AI ปฏิวัติอุตสาหกรรมโลจิสติกส์อย่างไร: ประโยชน์หลักและกรณีการใช้งาน

โลกาภิวัตน์กำลังทำลายอุปสรรคและขอบเขตทั้งหมด ทำให้ธุรกิจเติบโตได้ อุตสาหกรรมที่ได้ประโยชน์และได้รับผลกระทบมากที่สุด คือ การจัดการโลจิสติกส์และโซ่อุปทาน เพื่อให้ดำเนินการได้อย่างราบรื่นทั่วประเทศ สิ่งสำคัญคือต้องก้าวให้ทันกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี มีส่วนร่วมอย่างมากต่อเศรษฐกิจและเพิ่มการค้าทวิภาคี อุตสาหกรรมลอจิสติกส์ต้องมีประสิทธิภาพเพียงพอในการขนส่งสินค้า ดังนั้นพวกเขาจึงถูกส่งข้ามไปอย่างราบรื่นและรวดเร็ว

บทบาทของ AI มีความโดดเด่นอย่างมากจนเกือบจะขาดไม่ได้ในอุตสาหกรรมบางประเภท จากข้อมูลของ Gartner บริษัทในห่วงโซ่อุปทานคาดว่าจะเห็นการเพิ่มขึ้นของเครื่องจักรอัตโนมัติในกิจกรรมห่วงโซ่อุปทานของตนเพิ่มขึ้นสองเท่าในอีกห้าปีข้างหน้า ด้วยหลักการเดียวกันของ AI และการวิเคราะห์ IoT ในซัพพลายเชนก็กำลังเฟื่องฟูในฐานะอุตสาหกรรมเช่นกัน

อุตสาหกรรมโลจิสติกส์เกี่ยวข้องกับกระบวนการทั้งหมดของการจัดการห่วงโซ่อุปทาน ตั้งแต่การจัดหาวัตถุดิบไปจนถึงการขนส่งและจัดจำหน่าย ด้วยการผสานรวมของ AI เข้ากับระบบลอจิสติกส์ ต้นทุนการดำเนินงานสามารถลดลงอย่างเห็นได้ชัดด้วยประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นและการดำเนินงานที่ราบรื่น คงไม่ใช่เรื่องเกินจริงหากจะกล่าวว่าประสบการณ์ของผู้ใช้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่อินเทอร์เน็ต แต่มีความสำคัญเท่าเทียมกันในการจัดการโลจิสติกส์และซัพพลายเชน สิ่งนี้สามารถทำได้ด้วยการแปลงทางดิจิทัลเท่านั้น การทำกระบวนการให้เป็นอัตโนมัติช่วยลดความเป็นไปได้ของข้อผิดพลาดและความล่าช้า และช่วยในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อปรับปรุงกระบวนการ

AI ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมลอจิสติกส์อย่างไร

ด้วยความต้องการของผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงไป การแปลงกระบวนการให้เป็นดิจิทัลจึงกลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการดำเนินการด้านโลจิสติกส์ที่ราบรื่น ปัญญาประดิษฐ์ของเครื่องจักรหรือปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถเติมเต็มช่องว่างและเร่งการจัดการห่วงโซ่อุปทานโดยปราศจากข้อผิดพลาดตั้งแต่การจัดหาวัตถุดิบจนถึงการส่งมอบผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย ให้เรามาดูวิธีการบางอย่างที่ช่วยเหลืออุตสาหกรรมลอจิสติกส์อยู่แล้ว

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การคาดการณ์ความต้องการตามข้อมูลในอดีตสามารถช่วยรักษาสินค้าคงคลังและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ซึ่งสามารถเปลี่ยนอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ได้ AI สามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลนี้ได้หลายระดับและหลายช่วงเวลา นอกจากนี้ การประมวลผลข้อมูลจำนวนมากผ่านแมชชีนเลิร์นนิงและเทคนิคอื่นๆ ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อผิดพลาดจะน้อยกว่า 1% และสามารถใช้แรงงานคนได้ดีขึ้น การเพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชนด้วย AI และการวิเคราะห์ยังสามารถช่วยในการป้องกันความเสี่ยงและคาดการณ์เพื่อผลกำไรที่ดีขึ้น

ด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่มีอยู่ ทำให้สามารถวางแผนการจัดส่งอย่างมีกลยุทธ์ผ่านเส้นทางที่ปรับให้เหมาะสม ซึ่งจะทำให้กระบวนการทั้งหมดง่ายขึ้นและง่ายขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถพิจารณาและปรับรูปแบบการขนส่งต่างๆ ให้เหมาะสมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นโดยการตัดสินใจอย่างรอบรู้

วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์

คอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ใช้ AI เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ช่วยให้ AI สามารถจัดเรียงและแยกบรรจุภัณฑ์สำหรับความเสียหาย ข้อบกพร่อง หมวดหมู่ และอื่นๆ การรวมกล้องเข้ากับคอมพิวเตอร์และการประมวลผลในขณะที่มนุษย์และสมองประสานงานกันเพื่อการประมวลผลเป็นพื้นฐานของเทคนิคนี้ นอกจากนี้ยังสามารถแยกและติดฉลากสินค้าคงเหลือตามขนาด น้ำหนัก และพารามิเตอร์อื่นๆ นอกจากนี้ยังช่วยในการขนถ่ายบรรจุภัณฑ์อย่างรวดเร็วด้วยความช่วยเหลือของหุ่นยนต์ในคลังสินค้า ไม่ต้องพูดถึง เมื่อทำเสร็จด้วยความช่วยเหลือของระบบอัตโนมัติ AI งานทั้งหมดนี้ช่วยประหยัดเวลาและแรงงานมนุษย์ที่มีต้นทุนสูง

ยานพาหนะอัตโนมัติ

ด้วยระบบ AI ในอุตสาหกรรมการบรรทุก การส่งมอบสามารถทำได้โดยใช้เวลาน้อยที่สุด เนื่องจากระบบสามารถช่วยระบุเส้นทางที่ดีที่สุดและเร็วที่สุดไปยังจุดหมายปลายทาง ความเป็นไปได้ของความเสียหายของแพ็คเกจก็ลดลงเช่นกัน เนื่องจากระบบสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและประมวลผลการดำเนินการอย่างชาญฉลาด ซึ่งจะเป็นการเพิ่มประสบการณ์และความสามารถในการทำกำไร คุณลักษณะด้านความปลอดภัยยังอยู่ในระหว่างการออกแบบและทดสอบ

ข้อมูลใหญ่

ข้อมูลคือทองในทุกอุตสาหกรรม มันหมายถึงเรื่องลอจิสติกส์ด้วย ต้องบอกว่าข้อมูลจำนวนมากสามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีความหมายด้วย AI ในด้านโลจิสติกส์เท่านั้น การวิเคราะห์อย่างถี่ถ้วนสามารถช่วยให้คุณนำหน้าคู่แข่งด้วยการเตรียมพร้อมกับความเสี่ยงที่คาดการณ์ไว้ เช่น การพยากรณ์อากาศที่เลวร้าย ทั้งหมดนี้สามารถทำได้และประมวลผลด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เท่านั้น

AI จะถูกนำมาใช้เพื่อควบคุมการจัดการห่วงโซ่อุปทานในโลจิสติกส์ได้อย่างไร?

AI มีศักยภาพในการควบคุมและปฏิวัติห่วงโซ่อุปทานของผลิตภัณฑ์ได้อย่างเต็มที่ การทำเช่นนี้จะช่วยเร่งการทำงานในบริษัทและทำให้แน่ใจว่าผลิตภัณฑ์ที่ต้องการได้รับการผลิตและจัดจำหน่ายอย่างมีประสิทธิภาพ

การคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์และการวางแผนด้านโลจิสติกส์สามารถปรับปรุงบริการ ลดต้นทุนการขนส่ง และประหยัดเงินได้ AI คาดการณ์ตลาด แก้ไขคำสั่งซื้อ และเปลี่ยนเส้นทางผลิตภัณฑ์ในคลังสินค้า ค่าประมาณเหล่านี้ช่วยให้องค์กรของคุณปรับเปลี่ยนคำสั่งซื้อและส่งสินค้าที่ต้องการไปยังคลังสินค้าในพื้นที่ AI สามารถเชื่อมต่อคลังสินค้าเพื่อค้นหาโซลูชันการถ่ายโอนสินค้าคงคลังที่เหมาะสมที่สุด ให้เราดูกรณีการใช้งาน AI ในด้านลอจิสติกส์และดูว่าสามารถใช้ที่ใดได้บ้าง

คลังสินค้าอัตโนมัติ

ร้านค้าอีคอมเมิร์ซระดับโลก เช่น Amazon ที่ต้องการโซลูชันโลจิสติกส์ที่รวดเร็วและซับซ้อน กำลังใช้เงินของตัวเองเพื่อสนับสนุนความก้าวหน้าด้าน AI และหุ่นยนต์ เพื่อสร้างคลังสินค้าอัตโนมัติให้เป็นไปได้ เป็นเวลากว่าทศวรรษแล้วที่ Amazon ได้ลงทุนอย่างมากในระบบคลังสินค้าอัตโนมัติ การซื้อธุรกิจ การสรรหาผู้เชี่ยวชาญชั้นนำ และการสนับสนุนการแข่งขันเพื่อค้นพบโซลูชันที่ล้ำสมัย ขึ้นอยู่กับประเภทและขนาดธุรกิจของคุณ คุณสามารถปรับใช้กลยุทธ์ที่คล้ายกันเพื่อรวม AI ในอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ เช่น คลังสินค้าของบริษัทของคุณ และใช้มันเพื่อจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการจัดส่ง

การใช้ AI ในการขนส่งและลอจิสติกส์ได้รับความนิยมอย่างมาก เส้นทางการขนส่งที่มีประสิทธิภาพที่สุดสามารถตรวจสอบและคาดการณ์ได้โดยใช้ AI เส้นทางการขนส่งที่เร็วที่สุดและคุ้มค่าที่สุดขององค์กรสามารถคาดการณ์ได้ด้วยเครื่องจักรโดยใช้ทฤษฎีกราฟ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่ให้บริการลูกค้าหลายราย เนื่องจากเส้นทางการขนส่งคาดว่าจะมีต้นทุนต่ำที่สุดในขณะที่เข้าถึงลูกค้าได้สูงสุด

ตัวแปรหลายตัวส่งผลต่อเวลาในการจัดส่งของบริษัท บริษัทต่างๆ อาจทำให้แน่ใจว่าผู้บริหารการจัดส่งของพวกเขาใช้เวลาน้อยลงในการรอบนถนนและมีเวลามากขึ้นในการจัดส่งให้กับลูกค้ามากยิ่งขึ้น โดยหลีกเลี่ยงการจราจรในชั่วโมงเร่งด่วนและกำหนดเวลาในการจัดส่งในช่วงเวลาที่มีการจราจรเบาบางที่สุด ยิ่งไปกว่านั้น AI ยังสามารถคาดการณ์รูปแบบการจราจรและช่วงเวลาที่วุ่นวายได้ เป็นผลให้ประสิทธิภาพและรายได้ขององค์กรของคุณจะเพิ่มขึ้น

การจัดการสินค้าคงคลัง

บริษัทอาจทุ่มเทให้กับการขายสินค้ามากกว่าการจัดการการจัดเก็บด้วยระบบการจัดการสินค้าคงคลังที่มีความสามารถ นั่นคือพลังของ AI ที่ดีและผลกระทบต่อโลจิสติกส์ นอกเหนือจากการรับประกันการบำรุงรักษาอุปทานแล้ว AI ในการจัดการสินค้าคงคลังยังต้องสามารถคาดการณ์อุปสงค์ได้อีกด้วย ปัจจุบัน อัลกอริทึมสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อวิเคราะห์ความชอบของลูกค้าและกำหนดว่าผลิตภัณฑ์ใดจะเป็นที่ต้องการในไม่ช้า และผลิตภัณฑ์ใดอาจไม่สามารถสร้างกระแสได้เพียงพอ คำว่า “การคาดการณ์ความต้องการ” ถูกใช้บ่อยโดยบริษัทและแพลตฟอร์มอินเทอร์เน็ตทั่วโลก ส่งผลให้ธุรกิจสามารถเตรียมพร้อมล่วงหน้าและเก็บสต็อกได้อย่างเหมาะสม แทนที่จะขึ้นอยู่กับความต้องการแบบเรียลไทม์ คุณลักษณะที่ปฏิวัติวงการมากที่สุดของ AI ในด้านลอจิสติกส์คือคุณลักษณะนี้

การจัดการแรงงาน

สมมุติว่าซัพพลายเชนของคุณต้องการความช่วยเหลือด้านการดูแลระบบน้อยลง หาก AI ที่มีประสิทธิภาพจัดการได้ ยังมีความหมายอื่นๆ ของ AI ในการจัดการแรงงานอีกด้วย ปัจจุบันมีการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อสรรหาพนักงานอย่างมีประสิทธิภาพ ฝึกอบรมพวกเขาเกี่ยวกับงาน ตรวจสอบการปฏิบัติงานประจำวัน ให้คะแนน และแยกจุดแข็งและข้อบกพร่องเพื่อรับประกันว่าแต่ละคนจะได้รับงานที่เหมาะสมที่สุด

AI สามารถช่วยบริษัทในการวางแผนการจ้างงานและกระบวนการฝึกอบรมได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น จะเป็นประโยชน์หากคุณเป็นบริษัทสตาร์ทอัพที่ต้องการจ้างพนักงาน แม้แต่ธุรกิจที่จัดตั้งขึ้นก็สามารถใช้มันเพื่อจ้างพนักงานที่เหมาะสมได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยให้การดำเนินงานในแต่ละวันมีประสิทธิภาพในระดับชั้นขององค์กร นอกจากนี้ยังส่งผลให้มีการมอบหมายงานที่เหมาะสมยิ่งขึ้นซึ่งทำให้พนักงานมีความสุขมากขึ้น ดังนั้นจึงกลายเป็นสถานการณ์ที่ win-win สำหรับทั้งคู่

ข้อดีของการใช้ AI ในระบบโลจิสติกส์

AI ได้เห็นการเติบโตอย่างรวดเร็วและทำให้ตัวเองเป็นส่วนสำคัญและขาดไม่ได้สำหรับบริษัทต่างๆ ช่วยเพิ่มความสามารถในการจัดการและจัดระเบียบงานในองค์กรหรือสตาร์ทอัพ นี่คือข้อดีบางประการในอุตสาหกรรมโลจิสติกส์:

เพิ่มคุณภาพข้อมูล

คุณภาพของข้อมูลที่ AI ช่วยตรวจสอบจะเป็นข้อได้เปรียบหลักในการใช้งานด้านลอจิสติกส์เสมอ ความสามารถของ AI เช่น Natural Language Processing (NLP) และ Machine Learning (ML) ในด้านโลจิสติกส์ช่วยในการรวบรวมและจัดระเบียบข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เข้าสู่องค์กรด้านโลจิสติกส์ในแต่ละวันได้อย่างแม่นยำ NLP สามารถเข้าใจคำ วลี และแม้แต่ศัพท์แสงที่ใช้กันทั่วไป และ ML สามารถเชื่อมโยงแนวคิดที่จำเป็นเหล่านี้เพื่อสร้างบริบทและเรียนรู้เมื่อคำเหล่านี้เปลี่ยนไป

ตอนนี้ AI มีความแม่นยำมากกว่าที่เคย ด้วยการเชื่อมต่อทั่วโลกที่รวดเร็วและดียิ่งขึ้น เมื่อนำไปใช้ในการขนส่ง จะช่วยให้สามารถใช้ข้อมูลได้ดีที่สุดในการขนส่ง AI เพิ่มทรัพยากรสูงสุดและลดต้นทุนโดยการป้องกันอันตรายและพัฒนาโซลูชันที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

เพิ่มความปลอดภัย

การวางแผนอัจฉริยะและการจัดการคลังสินค้าที่มีประสิทธิภาพเกิดขึ้นได้ด้วยเทคโนโลยีอัตโนมัติที่ใช้ AI ซึ่งสามารถปรับปรุงความปลอดภัยของคนงานและวัสดุ AI อาจตรวจสอบข้อมูลเกี่ยวกับความปลอดภัยในที่ทำงานและแจ้งเตือนผู้ผลิตถึงอันตรายที่อาจเกิดขึ้น สามารถอัปเดตการดำเนินการ บันทึกพารามิเตอร์สต็อกสินค้า และดำเนินการลูปป้อนกลับที่จำเป็นและการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน สิ่งนี้ทำให้ผู้ผลิตสามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็วและรุนแรงเพื่อรักษาความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดของคลังสินค้า

การส่งมอบที่ไร้กาลเวลา

ระบบ AI สามารถช่วยลดการพึ่งพาแรงงานคน ส่งผลให้กระบวนการโดยรวมเร็วขึ้น ปลอดภัยขึ้น และชาญฉลาดมากขึ้น สิ่งนี้ทำให้ง่ายต่อการปฏิบัติตามสัญญาในการจัดส่งที่รวดเร็วถึงมือผู้บริโภค กระบวนการคลังสินค้าแบบดั้งเดิมถูกเร่งด้วยเทคโนโลยีอัตโนมัติโดยใช้ความพยายามน้อยที่สุดเพื่อให้ทันกำหนดส่ง

ลดต้นทุนการดำเนินงาน

ห่วงโซ่อุปทานสามารถได้รับประโยชน์อย่างมากจากระบบ AI เพื่อลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน กระบวนการอัจฉริยะแบบอัตโนมัติสามารถทำงานได้โดยไม่มีข้อผิดพลาดเป็นระยะเวลานาน ลดจำนวนข้อผิดพลาดและเหตุการณ์ในที่ทำงานตั้งแต่การบริการลูกค้าไปจนถึงคลังสินค้า ด้วยความเร็วและความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น หุ่นยนต์คลังสินค้าจึงมีประสิทธิผลมากขึ้น

การคาดการณ์การขนส่งที่ดีขึ้น

การพยากรณ์การขนส่งเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ CEO เห็นว่าน่าตื่นเต้นที่สุดในขณะนี้ มันเกี่ยวข้องกับการใช้ AI และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของราคาในตลาดโลจิสติกส์ในปัจจุบัน และความจุที่เพียงพอในอนาคตสำหรับผู้ให้บริการ โหมด และเลน ดังนั้นจึงช่วยในการจัดการกับความต้องการด้านความสามารถในการจัดส่งในอนาคตของคุณ พูดง่ายๆ ก็คือ คุณอาจเริ่มดำเนินการเชิงรุกเกี่ยวกับการจองที่พักในราคายุติธรรมโดยการรวบรวมแคชข้อมูลการตลาดจำนวนมหาศาลจากทุกจุดติดต่อที่มีในห่วงโซ่คุณค่า (งานที่จะง่ายขึ้นและง่ายขึ้นในการดำเนินการเมื่อคุณมุ่งเน้นที่การรวมห่วงโซ่อุปทานมากขึ้น) กรอบเวลาสำหรับการค้นหาตัวเลือกการขนส่งที่ดีที่สุดในเวิร์กโฟลว์การวางแผนการขนส่งทั่วไปคือเพียงไม่กี่วันหลังจากทำการสั่งซื้อ

ธุรกิจของคุณจะใช้ AI เพื่อการขนส่งได้อย่างไร

อุตสาหกรรม AI และลอจิสติกส์ได้กลายเป็นสายใยที่แน่นแฟ้น มีหลายวิธีและขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในการวางแผนและนำ AI ไปใช้ในด้านลอจิสติกส์ มาดูกันว่า AI สามารถนำมาใช้กับธุรกิจลอจิสติกส์ของคุณได้อย่างไร

ค้นหาประเด็นสำคัญ

สิ่งแรกที่คุณต้องทำก่อนที่จะรวม AI เข้ากับระบบโลจิสติกส์ของคุณคือการระบุช่องว่างของห่วงโซ่อุปทาน อาจเกี่ยวข้องกับการจัดการห่วงโซ่อุปทาน ประสิทธิภาพของคลังสินค้า หรือการบำรุงรักษาอุปกรณ์ เมื่อคุณทราบว่าแผนกใดต้องการความช่วยเหลือ คุณสามารถใช้ AI เพื่อให้มีประสิทธิภาพดีขึ้นและทำงานได้อย่างไม่ยุ่งยาก คุณอาจมุ่งเน้นความพยายามและทรัพยากรของคุณโดยตระหนักถึงผลกระทบที่สำคัญที่สุดของ AI

เปรียบเทียบและเลือก

ก่อนตัดสินใจเลือก สิ่งสำคัญคือต้องเปรียบเทียบตัวเลือกที่มีทั้งหมดเพื่อค้นหาตัวเลือกที่เหมาะกับความต้องการของคุณ เป็นการดีที่สุดที่จะเลือกโซลูชัน AI สำหรับความต้องการด้านการผลิตของคุณเพื่อตอบสนองความต้องการและความทะเยอทะยานของคุณ ตัวอย่างเช่น คุณควรพิจารณาคุณลักษณะต่างๆ เช่น ความสามารถด้านเทคนิค การผสานรวมกับระบบที่มีอยู่ และการสนับสนุนและการฝึกอบรมของผู้ขาย สิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งคือการเลือกหุ้นส่วนการพัฒนาอย่างชาญฉลาด มองหาพันธมิตรที่สามารถเข้าใจความเจ็บปวดของคุณและคิดค้นโซลูชัน AI ตามความต้องการของคุณ เช่นเดียวกับที่ Appinventiv ทำ

วางแผนการใช้งาน AI

ด้วยความทะเยอทะยานที่ชัดเจนและพันธมิตรที่เหมาะสม คุณควรวางแผนการใช้งานในห่วงโซ่อุปทานของคุณ แผนนี้ควรรวมถึงกำหนดการใช้เทคโนโลยี งบประมาณการลงทุน และกลยุทธ์การฝึกอบรมและการเริ่มต้นใช้งาน พิจารณาว่าคุณจะประเมินความสำเร็จของการนำ AI ไปใช้อย่างไร และเมตริกใดที่คุณจะใช้ในการติดตามความคืบหน้า วิสัยทัศน์ที่ชัดเจนจะทำให้เส้นทางการใช้งานของคุณตรงไปตรงมาและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เริ่มต้นเล็ก ๆ เติบโต

แม้ว่าการนำ AI มาใช้ในการดำเนินการด้านลอจิสติกส์ทั้งหมดของคุณอาจดึงดูดพอๆ กัน แต่มีโอกาสบางอย่างที่ AI อาจไม่ทำงานตามที่วางแผนไว้ โดยทั่วไปจะเป็นประโยชน์มากกว่าหากดำเนินการอย่างช้าๆ กับโครงการนำร่องหรือการดำเนินการขนาดเล็ก ก่อนเปิดตัวเทคโนโลยีทั่วทั้งบริษัท ให้ทดสอบก่อน เมื่อผลการทดสอบเป็นบวก คุณอาจนำไปใช้ในระดับที่ใหญ่ขึ้นทีละน้อย

พนักงานฝึกอบรมและสนับสนุน

AI สามารถทำให้กิจกรรมลอจิสติกส์หลายอย่างเป็นไปโดยอัตโนมัติหลังจากใช้งานจริง แต่พนักงานของคุณต้องพร้อมที่จะทำงานด้วย ในตอนแรกจะมีความท้าทายหลายอย่าง แต่ปัญหาดังกล่าวสามารถละเว้นได้ด้วยคำแนะนำที่เหมาะสมกับทีม จำเป็นอย่างยิ่งสำหรับองค์กรและสตาร์ทอัพในการนำเสนอระบบ AI และการฝึกอบรม AI ทั่วไปสำหรับพนักงานทุกคนเพื่อลดช่องว่างดังกล่าว

Appinventiv จะให้ความช่วยเหลือด้าน AI เพื่อเสริมสร้างการจัดการโลจิสติกส์ของคุณได้อย่างไร

ไม่ว่าคุณจะเป็นบริษัทสตาร์ทอัพหรือบริษัทที่มีความมั่นคงในด้านการจัดการลอจิสติกส์ สิ่งจำเป็นที่คุณต้องใช้ในการผสานรวมและใช้เครื่องมือ AI ที่เหมาะสมเพื่อนำองค์กรของคุณไปสู่อีกระดับสามารถทำได้โดยการร่วมมือกับ

• บริษัทที่คุณวางใจได้
• บริษัทที่มีทรัพยากรด้านเทคโนโลยีที่เหมาะสม
• บริษัทที่มีประสบการณ์ในสิ่งที่พวกเขากำลังทำอยู่

พวกเราที่ Appinventiv ได้ทำงานร่วมกับหลายบริษัทที่จัดหาโซลูชันดิจิทัลที่หลากหลายสำหรับปัญหาทั้งหมดของพวกเขา และเรายินดีที่จะทำเช่นเดียวกันให้กับคุณ เราชอบที่จะรับฟังปัญหาแต่ละข้ออย่างตั้งใจและควบคุมมันด้วยความช่วยเหลือจากเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมร่วมกับความเชี่ยวชาญของทีมเรา

ตัวอย่างเช่น เราได้สร้างโซลูชันดิจิทัลด้วย AI และการวิเคราะห์สำหรับลูกค้ารายหนึ่งของเรา ซึ่งเป็นผู้ผลิตอุปกรณ์การก่อสร้างและการทำเหมืองระดับโลก โซลูชันของเราช่วยให้พวกเขาปรับปรุงการมองเห็นห่วงโซ่อุปทานได้ 60% ในขณะที่เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน 30%

ในฐานะบริษัทพัฒนาซอฟต์แวร์ด้านลอจิสติกส์ชั้นนำ เราเป็นเลิศในสิ่งที่เราทำ ลองใช้บริการพัฒนา AI ของเราและปรับปรุงห่วงโซ่อุปทานขององค์กรของคุณ

คำถามที่พบบ่อย

ถาม AI จะใช้ประโยชน์จากการจัดการห่วงโซ่อุปทานในระบบโลจิสติกส์ได้อย่างไร

A. ซอฟต์แวร์การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะขยายการตัดสินใจที่สำคัญโดยการให้คำแนะนำสำหรับแนวทางการดำเนินการที่ดีที่สุดตามการคาดการณ์ทางปัญญา สิ่งนี้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานทั้งหมดได้ นอกจากนี้ยังช่วยผู้ผลิตในเรื่องเวลา ต้นทุน และรายได้ที่เป็นไปได้ในสถานการณ์ต่างๆ

ถาม กรณีการใช้ AI ที่มีแนวโน้มดีที่สุดในด้านโลจิสติกส์คืออะไร

A. บทบาทของ AI ในด้านลอจิสติกส์ขยายจากการตรวจสอบสัญญาของผู้ให้บริการขนส่ง การเจรจาต่อรองอัตราค่าขนส่งและการจัดซื้อ และการระบุอย่างแม่นยำว่ากระบวนการใดในห่วงโซ่อุปทานที่สามารถปรับปรุงเพื่อเพิ่มผลกำไรได้ ห่วงโซ่อุปทานทั่วโลกจะทำงานได้ดีขึ้น เนื่องจากบริษัทต่างๆ หันมาใช้แนวทางที่ใช้ AI/การเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อการจัดการโลจิสติกส์และห่วงโซ่อุปทานมากขึ้น

ถาม อะไรคือผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์ต่อการดำเนินงานด้านโลจิสติกส์?

A. การคาดการณ์อุปสงค์กลายเป็นเรื่องง่ายขึ้น ต้องขอบคุณความสามารถในการคาดการณ์ของ AI ธุรกิจสูญเสียเงินเมื่อสินค้าคงคลังไม่สอดคล้องกับความต้องการ AI ได้เพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายและการวางแผนอุปสงค์ ทำให้ผู้ค้าสามารถทำงานเชิงรุกได้มากขึ้น