6 примеров того, как ИИ помогает логистике

Искусственный интеллект трансформирует логистику: автоматизация, безопасность, улучшение обслуживания клиентов. Ожидается, что рынок AI в логистике вырастет до $12 млрд. Нас ждут инновации.

Логистика - это забота о том, чтобы правильно достать, хранить и доставить товары к их конечному месту назначения. Такая система существует с древних времён, потому что перемещение товаров и услуг всегда было востребовано.

Хотя отрасль развивалась и становилась более эффективной в доставке товаров и услуг, недавняя пандемия и растущая власть потребителей показали, что всё ещё нужны инновационные решения в логистике.

Некоторые общие проблемы в логистической отрасли:

1. Снижение транспортных расходов
2. Улучшение обслуживания клиентов
3. Кражи
4. Устойчивое развитие

Что, если бы существовало единое решение, которое могло бы помочь компаниям преодолеть эти проблемы? И правда, искусственный интеллект идеально дополняет логистическую отрасль, не только преодолевая вызовы, но и улучшая и стимулируя её операции.

Благодаря объёму данных, который генерируется на каждом этапе процесса поставок, начиная с производства продукции и заканчивая продажей, искусственный интеллект может служить мощным инструментом для отрасли.

Давайте узнаем, какие основные области применения искусственного интеллекта в логистике и насколько важен он для отрасли.

Прогнозирование спроса

Мы знаем, что когда речь идет о производстве, ресурсы ограничены. Поэтому важно предсказывать точный спрос на ваш продукт.

Прогнозирование спроса помогает компаниям четко представить ожидания и, основываясь на этих ожиданиях, устанавливать адекватный уровень запасов и правильно устанавливать цену на продукт.

С помощью машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта компании могут анализировать большое количество информации, связанной с историческими данными о продажах, данными о клиентах, а также обрабатывать другие типы данных в реальном времени, такие как текущие скидки, тренды и изменения в доходах.

Алгоритмы машинного обучения повышают точность прогнозов спроса, находя сложные нелинейные связи в огромных наборах данных, которые ни один человек не смог бы обработать за такой короткий промежуток времени.

Внедрение AI-решений для прогнозирования спроса значительно снижает риски:

- Потерянных продаж
- Испорченной продукции
- Дополнительных операционных и персональных затрат
- Избыточного/недостаточного количества товаров на складе.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Автоматизация складов

Умная автоматизация и робототехника - одна из самых ценных возможностей, которые предлагает искусственный интеллект логистической отрасли.

Системы искусственного интеллекта освобождают персонал склада от повторяющихся и, возможно, опасных задач, автоматизируя процесс и обеспечивая большую скорость и точность.

Умные склады, использующие автоматизацию на базе искусственного интеллекта, более продуктивны и могут работать круглосуточно, что было бы очень дорого и практически невозможно в случае только человеческого труда.

Например, после того как Amazon автоматизировал большую часть операций на своих складах, его команде больше не нужно выполнять утомительную и скучную работу по перемещению тележки с продуктами, укладыванием их на полки и сканированием для обозначения их местоположения в системе.

Теперь все эти задачи выполняют умные роботы, которые справляются с работой быстрее и с большей точностью, исключая человеческие ошибки.

Датчики AI + IoT

С помощью искусственного интеллекта и датчиков Интернета вещей (IoT) компании получают обзор всех своих операций.

Датчики Интернета вещей могут отслеживать статус отправки каждого продукта, состояние оборудования и машин, температуру помещений и многое другое, что помогает менеджерам понять эффективность и состояние своих операций по цепочке поставок.

С другой стороны, технологии искусственного интеллекта используют данные Интернета вещей, анализируют их и предоставляют советы и рекомендации.

Например, собирая данные от датчиков Интернета вещей о нагрузке на оборудование и погодных условиях, системы искусственного интеллекта могут оценить, когда потребуется техническое обслуживание, чтобы избежать простоев оборудования.

Оптимизация маршрутов с помощью ИИ

Быстрая и экономичная доставка очень важна в логистике, потому что неправильное управление этим процессом может привести к ненужным расходам.

Искусственный интеллект может анализировать все связанные данные, влияющие на грузоперевозку, и на основе этих данных найти наилучший маршрут для быстрой доставки в реальном времени, такие как погодные условия, автомобильные пробки, ограничение скорости на дорогах и т. д.

Исходя из этих данных, системы искусственного интеллекта могут найти наилучший маршрут для самой быстрой доставки в реальном времени.

Короткие маршруты являются более экологически чистым подходом, поскольку они снижают выбросы транспортных средств и предотвращают выброс вредных частиц.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Предотвращение краж с помощью ИИ

Искусственный интеллект также может гарантировать безопасность логистических операций.

Имея доступ к данным, таким как:

- Места, где чаще происходят кражи
- Типы товаров, которые чаще всего украдены
- Время суток, когда преступления происходят наиболее часто
- Тысячи часов реальных и моделируемых изображений краж

Алгоритмы машинного обучения могут анализировать всю эту информацию и предупреждать компании о рисках кражи, предоставлять предупреждения в реальном времени и предлагать безопасные альтернативные маршруты.

Оповещения о безопасности, работающие на основе искусственного интеллекта, стали критически важными для логистических компаний, поскольку кражи грузов продолжают оставаться огромной проблемой, затрагивающей как потребителей, так и бизнес.

Обслуживание клиентов

Как и в любой отрасли, удовлетворение клиентов является приоритетом, и логистика не является исключением. К элементам обслуживания клиентов в логистике относятся выполнение заказов, быстрая доставка, качественные продукты и так далее.

В предыдущих пунктах мы видели, как искусственный интеллект решает некоторые из этих элементов. Однако еще один способ, которым искусственный интеллект улучшает обслуживание клиентов, - это с помощью умных чат-ботов и персонализации.

Чат-боты доступны 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, что означает, что клиентам не нужно приспосабливаться к стандартному рабочему времени компании и они могут отправлять свои запросы в любое время.

С помощью таких автоматизированных систем клиенты могут быстро получить помощь по запросам на доставку или информацию о статусе доставки своих посылок.

Ускорение ответов и помощи по запросам клиентов - отличный способ, как искусственный интеллект помогает логистической отрасли улучшить обслуживание клиентов.

Выводы

Поскольку искусственный интеллект становится всё более популярным в логистике, все больше компаний в этой отрасли будут внедрять эту технологию в свои повседневные операции. Фактически, ожидается, что рыночный объем искусственного интеллекта в логистике и цепи поставок достигнет 12 миллиардов долларов к 2027 году.

Увеличение использования искусственного интеллекта в логистике означает, что мы можем увидеть некоторые инновационные и прорывные примеры использования искусственного интеллекта.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.