AI は物流業界にどのように革命をもたらしているか: 主なメリットとユースケース

グローバリゼーションはあらゆる障壁や境界を打ち破り、ビジネスの繁栄を可能にしています。 恩恵を受け、また最も影響を受けた業界は、ロジスティクスとサプライ チェーン管理です。 国全体でシームレスに運用するためには、技術の進歩のペースについていくことが重要です。 経済に大きく貢献し、二国間貿易を拡大するロジスティクス業界は、製品をスムーズかつ迅速に輸送するのに十分な効率性を備えている必要があります。

AI の役割は非常に顕著になり、特定の業界ではほぼ不可欠になっています。 Gartner によると、サプライ チェーン企業は、今後 5 年間で、サプライ チェーン活動におけるマシンの自動化が 2 倍になると予想されています。 AI と分析の同じ原則に基づいて、サプライ チェーンの IoT も業界として急成長しています。

ロジスティクス業界は、原材料の調達から輸送、配送までのサプライチェーン管理の全プロセスを伴います。 物流にAIを組み込むことで、生産性の向上とシームレスな運用により、運用コストを大幅に削減できます。 ユーザー エクスペリエンスはインターネットに限らず、ロジスティクスやサプライ チェーン マネジメントにおいても同様に重要であると言っても過言ではありません。 これはデジタルトランスフォーメーションでしか実現できません。 プロセスを自動化すると、エラーや遅延の可能性が減り、プロセスを改善するための予測分析に役立ちます。

AI は物流業界にどのような影響を与えていますか?

消費者の要求の変化に伴い、物流業務を円滑に行うためにプロセスのデジタル化が必要になっています。 マシン インテリジェンスまたは人工知能 (AI) は、ギャップを埋め、原材料の調達から最終製品の配送まで、エラーのないサプライ チェーン管理を迅速に行うことができます。 すでに物流業界に役立っている方法をいくつか見てみましょう。

予測分析

履歴データに基づいて需要を予測することで、在庫を維持し、運用を最適化して、物流業界を変えることができます。 AI は、このデータ分析を複数のレベルと間隔で実行できます。 また、大量のデータを機械学習などの手法で処理することで、エラーを 1% 未満に抑え、人手をより有効に活用できます。 AI と分析を使用してサプライ チェーンを最適化することは、リスクを回避し、収益性を高めるための予測を行うのにも役立ちます。

予測分析を実施することで、最適化されたルートを通じて出荷を戦略的に計画し、プロセス全体をより簡単かつシンプルにすることができます。 情報に基づいた意思決定を行うことで、より良い最終結果を得るために、さまざまな交通手段を検討して最適化することもできます。

コンピュータビジョン

AI ベースのコンピューター ビジョンは、機械学習アルゴリズムであり、AI が損傷、障害、カテゴリなどについてパッケージを分類および分離できるようにします。 カメラとコンピューターを統合し、人間と脳が処理のための座標として処理することが、この技術の基礎です。 また、寸法、重量、およびその他のパラメーターに基づいて、在庫を分類してラベル付けすることもできます。 また、倉庫内のロボットの助けを借りて、パッケージの迅速な積み降ろしにも役立ちます。 言うまでもなく、AI 自動化の助けを借りてこれらすべてのタスクを実行すると、時間とコストのかかる人的労力を節約できます。

自動運転車

トラック運送業界の AI システムを使用すると、システムが目的地までの最適かつ最速のルートを特定するのに役立つため、配達を最短時間で行うことができます。 システムがデータを迅速に分析し、アクションをインテリジェントに処理できるため、パッケージの損傷の可能性も減少し、経験と収益性が向上します。 安全機能はまだ設計およびテスト中です。

ビッグデータ

データはあらゆる業界で金です。 それは物流にも当てはまります。 とはいえ、大量のデータを効果的かつ有意義に処理するには、物流の AI が不可欠です。 徹底的な分析は、悪天候の予報などの予測されるリスクに備えることで、時代を先取りするのに役立ちます。 これらすべては、ビッグデータ分析によってのみ達成および処理できます。

ロジスティクスにおけるサプライ チェーン管理を規制するために、AI をどのように使用できますか?

AI には、製品のサプライ チェーンを完全に規制し、革命を起こす可能性があります。 そうすることで、企業内での作業が加速し、需要のある製品が効率的に製造および配布されるようになります。

製品の需要を予測し、ロジスティクスを計画することで、サービスを改善し、輸送コストを削減し、コストを節約できます。 AI は市場を予測し、注文を変更し、倉庫内の製品を再ルーティングします。 これらの見積もりは、企業が注文を変更し、需要のある商品を地元の倉庫に配送するのに役立ちます。 AI は倉庫を接続して、最適な在庫転送ソリューションを発見できます。 ロジスティクスにおける AI の使用例をいくつか見て、それがどこで使用できるかを調べてみましょう。

自動倉庫

迅速で複雑なロジスティクス ソリューションを必要とする Amazon などのグローバルな e コマース ストアは、自動倉庫を可能にする AI とロボット工学の進歩をサポートするために自費を費やしています。 Amazon は 10 年間にわたり、倉庫の自動化、事業の買収、トップ エキスパートの採用、最先端のソリューションを発見するためのコンテストのサポートに多額の投資を行ってきました。 ビジネスの種類と規模に応じて、同様の戦略を採用して、会社の倉庫などの物流業界に AI を統合し、それを使用して効率的に管理することができます。

配送プロセスの最適化

輸送と物流における AI の使用は優勢です。 最も効率的な輸送ルートは、AI を使用して追跡および予測できます。 企業の最速かつ最も費用対効果の高い配送ルートは、グラフ理論を使用する機械によって予測できます。 これは、さまざまなクライアントにサービスを提供する企業にとって特に役立ちます。配送ルートは、クライアントへのリーチが最大でありながら、コストが最も低いと予測されるためです。

いくつかの変数が企業の出荷時間に影響を与えます。 企業は、ピーク時の交通量を避け、交通量が最も少ない時間帯に配達をスケジュールすることで、配達担当者が路上で待つ時間を減らし、より多くの顧客への配達により多くの時間を費やすことができるようにすることができます。 さらに、AI はトラフィック パターンと繁忙期を予測することができます。 その結果、企業の有効性と収益が向上します。

在庫管理

企業は、有能な在庫管理システムを使用して保管を管理するのではなく、商品の販売に専念する場合があります。 それが優れた AI の力であり、ロジスティクスへの影響です。 在庫管理における AI は、供給を確実に維持するだけでなく、需要を予測できる必要もあります。 今日、アルゴリズムは膨大な量のデータを分析してクライアントの好みを分析し、すぐに需要がある製品と十分な話題を生み出すことができない製品を判断できます. 「需要予測」という用語は、世界中の企業やインターネット プラットフォームで頻繁に使用されています。 その結果、ビジネスはリアルタイムの需要に依存するのではなく、事前に準備を整えて適切に在庫を取ることができます。 物流におけるAIの最も革新的な機能はこれです。

要員管理

おそらく、効果的な AI が処理する場合、サプライ チェーンに必要な管理サポートは少なくなります。 しかし、労働力管理における AI の影響は他にもあります。 人工知能は現在、従業員を効率的に採用し、仕事でトレーニングし、日々のパフォーマンスを監視して評価し、長所と短所を分けて、各人に最適な仕事が与えられるようにするために利用されています。

AI は、企業が採用とトレーニングのプロセスをより効率的に計画するのに役立ちます。 従業員の雇用を検討しているスタートアップ企業の場合に役立ちます。 確立された企業でさえ、適切な従業員を効果的に雇用するためにそれを使用できます。 これにより、組織のフロアで効率的な日常業務が可能になります。 また、より適切な仕事の割り当てにつながり、従業員をより幸せにします。 したがって、それは両方にとって有利な状況になります。

ロジスティクスで AI を使用する利点

AI は急速な成長を遂げており、企業にとって不可欠で不可欠なものになっています。 それらは、管理機能を強化し、企業または新興企業での作業を整理するのに役立ちます。 物流業界におけるその利点のいくつかを次に示します。

データ品質の向上

AI が確認するのに役立つデータの品質は、常にロジスティクスで AI を使用する主な利点です。 ロジスティクスにおける自然言語処理 (NLP) や機械学習 (ML) などの AI 機能は、ロジスティクス組織に毎日送られる膨大な量の情報を正確に収集して整理するのに役立ちます。 NLP は、一般的に使用される単語、フレーズ、さらには専門用語を理解できます。ML は、これらの重要なアイデアを結び付けてコンテキストを構築し、これらの単語の変化に応じて学習することができます。

より高速で優れたグローバル接続のおかげで、AI はこれまで以上に正確になりました。 ロジスティクスで使用すると、出荷時にデータを最大限に活用できます。 AI は、危険を防ぎ、より効果的なソリューションを開発することで、リソースを最大化し、コストを削減します。

安全性の向上

インテリジェントな計画と効果的な倉庫管理は、AI ベースの自動化テクノロジによって可能になり、作業員と資材の安全性を向上させることができます。 AI はまた、職場の安全に関するデータを調べて、製造業者に潜在的な危険性を警告することもあります。 運用を更新し、在庫パラメータを記録し、重要なフィードバック ループと予防保守を実行できます。 これにより、メーカーは倉庫の安全性とコンプライアンスを維持するために迅速かつ強力に対応できます。

時代を超越した配達

AI システムは、手作業への依存を減らし、プロセス全体をより速く、より安全に、よりインテリジェントにするのに役立ちます。 これにより、消費者への迅速な配送という約束を果たすことが容易になります。 従来の倉庫プロセスは、自動化されたテクノロジーによって加速され、納期を守るための労力は最小限に抑えられます。

運用コストの削減

サプライ チェーンは、運用コストを削減するために AI システムから大きなメリットを得ることができます。 自動化されたインテリジェントなプロセスは、長期間にわたってエラーなしで動作し、顧客サービスから倉庫までのミスや職場でのインシデントの数を減らします。 速度と精度の向上により、倉庫ロボットの生産性が向上します。

より良い輸送予測

輸送予測は、現在 CEO が最も興味を持っているテクノロジーの 1 つです。 これには、AI と機械学習アルゴリズムを使用して、現在の物流市場の価格変動と、運送業者、モード、レーンで将来利用できる容量を予測することが含まれます。 したがって、基本的には、将来の出荷能力のニーズに対処するのに役立ちます. 簡単に言えば、バリュー チェーン上のすべての利用可能なタッチポイントから市場データの膨大なキャッシュを収集することで、公正な価格で宿泊施設を予約することに積極的になる可能性があります (サプライ チェーンの統合に集中すればするほど、このタスクは実行しやすくなります)。 従来の輸送計画ワークフローで最適な輸送の選択肢を見つけるための時間枠は、注文が行われてからわずか数日です。

AI をビジネスでロジスティクスにどのように使用できますか?

AI と物流業界は緊密に結びついています。 ロジスティクスにおける AI の計画と実装には、複数の方法と手順が関係しています。 物流業務にAIを活用する方法を見てみましょう。

重大な問題の特定

AI をロジスティクスに統合する前に最初に行う必要があるのは、サプライ チェーンのギャップを特定することです。 それらには、サプライ チェーン管理、倉庫の効率化、または機器のメンテナンスが含まれる場合があります。 どの部門が支援を必要としているかがわかれば、AI を使用して、より効率的で手間のかからない機能を備えさせることができます。 AI の最も重大な影響を認識することで、労力とリソースを集中させることができます。

比較して選ぶ

選択を行う前に、利用可能なすべてのオプションを比較して、要件に合った適切なオプションを見つけることが不可欠です。 ニーズと野心を満たすために、製造ニーズに合った AI ソリューションを選択するのが最善です。 たとえば、技術的な機能、既存のシステムとの統合、ベンダーのサポートとトレーニングなどの機能を検討する必要があります。 もう 1 つの重要な側面は、開発パートナーを賢く選択することです。 Appinventiv が行っているように、お客様の問題領域を理解し、ニーズに応じて AI ソリューションを革新できるパートナーを探してください。

AI の実装を計画する

明確な野心と適切なパートナーと共に、サプライ チェーンへの実装を計画する必要があります。 この計画には、テクノロジの実装スケジュール、投資予算、およびトレーニングとオンボーディング戦略を含める必要があります。 AI 実装の成功を定量化する方法と、進捗状況を追跡するために使用するメトリクスを検討してください。 明確なビジョンは、実装パスをより簡単かつ効果的にします。

小さく始めて大きくする

すべての物流業務に AI を採用するのは魅力的ですが、AI が計画どおりに機能しない可能性もあります。 一般に、パイロット プロジェクトまたは小規模な実装でゆっくりと実行する方が有益です。 テクノロジーを全社的に展開する前に、テストしてください。 テスト結果が良好であれば、徐々に大規模に実装できます。

スタッフのトレーニングとサポート

AI は実装後に多くのロジスティクス アクティビティを自動化できますが、スタッフはそれを使用する準備ができている必要があります。 最初は複数の課題がありますが、チームへの適切なガイダンスがあれば、そのような問題は省略できます。 企業や新興企業は、AI システムと一般的な AI トレーニングをすべての従業員に提供して、このようなギャップを埋めることが不可欠です。

Appinventiv は、ロジスティクス管理を強化するために AI 支援をどのように提供できますか?

ロジスティクス管理の新興企業であろうと確立された企業であろうと、組織を次のレベルに引き上げるために適切な AI ツールを統合して実装するために必要な要素は、

• 信頼できる会社
• 適切な技術リソースを持つ企業
• 彼らがしていることの経験を持つ会社

Appinventiv では、複数の企業と協力して、すべての問題に対する多様なデジタル ソリューションを提供してきました。喜んで同じことができます。 私たちは、それぞれの問題に注意深く耳を傾け、チームの専門知識と革新的なテクノロジーの助けを借りてそれらを抑制することが大好きです.

たとえば、私たちはクライアントの 1 つであるグローバルな建設および採掘機器メーカーのために、AI と分析を備えたデジタル ソリューションを作成しました。 当社のソリューションにより、サプライ チェーンの可視性が 60% 向上し、運用効率が 30% 向上しました。

物流ソフトウェア開発のリーディングカンパニーとして、私たちは優れた業務を行っています。 当社の AI 開発サービスを試して、組織のサプライ チェーンを合理化してください。

よくある質問

Q. ロジスティクスにおけるサプライ チェーン管理を最適化するために、AI をどのように活用できますか?

A. AI 主導のサプライ チェーン最適化ソフトウェアは、コグニティブな予測に基づいて最善の行動方針を推奨することで、重要な意思決定を拡大します。 これにより、サプライチェーン全体の効率が向上する可能性があります。 さらに、さまざまなシナリオでの潜在的な時間、コスト、および収益への影響についてメーカーを支援します。

Q. ロジスティクスで最も有望な AI のユースケースは何ですか?

A.ロジスティクスにおける AI の役割は、運送業者との契約の監視、出荷料金と調達料金の交渉、さらにはサプライ チェーンのどのプロセスを改善して利益を増やすことができるかを正確に特定することにまで及びます。 より多くの企業がロジスティクスとサプライ チェーン管理に AI/機械学習ベースのアプローチを採用するにつれて、グローバル サプライ チェーンのパフォーマンスは向上します。

Q.人工知能は物流業務にどのような影響を与えますか?

A. AI の予測機能のおかげで、需要予測がより簡単になりました。 在庫が需要と同期していない場合、企業はお金を失います。 AI によってネットワークと需要計画の有効性が向上し、マーチャンダイザーはより積極的に対応できるようになりました。