С искусственным интеллектом (ИИ) у предприятий появляется возможность использовать его для повышения эффективности за счет автоматизации трудоемких процессов. Благодаря машинному обучению ИИ со временем становится только эффективнее, а прогнозная аналитика преобразует данные в соответствующие идеи, которые компании могут использовать для достижения своих стратегических целей. Хотя ИИ уже оказывает влияние на большинство отраслей, его присутствие, возможно, наиболее сильно ощущается в мире логистики.
У логистических компаний есть множество потенциальных возможностей для использования ИИ в своей деятельности. Самый большой пробел в ИИ в его нынешнем виде — это нехватка профессионалов, способных интерпретировать огромный объем данных, которые он производит. Сторонние решения в настоящее время являются наиболее жизнеспособными для компаний, поскольку альтернатива найму команды специалистов по данным в настоящее время является непомерно высокой. Возможно, по мере снижения затрат в будущем для логистических компаний станет более целесообразным разрабатывать собственные решения для собственной выгоды.
В отрасли, управляемой данными, искусственный интеллект является революционным средством, помогающим логистическим компаниям активно прогнозировать спрос и планировать пропускную способность. Прогнозная аналитика может снизить эксплуатационные расходы за счет более эффективного распределения транспортных средств и предотвращения рисков цепочки поставок. ИИ может даже отслеживать онлайн-активность, чтобы заблаговременно выявлять потенциальные проблемы с поставщиками или материалами.
Труд — еще один аспект логистики, который можно сделать проще и безопаснее с помощью ИИ. Роботизированные системы уже используются в распределительных центрах по всему миру, помогая автоматизировать транспортировку и сортировку материалов. Кроме того, в области автономного транспорта уже достигнут определенный успех, когда речь идет о создании парков транспортных средств с искусственным интеллектом. Хотя до конечной цели полной автоматизации еще далеко, новые функции безопасности и опции автопилота предлагают помощь водителям-людям. Управляемые программным обеспечением грузовики, движущиеся в строю, также могут помочь сократить расходы на топливо.
Экономия топлива также возможна за счет интерпретации больших данных с помощью ИИ. Оптимизация маршрута сложна — на самом деле это балансирование, в котором слишком легко переусердствовать или недооценить использование транспортных средств. Учет других факторов, таких как погода, дорожные работы и изменения стоимости топлива, делает невозможным статичное решение для маршрутизации логистики. Большие данные также играют важную роль в решении проблемы «последней мили». Многие затраты в сфере логистики связаны с трудностями завершения последнего этапа процесса доставки. Используя ИИ для получения информации о распространенных проблемах и предоставляя обновления в режиме реального времени клиентам и агентам по доставке, компании могут сэкономить время и деньги для себя.
Фактически, наша компания Hala SCS уже начала эффективно использовать программное обеспечение, интегрированное с ИИ. В некоторых случаях мы сэкономили до 20% затрат за счет оптимизации маршрутов и эффективного использования парка. Наше программное обеспечение использует зарекомендовавшие себя на рынке алгоритмы и моделирование географической сети, чтобы повысить эффективность выполнения заказов для больших партий и с максимально возможного количества складов по кратчайшим и наиболее эффективным доступным маршрутам.
И отсюда ИИ может стать только лучше. Хотя многие данные считаются «мусорными данными», более совершенные алгоритмы могут задним числом извлекать полезную информацию из прошлых записей, даже если многие из них устарели или неточны. Оттуда ИИ может выявлять закономерности и приступать к получению полезных данных для компаний.
Повышение эффективности ИИ нельзя игнорировать, особенно когда подход, основанный на данных, — единственный способ справиться с миллионами движущихся частей, связанных с логистикой. Компаниям следует заранее инвестировать в инновационные решения, иначе они рискуют отстать.
Опубликовано
Первоначально опубликовано на https://www.linkedin.com.
