Loadsmart의 사명은 더 적은 자원으로 더 많이 움직이는 것입니다. 회사의 플랫폼은 화주가 데이터 기반 인사이트, 실시간 가격 책정 및 동적 경로를 활용하여 경로를 최적화하고 운송 비용을 절감함으로써 비용 효율적인 운송 솔루션을 찾을 수 있도록 지원합니다. 업계가 직면한 비효율성에 대응하기 위해 Loadsmart는 고객의 화물을 이동하는 방식을 최적화하는 것을 목표로 합니다. 단순히 고객 경험을 개선하는 것이 아닙니다. Loadsmart는 지능형 자동화(IA)의 도움을 받아 운영을 최적화하고 낭비를 줄이고 있습니다. 이 회사는 최근 SS&C Blue Prism Customer Excellence Award에서 Best Newcomer를 수상했습니다.

당면 과제

Loadsmart의 고객은 계속 증가하는 연료 비용, 용량 제약 및 변화하는 정부 규제에 직면해 있습니다. 고객의 삶을 더 쉽게 만들기 위해 Loadsmart는 서비스 제공을 최적화하는 것을 목표로 합니다. 따라서 회사는 지속적으로 운영을 간소화해야 합니다. Loadsmart의 최적화 팀은 IA를 강력한 기술 툴킷에 추가할 핵심 도구로 식별했지만, 회사가 새로운 기술 구매를 면밀히 조사했기 때문에 팀은 먼저 IA의 이점을 내부 청중에게 판매해야 했습니다. 또한 최적화 팀은 현장에 새로 합류했습니다. 자원을 파악한 다음 팀을 구축하고 확장해야 했습니다.

해결책

Loadsmart는 효율성 향상을 위해 비즈니스 전반에 Reveal Group과 협력하여 SS&C | Blue Prism® Cloud를 도입했습니다. Reveal Group은 Loadsmart의 운송 관리 시스템 내에서 데이터 검증 프로세스를 자동화한 개념 증명(POC)을 통해 IA의 성능을 입증했습니다. POC가 성공한 후 최적화 팀은 두 발로 뛰어들어 새로운 프로그램을 적극적으로 홍보했습니다. 의사 결정 과정에 다양한 이해 관계자를 포함하고, 기대치를 관리하고, 현실적인 목표를 설정했습니다.

최적화 팀은 Reveal Group과 긴밀히 협력하여 CoE(Center of Excellence)를 구축하고 Reveal Group의 Blueprint for Scale 및 SS&C | Blue Prism® ROM™2(로보틱 운영 모델) 성공 프레임워크 및 성숙도 모델을 개발했습니다. Loadsmart는 자동화 사이의 불필요한 다운타임을 방지하기 위해 잘 검증된 자동화 후보의 강력한 파이프라인을 보유하는 것이 중요하다는 것을 알고 있습니다. 어떤 프로세스를 자동화하고 이해 관계자와 정기적으로 소통하여 유사한 작업을 수행하는 다른 부서에 하나의 자동화가 복제될 수 있는지 결정합니다. KPI를 사용하여 목표를 설정하고 각 자동화의 성과를 평가한 다음 수집된 데이터를 사용하여 다음 자동화를 개선합니다. 또한 이 데이터는 경영진과 공유되어 프로그램에 대한 지원을 강화합니다. 이 프로세스 평가와 다음 프로젝트로 전환할 수 있는 기능은 프로그램을 빠르게 확장하는 데 도움이 되었습니다.

수집된 데이터는 Loadsmart가 자동화 프로그램에 집중하고 이점을 극대화하는 데 도움이 되었습니다. Loadsmart는 낭비를 줄이고 힘들게 얻은 이익을 유지하는 것이 가장 중요하다고 판단했습니다. 이 팀은 6개월 만에 6개의 자동화를 제공했으며, 대부분 비용을 절감하고 수익성을 개선하는 동시에 최고 수준의 고객 서비스를 유지하는 것을 목표로 했습니다. 배송사에 대한 사전 픽업 이메일 요청을 자동화하여 각 배송업체의 가용성을 확인할 수 있게 함으로써 로드당 평균 마진 감소를 거의 30% 줄이고 매년 648,000달러를 절약했습니다.