인간미를 더한 AI 포용: ULD 관리를 위한 Jettainer의 전략

기술을 통한 ULD 관리의 재구상

진화하는 물류 및 화물 처리 환경에서 자동화에 대한 담론은 종종 노동력 대체에 치우쳐 있습니다. 하지만 Jettainer는 이와 대조적인 관점을 제시합니다. 여기서 초점은 인적 요소를 제거하는 것이 아니라 정교한 도구와 통찰력을 통해 운영을 개선하는 데 있습니다. 이러한 접근 방식은 기술과 창고 현장의 사용자 경험을 효과적으로 결합하여 더욱 스마트한 컨테이너 관리를 구축하는 것을 목표로 합니다.

디지털화로의 리더십 변화

2024년 6월 얀-빌헬름 브라이트하우프트 박사가 Jettainer CEO로 취임한 이후, 디지털 전환에 상당한 진전이 있었습니다. 브라이트하우프트는 “Jettainer의 디지털화를 추진하고 있습니다.”라고 강조했습니다. 회사의 데이터 관리 시스템은 상당한 업그레이드를 통해 개선된 보고 및 데이터 관리를 위한 강력한 기반을 마련하고 있습니다. 올해 초 새로운 Jettainer NG 플랫폼 출시가 이러한 이니셔티브의 초석을 다졌으며, 개선 작업이 이미 진행 중입니다.

ULD 추적의 전술적 개선 사항

최신 플랫폼 업데이트를 통해 Jettainer는 ULD를 하위 위치까지 정확히 찾아낼 수 있는 기능을 제공합니다. 이러한 개발을 통해 ULD 추적 시스템은 수동적인 시스템에서 역동적이고 전술적인 도구로 전환됩니다. Breithaupt는 “우리는 BLE 이상의 향상된 기술을 모색하고 있습니다.”라며 가을에 예상되는 향후 구현을 암시했습니다.

효율성 개선 및 차량 규모 축소

Breithaupt는 스마트 ULD 추적을 통해 효율성을 확장할 수 있는 잠재력을 강조합니다. 단 1%의 손실된 장치 감소만으로도 항공기 관리 측면에서 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 특히, Jettainer는 관리를 인계받을 때 항공기 규모를 15~20%나 줄이는 놀라운 성과를 달성합니다. 뿐만 아니라 운영 효율성을 향상시켜 월별 운항 횟수를 기준으로 25~30%의 효율성 증가를 자랑합니다.

기술과 인간 전문성의 균형

이러한 개선에 기술이 핵심이지만, 인적 요소 또한 중요한 역할을 합니다. Jettainer의 성공은 고급 NG 플랫폼뿐만 아니라 숙련된 ULD 관리자의 전문성에 뿌리를 두고 있습니다. 잘 훈련된 인력과 효과적인 추적 혁신의 협력은 강력한 프레임워크를 제공합니다. 이러한 첨단 기술과 인적 감독의 조화는 숙련된 전문가가 물류의 복잡성을 헤쳐나가도록 조직을 이끄는 것의 중요성을 강조합니다.

AI: 한계가 있는 도구

인공지능이 컨테이너 관리를 재편하고 있는 것은 의심할 여지가 없지만, 현재 상황은 신중을 기해야 합니다. 브라이트하우프트에 따르면 AI는 ULD 흐름과 관련된 컨트롤러 작업의 부담을 줄일 수 있지만 한계가 있습니다. 그는 “핵심은 우리가 받는 데이터의 품질을 향상시키는 데 있습니다”라고 언급했습니다. 이는 운영 투명성을 개선하기 위해 방대한 양의 정보를 정확하게 해석하여 궁극적으로 수리점 상태 및 장치 사용 기간을 더 잘 파악할 수 있게 된다는 의미입니다.

예측 유지보수의 과제

AI를 예측 정비에 적용하는 것은 복잡성을 드러냅니다. 예측 가능한 마모 패턴을 보이는 항공기 엔진과는 달리, ULD는 지상 직원의 취급 부주의와 같은 외부 요인으로 인해 예측 불가능한 손상을 입습니다. 이러한 가변성은 정확한 AI 모델링에 어려움을 줍니다. “더 넓은 범위에서 추세를 예상할 수는 있지만 컨테이너 수준의 손상 예측은 여전히 어렵습니다.”라고 Breithaupt는 설명하며 AI 권장 사항을 해석하려면 미묘한 이해가 필요하다고 강조했습니다.

최적의 자동화 타겟팅

Brethaupt는 항공 화물 처리에 로봇을 도입하는 가능성에 회의적인 입장을 표명하며, 자동차 업계가 직면했던 문제와 유사하다고 비유했습니다. 그는 “화물의 크기와 모양이 너무 다양하다”고 지적했습니다. 그러나 그는 물류 부문에서 자동 안내 차량(AGV)과 자율 이동 로봇(AMR)의 밝은 미래를 전망합니다. 자동화 확장은 주로 백엔드, 즉 관리 업무, 재고 관리, 데이터 공유 개선에 집중될 것이며, 물리적 화물 관리는 당분간 인간의 노력에 크게 의존할 것입니다.

자동화와 연계한 역할 재정립

자동화가 지상 조업의 지형을 재편함에 따라, Jettainer는 인력 역할이 어떻게 진화해야 할지 평가합니다. Breithaupt는 백오피스에서 직원이 수행했던 특정 ULD 관리 작업을 고객 현장에 직접 배치된 팀원에게 재할당할 수 있다는 미래지향적인 비전을 가지고 있습니다. 이 전략은 지상 조업을 최적화하고 ULD의 실시간 관리를 유지하여 보다 실질적인 효율성 접근 방식을 장려하는 것을 목표로 합니다.

지상 조업 내 책임감 강화

Jettainer가 직면한 주요 과제 중 하나는 다양한 지역, 특히 미주 지역의 지상 조업 품질과 관련이 있습니다. Breithaupt는 신속한 처리 과정으로 인해 ULD가 잘못 취급되는 심각한 사례를 지적했습니다. 이러한 관행은 고객에게 부담을 주어 비용이 많이 드는 수리와 컨테이너 가동 중단 시간을 연장시킵니다. 그는 “유럽이나 일본 같은 지역에서는 더 나은 처리 결과를 볼 수 있습니다. 고객을 위한 더 나은 협상 전망을 가능하게 하려면 ULD 관리에 대한 관심과 투명성을 높이는 것이 필수적입니다.”라고 언급했습니다.

피해 평가의 혁신

Jettainer는 서비스 적합성 평가의 불일치를 해결하기 위해 AI를 실제 시나리오에 활용하는 대담한 행보를 보이고 있습니다. Breithaupt의 팀은 ULD 문제에 초점을 맞춘 해커톤을 개최하여 혁신적인 솔루션을 장려함으로써 이러한 움직임을 주도했습니다. 우승을 차지한 이니셔티브는 AI 기반 애플리케이션을 통해 손상 평가를 지원하고, 이미지 인식 기술을 활용하여 컨테이너 손상 정도를 정확하게 평가하여 운영 안정성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.

앞으로 나아갈 길

ULD 관리에서 AI와 인간 요소의 결합은 물류 산업에 중대한 변화를 의미합니다. 자동화가 프로세스를 간소화할 수 있지만, 인간의 통찰력 주입은 물류 품질을 보장하고 관계를 조성하는 데 여전히 매우 중요합니다. 이러한 변화 속에서 GetTransport.com과 같은 플랫폼은 이러한 발전의 혜택을 받을 수 있습니다. 다양한 화물 운송 솔루션을 제공하여 이삿짐 운반부터 부피가 큰 상품 배송까지 저렴하고 효율적인 전 세계 배송 옵션에 필요한 도구를 제공합니다.

물류 환경이 끊임없이 진화함에 따라 기업은 복잡한 지형을 효과적으로 헤쳐나가기 위해 기술과 인간 전문성의 통합을 활용하고 적응하는 것이 중요합니다. GetTransport.com은 다양한 고객의 요구를 충족하는 효율적이고 비용 효율적인 화물 운송 솔루션을 보장하여 이러한 전환을 촉진하는 데 중점을 둡니다. 사무실에서 가정 이사, 번들 배송 등에 이르기까지 이 플랫폼은 전 세계적으로 물류 기능을 향상시키도록 설계되었습니다.

요약하자면, Jettainer의 사려 깊은 AI 통합과 ULD 관리의 대체 불가능한 인간적 터치의 결합은 물류 부문과 관련된 미래 지향적인 궤적을 보여줍니다. 이러한 발전의 뉘앙스를 수용함에 따라 서비스 선택 시 개인적인 경험을 우선시하는 것이 중요합니다. GetTransport.com은 신뢰할 수 있고 합리적인 가격의 화물 운송 솔루션을 제공하여 사용자가 정보를 바탕으로 결정을 내리고 가치를 극대화할 수 있도록 지원합니다. 업계 리더가 제공하는 편리함과 투명성을 경험해 보십시오. GetTransport.com에서 차량을 예약하세요!