货物盗窃的演变速度超过了大多数供应链的应对能力。 以下为您介绍全新的可见性智能和主动监控如何帮助货运商在复杂的技术驱动盗窃中保持领先一步。
以龙舌兰酒为开端的奇闻异事不胜枚举，但最终演变为百万美元级公路劫案的却寥寥无几。
去年秋天，两辆载有超过 24,000 瓶圣托龙舌兰酒的半挂卡车在从德克萨斯州前往宾夕法尼亚州的途中失踪。该品牌由名厨盖伊·费和摇滚传奇人物萨米·海格创立。 卡车没有因事故坠毁，也没有在暴风雨中消失。 这些货物是作案者采用一套精密网络犯罪发案完成，其中包括伪造 GPS 信号、伪造数字文件，并欺骗合法司机将货物直接交付给窃贼。
对于许多人来说，这是一个有趣的话题。 但对于货运商而言，这起龙舌兰酒盗窃事件无疑敲响了警钟，它不仅代表货物盗窃手段有所演变，更暴露出即使管理良好的供应链也存在致命弱点。
新型供应链犯罪
货物盗窃不再局限于偷走卡车或在停车场剪断锁具。 如今此类犯罪正逐渐转向网络，跨国犯罪集团透过数据篡改、身份欺诈和欺骗手段在运输途中劫持货物。
过去四年，此类盗窃事件激增 1,200% 以上，有组织的团伙的活动范围覆盖数十个国家/地区。仅在美国，2024 年报告的货物盗窃事件就增长了 27%，达 3,600 多起，损失总额约 4.55 亿美元。
加利福尼亚州、德克萨斯州和主要边境地区等热点地区出现了两位数的增长，目标通常是从电子产品和医疗设备到高端龙舌兰酒等高价值商品。
案件激增不仅仅因为犯罪机会增多，还与监控盲区有关。 现在，许多盗窃案利用数字盲区：包括伪造承运商身份、篡改 GPS 数据，并利用对路线偏差或闲置时间的延迟响应。
每起劫案背后的监控盲区
若深入剖析 Santo Spirits 案的细节，就会发现：这起窃案并非发生在暗巷，而是发生在网络内。
在“双重中介”骗局中，通过一系列假承运商进行数字化重新分配。 尽管卡车早已重新定向至数百英里以外，被篡改的 GPS 信号却仍显示车辆按既定路线行驶。 人们发现时，龙舌兰酒早已不翼而飞。
这就是现代物流的风险。 如果无法实时监控，团队就无法区分运输延误和路线偏移。 但仅有监控能力还不够。 与货运承运商建立信任是不可妥协的原则，这种信任必须以数据而非直觉为依据。
正因如此，project44 将实时监控、运输中警报和异常情况与首选承运商网络相结合，让您能够在我们由 25 万多家承运商组成的互联网络中访问经过认证的高绩效承运商的可信列表。 根据该列表，货运商可以进一步评估承运商的成本、准时率、可靠性和排放量。 这些功能共同构建了强大的防线，抵御身份欺诈、双重中介和数字盗窃，确保每批货物皆处于可追踪、可验证的状态。
通过货运信息平台或现货市场的网络外预订会破坏信任链，进而产生盲点和风险。 采购分析通过识别高风险点并推荐表现更好、符合您需求的承运商，从而降低风险。
从可视化到保护：风险监控要求的演进
在 project44，我们深知可视化是供应链安全的支柱，但仅靠可视化远远不够。 随着盗窃手段日趋精密复杂，业界需要能够预先识别威胁、防患于未然的主动式智能风险检测系统。
正因如此，我们不断努力帮助货运商提前应对这些挑战，服务不仅限于位置跟踪，还包括实时检测路线偏差、意外闲置和 GPS 欺骗等早期预警信号，同时将实时可见性与基于承运商绩效的洞察相结合，加强防范物理和数字盗窃。
1. 区域监控
货物盗窃不是随机发生，而是集中在特定的热点地区。 区域监控可以让承运商透过地理围栏设定并监控高风险区域，当车辆接近、进入或在盗窃高发区域滞留时，发出清晰的情境警报（包括提供位置、时间戳和建议的应对措施）。 这些警报将加快响应速度，例如司机签到、重新安排路线或确认安全停靠。
2. 路线偏离侦测
盗窃事件中首先出现的危险信号之一是路线偏离。 通过连续比较卡车的实时轨迹与计划路线，标记超过配置阈值的偏离。 及早、实时侦测到偏离状况，就能帮助控制中心团队立即采取行动，防止盗窃发生，并保持交付绩效。
3. 滞留侦测
延长滞留的信号远不止午餐休息那么简单。 滞留侦测可识别非计划停留或异常停留时间，尤其是在风险区域。
通过结合位置数据与传感器输入（如车门状态或发动机运行情况）相结合，区分计划停车和潜在的盗窃行为，从而出现可溯源异常情况，使响应团队随时了解情况并保持灵活性。
4. 伪造侦测
GPS 伪造是一种数字伪装，是业内增长最快的威胁之一。 我们正在开发新方法侦测被篡改或异常定位信号，帮助货运商验证 GPS 真实性，并维护其决策所依赖数据的可信度。
为什么重要
对于货运商和物流管理者而言，每次货物失窃都会对服务、信任和客户信心造成负面影响。 高价值或时效敏感的商品无法承受延迟反应或碎片化数据风险。
通过将实时视觉化与主动风险智能集成，project44 正在将可见性转化为可操作的安全性。 控制中心和安全团队能够在异常发生时即查看、了解并作出响应，而不会延迟数小时。
通过将可视化监控、风险洞察以及承运商绩效数据整合到统一平台，货主可以采取真正的预防措施，及早发现风险、验证可信赖的承运商，并在问题升级之前解决问题。
其结果是盗窃事件减少、SLA 绩效更强，供应链弹性更强。
迈向更智能的解决方案
盖伊·菲耶里可能已经拿回了部分龙舌兰酒，但并非每家企业都如此幸运。 随着盗窃手段变得越来越复杂，被动式监控难以应对挑战。
圣酒案的教训不是名人遭遇横祸，而是我们在旅途中的每一英里都迫切需要智能驱动的保护。
通过增强客户监控风险的方式，project44 正在重新定义供应链可视化的含义：不仅要了解货运的位置，还了解何时会有风险，并随时准备采取行动和解决问题。
