Как искусственный интеллект революционизирует отрасль логистики: основные преимущества и примеры использования

Глобализация разрушает все барьеры и границы, позволяя бизнесу процветать. Отрасль, которая выиграла, а также пострадала больше всего, — это логистика и управление цепочками поставок. Для бесперебойной работы в разных странах важно идти в ногу с темпами технического прогресса. Внося большой вклад в экономику и увеличивая двустороннюю торговлю, индустрия логистики должна быть достаточно эффективной для транспортировки товаров, чтобы они были беспрепятственно и быстро отправлены.

Роль ИИ стала настолько заметной, что он практически незаменим в конкретных отраслях. По данным Gartner, ожидается, что в течение следующих пяти лет компании, занимающиеся цепочками поставок, увидят двукратный рост автоматизации машин в своей деятельности по цепочкам поставок. Основываясь на тех же принципах искусственного интеллекта и аналитики, IoT в цепочках поставок также процветает как отрасль.

Логистическая отрасль включает в себя весь процесс управления цепочками поставок, начиная от закупки сырья и заканчивая его транспортировкой и распределением. Внедрение ИИ в логистику позволяет значительно снизить операционные расходы за счет повышения производительности и бесперебойной работы. Не будет преувеличением сказать, что пользовательский опыт не ограничивается Интернетом, но одинаково важен в логистике и управлении цепочками поставок. Этого можно достичь только с помощью цифровой трансформации. Автоматизация процессов снижает вероятность ошибок и задержек и помогает в прогнозном анализе для улучшения процессов.

Как ИИ влияет на логистическую отрасль?

С изменением потребительского спроса оцифровка процессов стала необходимой для бесперебойной логистической деятельности. Машинный интеллект или искусственный интеллект (ИИ) может заполнить пробелы и ускорить безошибочное управление цепочкой поставок от поиска сырья до доставки конечного продукта. Давайте посмотрим, как это уже помогает отрасли логистики.

Предиктивный анализ

Прогнозирование спроса на основе исторических данных может помочь поддерживать запасы и оптимизировать операции, которые могут изменить логистическую отрасль. ИИ может выполнять этот анализ данных на нескольких уровнях и интервалах. Кроме того, обработка большого объема данных с помощью машинного обучения и других методов гарантирует, что ошибки составляют менее 1%, а человеческий труд может использоваться лучше. Оптимизация цепочек поставок с помощью ИИ и аналитики также может помочь предотвратить риски и сделать прогнозы для повышения прибыльности.

Благодаря предиктивному анализу можно стратегически планировать перевозки по оптимизированным маршрутам, что упрощает и упрощает весь процесс. Различные виды транспорта также могут быть рассмотрены и оптимизированы для достижения лучших конечных результатов путем принятия обоснованных решений.

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение на основе ИИ — это алгоритм машинного обучения, который позволяет ИИ сортировать и разделять пакеты на наличие повреждений, неисправностей, категорий и т. д. Интеграция камер с компьютерами и обработка в качестве координаты человека и мозга для обработки являются основой этой техники. Он также может разделять и маркировать запасы на основе их размеров, веса и других параметров. Это также помогает быстро загружать и разгружать посылки с помощью роботов на складах. Не говоря уже о том, что при выполнении с помощью автоматизации ИИ все эти задачи экономят время и дорогостоящий человеческий труд.

Автономные транспортные средства

Благодаря системам искусственного интеллекта в сфере грузоперевозок доставка может осуществляться за минимальное время, поскольку система может помочь определить лучшие и самые быстрые маршруты до пунктов назначения. Возможность повреждения упаковки также снижается, поскольку система может быстро анализировать данные и интеллектуально обрабатывать действия, тем самым повышая удобство и рентабельность. Функции безопасности все еще разрабатываются и тестируются.

Большие данные

Данные — это золото в любой отрасли. Это справедливо и для логистики. При этом большой объем данных можно эффективно и осмысленно обрабатывать только с помощью ИИ в логистике. Тщательная аналитика может помочь вам оставаться на шаг впереди, будучи готовым к прогнозируемым рискам, таким как прогнозы плохой погоды. Все это можно получить и обработать только с помощью аналитики больших данных.

Как можно использовать ИИ для регулирования управления цепочками поставок в логистике?

ИИ может полностью регулировать и революционизировать цепочку поставок продукта. Это поможет ускорить работу в компании и обеспечить эффективное производство и распространение востребованного продукта.

Прогнозирование спроса на продукцию и планирование логистики может улучшить обслуживание, снизить транспортные расходы и сэкономить деньги. ИИ прогнозирует рынок, изменяет заказы и перенаправляет товары на склад. Эти оценки помогают вашим предприятиям изменять заказы и доставлять востребованные товары на местные склады. ИИ может соединять склады, чтобы найти оптимальное решение для перемещения запасов. Давайте рассмотрим некоторые варианты использования ИИ в логистике и выясним, где его можно использовать.

Автоматизированные склады

Глобальные магазины электронной коммерции, такие как Amazon, которым требуются быстрые и сложные логистические решения, тратят собственные деньги на поддержку достижений в области искусственного интеллекта и робототехники, чтобы сделать возможным автоматизированное складирование. Вот уже десять лет Amazon вкладывает значительные средства в автоматизацию складов, покупку предприятий, наем лучших экспертов и поддержку конкурсов для выявления передовых решений. В зависимости от типа и размера вашего бизнеса вы можете применять аналогичные стратегии для интеграции ИИ в логистической отрасли, например, на складе вашей компании, и использовать его для эффективного управления им.

Оптимизация процесса доставки

Использование ИИ в сфере транспорта и логистики было преобладающим. Наиболее эффективный маршрут доставки можно отследить и спрогнозировать с помощью ИИ. Самые быстрые и рентабельные маршруты доставки предприятия могут быть предсказаны машинами с использованием теории графов. Это особенно полезно для предприятий, которые обслуживают различных клиентов, поскольку маршруты доставки, по прогнозам, будут иметь самую низкую стоимость при максимальном охвате клиентов.

Несколько переменных влияют на время отгрузки корпорации. Компании могут гарантировать, что их менеджеры по доставке тратят меньше времени на ожидание на дорогах и больше времени на доставку еще большему количеству клиентов, избегая пробок в часы пик и планируя доставку в часы с наименьшим трафиком. Более того, ИИ способен прогнозировать модели трафика и периоды занятости. В результате эффективность и доход вашего предприятия будут увеличены.

Управление запасами

Компания может посвятить все свое внимание продаже своих товаров, а не управлению своим складом с помощью эффективной системы управления запасами. В этом сила хорошего ИИ и его влияние на логистику. Помимо обеспечения поддержания поставок, ИИ в управлении запасами также должен уметь предвидеть спрос. В настоящее время алгоритмы могут анализировать огромные объемы данных, чтобы проанализировать предпочтения клиентов и определить, какие продукты скоро будут пользоваться спросом, а какие, возможно, не смогут вызвать достаточного шума. Термин «прогнозирование спроса» часто используется компаниями и интернет-платформами по всему миру. В результате бизнес может быть готов заранее и проводить инвентаризацию надлежащим образом, а не зависеть от спроса в реальном времени. Это самая революционная особенность ИИ в логистике.

Управление персоналом

Предположительно, вашей цепочке поставок потребуется меньше административной поддержки, если с ней справится эффективный ИИ. Тем не менее, есть и другие последствия использования ИИ в управлении персоналом. В настоящее время искусственный интеллект используется для эффективного найма сотрудников, обучения их на рабочем месте, отслеживания их повседневной работы, оценки ее и разделения их сильных и слабых сторон, чтобы гарантировать, что каждому человеку будет предоставлена ​​работа, которая ему больше всего подходит.

ИИ может помочь компании более эффективно планировать процессы найма и обучения. Это будет полезно, если вы начинающая компания, которая ищет сотрудников. Даже устоявшиеся предприятия могут использовать его для эффективного найма подходящих сотрудников. Это обеспечивает эффективную повседневную работу на этажах организации. Кроме того, это приводит к более подходящим рабочим заданиям, что делает сотрудников счастливее. Таким образом, это становится беспроигрышной ситуацией для обоих.

ПРЕИМУЩЕСТВА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИИ В ЛОГИСТИКЕ

ИИ стал свидетелем быстрого роста и стал неотъемлемой и незаменимой частью компаний. Они помогают расширить возможности управления и организовать работу на предприятии или в стартапе. Вот некоторые из его преимуществ в сфере логистики:

Повышение качества данных

Качество данных, которые помогает установить ИИ, всегда будет главным преимуществом его использования в логистике. Возможности искусственного интеллекта, такие как обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML) в логистике, помогают точно собирать и систематизировать огромное количество информации, ежедневно поступающей в логистические организации. НЛП может понимать часто используемые слова, фразы и даже жаргон, а машинное обучение может связывать эти важные идеи для создания контекста и обучения по мере изменения этих слов.

ИИ стал точнее, чем когда-либо, благодаря более быстрым и качественным глобальным соединениям. Когда он используется в логистике, он позволяет максимально эффективно использовать данные при доставке. ИИ максимизирует ресурсы и снижает затраты, предотвращая опасности и разрабатывая более эффективные решения.

Повышенная безопасность

Интеллектуальное планирование и эффективное управление складом стало возможным благодаря автоматизированным технологиям на основе искусственного интеллекта, которые могут повысить безопасность работников и материалов. ИИ также может проверять данные о безопасности на рабочем месте и предупреждать производителей о потенциальных опасностях. Он может обновлять операции, записывать параметры хранения и выполнять необходимые циклы обратной связи и профилактическое обслуживание. Это позволяет производителям реагировать быстро и решительно, чтобы поддерживать безопасность и соответствие требованиям складов.

Вневременная доставка

Системы искусственного интеллекта могут помочь уменьшить зависимость от ручного труда, что приведет к более быстрому, безопасному и интеллектуальному процессу в целом. Это облегчает выполнение обещания об оперативной доставке потребителю. Традиционные складские процессы ускоряются с помощью автоматизированных технологий с минимальными усилиями для соблюдения сроков доставки.

Снижение эксплуатационных расходов

Цепочка поставок может значительно выиграть от систем ИИ, чтобы сократить операционные расходы. Автоматизированные интеллектуальные процессы могут работать без ошибок в течение длительного времени, уменьшая количество ошибок и инцидентов на рабочем месте от обслуживания клиентов до склада. Благодаря повышенной скорости и точности складские роботы более продуктивны.

Лучшее прогнозирование транспорта

Прогнозирование транспорта — одна из технологий, которую руководители сейчас считают наиболее интересной. Он включает использование ИИ и алгоритмов машинного обучения для прогнозирования ценовых колебаний на текущем рынке логистики и того, какая пропускная способность будет доступна в будущем для перевозчиков, видов транспорта и маршрутов. Таким образом, это в основном помогает удовлетворить ваши собственные будущие потребности в грузоподъемности. Проще говоря, вы можете активно бронировать жилье по справедливой цене, собирая огромное количество рыночных данных из каждой доступной точки взаимодействия в цепочке создания стоимости (задача, которую становится все легче и легче выполнять, чем больше вы сосредоточены на интеграции цепочки поставок). Временные рамки для поиска наилучших вариантов транспортировки в обычных рабочих процессах планирования транспортировки составляют всего несколько дней после размещения заказа.

Как ИИ может использоваться вашим бизнесом для логистики?

Индустрия искусственного интеллекта и логистики тесно связаны между собой. В планировании и внедрении ИИ в логистике задействовано множество способов и шагов. Давайте посмотрим, как можно использовать ИИ для вашего логистического бизнеса.

Найдите основные проблемы

Первое, что вам нужно сделать, прежде чем интегрировать ИИ в свою логистику, — это выявить пробелы в цепочке поставок. Они могут включать управление цепочкой поставок, эффективность склада или техническое обслуживание оборудования. Как только вы узнаете, какой отдел нуждается в помощи, вы можете использовать ИИ, чтобы сделать его более эффективным и беспроблемным. Вы можете сосредоточить свои усилия и ресурсы, распознав наиболее значительное влияние ИИ.

Сравните и выберите

Прежде чем сделать выбор, важно сравнить все доступные варианты, чтобы найти тот, который соответствует вашим требованиям. Было бы лучше выбрать решение ИИ для ваших производственных нужд, соответствующее вашим потребностям и амбициям. Например, вам следует учитывать такие функции, как технические возможности, интеграция с существующими системами, а также поддержка и обучение поставщиков. Еще одним важным аспектом является разумный выбор партнера по развитию. Ищите партнера, который может понять ваши проблемы и внедрить инновационные решения ИИ в соответствии с вашими потребностями, как это делает Appinventiv.

План внедрения ИИ

Имея четкие цели и подходящего партнера, вы должны спланировать его внедрение в свои цепочки поставок. Этот план должен включать график внедрения технологии, инвестиционный бюджет, а также стратегию обучения и адаптации. Подумайте, как вы будете количественно оценивать успех внедрения ИИ и какие показатели будете использовать для отслеживания прогресса. Четкое видение сделает ваш путь реализации более простым и эффективным.

Начни с малого, развивайся

Как бы заманчиво ни было использовать ИИ во всех ваших логистических операциях, есть вероятность, что он не будет работать так, как планировалось. Как правило, выгоднее постепенно продвигаться вперед с пилотным проектом или мелкомасштабной реализацией. Прежде чем внедрять технологию в масштабах компании, протестируйте ее. Как только результаты теста будут положительными, вы можете постепенно внедрять его в больших масштабах.

Обучение и поддержка персонала

ИИ может автоматизировать многие логистические операции после внедрения, но ваш персонал должен быть готов к работе с ним. Сначала будет несколько проблем, но такие проблемы можно опустить при соответствующем руководстве команды. Для предприятий и стартапов важно предлагать системы ИИ и общее обучение ИИ для всех своих сотрудников, чтобы преодолеть такие пробелы.

Как Appinventiv может помочь с искусственным интеллектом в улучшении управления логистикой?

Независимо от того, являетесь ли вы стартапом или хорошо зарекомендовавшей себя компанией в области управления логистикой, все необходимое, чтобы интегрировать и внедрить правильный инструмент искусственного интеллекта, чтобы вывести вашу организацию на новый уровень, может быть достигнуто благодаря партнерству с

• Компания, на которую можно положиться
• Компания с нужными технологическими ресурсами
• Компания с опытом в том, что они делают

Мы в Appinventiv работали с несколькими компаниями, предоставляя им разнообразные цифровые решения для всех их проблем, и мы с радостью можем сделать то же самое для вас. Мы любим внимательно выслушивать каждую проблему и решать ее с помощью инновационных технологий в сочетании с опытом нашей команды.

Например, мы создали цифровое решение с искусственным интеллектом и аналитикой для одного из наших клиентов, мирового производителя строительного и горнодобывающего оборудования. Наше решение помогло им улучшить прозрачность цепочки поставок на 60 % и повысить эффективность работы на 30 %.

Как ведущая компания по разработке программного обеспечения для логистики, мы преуспеваем в том, что делаем. Попробуйте наши услуги по разработке ИИ и оптимизируйте цепочки поставок вашей организации.

Часто задаваемые вопросы

Вопрос. Как можно использовать ИИ для оптимизации управления цепочками поставок в логистике?

A. Давая рекомендации по наилучшему курсу действий на основе когнитивных прогнозов, программное обеспечение для оптимизации цепочки поставок на основе ИИ помогает принимать важные решения. Это может повысить эффективность всей цепочки поставок. Кроме того, он помогает производителям с потенциальными временными, стоимостными и доходными последствиями в различных сценариях.

В. Каковы наиболее перспективные варианты использования ИИ в логистике?

О. Роль ИИ в логистике расширяется за счет мониторинга контрактов с перевозчиками, согласования тарифов на доставку и закупки и дальнейшего точного определения того, какие именно процессы в цепочке поставок можно улучшить для увеличения прибыли. Глобальные цепочки поставок будут работать лучше, поскольку все больше компаний используют подход, основанный на искусственном интеллекте и машинном обучении, к логистике и управлению цепочками поставок.

В. Каково влияние искусственного интеллекта на логистические операции?

A. Прогнозирование спроса стало проще благодаря прогнозирующим возможностям ИИ. Предприятия теряют деньги, когда запасы не соответствуют спросу. ИИ повысил эффективность планирования сети и спроса, позволяя мерчендайзерам быть более активными.