공급망 붕괴에 대한 혼란 속에 숨겨져 있는 것은 그러한 모든 상품을 배달하는 운전자들의 경험이 고객 경험에 직접적인 영향을 미치는 것이다.
와이즈시스템즈가 MIT 미디어랩에서 발원한 인공지능(AI) 기반 배송관리 플랫폼을 제공하는 곳이 바로 이 곳인데, 이 회사의 공동창업자 3명이 데이터로 10억 명의 삶을 바꿀 수 있는 최선의 방법을 찾으려는 한 교수의 도전에 화답했다.
“상품의 자유로운 흐름은 공동체의 생명선입니다,”라고 와이즈 시스템즈의 마케팅 부사장인 앨리슨 파커는 말했다.
“조직이 모든 라스트 마일 경로와 배송을 더 잘 계획하고 지속적으로 개선할 수 있도록 현장에서 일어나는 일들을 캡처한 실시간 데이터에 머신러닝을 적용하기로 했다.
운전자는 모바일 기기에서 직접 일정을 관리하는 직관적이고 손쉬운 경험을 갖고 있으며, 비행대 관리자들은 자원 할당 및 활용을 위한 최신 계획 추적 기능을 갖추고 있다.
원활한 제공 환경을 지원하는 데이터 인텔리전스
미국에서만 8만 명의 드라이버 부족에 직면해 있는 빈혈 후 세계로 빠르게 나아가고 와이즈 시스템즈는 기존의 “배치와 라우팅” 시스템을 먼지에 남겨두고 있다.
음식료품업계 고객들은 물론 택배회사들도 와이즈시스템에 의존해 상품 물량, 위치, 시간대별로 주문을 종합해 트럭 비행대나 기타 차량의 배송정류소에 넣는다.
비행대 관리자, 운항관리자 및 운전기사는 고객 선호도를 포함하여 자신의 지식을 감안하여 트윗을 할 수 있다.
이 시스템은 교통 및 기상 상황을 실시간으로 모니터링하여 예정된 배송을 위태롭게 할 수 있는 잠재적 위험에 대해 발송자에게 경고한다.
“완벽하고 매끄러운 경험을 위해 라우팅 프로세스를 자동화하려면 지능이 선행되어야 하며, 매일의 일이 전개될 때 지속적인 모니터링이 필요합니다,”라고 Parker는 말했다.
“드라이버들은 납품 예정 제품의 수를 포함하여 모든 배송 중단에 대한 데이터를 완벽하게 파악할 수 있는 점을 높이 평가하고 있다.
그들이 해야 할 일은 그들이 도착하고 떠날 때 밀고 들어오는 것이다.
이 시스템은 또한 전달 증거를 기록할 수 있다.
그들은 또한 로딩 도크의 암호와 같은 우리의 보안 앱에 자신이나 미래의 운전자들을 위한 메모를 남길 수 있다.
완벽한 기계 학습 경로 계획
오해와 달리 운전대 뒤에서 운전자들이 대부분의 시간을 보내는 것은 아니다.
하루 중 가장 많은 시간을 소비하는 것은 현장 방문이다.
Wise Systems의 머신러닝 모델은 과거 데이터와 실시간 데이터를 기반으로 경로 계획을 계산한다.
한편, 배달 회사들은 배달 상태 알림도 설정할 수 있어, 클라이언트는 지정된 간격으로 업데이트를 받을 수 있다.
“이 시스템은 정지 완료에 걸리는 시간을 고려하여 소매업체, 호텔, 의료기관 또는 기타 고객 유형의 선호도를 고려하여 서비스 시간을 보다 정확하게 예측할 수 있습니다,”라고 파커는 말했다.
“목표는 고객 서비스와 결합하여 사람들이 언제 어디서 재고를 받을 수 있도록 하는 노선 계획 효율성이다.
이것이 우리 고객들의 최우선 과제다.
비행대 관리의 관점에서, 머신러닝은 또한 차량이 경로 효율성과 보다 지속 가능한 비즈니스 모두를 위한 최대 용량으로 완전히 활용되도록 돕는다.
한 글로벌 식음료 고객사는 늦은 배달량을 80배까지 줄여 비행대 주행거리를 최대 15%까지 줄였다.
정시배송은 재배송을 줄임으로써 회사의 탄소 감축 목표에 기여할 수 있다.
데이터 분석을 통한 성능 메트릭 캡처
Wise Systems는 또한 관리자와 드라이버가 유용하다고 생각하는 분석 기능을 제공한다.
비행대 관리자들은 도로의 재고량 및 배달량에서부터 근무일 중 어느 시점에서나 운전 시간까지 모든 것을 즉시 볼 수 있다.
그들은 그 데이터를 차량 종류와 상품 양에 따라 일반적으로 달라지는 회사의 성과 지표에 기초하여 벤치마킹할 수 있다.
그들은 차량 이용률과 지속 가능한 비즈니스 목표를 더 잘 충족시키기 위해 비행대 규모를 조정할 수 있다.
일부 고객들은 그들의 비행대 이용률을 평균 20% 포인트 증가시켰다.
많은 운전자들이 정시 배달에 대한 성능 프리미엄을 보상받기 때문에 데이터는 개별 운전자들이 자신의 위치를 알 수 있도록 돕는다.
시장 기회를 확장하는 SAP.
iO
Wise Systems 팀이 SAP의 COVID-19 복구 코호트에 참여했을 때.
IO Foundry New York City, 그들은 새로운 시장 기회를 발견했다.
“우리는 SAP 전문가로부터 고객의 니즈에 대해 많은 것을 배웠다”고 Parker는 말했다.
Wise Systems의 정보를 SAP S/4HANA와 통합하는 것은 기업이 주문 및 창고 관리, 금융, 라스트마일 물류 운영 및 백 등 ERP 시스템 간의 연결된 데이터를 어떻게 사용하여 지능적인 기업으로 거듭나고 있는지를 보여주는 좋은 사례다.
Wise Systems는 SAP Store에서 사용 가능.
드라이버 부족 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 현대적 경험
마지막 마일 배송을 위해 운전자를 모집하고 유지하는 것은 혼란스러운 공급망의 한 부분에 불과하지만, 그것은 큰 것이다.
조직들이 할 수 있는 것은 무엇이든지 그들의 일상적인 경험 문제의 질을 향상시키기 위해서입니다.
기업들이 방대한 공급망을 가동하는 시스템을 현대화함에 따라 트럭 운전자의 경험을 뒤처지지 않도록 해야 한다.
이글의 원문은 여기 에서 확인할 수 있습니다.