AI と最新のテクノロジーが物流部門をどのように変革しているか
公開: 2019-11-11AI は現在、将来のすべてのソフトウェア システムに不可欠な要素となっています。
AIは効率を高め、利益を得るのに役立ちます
人工知能は輸送に利益をもたらします
ビッグ データ、アルゴリズム開発、コネクティビティ、クラウド コンピューティング、および処理能力の分野における急速な技術開発により、AI のパフォーマンス、アクセシビリティ、およびコストがこれまで以上に有利になりました。 人工知能、機械学習、ブロックチェーンなどのテクノロジーの出現により、混沌とした断片化された物流市場が変化しました。
AIは現在、同様の道をたどっています。 これは、将来のすべてのソフトウェア システムの不可欠な部分になりました。 ますます複雑で競争の激しいビジネスの世界では、グローバル サプライ チェーンを運営する企業は、より低いコストでより高いサービス レベルを提供するという前例のないプレッシャーにさらされています。
物流部門における AI の役割
AI は、コグニティブ オートメーションによって時間を節約し、コストを削減し、生産性と精度を向上させるために重要な役割を果たします。 AIは、情報の収集と分析、在庫処理などの倉庫業務に影響を与えます。
その結果、AI は効率を高め、利益を得るのに役立ちます。 人工知能は輸送に利益をもたらします。 IoT と AI により、自動運転車はサプライ チェーンに変化をもたらし、物流コストの削減に役立ちます。 AI の機能は、需要予測とネットワーク計画の分野で企業の効率を大幅に向上させています。
正確な需要予測とキャパシティ プランニングのためのテクノロジーを持つことで、企業はより積極的に行動できるようになります。 産業界は最大限の利益を得るためにリソースの使用方法を変更し、人工知能はこれらの方程式をこれまでよりもはるかに高速かつ正確に実行できるようにします。
ビッグデータの影響により、ロジスティクス企業は非常に正確な見通しを予測し、将来のパフォーマンスをこれまで以上に最適化することができます。 クリーンなデータを提供することは、ロジスティクス企業の AI にとって重要なステップになりました。多くの企業は実装するのに使用可能な数値を持っていないからです。 一部の企業は複数のポイントと複数の人からデータを生成するため、効率の向上を測定することは非常に困難です。
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これらのデータと数値はソースで簡単に改善することはできないため、アルゴリズムを使用して履歴データを分析し、問題を特定し、ビジネスの透明性が大幅に向上するレベルまでデータ品質を改善しています。
AIを使用するために物流業界に影響を与える要因
ロジスティクス サービス プロバイダー企業は、事業の中核機能を運用するために、一般運送業者、下請けスタッフ、チャーター航空会社、およびその他のサード パーティ ベンダーを含むサード パーティのロジスティクスに依存していました。 これにより、物流経理チームは、何千ものベンダー、パートナー、またはプロバイダーから毎年何百万もの請求書を処理する負担が増大しています。
AI テクノロジーは、請求金額、アカウント情報、日付、住所、関係者などの情報に、会社が受け取った構造化されていない大量の請求書フォームからアクセスできます。 グローバルなロジスティクスとサプライ チェーンのオペレーターは、世界中の多数の車両と施設のネットワークを管理しています。 ロジスティクス業界では、住所情報を完全かつ最新の状態に保つことは、荷物の配達を成功させるために重要です。
多くの場合、データ アナリストの大規模なチームは、CRM のクリーンアップ作業、重複エントリの排除、データ形式の標準化、および古い連絡先の削除を任されています。 多くの企業では、人工知能と機械学習を使用して、倉庫の場所などのコア戦略を通知および微調整したり、可用性、コスト、在庫、運送業者、車両、人員などのリアルタイムの意思決定を強化したりしています。
主な焦点は、ロジスティクス、サプライ チェーン、および輸送フットプリント全体でより優れた最適化と応答性を達成するための IoT とその他の無数のデータ フィードです。
これらの新しいテクノロジーは大量のデータをもたらし、運輸業界は何年にもわたってデータを収集してきました。 数年前、トラック輸送、鉄道、海上貨物は、テレマティクスを介して衛星で追跡され始めました。 AI はデータ プラットフォームを維持し、データセットを作成してパターンと異常を調整できるようになります。 データ パターンは、予測分析に基づいています。 デジタル化の急速な成長により、ますます多くの企業が人工知能 (AI) をサプライ チェーンに追加して、特定の場所にパッケージを送信する方法、場所、時間の追跡に費やす時間と費用を削減してリソースを最大化しています。 .
この分野で活発な現在のテクノロジーは機能的なサイロに存在し、情報と実行トラフを作成しています。 スタンドアロンのテクノロジ ソリューションは、完全に人間に依存することで機能と生産性が制限され、冗長なプロセス調整が生じ、トランザクション ライフサイクル自体が増加し、最終的に効率が低下し、コストが増加します。 サプライ チェーンが複雑なサプライ ネットになるにつれて、変数と利害関係者の数は動的に変化します。 システム間のデータ転送の全体的な配置は、テクノロジーによって管理されます。
このようなテクノロジーが実装されるまでに、一連の変数が変更され、実装全体が冗長になります。 テクノロジーは、製造、ロジスティクス、倉庫保管、およびラストマイル配送におけるさまざまなレベルの最適化の機会を提供します。これは、1 年以内に実現する可能性があり、高いセットアップ コストがロジスティクスへの早期採用を妨げています。
デマンドデリバリーは、消費者が柔軟な宅配便サービスを使用して、必要な場所に必要なときに商品を配達できるようにします。 これらのプロバイダーは、会話型エンゲージメントを通じて顧客体験を提供し、顧客が注文する前に記事を配信することさえあります。