第4回パーティ・ロジスティクス・マーケット トレンド

市場ドライバ - グローバルサプライチェーンの複雑性は、統合物流ソリューションの需要を促進

国際的な取引が拡大し、グローバルにソースコンポーネントを調達するにつれて、サプライチェーンネットワークはますます複雑になります。 メーカーは、国内および国際的な設備および第三者のプロバイダを渡る在庫、生産のスケジュールおよび船積みを注意深く調整しなければなりません。 単一ポイントでの遅延や混乱は、サプライチェーン全体に影響を及ぼす可能性があります。

供給ネットワークをスプローリングすることで、多くのブランドが、オムニチャネルの可視性を貸与し、すべてのノード間での動きをオーケストレーションできる統合物流パートナーを求めています。 配送、倉庫、通関、およびその他のサービスのために別のベンダーに依存するよりも、企業は、単一のプラットフォームの下で業務を統合する4番目のパーティーロジスティクスプロバイダを支持しています。

第4回パーティロジスティクス会社が提供するサービスの規模は大きく成長しています。 包括的なサプライチェーン管理ソリューションへのシフトは、ファルフィング、マルチステップの操作自体を同期させることで、困難企業が直面しています。

専門家の4人目のパーティーにコントロールをアウトソーシングすることで、今日の複雑なグローバル供給ネットワークをナビゲートするために必要な統合インテリジェンスと制御を得ることができます。 この需要は、貿易障壁が落ちるにつれてさらに上昇するように設定され、企業が新しい新興市場に国際フットプリントを拡張します。

マーケットドライバー - Eコマースの拡張は、迅速でスケーラブルな物流サービスが必要

オンライン小売の画期的な成長は、配送速度とサービスレベルのための期待を変化させました。 小売店は遅い配達が最上位の理由の買い物客がオンラインカートを放棄することを認識します。

同時に、返品、商品交換などのリバース・ロジスティクスの取り扱いは、前向きな顧客体験が全国の電子商取引業務を管理している企業にとって非常に複雑になりました。

これらの要求のペースを維持することは、最大の小売店やブランドの伝統的な物流モデルを負担します。 社内のフリートと倉庫は、揮発性電子商取引注文サージとルールと一致するのに十分なスケールアップまたはダウンに苦労しています。 一方、オムニチャネルの購入と超高速配信ウィンドウの動的要件は、ワンオフアウトソーシング契約を柔軟かつ非効率的なものにします。

これは、 4 つのパーティ ロジスティクス プロバイダーがエッジを獲得する場所です。. 充実した設備の全国ネットワーク、フレキシブルな容量と独自の技術システムにより、デジタルファーストのショッピングニーズに対応するスピードと俊敏性を提供します。 購買習慣はオンラインの移行を継続するにつれて、ピークを処理し、現代の消費者の期待を達成するためのそのような実証済みの能力は、物流を通じて競争しようとしているすべての小売店やブランドにとって不可欠です。

マーケットチャレンジ - ハイオペレーション 技術とインフラ投資に関するコスト

第4回物流市場が直面する大きな課題の一つは、技術やインフラ投資に関する高い運用コストです。 第4回パーティ・ロジスティクス・プロバイダーは、顧客を代理してさまざまな物流サービスのコーディネーターとインテグレーターの役割を果たしているため、必要な技術インフラと能力を確立するために大きな投資をする必要があります。 彼らはまた、進化するクライアントと市場要件に対処するために、これらの技術を定期的にアップグレードし、近代化する必要があります。

また、第4回パーティ・ロジスティクスは、倉庫、輸送資産などの物流施設のネットワークを管理するインフラコストも負担します。 複数の輸送モードを横断して出荷をコーディネートし、異なる場所を横断して在庫の移動を管理することで、大規模な地理学にもドライブアップした運用支出も広がります。

燃料と輸送の上昇コストは、物流業務の全体的なコストにさらに追加します。 顧客への付加価値サービスを提供することで競争を維持しながら、このような増加した運用コストを管理することは、第4回締約国物流市場でのプロバイダーにとって大きな課題です。

市場機会 - より良い物流管理のためのAIとIoTの採用

第4回締約国向け物流市場における主要な機会の一つは、より良い物流管理のためのモノの人工知能とインターネットの普及が高まっています。 人工知能(AI)と機械学習能力の進歩により、4つのパーティー・ロジスティクス・プロバイダがリソース割り当て、需要予測、輸送計画を最適化することができます。 予測分析などのAIの適用は、倉庫コストと在庫レベルを削減し、充填率を改善するのに役立ちます。

自然言語処理によるAIアシスタントやチャットボットを採用することで、さまざまな物流関係者間のより効果的なコミュニケーションと調整をサポートします。 オートノマイズ車やドローンなどのエマージ技術も、倉庫の自動化や最終輸送に新たな可能性を広げています。

これらの技術を活用することで、4つのパーティ・ロジスティクスが革新的で費用対効果の高いソリューションを顧客に提供できます。 それは競争の差別を強化し、新しいビジネスチャンスを運転するのに役立ちます。 テクノロジー主導の物流に重点を置いたのは、第4回締約国物流市場における主要な潮風です。