什么是交通可视性以及它是如何工作的？

随着运输环境的发展——包括需要在不断变化的市场条件下保持敏捷，客户对更快运输的期望越来越高，以及更加协调一致地努力改善环境可持续性——许多供应链正在转向货运可视性以获得实时、可操作的数据.

多年来，供应链一直试图收集有关其运输过程的更好、更准确的信息。 许多人依赖繁琐的手动工作，给员工和资源带来压力，最终只能提供孤立的数据。

自从在过去十年中出现交通可见性以来，采用率激增。 该技术正迅速成为供应链战略的基础组成部分。

运输可见性不再是保存最完好的供应链秘密

过去，供应链利用运输可视性通过为客户提供实时洞察来获得竞争优势。

然而，近年来，客户开始期待知名度。 70% 的客户希望能够跟踪货物并获得有关交付进度的最新信息，因此托运人已转向实时可见性，以帮助他们满足快速增长的客户对更快、更便宜和更透明的交付的需求。

虽然随着领先的托运人使用它来改变他们的供应链，关于运输可见性的讨论越来越多，但许多人并不确定究竟什么是可见性以及它是如何工作的。 本简介将概述运输可见性解决的一些关键供应链挑战以及它如何实际交付成果。

交通可视化解决了哪些问题？

实时运输可视性已成为全球供应链战略的一个关键方面。 在一个复杂的行业中，涉及各种相互交织的合作伙伴和第三方，很难对流程有足够的了解以做出有效的决策。

实时可见性在交通生态系统之间创建了一个结缔组织。 通过增加协作和数据共享关系，公司既可以主动应对短期挑战，又可以建立优化的长期供应链战略。

准确和预测性的货物跟踪

虽然货运可见性提供了各种好处，但实时货运跟踪是核心。 了解货物在任何时间点的位置以及何时到达目的地的能力至关重要。

虽然供应链过去能够获得一些装运位置信息，但它是基于过时和不完整的数据。 获得完整、准确和实时的数据（也称为高保真数据）是利益相关者能够主动管理异常的原因。

此外，可见性不仅仅是地图上的点。 客户、码头经理、商店经理和许多其他利益相关者需要知道货物何时到达。 零售店需要在不浪费劳动力的情况下为货物的到达做好准备。 如果制造商没有按时提供某些材料，他们可能会被迫停止生产。 了解延迟发货可以帮助托运人调整下游供应链活动，例如移动码头预约以避免费用。

当数据立即可用并通过自动警报通知利益相关者某些里程碑或事件时，供应链能够转向主动方法并更有效地管理异常情况。

可见性数据也可以帮助解决争议。 承运人和托运人可能有不同的定义。 例如，“准时”是指司机进入设施的时间还是他们实际通过线路到达码头的时间？ 跟踪数据准确显示卡车的位置和时间，因此各方都可以对齐并找出延误发生的位置。

实时可见性和预测到达时间 (ETA) 对于供应链提高效率和敏捷性至关重要。

跨模式和地域的完整装运图

过去，在公司的整个供应链中获得可见性也是一项挑战——跨越所有模式和地域。 如果没有这个完整的视图，供应链只能解决一部分问题，从而限制了它们优化运营的能力。

由于许多供应链依赖于全球方法，因此不应将运输信息孤立起来。 从跨地区的角度来看，供应链可以更好地了解其货运的整个旅程。

除了全球影响力之外，跨模式的可见性还有助于供应链监控所有货物。 虽然许多托运人已经针对不同的需求使用不同的模式，但市场波动正在增加对模式灵活性的需求。 实时运输可视性可帮助托运人获得跨模式的完整货运可视性。

连接到复杂的运营商和供应商网络

连接到整个运营商网络具有挑战性。 托运人经常将他们的货物分配给不同的承运人，3PL 与数千人合作。 许多人使用手动跟踪方法，例如致电司机获取位置更新，然后通过电子邮件将该信息传递给客户。

为了避免这些手动跟踪工作，有些人在内部建立与每个运营商的连接是劳动和资源密集型的。 公司不仅难以建立所有这些连接，而且很难维护它们并确保它们接收到高保真数据。

另一方面，运营商被要求与各种客户和可见性提供商建立联系。 为每个客户建立可扩展的连接或使用不同的应用程序既费时又费力。

运输可见性使供应链能够避免这些手动和耗时的流程，使他们能够将时间集中在更具战略性的举措上。

比连接到承运商更复杂的是，一个古老的供应链挑战正在深入了解来自供应商的入境货物。 这是一个很大的盲点，可能对下游供应链计划和活动产生重大影响。

如果无法控制货物，托运人很难获得有关其状态或预计到达的实时信息。 他们没有联系承运人以获取更新，而是联系供应商，然后供应商必须联系承运人。

实时可见性有助于弥合这一差距，并直接从供应商的承运人向预计发货的托运人提供跟踪和预测 ETA 洞察力。 通过这种协作和对入站货物的洞察，供应链可以改进计划并根据需要对下游活动进行调整。

能够利用数据实现商业智能

虽然许多托运人已经开始使用运输可见性来管理异常并在问题发生之前主动调整计划，但供应链现在正在使用为商业智能收集的数据。

许多人使用承运人或车道的这些数据来评估性能。 例如，托运人可以使用过去的货运数据（例如准时率、车道性能以及按位置和一天中的时间划分的趋势）来确定问题的根本原因或特别有效的区域。

深入了解在途库存还可以帮助托运人更好地管理库存。 供应链可以随着时间的推移监控其发货数据，以更准确地计算交货时间。 因为供应链更清楚他们的订单在哪里以及需要多长时间才能到达，所以他们可以提高库存管理效率并降低持有成本。

由于手动或过时的跟踪方法会在数据中留下空白，托运人无法收集见解并以战略方式使用它。 通过使用运输可见性数据以及其他供应链洞察力，公司可以评估其整个供应链网络，找到可以改进的领域。

交通能见度如何运作？

供应链多年来一直在使用某种形式的跟踪信息。 然而，只有随着交通可视化技术的出现，实时数据和预测洞察力才变得可用。

那么，是什么让运输可见性比过去的跟踪方法更有效呢？ 现代技术使数据流更加自动化和实时。 实时可见性解决方案专注于与大型运营商网络建立牢固的联系，利用基于高保真数据的机器学习，并确保利益相关者能够以可操作的格式访问实时洞察。

连接到运营商

连接到运营商并不容易。 如果是这样，每个人都已经有了完整的货运可见性。 由于可见性的价值取决于从运营商处获取数据的能力，因此必须建立强大且可扩展的连接，以收集采取行动所需的准确和实时数据。

为了获得跨运营商的可见性，提供商利用了几种不同类型的连接：

• API： API 或应用程序编程接口是允许两个应用程序相互通信的软件中介。 借助 API，数据可以按单个增量实时传输，从而提高数据的准确性和及时性，尤其是在连接到大型车队时。
• ELD/远程信息处理设备：电子记录设备 (ELD) 或远程信息处理设备用于监控卡车司机的工作时间。 由于这些设备在美国是强制性的并且在欧洲经常使用，因此 ELD 和远程信息处理设备通常用于获取准确的实时跟踪数据。
• 移动应用程序：移动应用程序在主动负载期间与驾驶员的手机连接，以获取实时移动跟踪信息。 虽然应用程序易于设置并提供准确的洞察力，但跟踪依赖于每个驱动程序的手动交互，并且参与率通常低于其他方法。 建议仅在 API 或 ELD/远程信息处理连接不可用时使用移动应用程序。

多年来，EDI 或电子数据交换被用于获取有关货物状态的信息。 但是，EDI 技术是批量交付数据，造成数据延迟和信息不完整。 现代技术（例如 API）已经提高了实时运输可见性，减少了对缓慢或手动流程和技术的需求。

预测预计到达时间 (ETA)

运输可见性的一大好处是知道货物何时到达目的地。 知道它会迟到是有帮助的，但深入了解它什么时候会真正到达是让利益相关者做出主动决策并根据需要改变路线的原因。

ETA 不是通过运营商传递的数据点。 计算准确的预计到达时间很复杂，因为它需要考虑许多因素——从天气和司机的服务时间到道路封闭等等。

交通可见性使用人工智能和机器学习模型，利用数亿历史数据点。 该模型根据数十个独特属性将这些数据点放入存储桶中，包括托运人、收货人、车道、与位置的距离、承运人、一天中的时间、一周中的一天、天气和交通状况、司机服务时间等等。

然后，该模型会识别与当前正在跟踪的货物最相似的存储桶，并将使用该存储桶中的数据点来计算加权平均值，从而得出 ETA。

通过机器学习和大量数据点的力量，交通可见性可帮助利益相关者预测结果并根据最准确的 ETA 做出决策。

访问实时数据

所有这些可见性数据只有在所有必要的利益相关者都可以以他们可以理解的格式实时访问它时才具有强大的功能。 这意味着所有跟踪数据都经过规范化和丰富，并以易于理解的格式交付 - 没有任何滞后时间。

实时可见性解决方案自动执行此步骤，以确保供应链在需要时获得所需的数据，而无需人工干预。 供应链访问运输可视性数据有两种主要方式：

• 运输管理系统 (TMS)：许多托运人和第三方物流供应商依靠 TMS 来管理运输活动。 通过集成，可视性数据可以无缝地实时传送到 TMS 中，使利益相关者可以将所有信息保存在一个地方。
• 运输可见性应用程序：运输和物流团队以及其他利益相关者（例如客户服务代表和客户）可以利用单独的应用程序来获取可见性数据和洞察力。

通过运输可见性更好地控制您的供应链

交通能见度不再是一件好事。 客户不仅希望实时了解他们的货物，而且全面的可见性使供应链能够控制他们的运输过程，从而形成更高效和有效的供应链。

借助高保真可见性数据，供应链可以改进异常管理、预测运输结果和延误、获得更多可操作的商业智能，并改善整个供应链的协作。

尽管现代运输可见性或高级可见性在过去几年中已成为供应链的战略重点，但托运人和 3PL 在他们可以获得的洞察力方面仍只停留在表面。 有了正确的解决方案和方法，实时可见性就有能力改变供应链。

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