Применение искусственного интеллекта в логистике и цепи поставок
Искусственный интеллект меняет отрасль цепочки поставок и логистики. Узнайте о различных применениях ИИ в цепочке поставок и логистике.
По данным отчета McKinsey, к 2030 году искусственный интеллект (ИИ) создаст совершенно новую логистическую парадигму.
Почему?
Потому что технологии постоянно превосходят людей в повторяющихся, но "стратегически важных задачах".
Более того, исследование компании Meticulous Research оценивает, что к 2027 году ИИ в управлении цепочкой поставок достигнет почти 22 миллиардов долларов США.
Что это все значит?
Мы на пороге новой эры автоматизации. И в этой статье мы покажем вам некоторые из самых революционных применений ИИ в цепочке поставок и логистике.
Почему?
Потому что технологии постоянно превосходят людей в повторяющихся, но "стратегически важных задачах".
Более того, исследование компании Meticulous Research оценивает, что к 2027 году ИИ в управлении цепочкой поставок достигнет почти 22 миллиардов долларов США.
Что это все значит?
Мы на пороге новой эры автоматизации. И в этой статье мы покажем вам некоторые из самых революционных применений ИИ в цепочке поставок и логистике.
Беспилотные грузовики
Первый пример применения ИИ в цепочке поставок связан с грузоперевозками.
В США грузоперевозки занимают лидирующее положение в перемещении грузов и управлении цепочкой поставок. По данным McKinsey, 65% товаров, потребляемых в США, доставляются на рынок грузовиками.
Однако это обходится дорого, с постоянным ростом тарифов на грузоперевозки, что может привести к увеличению уровня импорта на 11%. При этом цены на потребительские товары могут повыситься на 1,5% в ближайшие 12 месяцев.
Другие проблемы в логистике грузоперевозок включают нехватку водителей грузовиков. А когда этот дефицит составляет более 80 000 человек, "найм большего количества водителей" не выглядит как жизнеспособное решение.
И вот появляется ИИ.
Предполагается, что с полностью автономными транспортными средствами операционные расходы могут снизиться примерно на 45%. Это позволит сэкономить американской отрасли грузоперевозок между 85 и 125 миллиардами долларов ежегодно.
На самом деле автономные транспортные средства также могут способствовать повышению безопасности на дорогах, поскольку человеческая ошибка является причиной 94% серьезных аварий.
Как реализовать искусственный интеллект в грузоперевозках?
Благодаря камерам и датчикам ИИ-модели могут понимать, что происходит на дороге, и использовать предсказательные аналитические данные для вычисления того, что произойдет дальше.
Самая важная часть происходит во время обучения модели.
Благодаря таким передовым процессам, как семантическая сегментация, детальное 3D-картирование и детекция объектов, ИИ может обнаруживать объекты у дороги, включая пешеходов, разметку полос движения, светофоры и дорожные знаки.
И как только система будет настроена таким образом, чтобы грузовик выполнял правильные действия в нужное время, например, торможение или ускорение, беспилотный грузовик готов отправиться в путь.
Помимо этого, другие приложения ИИ в логистике могут помочь вам с оптимизацией маршрутов и управлением парком транспортных средств. Например, вы можете планировать свои маршруты с большей точностью, учитывая погодные условия и трафик.
В США грузоперевозки занимают лидирующее положение в перемещении грузов и управлении цепочкой поставок. По данным McKinsey, 65% товаров, потребляемых в США, доставляются на рынок грузовиками.
Однако это обходится дорого, с постоянным ростом тарифов на грузоперевозки, что может привести к увеличению уровня импорта на 11%. При этом цены на потребительские товары могут повыситься на 1,5% в ближайшие 12 месяцев.
Другие проблемы в логистике грузоперевозок включают нехватку водителей грузовиков. А когда этот дефицит составляет более 80 000 человек, "найм большего количества водителей" не выглядит как жизнеспособное решение.
И вот появляется ИИ.
Предполагается, что с полностью автономными транспортными средствами операционные расходы могут снизиться примерно на 45%. Это позволит сэкономить американской отрасли грузоперевозок между 85 и 125 миллиардами долларов ежегодно.
На самом деле автономные транспортные средства также могут способствовать повышению безопасности на дорогах, поскольку человеческая ошибка является причиной 94% серьезных аварий.
Как реализовать искусственный интеллект в грузоперевозках?
Благодаря камерам и датчикам ИИ-модели могут понимать, что происходит на дороге, и использовать предсказательные аналитические данные для вычисления того, что произойдет дальше.
Самая важная часть происходит во время обучения модели.
Благодаря таким передовым процессам, как семантическая сегментация, детальное 3D-картирование и детекция объектов, ИИ может обнаруживать объекты у дороги, включая пешеходов, разметку полос движения, светофоры и дорожные знаки.
И как только система будет настроена таким образом, чтобы грузовик выполнял правильные действия в нужное время, например, торможение или ускорение, беспилотный грузовик готов отправиться в путь.
Помимо этого, другие приложения ИИ в логистике могут помочь вам с оптимизацией маршрутов и управлением парком транспортных средств. Например, вы можете планировать свои маршруты с большей точностью, учитывая погодные условия и трафик.
Локализация и идентификация продукции
В цепочке поставок есть много способов использования искусственного интеллекта, некоторые из которых могут улучшить работу вашего склада.
Например, можно начать с оптимизации локализации и идентификации продукции.
Но что это вообще такое?
Локализация и идентификация продукции помогают находить товары, к которым трудно достать, или которые упали на пол, потерялись или заперлись между другими предметами — и так далее. Это помогает менеджерам склада более эффективно предотвращать потери товара.
На самом деле, потери товара — это серьезная проблема в США. В 2020 году более 15% розничных продавцов США сообщили, что столкнулись с потерями товара на уровне не менее 3%.
Это часто происходит из-за краж, неправильной обработки или человеческих ошибок.
Теперь внедрение искусственного интеллекта в логистику для локализации и идентификации продукции довольно просто.
Можно начать с установки камер мониторинга полок, которые будут полагаться на технологию компьютерного зрения, чтобы оповещать ваш персонал, когда пустые полки нуждаются в пополнении.
Кроме того, добавление камер на полки полезно, чтобы помочь вашему персоналу, внедрив систему распознавания продукции в ваши приложения. С ее помощью сотрудник может направить свой телефон на полку, и товары будут автоматически посчитаны. Это экономит время и повышает точность.
Локализация и идентификация продукции могут быть полезны и для клиентов, показывая им в реальном времени на вашем веб-сайте, какие товары доступны, а какие — нет.
Это позволяет им решить, делать ли заказ у вас, и вы можете избежать возможных дефицитов материалов.
Например, можно начать с оптимизации локализации и идентификации продукции.
Но что это вообще такое?
Локализация и идентификация продукции помогают находить товары, к которым трудно достать, или которые упали на пол, потерялись или заперлись между другими предметами — и так далее. Это помогает менеджерам склада более эффективно предотвращать потери товара.
На самом деле, потери товара — это серьезная проблема в США. В 2020 году более 15% розничных продавцов США сообщили, что столкнулись с потерями товара на уровне не менее 3%.
Это часто происходит из-за краж, неправильной обработки или человеческих ошибок.
Теперь внедрение искусственного интеллекта в логистику для локализации и идентификации продукции довольно просто.
Можно начать с установки камер мониторинга полок, которые будут полагаться на технологию компьютерного зрения, чтобы оповещать ваш персонал, когда пустые полки нуждаются в пополнении.
Кроме того, добавление камер на полки полезно, чтобы помочь вашему персоналу, внедрив систему распознавания продукции в ваши приложения. С ее помощью сотрудник может направить свой телефон на полку, и товары будут автоматически посчитаны. Это экономит время и повышает точность.
Локализация и идентификация продукции могут быть полезны и для клиентов, показывая им в реальном времени на вашем веб-сайте, какие товары доступны, а какие — нет.
Это позволяет им решить, делать ли заказ у вас, и вы можете избежать возможных дефицитов материалов.
Автоматизация и управление складами
Этот пример использования искусственного интеллекта в логистике и цепочке поставок продолжает то, о чем мы говорили ранее.
Автоматизация управления складом позволяет сократить (или полностью ликвидировать) трудоемкие задачи, такие как ввод данных и сборка заказов, тем самым снижая риск травм и усталости, повышая производительность — и экономя вам деньги.
Действительно, согласно отчету Бюро трудовой статистики США за 2018 год, трудозатраты могут обойтись складу в $3,700,000 ежегодно. Факт того, что автоматизация склада может сэкономить вам деньги, вдвойне важен в период, когда возникают проблемы в цепочке поставок, что приводит к росту операционных расходов.
Автоматизация склада включает в себя управление запасами и сбор данных. И хотя инвестирование в начальные технологии ИИ для цепочки поставок обойдется вам деньгами, долгосрочные выгоды далеко превосходят любые краткосрочные потери.
Более того, если всего лишь 12% предприятий использовали технологии ИИ на своих складах в 2020 году, то ожидается, что это число вырастет на 60% за следующие шесть лет.
О каких технологиях идет речь в контексте трансформации процессов складирования?
Давайте рассмотрим некоторые основные применения искусственного интеллекта в логистике:
Автоматизация управления складом позволяет сократить (или полностью ликвидировать) трудоемкие задачи, такие как ввод данных и сборка заказов, тем самым снижая риск травм и усталости, повышая производительность — и экономя вам деньги.
Действительно, согласно отчету Бюро трудовой статистики США за 2018 год, трудозатраты могут обойтись складу в $3,700,000 ежегодно. Факт того, что автоматизация склада может сэкономить вам деньги, вдвойне важен в период, когда возникают проблемы в цепочке поставок, что приводит к росту операционных расходов.
Автоматизация склада включает в себя управление запасами и сбор данных. И хотя инвестирование в начальные технологии ИИ для цепочки поставок обойдется вам деньгами, долгосрочные выгоды далеко превосходят любые краткосрочные потери.
Более того, если всего лишь 12% предприятий использовали технологии ИИ на своих складах в 2020 году, то ожидается, что это число вырастет на 60% за следующие шесть лет.
О каких технологиях идет речь в контексте трансформации процессов складирования?
Давайте рассмотрим некоторые основные применения искусственного интеллекта в логистике:
Системы Goods-to-Person
Технология Goods-to-Person (GTP) — это вид автоматизированной системы хранения и извлечения (AS/RS), в которой товары доставляются или извлекаются из определенных мест хранения с помощью автоматизированных транспортных средств, называемых шаттлами.
GTP — это популярная роботизированная система, направленная на сокращение заторов и повышение эффективности. Она включает вертикальные подъемные системы и конвейеры, которые, правильно внедренные, могут более чем вдвое увеличить скорость сборки товаров на складе.
GTP — это популярная роботизированная система, направленная на сокращение заторов и повышение эффективности. Она включает вертикальные подъемные системы и конвейеры, которые, правильно внедренные, могут более чем вдвое увеличить скорость сборки товаров на складе.
Автоматизированные грузовые транспортные средства
Автоматизированные грузовые транспортные средства (AGV) — это вид самонаводящихся механизированных автомобилей, которые полагаются на небольшую вычислительную мощность на борту.
Они используют датчики (или иногда провода или полосы), чтобы помочь им мчаться по складу по фиксированному маршруту, транспортируя материалы и доставляя товары.
Человек садится внутрь и "управляет" транспортным средством, но транспортные средства автоматизированы и двигаются автоматически, используя датчики, позволяющие им понимать склад вдоль и поперек.
Они идеально подходят для улучшения точности инвентаризационных процессов и автоматизации рутины, так как они перемещают ваших сотрудников и грузы по складу с высокой скоростью.
Однако применение AGV имеет смысл в основном в крупных складских помещениях с большим пространством. Если ваш склад более тесный и на нем много человеческого движения, AGV будут гораздо менее полезны.
Они используют датчики (или иногда провода или полосы), чтобы помочь им мчаться по складу по фиксированному маршруту, транспортируя материалы и доставляя товары.
Человек садится внутрь и "управляет" транспортным средством, но транспортные средства автоматизированы и двигаются автоматически, используя датчики, позволяющие им понимать склад вдоль и поперек.
Они идеально подходят для улучшения точности инвентаризационных процессов и автоматизации рутины, так как они перемещают ваших сотрудников и грузы по складу с высокой скоростью.
Однако применение AGV имеет смысл в основном в крупных складских помещениях с большим пространством. Если ваш склад более тесный и на нем много человеческого движения, AGV будут гораздо менее полезны.
Подбор голоса и постановка задач
Сборка по голосу (также называемая голосовыми складскими процедурами) сочетает в себе мобильные гарнитуры с программным обеспечением распознавания речи для определения наилучших маршрутов сборки на складском полу.
Затем она передает всю необходимую информацию сотруднику склада (например, количество необходимых товаров для извлечения), прежде чем направить его по правильному пути, чтобы он мог либо извлечь товар, либо убрать его.
Этот метод устраняет необходимость в ручных устройствах (например, в RF-сканерах), что позволяет сборщику быть более сосредоточенным на текущей задаче. Это также повышает эффективность и безопасность, а также точность выполнения заказов.
Затем она передает всю необходимую информацию сотруднику склада (например, количество необходимых товаров для извлечения), прежде чем направить его по правильному пути, чтобы он мог либо извлечь товар, либо убрать его.
Этот метод устраняет необходимость в ручных устройствах (например, в RF-сканерах), что позволяет сборщику быть более сосредоточенным на текущей задаче. Это также повышает эффективность и безопасность, а также точность выполнения заказов.
Автоматизированные системы сортировки
Сортировка систем определяет продукцию на конвейере, а затем, используя сканеры штрих-кода и датчики в сочетании с RFID, направляет их на конкретное место на складе.
Компании могут внедрить автоматизированную систему сортировки, чтобы улучшить процесс выполнения заказов и избежать необходимости человеческого контроля. Задачи, такие как прием, упаковка и отправка, могут быть улучшены, причем Amazon — одна из многих крупных компаний, которые уже принимают роботов для сборки, сортировки и транспортировки товаров на своих складах.
Существуют два вида автоматизированных систем сортировки:
Для обеих категорий существуют несколько систем сортировки, которые сбрасывают товары на конвейерную ленту, прежде чем направить их в нужное место на складе.
Системы на основе ИИ снижают вашу зависимость от рабочей силы, улучшают точность выполнения заказов и повышают производительность и эффективность, работая быстрее ваших человеческих работников.
Каждый из вышеупомянутых случаев использования зависит от ИИ и машинного обучения в решениях для цепочки поставок.
Компании могут внедрить автоматизированную систему сортировки, чтобы улучшить процесс выполнения заказов и избежать необходимости человеческого контроля. Задачи, такие как прием, упаковка и отправка, могут быть улучшены, причем Amazon — одна из многих крупных компаний, которые уже принимают роботов для сборки, сортировки и транспортировки товаров на своих складах.
Существуют два вида автоматизированных систем сортировки:
- Сортировщики по единицам
- Сортировщики по коробкам
Для обеих категорий существуют несколько систем сортировки, которые сбрасывают товары на конвейерную ленту, прежде чем направить их в нужное место на складе.
Системы на основе ИИ снижают вашу зависимость от рабочей силы, улучшают точность выполнения заказов и повышают производительность и эффективность, работая быстрее ваших человеческих работников.
Каждый из вышеупомянутых случаев использования зависит от ИИ и машинного обучения в решениях для цепочки поставок.
Контроль загрузки груза
Хорошая новость заключается в том, что, хотя управление цепочками поставок насыщено сложностями, худшее от COVID-19 позади.
Все улучшается — постепенно.
Плохая новость, однако, в том, что судоходная промышленность, и особенно порты, получили такой удар от пандемии, что восстановление занимает долгое время. И когда судоходная промышленность находится в трудном положении, цепочки поставок могут приостановиться.
Мировая торговля, однако, восстанавливается, с новыми контейнерными судами на горизонте, чтобы помочь с вместимостью.
Не только это, но и решения на основе ИИ в логистической промышленности предоставляют идеальное решение, поскольку судоходная промышленность стремится к восстановлению.
Мониторинг загрузки контейнеров — большое направление. Это услуга, которая занимается контролем за товарами, загружаемыми в контейнеры. Обычно это происходит на том же заводе, где товар был произведен, перед тем как контейнер закроют и отправят в порт. Оттуда он экспортируется.
Это гарантирует, что импортеры всегда получают товары высокого качества. Без этого они могут столкнуться с плохими процедурами загрузки и получить дефектные товары.
Как могут помочь технологии ИИ?
Искусственный интеллект может дать импортеру полную уверенность в том, что он получает именно то, что ожидал.
Например, ИИ-системы могут тщательно контролировать загрузку груза, выявляя товары, которые могут легко повредиться или которые являются крайне ценными.
Проверки перед отправкой могут (и проводятся) на стороне импортера, но они редко гарантируют, что загруженные на контейнер товары — это именно те, которые были проверены. Например, поставщик может поменять товары после проведения проверки.
Если между вами и вашим поставщиком нет доверия, внедрение мониторинга загрузки контейнеров может держать вашего поставщика в узде.
Благодаря использованию ИИ в логистической промышленности вы можете быстро и точно идентифицировать дефекты, обнаруженные во время мониторинга загрузки контейнеров. Распространенные дефекты, которые может обнаружить программное обеспечение, включают:
С помощью обработки изображений и машинного обучения программное обеспечение ИИ понимает, как должны выглядеть товары, и автоматически предупреждает вас, когда что-то идет не так.
Все улучшается — постепенно.
Плохая новость, однако, в том, что судоходная промышленность, и особенно порты, получили такой удар от пандемии, что восстановление занимает долгое время. И когда судоходная промышленность находится в трудном положении, цепочки поставок могут приостановиться.
Мировая торговля, однако, восстанавливается, с новыми контейнерными судами на горизонте, чтобы помочь с вместимостью.
Не только это, но и решения на основе ИИ в логистической промышленности предоставляют идеальное решение, поскольку судоходная промышленность стремится к восстановлению.
Мониторинг загрузки контейнеров — большое направление. Это услуга, которая занимается контролем за товарами, загружаемыми в контейнеры. Обычно это происходит на том же заводе, где товар был произведен, перед тем как контейнер закроют и отправят в порт. Оттуда он экспортируется.
Это гарантирует, что импортеры всегда получают товары высокого качества. Без этого они могут столкнуться с плохими процедурами загрузки и получить дефектные товары.
Как могут помочь технологии ИИ?
Искусственный интеллект может дать импортеру полную уверенность в том, что он получает именно то, что ожидал.
Например, ИИ-системы могут тщательно контролировать загрузку груза, выявляя товары, которые могут легко повредиться или которые являются крайне ценными.
Проверки перед отправкой могут (и проводятся) на стороне импортера, но они редко гарантируют, что загруженные на контейнер товары — это именно те, которые были проверены. Например, поставщик может поменять товары после проведения проверки.
Если между вами и вашим поставщиком нет доверия, внедрение мониторинга загрузки контейнеров может держать вашего поставщика в узде.
Благодаря использованию ИИ в логистической промышленности вы можете быстро и точно идентифицировать дефекты, обнаруженные во время мониторинга загрузки контейнеров. Распространенные дефекты, которые может обнаружить программное обеспечение, включают:
- Отклоненные коробки
- Сломанные деревянные поддоны
- Неправильное складирование поддонов
- Не проверенные партии
С помощью обработки изображений и машинного обучения программное обеспечение ИИ понимает, как должны выглядеть товары, и автоматически предупреждает вас, когда что-то идет не так.
Контроль дефектов и качества
Потребители становятся все более требовательными, когда речь идет о качестве продуктов, которые они покупают. Поэтому важным процессом для сектора логистики является проверка на дефекты и контроль качества.
Хотя этот процесс обычно выполняется людьми, трудоемкость задачи и специфика ее характера могут приводить к утомлению и ошибкам, в основном из-за умственного усталости, вызванной необходимостью выполнять повторяющиеся задачи.
Когда происходят человеческие ошибки, дефекты могут быть пропущены, и потребители остаются недовольными. Это отрицательно сказывается на бизнесе, портит его репутацию и может привести к финансовым потерям. Например, эта статья предполагает, что цена на ткани может снизиться на 65%, когда в них есть дефекты.
ИИ в логистике может помочь с проверкой на дефекты и контролем качества. Это не только ускоряет процесс, но и повышает точность.
Используя комбинацию цифровой обработки изображений, классификации изображений, сегментации изображений и компьютерного зрения, инструменты на основе ИИ могут обнаруживать дефекты, которые иногда ускользают от человеческого взгляда с первого раза.
Таким образом, процесс проверки становится более эффективным, а количество дефектных товаров, отправляемых потребителям, значительно сокращается.
Здесь есть ряд проблем, которые ИИ в логистике может преодолеть:
Хотя этот процесс обычно выполняется людьми, трудоемкость задачи и специфика ее характера могут приводить к утомлению и ошибкам, в основном из-за умственного усталости, вызванной необходимостью выполнять повторяющиеся задачи.
Когда происходят человеческие ошибки, дефекты могут быть пропущены, и потребители остаются недовольными. Это отрицательно сказывается на бизнесе, портит его репутацию и может привести к финансовым потерям. Например, эта статья предполагает, что цена на ткани может снизиться на 65%, когда в них есть дефекты.
ИИ в логистике может помочь с проверкой на дефекты и контролем качества. Это не только ускоряет процесс, но и повышает точность.
Используя комбинацию цифровой обработки изображений, классификации изображений, сегментации изображений и компьютерного зрения, инструменты на основе ИИ могут обнаруживать дефекты, которые иногда ускользают от человеческого взгляда с первого раза.
Таким образом, процесс проверки становится более эффективным, а количество дефектных товаров, отправляемых потребителям, значительно сокращается.
Здесь есть ряд проблем, которые ИИ в логистике может преодолеть:
Неполные или задержанные поставки
Камеры могут отслеживать наличие или отсутствие адресных ярлыков на посылках. Они также могут отправлять уведомления, если ярлыки невозможно прочитать.
Когда программное обеспечение на основе ИИ способно автоматически сканировать ярлыки во время процесса загрузки, это устраняет необходимость в человеческом труде.
Когда программное обеспечение на основе ИИ способно автоматически сканировать ярлыки во время процесса загрузки, это устраняет необходимость в человеческом труде.
Поврежденные вещи
Fujitsu - одна из многих компаний, которые обучили модель искусственного интеллекта, использующую обнаружение объектов, чтобы обнаруживать поврежденные предметы на конвейере.
Тот факт, что Fujitsu может использовать обученную модель ИИ для этой цели, означает, что количество часов труда значительно сокращается.
Модель Fujitsu настолько передовая, что японская компания смогла обойти обычный метод подготовки обучающих данных, используя реальные изображения дефектных товаров. Вместо этого они обучили свою модель на изображениях предметов с имитацией аномалий. Тем не менее, их модель способна понять все характеристики предметов, которые она будет проверять.
Технология ИИ также может обнаруживать, когда посылка была уронена во время доставки (и, следовательно, может быть повреждена).
Тот факт, что Fujitsu может использовать обученную модель ИИ для этой цели, означает, что количество часов труда значительно сокращается.
Модель Fujitsu настолько передовая, что японская компания смогла обойти обычный метод подготовки обучающих данных, используя реальные изображения дефектных товаров. Вместо этого они обучили свою модель на изображениях предметов с имитацией аномалий. Тем не менее, их модель способна понять все характеристики предметов, которые она будет проверять.
Технология ИИ также может обнаруживать, когда посылка была уронена во время доставки (и, следовательно, может быть повреждена).
Некачественная упаковка
Плохая упаковка также может способствовать повреждению товаров. Когда ваши товары правильно упакованы, риск их повреждения во время операций цепочки поставок снижается.
Хорошая упаковка гарантирует бережное обращение с вашими продуктами, особенно при их загрузке и разгрузке. Это приводит к улучшению опыта клиента и, среди прочего, к уменьшению количества возвратов.
Вы можете оптимизировать упаковку своих продуктов с помощью систем ИИ. ИИ может помочь логистическим компаниям разработать лучшие упаковки для конкретных продуктов, выбрать подходящие материалы и правильный размер для каждой упаковки, а также предупредить вас, если упаковка была нарушена до отправки. Это дополнительно гарантирует отсутствие задержек во время доставки, что эффективно снижает количество потенциальных проблем в цепочке поставок.
Хорошая упаковка гарантирует бережное обращение с вашими продуктами, особенно при их загрузке и разгрузке. Это приводит к улучшению опыта клиента и, среди прочего, к уменьшению количества возвратов.
Вы можете оптимизировать упаковку своих продуктов с помощью систем ИИ. ИИ может помочь логистическим компаниям разработать лучшие упаковки для конкретных продуктов, выбрать подходящие материалы и правильный размер для каждой упаковки, а также предупредить вас, если упаковка была нарушена до отправки. Это дополнительно гарантирует отсутствие задержек во время доставки, что эффективно снижает количество потенциальных проблем в цепочке поставок.
Долгое ожидание
Наконец, если все вышеперечисленное управляется решениями на основе искусственного интеллекта, время ожидания клиентов будет короче.
Это улучшит удовлетворенность клиентов, что может помочь вам построить крепкие отношения и в конечном итоге — увеличить продажи.
Это улучшит удовлетворенность клиентов, что может помочь вам построить крепкие отношения и в конечном итоге — увеличить продажи.
Детектор занятости доков и парковочных мест
Технология компьютерного зрения используется для мониторинга доков и парковок и может помочь направить грузовики на свободные парковочные места.
Нейронные сети, модели глубокого обучения и камеры наблюдения используются для определения, занято ли в данный момент парковочное место транспортным средством или нет. Камеры наблюдения осматривают парковку, а модели глубокого обучения обрабатывают изображения.
Затем, поскольку системы компьютерного зрения обеспечивают точные местоположения парковочного места, программное обеспечение может направлять водителей грузовиков к подходящему парковочному месту, тем самым повышая эффективность.
Более того, технология способна обнаруживать грузовики всех форм и размеров.
И проверяя, полностью ли заняты доки, и, если нет, где есть свободные места, системы компьютерного зрения также могут поддерживать управление доками.
Все это основано на данных в реальном времени, и процесс может выполняться в любых погодных условиях.
Более того, ИИ способен оптимизировать использование парковочных мест в портах (а также в других ключевых логистических центрах, таких как аэропорт), рассчитывая, сколько свободного пространства есть между двумя припаркованными автомобилями, и сможет ли определенное транспортное средство поместиться.
Хотя определение загруженности парковки также используется транспортной индустрией для снижения заторов, это полезно в логистике, потому что улучшает время доставки, предупреждая персонал, когда прибывает грузовик, и направляя его на свободное парковочное место.
Более того, потому что вы можете использовать камеры наблюдения, которые уже установлены на доках, дополнительной инфраструктуры не требуется.
Нейронные сети, модели глубокого обучения и камеры наблюдения используются для определения, занято ли в данный момент парковочное место транспортным средством или нет. Камеры наблюдения осматривают парковку, а модели глубокого обучения обрабатывают изображения.
Затем, поскольку системы компьютерного зрения обеспечивают точные местоположения парковочного места, программное обеспечение может направлять водителей грузовиков к подходящему парковочному месту, тем самым повышая эффективность.
Более того, технология способна обнаруживать грузовики всех форм и размеров.
И проверяя, полностью ли заняты доки, и, если нет, где есть свободные места, системы компьютерного зрения также могут поддерживать управление доками.
Все это основано на данных в реальном времени, и процесс может выполняться в любых погодных условиях.
Более того, ИИ способен оптимизировать использование парковочных мест в портах (а также в других ключевых логистических центрах, таких как аэропорт), рассчитывая, сколько свободного пространства есть между двумя припаркованными автомобилями, и сможет ли определенное транспортное средство поместиться.
Хотя определение загруженности парковки также используется транспортной индустрией для снижения заторов, это полезно в логистике, потому что улучшает время доставки, предупреждая персонал, когда прибывает грузовик, и направляя его на свободное парковочное место.
Более того, потому что вы можете использовать камеры наблюдения, которые уже установлены на доках, дополнительной инфраструктуры не требуется.
Обнаружение проникновения и краж
Искусственный интеллект в транспортной логистике может быть полезен во многих различных областях, включая обеспечение безопасности.
Очень важно, чтобы вы думали о мерах безопасности, которые предотвращают вторжения и кражи, таким образом, экономя вам деньги.
ИИ играет ключевую роль в обнаружении вторжений и краж. Технология может следить за активностью, записанной камерами видеонаблюдения, выявляя подозрительные моменты и идентифицируя интересующие объекты.
Системы обнаружения вторжений, работающие на основе ИИ, определяют объекты на основе их местоположения, размера и движения. Используя глубокое обучение, они уходят дальше обычных систем обнаружения вторжений, используя более сложный алгоритм для распознавания различных типов объектов, при этом сокращая количество ложных срабатываний.
В целом, они обеспечивают большую эффективность мониторинга и улучшение складских операций.
Некоторые практические применения:
Очень важно, чтобы вы думали о мерах безопасности, которые предотвращают вторжения и кражи, таким образом, экономя вам деньги.
ИИ играет ключевую роль в обнаружении вторжений и краж. Технология может следить за активностью, записанной камерами видеонаблюдения, выявляя подозрительные моменты и идентифицируя интересующие объекты.
Системы обнаружения вторжений, работающие на основе ИИ, определяют объекты на основе их местоположения, размера и движения. Используя глубокое обучение, они уходят дальше обычных систем обнаружения вторжений, используя более сложный алгоритм для распознавания различных типов объектов, при этом сокращая количество ложных срабатываний.
В целом, они обеспечивают большую эффективность мониторинга и улучшение складских операций.
Некоторые практические применения:
Автоматическое распознавание номерных знаков
Это интеллектуальная компьютерная видеосистема, которая обнаруживает на вашей территории автомобили, которые там быть не должны.
Автоматическое распознавание номерных знаков (ALPR) позволяет камерам быстро считывать номерные знаки автомобилей и не требует участия человека.
ALPR используется министерством внутренней безопасности США для предотвращения преступлений и может быть использовано в сочетании с отслеживанием объектов и распознаванием лиц для пресечения преступной деятельности и является средством сдерживания.
Автоматическое распознавание номерных знаков также используется в системах электронной оплаты проезда на платных дорогах для взимания платы с транспортных средств, въезжающих и выезжающих с дорог.
Автоматическое распознавание номерных знаков (ALPR) позволяет камерам быстро считывать номерные знаки автомобилей и не требует участия человека.
ALPR используется министерством внутренней безопасности США для предотвращения преступлений и может быть использовано в сочетании с отслеживанием объектов и распознаванием лиц для пресечения преступной деятельности и является средством сдерживания.
Автоматическое распознавание номерных знаков также используется в системах электронной оплаты проезда на платных дорогах для взимания платы с транспортных средств, въезжающих и выезжающих с дорог.
Видеоаналитика
Видеоаналитика позволяет обнаруживать проблемы и проверять их перед принятием мер.
По сути, она предоставляет вам полезные данные о деятельности вокруг вашего объекта, что позволяет быстро выявлять потенциальных злоумышленников.
Важно отметить, что видеоаналитика способна определять движения транспортных средств и людей на сцене, игнорируя любые незначительные движения. Она может помочь в обнаружении необычного движения и необычной активности.
Основные области видеоаналитики включают системы контроля доступа, которые работают с датчиками обнаружения вторжений, чтобы получать мгновенные оповещения каждый раз, когда несанкционированный человек пытается войти на ваш объект.
Это чрезвычайно полезно для сокращения вторжений и краж. Она использует компьютерное зрение для обнаружения лиц, данные о которых хранятся в базе данных, и является одним из наиболее широко используемых приложений искусственного интеллекта в логистике.
Датчики обнаружения вторжений, между тем, обнаруживают движение перед срабатыванием сигнала тревоги, если злоумышленник был идентифицирован.
Данные собираются и аннотируются, нейронные сети обучаются, и объекты интереса легко (и автоматически) выделяются глубокими алгоритмами обучения. Обычно объекты интереса идентифицируются в течение нескольких секунд после того, как человек входит в определенную область.
Для логистических компаний важно выбирать области для мониторинга. Также для успешного использования датчиков обнаружения вторжений потребуется использовать несколько камер.
По сути, она предоставляет вам полезные данные о деятельности вокруг вашего объекта, что позволяет быстро выявлять потенциальных злоумышленников.
Важно отметить, что видеоаналитика способна определять движения транспортных средств и людей на сцене, игнорируя любые незначительные движения. Она может помочь в обнаружении необычного движения и необычной активности.
Основные области видеоаналитики включают системы контроля доступа, которые работают с датчиками обнаружения вторжений, чтобы получать мгновенные оповещения каждый раз, когда несанкционированный человек пытается войти на ваш объект.
Это чрезвычайно полезно для сокращения вторжений и краж. Она использует компьютерное зрение для обнаружения лиц, данные о которых хранятся в базе данных, и является одним из наиболее широко используемых приложений искусственного интеллекта в логистике.
Датчики обнаружения вторжений, между тем, обнаруживают движение перед срабатыванием сигнала тревоги, если злоумышленник был идентифицирован.
Данные собираются и аннотируются, нейронные сети обучаются, и объекты интереса легко (и автоматически) выделяются глубокими алгоритмами обучения. Обычно объекты интереса идентифицируются в течение нескольких секунд после того, как человек входит в определенную область.
Для логистических компаний важно выбирать области для мониторинга. Также для успешного использования датчиков обнаружения вторжений потребуется использовать несколько камер.
Обработка документов Товарной накладной
Обработка документов - это когда документ, например, Товарная накладная, переводится в структурированные данные, которые дают компании возможность принимать действенные решения.
Интеллектуальная обработка документов ТН - это когда искусственный интеллект и технологии, такие как компьютерное зрение и обработка естественного языка, переводят документы, которые не так легко анализировать вручную.
Сначала данные собираются. Затем они предварительно обрабатываются, классифицируются и извлекаются. Фаза извлечения - это когда модели машинного обучения получают определенную информацию, такую как имена, даты и цифры, перед переходом к этапу постобработки и проверки. Именно на этом этапе выделяются дубликаты и ошибки.
Наконец, извлеченные данные передаются бизнес-процессу.
У товарных накладных есть несколько проблем, которые нужно устранить. Они включают в себя:
Интеллектуальная обработка документов ТН - это когда искусственный интеллект и технологии, такие как компьютерное зрение и обработка естественного языка, переводят документы, которые не так легко анализировать вручную.
Сначала данные собираются. Затем они предварительно обрабатываются, классифицируются и извлекаются. Фаза извлечения - это когда модели машинного обучения получают определенную информацию, такую как имена, даты и цифры, перед переходом к этапу постобработки и проверки. Именно на этом этапе выделяются дубликаты и ошибки.
Наконец, извлеченные данные передаются бизнес-процессу.
У товарных накладных есть несколько проблем, которые нужно устранить. Они включают в себя:
Утерянные или неправильно размещенные товарные накладные
Когда Товарная накладная потеряна или размещена неправильно, задержки легко могут накапливаться в процессе доставки. Это означает, что клиенты могут получить свой товар поздно.
Создание и выдача Товарных накладных могут быть автоматизированы, и это имеет преимущество в том, что вероятность потери или неправильного размещения Товарной накладной снижается.
Создание и выдача Товарных накладных могут быть автоматизированы, и это имеет преимущество в том, что вероятность потери или неправильного размещения Товарной накладной снижается.
Неправильно заполненные Товарные накладные
Если компания неправильно заполняет Товарную накладную, могут возникнуть проблемы при таможенном оформлении. Когда это происходит, возникают дополнительные задержки, и даже есть шанс, что отправление будет отклонено.
Во время этапа проверки машинное обучение использует извлеченные данные. Затем оно их уточняет, исправляя любые ошибки и проверяя точность информации в Товарных накладных. Это помогает избежать задержек.
Во время этапа проверки машинное обучение использует извлеченные данные. Затем оно их уточняет, исправляя любые ошибки и проверяя точность информации в Товарных накладных. Это помогает избежать задержек.
Товарная накладная без подписи соответствующих сторон
Если это произойдет, Товарная накладная может быть аннулирована, и груз будет отклонен.
Компании могут обучить искусственный интеллект проверять подпись на своих Товарных накладных. В результате вы можете быть уверены, что отправление не будет отклонено из-за недействительных документов.
Компании могут обучить искусственный интеллект проверять подпись на своих Товарных накладных. В результате вы можете быть уверены, что отправление не будет отклонено из-за недействительных документов.
Ключевые моменты
Использование искусственного интеллекта в цепи поставок и логистике - это выгодное решение, если вы хотите улучшить производительность своей цепи поставок.
Как мы видели, есть много способов использования этой технологии. Вы можете использовать компьютерное зрение в логистике, чтобы предотвратить уменьшение запасов, предотвратить кражу до того, как она произойдет, улучшить процессы контроля качества и лучше контролировать загрузку вашего груза.
В общем, улучшается управление рисками, и благодаря прогнозам, основанным на искусственном интеллекте, логистические компании получают более точные прогнозы спроса. В итоге, с помощью искусственного интеллекта в логистике и управлении цепями поставок, вы снизите уровень ошибок, сократите операционные расходы и обеспечите минимальное количество нехватки товара для вас и ваших клиентов.
Как мы видели, есть много способов использования этой технологии. Вы можете использовать компьютерное зрение в логистике, чтобы предотвратить уменьшение запасов, предотвратить кражу до того, как она произойдет, улучшить процессы контроля качества и лучше контролировать загрузку вашего груза.
В общем, улучшается управление рисками, и благодаря прогнозам, основанным на искусственном интеллекте, логистические компании получают более точные прогнозы спроса. В итоге, с помощью искусственного интеллекта в логистике и управлении цепями поставок, вы снизите уровень ошибок, сократите операционные расходы и обеспечите минимальное количество нехватки товара для вас и ваших клиентов.
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
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024