DHL Integrates Inmar into Reverse Logistics to Streamline Returns

Recommendation: Deploy a 공유 데이터 플랫폼 공급업체 신호를 운송업체 운영과 연결하여 24시간 이내에 항목을 분류합니다., 기다리는 중 시간은 흘러가고, 프로세스는 움직인다. quickly 접수부터 처분까지.

에서 scale, 협업은 실시간으로 이루어지도록 하는 단일 데이터 피드에 기반합니다. 분석 의 프로덕션 다음 항목: manufacturer 최종 목적지까지의 네트워크. A 거인 통신사 제공 땅 취급 지게차, 반면, 파트너는 아이템 속성을 제공하여 다음과 같이 만듭니다. 솔루션 that give 이해 관계자에게 흐름에 대한 단일 뷰를 제공합니다.

운영 변경 사항에는 다음을 포함하는 규칙 엔진이 포함됩니다. 무게를 재다 각 항목을 크기 및 긴급성에 따라 분류한 다음 명확하게 해당 채널로 라우팅합니다., easy 단계. 시스템은 다음을 지원합니다. 관점 창고, 부두, 소매점 등에 걸쳐 팀이 대비할 수 있도록 longer 실시간으로 주기를 관리하고 인력을 조정합니다.

체인의 각 노드는 기여합니다. each 시설, 운송 허브, 소매업체를 통합 대시보드로 통합하여 대기 중인 품목과 에스컬레이션이 필요한 품목을 추적합니다. 예외가 발생하면 자동 알림이 다음으로 전송됩니다. manufacturer 확인을 통해 지연과 오류를 줄입니다.

지상에서부터 관점, 이 접근 방식을 통해 지게차가 움직일 때 부두에서 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 땅 전용 레인을 따라 항목을 정렬하고 단일 조종석에서 모든 사례의 진행 상황을 보여줍니다. 그 결과는 반복 가능하고 확장 가능하며 easy 멀티 사이트 네트워크에 도입하여 고객에게 실질적인 비용 절감과 더 나은 서비스를 제공합니다.

DHL-Inmar 역물류 및 GS1 바코드 표준: 실용적인 계획

권장 사항: 모든 선적 및 포장 단위에 GS1-128 라벨링을 구현하고, 각 선적 단위에는 SSCC를, 모든 품목에는 GTIN을 부착하십시오. ERP, WMS 및 통관 모듈에 데이터를 제공하는 단일 데이터 소스를 구축하여 수요 및 재고 가시성을 확보하고, 공급업체와 배송 지점 간에 데이터가 누락되지 않도록 하십시오.

입고 및 보관 시 일일 처리 확인을 자동화하고, 재고 불일치를 조기에 파악하기 위해 매일 재고를 조정합니다. 시스템 수량과 실제 단위 간의 높은 일치도를 통해 정확성이 크게 향상되어 예상 재고와 실제 재고 간의 불일치를 줄일 수 있습니다.

세관 준비: 원산지 및 배치 데이터를 인코딩하고 정확한 HS 코드를 세관 파트너에게 제공하여 통관 속도를 높입니다. 이는 재판매 제한을 지원하고 상품이 시장 간에 이동할 때 불이익을 피할 수 있도록 합니다.

공급업체 참여: Brandon은 공급업체 팀과의 롤아웃을 주도하여 표준 데이터 사양 및 서비스 수준 계약을 확립합니다. 모든 인바운드 배송 및 팔레타이징된 단위에 바코드가 필요하며, 정확한 배송 날짜 및 상태 데이터를 보장하기 위해 источник과 동기화합니다.

글로벌 범위: 다양한 규제 요구 사항을 충족하기 위해 지역 파트너와 협력하여 프로그램을 조정합니다. 기존 워크플로는 처리 속도가 느린 반면, 새로운 계획은 획기적인 일일 개선을 지원합니다. 목표는 단위 수준 처리량을 늘리고 고객을 최대한 만족시키는 것입니다.

측정 및 관리: 정시 배송, 단위당 사이클 시간, 재고 정확도, 손상 또는 파손율과 같은 KPI를 정의합니다. 사이트 및 채널 간 비교; Brandon이 실행 및 관리 주기를 감독하며, 일일 대시보드를 통해 사전 예방적 수정 및 지속적인 개선이 가능합니다.

운영 단계: 단일 지역에서 시범 운영 후 인접 시장으로 확장, 일일 사용자 교육 및 매뉴얼 업데이트, GS1 마스터 데이터 업데이트 및 공급업체와 재검증, 효익 모니터링 및 임계값 반복 조정.

DHL, Inmar, 운송 업체 및 소매 파트너 간 반품 데이터 필드 표준화

모든 공급업체, 운송업체, 소매 파트너가 모든 품목 처리 이벤트에 대해 필수적으로 채워야 하는 단일 데이터 사전을 도입하십시오. 네트워크 전체에서 일관된 처리를 보장하기 위해 단위, 품목 ID(SKU), 수량, 화물 참조, 위치 코드, 실행 날짜, 사고 코드, 처리 코드, 운송업체 참조와 같은 핵심 필드를 정의하십시오.

여기서 그리고 창고, 매장, 운송업체 허브 전체에서 맵 필드 값을 기존 시스템에 매핑합니다. 데이터가 표준화되면 물량 예측이 더욱 정확해져 창고 시설의 사전 예방적 용량 계획 및 공간 할당이 가능해집니다.

데이터에 대한 거버넌스를 구축하고 공급업체 담당 데이터 관리자, 운송사 연락 담당자, 소매 파트너 담당자를 지정합니다. 이러한 변화하는 환경은 변화하는 요구 사항을 관리하고 중단을 줄이는 데 도움이 되며, reason_code 및 disposition_code와 같은 규칙으로 다양한 파트너의 요구를 충족합니다. 모든 사람이 협력하도록 분기별 업데이트를 뉴스레터를 통해 게시합니다.

플랫 백 매핑을 사용하여 기존 코드를 표준화된 분류 체계로 연결합니다. 이렇게 하면 수동 처리가 줄어들고 문제가 발생하는 위치에 대한 가시성이 향상되며, 네트워크 전반의 감사 요구 사항 및 규정 준수 수준을 충족하기가 더 쉬워집니다.

보고 및 알림 임계값을 정의하여 처리 지연 발생 시 벨 알림을 트리거하고 올바른 시설로 에스컬레이션합니다. 공통 데이터 스택을 사용하면 데이터의 가치는 공급업체에서 운송업체, 소매 매장에 이르기까지 체인의 모든 노드와 그 이상에서 증가합니다.

데이터는 표준 형식(CSV, JSON, XML)으로 수집할 수 있어야 하며, API는 배치 및 실시간 업데이트를 지원해야 합니다. 이는 지속적인 가시성을 지원하고 광범위한 업계에서 예측 기반 의사 결정을 가능하게 하여, 팀이 공간, 화물 및 처리를 네트워크 내외에서 보다 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다.

반품 접점에서 2D 바코드 라벨링을 배포하여 스캔 및 검증 속도 향상

고객 하차 지점, 물류창고 접수, 운송업체 인계 시 즉시 스캔 및 마스터 파일 대조 자동 검증이 가능하도록 내구성이 뛰어난 2D 라벨을 구현합니다. 항구 및 철도 노드에서 신속한 대조를 위해 Data Matrix 또는 QR 형식으로 고유 식별자를 사용하여 배송, 품목, 소유자 권한과 연결합니다.

라벨 내용 및 부착 위치: 외부 포장재와 개별 상품에 가능한 한 부착하고, 대비, 내후성 및 영구적인 접착력을 확보하십시오. 인코딩된 데이터는 발송 ID, 품목 ID, 상태 및 중앙 집중식 데이터 허브에 대한 포인터를 포함해야 합니다. 여러 고객 워크플로우를 위해 informa 데이터 스트림과 연계되며, 이는 techtarget에서 공급업체 및 운송업체 전반에 걸쳐 사각지대를 줄이기 위한 모범 사례로 언급되었습니다.

운영 계획에는 단계별 출시, 전담 운영팀, 일일 성과 검토, 다중 고객 수요에 맞춘 옵션이 포함됩니다. 즉각적인 KPI에는 품목당 스캔 시간, 판독 정확도, 반품 확인이 포함됩니다. 이 이니셔티브는 항만 및 철도 교환, 국제 노선, 먼 시장 및 장거리 회랑을 지원합니다. 귀하의 팀은 데이터 허브에 뛰어들어 권리가 보존되도록 하고, 그들과 그들의 고객을 위해 배송 진행 상황을 확인할 수 있습니다. 일반적인 과제로는 다양한 장치, 라벨 마모, 일관된 일일 메트릭 확보 등이 있습니다. 데이터 무결성은 파트너 간의 단일 정보 출처로 유지되어야 합니다. 이 접근 방식은 궁극적으로 일일 배송 워크플로를 바꾸고 TechTarget에서 언급한 솔루션을 제공하여 운송업체 전반의 수요를 강화했습니다.

Inmar 워크플로우를 구성하여 반품을 처분 방식(수리, 재활용, 재판매)별로 라우팅합니다.

제안: 지속 가능한 공유 멀티 클라이언트 모델을 사용하여 네트워크의 가치를 유지하고 폐기물을 줄이는 방식으로 품목 처리 방식(수리, 재활용, 재판매)에 따라 Inmar 워크플로를 구성하십시오.

• 접수 시 폐기 속성 정의: 수리 가능, 재활용 가능, 재판매 가능, 연령, 부품 가용성, 시장 수요와 같은 명확한 기준 포함.
• 아이템 속성, 현재 예측, 시설 용량 등을 고려하는 라우팅 규칙을 구축하여 수리 허브, 재활용 스트림 또는 재판매 채널에 할당하고 신속한 의사 결정과 최고 회수 가치를 실현합니다.
• 전략적 계획 수립을 위한 일관된 점수 산정, 보고 및 통찰력 제공을 지원할 수 있도록 사이트 전반에서 공통 데이터 모델을 채택하여 글로벌 가시성을 확보합니다.
• 시설의 WMS 및 실시간 가시성 레이어(FourKites)와 통합하여 입고 흐름을 처리 레인과 연계함으로써 처리 단계와 정체 시간을 줄입니다.
• 지게차와 저울을 갖추어 무게 측정, 분류, 배송 경로 결정을 신속하게 처리하여 출하를 가속화하는, 운영 효율성이 뛰어난 전용 분류 구역을 설계합니다.
• 역할 기반 권한을 부여하여 거버넌스를 보장합니다. 감사 가능한 추적을 유지하고, 민감한 데이터를 보호하며, 정의된 임계값 내에서 팀이 규칙을 조정할 수 있도록 지원합니다.
• 파일럿 사이트부터 시작하여 확립된 전략 내에서 모든 시설로 확장하는, 글로벌 분산 운영을 지원하는 신속한 확장 출시 계획을 수립합니다.
• 공유 콘텐츠 라이브러리 및 인사이트 대시보드를 활용하여 처분 기준, 가치 전망 및 규칙 변경 사항을 문서화하여 이해 관계자들이 전략에 대해 일관성을 유지하도록 하십시오.
• 시장 상황 변화에 따라 임계값을 지속적으로 조정하는 최적화 루프를 통해 최고 회수율을 위한 예측 기반 목표를 설정합니다.
• 운영팀이 모델, 권한, 자동화 추천에 따른 조치 방법을 이해할 수 있도록 교육 및 변경 관리를 구현합니다.
• 각 스트림을 통과하는 품목의 무게, 주기 시간, 폐기 수율을 추적하는 대시보드로 성능을 모니터링하여 시간이 지남에 따라 효율성을 극적으로 개선할 수 있습니다.

실제로, 워크플로우는 글로벌 규모로 확장 가능해집니다. 네트워크에 진입하는 품목들은 FourKites의 가시성 및 강력한 멀티 클라이언트 데이터 프레임워크의 지원을 받아 거의 실시간으로 무게가 측정되고, 분류되며, 경로가 지정됩니다. 이러한 접근 방식은 전략을 강화하고, 의사 결정 주기를 가속화하며, 공급망을 효율적이고 지속 가능하게 유지합니다.

사이클 타임, 반품당 비용, 처분 정확도에 대한 실시간 KPI 및 대시보드 구축

Inmar 피드 및 핵심 시스템에서 데이터를 수집하여 사이클 시간, 반품당 비용, 처분 정확도를 단일 뷰로 보여주는 중앙 집중식 실시간 KPI 콕핏 구축. 5분마다 새로 고침을 구성하고, 고객, 상품, 사이트별 드릴다운을 활성화하며, 즉각적인 신뢰성을 보장하기 위해 데이터 소유권을 적용합니다. 이를 통해 신속한 시정 조치가 가능합니다.

정확한 공식 및 목표 정의: 사이클 시간은 건 생성부터 최종 처리까지의 시간으로, 시간 단위로 측정됩니다. 반품당 비용은 총 처리, 운송 및 검사 비용을 품목 수로 나눈 값입니다. 처리 정확도는 최초 합격 시 정확한 분류 및 처리 건수를 총 품목 수로 나눈 값입니다. 역할에 임계값을 바인딩하고, 현재 값, 목표 및 추세를 표시하여 진행 상황을 명확히 합니다.

품질 게이트 및 기준선: 30일 데이터 품질 감사로 시작, 지연 시간 및 완전성 표준 설정 (지연 시간 10분 미만, 데이터 완전성 99% 초과), 운영, 창고 및 운송업체 데이터 전반에 걸쳐 소스 통합, Inmar 데이터 통합 옵션 포함. 이를 통해 운영 및 고객 경험에 대한 중요한 인사이트를 얻어 향후 투자 방향을 결정합니다.

대시보드 디자인 및 사용법: 사이트별 및 고객별 주요 병목 현상 제시; 비용 및 주기 시간과 함께 주행 거리 및 트럭 적재량 건수 표시; 추세선 및 색상 코딩된 상태 제공, 필요시 근본 원인까지 드릴다운. 주기 시간이 임계값을 초과할 경우 즉각적인 조치를 취하도록 알림 사용; TechTarget에 따르면 이러한 가시성은 의사 결정 및 실행을 가속화합니다. 이러한 시각 자료는 팀이 조치를 최적화하는 데 도움이 됩니다.

실행 계획: 4주간의 롤아웃을 진행하며, 파일럿 사이트 세트를 운영한 후 전체 운영으로 확장합니다. 데이터 소유자를 지정하고, 거버넌스를 확립하며, 대시보드를 지원 워크플로우에 연결합니다. 예상 결과: 3개월 이내에 사이클 시간 20~30% 향상, 반품당 비용 15~20% 절감, 처분 정확도 약 98~99% 달성. 확장에 앞서 2주간의 검증을 통해 데이터 품질을 확인하고 주요 인사이트를 이해관계자와 공유하여 부서 간 변화를 유도합니다.

GS1 데이터 거버넌스 개발: 공급업체 온보딩, 개인 정보 보호 제어, 데이터 공유 계약

30일 이내에 표준화된 공급업체 온보딩을 구현하고, 설계 단계부터 프라이버시 보호 통제를 적용하며, 모든 파트너 간 공식적인 데이터 공유 계약을 요구하고, GS1 표준 및 중앙 데이터 카탈로그와 일관성을 유지해야 합니다.

온보딩: GS1 데이터 요소(GTIN, GLN, SSCC)와 검증 워크플로우를 사용하여 3단계 실무 프로세스를 구축하고, 글로벌 데이터 풀에 제출하기 전에 완전성, 출처 및 처리 상태를 표시합니다. 소유권을 할당하고, 데이터 품질 기준을 설정하고, 문제가 발생했을 때 명확한 에스컬레이션 경로를 기록하는 최고 수준의 플레이북을 만드십시오. 소규모 벤더에서 대규모 제조업체에 이르기까지 기존 공급업체 부문이 최소한의 대기 시간으로 요구 사항을 완료할 수 있도록 여러 부서가 협력하고, 진행 상황을 실시간으로 업데이트되는 중앙 집중식 보고서에서 추적합니다.

개인 정보 보호 제어: 역할 기반 액세스, 저장 및 전송 시 암호화, 민감한 필드에 대한 가명 처리, 공식적인 데이터 보존 일정으로 개인 정보 보호 설계를 구현합니다. 인바운드 발송물 및 관세 관련 세부 정보를 포함하여 모든 새로운 데이터 피드에 대한 데이터 최소화 규칙 세트 및 개인 정보 영향 평가 루틴을 도입합니다. 감사 추적을 유지 관리하고, 이상 징후 감지를 자동화하고, 특히 데이터가 전국적으로 이동하거나 우편 파트너 및 화물 제공업체로 이동할 때 국경을 넘나드는 무단 액세스로부터 보호하기 위해 반기별 검토를 수행합니다.

데이터 공유 계약: 모든 파트너와의 명확한 목적, 범위, 데이터 전송 및 데이터 처리 책임을 규정합니다. 데이터 소유권, 허용된 사용, 데이터 보존 기간, 보안 통제 및 침해 통지 기한을 명시합니다. 데이터 현지화, 국가 간 전송 및 제3자 리스크의 지속적인 모니터링에 대한 조항을 포함하며, 특히 인바운드 흐름 및 화물 계획을 지원하는 표준 콘텐츠 교환에 중점을 둡니다. 다양한 파트너 전략 및 서비스 수준에 맞춰 관세 데이터, 지리적 세분성 및 운영 지표를 포괄하는 템플릿을 구축합니다.

이 프레임워크에 대한 투자는 화물 계획, 트럭 운송 배정 및 모든 글로벌 유통 전략에 대한 콘텐츠를 정확하고 실행 가능하게 유지함으로써 가치를 창출할 것입니다. 인바운드 데이터와 개인 정보 보호 통제를 표준화함으로써 기업은 전국 네트워크 전반에 걸쳐 수요 변화에 신속하게 대응하는 동시에 파트너 온보딩 대기 시간을 줄이고 월별 성과 논의를 위한 보고서 품질을 개선할 수 있습니다. 정기적인 검토와 명확한 데이터 공유 프로토콜은 우편 파트너, 운송사 관세 및 국경 간 워크플로를 처리할 때 일관성을 유지하는 데 도움이 되어 공급망의 모든 이해 관계자가 쉽게 채택할 수 있도록 보장합니다.