物流和运输

调查记录了物流和运输中的“IT差距”——发货人对物流服务提供商(lsp)的IT能力的重视程度与发货人对其合作的第三方物流的胜任程度之间的差距。这种差距的一个关键方面是托运人希望获得实时跟踪数据。新的传感器数据出现了爆炸式增长，可用于创建数字供应链。

领先的lsp正在使用或正在学习使用SNEW数据(社交媒体、新闻、事件和天气数据)和实时数据，以提高风险管理、供应链规划和供应链资产管理领域的供应链能力。供应链历来严重依赖EDI消息传递，这与实时消息传递机制相距甚远。现在有几家年轻的软件公司，它们提供的供应链数据比EDI涵盖的问题范围大得多，而且要及时得多。这些解决方案被嵌入到由lsp运行的下一代供应链控制塔中。

此外，lsp用于为客户提供差异化服务的核心应用程序——仓库和运输管理系统，以及越来越多的供应链规划和全渠道执行——继续得到加强。领先的供应链软件公司正在通过物联网平台功能、人工智能和机器学习以及预测分析来增强这些解决方案。

此外，云部署正变得越来越普遍。这对lsp和它们的客户都有好处。例如，基于云的TMS降低了提供管理交通服务的准入门槛。但是，就能够利用大量运输活动和合同的可见性为托运人客户提供更好的服务而言，小型lsp尚未实现规模经济。然而，能够利用网络范围内的运输数据并不容易实现。即使是管理着数十亿美元运费的非常大的lsp，也很难充分利用这些数据。

当然，亚马逊和电子商务正在改变仓储和最后一英里配送的性质。在仓库中，新的机器人形式正在出现。虽然优步式的应用程序和中间商获得的宣传比吸引的更多，但最后一公里的货运很可能成为这些技术最能发挥增值作用的领域。

铁路运输公司有特殊的技术问题。ARC已经开始覆盖铁路信号系统和铁路状态监测系统。

LSP专业人员需要了解行业内正在发生的事情，以及技术、外包、法规和业务实践方面的新趋势如何影响他们的工作和公司。那里有大量的信息;我们面临的挑战是过滤掉所有的噪音，把注意力集中在真正重要的东西和原因上。