墨西哥运输业的未来：可持续性和人工智能，仍待兑现的承诺

墨西哥的运输管理正处于一个转折点。 随着对更快交付的需求不断增长，对优化成本的迫切需求以及对可持续性的日益关注，墨西哥公司面临着需要创新解决方案的重大挑战。 曼哈顿联合公司最近一项关于运输管理未来发展的全球研究揭示了组织如何适应技术变革和日益增长的可持续性期望。 本文将探讨该研究的主要结论，分析技术碎片化、人工智能 (AI) 的初步采用以及将可持续性融入该国物流运营中持续存在的挑战。

技术碎片化和运营可见性不足

墨西哥公司在运输管理方面面临的最紧迫的障碍之一是技术碎片化。 尽管运输对于企业成功至关重要，但许多组织仍在努力整合和统一其各种系统。 曼哈顿联合公司的研究显示了一个令人担忧的数字：墨西哥只有 53% 的公司能够将其运输管理系统 (TMS) 与其他物流解决方案完全实时地集成。 这种技术脱节对全面了解运营造成了重大障碍，进而阻碍了有效调整路线和优化交付时间的能力。

正如曼哈顿联合公司运输管理系统 (TMS) 主管 Bryant Smith 所指出的那样，“公司缺乏调整路线、防止延误或主动向客户传达交付时间所需的可见性”。 这种运营透明度的缺乏导致效率低下、成本增加以及对意外事件的响应能力下降。 缺乏适当的报告和分析、与实施新解决方案相关的高昂成本以及内部技能的缺乏是阻碍墨西哥公司提高其运营可见性并因此提高其竞争力的反复出现的障碍。

人工智能 (AI) 正在成为优化运输管理效率的变革性工具。 然而，在墨西哥，这项技术的应用仍处于起步阶段。 该报告指出，虽然 57% 的墨西哥公司希望到 2030 年拥有由人工智能管理的运输系统，这些系统可以自主运行或只需最少的人工监督，但只有 12% 的公司已在其当前运营中以先进的方式集成了人工智能或机器学习。

尽管人工智能具有巨大的潜力，但其有效实施面临着重大障碍。“缺乏技术知识是采用人工智能的主要障碍之一。 公司必须投资于培训和适当的系统，以充分利用这项技术，”他解释道。 这一挑战凸显了墨西哥需要加大对人才和技术基础设施的投资，以便充分利用人工智能在其物流领域的优势。

即使面临这些挑战，将人工智能融入运输也提供了巨大的机会。 人工智能可以促进更有效的路线管理，生成更准确的需求预测，并通过自动化流程和实时决策来改善客户服务。 处理大量数据并提取复杂模式的能力使人工智能能够优化运营，而这些运营对于人工管理来说是无法实现的，从而有望彻底改变运输的效率和响应能力。

可持续性：公司面临的日益增长的挑战

在当今时代，可持续性已跃居全球首要任务之列，墨西哥公司也不例外。 他们面临着遵守日益严格的环境法规并改善其在该关键领域的绩效的挑战。 曼哈顿联合公司的研究显示，虽然墨西哥 72% 的组织已经根据企业可持续发展报告指令 (CSRD) 编制报告，但只有 40% 的组织成功地对其碳足迹进行了全面跟踪，无论是在其 TMS 系统内部还是外部。

运输中的可持续性不仅仅是减少碳排放； 它包括优化资源、最大限度地减少浪费和实施更负责任的运营实践。 然而，实现这些目标很复杂，许多公司仍在努力将可持续性有效地融入其日常运营中。“公司必须找到将可持续性融入其运营的每个部分的方法，包括运输管理，以确保它们在未来具有竞争力”。 这意味着需要改变范式，可持续性不再是附加物，而是企业战略的基本支柱。

为未来的运输做好准备

尽管面临明显的挑战，但墨西哥的公司对新技术在改变运输管理方面的潜力保持着相当大的乐观态度。 研究显示，令人印象深刻的是，85% 的墨西哥公司相信先进的规划和预测技术将在 2030 年之前将其运输成本降低至少 5%。 这种乐观情绪基于对改进运营可见性、促进基于数据的决策和自动化关键流程的复杂工具的日益采用。

然而，组织今天面临着平衡复杂优先事项的挑战，这项研究表明，许多组织尚未准备好应对新的可持续性要求、对人工智能的期望以及对运营可见性的需求。 那些推迟整合这些解决方案的公司面临着运营成本增加、竞争力下降以及未来无法满足消费者不断变化的期望的迫在眉睫的风险。

在全球范围内，趋势是明确的：78%的组织认为，高效的运输管理对其未来几年的成功至关重要，并且61%计划在未来五年内实施自主人工智能代理。 尽管拉丁美洲在改善运输效率和可持续性的技术方面的投资不断增加，但仍然存在障碍。 只有34%的公司已将可持续性纳入其运营规划中，这表明还有很长的路要走。 在这些领域的适应和投资不仅是竞争优势，也是在充满活力的墨西哥运输格局中生存和发展的必要条件。