托运人和零担承运人对零担运营模式的实际运作方式有非常不同的看法。有一些基本的潜在因素限制了 (1) 用于跨国交付的地理中心辐射零担网络和 (2) 用于零担的本地取件和交付网络。
这项研究解释了托运人的货运属性和做法如何影响零担表现——无论好坏。任何规模的托运人都可以使用这些见解来更好地管理对零担表现的期望——准时取货 (OTP) 和准时交货 (OTD)。
零担承运商制定了一项为卡车路线上的多个托运人和收货人提供服务的计划。在规划路线以优化拖车上的托盘位置时,承运人使用实际货物重量、实际体积和/或托盘数量。
零担承运人提前知道实际装运重量和体积是明智之举的原因有很多,其中包括不知道可能导致装运延迟。
想象一下,零担司机到达他们取货路线上的第一个托运人地点,希望提取使用三个托盘位置的 600 磅货物。然而,货件重 2,000 磅并要使用 10 个托盘位置。因为司机当时的卡车是空的,可以承担这个负载。但是在沿途的某个地方,卡车将比计划更早地装满,并且在路线末端的货物就会延迟。零担承运人可能能够转给另一名司机或从码头派人去接载多出的货物,但这就增加了影响完成按时取货的能力因素。
此外,研究表明,特定的重量范围可能具有更好的 OTP 和 OTD 表现。在下图中,重量范围的深色阴影代表更高的货运量。条形的高度代表平均 OTP。
货件重量(磅) | 准时取货 % 最小/最大 |
准时交货 % 最小/最大 |
---|---|---|
0-500 | 86/95 | 64/90 |
501-1,000 | 94/95 | 90/91 |
1,001-2,000 | 94/95 | 90/91 |
2,001-5,000 | 84/96 | 82/90 |
零担承运人试图同时实现重量和订单最大化。1,000 磅左右重量的货物似乎是保证表现的最佳选择。任何更轻的东西都可能被忽略,因为承运人可能试图在卡车可用空间结束前装入这些货物,或者将货物顶部装载到卡车上。通过使用这种灵活的方法,零担承运人可以提高卡车的装载率,进而增加卡车的收入和盈利能力。
相比之下,货件超过 5,000 磅就会是低密度、不一致且不可预测的。数据显示,这些货物在取货和交货时的零担表现差异更大。这种尺寸的货物在零担拖车中占用更多空间,这也使得零担承运人更难优化拖车并将多个托运人/收货人的货物装载到拖车上。考虑到选择,领导供应商似乎选择为一个托运人迟到,而不是为两个或三个运量更小、更传统的零担运输托运人迟到。
要点:
对于规划和优化路线而言,体量较小的通道往往更具挑战性。
有较少托盘、运往大批量目的地的货物最有可能获得更好的表现,即准时取货和准时交货。
直觉上,货运运往体量更大、公布的运输天数更短的地区与准时交货率更高相关是有一定道理的。转移到某个区域的货物越多,持续改进的机会就越多。缩短公布的过境天数不仅减少了货物必须经过的码头数量,消除了处理和等待时间,而且还减少了货物在承运人手中时的潜在延误。
要点:
离零担码头较远的始发地在准时取货 (OTP) 方面表现最佳。靠近航站楼的起点可能对路线和时间规划更具挑战性。似乎外围点可能不会每天都进行完美优化,从而导致一些 OTP 和准时交付 (OTD) 改变。从交货终端到收货人的距离不具有统计意义。
当零担司机执行取货路线时,他们通常从距离码头最远的货物开始,然后返回到零担码头。从经验上看,由于拖车空间不足,较近的货物更有可能受到碰撞。尽管如此,靠近码头意味着托运人更有可能在要求的日期安排第二辆卡车来取货。
这些变量还可以提高零担货物的准时交货表现:
特别要求
附件 | 总计数 | OTP | OTD |
---|---|---|---|
危险品运输 | 7,299 | 95% | 67% |
升降门 | 5,685 | 83% | 62% |
升降门和危险品运输往往表现不佳,尤其是在交付方面。
需要升降门才能运送到家或非营业场所。但是,许多零担码头没有随时可用的升降设备来处理这些货物。需要调度。如果装载需要这些资源,可能必须等待可用设备,从而导致表现偏差。
危险品货物受多个政府机构的监管。保护公众健康和安全的规定可能会降低承运人的灵活性。特定的危险品运输实践和有关禁止与危险品混合的货物类型规定,例如食品级/食品。因此,零担码头可能难以将危险品货运与其他商品混合并创建有效的路线。识别可能与危险品混合的货运混合物可能需要时间,从而减慢交货速度。
在始发地,零担承运人了解托运人的货运要求。他们可以计划将危险品货物与知道会在预定提货日期前到达的其他商品混在一起。而且,他们可以非常灵活地从货物池中安排设备以供取件和调整路线。
要点:
本研究报告总结了一篇题为“A Study of Shipper Performance in the Less-Than-Truckload Market”的论文。该论文由麻省理工学院运输与物流学院研究生 Bin Yin 和 Christos Rallis 于 2018 年发表,由 Chris Caplice 博士提供指导。学生们还与来自 C.H. Robinson 和 TMC(C.H. Robinson 的一个部门)的团队合作,包括 Steve Raetz、Greg West、Jack Carney、Glenn Koepke、Andy Welch、Ege Demirel 和 Nic Biondolillo。
分析了来自美国本土 48 个州的 947,000 件出境货物的实际 TMC 数据。
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