Тенденция использования ИИ в логистике и цепочках поставок — «Применения, преимущества и проблемы»

Тенденция использования ИИ в логистике и цепочках поставок — области применения, преимущества и проблемы

Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых революционных технологий в современной истории. Он помогает предприятиям по всему миру, повышая эффективность и оптимизируя ресурсы. ИИ также нашел свое применение в логистике и цепочках поставок, где он предлагает множество преимуществ компаниям, желающим внедрить новые технологии. Искусственный интеллект в логистической отрасли — это развивающаяся область, которая может изменить то, как работают компании. Искусственный интеллект в цепочках поставок обширен, и многие предприятия по всему миру используют множество различных приложений. Некоторые небольшие решения по машинному обучению используются для улучшения операций небольших компаний, которые хотят оставаться впереди конкурентов. Лидеры отрасли работают над современными решениями для автономных транспортных средств и другими впечатляющими решениями. Эти инновации предлагают такие преимущества, как повышение эффективности управленческих задач, таких как выполнение заказов, повышение точности запасов, сокращение времени доставки и более точные модели прогнозирования.

Давайте посмотрим, как можно применять ИИ в логистике и управлении цепочками поставок!

Что значит ИИ для логистических компаний?

Применение ИИ в производственной среде — это последний шаг компании на пути от цифровой трансформации к зрелости ИИ. Однако нередко некоторые компании все еще борются на пути к цифровой трансформации, не говоря уже об использовании сложных технологий, таких как ИИ, машинное обучение (МО) или глубокое обучение. Чтобы достичь зрелого уровня цифровой трансформации, компаниям следует учитывать следующее:

ИТ-инфраструктура. ИТ-система компании должна быть достаточно гибкой и способной включать новые технологии;
Управление данными. Источники данных нуждаются в стандартизации и надлежащих конвейерах, применяемых для данных в реальном времени;
Квалифицированный персонал и консультанты по искусственному интеллекту. Использование искусственного интеллекта требует, чтобы специалисты по обработке и анализу данных интерпретировали результаты и сообщали о них соответствующим заинтересованным сторонам, ответственным за принятие управленческих решений.

Недавние исследования показали, что сектор логистики является одним из секторов, в котором наибольшее количество компаний уже активно используют процессы машинного обучения. Основная причина этого заключается в том, что логистические компании хорошо осознают свою потребность в инновациях и преобразованиях, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Более половины логистических компаний во всем мире приступили к инициативам по цифровому преобразованию, при этом планируя гораздо больше в течение двух лет. ИИ может быть мощным инструментом для бизнеса, поскольку он предлагает огромные преимущества по сравнению с традиционными методами. Технологии машинного обучения позволяют руководителям автоматизировать трудоемкие процессы, такие как прогнозирование спроса или оптимизация маршрутов. Эти автоматизированные решения часто приводят к лучшим результатам, чем те, которые достигаются сотрудниками-людьми, благодаря способности машин к высокоскоростной обработке, относительной объективности, доступу к огромному количеству источников данных или даже отсутствию субъективного предубеждения в отношении конкретных альтернатив.

Как ИИ может решать логистические проблемы и создавать ценность? Применение искусственного интеллекта в логистической отрасли

ИИ — это мощная технология, которую можно использовать для различных целей. Одна из основных областей предлагает огромную ценность в области логистики и цепочек поставок, которые связаны со сложными процессами, такими как управление запасами, распределение товаров на складах или контроль транспортных маршрутов в режиме реального времени.

В этом разделе будут рассмотрены некоторые приложения машинного обучения с огромным потенциалом для логистики, транспорта и цепочек поставок.

Управление цепочками поставок

ИИ может использоваться в SCM для различных целей. Во-первых, системы ИИ могут обрабатывать большие данные на высоких скоростях, что делает их идеальными инструментами для оптимизации операций на основе больших объемов релевантной информации. Как упоминалось ранее, решения для машинного обучения могут обрабатывать огромные наборы данных и создавать точные прогностические модели, которые позволяют компаниям быть более эффективными и точными при прогнозировании продаж, распределении запасов или управлении транспортными маршрутами.

Еще один способ применения ИИ в цепочках поставок — визуализация и наблюдение в режиме реального времени. Этот тип автоматизации позволяет компаниям внимательно следить за прогрессом, достигнутым сотрудниками, машинами или транспортным парком, например, обнаруживать проблемы до их возникновения или немедленно принимать меры при возникновении критического события. Это идеальные инструменты, особенно для целей контроля качества, а также управления ресурсами и оценки рисков.

Использование ИИ в SCM может принести множество преимуществ компаниям, желающим внедрить инновационные технологии. Применение искусственного интеллекта в логистике позволяет предприятиям сдерживать расходы за счет повышения эффективности и сокращения сроков поставки товаров или услуг.

Похожий пример: разработка логистической платформы, предлагающей обзор в режиме реального времени и интеграцию с различными перевозчиками

Один из наших клиентов хотел улучшить продукт для оптимизации глобальных цепочек поставок

Наша задача? Обеспечение видимости и передачи данных для максимальной эффективности и контроля. Мы поддержали разработку решения для сквозного выполнения логистических операций в управлении цепочками поставок на уровне заказа на поставку/артикул, включая создание заказа на поставку, управление запасами, управление поставщиками и дистрибьюторами, консолидацию и планирование загрузки, распределение перевозчиков, документацию и окончательную доставку. . Подробнее об этом тематическом исследовании.

Умное сопоставление грузов

Грузоотправители используют различные деловые сети, чтобы найти лучшего перевозчика для своих товаров. Эти платформы позволяют как грузоотправителям, так и перевозчикам размещать информацию о доступных маршрутах перевозки, вместимости, тарифах или других аспектах, которые могут представлять интерес для потенциальных партнеров. Процесс сопоставления заданного набора параметров, опубликованных грузоотправителями, и параметров, предоставленных различными грузовыми компаниями, может осуществляться с помощью алгоритмов, использующих возможности машинного обучения, чтобы рекомендовать наиболее подходящее соответствие на основе исторических данных, собранных из предыдущих транзакций.

Используя технологии машинного обучения, Системы управления транспортом (TMS) могут предоставлять точные рекомендации, адаптированные к потребностям и предпочтениям клиентов. Это экономит время, затрачиваемое на поиск вручную, и обеспечивает лучшие результаты, чем традиционные методы, используемые сегодня.

Аналогичный подход может быть использован в рамках одной компании, планирующей перевозки своим парком или парком субподрядчиков. В этом случае компания может быть заинтересована в том, чтобы выяснить, какие единицы автопарка и перевозчики лучше всего подходят друг другу с учетом наличия пропускной способности. Это сложная задача из-за различных переменных, таких как маршруты, тип товара или даже временные окна, которые не должны пересекаться с другими отгрузками, уже запланированными на определенный период.

Использование алгоритмов машинного обучения позволяет системам TMS рекомендовать оптимальные комбинации на основе доступных данных. Система может учиться на предыдущих результатах и использовать их для будущих целей планирования, а также выявлять возможные ошибки, допущенные людьми при сопоставлении одного заданного набора параметров с другими в процессе ручного выбора.

Похожий пример: предоставление специализированной ИТ-системы для управления и продажи грузовых сделок и планирования перевозок

Крупная польская логистическая компания обратилась к нам с просьбой создать специальную ИТ-систему для управления их основным бизнес-процессом — управлением и продажей логистических сделок.

Наша задача? Ключевой задачей в сфере логистики является сокращение времени заключения сделок до абсолютного минимума. Инструмент должен быть очень отзывчивым и помогать в разумном сопоставлении перевозчиков и грузов, управлении автопарком и других логистических операциях. Платформа помогает экспедиторам минимизировать расход топлива, максимально повысить эффективность работы и оптимизировать производительность парка, сопоставляя несколько загрузок на одном и том же маршруте с одним перевозчиком. Подробнее об этом тематическом исследовании.

Оптимизация маршрута

Компании могут оптимизировать маршруты с помощью искусственного интеллекта, который напрямую влияет на отрасль грузоперевозок, позволяя сократить время использования и расход топлива за счет более коротких расстояний между пунктами назначения, избегая заторов на дорогах за счет более точной корректировки времени доставки в зависимости от колебаний спроса в разных регионах. Передовые системы также позволяют логистическим компаниям одновременно управлять и координировать тысячи транспортных средств, что означает более эффективное распределение ресурсов, снижение расхода топлива и повышение эффективности использования транспортных средств.

Технология искусственного интеллекта в системах управления транспортом использует модели машинного обучения для прогнозирования потребительского спроса, чтобы сопоставить его с доступными транспортными возможностями и объединить некоторые поставки вместе. Это также позволяет логистическим компаниям более точно планировать свои поставки, учитывая отклонения от исторических тенденций или определяя объемы трафика на основе незапланированных событий, таких как перекрытие дорог из-за аварий.

Похожий пример: внедрение модели искусственного интеллекта для оптимизации маршрутов и сроков доставки

Компания из сектора логистики обратилась к нам с просьбой создать пользовательскую модель искусственного интеллекта, оптимизирующую маршруты и планирование доставки.

Наша задача? Основная задача здесь заключалась в подготовке специальной системы на основе искусственного интеллекта, предназначенной для операторов связи, чтобы оптимизировать время доставки в зависимости от адреса назначения. Благодаря модели нам удалось снизить количество неудачных и просроченных доставок на 30%. Свяжитесь с нашими экспертами, чтобы получить подробное описание этого проекта.

Эффективная и устойчивая логистика последней мили

ИИ также используется для улучшения доставки на «последней миле». Этот сектор предлагает высокий уровень потенциала для роста, поскольку он требует эффективной и действенной работы, которая может снизить затраты при одновременном повышении степени удовлетворенности клиентов. Системы на основе ИИ особенно полезны в городских районах, где пробки на дорогах являются серьезной проблемой, отрицательно влияющей на окончательные сроки доставки.

Чтобы сократить транспортные расходы и улучшить качество обслуживания клиентов, компании, отвечающие за логистику «последней мили», вкладывают значительные средства в инновационные решения для оптимизации маршрутов и расписаний, а также в автономные логистические подразделения. Несколько стартапов по всему миру предлагают новые решения для рынка доставки «последней мили», такие как автономные дроны, способные доставлять небольшие посылки на короткие расстояния одним щелчком мыши или вообще без вмешательства человека, что представляет собой значительное преимущество по сравнению с традиционными методами транспортировки, которые требуется присутствие человека на борту на этапе обработки груза. Этим машинам не нужен отдых, и они всегда готовы совершить еще одну поездку, экономя время и деньги.

Автономные транспортные средства

Наиболее впечатляющее и разрекламированное использование ИИ в транспортной отрасли — это автоматизированные транспортные средства или беспилотные автомобили. Этой концепции уже 100 лет, и с начала 2016 года беспилотные автомобили тестируются на дорогах общего пользования по всему миру, яркими примерами являются беспилотные автомобили Waymo, Tesla или Google. Такие фирмы, как Starsky Robotics и Otto, сосредоточились на автономных грузовиках. Автоматизация грузовых автомобилей имеет решающее значение из-за улучшенных аспектов безопасности (аварийные происшествия с участием грузовиков составляют около 6,5% от общего числа аварий, при этом вдвое больше аварий со смертельным исходом) этих тяжелых транспортных средств и возможности экономии топлива за счет экономии топлива.

Технологии искусственного интеллекта используются для восприятия (т. е. использования датчиков и компьютерного зрения для сбора информации об окружающей среде), а также для планирования пути, когда алгоритмы искусственного интеллекта необходимы для обработки поступающих данных и принятия решений на их основе с учетом различных параметров, таких как другие участники дорожного движения, погодные условия и т. д. Это позволяет автономным транспортным средствам распознавать объекты и планировать оптимальные пути с учетом всех возможных сценариев, которые могут возникнуть во время конкретной поездки. Идея состоит в том, чтобы создавать беспилотные автомобили, которые могут управляться вручную водителями, и беспилотные грузовики, которые могут работать без участия человека со встроенной оптимизацией маршрута.

Системы умных дорог и тротуаров

Технологии искусственного интеллекта и Интернета вещей способствуют проектированию и разработке интегрированных дорог на основе интеллектуальных систем дорожного покрытия. Встроенные датчики превращают дороги в цифровые сети, позволяя автоматически собирать и анализировать данные с дорожных покрытий. Затем данные с умных дорог отправляются по беспроводной сети в облако, где алгоритмы ИИ могут их обрабатывать. Это позволяет компаниям расширять свои возможности управления логистикой и отслеживать дорожные условия в режиме реального времени, что означает, что они могут лучше подготовиться к чрезвычайным ситуациям, таким как снегопад или наводнение, снижая риск несчастных случаев и других опасных ситуаций, которые могут повлиять на движение.

Автоматизированные склады

Автономные транспортные средства, подобные упомянутым в предыдущем абзаце, — не единственные места для автоматизации. В настоящее время на склады сильно влияют впечатляющие системы и устройства искусственного интеллекта. Автономная робототехника для выполнения складских заказов и других складских операций уже используется несколькими компаниями, такими как Amazon и Ocado.

При этом ИИ используется для автоматизированной классификации и идентификации товаров, хранящихся на складах, и контроля текущего уровня запасов. Задача требует, чтобы модели искусственного интеллекта обучались на данных, собранных сотрудниками из предыдущих сборов на основе штрих-кодов или RFID-меток, прикрепленных к продуктам. Алгоритмы могут идентифицировать эти предметы с помощью компьютерного зрения, принимая во внимание такую информацию, как размеры продукта, вес и т. д. Автоматическая классификация товаров и маркировка мест хранения продуктов могут быть обучены на данных, собранных от сотрудников, описывающих различные типы товаров. Таким образом, ИИ может распознавать и находить эти предметы на складе без помощи человека. Автоматизация склада для процессов инвентаризации снижает затраты, связанные с человеческими ошибками, и повышает скорость и точность при комплектации заказов, повышая уровень удовлетворенности клиентов, что напрямую влияет на доходы бизнеса.

Решения ИИ, используемые на складах, также могут повысить безопасность сотрудников. Менее вероятно, что произойдет несчастный случай, если роботы с искусственным интеллектом будут управлять опасным оборудованием и хранить инвентарь в труднодоступных местах. Даже если это произойдет, человеку ничего не угрожает. Автоматизированный склад и роботизированное оборудование — не единственный способ сделать рабочую среду склада менее опасной. Технология искусственного интеллекта, основанная на системах компьютерного зрения, может отслеживать работу сотрудников и контролировать различные вопросы безопасности. Автоматизация склада в сочетании с распознаванием изображений может выявлять подозрительные действия, такие как несанкционированное проникновение или прерывание работы. Они могут оповещать, когда сотрудник не носит шлем, когда тележка или тележка оставлены позади, или когда в указанном месте нет супервайзера. Возможность идентифицировать позы без постоянного наблюдения и наблюдения со стороны человека может помочь определить, когда происходит положение сотрудника, которое не наблюдается в обычной работе, например, когда работник упал или получил травму.

Управление запасами

Интеллектуальное управление запасами может гарантировать, что нужное количество товаров поступает и покидает склад. Обработка заказов, комплектация и упаковка, а также мониторинг запасов — это переменные, с которыми управление запасами может занимать много времени и быть подверженным ошибкам. Точное управление запасами также может помочь свести к минимуму затоваривание, нехватку и непредвиденную нехватку запасов.

Системы искусственного интеллекта могут организовывать продукты. Эти устройства могут сканировать и сообщать об отправке, как только она поступает на склад, отслеживая ваши запасы. Эта операция может быть утомительной и трудоемкой для работников склада. Тем не менее, когда машины заменяют людей, процесс может выполняться быстрее, и у сотрудников может быть больше времени для выполнения действий, которые может выполнять только человек.

Эффективный склад является важным элементом цепочки поставок. Автоматизация может помочь в своевременном хранении и извлечении товаров со склада, а также обеспечить бесперебойную доставку потребителю. Системы искусственного интеллекта также могут ускорить сложные процедуры и упростить сложные процессы быстрее, чем люди, экономя время и эксплуатационные расходы благодаря снижению требований к рабочей силе.

Планирование распределения и обеспечение безопасности цепочек поставок

Процессы инвентаризации являются важной задачей в цепочках поставок, поскольку они могут определить успех бизнеса. Для управления запасами компаниям нужны точные модели прогнозирования, которые позволят им принимать решения на основе спроса и колебаний рынка. Компании могут применять искусственный интеллект к закупкам, производству, распределению, продажам и другим массивным озерам данных цепочки поставок, чтобы контролировать процесс доставки, ограничения поставок, планирование производства и динамическое распределение.

Высокоточное прогнозирование спроса уже не является новинкой в различных отраслях, но как насчет прогнозирования потоков сбыта для оптимизации цепочки поставок? Приложения искусственного интеллекта позволяют организациям цепочки поставок проводить глубокий анализ поведения своих существующих клиентов, используя информацию о прошлых тенденциях спроса для создания прогнозов. С помощью машинного обучения компании могут принимать более эффективные решения, когда речь идет о планировании дистрибуции и обеспечении безопасности цепочек поставок.

Например, методы машинного обучения позволяют регулировать уровень запасов в зависимости от фактического спроса клиентов и избегать всех форм затоваривания или дефицита. Для этого в решениях на основе ИИ используются как контролируемые, так и неконтролируемые алгоритмы машинного обучения.

Решения по управлению запасами и распределению на основе ИИ позволяют делать прогнозы в реальном времени с помощью неконтролируемых методов обучения, таких как прогнозная аналитика. Прогнозное моделирование позволяет анализировать прошлые точки данных для выявления сигналов и исторических тенденций, обеспечивая более точное прогнозирование спроса, чем при использовании традиционных статистических методов. Преимущество этого подхода заключается в его способности выявлять закономерности, даже если их сложно или невозможно описать сотрудникам из-за высокой сложности. Метод дает многочисленные преимущества, включая более высокую эффективность и более низкие затраты.

Оптимизация запасов на основе предиктивной аналитики также относится к категории приложений ИИ, которые могут принести значительные преимущества за счет прогнозирования и предотвращения сбоев в цепочке поставок. Решения для прогнозной аналитики помогают управлять волатильностью спроса и показали многообещающие результаты для оптимизации уровня запасов в зависимости от прогнозирования спроса на всех складах, участвующих в дистрибьюторской сети.

Похожий пример: оптимизация распределения лекарств в сети больничных аптек

Чтобы улучшить текущие крупномасштабные процессы закупок, фармацевтическая компания обратилась к нам с просьбой использовать прикладную аналитику для хранения и распределения лекарств среди больниц США.

Наша задача? Максимальная экономия за счет оптимизации закупок лекарств в сети больниц и их аптек. Подробнее об этом тематическом исследовании.

Профилактическое обслуживание

Предиктивная аналитика также может применяться для профилактического обслуживания оборудования, что снижает затраты, связанные с простоями. Компании, которые испытывают трудности, привлекают своих работников к ответственности за неисправные машины и платят большие штрафы, если сроки или правила техники безопасности не соблюдаются. ИИ позволяет понять, что происходит внутри устройства, используя данные, собранные с разных датчиков без прямого подключения. Алгоритмы искусственного интеллекта обучаются этой информации и выдают предупреждение, если что-то не так, до того, как произойдет какое-либо серьезное повреждение, предотвращая ненужные расходы, связанные с ремонтом сломанных деталей или другими опасными ситуациями, которые могут угрожать жизни людей.

Кроме того, профилактическое обслуживание используется не только на оборудовании, но и на складских роботах и транспортных единицах, таких как корабли, грузовики, вилочные погрузчики и т. д.

Гарантия качества для улучшения качества обслуживания клиентов

Логистические компании также используют технологию искусственного интеллекта для автоматизированного визуального контроля продуктов до и после упаковки. Таким образом, алгоритмы могут распознать, был ли продукт поврежден при транспортировке или при хранении. Повреждение может варьироваться от незначительных царапин до сломанных деталей, которые необходимо заменить новыми, чтобы покупатели получили неповрежденные продукты, за которые они заплатили. Модели искусственного интеллекта, обученные с использованием данных, собранных в течение всего процесса, помогают улучшить бизнес-процессы, одновременно повышая уровень удовлетворенности клиентов, что приводит к увеличению доходов в конце каждого месяца/года.

С использованием алгоритмов компьютерного зрения возможен полностью автоматизированный визуальный контроль, что снижает затраты, связанные с ручным трудом, и время обработки данных, необходимое, когда сотрудники анализируют изображения в поисках дефектов вручную. Менее вероятно, что человеческие ошибки произойдут, когда машины будут искать и выявлять любые проблемы.

Автоматизация рутинных задач — роботизированная автоматизация процессов на базе искусственного интеллекта

Используя технологию, называемую когнитивной автоматизацией, компании могут автоматизировать бэк-офисные операции, которые в противном случае требовали бы контроля со стороны человека. Сотрудникам-людям можно поручить более интересные задачи или даже заменить их решениями на основе ИИ, поскольку они обеспечивают более высокую эффективность и объективность по сравнению с людьми. Хотя автоматизация бэк-офисных задач может приносить пользу в течение нескольких лет, крайне важно сосредоточиться на отдельных приложениях и рассмотреть бизнес-процесс в целом, чтобы найти области, в которых ИИ может улучшить результаты.

Роботизированная автоматизация процессов (RPA), также известная как интеллектуальная автоматизация, связана с использованием программного обеспечения для автоматизации бэк-офисных задач и других повторяющихся процессов компании. С помощью RPA компании могут получить выгоду от повышения точности и скорости при одновременном снижении количества ошибок, связанных с человеческим фактором. Эта технология использует алгоритмы машинного обучения, способные понимать инструкции, данные людьми через графический интерфейс или любую другую систему электронной обработки данных, включая CRM, ERP и т. д.

Обработка естественного языка (NLP) — еще одно решение, которое может автоматизировать рутинные задачи в логистической отрасли и управлении цепочками поставок за счет понимания, обработки и создания письменного или устного текста. НЛП — это ветвь искусственного интеллекта, целью которой является имитация взаимодействия человека с машиной с использованием расширенных возможностей интеллектуального анализа данных, обработки текста и когнитивной автоматизации. Поскольку сектор логистики заполнен различными документами, такими как коносаменты, CMR, доказательства доставки, заказы на поставку, счета-фактуры и другие неструктурированные и структурированные данные, возникает необходимость в бесперебойной обработке.

Для получения дополнительной информации по этому вопросу перейдите к разделу Автоматизация обработки документов для логистических данных с помощью решений на основе искусственного интеллекта.

Преимущества искусственного интеллекта в логистике и цепях поставок

Вернемся к нашему списку с потенциальными бизнес-преимуществами, которые привносит ИИ: повышение точности инвентаризации, сокращение времени доставки, повышение уровня обслуживания клиентов благодаря более точным прогнозам — это лишь несколько примеров того, как компании по всему миру начали интегрировать технологии искусственного интеллекта в свою деятельность. их системы, что приводит к более высокой прибыли и росту доли рынка. Преимущества внедрения ИИ в логистику и цепочки поставок огромны, и их можно перечислить по ходу работы цепочки поставок:

Планирование. Предиктивная аналитика успешно используется при планировании спроса для выявления сигналов и исторических тенденций, позволяющих делать более точные прогнозы. Это обеспечивает полную прозрачность и корректировку рисков за счет сквозной оптимизации маржи.
Закупки. Цифровая трансформация обеспечивает полную интеграцию данных с поставщиками. Рецепты сырья на основе процесса прогнозирования. Прогнозная аналитика и нейронные сети предоставляют расширенные возможности автоматического назначения ставок для улучшения выбора поставщиков.
Производство. Использование алгоритмов машинного обучения позволяет компаниям составлять более точные прогнозы, которые могут уменьшить затоваривание или дефицит, что значительно повышает эффективность систем планирования и планирования производства.
Складирование. Решения машинного обучения для складирования и упаковки обеспечивают преимущества за счет автоматизации, повышения производительности, эффективности и уровня контроля качества, а также сокращения затрат, времени и потребностей в наборе персонала. Некоторые решения также приносят дополнительные преимущества в плане безопасности, делая склады более автоматизированными за счет робототехники и неконтролируемого наблюдения за безопасностью. Решения на основе искусственного интеллекта могут прогнозировать будущие модели спроса и оптимизировать уровни запасов, чтобы продукты были доступны вовремя.
Логистика и дистрибуция. Компании, внедряющие искусственный интеллект в области логистики и дистрибуции, могут рассчитывать на многофункциональные преимущества, включая динамическую оптимизацию маршрутов на основе исторических данных для лучшего распределения транспортных средств и минимизации расхода топлива. Пример такого решения можно увидеть в алгоритмах глубокого обучения, которые помогают оптимизировать балансировку нагрузки между различными грузовиками с учетом множества факторов, таких как время доставки, расстояние, количество доставок и т. д. Модели искусственного интеллекта помогают в интеллектуальном ценообразовании на перевозки и услуги перевозчиков. Беспилотные грузовики и другие автономные транспортные средства являются важной и впечатляющей частью технологии искусственного интеллекта, которая вместе с глобальной системой интеллектуальных дорог определенно произведет революцию в логистической отрасли.
Маркетинг и продажи. Помимо оптимизации цепочки поставок, применение ИИ в маркетинге и продажах принесло значительные улучшения с помощью различных методов. Решения на основе ИИ можно найти в маркетинге и продажах для получения таких преимуществ, как повышение качества обслуживания клиентов за счет улучшения логистических услуг и помощи чат-ботов, повышения операционной эффективности, повышения прибыльности и т. д. Алгоритмы машинного обучения дают ритейлерам возможность делать прогнозы в реальном времени, улучшая продажи. прогнозы значительно по сравнению с традиционными статистическими методами, что приводит к значительному снижению операционных расходов из-за более низких требований к запасам (снижение текущих расходов). Прогнозирование спроса также используется для маркетинга продуктов, которые находятся на подъеме и нуждаются в дополнительном импульсе для увеличения продаж.
Операции бэк-офиса. Хотя на первый взгляд это незаметно, операции бэк-офиса составляют значительную часть операционных расходов логистической компании. ИИ дает огромные преимущества для автоматизации бэк-офиса. Благодаря автоматизации можно значительно повысить эффективность выставления счетов, обработки заказов и бухгалтерского учета. Все транзакции будут выполняться автоматически без вмешательства специалистов-людей или с минимальным контролем.

Как стать готовым к ИИ и дать толчок внедрению ИИ?

Чтобы быть готовыми к ИИ, компании должны иметь четкое представление о том, как они хотят улучшить свои бизнес-операции с помощью алгоритмов машинного обучения и обработки данных. Это может быть достигнуто за счет получения информации из огромного количества данных, доступных в настоящее время.

Чтобы свести к минимуму риск недостижения желаемой окупаемости ваших инвестиций в ИИ, мы предлагаем начать с малого с семинаров AI Design Sprint и Proof of AI development. AI Design Sprint — это практический опыт, в ходе которого мы вместе определяем потенциальные варианты использования ИИ для вашего бизнеса и изучаем доступные вам бизнес-возможности. Мы создали набор инструментов для каждого этапа процесса дизайн-мышления, чтобы помочь нашим клиентам глубже изучить свои данные и процессы и превратить ИИ в социальную, пользовательскую и деловую ценность. При разработке Proof of AI вам не нужно разрабатывать все решение AI. Тем не менее, вы проверяете уже имеющиеся данные и возможности идеи при ограниченном бюджете и в короткие сроки. Для разработки ИИ крайне важно принять культуру итерационных экспериментов. Каждый эксперимент направлен на оценку имеющихся данных и создание модели ИИ. AI Proof of Concept помогает рассмотреть контрольные показатели и возможности полноценной модели, работающей с новыми данными в масштабе. Это позволяет вам решить на ранней стадии, принесет ли искусственный интеллект желаемую ценность и стоит ли вложений.

Будущее ИИ в логистике и цепочках поставок

Мы ожидаем, что системы искусственного интеллекта, основанные на алгоритмах глубокого обучения, в ближайшем будущем будут широко использоваться компаниями, желающими оптимизировать свои бизнес-операции. Эти модели машинного обучения должны помочь компаниям обрабатывать большие данные и принимать решения с большей точностью.

Ожидается, что использование приложений на основе ИИ значительно возрастет, в первую очередь из-за растущей конкурентной среды и постоянно меняющейся мировой экономики, заставляющей предприятия искать новые способы достижения лучших результатов. Эти технологии обеспечивают возможность более быстрого принятия решений, повышая общую эффективность. Наиболее значительным преимуществом алгоритмов глубокого обучения является уровень автоматизации, который они обеспечивают, что оказывает существенное влияние на снижение затрат во всех областях логистики и цепочек поставок (снижение транспортных расходов). Мы считаем, что существуют бесконечные возможности применения этой технологии в различных областях, приносящих пользу обществу.

Самое главное здесь то, что логистические компании должны сосредоточиться на пересмотре своей бизнес-стратегии, чтобы воспользоваться преимуществами этой новой технологии и использовать ее возможности для достижения лучших результатов (снижение операционных затрат, повышение удовлетворенности клиентов). Будущее ИИ зависит от того, как его будут использовать как частные лица, так и компании — эти технологии открывают множество возможностей, которые можно легко реализовать при эффективном применении.

Семинары AI Design Sprint и Proof of AI development предоставляют клиентам возможность начать свое путешествие в области ИИ без значительных затрат времени или денег, сводя к минимуму риски, связанные с разработкой совершенно новых решений с нуля. Эти инструменты позволяют проводить анализ в рамках предварительно определенных параметров для достижения желаемых целей на каждом этапе, прежде чем переходить к более значительным инвестициям.

Я надеюсь, что эта статья была полезной. Если вы хотите узнать, как ИИ может помочь вашей компании, свяжитесь с нами сегодня здесь, в nexocode! Наши эксперты будут рады ответить на любые вопросы или опасения по поводу искусственного интеллекта.