物流業界におけるAIと機械学習の役割
公開: 2020-11-21機械学習は、データセットを迅速に分析し、需要予測の精度を向上させるのに役立ちます
AI と ML は、商品の追跡に費やされる時間と費用を削減することで、リソースを最大化します
AI が物流ルートの最適化を支援し、配送コストを削減
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、処理能力の分野で、急速な技術の発展が日々見られます。 これらの新しいテクノロジーにより、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最新の新しいテクノロジーの導入により、組織化されておらず断片化された物流セクターが変化しました。 これらのテクノロジーは、予測分析、自動運転車、スマート ロードなどの物流業界に変化をもたらします。
人工知能と機械学習は、私たちの生活とロジスティクスのあらゆる分野と分野でますます多くの産業を捉えています。 AI と機械学習は、プロセスを最適化し、人間が犯す可能性のある間違いを回避し、時間を短縮し、将来の機会と課題を予測するのに役立ちます。
物流は、サプライ チェーン管理をよりシームレスなプロセスにすることで、AI がその影響力を発揮し始めた業界の 1 つです。 現在、すべての企業とその将来のソフトウェア システムの重要な部分になっています。
物流部門における人工知能の役割
AI は、時間の節約、コストの削減、コグニティブ オートメーションによる生産性と精度の向上において極めて重要な役割を果たします。 さまざまな時間のかかるプロセスを自動化し、需要予測に役立つため、時間とお金を節約できます。 AI は物流ルートの最適化に役立ち、配送コストの削減に役立ち、さらに利益を生み出すのに役立ちます。 人工知能を使用するコンピューターは、情報を収集、分析して、情報に基づいた決定を数秒以内に下し、人間の時間を節約できます。
AIは、情報の収集と分析または在庫処理の形で、倉庫業務を完全に変革するのに役立ちます。 たとえば、倉庫内で在庫を移動、追跡、検索するために、ロボットはすでに広く使用されています。 AI を通じて、ロジスティクス プレーヤーはデータ プラットフォームを活用し、データセットを作成してパターンと異常を規制することができます。
機械学習の役割
機械学習の支援により、サプライ チェーン データのパターンは、最も影響力のある要因を迅速に特定できるアルゴリズムを頼りに発見されることがよくあります。 そのアルゴリズムとこのテクノロジーを使用する物流会社は、大規模で多様なデータセットを迅速に分析し、需要予測の精度を向上させることができます。 機械学習は、共同サプライ チェーンおよびロジスティクス セグメントにおける運送費の削減、サプライヤーの配送パフォーマンスの向上、およびサプライヤーのリスクの最小化に役立ちます。
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ロジスティクスでは、すべてに期限があり、予測できない小さな問題があります。 このセクターのすべてのプロセスは、その前のプロセスに依存しており、1 つの段階でのわずかな遅延が、他のすべての段階に大きな波及効果をもたらします。 納品時には、数時間のダウンタイムにより、日数の遅れが発生します。
機械学習による物流計画のデジタル化は、不測の事態を予測するのに役立ち、商品の配送中に事故が発生する可能性をさらに減らすことができます。 ロジスティクス業界の機械学習は、計画とスケジューリングの複雑な手順を置き換え、より正確かつ効率的に作業することで、プロセスを効率的に合理化します。
物流業界における AI と機械学習の影響
多くのロジスティクス企業は、一般運送業者、下請けのスタッフ、チャーター航空会社、およびビジネスの中核機能の運用に必要な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 ロジスティクスに主に依存しています。 これは、年間数千のベンダー、パートナー、またはプロバイダーからの数百万の請求書を処理する企業のロジスティクスの経理チームの負担を増大させます。
AI を使用することで、多くの物流会社は、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、請求額、アカウント情報、日付、住所、関係者などの重要な情報にアクセスできるようになります。 これらが、企業がより良いサービスのために人工知能 (AI) を採用するようになった理由です。
機械学習は、ロジスティクス サービス プロバイダーが大量のデータ セットを分析し、ロジスティクス管理システムをよりスマートで優れたものにするのに役立ちます。 納品時や管理時において、将来の成果やニーズを予測することは困難かつ重要な作業です。
機械学習は、企業が新製品の需要を予測するなど、将来の生産需要を予測および追跡するのに役立ちます。 機械学習は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の長所を組み合わせて、非常に効率的なテクノロジにします。
結論
AI や機械学習などのこれらの最新テクノロジーは、輸送業界が何年にもわたってデータを収集してきた大量のデータをもたらすのに役立ちます。 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ていました。
デジタル化とトランスフォーメーションのこの急激な急速な成長により、ますます多くの企業が人工知能 (AI) と機械学習をサプライ チェーンに追加し、荷物を送る商品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。任意の場所に。
企業は、製造、エネルギー、輸送のいずれにおいても、AI と機械学習を採用して業務の効率を改善し、未来的なシステムを通じてビジネス上の意思決定を強化するという大きなプレッシャーに直面しています。 これらのテクノロジーは、ロジスティクスのプレーヤーが、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するのにも役立ちますが、セットアップコストが高く、ロジスティクスの早期採用が妨げられています。
また、柔軟な宅配便サービスを利用して、消費者が必要なときに必要な場所に商品を配達できるようにします。 管理をこれまで以上に簡単にするプラットフォームとインターフェースを作成し、ビジネスをより良い方法で成長させるのに役立ちます。