快递员订单延误罚款通知配送公司巨额罚款怎么办？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-03-17 06:44 标签： 订单延误罚款通知

数字化转型可帮助物流公司加速创新、做出更好的决策、在整个旅程中吸引客户、将灵活性纳入其组织结构并提高自动化程度。
电子商务技术、区块链、物联网 (IoT)、人工智能 (AI) 和供应链数字孪生等技术帮助企业推动数字化转型。
数字孪生可使数百个物流位置、资产、库存和仓库进行虚拟展示，可使用高级分析和人工智能来模拟供应链的性能，包括导致漏洞和风险的所有复杂性。
区块链允许将物流提供商、航运公司和承运人等不同的业务流集成到一个平台中。供应链可以使用物联网进行机械和技术维护、库存控制、车队跟踪和改善仓库管理。
人工智能和分析有助于解决供应链中的治理挑战，以及长期存在的数据孤岛，从而提高分散和远程利益相关者之间的可见性和集成度。电子商务集成创建了互联系统，使物流服务提供商能够高效运营并提供无缝的客户体验。
一、大数据在解决复杂物流挑战中的作用
在 2018 年德勤报告中，41% 的受访者表示自动化、机器人和人工智能正在越来越多地改变工作方式。2016 年麦肯锡报告显示，大数据分析将有助于解决当前和未来的复杂供应链问题。
大数据分析的使用可以帮助管理道路和交通拥堵。例如，在全球主要城市，通行费税收入用于分析高峰时段的交通。大多数通行费收入是在高峰时段通过的通行费税产生的。这减少了交通拥堵，因为人们在此期间不需要使用或避免使用高速公路。空中交通也可以通过类似地跟踪 GPS 数据来优化。
公司可以通过跟踪和分析不同年份的物流成本来优化其物流和运输成本。由于不同时期的运输成本不同，公司可以确定时期并安排这些时期的运输需求。这对于不处理易腐烂物品的公司特别有用。
回程期间的空卡车旅行是物流行业的一项重大挑战。使用大数据进行跟踪可以大大提升物流效率。根据世界经济论坛的评估，物流占全球排放量的 13%。人工智能和大数据跟踪可以帮助减少排放和减少能源消耗。此外，物联网的技术进步正在帮助开发更环保的自动卡车和无人机。
大数据正在帮助解决的其他一些挑战是：基于当前卡车状态的交货预测，现在通过实时 GPS 跟踪器跟踪卡车的移动。这有助于物流公司密切关注他们的货物，并告知他们客户预计的交货时间。
1.卡车司机预约安排
自古以来，司机的可用性问题就一直困扰着物流行业。COVID-19 大流行只会加剧这个问题。鉴于此，技术提供了巨大的帮助。由于供应链的所有环节都是可追踪的，安排司机预约变得更加容易。使用人工智能驱动的供应链预约调度程序可以帮助组织和司机跟踪他们的交付情况。此外，技术还帮助物流公司在某些地形上使用无人驾驶卡车。卡车编队系统通过自动化将多辆卡车同步成一个车队，并允许无人驾驶。
2.仓库自动化
在传感器技术和大数据的帮助下，库存跟踪和仓库维护现在变得更加容易。自动化技术可以帮助仓库应对运输挑战并更好地准时交货。仓储机器人可以提高仓储任务的速度和准确性。
3.避免延迟罚款
延迟交货需要在物流行业处以巨额罚款。通过在整个供应链中整合大数据，物流公司可以有效地跟踪货物的位置和时间。建议使用传感器技术来跟踪和维护油耗、加油、轮胎气压和定期维护访问。因此，可以避免供应链中的延迟并优化速度以提高物流效率。
二、物流数字化转型趋势案例
人工智能、机器学习和大数据分析推动了物流和供应链的数字化转型。以下是他们帮助实现的目标：
1、物流中的人工智能/机器学习
United States Cold Storage Inc. (USCS) 是北美第三大公共冷藏仓储 (PRW) 物流供应商。它在美国 13 个州的 43 个设施中运营，提供超过 3.3 亿立方英尺的温控配送空间和仓储。
每八天，卡车司机就会记录超过 70 小时的驾驶时间。卸载拖车所需的时间会对司机的服务时间产生不利影响。它还影响已冷藏食品的安全性，因此将产品从卡车高效转移到仓库至关重要。
此外，这些大型卡车在闲置时会燃烧大量化石燃料，损害环境。此外，沃尔玛等大型零售商对未能完全或按时交付订单的承运商处以重罚。
因此美国冷库正在寻找一种解决方案，该解决方案有助于准确预测为承运人提供服务所需的时间及其到达时间，从而促进预约安排。不幸的是，接送延误、多变的天气和机械问题使调度变得困难。
United States Cold Storage 与 Gramener 接洽，后者是一家以设计为主导的数据科学组织，该组织构建自定义数据和 AI 解决方案以改进业务流程，以开发针对其问题的智能和预测性解决方案。
Gramener 开发了智能预约调度程序 (IAS)，这是一个直观的数据驱动应用程序。它使用历史数据来自动化承运人预约，确保调度的准确性和充足的人员配备。
IAS 部署在 26 个 USCS 设施中，每天可以安排约 650 次预约，将周转时间减少多达 15%。
2、物流中的计算机视觉
由保险代理人进行人工审计以评估汽车损坏可能是一个乏味且昂贵的过程。Gramener 的主要客户之一，一家汽车保险公司，希望将这一流程自动化，以加快理赔速度。
该公司希望遵守社交距离规范，远程检测汽车损坏并从多个角度进行分析。
Gramener 通过使用先进的边缘部署机制训练分类模型，消除了人为干预的需要。这个经过训练的模型被转换为 TensorFlow lite 并整合到一个可以对来自摄像头的实时图像进行分类的 Android 应用程序中，该模型的推理时间仅为 2 秒，准确率达到了惊人的 97%。
3、国际物流和货代中的自动化，智能化和可视化方案
来自中国上海的初创企业趋研科技就是NLP技术应用的优秀代表，DocuAI Capture系统可以自动识别提取校核收到的国际物流单据，包括仓库单据，发票，提单，箱单，托书，VGM等等，通过高数量样本训练，准确率可以高达95%，单证处理效率提升70%以上。
另外DocuAI RPA已经可以自动化许多国际物流货代的操作流程，譬如自动订舱，譬如在船东网上查取运价，利用软件机器人在船东网站的操作，可以实时获得数百条航线，数十家船东的运价，并以标准格式发送到客户的系统，省去人工不断查询，下载和整理的工作。
DocuAI Argus是趋研科技开发的国际货物查询或者集装箱查询方案，Argus通过和六十家主流船东API接口打通，可以实时查询您的国际货物位置和状态，高达三十多个节点，同时提供船期查询，港口计划查询和航空货物查询。
4、物流转型的技术趋势：
自动驾驶汽车和无人机：梅赛德斯-奔驰的自动驾驶卡车和亚马逊的送货无人机已经处于测试阶段。虽然它们仍没有成为日常现实，但这一天可能并不遥远。机场航站楼、港口和仓库都有叉车，仓库使用机械臂。随着卡车队列系统已经在进行中，无人驾驶车辆可能很快就会成为日常现实。
自然语言处理 (NLP)：在 NLP 的帮助下，公司可以跟踪发票信息。组织可以通过密切关注财务处理来避免许多财务错误。这有助于有效的货运管理。
运输中的区块链：区块链技术为客户提供透明度，因为他们可以看到每一步交易，因此，客户可以了解整个运输过程。区块链还可以防止欺诈或货物丢失，防止延误，提供可提高成本和时间效率的智能合约，并提供第三方物流 (3PL) 确认。
云计算：借助基于云的系统，物流供应商可以获得更便宜的实时数据存储和增强的计算能力。他们可以存储和分析大量数据，从而提高紧急情况发生时的响应时间。
智能汽车：借助人工智能和机器学习，车辆现在变得更加智能。他们可以预测复杂的转弯，避免对面的危险，并区分步行的人和不同类型的车辆。这可以防止高达 80% 的事故发生，并帮助驾驶员跟踪燃油、刹车使用和速度。
用科技引领物流创新，敏思达专注物流信息化25年，是一家集顾问咨询、研发设计、系统集成、应用服务于一体的双软认证高新技术企业，可提供快递、快运、城配、仓储、跨境小包、头程物流、海外仓、落地配送等全场景的物流平台化数字运营解决方案，先后服务了顺丰速运、申通快递、中铁快运、广汽丰田、中远E环球、纵腾集团、速达非、J&T极兔等国内外知名企业，并连续多年获得华为、中国电信、平安银行等企业年度优秀生态合作伙伴。

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