스마트 컨테이너 운송에 대한 디지털 접근 방식

물류 산업은 전반적으로 디지털 변화를 받아들이는 데 느리지만 컨테이너 운송은 특히 아날로그 방식을 배제하는 것을 꺼립니다. 빈 컨테이너 이동에 대한 복잡한 결정은 인간의 직관에 따라 스프레드시트 내에서 계속 수동으로 처리됩니다.

그러나 이제 총 선박 용량은 2020년에 사상 최고에 도달할 것으로 예상됩니다. , 모든 항구와 해운 관련 회사들이 오랜 비즈니스 프로세스를 재평가하기 시작했습니다.

전 세계 무역량의 약 90%가 해상으로 운송되며 해상 무역은 2030년까지 2배 증가할 것으로 예상됩니다. 2020년에 세계화의 행진이 타격을 입었지만 컨테이너 해운 업계에서 디지털 채택을 추진해야 할 필요성은 그 어느 때보다 중요합니다.

대부분의 해상 운송업체는 너무 많은 컨테이너를 예비로 보유하고 있어 상당한 비효율을 초래합니다. 더욱이 시스템은 비용에 대한 명확한 가시성을 제공하지 않습니다. 많은 경우 물류 팀은 전 세계적으로 비어 있는 재배치를 관리하고 별도의 조달 팀은 공급업체 비용을 관리합니다.

이러한 연결 끊김으로 인해 회선은 특정 위치의 특정 공급업체에 지불한 총액을 알지만 이러한 비용의 원인이 명확하지 않은 상황이 발생합니다. 얼마나 많은 컨테이너가 이동되었으며 그 이유는 무엇입니까? 다른 공급업체가 더 저렴하게 처리할 수 있었습니까? 그러한 물류 결정을 내리는 사람들은 종종 자신의 행동이 비용에 미치는 영향을 완전히 인식하지 못합니다.

지연이 발생하는 방법과 위치, 프로세스를 개선할 수 있는 방법에 대한 통찰력 부족은 컨테이너 선적을 크게 억제할 수 있습니다. 다행히도 산업 발전을 주도하는 디지털 변화는 진정한 성장을 위한 새로운 기회를 창출했습니다.

글로벌 컨테이너 운송 개선

컨테이너 운송에 대한 좋은 소식은 해상에서의 컨테이너 손실이 극적으로 감소했다는 것입니다. 최근 몇 년 동안 사상 최저 수준으로 떨어졌습니다. 이러한 물리적 사고는 절차의 신속한 수정으로 이어집니다. 처리하기 어려운 것은 데이터 부족으로 인한 손실입니다.

아날로그 솔루션과 수동 데이터 시트 입력은 항구에서 항구로 화물을 이동하는 수단을 제공합니다. 그러나 세계의 자원을 처리하는 이러한 오랜 방법은 2020년에 급격한 전환점을 맞았습니다.

Boston Consulting Group에 따르면 전 세계적으로 컨테이너 3개 중 1개가 비어 있습니다. . 업계에서 연간 최대 200억 달러의 비용을 초래하는 이러한 불균형은 더 나은 물류 계획 전략을 적용함으로써 상쇄될 수 있습니다.

빈 컨테이너 관리의 비효율성은 느린 재배치 시간과 재배치, 보관 및 소유 비용에서 비롯되는 경향이 있습니다. 200억 달러의 빈 컨테이너 재배치 비용을 모두 없앨 방법은 없지만 적절한 기술을 사용하면 이 금액의 약 30%를 피할 수 있는 것으로 추산됩니다. 이러한 개선은 특히 경로에 경쟁이 있는 경우 향후 물류 결정에 더 나은 정보를 제공할 수 있습니다.

지난 수십 년 동안 예측은 전적으로 인간의 지식을 기반으로 구축되었습니다. 세계 한 지역의 작업자는 예약 및 개인 경험을 기반으로 수요를 예측한 다음 이를 단일 마스터 예측으로 결합했습니다. 이 방법은 실제 수요에 근접할 수 있지만 사람의 실수와 편향이 있을 수 있습니다.

게다가 전 세계 컨테이너 해운 산업은 인력 감소, 수요 감소, 공급 경로 차질에 직면해 있습니다. 모든 선박이 제시간에 적절한 양의 컨테이너를 싣고 떠나도록 하는 것은 오늘날의 목표 이상입니다. 이는 회사의 생존에 매우 중요합니다.

다른 물류 부문과 마찬가지로 컨테이너 운송의 주요 장애물은 미래의 운송 패턴을 보다 정확하게 예측하는 방법을 결정하는 것입니다. 수요 예측 솔루션을 채택한 회사는 이점이 있습니다.

인공 지능 답변

컨테이너 운송에 대한 디지털 접근 방식은 솔루션 기반입니다. 우리가 "2020년의 나머지 부분"이라는 관점에서 생각할 수 있지만, 해상 운송업체들은 내년과 그 이후가 비슷한 패턴의 물량을 따를 것이라는 것을 알고 있습니다. 오랜 물류 회사가 매년 성공을 달성하는 데 의존하는 과거 데이터에는 가치가 있습니다. 그러나 한 지역 내에서든 전 세계적으로든 수요를 보다 정확하게 조사하는 것은 더 큰 도전입니다.

여기에서 인공 지능을 사용하여 신호와 노이즈를 분리할 수 있습니다. 예측 알고리즘 및 데이터 모델은 회사 내부 정보와 함께 작동하여 휴일 및 기타 시간 기반 이벤트와 같은 외부 요인을 고려하여 컨테이너를 언제 어디서 배송해야 하는지를 결정합니다.

AI를 통해 운송업체는 배송 2~3개월 전에 고객 수요를 평가할 수 있습니다. 빈 컨테이너 재배치, 수리 비용 증가, 과도한 예산 투입은 모든 해운 회사의 주요 수익 저해 요인입니다. 컨테이너 흐름이 최적화되면 회사가 더 이상 초과 빈 용량을 처리할 필요가 없으므로 리소스 부담이 줄어들고 수익이 증가합니다.

전 세계 해양 무역의 범위는 대부분의 해운 회사가 공급망을 수동으로 최적화하기 어렵게 만듭니다. AI의 도움으로 의사 결정권자는 컨테이너가 어디로 가고 있고 어디에 있어야 하는지에 대한 더 넓은 그림을 얻을 수 있습니다.

2020년 솔루션 최적화

광대한 바다를 가로질러 컨테이너를 선적할 때 추측할 여지가 거의 없습니다. 각 출발은 수익뿐만 아니라 도착 항구의 수요 현실에 맞춰져야 하며, 이는 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수도 있습니다.

게다가 경기 위축은 전 세계적으로 더 작은 규모의 함대를 필요로 한다는 것을 의미합니다. 우리는 지금 수요와 공급이 모두 유동적인 상황에 직면해 있습니다. 명확성을 기하기 위해 기업은 올바른 예측 분석 도구를 찾아야 합니다.

AI는 험난한 바다에서 작업하는 사람들을 위한 로드스타 역할을 합니다. 컨테이너 운송이 올바른 데이터에 의해 주도될 때 빈 컨테이너 흐름의 최적화와 합리적인 수요 예측으로 인해 속도, 안전 및 이익이 모두 증가합니다.

오늘날 컨테이너 운송 회사는 빠르게 변화하는 이벤트를 확실하게 예측해야 합니다. 즉, 디지털 소스 정보를 사용하고 데이터 기반 의사 결정에 중점을 둡니다. 사회적 거리두기 기간에도 경영진의 행동과 직원의 참여가 가장 중요합니다. 오늘날의 진화는 리더가 올바른 기술을 활용하여 자신 있게 항해하는 방식에 달려 있습니다.

Jon Fath는 Transmetrics의 최고 운영 책임자입니다.