Логистика является одной из важнейших отраслей промышленности во всем мире, поскольку логистика обеспечивает поток и хранение товаров и услуг для удовлетворения потребностей и требований потребителей. В 2020 году из-за глобальной пандемии размер отрасли логистики сократился до 5,73 трлн евро. К 2024 году прогнозы намекают на то, что отрасль превысит 6,8 миллиарда евро. Внедрение ИИ в логистику может помочь отрасли успешно занять свою долю рынка.
Что такое логистика?
Логистика — это компонент управления цепочками поставок, который помогает организовать, выполнять и управлять адекватным потоком и хранением товаров. Это включает в себя работу с важной информацией о продуктах — месте происхождения и месте потребления, чтобы обеспечить своевременное удовлетворение ожиданий потребителей. Логистика включает в себя транспортировку, хранение, складирование, упаковку и многое другое.
Цель логистики — гарантировать, что потребители во всем мире получат необходимые товары и услуги в желаемое время и в нужном месте. А искусственный интеллект может изменить правила игры для логистических компаний, помогая им оптимизировать свою эффективность и сократить расходы.
Что такое ИИ? И каковы его применения в логистической отрасли?
Проще говоря, ИИ — это интеллект, демонстрируемый машинами, по сравнению с естественным интеллектом, демонстрируемым людьми. ИИ уже давно влияет на нашу жизнь. Сегодня искусственный интеллект помогает нам почти во всех сферах нашей жизни, будь то чтение электронной почты, определение направления движения, назначение встреч или поиск рекомендуемых фильмов. Мы используем ИИ несколько раз в нашей повседневной деятельности. Точно так же предприятия в разных отраслях используют искусственный интеллект для помощи и улучшения своих операций, коммуникаций и производительности, в основном за счет автоматизации.
ИИ в логистике приобрел большее значение после пандемии из-за сбоев, вызванных сбоями в планировании цепочки поставок и возможностях логистики. Сегодня логистическая отрасль может использовать искусственный интеллект для организации и улучшения логистических операций. Недавнее исследование показывает, что ИИ помог логистическим компаниям улучшить свои услуги на 65%, уровень запасов — на 35%, а затраты на логистику — на 15%.
Давайте рассмотрим пять важнейших вариантов использования ИИ в логистике.
Эффективное планирование логистики спроса и предложения
Логистика — это планирование цепочки поставок. Это требует от компаний координировать свои действия с поставщиками, дистрибьюторами, потребителями и различными командами внутри организации. ИИ может помочь компаниям использовать данные в режиме реального времени и исторические данные для прогнозирования спроса на основе предыдущих тенденций и текущих ситуаций. Одним из существенных преимуществ ИИ является то, что прогнозирование на основе ИИ является более точным по сравнению с традиционными ручными методами с более высоким уровнем ошибок.
Высокая точность прогнозирования спроса помогает производителям оптимально использовать транспортные средства и персонал, направляемый на местные склады, тем самым снижая эксплуатационные расходы. Кроме того, местные розничные продавцы или склады могут заметно сократить расходы на хранение/удержание, используя данные. Прогнозирование спроса также означает, что покупатели вряд ли столкнутся с нехваткой товаров.
ИИ в планировании цепочки поставок позволяет предприятиям мгновенно оценивать спрос и управлять потоком цепочки поставок в режиме реального времени. Таким образом, динамическое планирование позволяет компаниям эффективно использовать ресурсы и минимизировать потери.
Успешно работающие автоматизированные склады
Все больше предприятий используют технологии ИИ в своих складских операциях. Складские роботы — одна из таких технологий, в которую вложены значительные средства для улучшения управления цепочками поставок. Самый яркий пример — Amazon, где более 200 000 роботов помогают людям выбирать, сортировать, транспортировать и укладывать продукты на складах.
Компьютерное зрение — еще одна технология, используемая для обнаружения повреждений продукта в рамках визуального осмотра. Клиенты хотят, чтобы их продукты были доставлены в целости и сохранности, а слегка поврежденный продукт может вызвать неудовлетворенность и привести к оттоку клиентов. С помощью ИИ в логистике предприятия могут оценить степень ущерба и причинить его, а также принять решение о дальнейших действиях.
Кроме того, искусственный интеллект помогает складам прогнозировать потенциальные сбои машин, изучая данные в режиме реального времени, собранные датчиками IoT, установленными на машинах. Аналитические инструменты на основе машинного обучения обеспечивают точные прогнозы и выявляют закономерности в данных, позволяя техническим специалистам чинить машины до того, как произойдут какие-либо неполадки.
Использование аналитики для оптимизации маршрута
ИИ в логистике может помочь компаниям сократить расходы, определяя наилучший маршрут для транспортных средств. Модели ИИ могут анализировать существующие маршруты доставки и отслеживать другие более короткие маршруты, используя алгоритмы кратчайшего пути. Таким образом, помогая компаниям снизить стоимость доставки и сократить время доставки.
Хотя для автономных транспортных средств и пользователей несколько платформ управления дорожным движением на базе ИИ предоставляют информацию о маршруте и условиях маршрута. Кроме того, оптимизация маршрутов может помочь логистическим компаниям сократить выбросы углекислого газа за счет выбора более коротких и эффективных способов доставки продукции.
Расширение использования автономных устройств
Работа автономных устройств полностью зависит от ИИ, и для их работы требуется минимальное вмешательство человека. К таким устройствам относятся беспилотные автомобили, дроны и роботы. Прогнозируется, что благодаря достижениям в области автоматизации и ее пригодности для промышленности для достижения лучших результатов будет использоваться больше автономных машин.
Беспилотные транспортные средства обладают огромным потенциалом в преобразовании отрасли логистики за счет сведения к минимуму ее сильной зависимости от водителей-людей. С опозданием Tesla, Google и Merc Benz инвестируют в идею автономных транспортных средств. Дроны доставки могут помочь логистическим компаниям доставлять товары в места, где доставка по суше нецелесообразна. Мы узнали, что дроны могут помочь в доставке лекарств во время недавней пандемии, особенно в срочных случаях.
Простая автоматизация операций бэк-офиса
Отрасль логистики не является исключением из-за вырисовывающихся задач бэк-офиса, включая ручную работу. Логистические компании имеют дело с огромными объемами форм и счетов, из которых информация часто извлекается вручную. Здесь ИИ может помочь автоматизировать извлечение точек данных из счетов-фактур, прейскурантов и многого другого посредством интеллектуальной обработки документов.
Платформы обработки документов повышают точность данных, полученных из документов, поскольку ручное извлечение данных подвержено ошибкам. Другие ручные задачи, такие как планирование и отслеживание посылок, создание отчетов, обработка электронной почты и т. д., также можно автоматизировать с помощью ИИ и роботизированной автоматизации процессов.
Очевидно, что искусственный интеллект имеет множество применений в логистике, когда речь идет об улучшении складского хозяйства, планировании логистики и автоматизации операций бэк-офиса. Но есть некоторые проблемы, с которыми предприятия могут столкнуться при внедрении ИИ.
Выберите Xtract.io, чтобы легко интегрировать ИИ в свой бизнес
Внедрение ИИ в логистику является сложной задачей из-за большого объема структурированных и неструктурированных данных. Чтобы модели ML обучались и работали эффективно, во время обучения в модели должны передаваться точные данные. В Xtract.io мы имеем дело с огромными объемами структурированных и неструктурированных данных с помощью наших решений и платформ данных на основе искусственного интеллекта.
Свяжитесь с нами, чтобы понять, как мы можем помочь вам внедрить искусственный интеллект для оптимизации ваших логистических операций с помощью наших различных решений для обработки данных и инструментов аналитики.
Первоначально опубликовано наhttps://xtract.io/blog/5-use-cases-of-ai-in-logistics/ 7 апреля 2022 г. Посетите наш блог , чтобы прочитать больше статей и подписаться на нас в Twitter или Facebook.
