소식

Sep 28, 2023

화물 센서 기술은 운송업체의 트레일러 활용도 향상에 도움이 됩니다.

항공사들은 최근 시장이 다소 둔화되는 추세를 보이고 있지만, 화물

항공사들은 최근 시장이 약간 약화되는 것을 경험했지만 화물 운송업체(Cargo Transporters)의 존 포프(John Pope) 회장은 팬데믹 이후 대부분의 경우 수용 능력이 부족하여 체류 시간이 늘어났다고 말했습니다.

활용도가 최고점에 있든 낮아지든 관계없이 차량은 항상 트레일러 활용도를 개선하여 수익을 늘리기를 원하며 지난 1년 동안 새로운 트레일러 제작이 둔화되면서 현재 사용할 수 있는 기존 트레일러 간의 사용을 극대화합니다. 일반적인 거래 주기를 넘어서 서비스를 제공하는 것이 수익을 유지하는 데 중요합니다.

화물 감지 및 트레일러 추적 기술을 제공하는 SkyBitz의 수석 제품 관리자인 Debbie Sackman은 차량이 이를 수행할 수 있는 가장 좋은 방법은 유휴 시간을 분석하여 트레일러를 계속 이동시키는 것이라고 말했습니다.

공급망 가시성 플랫폼 FourKites의 데이터에 따르면 10월 현재 고객 네트워크 전반에 걸쳐 배송 및 픽업 정류장에서 월 평균 시설 체류 시간은 2.8시간이었습니다. 데이터에 따르면 4월 이후 평균 시설 체류 시간이 7% 증가함에 따라 지난 몇 달 동안 픽업 정류장 체류 시간이 약간 증가한 것으로 나타났습니다.

SkyBitz는 비슷한 크기의 6개 자동차 운송업체(3개는 화물 센서를 사용하고 3개는 화물 센서를 사용하지 않음)에 속한 트레일러의 유휴 시간을 모니터링했습니다.

"기업이 유휴 시간 및 활용 시간 측면에서 어떻게 수행하고 있는지 벤치마킹하는 데 도움을 줄 때 우리가 알아차린 것 중 하나는 화물 센서가 있고 화물 센서가 없는 유사한 차량의 유휴 시간을 살펴보는 것입니다. Sackman은 "우리는 화물 센서를 보유하고 해당 화물 센서 데이터를 적극적으로 사용하면 확실히 유휴 시간이 단축된다는 정량적 증거가 실제로 있음을 알 수 있도록 돕습니다"라고 말했습니다.

SkyBitz는 최근 새로운 Kuantum 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 비생산적인 트레일러 유휴 시간을 줄이고 야드 점검 및 기타 수동 작업을 자동화하고 도착, 적재 시 지연을 모니터링 및 확인함으로써 트레일러 용량과 활용도를 최적화하는 내장형 화물 센서와 함께 제공되는 트레일러 추적 장치입니다. /출발 데이터를 언로드하고 픽업 일정을 정하기 위해 고객 알림에 대한 의존도를 줄입니다.

"우리는 해당 데이터를 아는 것에서 큰 가치를 발견했으며, 이는 자산 활용도에 큰 변화를 가져왔습니다. 또한 운전자가 수동으로 트레일러를 확인하고 이 트레일러가 적재 또는 하역되었는지 알려주는 시간을 절약할 수 있도록 도와줍니다."라고 말했습니다. 회사에서 SkyBitz Kuantum의 이전 버전을 사용하는 Pope.

그는 화물 센서를 사용하기 전에 운전자가 트레일러를 물리적으로 검사해야 하거나 운송업체가 상태를 확인하기 위해 배송업체에 전화해야 했는데 두 가지 모두 "악화"되고 시간이 많이 걸렸다고 말했습니다. 이제 그의 회사는 트레일러의 상태가 변경되면 거의 즉시 알 수 있습니다.

"우리는 트레일러가 비어 있다는 것을 즉시 알 수 있습니다. 따라서 빈 트레일러가 필요한 지역에 트럭이 있는 경우 다른 고객에게 가져가서 출국 화물을 실을 경우 누군가를 소비하지 않고 즉시 경로를 지정할 수 있습니다. 다른 때는 지위를 결정하려고 노력할 때입니다.”라고 Pope는 말했습니다.

Sackman은 트레일러의 적재 상태, 유휴 시간 및 위치를 알면 운송업체가 트레일러를 돌리기 위한 사전 조치를 취할 수 있으며 유휴 시간이 가장 긴 위치와 그 원인을 파악하는 등 시간이 지남에 따라 사용할 수 있는 데이터를 제공한다고 말했습니다. 예.

운송업체에 체류 시간부터 사용률까지 데이터를 측정하는 도구를 제공함으로써 Orbcomm의 트레일러 제품을 사용하는 차량이 유통 센터 내 회전 시간, 적재/하역 시간 및 체류 지표와 같은 주요 지표에 대한 운영 통찰력을 얻는 데 도움이 되었습니다. 많은 차량이 주로 트레일러 적재 상태에 관심이 있지만 AI 및 기계 학습과 함께 새로운 이미지 기술은 화물 데이터를 기존의 적재 또는 빈 상태를 넘어 화물 이미지 및 체적 하중 감지로 빠르게 이동하여 차량이 트레일러 공간을 더욱 극대화하도록 돕습니다. Orbcomm의 제품 관리 수석 이사인 Chris Corlee는 부하 상태를 판단할 뿐 아니라 "라고 말했습니다.