効率の向上: AI を活用した e コマース向け物流
公開: 2023-06-28
今や人工知能と物流は切り離せないものになっています。 物流業務の自動化に投資する企業が増えています。
この数か月間、私たちは大きな変化を目の当たりにしてきました。 人工知能の私たちの生活への統合は、かつてインターネットの出現がもたらしたのと同じ影響を及ぼしています。
したがって、物流における人工知能ソリューションの適用は、ますます要求が厳しくなり、競争が激化する市場で時代に追いつくために不可欠です。 このため、この記事では、この新しいテクノロジーが e コマースにもたらす可能性のあるトレンドと機会について説明したいと思います。
物流におけるAIの事例とトレンド
人工知能はあらゆる分野でますます重要な役割を果たしており、物流とサプライ チェーンも例外ではありません。
ビッグデータ 分析は氷山の一角にすぎません この技術。 実際に、その方法を見てみましょう eコマース物流におけるAIは、倉庫管理からラストワンマイル物流、顧客への配送まで、さまざまな分野で活用できます。
それでは、発見してみましょう 物流におけるAIの動向：
- ロボット工学と倉庫の自動化。
- 輸送および出荷の計画。
- 製品のトレーサビリティ。
- ビジネス予測における予測分析とビッグデータ。
- 予知保全。
- 価格とコストの予測分析。
- 顧客体験管理。
- 新興テクノロジーの統合。
1 . ロボット工学と倉庫
以前に詳しく説明したように、倉庫の自動化は企業が選択できる最も戦略的な選択の 1 つです。 統合することで 洗練された WCS (倉庫管理システム) ソフトウェア すべての物流プロセスをシームレスに管理できる一方で、ロボットはピッキングやマテリアルハンドリングなどの反復的なアクションの実行を担当します。
このソフトウェアにより、ロボットは環境を学習して適応することができます。 常に人間の介入を必要とせずに、自律的にタスクを実行します。 つまり、人工知能を倉庫業務に適用することで管理が改善され、 人間の介入の削減 そして人々がより監督的な役割に移行できるようにします。 さらに、次のようなソフトウェアを使用すると、 シッピープロ 企業に物流プロセス全体を自動化する機会を提供します。 比較マップ 最高の イタリアの航空会社 そして外国のもの。
AI は、過去のデータとリアルタイムのデータを分析することで、企業を次のステップに導くことができます。 在庫管理、無駄や材料や製品の不足を排除します。 これは、市場の需要を予測し、その結果、どの購入を行う必要があるかを評価できるためです。
2. 輸送および出荷計画
輸送ルートの計画は、さまざまな変数が関係するため、簡単な作業ではありません。
- 交通データ。
- 道路状況。
- 顧客の好み。
- 配達時間。
を管理する能力 大量のデータ つまり、ビッグデータにより、物流に人工知能を適用できるようになります。 輸送効率の向上 このすべてのデータをリアルタイムで分析し、過去のデータと比較します。
このようにして、次のことを達成することができます。 前例のないルートの最適化、 輸送時間と運用コストの大幅な削減につながります。
これらすべてが企業の大幅なコスト削減につながるだけでなく、 利益率は高くなりますが、後で説明するように、顧客維持率の向上にも貢献します。
最後に、体系的な輸送計画によりエネルギーの使用が最適化され、持続可能な物流実践が促進されます。
3. 製品のトレーサビリティ
自分の荷物がどこにあるかを常に把握している顧客は、ブランドを信頼し、満足している顧客です。
ただし、このレベルの顧客満足度を達成するには、企業が次のことを理解し、 出荷データにアクセスできます。 貨物を効果的に追跡する 実装することを意味します 物流業界における AI の活用は、IoT (モノのインターネット) を使用するなど、そのような情報を取得するための最も効果的なツールであることが証明されています。
がある デバイス センサー、ソフトウェア、その他のテクノロジーを搭載し、 インターネットに接続すると、以前は想像もできなかった情報が得られます。 例としては、 摩耗の程度 機械のコンポーネントの、 パフォーマンスの監視 車両または オブジェクトの状態 輸送中。
AI を使用して、出荷を管理する代替販売システムでも出荷を追跡および追跡できます。 アマゾンのFBA。
4. 事業予測における予測分析とビッグデータ
予測分析 この膨大で異質な量のビッグデータを使用します。 データ、統計、アルゴリズム、機械学習 に 行動や出来事を予測する。
この意味は 人工知能は、たとえば、需要予測を行うことができ、いわゆるリスクを冒すことなく、製品供給の生産を最適化できます。 過剰在庫。
5. 予知保全
物流プロセスの自動化にも懸念がある 車両の性能を監視する 輸送や機械に使用される 倉庫の中。 センサー、高度なソフトウェア、IoTを通じて、 人工知能は、故障や誤動作を予測できるデータを収集できます。
このデータに基づいて、同社は予防的かつ予防的なメンテナンスを提供して、障害修理による待ち時間を短縮し、修理時間を短縮し、 常にサプライチェーン全体の効率を維持します。
6. 価格とコストの予測分析
物流向けの人工知能ソリューションの中で、価格とコストの予測は最も有用です。 AI が処理できる情報量のおかげで、AI は 材料の価格や輸送コストを分析し、将来の価格変動を予測する 物流に関わるもの。
7. 顧客体験管理
苦情管理、eコマースレビュー、さらには カート放棄 すべての側面は次の方法で管理できます。 会話型人工知能、つまり 顧客と対話できる仮想アシスタントとチャットボットにより、注文に関するリアルタイムのサポートが提供されます。
8. 新興テクノロジーの統合
人工知能と物流は、 他の新興テクノロジーとの統合も進んでいます。 モノのインターネット すでにお話しした（IoT）、 拡張現実 そしてその ブロックチェーン は最も先進的な物流トレンドの 1 つです。
拡張現実 周囲の現実を映像情報で豊かに見せる技術です。 ガソリンスタンドをプロジェクトするナビ、 速度情報や速度監視カメラを車のフロントガラスに直接貼り付けます。
の 一方、ブロックチェーンは、 サプライチェーンを構成するさまざまな部分の間でも、より安全な通信が可能になります。
物流におけるAIのメリット
これまで見てきたように、物流用 AI は、ビジネスの改善を望む起業家にいくつかの機会を提供します。 主な利点は次のとおりです。
運用コストの削減。 統計によると、長期的には、人工知能の導入は最大でコストの削減につながる可能性があります。 10% (マッキンゼー)。 ロボット工学、倉庫の自動化、輸送計画、顧客体験管理はすべて、物流管理における重要な側面であり、一度自動化されれば、経費の大幅な削減が可能になります。 ただし、このテクノロジーの導入には多額の投資が必要になる可能性があるため、サプライ チェーンの自動化を希望する企業はさまざまな金銭的インセンティブを利用できる可能性があります。
サプライチェーンの効率が向上します。 人工知能の導入により、サプライチェーン全体が最適化されます。 これにより、より正確な戦略計画とより優れた在庫管理、顧客の需要に基づいた計画作成の強化、リソースのより適切な割り当てなどが可能になります。これにより、最大 4% の収益増加につながる可能性があります。
サービス品質と顧客体験の向上。 配送の効率化は、顧客に提供するサービスの品質の向上につながります。 最も重要な利点は次のとおりです。
- 時間の短縮。
- より高い精度;
- 配信のカスタマイズ。
- 高度な追跡とトレース。
これらの側面は、ブランド認知度と顧客ロイヤルティの大幅な向上に貢献します。
環境負荷の低減。 物流における人工知能は、環境と持続可能性の問題にとって大きな味方となります。 この組み合わせによってもたらされるいくつかの機会を次に示します。
- 配送ルートの最適化により、時間と距離を短縮することで燃料と明らかに排出量を節約します。
- 環境負荷の低い車両の特性を検証し、性能を分析することにより、企業が最も環境に優しい車両を選択できるように、その導入を支援します。
- 在庫分析、需要予測、最適な倉庫管理による資源利用の最適化と廃棄物の削減。
- 保管場所の照明と暖房システムを監視することによるエネルギー管理の改善。
結論
物流におけるAI活用はますます普及しています。 ますます多くの企業がその可能性を活用し、より競争力のある効率的なサービスを提供し、現代の需要に効果的に対応し始めています。
近い将来、電子商取引の発送は、ドローンや自動運転車などの新技術、またはモノのインターネットなどの高度なシステムの統合を通じて、これまで以上に高速かつ効率的に行われることが予想されます。ブロックチェーンとメタバースのような拡張現実。
企業は常に先を行き、効率的で高速かつ競争力のあるサービスを提供する準備を整えておく必要があります。
よくある質問
物流におけるAIとは何でしょうか？
物流のための AI とは、物流とサプライ チェーンの運用のさまざまな側面を強化するための人工知能技術とテクノロジの応用を指します。 これには、コンピューター システム、アルゴリズム、機械学習モデルを活用し、ビッグ データなどの大量のデータを処理して、プロセスを最適化および合理化することが含まれます。
物流における人工知能のメリットは何ですか?
人工知能を使用して物流プロセスを自動化することで達成できる主な利点の一部を以下に示します。
- 運用コストの削減。
- サプライチェーンの効率性の向上。
- より質の高いサービスと改善された顧客エクスペリエンス。
- 環境への影響の削減。
人工知能は倉庫管理にどのように活用されていますか?
人工知能は、倉庫のあらゆるエリアやアクティビティで使用できます。
- 在庫管理では人的ミスの可能性を減らし、供給予測のために過去のデータを分析します。
- ロボットの導入とそれを管理できるITシステムの導入による倉庫の自動化。
- スペース管理では、動きの分析を通じてスペースの利用を最大化します。
- 記事のローカリゼーションで検索時間を短縮します。
人工知能は物流における製品追跡をどのように改善できるでしょうか?
IoT (モノのインターネット)、センサー、洗練されたソフトウェアを通じて、人工知能は輸送中の製品をリアルタイムで監視し、機械のコンポーネントの磨耗度を検出し、移動中または輸送中の車両の性能や品物の状態を監視できます。保管場所。