新冠疫情爆发前，供应链首要追求效率。然而，经历广泛且持久的中断后，现状已变。供应链必须具备应对剧烈变化的韧性，但这极具挑战。
究竟应采取何种变革或投资哪些技术往往并不明确。现实中，韧性并非源于单一最佳实践，而是多种措施的综合体现。其中，车队安全管理是一项重要却易被忽视的举措。
车队安全如何影响供应链韧性
尽管重塑本土化和供应商多元化等宏观转变至关重要，但物流流程同样值得重视。除速度外，运输的可靠性不可或缺，而这正是车队安全发挥作用的关键。
警方报告显示，2021 年涉及大型卡车的交通事故估计达 523,796 起，相当于每天约 1,435 辆卡车发生碰撞，每一次都可能冲击供应链。理想情况下，事故仅导致数小时延误；严重时则可能引发人员伤亡、高昂维修费或货物损毁。
车队安全的影响不仅限于事故本身，更波及供应链运营的其他方面。安全的驾驶员会在发现车辆异常时主动停车报告。虽比发生事故干扰小，但仍可能导致延误或需重新规划路线。相比之下，更安全的车队能实现更多准时交付，减少途中突发状况。这种在绩效、时间表和成本上的一致性，将在整个供应链中产生积极的连锁反应。
如何优化车队安全管理
鉴于上述考量，物流提供商必须主动开展车队安全管理，充分利用以下最佳实践。
实施互联技术
主动管理车队安全的首要步骤是通过互联技术跟踪安全指标。借助物联网（IoT）进行跟踪，可提前解决维护需求，使车辆运营赶在计划之前完成，避免小问题演变成大麻烦。
IoT 传感器和遥测系统能实时监控车辆健康状况，并在出现问题时向工作人员发出警报。尽管前期投入较高，但这些通知能使车队迅速应对潜在隐患。
快速的技术驱动响应为供应链韧性带来两大益处：首先，防止可能导致人身伤害或大规模中断的事故；其次，通过在早期阶段解决问题，消除手动检查需求，从而最大限度降低维修费用和相关停机时间。
预测未来维护需求
基于 IoT 的安全跟踪为“预测性维护”这一更强策略打开了大门。拥有充足的车辆运营数据后，机器学习算法可预测即将需要的维修时机。车队随后收到警报，以便在条件恶化到人类无法察觉前安排维修。
与彻底的预防性维护相比，预测性维护能实现更早且更有效的修复。它可将资产使用寿命延长高达 40%，并将停机时间减少多达 50%。除了保障人员安全，这些节省意味着更少的供应链中断和更低的成本。
传统的预防性维护虽优于被动响应，但其浪费的时间远超许多组织的认知。大约 30% 的所有预防性维修活动并未增加任何价值。车辆退化并非按固定日程发生，因此基于日程表的维修显得不足。选择数据驱动的预测性替代方案可消除这些不必要的步骤。
确保车队 IoT 系统安全
随着供应链实施这些技术，必须考虑其带来的独特风险。最显著的是，更高的 IoT 采用率对应着更广泛的攻击面。更多的连接设备意味着黑客有更多的潜在入口点，因此网络安全至关重要。
弥合信息技术与车辆等运营技术之间的差距虽有诸多好处，但也使卡车和其他设备易受数据泄露影响。因此，供应链已成为热门攻击目标，供应链网络攻击每年影响数百万人。
必须采取全面的网络安全措施，确保主动的车队安全工具不会在其他领域危及安全。关键第一步是将网络分段，使 IoT 设备与其他终端和数据隔离。企业还必须加密所有 IoT 流量，使用强访问方法，并利用 AI 实时监控网络流量。
车队维护是供应链韧性的关键
优化车队维护虽具挑战性，但对现代供应链至关重要。当车队在维修方面变得更加主动时，就能减少交通事故及相关安全问题。这些改进反过来使物流流程更加可靠，从而支持更大规模的供应链韧性努力。
企业必须利用新技术，通过车队安全措施增强韧性。这意味着要部署 IoT 和遥测系统等设备，并学习如何保护它们。工业 4.0 倡议需要仔细关注，若公司能做到这一点，便能显著改善其车队运营。