案例分析：智慧铁路运输推动效率的三个关键领域--供应链管理师
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编者按
现代供应链的高效运转离不开智能铁路运输。货主们需要关注三个关键领域以提高运营效率。首先，入站空车的可见性对于生产计划和库存管理至关重要，但由于铁路行业的数据隐私实践，获取这一可见性可能并不容易。其次，预计到达时间（ETA）是一个关键的数据点，但历史上很难准确预测。然而，人工智能（AI）的发展在这方面表现出色，可以利用大规模数据集来预测未来的ETA。最后，关键绩效报告可以帮助货主评估运输绩效，识别问题位置和异常周期，从而持续改进运营。通过在这三个关键领域实施智能铁路运输策略，货主可以实现更高效、可靠和成本节约的供应链运营。
在如今追求效率提升、交货可靠性并降低成本的货主中，优化铁路运营至关重要。然而，若缺乏正确的管理策略，货主可能面临数十万美元的费用、交货延误、生产中断等一系列问题。
在铁路优化中，有三个常常被低估的机会：入站空车可见性、预计到达时间（ETA）和循环/滞留分析。
入站空车可见性
随着供应链不断精简，企业试图更高效地管理工作力量，准确获知入站空铁车的到达时间对铁路货主而言变得至关重要。入站空铁车的可见性让货主能够准确规划生产产出，调度员工管理装车，并有效管理手头的铁路车辆和产品库存。
然而，为何入站空车的可见性如此难以实现？铁路公司的车辆交付通知存在不同的做法。无论是通过运输管理系统（TMS）跟踪车辆，还是直接从铁路行业运动数据的管理者Railinc获取事件数据，行业的数据隐私实践（从事到运单的安全性）限制了未在运单上的相关方追踪铁路车辆的能力。这意味着您需要在Railinc的行业系统中被列为车主、货主或其他相关方，才能追踪车辆。
借助Railinc的Umler®系统，存储了车队数据。在Umler中，Railinc可以根据需要分配或移除您车队中的拥有、租赁或共享车辆，从而授权您进行追踪。如果您的TMS与Umler没有集成，您的提供商可能需要与Railinc合作，将这些车辆添加到追踪中。
有时，问题不在于作为行业系统中相关方的列表，而在于公司名称的拼写。有时，创造性的公司名称拼写会出现在运单上，使大多数可见性平台无法识别运单上的车辆实际上是您的车辆。通过利用Railinc的客户信息文件应用程序，您可以将创造性的名称拼写与预期的拼写联系起来，确保尽管存在拼写问题，您仍然可以追踪未来的空铁车。
获得入站空车可见性需要深入了解铁路运营及其支持运营的基础系统，但对于减少低效至关重要。
预计到达时间（ETA）
无论您运送什么、将其运送到何处或以何种方式运送，如果您不知道何时会到达，一切都毫无意义。然而，历史上，准确获取预计到达时间（ETA）是一个人人都难以解决的问题。
许多因素会影响ETA：服务日、列车类型的差异、天气等等。这意味着，如果您的可见性平台只是简单地计算先前行程中起点和终点之间的平均时间间隔，那么它更可能错误比正确。
不准确的ETA可能导致交货延误、存储费用以及下游供应链问题。最终，创建更准确的ETA归结于理解哪些情景可能影响运输，并在何时发生影响。这是铁路领域最具前景的人工智能（AI）领域之一。
AI能够大规模研究庞大的数据集。通过研究数百万次铁路行程，AI可以同时利用历史数据和实时事件来迭代性地更准确地预测未来事件，即ETA。
简单来说，AI可以预测路线变化，或者火车是否比平时快两倍经过休斯顿，这将如何影响您最终的目的地ETA。这使得团队有时间来应对变化，计划机组、拖车接车等。
除非使用AI，实时追踪数据至关重要。运动报告平均需要5-15分钟才能报告给行业，而在计划机组时，每一分钟都至关重要。
关键绩效报告
最后，在通过铁路进行运输时，评估绩效至关重要。您知道平均需要多长时间进行运输吗？您的车辆在起点和终点停留多长时间？您的客户通道总体表现如何？
循环时间报告对于希望评估通道和位置绩效的货主至关重要，可以指示：
滞留时间是否高于或低于平均水平
运输时间是否高于或低于该行程的平均水平
一个位置的滞留时间是否高于另一个位置
将您的位置相互对比或与每个位置的平均水平对比，可以帮助您确定问题位置和异常周期。如果您不确定通道生产率是否达到预期水平，或者需要建立基准，现在正是运行循环时间报告的好时机。
通过在这三个关键领域实施智能铁路运输策略，货主可以实现更高效、可靠和成本节约的供应链运营。智能铁路运输的前景是光明的，但它需要深入的理解和创新的思维，以确保铁路运输持续为企业创造价值。
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