تجارت الکترونیکی به طور کامل انتظارات مشتریان را از قطعات یدکی خودرو در این روزها تغییر داده است. حدود 73 درصد از خریداران تجاری میخواهند قطعات حیاتی تعمیراتی خود را امروز یا حداکثر فردا دریافت کنند. این نوع فشار شدید، استرس جدی بر توزیعکنندگان آنلاین قطعات خودرو وارد میکند که نیاز دارند روشهای پردازش سفارشات خود را بازبینی کنند. روشهای قدیمی دیگر جوابگو نیستند. هنگامی که یک محموله حتی یک روز تأخیر داشته باشد، کارگاههای تعمیراتی متوقف میشوند. مؤسسه پونمون دریافته است که این تأخیر سالانه حدود 740,000 دلار هزینه به شرکتها تحمیل میکند، چرا که در حال انتظار هیچ کار دیگری قابل انجام نیست. علاوه بر این، موضوع اطمینان از اینکه قطعات واقعاً با وسایل نقلیه مناسب هماهنگ هستند نیز وجود دارد. ارسال یک یاتاقان یا سنسور اشتباه به معنای بازگشتهای پرهزینه و تخریب روابط با مشتریان است. توزیعکنندگان هوشمندی که از هوش مصنوعی برای پیشبینی نیازها و انبارهای خودکار استفاده میکنند، شاهد کاهش 30 درصدی مشکلات موجودی و کاهش 45 درصدی اشتباهات بودهاند. اینگونه سیستمها دیگر صرفاً مطلوب نیستند؛ بلکه برای بقای هر کسبوکاری ضروری شدهاند.
در دنیای امروزی فروش آنلاین قطعات خودرو، تحویل با تأخیر یا سفارشات اشتباه باعث بروز مشکلات جدی برای مراکز تعمیراتی و کاهش سود فروشگاههای رسمی میشود. وجود ردیابی در زمان واقعی به معنای پایان بازی حدس و گمان در تمام مراحل، از زمانی که قطعات روی قفسههای انبار قرار دارند تا زمان تحویل دقیق به درب مشتری است. توزیعکنندگان میتوانند مشکلات را در مراحل اولیه شناسایی کنند، نه اینکه منتظر بمانند تا چیزی اشتباه پیش بیاید. نتیجه نهایی این است که مراکز تعمیراتی حدود 30 تا 50 درصد وقت کمتری را در انتظار قطعات سپری میکنند و شرکتها به دلیل کاهش نیاز به تحویل فوری، هزینههای اضافی کمتری پرداخت میکنند.
سیستمهای مبتنی بر API، پایگاههای داده موجودی، نرمافزار انبارداری و لجستیک حملونقل را در یک صفحه واحد یکپارچه میکنند، به جای آن که اطلاعات در گوشههای جداگانه کسبوکار گیر کرده باشند و تصمیمگیری طول بیفتد. در همان حال، سنسورهای کوچک IoT که در داخل بستهها قرار میگیرند، مسیر حرکت کالاها، دماهایی که تجربه میکنند و هرگونه ضربه یا برخورد شدید در طول مسیر را ردیابی میکنند. این دستگاههای کوچک در صورت بروز مشکل، بلافاصله هشدار میدهند؛ مثلاً وقتی کامیون در جایی غیرمنتظره گیر کند یا اقلام ظریف بیش از حد تکان داده شوند. ترکیب این دو فناوری به توزیعکنندگان کنترل بسیار بهتری بر عملیات خود در تمامی مراحل میدهد.
با ترکیب اتصال API و ردیابی فیزیکی اینترنت اشیا (IoT)، توزیعکنندگان درخواستهای دستی وضعیت سفارش را تا ۷۰٪ کاهش میدهند و همزمان به قابلیت ردیابی بارهای حمل و نقل بالاتر از ۹۹٪ دست مییابند—بدون وابستگی به ابزارهای قدیمی و پراکنده.
در مورد قطعات خودرو که به صورت آنلاین فروخته میشوند، تأخیر در ارسال واقعاً برای مغازههای تعمیراتی هم از نظر انجام به موقع کارها و هم از نظر رضایت مشتریان تأثیر منفی میگذارد. اما امروزه راهحلهای دیجیتالی زمان لازم برای ارسال قطعات را به طور چشمگیری کاهش دادهاند. هزینههای حمل و نقل بین ۱۵ تا ۳۰ درصد با تشکر از سیستمهای خودکار هوشمند کاهش یافته است. دیگر نیازی به تنظیم دستی مسیرهای تحویل نیست که قبلاً بسیار پیچیده و دردسرساز بود. و مهمتر از همه، مکانیکها اکنون میتوانند در هر لحظه محل دقیق محموله خود را دنبال کنند. این موضوع وقتی در مورد قطعاتی باشد که باید سریعاً تحویل شوند، مثل آلترناتور یا صفحه ترمز، بسیار حائز اهمیت است.
سیستمهای مدیریت حملونقل، یا همان TMS که اغلب به آنها اینگونه گفته میشود، واقعاً نحوهی برخورد شرکتها با نیازهای حمل بار خود را دگرگون میکنند. این سیستمها با استفاده از هوش مصنوعی، بهترین مسیرها را با بررسی عواملی مانند ترافیک، آبوهواهای نامناسب و میزان فضای موجود در وسایل نقلیه در لحظه تعیین میکنند. الگوریتمهای هوشمند پشت این سیستمها به طور پیوسته مسیرهای تحویل را در صورت نیاز تنظیم میکنند که این امر بیشتر اوقات به معنای رسیدن بستهها در زمان کوتاهتر است. صحبت دربارهی بهبود حدود ۱۸ تا ۲۲ درصدی در زمان انتقال است، علاوه بر آن کاهش محسوسی در مایلهای تحمیلی بدون بار وجود دارد. هنگام کار با اقلام حساس مانند باتریها یا مواد مایع خاصی که در طول حملونقل به دمای مشخصی نیاز دارند، TMS با سنسورهای کوچک متصل به اینترنت ارتباط برقرار میکند تا اطمینان حاصل شود تمام چیزها در طول حمل در محدودههای ایمن باقی میمانند. این امر به جلوگیری از مشکلات گرانقیمت در آینده کمک میکند، زمانی که اجناس یا آسیبدیده یا با تأخیر رسیدهاند. برای افرادی که قطعات خودرو را از طریق مرزهای بینالمللی به صورت آنلاین ارسال میکنند، این سطح از دقت تفاوت بزرگی ایجاد میکند، چرا که مقامات گمرکی فقط زمان محدودی قبل از اعمال جریمهها در اختیار قرار میدهند. شرکتهایی که این سیستمها را اجرا کردهاند میگویند تقریباً در ۹۹٫۲ درصد موارد به زمانهای تعیینشده برای تحویل میرسند، حتی زمانی که هزینههای سوخت نوسان شدیدی داشته باشند و تعداد کافی کامیون در دسترس نباشد.
مدیریت موجودی قطعات خودرو به صورت آنلاین با مجموعهای کامل از مشکلات همراه است. تعداد زیادی شناسه انبار (SKU) باید ردیابی شوند، تقاضا بدون اطلاع قبلی از منطقهای به منطقه دیگر تغییر میکند و فضای بسیار محدودی بین داشتن موجودی بیش از حد یا کمبودن آن وجود دارد. روشهای قدیمی یا با قفل کردن سرمایه در انبارهای پر از کالاهایی که الان کسی نمیخواهد مواجه هستند یا باعث میشوند که تعمیرگاهها در مواقع ضروری دچار اختلال شوند. اما خبر خوب این است: سیستمهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی، سابقه فروش گذشته، انواع خودروهایی که مردم هر سال ثبت میکنند، تأثیر فصلهای مختلف بر عادات خرید و حتی شرایط آب و هوای محلی را بررسی میکنند تا بتوانند پیشبینی کنند چه اتفاقی در آینده رخ خواهد داد. این پیشبینیها به شرکتها اجازه میدهند تا موجودی خود را در نقاط مهم شبکه زنجیره تأمین قرار دهند. و طبق دادههای صنعتی، این نوع برنامهریزی هوشمند میتواند هزینههای انبارداری را از ۱۸٪ تا ۲۵٪ کاهش دهد. این موضوع تفاوت واقعی برای کسبوکارها ایجاد میکند که در حال تلاش برای حفظ رقابتپذیری و کنترل هزینهها هستند.
ابزارهای هوشمند یادگیری ماشین امروزه در حال کشف انواع الگوهای پنهان تقاضا هستند. به عنوان مثال، آنها ارتباط بین سن خودروهای موجود در مناطق مختلف و زمانی که مردم معمولاً ترمزهای خود را تعویض میکنند را برقرار میکنند، یا متوجه میشوند که باتریها در دورههای بسیار گرم یا سرد فروش بهتری دارند. این نوع بینش به حفظ موجودی قطعاتی که مشتریان واقعاً در حال حاضر به آن نیاز دارند کمک میکند، نه اینکه اقلام کمفروش در انبارها انباشته شوند که کسی به آنها علاقهای ندارد. کل این سیستم نیز با گذشت زمان همچنان هوشمندتر میشود و به طور مداوم پیشبینیها را بر اساس فروش واقعی در فروشگاههای سراسر کشور بهروزرسانی میکند. شرکتها پس از پیادهسازی صحیح این سیستمها، گزارش دادهاند که حدود یکسوم کمتر از موجودی اضافی دارند و تقریباً نیمی کمتر از مواقعی که کالاها کاملاً تمام میشوند. چه چیزی باعث میشود این رویکرد به خوبی کار کند؟ بیایید به برخی از ویژگیهای اصلی که این داستان موفقیت را پیش میبرند نگاهی بیندازیم.
این رویکرد مبتنی بر داده، انبارداری واکنشی را با برنامهریزی پیشگیرانه جایگزین میکند و در عین حفظ نرخ انجام سفارش ۹۸٪ یا بالاتر برای مراکز خدماتی، سرمایه در گردش را آزاد میسازد.
سفارش قطعات اشتباه بهطور مداوم یکی از بزرگترین دردهای کسانی است که قطعات خودرو را به صورت آنلاین میفروشند. مشکلات تطابق حدود 86 درصد از کل بازگشتها را تشکیل میدهند که واقعاً هم سودآوری و هم نگرش مشتریان نسبت به برند را تحت تأثیر قرار میدهد. این مشکلات فراتر از تأخیرهای حمل و نقل هستند. متخصصان تعمیر خودرو زمان بیشتری منتظر میمانند تا ماشینها را تعمیر کنند، توزیعکنندگان اعتبار خود را از دست میدهند وقتی قطعات اشتباه ارسال میکنند و کسبوکارها به تدریج روابط مهم خود با مشتریان ثابت را از دست میدهند. برای جلوگیری از این اشتباهات پرهزینه، شرکتها نیاز به بررسیهای دقیق قبل از خروج هر قطعه از انبار دارند. استفاده از ابزارهای جستجوی VIN که به پایگاهدادههای مناسبی متصل هستند و بهطور منظم بهروزرسانی میشوند، تضمین میکند که قطعات دقیقاً با مدل، سال و نوع هر خودرو سازگار باشند. این امر چیزی را که قبلاً تقریباً شبیه یک شانس تصادفی بود به فرآیندی قابل اعتمادتر و فنیتر تبدیل میکند. توزیعکنندگانی که سیستم مناسب تأیید تطابق را دقیقاً در مرحله پرداخت اعمال میکنند، کاهش چشمگیری در بازگشت کالا، کاهش کلی هزینهها و همچنین وفاداری بیشتر مشتریان را تجربه میکنند. درست ارسال کردن قطعات دیگر تنها مسئله کنترل کیفیت نیست، بلکه به یک مزیت رقابتی واقعی تبدیل شده که اعتماد را در سراسر کسبوکار قطعات خودرو ایجاد میکند.
EN