供应链领导者如何投资新技术

说到数字化，每个人都处在不同的阶段。大多数公司已经开始在其运营中的一个或多个任务中使用数字方法。然而，大多数组织在跟踪发货时仍然依赖手动文档。

事实上，一项由这里的技术ABI Research进行的一项调查显示，近70%的车队管理和供应链领导者仍然依赖电子表格、工作表和纸质司机日志作为其货运跟踪流程的一部分。但我们都知道，手工流程过时且乏味。它们很容易出现人为错误，并可能阻碍业务的可见性和潜在增长。

受访者提到，他们最关心的问题是快速服务(55%)、成本(54%)、人员配备复杂性(49%)和工作流自动化(47%)。这些挑战中的许多都可以通过更好的可见性和更智能、更可预测的供应链来解决。

“对许多公司来说，转向数据驱动的文化是一个缓慢的过程，原因有几个。两个最大的挑战是实现数据驱动的决策，以及聚合所有分散在不同系统和公司的数据来源，”HERE行业解决方案全球主管巴特·科普曼斯(Bart Coppelmans)表示。

一旦数据可用，分析就提供了关键的背景，因此它可以与决策过程相关。然而，大多数受访者(61%)表示，预测分析是他们在提高供应链可见性方面的最大差距。

这就是HERE可以帮助连接不同利益相关者和数据集的地方。我们的核心能力使您能够混合和聚合不同的数据集，并将其与客户的增值见解结合起来。”“位置数据分析将您的物流运营数据置于上下文中。我们添加了真实事件、警报通知、机器学习分析和模型，使物流和供应链软件更具预测性。”

建立更具预测性的供应链

虽然完全手工操作和完全预测之间的距离似乎很大，但在这一过程中有很多垫脚石可以提高您的操作效率、准确性和节省成本。就在几年前，预测供应链似乎遥不可及，因为没有相关数据。现在，有了触手可及的大量信息，供应链领导者可以更好地开始构建更具预测性的供应链。那么，是什么阻碍了技术的广泛应用呢?

根据HERE的研究，31%的受访者表示，他们实施技术的最大障碍是知道从哪里开始，39%的受访者表示，他们最大的挑战是确定正确的合作伙伴或供应商。换句话说，当涉及到数字化时，有很多犹豫和困惑。为了填补这一知识缺口，以下是在数字化之旅中需要考虑的五个重要因素。

1.采用数据驱动的策略和方法

在完全接受可预测供应链之前，您需要开始实施数据驱动的策略和方法。最重要的是，诚实的人才评估是必要的。您是否有熟练的数据科学家和分析师来分析特定的数据集?

2.精确定位您的数据差距和竖井

一定要有全貌。当涉及到数据时，重要的是要了解您的操作中发生了什么，以及您可以访问或不能访问什么。连接资产可以集成并规范化来自所有不同涉众的这些数据集。哪里都缺乏透明度?是否存在数据空白，您的数据是否可用?

3.考虑一下更大的技术堆栈:

有现成的解决方案和软件可以很容易地集成到更大的技术堆栈中。无论问题领域包括可视性、ETA准确性、司机入厂和安全性、仓库优化以及中间和最后一英里的效率，都有现成的解决方案，可以是您正在寻找的即插即用的答案。

4.测试实现

新解决方案的测试过程在很大程度上取决于您试图改进的业务领域。如果你或你的公司管理第一英里、中间或最后一英里的交付，测试阶段可能是这样的:

• 使用样本数据对概念(旅游、消费等)与实际完成的旅游进行建模，以查看优化潜力
• 测试来自订单管理系统的作业数据的转换，以确保所有必要的数据都被正确地包含在内

5.实现

使用相同的舰队场景，在测试完成后，实现过程是这样的:

1. 第一步:定义仓库和舰队位置
2. 第二步:为司机和调度员注册用户友好的工具(例如，应用程序，导航)
3. 第三步:导入作业数据
4. 步骤四:优化和调度行程
5. 第五步:通过司机app中的引导和送货确认完成行程
6. 步骤六:通过分析仪表板回顾已完成的行程

欲了解物流领导者如何利用定位技术构建更好的软件和可预测的供应链，请访问以下网站here.com/logistics。