现如今的大环境变得越来越复杂和不稳定，无论是交通堵塞、海难、集装箱短缺、罢工、恶劣天气、火山爆发还是疫情大流行，一切都会陷入混乱。但关键是要以最好的方式克服这一切困难。企业需要保持敏捷和弹性，才能确保供应链的正常运作。
制造业企业为何需要实时运输可视化
实时运输可视化对于规律的和组织紧密的准时制生产（JIT）或准时化顺序供应（JIS）制造业企业尤为重要。一旦物料未能按时到达会使整个生产过程陷入停顿。
眼下，所有过境货物的实时运输透明度比以往任何时候都更为重要。然而，在途空间本身往往是存在盲点，更多的是推测，而不是真正知晓物料目前的下落。这正是实时运输可视化的切入点，使企业能够更准确地规划。
实时运输可视化不仅仅是货物跟踪和追踪
乌卡时代（VUCA）实时运输可视化是一个值得关注的话题，但这绝非是一个全新的话题，大多数断供原因早在新冠疫情大流行之前就存在了。
这就是为什么SupplyOn一直为客户提供各种实时监控传输的解决方案的原因。这些都是专门针对制造业的特殊需要，因此，这超越了许多现有的货物追踪系统。
制造业不仅仅是生产过程比其他行业更复杂，其物流流程也同样复杂。普通货物运输、分装、枢纽运输和集装中心都发挥着突出的作用，多式联运和国际运输也是是司空见惯的。
跟踪生产物料代替跟踪货车或集装箱
同时，所有这些都使得交通规划和监控更加复杂和苛刻。在许多情况下，仅仅在货车或集装箱水平上跟踪物料是不够的。
特别是当集散中心参与汇集各种物料时，目的地工厂的调度员需要知道哪些具体物料可能会受到延误的影响。因为只有这样，他们才能相应地重新安排生产流程，以避免流水线停产。
所以，这里最重要的是像采埃孚（ZF）一样，在物料编号级别监控发货。
陆运和海运
长途海上运输特别容易受到延误，这往往是“失明”的。因此，在早期阶段警示延迟的实时监控在这里特别有用，类似情况也适用于空运和陆运。
预警，而不是“盯梢”
与GPS和地图数据一样重要的是，所有跟踪解决方案都应该有一个共同点：在运输过程中检测到延误时自动发出警报。毕竟，很少有调度员会全天候跟踪地图上所有运输工具的地理坐标或卫星坐标。通常更重要的是，要知道由于可预见的延误是否需要采取行动。因此，这也需要相应的智能算法，以便能够在早期做出可靠的声明。
运输过程中的质量监控同样重要
当涉及到运输的实时定位时，物料将以何种质量状态到达通常是不太受关注的，但这一点同样重要。
从装运开始，如果包装或物料的损坏已经从外部可见，货代应记录并通过应用程序中的照片发送。例如，这同样适用于途中发生的事故。通过这种方式，目的地工厂已经得到预先警示，如果需要，可以相应地重新安排，而不是在货物接收过程中发现它。
对于敏感和安全关键物料，运输过程中的质量监控更为重要。振动、不利的温度或湿度可能会以不明显的方式损坏生产材料，这会使得其不再适合使用。
传感器可以让制造商确认在运输过程中是否超出了容许量以及来料是否因此无法使用。随着时间的推移，机器学习算法可以帮助进一步优化运输路线和物流服务提供商（LSP）的选择。
其它关键因素
除了这些方面之外，实时运输可视化的解决方案还必须满足另外两个重要要求。首先，它们应该独立的运输公司。通过这种方式，公司在保持敏捷的同时，确保通过不断变化的物流服务提供商，甚至对现货运输进行可靠和有效的监控。
第二，所有数据应直接输入ERP。这样，调度员可以一目了然地看到所有相关信息而不是复制和合并各种门户的数据，这样的效率是最高的。
最后但同样重要的是，将运输监控的信息直接用于工厂的运输管理被证明是一个真正的优势。
供应安全提前启动
然而，企业不应该只看在过境地区。交货延迟和潜在的生产中断通常发生在生产过程的早期，并有其他原因：
在从生产到供应的帮助下，公司可以深入了解其供应商的生产进度，从而甚至在创建ASN之前就可以确定交货延迟。
借助智能预测工具，可以根据订购过程中的数据识别潜在的交付问题。
交付可靠性分析允许确定特定模式（特定运输路线、工厂间连接或材料的问题），并在将来避免这些问题。
在运输能力不足和供应链不稳定的情况下，运输量预测有助于公司尽早确保物流安全。
强大的组合
智能解决方案使货物发送和收货领域的流程更加高效和自动化。例如，AI支持的包装建议可以加速ASN的创建。
此外，企业可以提前检查是否已提交所有要求的安全文件、测试规范、证书等，以避免装运或接收货物的延误。毕竟，实际运输是一回事，但生产中所供应的物料能有效使用是另一回事。货物接收与质量过程的自动链接将这两个方面结合在一起。
总而言之，实时运输可视化是制造业企业物流链顺利运行的关键。然而，把供应链看作为一个整体，实时运输可视化并不是唯一。为了充分发挥其潜力和业务优势，企业需要利用智能分析算法将其与上下游供应链联系起来，这将形成一个真正的供应链控制塔，帮助企业应对VUCA时代的挑战。
