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Home 科技创新 AI与智能决策

11%装卸作业每日被重排 — Logistics Business

2026/05/26
in AI与智能决策, ESG与法规, 供应链中断, 供应链管理, 制造与生产, 可持续发展, 地缘政治, 物流与运输, 科技创新, 采购与供应商, 风险与韧性
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11%装卸作业每日被重排 — Logistics Business

作者:David Priestman,2026-05-25

运输与仓储作业正日益通过TMS、WMS及实时可视化技术实现互联。然而,在这两大环境之间存在一个关键缺口:场站(yard)。场站仍是物流领域最大的盲区,Trimble码头与场站/车队产品高级总监Gerry Daalhuisen(见下图)写道。尽管场站是公路运输与仓储作业的交汇点,它却仍是供应链中数字化程度最低的环节之一。在许多运营中,场站仍依赖电话、电子表格和纸质流程运行。其结果是:原本高效运行的异构系统之间出现脱节,低效问题持续累积且常被低估。

换言之:当运输与仓储作业日益数据驱动时,场站仍表现得如同一个信息黑洞,使计划沦为猜测。提升可见性与协调性可为运营方释放显著的运营增益。

系统之间的缺口

挑战不仅在于场站流程的手动化,更在于这些流程处于数字信息流之外。运输团队知晓卡车何时发车,仓储团队知晓需装卸的货物内容。但若场站未实现互联,该信息便无法随车辆同步流转——因此决策仍基于不完整或过时的数据作出。

然而,真正的问题不仅在于人工操作,更在于运输、闸口与装卸平台之间缺乏共享的、实时的运营画面。

这一脱节在实践中已被广泛认知。即使在高度发达的物流市场中,使用先进数据分析技术处理来自车辆及便携设备的卫星或定位数据的公司比例也低于12%。其结果是:卡车一接近场地,不确定性即刻产生——抵达的是什么?确切抵达时间为何?哪个装卸平台可用?在许多情况下,答案仅在车辆已抵达闸口后才变得清晰。此时,优化机会早已丧失。

低可见性的代价

接下来发生的情况对大多数运营方而言十分熟悉:卡车早到、迟到或集中到达;时间窗口被错过;闸口处排队积压;场站团队只能尽力应对。其影响是可量化的:由于错过或错配的时间窗口,每天约11%的装卸作业被重新安排。在近一半的仓储运营中,等待时间普遍为60至120分钟,其中一部分甚至超过两小时。

这些延误不会局限于场站内部,而是会波及整个供应链。在英国市场,公路货运每日承运大量国内货物,此类低效问题迅速放大。现场层面的微小延迟,可能对网络整体性能造成不成比例的影响。这些并非孤立事件,而是每日在各场地与网络中重复发生的常态。

控制节点,而非瓶颈

解决此问题无需彻底重构运营,而需将可见性与协调能力延伸至场站本身。起点是更早介入。例如,运营可提前数小时甚至数天启动管理,而非仅在卡车抵达后才开始调度。预约时间窗口(time slot booking)是其中关键一环。赋予承运商预约窗口的能力,可创造更可预测的到达流。然而,仅靠预约尚不足够。真正的价值在于将窗口管理与实时可见性相结合。借助准确的预计到达时间(ETA),团队可在车辆抵达闸口前即识别其早到、迟到或准点状态,并主动重新分配装卸平台、优先处理紧急货载,以及在发生延误时填补空档。

此举亦改变了仓库与承运商的合作方式,使决策更快、更一致。承运商可依据预期离场时间(而非估算时间)规划下一单任务,从而提升全网资源利用率。

闸口摩擦

场地入口点通常以手动方式完成,耗时长且易发生沟通失误。对于存在语言障碍的国际运营场景,此问题尤为突出。此时,数字化作为一项实用解决方案发挥出自身优势。通过移动设备连接司机,可提前完成登记与安全检查清单。预登记允许司机在抵达前提交相关信息,包括货物数据与合规性核查。现场则通过自动车牌识别技术验证入场资格,并依据预约信息与货物详情,直接引导司机驶向正确的装卸平台。其结果是:场站通行流速更快、更可预测,拥堵减少,行政工作量降低——即便出现例外情况(如非预约到达),效果依然成立。

无纸化流程进一步强化该成效。数字运输单据可即时确认已装载或已交付内容,有助于缩短开票与争议解决的延迟,同时提升所有相关方的透明度。但闸口数字化仅是起点。更大的收益在于:场站内每一步骤均通过实时里程碑进行追踪——从抵达与签到、装卸平台指派、装卸起止,至最终离场。这使得运营方能在延误波及全网前即做出主动决策。

对许多组织而言,场站代表着提升运营绩效最快的机会之一。数字签到可显著缩短等待时间;时间窗口管理可降低滞期费;更好的协调可提升人力效率与资产利用率。除成本节约外,还有更广泛的运营效益:管理良好的场站可增强整个供应链的可靠性,提升服务水平,并减少临时干预需求。当下采取行动者,不仅可提升效率、降低成本,更能构建面向未来、透明且具备竞争力的物流运营——将场站从瓶颈转变为连接仓储“墙壁”与卡车“车轮”的互联控制节点。

来源:logisticsbusiness.com

本文编译自海外媒体报道,由 SCI.AI 编辑团队整理发布。

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