Cómo la IA y las tecnologías modernas están transformando el sector logístico
Publicado: 2019-11-11AI ahora se ha convertido en una parte integral de cada futuro sistema de software
La IA ayuda a aumentar la eficiencia y obtener ganancias
La inteligencia artificial es rentable para el transporte
El rápido desarrollo tecnológico en los campos de big data, desarrollo algorítmico, conectividad, computación en la nube y poder de procesamiento han hecho que el rendimiento, la accesibilidad y los costos de la IA sean más favorables que nunca. La aparición de tecnologías como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la cadena de bloques ha transformado el mercado logístico caótico y fragmentado.
AI ahora está siguiendo un camino similar. Ahora se ha convertido en una parte integral de cada futuro sistema de software. En un mundo empresarial cada vez más complejo y competitivo, las empresas que operan cadenas de suministro globales se encuentran bajo una presión sin precedentes para ofrecer niveles de servicio más altos a costos más bajos.
Papel de la IA en el sector logístico
La IA juega un papel importante para ahorrar tiempo, reducir costos y aumentar la productividad y la precisión con la automatización cognitiva. La IA afecta las operaciones de almacenamiento, como la recopilación y el análisis de información o el procesamiento de inventario.
Como resultado, la IA ayuda a aumentar la eficiencia y obtener ganancias. La inteligencia artificial es rentable para el transporte. Debido a IoT e IA, los vehículos autónomos traen cambios a la cadena de suministro y ayudan a reducir los gastos en logística. Las capacidades de la IA están aumentando considerablemente la eficiencia de la empresa en las áreas de demanda predictiva y planificación de redes.
Disponer de tecnología para la previsión precisa de la demanda y la planificación de la capacidad permite a las empresas ser más proactivas. Industria para modificar cómo se utilizan los recursos para obtener el máximo beneficio y la Inteligencia Artificial puede hacer estas ecuaciones mucho más rápido y más preciso que nunca.
El impacto de Big Data está permitiendo a las empresas de logística pronosticar perspectivas muy precisas y optimizar el rendimiento futuro mejor que nunca. Proporcionar datos limpios se ha convertido en un paso importante para la IA en las empresas de logística, ya que muchas simplemente no tienen cifras utilizables para implementar. Es muy difícil medir las ganancias de eficiencia ya que algunas empresas generan sus datos desde múltiples puntos y múltiples personas.
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Estos datos y cifras no se pueden mejorar fácilmente en la fuente, por lo que se utilizan algoritmos para analizar datos históricos, identificar problemas y mejorar la calidad de los datos hasta el nivel en que se obtiene una transparencia significativa en el negocio.
Factores que afectan a las industrias logísticas para utilizar IA
Las empresas proveedoras de servicios de logística dependían de la logística de terceros, incluidos transportistas comunes, personal subcontratado, aerolíneas chárter y otros proveedores externos para operar las funciones principales de su negocio. Esto supone una mayor carga para los equipos de contabilidad de logística para procesar millones de facturas anualmente de miles de vendedores, socios o proveedores.
Las tecnologías de IA pueden acceder a información como montos de facturación, información de cuentas, fechas, direcciones y partes involucradas del mar de formularios de factura no estructurados recibidos por la empresa. Los operadores globales de logística y cadena de suministro gestionan grandes flotas de vehículos y redes de instalaciones en todo el mundo. En la industria de la logística, mantener la información de la dirección completa y actualizada es fundamental para la entrega exitosa de los envíos.
A menudo, grandes equipos de analistas de datos se encargan de las actividades de limpieza de CRM, eliminando entradas duplicadas, estandarizando formatos de datos y eliminando contactos obsoletos. Muchas empresas utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para informar y ajustar las estrategias principales, como las ubicaciones de los almacenes, así como para mejorar la toma de decisiones en tiempo real, como la disponibilidad, los costos, los inventarios, los transportistas, los vehículos y el personal.
El enfoque principal está en IoT y una miríada de otras fuentes de datos para lograr una mayor optimización y capacidad de respuesta en toda su huella de logística, cadena de suministro y transporte.
Estas nuevas tecnologías traen montones de datos, la industria del transporte ha estado capturando datos durante años. Hace unos años, la carga por carretera, ferroviaria y marítima comenzó a ser rastreada por satélite a través de la telemática. AI podrá mantener plataformas de datos y crear conjuntos de datos para regular patrones y anomalías. Los patrones de datos se basan en análisis predictivos. Debido al rápido crecimiento de la digitalización, cada vez más empresas están agregando inteligencia artificial (IA) a su cadena de suministro para maximizar sus recursos al reducir el tiempo y el dinero gastados en saber cómo, dónde y cuándo enviar un paquete a un lugar determinado. .
Las tecnologías actuales activas en el sector existen en silos funcionales, habiendo creado canales de información y ejecución. Las soluciones tecnológicas independientes tienen funcionalidad y productividad restringidas al depender completamente del ser humano, lo que da lugar a una coordinación de procesos redundante, lo que aumenta el ciclo de vida de la transacción y, en última instancia, reduce la eficiencia y aumenta los costos. A medida que las cadenas de suministro se convierten en redes de suministro complejas, las variables y el número de partes interesadas cambian dinámicamente. Todo el arreglo de transferencia de datos entre sistemas está gestionado por tecnologías.
En el momento en que se implementan tales tecnologías, el conjunto de variables cambia, lo que hace que todas las implementaciones sean redundantes. Las tecnologías brindan una oportunidad para diferentes niveles de optimización en la fabricación, la logística, el almacenamiento y la entrega de última milla que podrían convertirse en realidad en menos de un año con los altos costos de instalación que disuaden la adopción temprana en la logística.
La entrega a pedido ayudará a los consumidores a recibir sus productos donde y cuando los necesiten mediante el uso de servicios de mensajería flexibles. Estos proveedores brindan experiencias de los clientes a través de interacciones conversacionales e incluso entregan artículos antes de que el cliente los haya pedido.