راهکار کمبود راننده در صنعت لجستیک چیست
- مقالات و اخبار
- چهارشنبه 4 اسفند 1400
در حالیکه تقاضا برای ارسال کالا رو به افزایش است، تعداد رانندههای ماهر فعال در حوزه لجستیک و زنجیره تامین کمتر میشود. وضعیت به جایی رسیده که دسترسی به رانندههای ماهری که مایل به کار در این حوزهها باشند سخت شدهاست. برای همین یکی از اولویتهای شرکتهای لجستیکی تمرکز بر حل این مسئله است.
کمبود راننده؛ یک مشکل واقعی
بر اساس اطلاعات انجمن کامیونداران آمریکا، شرکتهای لجستیکی آمریکایی به حدود 60 هزار راننده دیگر نیاز دارند و این عدد ممکن است همچنان بیشتر شود. نظرسنجی سازمان حملونقل جادهای جهانی در سال 2020 نشان میدهد که کمبود راننده بیشتر در حوزه اوراسیا دیده میشود؛ جایی که 20% موقعیتهای شغلی مرتبط خالی ماندهاند.
این کمبود خاصیت دومینویی دارد، یعنی بر روی بخشهای دیگر هم اثر میگذارد. زمانی که اقتصاد در حال رشد است، امکان ندارد همه کالاها را به موقع به مقصد برسانیم. در نتیجه قیمت کالاها افزایش پیدا میکند و این روند بر خلاف اقتصاد موفق و رو به رشد عمل میکند.
بهینهسازی مسیریابی و کمبود راننده
شرکتهای IT موفقی در حوزه لجستیک و حمل و نقل کار میکنند و نرمافزارهای لازم را در اختیار شرکتها میگذارند. به علاوه، به دلیل مسیریابیها و زمانبندیهای دقیقتر و واقعیتر، رانندهها خیلی راحتتر به برنامهریزیهای روزانه خود میرسند. در کل، این نرمافزارهای بهینهسازی مسیر استرس را از روی رانندگان برمیدارند. قابل درک است که رانندهها هم از این شرایط استقبال میکنند و زمان طولانیتری در موقعیت کاری خود باقی میمانند.
حفظ رانندگان مشغول به کار
مسئله حفظ رانندهها میتواند تا 100% در رسیدن به هدف نهایی با توجه به بازار و شرکت مورد نظر تاثیرگذار باشد. رانندگی، به عنوان یک شغل، استرسزا است و این نرمافزارها به رانندگان کمک میکند تا به وظایف روزانه خود برسند. در غیر این صورت استرس بیش از حد میتواند رانندهها را به فکر ترک شغل خود بیندازد. از طرفی یک برنامه خوب زمان توقف، ترافیک و شبکه راهها را به خوبی در نظر میگیرد. به این شکل رانندهها با اعتماد به نفس بیشتری روز کاری خود را شروع میکنند.
تکنولوژیهای جدید مثل یادگیری ماشینی میتواند به رانندهها مسیرهای شخصیسازی شده ارائه بدهد که بر اساس عادات رانندگی و برنامههای شخصی آنها طراحی میشوند. این فناوریها به حفظ رانندهها کمک میکند؛ چرا که دید راننده محور را الگو قرار میدهد. یک راننده لجستیکی حرفهای میتواند تا 10% بیشتر از یک نیروی جدید کارآمد باشد. وجود برنامهریزی بر اساس تجربه رانندهها میتواند همان عاملی باشد که یک راننده را در موقعیت شغلی خود نگه میدارد در حالیکه راننده دیگر را به فکر یافتن یک شغل جایگزین میندازد. به علاوه یادگیری ماشینی میتواند رانندههایی که در زمان کمتری موفق به تکمیل برنامه خود شدهاند را شناسایی کند تا در صورت تمایل ارسالهای بیشتری را انجام بدهند. با این روش هم کارایی افزایش پیدا میکند.
ویژگیهای یک نرمافزار برنامهریزی ارسال
بهینهسازی مسیریابی با استفاده از نرمافزارهای لجستیکی یکی از روشهای محبوب است. ولی این نرمافزارها بهتر است چه ویژگیهایی را در نظر بگیرند؟
طراحی بهتر: طراحی بهتر هم میتواند در محیط کلی نرمافزار دیده شود و هم در برنامهریزیهایی که به رانندهها ارائه میدهد. یک نرمافزار خوب محیطی مورد پسند کاربران را ارائه میدهد که رانندهها به راحتی بتوانند از آن استفاده کنند.
شخصیسازی: اگر نرمافزار بتواند با استفاده از یادگیری ماشینی عادات کلی هر راننده را جمعآوری کند بعد از مدتی پیشنهادات بهتری را ارائه میدهد. به عنوان مثال یک راننده ممکن است بخواهد توقفهای کمتری در بین مسیر و استراحتی طولانیتر موقع صرف ناهار داشتهباشد. یک برنامه هوشمند الگوی توقف راننده را یاد میگیرد و بر اساس آن برنامهریزی میکند.
کاهش فشار کاری: یک نرمافزار خوب به رانندهها کمک میکند تا فشار کاری کمتری را تجربه کنند. به صورت کلی برنامههای مورد پیشنهاد این نرمافزارها از تمامی برنامههای پیشنهادیِ باتجربهترین انسانها هم دقیقتر است. بر خلاف ذهن انسان، این برنامهها میتوانند صدها عامل را در کمتر از چند ثانیه در نظر بگیرند. این یعنی ساعتها رانندگی کمتر، کاهش کیلومترها رانندگی بیهوده و کاهش هزینههای اضافی. طبیعی است که با کاهش زمان مورد نیاز برای تکمیل کار هر روز، فشار کاری از روی رانندهها برداشته میشود.
محاسبه دقیق زمان: حتی بهترین برنامهها هم بدون در نظر گرفتن زمان لازم برای انجام کارها میتوانند شکست بخورند. ولی یک نرمافزار میتواند با دقت خیلی بالایی زمان توقفهای لازم را در برنامه اضافه کند.
استفاده از روشهای بهینهسازی مسیریابی هم برای شرکتهای لجستیکی و هم برای رانندگان آنها مفید است. رانندگانی که این شانس را دارند تا توانایی خود را به بهترین شکل نشان بدهند از شغل خود احساس رضایت بیشتری میکنند. به علاوه این افراد فشار کاری کمتری را تحمل میکنند که باعث میشود در شغل خود باقی بمانند. شرکتهای لجستیکی مانند تیهاب با استفاده از این روشها به رانندگان کمتری هم نیاز پیدا میکنند. در نتیجه منطقی است که بگوییم استفاده از این نرمافزارها تنها روشی است که در دنیای پیچیده امروز جواب میدهد.
منابع:
https://logisticsviewpoints.com/2021/06/24/route-optimization-driver-shortage/
https://www.fleetequipmentmag.com/route-optimization-driver-shortage/
https://blog.ptvgroup.com/en/transport-logistics/truck-driver-shortage-ptv-route-optimiser /