你是否想过你的货物在使用多种运输方式(包括卡车、铁路、航空和海运)时所接触到的情况?冲击、冲击等不利条件可能危及货物在运输途中的安全和质量，给货主造成严重的经济和名誉损失。

在正常范围内的冲击不会对货物造成伤害，但由于速度、操纵、空气乱流和海况，可能会超出可接受的水平。这种冲击所带来的损害可能会让你吃惊，特别是当运输对冲击敏感、昂贵、易碎的电子产品或机械部件时。例如，如果一个装满笔记本电脑或价值数百万美元的金属涡轮机的集装箱在运输过程中遭遇了高强度的冲击，很可能许多产品到达时都会损坏、松动或移位。即使没有发现明显的损坏，货到现场没有被拒收，产品也需要经过质量检查，发现隐蔽性的损坏。因此，冲击事件不仅会影响产品质量，在最坏的情况下，导致产品的损失，影响收入的损失，增加保险费用和无效的索赔处理流程，而且还会占用库存更长的时间，影响营运资金。

由于货物在运输过程中最容易受到冲击而损坏，因此在其经受多种运输方式和多次交接时监测其状况至关重要。数据显示了冲击和错误处理热点，这有助于货主评估何时何地发生损害，以避免未来发生损害，并将责任归咎于正确的一方。

由于物联网技术的进步，运输过程中所经历的冲击可以实时测量。物联网的能力使传感器能够丰富供应链运营的有效性，并为供应链带来更多的透明度、效率和问责制。随着智能传感器能够监控任何环境，物联网正在满足对确定性、透明度和信任的需求。

如何利用实时冲击监测数据进行有效的供应链运作

评估产品损坏发生在何时何地

连续的实时监测数据提供了从源头到目的地整个旅程的位置和相应的冲击值。这增加了物流经理对影响事件下落的可见性，从而可以采取正确的行动来减少进一步的损害。

证明货物损坏的来源并及时报告

当货物在运输途中时，对冲击的实时监控可以帮助您识别损坏的根本原因。即时通知所有持份者，有助采取积极措施，减少已受损货物的进一步损失。货主可以决定重新规划下一段航程或立即通知货运公司。

让正确的一方承担责任

实时监测数据显示的冲击分析过程中，可以建立正确的问责制，如承运人是否对损害负责。要证明货物在运输途中发生了损坏，必须有可靠的相关证据。它有助于货主将自己置于一个更好的法律地位，以核实损害发生在航程中。

加快货物到达后的检查

优先检查货物到达目的地，重点检查已暴露在不利条件下的货物。此外，有了实时数据洞察，货主可以联系报关公司，表达他们的担忧，看看是否有一种方法可以提前清关集装箱，从而跳过仓库等待时间，优先清关潜在损坏的货物。它提高了检查的效率，减少了在码头需要的实际检查次数。

只选择可靠的承运人

评估承运人的处理效率。假设任何在运输过程中观察到的问题反复出现。在这种情况下，有益的货主可以利用这些数据向各自的承运人指出效率低下的问题，并重新谈判条款和条件，或只选择可靠的承运人。

加快在到达时发现隐蔽损害所需的时间

关于震动水平的可靠实时数据可以作为进一步检查货物的依据，并提供了一种比等待设备使用过程中出现问题更积极主动地拒绝使用产品的方法。

加速索赔处理流程

有关运输过程中发生的损害的可靠和相关的记录数据可以作为你向承运人和货物保险公司索赔的有力证据。详细的分析报告加快了索赔处理过程，确保了它的成功。

利用积累的数据来降低运输风险，调整路线和产品包装

从源头到目的地的整个旅程中，可靠的实时冲击数据的可用性有助于识别趋势，并采用预测分析，将异常值与运输过程中的某些事件联系起来。详细报告了运输过程中损坏的下落，指出了损坏的热点，为今后的规划提供了依据。货主可以依靠历史数据作为未来路线、物流规划和包装设计的基础，以有效和高效地降低运输风险。如果特定的路线或承运人更容易在运输途中发生中断，制造商可以选择使用不同的路线或不同的承运人，并准确评估风险和分配资金。安全库存可以从低风险地区转移到高风险地区，从而降低整个供应链的成本和风险。改进产品处理后，为防止货物丢失而产生的不可预见的额外处理成本可减少50%。

Arviem提供了基于物联网的可视化解决方案，以跟踪和监控运输中的冲击

Arviem利用物联网技术为供应链带来可视性，并从源头实时监控GPS位置和货物状况 todestination。该解决方案通过传感器、GPS、移动网络和基于云的平台将多式联运集装箱、货物、船舶和拖车与企业IT系统连接起来。设备中的智能传感器有能力监测任何运动，arvim设备可以在整个旅程中检测到高达10G的震动事件。该设备沿三个轴(x、y、z)测量货物的加速度。一旦其中一个轴超过加速度阈值，就会记录冲击告警，并以实时警报通知最终用户。由于异常的激励和高水平的主导频率容易损坏高价值设备，有必要全程监测冲击水平。

可靠的实时数据，提供足够的上下文，以支持即时的、知情的操作

Arviem提供的增强的供应链可见性不仅支持在运货物的各种运营供应链管理决策，而且Arviem的智能数据分析服务还使决策者能够做出资金充足的战术和战略管理决策。由机器学习算法授权的数据有助于准确确定基线损坏边界，检测运输过程中的错误处理，从而识别产品处理责任，并及时采取纠正措施。这些数据可以作为简化保险索赔处理、风险分析和高效库存管理流程的基础。得益于arvim的智能货物监控解决方案，客户可以在确定整个供应链改进机会的同时，做出有教育意义的、知情的操作决策。

dota2雷竞技