Настоящая польза искусственного интеллекта в логистике
В логистике последние годы произошли крупные изменения из-за разрушений в отрасли и новых технологий. Искусственный интеллект (ИИ) изменил игру, улучшая управление цепями поставок.
Логистическая отрасль в последние годы прошла через глубокие изменения, вызванные потрясениями в отрасли и развитием передовых технологий. Среди них искусственный интеллект (ИИ) выделился как сила, изменяющая правила игры, революционизируя способы управления и оптимизации в цепях поставок компаний. Способность ИИ обрабатывать огромные объемы данных, принимать интеллектуальные решения и прогнозировать результаты сделали его критическим инструментом в логистическом секторе. Не удивительно, что ИИ и машинное обучение (МО) будут наиболее вероятно внедрены к 2025 году.
Несмотря на разнообразные применения и преимущества ИИ в логистике, многие компании все еще не полностью используют потенциал ИИ в своих организациях, так как упускают наиболее важную часть своей цифровой трансформации: изменение мышления и поведения.
Несмотря на разнообразные применения и преимущества ИИ в логистике, многие компании все еще не полностью используют потенциал ИИ в своих организациях, так как упускают наиболее важную часть своей цифровой трансформации: изменение мышления и поведения.
Настоящий искусственный интеллект: внедрение автоматизации склада и робототехники
Интеграция ИИ и робототехники привела к значительным прорывам в автоматизации складов. Роботы, работающие на ИИ, могут эффективно сортировать, подбирать, упаковывать и организовывать инвентарь, ускоряя процесс обработки заказов.
Искусственный интеллект здесь действительно "искусственный", поскольку роботы могут заменить многие задачи, выполняемые складскими работниками. Кроме того, сенсоры и камеры, управляемые ИИ, обеспечивают отслеживание и мониторинг инвентаря в реальном времени, что позволяет улучшить управление запасами и снизить потери. Это создает множество новых данных в реальном времени на складе, которые могут использоваться для прогностического анализа и улучшения контроля над процессами на складе. В результате автоматизация складов, работающая на ИИ, превратила традиционные склады в эффективные высокотехнологичные дистрибьюторские центры, способные удовлетворить потребности в скорости обработки заказов, необходимые в современной среде потребителей, и способствовать улучшению опыта клиента.
Автоматизация складов особенно важна в условиях нехватки складских работников, угрозы забастовок профсоюзов и постоянного роста затрат на рабочую силу. Многие компании, стремясь найти работников в условиях самой низкой безработицы в США с 1969 года, видят автоматизацию как быстрое решение. Поэтому необходимость применения этого ИИ в сочетании с робототехникой больше не является возможностью, а скорее необходимостью. В 2024 году роботы будут использоваться чуть менее чем половиной средних и крупных операторов складов и центров обработки заказов в США.
Искусственный интеллект здесь действительно "искусственный", поскольку роботы могут заменить многие задачи, выполняемые складскими работниками. Кроме того, сенсоры и камеры, управляемые ИИ, обеспечивают отслеживание и мониторинг инвентаря в реальном времени, что позволяет улучшить управление запасами и снизить потери. Это создает множество новых данных в реальном времени на складе, которые могут использоваться для прогностического анализа и улучшения контроля над процессами на складе. В результате автоматизация складов, работающая на ИИ, превратила традиционные склады в эффективные высокотехнологичные дистрибьюторские центры, способные удовлетворить потребности в скорости обработки заказов, необходимые в современной среде потребителей, и способствовать улучшению опыта клиента.
Автоматизация складов особенно важна в условиях нехватки складских работников, угрозы забастовок профсоюзов и постоянного роста затрат на рабочую силу. Многие компании, стремясь найти работников в условиях самой низкой безработицы в США с 1969 года, видят автоматизацию как быстрое решение. Поэтому необходимость применения этого ИИ в сочетании с робототехникой больше не является возможностью, а скорее необходимостью. В 2024 году роботы будут использоваться чуть менее чем половиной средних и крупных операторов складов и центров обработки заказов в США.
Транспорт остается функцией, выполняемой людьми
В сфере транспорта ситуация немного иная. Здесь человек остается в центре процесса транспортировки. Многие люди интересуются, заменит ли их работу искусственный интеллект, и, в частности, ChatGPT. Но, если обратиться к ChatGPT и спросить его о роли искусственного интеллекта и ChatGPT в транспорте, он ответит: "Важно отметить, что хотя ChatGPT может предоставлять ценную помощь и поддержку в сфере грузоперевозок, человеческая экспертиза и надзор остаются важными".
Лично я называю искусственный интеллект "Дополнительным" Интеллектом, когда речь идет о транспорте, поскольку искусственный интеллект помогает человеку стать более эффективным, справляться с большим объемом работы, выполнять свою работу быстрее и достигать лучших результатов. В конечном итоге человеку будет нравиться его работа, что помогает компаниям привлекать и удерживать талант, что очень важно. Поэтому компании должны применять искусственный интеллект для помощи персоналу в транспортных операциях.
Лично я называю искусственный интеллект "Дополнительным" Интеллектом, когда речь идет о транспорте, поскольку искусственный интеллект помогает человеку стать более эффективным, справляться с большим объемом работы, выполнять свою работу быстрее и достигать лучших результатов. В конечном итоге человеку будет нравиться его работа, что помогает компаниям привлекать и удерживать талант, что очень важно. Поэтому компании должны применять искусственный интеллект для помощи персоналу в транспортных операциях.
Используйте отслеживание как ключевую область для применения искусственного интеллекта
Отслеживание в цепи поставок помогает в управлении рисками и способствует эффективному общению и сотрудничеству между участниками. Это остается важной областью для инвестиций компаний. Логистические операции подвержены различным рискам, таким как природные катастрофы, нехватка рабочей силы, геополитические проблемы и непредвиденные нарушения. Предсказательные способности ИИ позволяют компаниям предвидеть потенциальные риски и заранее разрабатывать планы на случай возможных проблем.
Большое количество данных, собираемых на этих платформах, делает их отличными кандидатами для использования ИИ. Искусственный интеллект используется для улучшения качества данных, создания данных через генеративный ИИ, когда реальные данные недоступны, и предоставления ценных инсайтов через прогнозы (например, предсказание времени прибытия или времени простоя) или прогнозы (доступной мощности активов или на портах). Внедрение реальной видимости позволяет компаниям обмениваться информацией, обновлениями и прогнозами с поставщиками, клиентами и партнерами.
Прозрачное общение помогает укрепить доверие, улучшает сотрудничество и позволяет своевременно принимать решения. Такие совместные усилия повышают устойчивость и гибкость цепи поставок.
Большое количество данных, собираемых на этих платформах, делает их отличными кандидатами для использования ИИ. Искусственный интеллект используется для улучшения качества данных, создания данных через генеративный ИИ, когда реальные данные недоступны, и предоставления ценных инсайтов через прогнозы (например, предсказание времени прибытия или времени простоя) или прогнозы (доступной мощности активов или на портах). Внедрение реальной видимости позволяет компаниям обмениваться информацией, обновлениями и прогнозами с поставщиками, клиентами и партнерами.
Прозрачное общение помогает укрепить доверие, улучшает сотрудничество и позволяет своевременно принимать решения. Такие совместные усилия повышают устойчивость и гибкость цепи поставок.
Повышение эффективности логистики с помощью прогностической аналитики
Одним из наиболее значимых вкладов искусственного интеллекта в логистику является его мощное применение в прогностической аналитике, обогащенной взрывным ростом данных. К 2025 году будет создано 181 зеттабайт данных, что эквивалентно 200 миллиардам iPhone 14. Совмещаясь с экспоненциальным ростом вычислительной мощности, можно создавать более крупные модели, способные выполнять более сложные задачи.
Анализируя исторические данные и информацию в реальном времени, системы, работающие на базе искусственного интеллекта, могут предвидеть паттерны спроса, колебания запасов и потенциальные нарушения, что позволяет оптимизировать уровни инвентаризации, минимизировать нехватки товаров и сокращать операции в цепочке поставок. Путем точного прогнозирования спроса компании могут гарантировать наличие правильных товаров в правильном месте и в нужное время, что приводит к повышению эффективности и удовлетворенности клиентов. Эта прогностическая аналитика будет продолжать развиваться в рекомендательную аналитику и, в конечном итоге, приведет к автоматизации более крупных частей рабочих процессов.
Анализируя исторические данные и информацию в реальном времени, системы, работающие на базе искусственного интеллекта, могут предвидеть паттерны спроса, колебания запасов и потенциальные нарушения, что позволяет оптимизировать уровни инвентаризации, минимизировать нехватки товаров и сокращать операции в цепочке поставок. Путем точного прогнозирования спроса компании могут гарантировать наличие правильных товаров в правильном месте и в нужное время, что приводит к повышению эффективности и удовлетворенности клиентов. Эта прогностическая аналитика будет продолжать развиваться в рекомендательную аналитику и, в конечном итоге, приведет к автоматизации более крупных частей рабочих процессов.
Готовы ли компании полностью использовать ИИ?
Несмотря на огромные скачки в технологии в последние годы, технология сама по себе не может решить проблемы в цепочке поставок. Цифровая трансформация требует трех важных компонентов: правильного цифрового персонала, адаптированных бизнес-моделей и процессов, и правильного набора технологий. Большинство компаний в настоящее время не имеют достаточной цифровой зрелости, правильных специалистов или менталитета, чтобы полностью воспользоваться возможностями, которые предлагает ИИ. Компании должны изменить свое поведение: перестать смотреть в зеркало заднего вида на то, что произошло, и начать использовать данные в режиме реального времени и предсказательные аналитические выводы. Они должны доверять данным, которые предоставляют им эти знания, на основе которых они могут мгновенно принимать решения и затем выполнять их. Только тогда наступит настоящее изменение, и можно будет достичь цифровой трансформации.
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