Основные способы применения ИИ в логистике
Искусственный интеллект революционизирует логистику, повышая эффективность, улучшая прогнозирование и снижая затраты. Переход к цифровой трансформации сегодня обеспечивает конкурентное преимущество и стабильность в будущем.
Представьте себе отрасль, где инновации, запускаемые искусственным интеллектом, трансформируют традиционные процессы, принося исключительную продуктивность, экономию затрат и конкурентные преимущества. Добро пожаловать в мир логистики, где искусственный интеллект революционизирует каждый аспект цепочки поставок.
По данным исследования Forbes Insight, 65% лидеров отрасли признают, что мы вошли в эру глубоких трансформаций в логистике, транспорте и управлении цепочками поставок. К 2035 году ожидается, что ИИ увеличит продуктивность более чем на 40%, а его применение растет среди организаций всех размеров, говорит отчет Accenture. Более того, исследование Garner 2022 года предвидит, что к 2024 году 50% организаций в сфере цепочек поставок инвестируют в приложения ИИ с продвинутыми аналитическими возможностями.
В этой статье мы рассмотрим, как ИИ революционизирует логистические операции и как бизнесы могут использовать эту технологию, чтобы получить конкурентное преимущество.
По данным исследования Forbes Insight, 65% лидеров отрасли признают, что мы вошли в эру глубоких трансформаций в логистике, транспорте и управлении цепочками поставок. К 2035 году ожидается, что ИИ увеличит продуктивность более чем на 40%, а его применение растет среди организаций всех размеров, говорит отчет Accenture. Более того, исследование Garner 2022 года предвидит, что к 2024 году 50% организаций в сфере цепочек поставок инвестируют в приложения ИИ с продвинутыми аналитическими возможностями.
В этой статье мы рассмотрим, как ИИ революционизирует логистические операции и как бизнесы могут использовать эту технологию, чтобы получить конкурентное преимущество.
Обзор основных моментов
Хотя термин "искусственный интеллект" существует с 1950-х годов как термин и область исследований, текущий всплеск интереса к нему в основном связан с доступностью мощного аппаратного обеспечения. Только недавно стали доступны передовые процессоры, высокоскоростные сети и обширные варианты хранения данных, позволяющие практическое применение многих теоретических концепций.
Логистика - один из секторов, который уже принял цифровизацию. Последнее появление дронов, автономных систем и искусственного интеллекта еще более революционизировало отрасль, позволяя создавать эффективные бизнес-процессы. ИИ и его алгоритмы особенно хорошо подходят для логистики, поскольку они могут вычислять и предсказывать причинно-следственные связи внутри этих сетей. В результате логистические компании могут ожидать значительных выгод от внедрения ИИ в свою деятельность. Давайте рассмотрим это подробнее.
Логистика - один из секторов, который уже принял цифровизацию. Последнее появление дронов, автономных систем и искусственного интеллекта еще более революционизировало отрасль, позволяя создавать эффективные бизнес-процессы. ИИ и его алгоритмы особенно хорошо подходят для логистики, поскольку они могут вычислять и предсказывать причинно-следственные связи внутри этих сетей. В результате логистические компании могут ожидать значительных выгод от внедрения ИИ в свою деятельность. Давайте рассмотрим это подробнее.
Почему важно использовать искусственный интеллект в логистике
В последнее время заметен большой интерес к передовым технологиям в управлении цепями поставок, и рынок решений, основанных на искусственном интеллекте, предполагается достигнет $16.7 миллиардов к 2027 году.
Инструменты на базе ИИ могут выявлять конкретные аспекты цепочки поставок, которые требуют улучшения, что ведет к повышению прибыли, более эффективному управлению контрактами с перевозчиками и даже согласованию тарифов на доставку и закупки. Они могут способствовать сокращению затрат на 20 процентов (исключая затраты на сырье), причем увеличение производительности труда отвечает за почти 70 процентов экономии. По данным McKinsey, компании, рано внедрившие ИИ в свою цепь поставок, сообщили о сокращении логистических расходов на 15 процентов.
Инструменты на базе ИИ могут выявлять конкретные аспекты цепочки поставок, которые требуют улучшения, что ведет к повышению прибыли, более эффективному управлению контрактами с перевозчиками и даже согласованию тарифов на доставку и закупки. Они могут способствовать сокращению затрат на 20 процентов (исключая затраты на сырье), причем увеличение производительности труда отвечает за почти 70 процентов экономии. По данным McKinsey, компании, рано внедрившие ИИ в свою цепь поставок, сообщили о сокращении логистических расходов на 15 процентов.
Повышенная эффективность и точность операций
Инструменты и системы на базе ИИ оптимизируют различные процессы в логистике, начиная от управления складом и заканчивая транспортировкой. Они автоматизируют рутинные задачи, минимизируют человеческие ошибки и обеспечивают точный анализ данных, что приводит к более эффективной и точной работе.
Улучшенная видимость цепочки поставок
Платформы на базе ИИ обеспечивают отслеживание грузов и событий в цепочке поставок в реальном времени. Предоставляя всесторонний обзор всей цепочки поставок, ИИ позволяет компаниям быстро выявлять узкие места, улучшать принятие решений и повышать общую эффективность цепочки поставок.
Умное управление ресурсами
Алгоритмы ИИ могут точно анализировать исторические и текущие данные для прогнозирования спроса, облегчая оптимальное управление запасами. Это помогает компаниям избегать нехватки товаров и избыточности запасов, в конечном итоге снижая затраты на хранение и улучшая удовлетворенность клиентов.
Улучшенное предсказание транспортировки
Системы на базе ИИ могут анализировать погодные условия, дорожное движение и исторические данные для прогнозирования времени транспортировки и возможных нарушений. Это позволяет логистическим компаниям принимать более обоснованные решения, улучшая планирование доставки и обеспечивая своевременные поставки.
Оптимизация маршрутов доставки
Для определения наиболее эффективных маршрутов доставки инструменты оптимизации маршрутов, работающие на ИИ, учитывают различные факторы, такие как состояние дорог, цены на топливо и графики доставки. Оптимизируя маршруты, логистические компании могут сократить время в пути, расходы на топливо и транспортные расходы, что выгодно сказывается на их финансовых показателях и способствует созданию более устойчивой среды.
Снижение операционных расходов и улучшение безопасности
Автоматизируя ручные задачи и улучшая принятие решений, ИИ помогает логистическим компаниям сокращать трудовые и операционные расходы. Более того, системы предиктивного обслуживания на базе ИИ могут выявлять потенциальные проблемы с оборудованием, обеспечивая своевременный ремонт и снижая риск аварий, тем самым повышая общую безопасность.
Внедрение ИИ в логистику предоставляет несколько преимуществ, включая повышение производительности, снижение расходов, увеличение безопасности и удовлетворенность клиентов. По мере развития технологии ИИ ее применение в логистической отрасли будет расширяться, стимулируя дальнейшие инновации и рост.
Инструменты и системы на базе ИИ оптимизируют различные процессы в логистике, начиная от управления складом и заканчивая транспортировкой. Они автоматизируют рутинные задачи, минимизируют человеческие ошибки и обеспечивают точный анализ данных, что приводит к более эффективной и точной работе.
Улучшенная видимость цепочки поставок
Платформы на базе ИИ обеспечивают отслеживание грузов и событий в цепочке поставок в реальном времени. Предоставляя всесторонний обзор всей цепочки поставок, ИИ позволяет компаниям быстро выявлять узкие места, улучшать принятие решений и повышать общую эффективность цепочки поставок.
Умное управление ресурсами
Алгоритмы ИИ могут точно анализировать исторические и текущие данные для прогнозирования спроса, облегчая оптимальное управление запасами. Это помогает компаниям избегать нехватки товаров и избыточности запасов, в конечном итоге снижая затраты на хранение и улучшая удовлетворенность клиентов.
Улучшенное предсказание транспортировки
Системы на базе ИИ могут анализировать погодные условия, дорожное движение и исторические данные для прогнозирования времени транспортировки и возможных нарушений. Это позволяет логистическим компаниям принимать более обоснованные решения, улучшая планирование доставки и обеспечивая своевременные поставки.
Оптимизация маршрутов доставки
Для определения наиболее эффективных маршрутов доставки инструменты оптимизации маршрутов, работающие на ИИ, учитывают различные факторы, такие как состояние дорог, цены на топливо и графики доставки. Оптимизируя маршруты, логистические компании могут сократить время в пути, расходы на топливо и транспортные расходы, что выгодно сказывается на их финансовых показателях и способствует созданию более устойчивой среды.
Снижение операционных расходов и улучшение безопасности
Автоматизируя ручные задачи и улучшая принятие решений, ИИ помогает логистическим компаниям сокращать трудовые и операционные расходы. Более того, системы предиктивного обслуживания на базе ИИ могут выявлять потенциальные проблемы с оборудованием, обеспечивая своевременный ремонт и снижая риск аварий, тем самым повышая общую безопасность.
Внедрение ИИ в логистику предоставляет несколько преимуществ, включая повышение производительности, снижение расходов, увеличение безопасности и удовлетворенность клиентов. По мере развития технологии ИИ ее применение в логистической отрасли будет расширяться, стимулируя дальнейшие инновации и рост.
Как применяется искусственный интеллект в логистике
PwC говорит, что применение искусственного интеллекта может революционизировать бизнес-процессы и добавить огромные $15.7 трлн к мировой экономике к 2030 году. ИИ может повысить гибкость и точность в оптимизации цепочек поставок, что приведет к значительному увеличению эффективности операций и цепочек поставок, а также снизит затраты за счет автоматизации рутинных задач.
Интеграция ИИ в логистике видна в различных аспектах цепочки поставок, где несколько ключевых приложений становятся более актуальными.
Автономные транспортные средства
Пример использования ИИ для цепочки поставок очевиден в грузоперевозчике. В США грузовые машины доминируют в движении грузов и управлении цепочкой поставок, согласно McKinsey. Однако это происходит с высокими расходами, так как ожидается, что растущие ставки за грузоперевозки увеличат глобальный уровень импорта на до 11% и цены на потребительские товары на примерно 1.5% в следующем году. Промышленность грузоперевозок также сталкивается с проблемой нехватки более 80,000 водителей грузовиков.
ИИ вступает в игру, чтобы решить эти проблемы. С полностью автономными транспортными средствами операционные расходы могут сократиться на около 45%, что сэкономит для американской грузовой промышленности между $85-125 млрд ежегодно. Более того, автономные автомобили могут повысить безопасность дорожного движения, так как человеческие ошибки являются причиной 94% тяжелых аварий.
Реальные примеры - UPS и FedEx
Реальный пример использования ИИ в логистике с автономными транспортными средствами - это сотрудничество между UPS и стартапом по автономным транспортным средствам, TuSimple. Цель этого партнерства - изучить потенциал автономного грузового транспорта для сокращения времени доставки, снижения расхода топлива и повышения общей операционной эффективности. Самоуправляемые грузовики TuSimple оснащены системами на базе ИИ, использующими камеры, лидар и радарные датчики для восприятия окружающей среды и принятия обоснованных решений в реальном времени.
FedEx использует ИИ для отслеживания грузов в реальном времени и оптимизации маршрутов доставки. Компания также инвестирует в разработку автономных транспортных средств, дронов и роботов для повышения эффективности доставки на последнем этапе и снижения затрат.
Предсказательная аналитика
Выполнение аналитики данных, оценка возможностей и анализ сетей вручную может быть трудоемкой и сложной задачей для логистических планировщиков, особенно в пиковые периоды или при расширении бизнеса. В прошлом логистические планировщики полагались на ручные методы, такие как ручка и бумага, для оценки операционных состояний. Однако в современной быстрой среде, несмотря на их опыт и интуицию, им требуется помощь, чтобы обеспечить оптимизацию.
ИИ и предсказательная аналитика предлагают решение для этих задач. Обрабатывая более точные данные, ИИ может эффективно выполнять логистические задачи, учитывая дополнительные соответствующие факторы для улучшения прогнозирования спроса. Это позволяет логистическим технологическим компаниям принять превентивный подход. Этот предвидение позволяет компаниям по логистике на базе искусственного интеллекта оставаться на шаг впереди, получать конкурентное преимущество в транспортном секторе и снижать ненужные расходы.
Реальные примеры - DHL и Maersk
DHL, глобальный лидер в транспортной индустрии, иллюстрирует преимущества интеграции ИИ. Их система анализирует более восьми миллионов социальных медиа и онлайн-постов, чтобы распознать возможные нарушения в цепочке поставок. Их платформа собирает инсайты из онлайн-дискуссий, используя обработку естественного языка и машинное обучение. Он идентифицирует потенциальные дефициты, проблемы доступа и статусы поставщиков, которые могут повлиять на цепочку поставок.
Maersk, известная компания по доставке и логистике, оценила потенциал ИИ в своих операциях. Они создали виртуального помощника, Captain Peter, на базе ИИ, который может быстро и полезно отвечать на запросы клиентов и предлагать наиболее эффективные маршруты доставки.
Maersk также внедрила алгоритмы машинного обучения для улучшения прогнозирования спроса и оптимизации своей сети доставки, что позволяет более плавно осуществлять операции и повышает удовлетворенность клиентов. Они даже разработали передовую платформу на основе блокчейна, TradeLens, которая использует ИИ для отслеживания и управления доставкой товаров по всему миру, что приводит к большей прозрачности и эффективности.
Умные дороги
ИИ готов помочь логистическому сектору с разработкой умных дорог. Эти дороги интегрируют датчики, солнечные панели, ИИ и большие данные для улучшения видимости, связи с автономными транспортными средствами и мониторинга дорожных условий. Это существенно выгодно для отрасли, обеспечивая безопасную транспортировку товаров.
Например, внедрение светодиодных огней и солнечных панелей на автострадах генерирует энергию и тепло, предотвращая обледенение дорожного покрытия зимой. Система может уведомлять водителей о изменении условий и предлагать более быстрые альтернативные маршруты. Кроме того, она использует оптические волоконные датчики для мониторинга дорожного движения и обнаружения блокировок из-за аварий. В результате клиенты могут ожидать своевременной доставки грузов. В своей сути, умные дороги фокусируются на последнем этапе логистического цикла, обеспечивая своевременные и целые поставки потребителям.
Реальные примеры - проект Smart Mobility Corridor
Одним из таких примеров является проект Smart Mobility Corridor в Огайо, США. Этот проект, простирающийся на 35 миль автострады, использует ИИ и передовые датчики для мониторинга дорожных условий, обнаружения аварий и идентификации точек заторов. Система позволяет логистическим компаниям оптимизировать стратегии транспортировки, предоставляя информацию в реальном времени, сокращая время в пути и расход топлива.
Другой пример - система электронного дорожного тарифа (ERP) в Сингапуре, которая использует ИИ и устройства Интернета вещей для регулирования потока транспорта. Система ERP динамически корректирует дорожные тарифы на основе данных о текущем дорожном движении, стимулируя водителей выбирать альтернативные маршруты или время поездок в пиковые периоды. Это помогает снизить заторы и улучшить общие дорожные условия для логистических компаний и коммутантов.
Задачи бэк-офиса
В логистической отрасли компании часто сталкиваются с различными задачами бэк-офиса, такими как обработка документов, управление расписанием, отслеживание грузов, создание отчетов и управление электронной почтой. Компании могут использовать технологии автоматизации, такие как искусственный интеллект, роботизированный процесс автоматизации (RPA) и горное дело процессов, чтобы упростить эти действия.
Например, автоматизация документов может автоматизировать ввод данных, сопоставление ошибок и обработку логистических документов, таких как счета-фактуры, накладные и тарифные листы. Между тем, ИИ-системы могут планировать транспортировку, отслеживать грузы на складе и назначать сотрудников на конкретные станции. Инструменты RPA также могут автоматически создавать отчеты и отправлять электронные письма заинтересованным сторонам на основе содержания отчетов. Гиперавтоматизация, как называется это сочетание технологий, может помочь логистическим компаниям оптимизировать свои операции бэк-офиса и увеличить эффективность.
Реальные примеры - UPS
ИИ значительно повлиял на бэк-офисные операции в различных отраслях, позволяя компаниям оптимизировать свои процессы, увеличивать производительность и снижать затраты. Например, UPS внедрила чат-бота на базе ИИ под названием UPS Bot, чтобы автоматизировать задачи бэк-офиса, такие как отслеживание грузов, запросы клиентов и котировки тарифов.
Этот чат-бот может понимать и отвечать на запросы клиентов на естественном языке, делая взаимодействие более разговорным. Благодаря этой технологии сократились времена ответа, а агенты обслуживания клиентов могут сосредотачиваться на более сложных задачах, повышая эффективность и удовлетворенность клиентов.
Автоматизация склада (роботизированная)
Использование робототехники в цепочке поставок уже не является футуристической концепцией, поскольку автоматизированные системы все чаще внедряются в складах по всему миру. Технология робототехники используется для поиска, отслеживания и транспортировки инвентаря внутри складов и для сортировки и транспортировки крупногабаритных грузов в земельных дистрибуционных хабах. Более 60% компаний используют эту технологию к этому времени.
Кроме того, автоматизированные склады часто полагаются на технологию компьютерного зрения для идентификации и организации товаров. Эта технология улучшает процессы контроля качества в будущем, снижая необходимость в человеческом вмешательстве. Кроме того, ИИ может соединить несколько складов в цепочке поставок и определить лучший вариант для перемещения инвентаря.
Реальные примеры - Fizyr и Amazon
Пример поставочной робототехники можно увидеть на примере работы голландского стартапа глубоких технологий Fizyr. Он использует алгоритмы глубокого обучения для улучшения робототехники, обеспечивая автономные возможности принятия решений для идентификации, анализа, подсчета, выбора и манипулирования товарами. Процесс выбора часто является одним из наиболее трудоемких аспектов логистического процесса. Чтобы решить эту проблему, Fizyr разработал решение, позволяющее роботу быстро определить тип упаковки и переместить товар в желаемое место менее чем за 0.2 секунды.
Amazon использует ИИ для своих передовых автоматизированных складов, внедряя роботов для сортировки, упаковки и перемещения товаров. Алгоритмы прогнозирования спроса, основанные на ИИ, обеспечивают лучшее управление запасами и активами, а также эффективное распределение продукции по его огромной сети центров обработки заказов.
Модели динамического ценообразования
По мере того, как цепи поставок становятся более сложными, логистические компании сталкиваются с задачей поиска способов оптимизации своих операций. Одно из решений - внедрение стратегии динамического ценообразования, которое снижает ручные корректировки цен и позволяет стратегически устанавливать цены на основе таких факторов, как цены конкурентов, спрос и предложение, и поведение клиентов.
Используя программное обеспечение для динамического ценообразования на основе искусственного интеллекта, компании могут отслеживать эти факторы и соответствующим образом корректировать цены, что приводит к увеличению прибыльности и гибкости в реакции на изменения на рынке. Более того, искусственный интеллект может помочь бизнесам выявлять возможности для дифференциации цен и настраивать свои стратегии ценообразования для достижения максимальной эффективности.
Реальные примеры - Uber и Convoy
Некоторые примеры компаний, использующих модели динамического ценообразования в логистике, включают Uber Freight, который использует алгоритмы на базе искусственного интеллекта для корректировки цен в зависимости от спроса на рынке и доступности грузовиков.
Еще один пример - Convoy, который использует данные в реальном времени и машинное обучение для оптимизации ценообразования и маршрутизации клиентов. Эти компании, а также другие, используют возможности искусственного интеллекта и стратегии динамического ценообразования, чтобы сохранить конкурентное преимущество в быстро меняющейся логистической индустрии.
Интеграция ИИ в логистике видна в различных аспектах цепочки поставок, где несколько ключевых приложений становятся более актуальными.
Автономные транспортные средства
Пример использования ИИ для цепочки поставок очевиден в грузоперевозчике. В США грузовые машины доминируют в движении грузов и управлении цепочкой поставок, согласно McKinsey. Однако это происходит с высокими расходами, так как ожидается, что растущие ставки за грузоперевозки увеличат глобальный уровень импорта на до 11% и цены на потребительские товары на примерно 1.5% в следующем году. Промышленность грузоперевозок также сталкивается с проблемой нехватки более 80,000 водителей грузовиков.
ИИ вступает в игру, чтобы решить эти проблемы. С полностью автономными транспортными средствами операционные расходы могут сократиться на около 45%, что сэкономит для американской грузовой промышленности между $85-125 млрд ежегодно. Более того, автономные автомобили могут повысить безопасность дорожного движения, так как человеческие ошибки являются причиной 94% тяжелых аварий.
Реальные примеры - UPS и FedEx
Реальный пример использования ИИ в логистике с автономными транспортными средствами - это сотрудничество между UPS и стартапом по автономным транспортным средствам, TuSimple. Цель этого партнерства - изучить потенциал автономного грузового транспорта для сокращения времени доставки, снижения расхода топлива и повышения общей операционной эффективности. Самоуправляемые грузовики TuSimple оснащены системами на базе ИИ, использующими камеры, лидар и радарные датчики для восприятия окружающей среды и принятия обоснованных решений в реальном времени.
FedEx использует ИИ для отслеживания грузов в реальном времени и оптимизации маршрутов доставки. Компания также инвестирует в разработку автономных транспортных средств, дронов и роботов для повышения эффективности доставки на последнем этапе и снижения затрат.
Предсказательная аналитика
Выполнение аналитики данных, оценка возможностей и анализ сетей вручную может быть трудоемкой и сложной задачей для логистических планировщиков, особенно в пиковые периоды или при расширении бизнеса. В прошлом логистические планировщики полагались на ручные методы, такие как ручка и бумага, для оценки операционных состояний. Однако в современной быстрой среде, несмотря на их опыт и интуицию, им требуется помощь, чтобы обеспечить оптимизацию.
ИИ и предсказательная аналитика предлагают решение для этих задач. Обрабатывая более точные данные, ИИ может эффективно выполнять логистические задачи, учитывая дополнительные соответствующие факторы для улучшения прогнозирования спроса. Это позволяет логистическим технологическим компаниям принять превентивный подход. Этот предвидение позволяет компаниям по логистике на базе искусственного интеллекта оставаться на шаг впереди, получать конкурентное преимущество в транспортном секторе и снижать ненужные расходы.
Реальные примеры - DHL и Maersk
DHL, глобальный лидер в транспортной индустрии, иллюстрирует преимущества интеграции ИИ. Их система анализирует более восьми миллионов социальных медиа и онлайн-постов, чтобы распознать возможные нарушения в цепочке поставок. Их платформа собирает инсайты из онлайн-дискуссий, используя обработку естественного языка и машинное обучение. Он идентифицирует потенциальные дефициты, проблемы доступа и статусы поставщиков, которые могут повлиять на цепочку поставок.
Maersk, известная компания по доставке и логистике, оценила потенциал ИИ в своих операциях. Они создали виртуального помощника, Captain Peter, на базе ИИ, который может быстро и полезно отвечать на запросы клиентов и предлагать наиболее эффективные маршруты доставки.
Maersk также внедрила алгоритмы машинного обучения для улучшения прогнозирования спроса и оптимизации своей сети доставки, что позволяет более плавно осуществлять операции и повышает удовлетворенность клиентов. Они даже разработали передовую платформу на основе блокчейна, TradeLens, которая использует ИИ для отслеживания и управления доставкой товаров по всему миру, что приводит к большей прозрачности и эффективности.
Умные дороги
ИИ готов помочь логистическому сектору с разработкой умных дорог. Эти дороги интегрируют датчики, солнечные панели, ИИ и большие данные для улучшения видимости, связи с автономными транспортными средствами и мониторинга дорожных условий. Это существенно выгодно для отрасли, обеспечивая безопасную транспортировку товаров.
Например, внедрение светодиодных огней и солнечных панелей на автострадах генерирует энергию и тепло, предотвращая обледенение дорожного покрытия зимой. Система может уведомлять водителей о изменении условий и предлагать более быстрые альтернативные маршруты. Кроме того, она использует оптические волоконные датчики для мониторинга дорожного движения и обнаружения блокировок из-за аварий. В результате клиенты могут ожидать своевременной доставки грузов. В своей сути, умные дороги фокусируются на последнем этапе логистического цикла, обеспечивая своевременные и целые поставки потребителям.
Реальные примеры - проект Smart Mobility Corridor
Одним из таких примеров является проект Smart Mobility Corridor в Огайо, США. Этот проект, простирающийся на 35 миль автострады, использует ИИ и передовые датчики для мониторинга дорожных условий, обнаружения аварий и идентификации точек заторов. Система позволяет логистическим компаниям оптимизировать стратегии транспортировки, предоставляя информацию в реальном времени, сокращая время в пути и расход топлива.
Другой пример - система электронного дорожного тарифа (ERP) в Сингапуре, которая использует ИИ и устройства Интернета вещей для регулирования потока транспорта. Система ERP динамически корректирует дорожные тарифы на основе данных о текущем дорожном движении, стимулируя водителей выбирать альтернативные маршруты или время поездок в пиковые периоды. Это помогает снизить заторы и улучшить общие дорожные условия для логистических компаний и коммутантов.
Задачи бэк-офиса
В логистической отрасли компании часто сталкиваются с различными задачами бэк-офиса, такими как обработка документов, управление расписанием, отслеживание грузов, создание отчетов и управление электронной почтой. Компании могут использовать технологии автоматизации, такие как искусственный интеллект, роботизированный процесс автоматизации (RPA) и горное дело процессов, чтобы упростить эти действия.
Например, автоматизация документов может автоматизировать ввод данных, сопоставление ошибок и обработку логистических документов, таких как счета-фактуры, накладные и тарифные листы. Между тем, ИИ-системы могут планировать транспортировку, отслеживать грузы на складе и назначать сотрудников на конкретные станции. Инструменты RPA также могут автоматически создавать отчеты и отправлять электронные письма заинтересованным сторонам на основе содержания отчетов. Гиперавтоматизация, как называется это сочетание технологий, может помочь логистическим компаниям оптимизировать свои операции бэк-офиса и увеличить эффективность.
Реальные примеры - UPS
ИИ значительно повлиял на бэк-офисные операции в различных отраслях, позволяя компаниям оптимизировать свои процессы, увеличивать производительность и снижать затраты. Например, UPS внедрила чат-бота на базе ИИ под названием UPS Bot, чтобы автоматизировать задачи бэк-офиса, такие как отслеживание грузов, запросы клиентов и котировки тарифов.
Этот чат-бот может понимать и отвечать на запросы клиентов на естественном языке, делая взаимодействие более разговорным. Благодаря этой технологии сократились времена ответа, а агенты обслуживания клиентов могут сосредотачиваться на более сложных задачах, повышая эффективность и удовлетворенность клиентов.
Автоматизация склада (роботизированная)
Использование робототехники в цепочке поставок уже не является футуристической концепцией, поскольку автоматизированные системы все чаще внедряются в складах по всему миру. Технология робототехники используется для поиска, отслеживания и транспортировки инвентаря внутри складов и для сортировки и транспортировки крупногабаритных грузов в земельных дистрибуционных хабах. Более 60% компаний используют эту технологию к этому времени.
Кроме того, автоматизированные склады часто полагаются на технологию компьютерного зрения для идентификации и организации товаров. Эта технология улучшает процессы контроля качества в будущем, снижая необходимость в человеческом вмешательстве. Кроме того, ИИ может соединить несколько складов в цепочке поставок и определить лучший вариант для перемещения инвентаря.
Реальные примеры - Fizyr и Amazon
Пример поставочной робототехники можно увидеть на примере работы голландского стартапа глубоких технологий Fizyr. Он использует алгоритмы глубокого обучения для улучшения робототехники, обеспечивая автономные возможности принятия решений для идентификации, анализа, подсчета, выбора и манипулирования товарами. Процесс выбора часто является одним из наиболее трудоемких аспектов логистического процесса. Чтобы решить эту проблему, Fizyr разработал решение, позволяющее роботу быстро определить тип упаковки и переместить товар в желаемое место менее чем за 0.2 секунды.
Amazon использует ИИ для своих передовых автоматизированных складов, внедряя роботов для сортировки, упаковки и перемещения товаров. Алгоритмы прогнозирования спроса, основанные на ИИ, обеспечивают лучшее управление запасами и активами, а также эффективное распределение продукции по его огромной сети центров обработки заказов.
Модели динамического ценообразования
По мере того, как цепи поставок становятся более сложными, логистические компании сталкиваются с задачей поиска способов оптимизации своих операций. Одно из решений - внедрение стратегии динамического ценообразования, которое снижает ручные корректировки цен и позволяет стратегически устанавливать цены на основе таких факторов, как цены конкурентов, спрос и предложение, и поведение клиентов.
Используя программное обеспечение для динамического ценообразования на основе искусственного интеллекта, компании могут отслеживать эти факторы и соответствующим образом корректировать цены, что приводит к увеличению прибыльности и гибкости в реакции на изменения на рынке. Более того, искусственный интеллект может помочь бизнесам выявлять возможности для дифференциации цен и настраивать свои стратегии ценообразования для достижения максимальной эффективности.
Реальные примеры - Uber и Convoy
Некоторые примеры компаний, использующих модели динамического ценообразования в логистике, включают Uber Freight, который использует алгоритмы на базе искусственного интеллекта для корректировки цен в зависимости от спроса на рынке и доступности грузовиков.
Еще один пример - Convoy, который использует данные в реальном времени и машинное обучение для оптимизации ценообразования и маршрутизации клиентов. Эти компании, а также другие, используют возможности искусственного интеллекта и стратегии динамического ценообразования, чтобы сохранить конкурентное преимущество в быстро меняющейся логистической индустрии.
Будущее полное обещаний
Благодаря многочисленным новшествам искусственного интеллекта в логистике улучшилась прозрачность цепей поставок, а доверие потребителей к размещению и получению заказов выросло. Путем разрушения преград и внедрения передовых методов анализа данных искусственный интеллект раскрыл ранее недоступные понимания. Это позволяет менеджерам быть проактивными и сокращать неожиданные нарушения. В результате компании могут разрабатывать жизнеспособные финансовые бюджеты на десятилетия вперед.
В качестве ключевого двигателя технологии Индустрии 4.0 будущие возможности, которые может открыть искусственный интеллект, почти безграничны. В то время как многие продолжают исследовать и оценивать полный потенциал ИИ, логистическая отрасль может ожидать перспективного будущего, характеризующегося безопасностью, экономической эффективностью и устойчивостью.
В качестве ключевого двигателя технологии Индустрии 4.0 будущие возможности, которые может открыть искусственный интеллект, почти безграничны. В то время как многие продолжают исследовать и оценивать полный потенциал ИИ, логистическая отрасль может ожидать перспективного будущего, характеризующегося безопасностью, экономической эффективностью и устойчивостью.
Выводы
Искусственный интеллект быстро меняет различные отрасли, включая логистику, благодаря постоянным инновациям, которые будут продолжать развиваться. Принятие этой цифровой трансформации критически важно для бизнеса, чтобы обеспечить свою жизнеспособность и конкурентоспособность в отрасли. Компании, внедряющие технологии искусственного интеллекта рано, могут удвоить свой денежный поток, в то время как отстающие увидят снижение денежного потока на около 20 процентов от сегодняшнего уровня.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи