多式联运正在以令人眼花缭乱的速度发展，包括多式联运货物跟踪系统在内的货运监控技术也在飞速发展。该行业采用了三种不同的多式联运货运跟踪方法，即承运人数据聚合方法、物联网传感器方法和混合“传感器+非传感器”平台方法。让我们探讨这三种方法如何解决多式联运货运跟踪。我们还将讨论每种方法提供的可见性级别，使您能够实现跨公路、铁路、航空或海运多式联运的准时、完整(OTIF)交付和冷链合规性。多式联运显然是物流的未来，尤其是在运输距离不断增加的世界中，如果您能够有效地经营多式联运业务，那通常是个好消息。据《全球多式联运货运市场报告(2020 - 2025年)》介绍，“多式联运可提高运输效率30%，减少货损10%，降低运输成本20%，减少道路拥堵50%以上，促进节能减排超过三分之一'”，但这种指数式增长也需要多式联运货物跟踪系统在技术和效率方面以同样的速度增长。多式联运货物的非线性流动依赖于公路、铁路、航空和海运的定期和不定期运输。在这种情况下，仅仅知道订单级别的货物在哪里是不够的。还需要知道确切的运输地点和包装条件。准确的ETA和冷链合规性也是处理多式联运运输时最重要的两个方面，目前大多数运输涉及多种模式。如果没有实施良好的多式联运货物跟踪系统，这一切都不可能实现。由于技术进步，您现在可以跟踪包裹的旅程。但这真的那么容易吗？让我们首先通过跟踪货运来了解多式联运运输业务的复杂程度。多式联运的航程让我们想象一下拼箱（拼箱）海运从马来西亚吉隆坡到美国芝加哥的步骤。1.从吉隆坡的托运人处提货。2.拖到吉隆坡附近的综合仓库；与其他拼箱合并。3.拖到另一个集合点进行集装箱化。4.然后将集装箱拖到最近的海港巴生港。5、集装箱在马来西亚巴生港办理托运及出口清关手续。6.集装箱被放置在正确的海湾等待它的船的旅程。7.船一到就装上船，到达美国纽约港。8.吉隆坡和纽约之间，集装箱可以在另一个港口转运。9.到达纽约后，将集装箱卸下并放置在正确的位置，等待进口清关程序。10、在港口作业中，可能会多次移动仓位以完成清关清单。11、清关成功后，集装箱将被拖走拆箱。12.拆分后，将在芝加哥进行最后一英里的旅程，并在芝加哥交付给收货人。您会注意到本例中的多式联运货物已被监管链中的不同参与者至少触及（物理处理）十次。它以3种不同的方式运输，至少在5个转运点清关，并至少经历了两次集运和拆运。在多式联运货物中，即涉及许多承运人、转运点和接触点的货物，通常很难获得端到端的可见性。更难知道货物是否按时完好地到达目的地，特别是如果集装箱需要主动冷却。因此，让我们来看看获得多式联运货运可见性的方法、它们的工作原理以及哪种方法最适合多式联运。用于多式联运货运跟踪的承运人数据聚合方法实时交通可见性平台(RTTVP)从承运人或运输商远程信息处理、船舶、航班和其他众包源收集数据以提供可见性。远程信息处理硬件（第一英里和最后一英里）通常由承运人或运输商拥有，并与可视化平台（如果存在）集成。用户通常只需支付少量费用即可访问聚合平台；没有与硬件相关的费用。来自多个接触点的数据被整理并呈现在门户网站上，或使用API进行访问。缺点这是获得可见性的最简单方法，但它有几个缺点。这些系统没有解决可验证性、数据凝聚力和可操作性的挑战，因为它们依赖于供应链中的众多参与者来提供数据。以下是多式联运在为端到端可见性聚合数据时面临的挑战的几个示例：1.可见性不是实时的——ELD或远程信息处理数据是通过API聚合的，可见性数据并不总是即时的或当前的反射。2.没有清晰的第一英里和最后一英里可见性——您从多式联运运营商(MTO)获得的信息大多不完整且无法验证。有时，这些信息是手动收集的，或者根本不可用，这使得它更加不可靠。3.最佳订单级别可见性——如果您运送LCL或需要项目级别信息，这些平台无法始终验证，因为大多数船舶和航空公司共享订单级别数据。4.缺乏状态监测数据——数据是订单、卡车、船舶或航班级别的。如果您不知道沿途发生了什么，您就无法在货物到达目的地之前防止污染或损坏。5.充其量只是大概的ETA预测——由于多个数据流无法验证，因此无法获得准确的ETA。错误的ETA会使数据对于决策制定或物流自动化毫无价值。6.黑天鹅事件期间的障碍——沟通和协作的失败可能导致多式联运管理受到严重限制。在中断期间，例如最近的大流行或苏伊士运河曾经发生的拥堵，这些失败变得更加明显并导致更多延误。运营商数据聚合平台可能是一个很好的起点，但它们只能提供这么多价值。此外，并非所有运营商都具有相同的数据收集质量标准；有些会有不同的方法，有些甚至可能没有适当的可见性系统。这使得数据无法验证。为了打破这种分散的可见性和不一致的数据质量链，使用了一种依赖第一手数据、具有传感器且不依赖供应链中的参与者的方法。2.多式联运货运跟踪系统的物联网传感器方法货运物流跟踪和监控解决方案提供直接收集的、支持物联网的端到端传感器信息。根据Gartner《2021年Gartner跟踪和监控业务流程上下文：实时交通可见性平台魔力象限》报告：在实时交通可视化平台(RTTVP)中，数据是从运营商那里收集的，而不是像跟踪和监控解决方案中那样从独立的物联网设备收集的。该报告进一步指出，“它还可以将可见性扩展到产品交付之外，通常用于跟踪货场或仓库中产品的位置和状况。”由于物联网传感器不需要依赖监管链中的参与者，因此可以捕获数据，因此更容易验证。您还可以在大部分旅程中实时获得端到端的项目级跟踪和状态。今天，还有一些技术可以在没有连接时（例如，通过空中或海上）记录状态数据，并在连接恢复时自动将其上传到云端。但是，使用纯传感器数据方法并不总是有助于多式联运货运跟踪，因为它无法轻松访问可见性。缺点1.并非所有传感器都是专门为多式联运设计的——航空运输需要一定的电池寿命、报告间隔并符合IATA/航空公司的要求，尤其是涉及敏感药物时。海运需要持续数月的电池或替代充电选项。传感器必须能够有目的地满足这些用例。2.传感器所有权和管理——传感器是购买或租赁的，但如果你投资传感器，你将需要管理传感器库存、有效利用传感器、处理它们的逆向物流，或支付资本支出。3.缺乏对环境的可见性使其无法运行——大多数传感器门户提供位置和状态跟踪，但无法在几秒钟内可验证地预测它是否会准时到达、是否需要在温度升高时采取行动或交付货物零件的安全性是否是完好无损的。例如，知道货物在正确的机场只是故事的一半。它是否被转移到正确的海湾？是否登上了正确的航班？提前了解这些数据点可以在重新安排和重新安排货运时节省数小时或数天的时间。因此，传感器数据填补了运营商数据聚合中的大部分空白，但仅靠传感器数据无法做出决策，这就是混合方法的用武之地。3.混合“传感器+非传感器”平台方法这种方法结合了专用物联网传感器（“物理”）和非传感器智能（“数字”）——融合在实时位置感知平台上。它为传感器数据提供了更好的环境，使其更具可验证性和可操作性，从而实现快速决策和物流自动化。与基于运营商或纯粹基于传感器的方法相比，这种方法提供了更好的供应链可见性。一个可验证的更好的供应链的关键是仔细挑选非传感器数字流的质量以与通常在源头直接捕获的物理流混合。如果做得好，混合传感器驱动的信号可以提供端到端的信任：1.可验证的可见性——支持快速决策，提高运营效率并增强客户体验。例如，将港口运营的数字方面与可验证的传感器位置和条件相结合，可以告诉您FCL/LCL是否装载到正确的船只上，是否在正确的温度/湿度下运输，是否安全，或者是否是您是否被困在清关队列中。2.上下文可见性——整个运输过程中的SLA（服务水平）可以跨路线、机场运营、港口运营、交货时间表、运输条件、文件、过去的表现、当前条件和监管链协议进行实时和可验证的评估。3.信号准确——基于混合平台数据的ETA计算可以得到更好的验证，可以达到80%以上的冷链合规性。总结实时多式联运监控就像带着您的货物到处旅行，无论是通过卡车、铁路、航空还是海运，对来自供应链参与者的数据的依赖最小。混合传感器+非传感器可见性和智能有助于制定战略决策，这最终意味着更好的供应链可见性和更好的投资回报。该系统确保托运人不必依赖来自承运人的无法验证的数据，也不必花时间拼凑传感器数据点来讲述整个故事。
