解决运输浪费问题：推动规划和执行的效率与创新

减少运输浪费

减少不必要运输浪费的关键战略包括优化运输路线、改进规划和集中数据管理：

• 改进解决方案的连接性可减少重复数据传输和人工数据处理，从而最大限度地减少错误和延误。
• 路线优化可确定运输的最佳路径，减少不必要的里程以及相关的成本、排放和风险。
• 货物合并可以找到相匹配的货物一起运输，而优化的配载则可以最大限度地提高集装箱容量，从而减少总装载量、额外里程和相关的低效率。
• 改进库存放置，确保在需要的时间和地点放置库存，避免为满足需求而进行不必要、高风险和高成本的移动。
• 通过与贸易伙伴的紧密合作，制造商可以更好地了解整个网络的库存、生产计划和产能，而人工智能支持的监控和问题解决则可以减少中断。
• 更好的订单管理侧重于真实的产品可用性和可实现的客户期望，而不是为满足即时需求而仓促行动。
• 战略供应规划有助于在正确的时间将正确的供应品运送到正确的地点，确保连续生产而无需过多运输。
• 控制生产过剩可以最大限度地减少多余库存在不同地点之间的流动，从而限制不必要的运输。

利用 Blue Yonder 的认知解决方案实现上述削减，可带来统一决策、可互操作的解决方案和其他优势，从而将供应链流程和数据连接起来。其结果是减少了数据移动，提高了预测能力，从而使库存规划和生产更加准确，并实现了同步操作，使货物的移动相互连接并准确无误。

拥抱人工智能，实现更精简的运输

更进一步，在运输、规划和多企业网络中采用人工智能，可以快速适应贸易伙伴、订单和仓库之间的变化。人工智能首先为计划人员提供了对影响计划、供应商能力、库存和时间表的网络波动的警惕性。这种积极主动的态度使制造商能够提前应对干扰，避免出现加急或部分负载等被动情况。相反，精确的规划和近乎实时的监控使他们受益匪浅，确保库存在正确的时间到达正确的地点，避免不必要的移动。为管理变化而增加、加快或部分装载等做法已成为过去。

考虑让人工智能代理主动监控制造商的多企业网络，以防出现中断。发现问题后，代理将问题上报给需求和供应规划解决方案，由其制定缓解策略。规划人员可以审查人工智能推荐的方案，并找出解决问题的正确方法。然后，与运输部门的连接有助于重新安排承运商，以有效地运输货物，尽量减少额外的运输。在运输优化解决方案的支持下，物流规划人员可进一步加强装载整合和路线安排，从而减少里程、成本和排放。 

其他人工智能应用案例包括

• 库存运营代理：确保最佳库存布局，使库存供应与需求保持一致，并从根本上消除紧急运输需求。
• 人工智能增强规划：由人工智能驱动的情景测试可提高规划的准确性，减少为满足需求或供应变化而突然提出的运输要求。
• Gen AI 助手：通过实时跟踪监控货物健康状况，利用人工智能对实时事件做出响应，确保货物的无缝运输。

化废物为机遇

精益生产注重减少浪费，将其作为优化产品价值流的重要组成部分。绘制产品生命周期图可以让团队发现生产过剩、库存、运动和运输等领域的低效问题。Blue Yonder 的认知创新提升了这些工作，有效减少了不必要的移动和数据冗余。通过优化路线、合并装运和改进库存布局来解决运输浪费问题，有助于降低产品损坏、成本和服务延误等风险。通过减少浪费，运输被转化为一种战略优势，使企业能够提高效率，同时开辟一条通往可持续成功和创新的道路。