동 상호 작용에 의존하며 참여율은 일반적으로 다른 방법보다 낮습니다. API 또는 ELD/텔레매틱스 연결을 사용할 수 없는 경우에만 모바일 애플리케이션을 사용하는 것이 좋습니다.

수년 동안 EDI 또는 전자 데이터 교환은 선적 상태에 대한 정보를 얻는 데 사용되었습니다. 그러나 EDI 기술은 데이터를 일괄적으로 전달하여 데이터 지연 및 불완전한 정보를 생성합니다. API와 같은 최신 기술은 실시간 운송 가시성을 제공하여 느리거나 수동 프로세스 및 기술의 필요성을 줄였습니다.

예상 도착 시간(ETA) 예측

운송 가시성의 큰 이점은 화물이 목적지에 언제 도착할지 알 수 있다는 것입니다. 늦을 것이라는 사실을 아는 것은 도움이 되지만 실제로 언제 도착할 것인지에 대한 통찰력을 얻는 것은 이해 관계자가 필요에 따라 능동적인 결정을 내리고 과정을 변경할 수 있게 해줍니다.

ETA는 캐리어를 통해 전달된 데이터 포인트가 아닙니다. 정확한 ETA를 계산하는 것은 날씨와 운전자의 서비스 시간, 도로 폐쇄 등 많은 요소를 고려해야 하기 때문에 복잡합니다.

교통 가시성은 수억 개의 과거 데이터 포인트를 활용하는 인공 지능 및 기계 학습 모델을 사용합니다. 이 모델은 발송인, 수취인, 차선, 위치로부터의 거리, 운송업체, 시간, 요일, 날씨 및 교통 상황, 운전기사 서비스 시간 등을 비롯한 수십 가지 고유한 속성을 기반으로 이러한 데이터 포인트를 버킷에 배치합니다.

그런 다음 모델은 현재 추적 중인 배송과 가장 유사한 버킷을 식별하고 해당 버킷 내의 데이터 포인트를 사용하여 가중 평균을 계산하여 ETA를 산출합니다.

기계 학습과 수많은 데이터 포인트를 통해 운송 가시성은 이해 관계자가 결과를 예측하고 가장 정확한 ETA를 기반으로 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

실시간 데이터 액세스

이 모든 가시성 데이터는 필요한 모든 이해 관계자가 이해할 수 있는 형식으로 실시간으로 액세스할 수 있는 경우에만 강력합니다. 즉, 모든 추적 데이터가 정규화되고 강화되며 지연 시간 없이 소화 가능한 형식으로 전달됩니다.

실시간 가시성 솔루션은 수동 개입 없이 공급망이 필요할 때 필요한 데이터를 갖도록 이 단계를 자동화합니다. 공급망이 운송 가시성 데이터에 액세스하는 두 가지 주요 방법이 있습니다.

• 운송 관리 시스템(TMS): 많은 화주 및 제3자 물류 제공업체는 운송 활동을 관리하기 위해 TMS에 의존합니다. 통합을 통해 가시성 데이터를 실시간으로 TMS에 원활하게 전달할 수 있으므로 이해 관계자가 모든 정보를 한 곳에 보관할 수 있습니다.
• 운송 가시성 애플리케이션: 운송 및 물류 팀과 기타 이해 관계자(예: 고객 서비스 담당자 및 고객)는 별도의 애플리케이션을 활용하여 가시성 데이터와 통찰력을 얻을 수 있습니다.

운송 가시성을 통해 공급망에 대한 통제력 강화

교통 가시성은 더 이상 좋은 것이 아닙니다. 고객은 배송에 대한 실시간 통찰력을 기대하게 되었을 뿐만 아니라 포괄적인 가시성을 통해 공급망이 운송 프로세스를 제어하여 보다 효율적이고 효과적인 공급망을 만들 수 있습니다.

고충실도의 가시성 데이터를 통해 공급망은 예외 관리를 개선하고 운송 결과 및 지연을 예측하고 실행 가능한 비즈니스 인텔리전스를 도출하고 공급망 전반에서 협업을 개선할 수 있습니다.

최신 운송 가시성 또는 고급 가시성은 지난 몇 년 동안 공급망의 전략적 우선 순위가 되었지만 화주 및 3PL은 도출할 수 있는 통찰력과 관련하여 여전히 표면을 긁고 있습니다. 올바른 솔루션과 접근 방식을 사용하면 실시간 가시성이 공급망을 혁신할 수 있습니다.

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