自動化革命：Einride 和 Lidl 的無人駕駛部署預示著全球物流新時代

這如何影響全球供應鏈

Einride 和 Lidl 最近在德國公共道路上部署無駕駛室、SAE L4 級自動駕駛卡車，代表著全球供應鏈的一個變革性里程碑。這項開創性舉動在德國聯邦汽車運輸管理局 (KBA) 頒發的首個此類許可證下營運，預示著貨物運輸方式的根本性轉變，將影響全球的貨物流動、路線、運力及營運模式。

首先，真正無人駕駛車輛的引入，無需安全操作員，直接解決了道路貨運中最持久的挑戰之一：勞動力短缺。透過消除對人類駕駛員的依賴，24/7 營運的潛力成為現實，不受服務時間規定或駕駛員可用性限制。這大幅增加了現有車隊的有效運輸能力，實現了更頻繁、更快速的貨物運輸。對於全球供應鏈而言，這轉化為縮短運輸時間和提高班次準時性，特別是對於關鍵的「最後一哩路」或區域配送環節。

其次，營運模式本身也將迎來優化。自動駕駛卡車可以遵循高度精確、預先編程的路線，最大限度地減少偏差和燃料消耗。這種可預測性允許更緊密的排程，並更好地與其他物流節點（例如倉庫和配送中心）整合。我們可以預見，未來路線將根據交通、天氣和配送優先級進行實時動態優化，所有這些都由精密的 AI 管理。這可能導致傳統「樞紐輻射」模式的重組，潛在地實現更直接的點對點配送，或創建新的、高效的微型樞紐。在 Lidl 倉庫/配送中心和 Lidl 商店之間運輸貨物的特定用例，便體現了這種優化、專用路線的效率。

此外，這些自動駕駛車輛產生的數據將是巨大的。每行駛一英里、每次轉彎、每次加速和減速都將被記錄。這些數據經過分析，可以釋放前所未有的洞察力，了解營運效率、車輛性能和基礎設施利用率。對於全球供應鏈經理而言，這意味著邁向真正數據驅動的決策，從而實現網絡設計和執行方面的持續改進。無需人類駕駛員即可營運的能力，也為在對人類操作員來說可能具有挑戰性或不太理想的環境中部署這些車輛開闢了途徑，潛在地擴展物流網絡的覆蓋範圍和可靠性。

全球財務影響

自動駕駛卡車部署對託運人、承運商和整體貿易的財務和成本影響是深遠的，預示著整個物流行業經濟模式的重大轉變。

對於像 Lidl 這樣的託運人而言，直接的財務效益源於勞動力成本的大幅降低。駕駛員薪資、福利和相關管理費用構成了道路貨運開支的很大一部分。正如 Einride-Lidl 部署所展示的，消除對駕駛員或安全操作員的需求，直接轉化為每英里營運支出降低。除了勞動力，自動駕駛車輛的設計旨在實現最佳燃油效率、精確加速和制動，在其生命週期內進一步降低燃料消耗和維護成本。24/7 營運的潛力也意味著更快的庫存周轉，並減少在途貨物所佔用的營運資金，從而改善整體現金流和供應鏈響應能力。隨著時間的推移，這些效率可能導致運輸成本降低，並可能轉嫁給消費者，影響零售定價和競爭力。

承運商面臨著更複雜的財務格局。儘管他們將從營運效率中獲益，但購買自動駕駛卡車技術的初步資本支出將是巨大的。投資這些先進車輛，以及必要的充電基礎設施和精密的車隊管理系統，代表著巨大的前期成本。然而，長期投資回報率令人信服：大幅降低營運成本、提高資產利用率（24/7 營運），以及在不受駕駛員可用性限制的情況下擴展營運的能力。早期採用這項技術的承運商可以獲得顯著的競爭優勢，提供更可靠、更快速且可能更便宜的服務。這可能導致市場整合，因為小型承運商難以負擔技術轉型，或者它可能促進以自動駕駛車隊管理即服務為重點的新商業模式。保險模式也需要演變，從以駕駛員為中心的風險評估轉向以技術為中心的責任。

對於整體貿易而言，自動駕駛卡車的廣泛採用可能導致物流成本普遍降低，使貨物在區域和國際邊界之間運輸更便宜。這可以刺激貿易量，並開闢以前被認為服務效率太高而無法有效服務的新市場。像德國這樣擁有 KBA 許可證的國家和地區，作為自動駕駛車輛法規和基礎設施的早期採用者，將從全球供應鏈中增強的競爭力中獲益。效率和可靠性的提高還可以減輕因勞工罷工或駕駛員短缺造成的供應鏈中斷，為全球貿易流提供更大的穩定性。然而，這種轉型將需要對基礎設施、監管框架和網絡安全進行大量投資，以保護這些互聯的自動駕駛網絡。

MGS 如何協助應對當今的全球貿易環境

在一個越來越多地由自動化物流定義的時代，像 MGS 這樣精密的貨運可視化控制塔，對於營運商有效應對並利用這些進步而言，不僅有益，而且絕對關鍵。Einride 和 Lidl 等公司部署無人駕駛卡車，引入了新的複雜性和數據層面，而 MGS 獨特地能夠管理這些。

首先，MGS 提供這些自動駕駛資產的實時追蹤和監控。儘管卡車本身是智能的，但營運商仍然需要一個集中式平台來監督整個車隊。MGS 可以直接與自動駕駛車輛的遠程信息處理和營運數據流整合，提供精確位置、速度、路線遵守情況和預計到達時間 (ETA)。這對於管理無需人工干預的車隊至關重要，確保例如倉庫和商店之間的貨物按計劃移動。

其次，自動駕駛卡車產生的巨大數據量，需要先進的數據聚合和分析能力。MGS 可以攝取這些豐富的數據，將其與其他供應鏈信息（例如庫存水平、訂單數據、天氣預報）結合，以提供全面的視圖。這允許進行預測分析，在潛在延誤或問題影響營運之前識別它們。例如，如果自動駕駛卡車偏離其優化路線或遇到意外減速，MGS 可以立即標記此情況，實現主動干預或重新規劃路線的決策，即使沒有人類駕駛員報告異常情況。

此外，隨著自動駕駛營運的規模擴大，合規性和性能監控變得至關重要。Einride-Lidl 營運獲得的 KBA 許可證，凸顯了這些車輛面臨的監管審查。MGS 可以幫助確保自動駕駛卡車在指定地理圍欄內營運，遵守速度限制，並遵循批准的路線，提供可審計的合規性軌跡。它還可以監控自動駕駛營運的關鍵績效指標 (KPI)，例如運行時間、每英里效率和事故率，為持續改進提供見解，並展示自動駕駛投資的回報率。

最後，在一個物流資產日益自動化的世界中，在運輸點無需人工干預即可管理異常和中斷的能力至關重要。如果自動駕駛卡車遇到不可預見的障礙、技術問題或配送優先級的變化，MGS 可以充當中央指揮中心。它可以觸發警報、啟動遠程診斷或協調替代解決方案，確保貨物流動不受中斷。這種能力將被動的問題解決轉變為主動的、數據驅動的決策，對於維持自動化供應鏈的完整性和效率至關重要。

來源：Parcel and Postal Technology International — https://www.parcelandpostaltechnologyinternational.com/news/automation/einride-and-lidl-deploy-driverless-truck-on-german-public-roads.html