现在是关键时刻。2026 年 4 月的物流经理指数 (LMI) 显示，美国卡车运输能力处于该指数历史第二低水平，而价格则处于同期第二高水平。此外，今年美国和欧洲约有 50 万个驾驶员职位空缺。
不断变化的法规给招聘和留住人才带来了更大的压力，而且不仅仅是司机。到 2026 年，仓库员工也很难招聘和留住，这将对运输能力产生直接影响：如果没有人装卸货物，你的卡车肯定会严重延误。
劳动力市场不会一直这么紧张，但这个问题却一再出现。无论运输团队是运营自有/专用车队，还是利用物流服务提供商 (LSP) 和租赁承运商，他们都需要为此制定计划。那么，他们可以采取哪些措施来解决产能短缺问题呢？
实用性和效率
当运力紧张时，运输团队的准则是最大限度地利用资源。每辆卡车、每名司机和每批货物都必须尽可能高效。半满运行成本高昂、排放大，而且在很多情况下，从经济角度来看也不可行。由于燃油成本也在上涨，各车队都尽可能地争取满载运输。这意味着要寻找回程路线、最大限度地缩短路线距离、优化计划、构建高效的装载方案以及整合运输任务。
为了实现这一目标，运输优化和装载计划至关重要，需要优化路线、枢纽、承运商、运输方式和整合策略。然而，优化并没有一成不变的方法——它需要考虑您的具体业务以及您的运输网络实际遇到的情况。如果简单的基于规则的优化生成的建议和路线与实际运营情况不符，那么它就无法帮助您提高利用率。
相反，团队需要能够仔细配置其优化引擎以反映这种现实，以便提出的建议和决策不仅在理论上合理，而且在实践中也是可实现的。
此外，随着这些计划和方案在现实中不断实施，交通运输优化也需要随之调整。一天开始时最佳的方案，到了中午未必还是最佳方案！能够随时调整意味着球队不必受制于过时的决策。
但是，要在整个复杂的网络中实时优化所有这些（还要兼顾服务水平和排放），需要大量的数据，以及处理和理解这些数据的能力，这是任何人类团队都无法管理的。
人工智能正在推动更高的产能利用率，以弥补产能下降的局面。
人工智能在运输管理人员需要大规模运行的效用最大化计算方面表现出色。优化和人工智能驱动的智能相结合，可以帮助团队：
- 为私人和专用船队寻找回程货源
- 优化负荷建设
- 优化路线和计划
- 改善合并
- 寻找更精确的路线和连续移动
- 实现运输规划、调度、异常处理和决策支持的自动化。
值得注意的是，分析数据并提出建议或做出决策的交通运输系统必须在充分了解背景的情况下进行操作。这就要求运输管理系统与您的 WMS、OMS、RMS（退货管理）和业务计划系统（需求和供应计划、预测、补货等）之间实现互操作性。
通过网络提高效率
货物一旦开始运输，运输团队就需要密切关注全球多式联运网络中的货物运输情况，确保避免额外的成本和效率低下。当产能稀缺时，确保所有可用产能得到有效、顺利的利用至关重要。
利用数字化供应链网络，运输团队可以提前获知有风险的货物运输情况，从而避免最后一刻的加急处理和代价高昂的调整。他们还能从与贸易伙伴的真正合作中获益——不仅仅是分享变通方法或不断快速地进行沟通，而是通过网络进行同步，让每个人都朝着同一个方向努力。
多方流程自动化意味着您不仅可以在企业内部实现自动化，还可以在网络中的各个接触点实现自动化——无需再花费早晨的时间来更新和确认今天的预约，或者检查昨天的货物是否已被提取或交付。这意味着要花更多时间优化那些能切实降低成本和改善服务的事情，而减少花在检查货物运输情况上的时间。
这也意味着运输经理有更多时间来关注运力紧张情况下一个至关重要却又常常被低估的因素：关系管理。在市场竞争激烈的情况下，让司机满意至关重要，而自动化繁琐的物流任务可以让运输团队有时间建立关系，提高员工留任率和韧性。
