每个人都急于下个月打开日历页面。随着世界各地的公司重新思考商业模式，重组组织并适应不断变化的规则和法规，行业发生了巨大的变化。

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今天的消费者可能比以往任何时候都要求更高。他们知道自己想要什么，而且他们很快想要它。有时我想知道他们是否真的需要那么快，还是仅仅是新一代消费者的心态。在快速货运市场的广泛职业生涯中，我惊讶地发现有多少接收者根本不着急购买其供应商花了三倍钱来运送的产品。实际上，在不可避免的交通事故使原来的卡车搁置一旁之后，我租了一辆棚车，并亲自把一些橇子送到了一个大帐户。经过5个小时的白色转向节驾驶之后，我被告知要等几个小时才能让他们卸下我。原来，他们一点也不着急。从所有这些个人智慧中得出的结论是，在恐慌生产延迟和运输时间之前，一定要确定收货人的要求。生病时请致电医生，就法律事宜咨询律师。在管理供应链时，同样的专业知识同样有用。如果您目前与3PL没有关系，请考虑开始一个。这是一种巨大的资源，尤其是在有需要的时候。如果您确实有当前的3PL关系，请参考以下技巧以充分利用这种关系。

思考长期承诺

像在所有关系中一样，当一个组织及其3PL都致力于互惠互利时，挑战就可以克服，关系也可以蓬勃发展。服务故障是我们业务的一部分。当您考虑到每周要在这个国家/地区穿越数千英里的大量货运时，您必须期望运输不会一切顺利。 3PL客户服务的真正衡量标准是我们如何应对服务故障。每天都有火警警报。短期心态只会创造短期解决方案。您的3PL投资于物流运营的长期成功，因此您也应该这样做。共同制定长期战略，以改善实践并取得共同成功。

关键绩效指标;陆路交通系统的主食

许多年前，Land-Link交通系统公司的创始人强调了以下几点。 “无法衡量，无法解决的问题”。任何理性的人都很难，甚至不可能拒绝这种发人深省的陈述和重要的商业基本原则。但是，许多公司只是这样做。实际上，大多数公司都没有适当的衡量标准和KPI来执行明智的业务决策并不能为推动日常业务活动所依赖的策略提供支持。

不要成为这些公司之一。 Land-Link可通过有效的绩效评估来帮助您支持业务并获得并保持竞争优势。 

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当您专注于物流和运输支出时，首先需要的是货运和运输数据。没有硬数据，您将无法采取行动。无法衡量的内容无法修复。当企业尝试在缺乏数据的情况下采取行动时，他们通常会猜测并且无法获得所需的结果。数据是一种新的贵重金属，它比以往任何时候都变得越来越重要。诸如区块链，人工智能和机器学习之类的技术飞跃在数据上运行。他们已经开始转变跨多个部门的供应链运作。

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技术正在迅速扰乱供应链行业。在这十年中，电子商务和物联网已不可逆转地改变了物流管理的各个方面。为了保持成功，供应链经理正在增加对云，技术平台和应用程序的采用。如今，诸如区块链和机器学习之类的创新技术正在被实施，有可能显着改变现有供应链运营模式。到2023年，全球至少有50％的大型公司将在供应链运营中使用AI，高级分析和物联网。同年，超过30％的可操作仓库工人将由协作机器人补充而不是代替。在数字化转型时代，物流再次发生重大变化。诸如机器人仓库系统之类的物流技术使自动化成为现实，而无人驾驶飞机则提高了最后一英里的交付能力，并借助RFID标签之类的工具改善了跟踪能力，从而提高了整个供应链的可见性。这些技术还促进了物流领域大数据和分析的兴起。 RFID标签和自动仓库系统生成并传输数据，当与其他数据源结合使用时，这些数据可使公司优化供应链并做出更好的预测和预测，从而提高效率并提高利润。

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自从日冕病毒在全球范围内发出就地庇护订单以来的几个月中，整个公司，行业和经济体都在减少。一个似乎准备逃脱市场的市场他的影响是自动驾驶汽车，尤其是对于那些可以将汽车用来向卫生保健工作者运送物资的公司而言。但是似乎他们也无法幸免。尽管仍然可以通过虚拟仿真工具对自动驾驶汽车进行有限的持续测试，但在日冕病毒大流行的背景下，视音频技术仍可能通过使用无人驾驶运载工具解决关键需求并提供基本服务的可能性。 。  最大限度地减少向公众交付重要物资和物资的驾驶员带来的健康风险的需求，以及配备有消毒工具的自动驾驶汽车交付此类物品的能力，可能会激励公共当局授权扩大测试范围和在整个美国使用AV

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如果说必要性是发明之母，那么世界范围的大流行就是消除政府繁文tape节之母。 疫苗的批准基本上是在橡皮图章上进行的，这是一件好事。 在这种新环境下，无人驾驶汽车的需求也在增加。 UPS将使用无人机为佛罗里达州最大的退休社区之一的村庄的居民开处方，以阻止日冕病毒的爆发。  The time-sensitive 

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数据是一种新的贵重金属，它比以往任何时候都变得越来越重要。诸如区块链，人工智能和机器学习之类的技术飞跃在数据上运行。他们已经开始转变跨多个部门的供应链运作。

您的供应链组织是否准备好采用这些新兴技术并进行运营改进以实现预期的ROI？正如我们所看到的，供应链中的数字技术可实现端到端的决策，可查看整个网络上的供需信息，并支持工厂，配送中心和零售店的运营水平响应。

有时，局外人会问一些关于员工不再质疑的流程的明显问题。问题是否与路由指南，包装实践或配送中心位置有关，获得独立的观点通常会很有帮助。与第三方共享数据的主要好处之一是可以突破文化和“我们一直那样做”综合症的客观观点。具有深厚技术和运营经验的可信赖的企业物流提供商可以提供数据的客观视图并提出建议，而无需考虑内部影响。

仔细定期收集数据至关重要

数据管理不是“一劳永逸”的活动。持续学习的文化将是关键。您的企业必须不仅根据内部需求，而且还要根据外部开发，不断评估数据收集和管理程序的完整性。您的数据中是否存在空白或不一致？是否会以支持采用相关技术所需的格式提供？例如，库存优化取决于大量可靠，准确的数据。没有它，结果将不正确，并可能损害您的供应链。您的企业是否能够确保您的数据是准确的和最新的？垃圾会把你扔出去。

向行业专家寻求指导

值得信赖的具有深厚技术专长的企业物流提供商可以直接提供技术工具，而不是直接投资技术工具，而是可以为合作伙伴关系中的增值业务提供数据管理和分析功能。作为解决方案提供商，企业物流提供商可以了解最新的发展动态，从而减少了对IT基础架构进行持续投资的需求。

创建一个全面的计划以清理和整理现有数据并在将来尽可能多地捕获数据将为整个企业带来好处。随着供应链数字化的继续，那些无法提出正确问题的人可能会被抛在后面。为了帮助您确定您的数据是否准备好支持下一代技术，请立即与我们联系。

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关于基于密度的定价能否成功推翻零担行业中传统的美国国家汽车货运分类（NMFC）定价的争论仍在持续。运营商正在推动尺寸定价，以打击轻型货运的盈利能力。这是争论的基础。在NMFC分类中，考虑到密度以及包装和商品，但密度主要取决于重量。过去，放松管制后在业务争夺战中的承运商提供FAK（货运种类）资费来开展业务。这种策略最终导致了无利可图的运营比率，劣等的交付业绩，并最终导致了一些主要运营商的破产。我想到的第一个是新泽西州Delanco的Jevic Transportation。有趣的是，由Jevic的创始人创立的New Century运输公司采取了类似的策略，但命运却完全相同。考虑到这一历史以及近年来其他主要国家货运公司最近备受瞩目的破产，人们不得不得出结论，在费率上击败货运公司的日子已经过去。与过去不同，今天的零担行业出货量较小。完成当天交付或限时交付也存在挑战。同样，这些货物的大小和密度也不总是一致的，这使零担货运商难以维持获利能力。

如今，如果您想获得可靠的服务，就必须为此付费。让我们来看看我们是否可以帮助您避免出现一些陷阱。

尺寸定价

尺寸定价没有秘密。这确实是一个简单的方程式；长x宽x高/139。可以说，电子商务热潮开始了所有这些争议，即超重与体积。电子商务的托运人有数百万的库存物品和有限数量的箱子大小。我个人对收到的某些物品的包装盒尺寸感到惊讶。很快，包裹运输公司就知道他们的卡车在称重之前变暗了。这可能是尺寸定价的催化剂。不久之后，零担运输商也得出了相同的结论。他们是通过稀释的关税按英镑收费，而不是按托盘实际占用的房间收费。

FedEx Freight，XPO Logistics和其他LTL承运商已安装了可以扫描托盘货物的设备，并与秤结合使用，以提供检查货物分类所需的立方尺寸和重量。零担行业高管之间的共识是，当前的分类系统即将淘汰。现实情况是，零担运输商在拖车中出售空间。使用货盘的尺寸可以准确地确定装运所需的空间，从而提供准确的房地产价格。

托运人准备

许多托运人认为，尺寸定价等于费率的上涨，他们说，一旦通过尺寸标注器，托运的数量就会重新开票，以支持他们的争论。也可以说托运人最终被收取了准确的费用。不准备购买设备来测量其尺寸重量的托运人将必须采用严格的包装协议，以统一的方法包装其货物，以避免尺寸定价的情况。

堆叠托盘的能力是一个很好的例子。在尺寸定价下，无法进行两次堆叠的托盘将在2个托盘空间开票，因为该托盘实际上会占据其上方的空气。迄今为止，尺寸定价的许多使用仅限于W&我在卡车码头的程序。但是，通过捕获越来越多的尺寸运输数据，LTL运营商为扩展使用尺寸定价奠定了所需的数据基础。

我们在Land Link Traffic Services的供应链经理可以为您提供包装策略，供应链管理技术以最大化车道和重量平衡策略，以及总体运输计划协议，以在这种更加昂贵的环境中最大化您的货运支出。最后，冠状病毒肯定会给供应链造成一定挑战。不要独自在这个未知领域中徘徊。立即与我们联系以进行供应链咨询。 

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联邦政府已经提出了人们期待已久的对服务时间规则的修改，以提高卡车司机在值班时的灵活性。 FMCSA新近提出的居者有其屋规则对现有居者有其屋规则进行了五项主要修订，这些修订基于去年以来与该机构共享的广泛公众意见。 调整将在五个方面进行：

1. 30分钟休息规则的灵活性 通过将休息时间与八个小时的行驶时间联系起来，至少连续30分钟不间断；并允许驾驶员使用上班，非驾驶状态而非下班状态来满足休息时间。

2.修改卧铺异常 允许驾驶员将其所需的10个小时下班时间分为两个时段：一个时段在卧铺位上至少连续七个小时，另一个时段至少连续两个小时下班或在卧铺位置。这段时间都不会计入驾驶员的14小时驾驶时间。

3.允许至少下班休息30分钟 但如果在轮班结束后连续10个小时下班，则可以使卡车司机的14小时驾驶时间暂停不超过三个小时。

4.修改不利的驾驶条件例外 将允许驾驶的最大窗口延长两个小时。

5.更改为短途例外 通过将驾驶员的最大上班时间从12小时延长到14小时，以及将驾驶员可以在 100英里至150英里。

拟议的规则不会增加驾驶时间，并且将继续防止商业运营商连续连续八小时以上的驾驶而至少不改变值勤状态30分钟。

安全仍是双方的动力

物流行业中的大多数人都认为卡车运输不受管制。尽管从财务角度来看这种观点是正确的，但事实是卡车是该国管制最严格的行业之一。重要的是要了解政府法规会大大增加运营成本，这当然会在费率中反映出来。大多数航空公司高管都质疑法规的深度和广度，以及联邦监管机构如何淘汰最终法规制定对机队的效率和合法使用时间至关重要。例如，卡车司机在其14个小时的“值班”时间内有660分钟（11个小时）的合法驾驶时间。这些分钟的分配方式不仅关系到安全，而且对于驾驶员的赔偿和承运人的财务状况而言，都是一个巨大的因素。 起草运输业法规的挑战之一是提供了无数的设备类型和服务。干货车，冷藏散装船和其他特种运输船存在不同的安全问题。再加上混合运输商，他们运输更多的危险商品，例如化学物质和弹药，燃料和超重负荷等危险材料，最终导致涉及多种可能性的多种法规。

制造商寻求技术帮助

技术在不断发展，特别是对于汽车。诸如自动制动系统之类的自动技术已经出现在乘用车中，并且也迅速用于大型半卡车。 AAA研究人员推荐的安全系统包括：

• 空气盘式制动器，大大缩短了大型卡车需要停止的距离。
• 自动紧急制动系统，如果系统检测到卡车即将与另一辆车辆或物体发生碰撞，该系统就会使制动器接合。
• 车道偏离警告系统，可检测卡车何时偏离其预定车道并可能撞到相邻车道上的车辆。
• 车载视频监控系统，可以监控卡车前方的道路或驾驶室内的驾驶员的行为，以检测何时发生不安全的行为。

其中一些系统不仅有助于降低卡车事故的风险，而且还可以帮助受伤的受害者在事后合法康复。例如，车载系统可以记录在事故发生之前是否触发了车道偏离警告，或者是否进行了自动制动。这可以提供证据表明卡车驾驶员在方向盘后分心，疲劳或以其他方式受损。如今，车载视频监控系统非常普遍。它们提供了在任何事件中发生的真实情况。它们是大多数车队的欢迎产品，因为它们可以降低诉讼成本并帮助驾驶员提高安全意识。  

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人工智能和物联网正开始涉足无数的仓库运营。预期结果； DC能够动态响应当前的供应链状况，而不是预先设置的规则。寻找新的灵活性和响应特定客户需求的能力。一般的编程协议是在日常供应链运作中将人为干预降至最低。对于参与复杂的供应链系统的任何人来说，这都不是新闻。

在这一点上，人工智能和物联网是仓库可行的IT应用程序。两者都是功能强大的新工具，可以更好地使仓库和配送中心的活动与快速变化的供应链动态保持同步。随着时间的流逝，人工智能系统可以学习最重要的模式和趋势。它可以识别何时需要人工干预的特定事件发生。它可以感知安全漏洞并在危机爆发之前将其阻止。简而言之，要使物联网充分发挥其潜力，就需要人工智能的处理能力。

融入供应链

人工智能为计算机提供了一个崭新的世界，可以规划，制定战略，评估选项，计算概率并做出明智的决策。在当前正在测试的汽车应用中，这两个系统的互连性和双重可靠性是显而易见的。重复的日常环境最适合应用程序现阶段的早期AI学习和IoT体验。一个示例是典型的商业巴士路线。计划了旅行路线，并规定了停留时间。物联网应用程序（包括传感器，摄像机和计时技术）都在每天的路线中收集数据。该数据是AI评估和电子消化信息的基础。通过消化过程，AI基本上了解了路线的特定细节，例如准时停留，每个站点的平均乘客人数，以及实际上不可预测的事件，例如交通和天气延迟。通过这种重复的经验，AI最终将能够基于历史数据通过预测沿路线的每日事件来最大程度地提高路线的效率。

可以将相同的推论应用于商业运输单元的路线，无论它是卡车，飞机，火车还是任何其他运输单元。在此示例中，期望的结果是相同的。为了通过学习路线并经历可能影响路线的每一种可能的状况来最大程度地提高效率，因此可以实时实施应急计划以保持交付的完整性。一旦完全实施了无驾驶员技术，该技术应用的优势将显而易见。

早期实施领域

人工智能可以利用通过物联网监控产品生产和移动的传感器产生的大量数据来显着改善业务运营。结果称为AIIOT，这是AI和IoT的合并，以更高的意识和精度来管理库存，物流和供应商。供应链是最能从精简中受益的领域，因为它直接影响获利能力和客户满意度。

已经有一些AI和机器学习的实现可以改善供应链效率：

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