インバウンド向け資材の監査をよりスマートに
あなたは、あなたが支払った材料を得ていますか？--
セメント工場、アスファルト事業、土地開発会社、地方自治体など、骨材を購入する企業にとって、現場に到着するすべての荷は、コストとリスクの両方を意味する。
現実は単純だ： 納品書に書かれているものを受け取れるとは限らない。
米国では、多くの組織がバルク資材の配送を追跡・管理するために、HaulHubやCommand Alkonのようなデジタル発券プラットフォームに依存しています。これらのシステムは、ロジスティクスと文書化を合理化するのに優れていますが、実際に工場や現場に何が配送されたかを検証することはできません。
他の地域では、同様の記録は紙のチケット、手書きの納品書、あるいは社内の追跡システムの形をとるかもしれない。どのような形式であれ、一つ言えることがある：
文書には、何が届くべきだったかが書かれている。
そしてそれは、コストのかかる問題を引き起こす余地を残すことになる：
- 一部しか積載されていないトラックが到着
- 有効なチケットを持って現れる空車トラック
- 目的地に到着する前に、途中で資材を投下するトラック
- 積み荷の紛失を隠すために使用されたチケット番号の重複
- ゲートでの視認性の欠如が可能にした内部盗難も
このような問題は、どのように配送を追跡しているかにかかわらず、実際の財務的損失や在庫の不整合につながる。
私たちのアプローチは、自動化された配送システムを使ってインバウンド配送を監視するスマートな方法を導入しています。 ロード・ボリューム・スキャン そして 異常検知 テクノロジーによって実現されている。これによってバイヤーは、トラック会社やチケットの販売元に関係なく、実際に何が到着したかを確認することができる。
負荷概算見積もり（LAE）で問題を早期に発見する
トラックが事前の登録や空の状態のスキャンなしに到着した場合でも、私たちのシステムは、私たちがLoad Approximate Estimate (LAE)と呼ぶものを生成することができます。この推定は、形状、サイズ、充填レベルなど、トラックの積載プロファイルの視覚的・幾何学的特徴に基づいています。LAEは、疑わしい配送にフラグを立てるのに役立つ、確かな最初の推定値を提供します。
これはあなたを助ける。 自動的かつリアルタイムに異常を発見特に、監視が困難な第三者の運搬業者や供給業者については。
行動異常も重要であるすべての問題が負荷の大きさにあるわけではない。動作に関するものもある。私たちは次のような疑わしいパターンにフラグを立てる：
- 非常に短いサイト時間 (トラックは荷を降ろさなかった）
- 出発時、タープは張ったまま
- チケットの重複を隠すクイック・リエントリー
これらの信号とLAE（Load Approximate Estimate）を組み合わせることで、完全な登録がなくても、自動的な異常検知を強化することができる。
時間の経過とともに改善される、よりスマートな見積もり私たちのシステムは使えば使うほど精度が上がる。私たちは 高度な機械学習モデル 何千もの実際のトラック積載量で訓練されました。これらのモデルは、トレーラーの形状、積荷のプロファイル、および視覚的な合図が実際の材料量にどのように関連するかを学習します。
より多くのデータが収集されるにつれて、これらの予測はますます洗練され、登録のないトラックや空のスキャンが登録されていないトラックであっても、より強力な検証を行うことができる。
この見積もりは、完全な容積計算ほど正確ではないかもしれないが、誤差は十分に小さい。 配送の異常を効果的に検出し、収益を保護します。.
最高の精度を得るためには、トラック・フリートを登録し、空のトラック・プロファイルを取得することをお勧めします。これにより、私たちの ロード・ボリューム・スキャナー これは、装填されたスキャンと空のスキャンを比較し、正確な送出量を決定するものである。
これを導入することで、信頼性の高い配送ごとの測定が可能になります。しかし、それがなくても、LAEによって即座に行動を起こし、サプライチェーン全体のアカウンタビリティを向上させることができます。
結論インバウンドの骨材を管理する際、デジタルベースであれ紙ベースであれ、納入書類だけに頼っていると、納入されなかった資材の代金を支払っている可能性が高いです。自動積荷スキャンと異常検知を導入すれば、次のようなことが可能になります：
- すべてのデリバリーに自信を
- サプライヤーと運搬業者からの説明責任
- 紛失や不正行為のリスクを低減
- 在庫およびコスト管理の強化
デジタルシステムは、何が配信されるべきであったかを教えてくれる。
私たちのトラック体積スキャン・ソリューションは、実際に何があったかを教えてくれる。