曾经想过你的货物接触的条件，虽然他们在旅行多种运输方式时，包括卡车，铁路，空气和海，涉及多手掉路？影响，冲击和其他不利条件可能会危及货物的安全和质量，同时在运输过程中导致货运所有者严重金融和声誉损失。

正常范围的冲击对货物没有伤害，但由于速度，机动，空气湍流和海上条件，可以超越可接受的水平。这种冲击带来的损失可能会让您感到惊讶，特别是当运输休克敏感，昂贵，易碎的电子产品或机械零件时。例如，如果装满笔记本电脑或金属涡轮机的容器在运输时经历高震荡水平，那么很可能的许多产品都将损坏，松散或流离失所。即使没有可见的可见损坏，货物在抵达时没有被拒绝，产品也需要通过质量检查来检测隐藏的损害。因此，冲击事件不仅可以影响产品质量和最坏的情况，导致产品损失影响收入的损失，增加保险费和低效索赔处理过程，还捆绑了营运资金的库存更长。

由于货物最容易受到影响的影响，而在运输过程中，监测其状况，而在其持续多种运输方式和多次切换至关重要。显示休克和误操作热点的数据有助于货物所有者在未来避免损害的情况下避免损害，并在正确的党派上追究责任。

由于事物互联网技术进步，运输中出货量经历的冲击可以实时测量。符合其能力，IOT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。使用智能传感器，具有监控任何情况的电源，IOT正在满足确定性，透明度和信任的需求。

如何使用实时冲击监控数据进行有效的供应链操作

评估产品损坏的时间和地点发生

连续实时监控数据提供从源到目的地的整个旅程中的位置和相应的冲击值。这会使物流管理人员对冲击事件下落的可见性，以便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

震动的实时监测有助于您识别损坏的根源，而货物在运输过程中。所有利益相关者的即时通知有助于采取积极措施，以减少货物已损坏的进一步亏损。货物所有者可以决定重新打开下一条腿或立即通知货运道运营商。

将问责制处于正确的派对上

在航行期间的实时监测数据显示在航行期间的冲击分析可以有助于建立正确的问责制，例如，如果承运人对损坏负责。可靠性和相关证据对于证明货物在运输过程中发生的损失至关重要。它有助于货物所有者在更好的合法地位，以验证在航行期间发生的损坏。

抵达时加快货物检查

通过专注于暴露于不利条件的出货量，在抵达目的地时优先考虑货物检查。此外，通过实时数据洞察力，货物所有者可以接近他们的海关经纪人，表达他们的担忧，看看是否有办法预先清除容器，以跳过仓库等待时间和潜在损坏的货物的清除优先级。它使检查更有效，减少了终端所需的物理检查数。

只选择可靠的运营商

评估您的运营商在处理效果方面。假设在运输中观察到的任何问题都反复出现。在这种情况下，有益的货物所有者可以使用数据来解决各种运营商的所识别的效率，并重新谈判条款和条件或选择仅可靠的运营商。

加快检测到达隐藏损害所需的时间

可靠的，关于冲击级别的实时数据可以是接地，用于进一步检查货物，并提供更积极主动的方法，以拒绝商品的使用，而不是在设备使用期间出现问题。

加速索赔处理过程

关于途中发生的损害赔偿的可靠性和相关的记录数据可以作为您对承运人和货物保险提供者的索赔作为有力的证据。详细的分析报告加快了索赔处理过程，确保这是成功的。

使用累积的数据来减轻运输风险和适应路由和产品包装

从源到目的地的整个旅程的可靠实时震惊配置文件有助于确定趋势和接受预测分析，以将异常值与某些事件相关联在运输过程中。关于运输损失损害的下一赔偿的详细报告表明损害热点是未来规划的基础。货物所有者可以依靠历史数据作为未来路线和物流规划和包装设计的基础，以有效且有效地减轻运输风险。如果特定的路线或载体更容易发生过境中断，则制造商可以选择使用不同的路线或不同的载体前进，准确地评估风险并分配资本。安全股票可从低风险区域移除，并加入高风险区域，在整个供应链中实现成本削减和减少风险。通过改进的产品处理，无法预防损失货物的无法预料的额外处理成本可能会降低50％。

ARVIEM提供基于IOT基于IOT的可见性解决方案，以跟踪和监控运输中的冲击

Arviem使用物联网技术带来了供应链的可见性，并在源自实时监控GPS位置和货物条件 毒品。解决方案通过传感器，GPS，移动网络和基于云的平台与企业IT系统连接多式联运集装箱，货物，船舶和拖车。在具有监控任何运动的设备中的智能传感器，ARVIEM器件可以在整个旅程中检测最多10G的冲击事件。该设备测量沿三个轴的货物加速度（x，y，z）。一旦超过加速阈值超过其中一个轴，记录了冲击警报，并使用实时警报通知最终用户。由于不寻常的激励和高水平的主频率可以容易地损坏高价值设备，因此必须通过方式监控震动水平。

可靠的实时数据，提供了足够的上下文来启用即时，通知的操作

ARVIEM提供的增强的供应链可见性不仅支持货物运输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赋予决策者提供资金的战术和战略管理决策。机器学习算法赋予的数据有助于准确确定基线损坏边界，在运输过程中检测误操作，从而识别产品处理问责制并按时采取纠正措施。数据作为保险索赔处理，风险分析和高效库存管理的简化过程的基础。由于Arviem的智能货物监控解决方案，客户有权在识别整体供应链中的改进机会时，提供受过教育的，知情的运营决策。