Comment l'IA et les technologies modernes transforment le secteur de la logistique
Publié: 2019-11-11L'IA fait désormais partie intégrante de chaque futur système logiciel
L'IA aide à augmenter l'efficacité et à générer des bénéfices
L'intelligence artificielle est rentable pour le transport
Le développement technologique rapide dans les domaines du Big Data, du développement algorithmique, de la connectivité, du cloud computing et de la puissance de traitement a rendu les performances, l'accessibilité et les coûts de l'IA plus favorables que jamais. L'émergence de technologies telles que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et la blockchain a transformé le marché chaotique et fragmenté de la logistique.
AI suit maintenant un chemin similaire. Il fait maintenant partie intégrante de tout futur système logiciel. Dans un monde des affaires de plus en plus complexe et concurrentiel, les entreprises qui exploitent des chaînes d'approvisionnement mondiales sont soumises à une pression sans précédent pour fournir des niveaux de service plus élevés à moindre coût.
Rôle de l'IA dans le secteur de la logistique
L'IA joue un rôle important pour gagner du temps, réduire les coûts et augmenter la productivité et la précision grâce à l'automatisation cognitive. L'IA affecte les opérations d'entreposage telles que la collecte et l'analyse d'informations ou le traitement des stocks.
En conséquence, l'IA contribue à accroître l'efficacité et à générer des bénéfices. L'intelligence artificielle est rentable pour le transport. Grâce à l'IoT et à l'IA, les véhicules autonomes apportent des changements à la chaîne d'approvisionnement et aident à réduire les dépenses de logistique. Les capacités de l'IA augmentent sérieusement l'efficacité des entreprises dans les domaines de la demande prédictive et de la planification du réseau.
Le fait de disposer d'une technologie de prévision précise de la demande et de planification de la capacité permet aux entreprises d'être plus proactives. L'industrie modifie la façon dont les ressources sont utilisées pour un bénéfice maximal et l'intelligence artificielle peut faire ces équations beaucoup plus rapidement et plus précisément que jamais.
L'impact du Big Data permet aux entreprises de logistique de prévoir des perspectives très précises et d'optimiser les performances futures mieux que jamais. Fournir des données propres est devenu une étape importante pour l'IA dans les entreprises de logistique, car beaucoup n'ont tout simplement pas de chiffres utilisables à mettre en œuvre. Il est très difficile de mesurer les gains d'efficacité car certaines entreprises génèrent leurs données à partir de plusieurs points et de plusieurs personnes.
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Ces données et chiffres ne peuvent pas être facilement améliorés à la source, c'est pourquoi des algorithmes sont utilisés pour analyser les données historiques, identifier les problèmes et améliorer la qualité des données au niveau où une transparence significative sur l'entreprise est obtenue.
Facteurs qui affectent les industries de la logistique pour utiliser l'IA
Les entreprises prestataires de services logistiques dépendaient de la logistique de tiers, notamment des transporteurs publics, du personnel sous-traité, des compagnies aériennes charter et d'autres fournisseurs tiers pour exploiter les fonctions essentielles de leur entreprise. Cela impose une charge accrue aux équipes de comptabilité logistique pour traiter chaque année des millions de factures provenant de milliers de fournisseurs, partenaires ou fournisseurs.
Les technologies d'intelligence artificielle peuvent accéder à des informations telles que les montants de facturation, les informations de compte, les dates, les adresses et les parties impliquées à partir de la mer de formulaires de facturation non structurés reçus par l'entreprise. Les opérateurs mondiaux de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement gèrent de grandes flottes de véhicules et des réseaux d'installations dans le monde entier. Dans l'industrie de la logistique, il est essentiel de garder les informations d'adresse complètes et à jour pour une livraison réussie des expéditions.
Souvent, de grandes équipes d'analystes de données sont chargées des activités de nettoyage du CRM, en éliminant les entrées en double, en normalisant les formats de données et en supprimant les contacts obsolètes. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont utilisés par de nombreuses entreprises pour informer et affiner les stratégies de base, telles que les emplacements des entrepôts, ainsi que pour améliorer la prise de décision en temps réel comme la disponibilité, les coûts, les stocks, les transporteurs, les véhicules et le personnel.
L'accent est mis principalement sur l'IoT et une myriade d'autres flux de données pour obtenir une plus grande optimisation et réactivité sur l'ensemble de leur empreinte logistique, de chaîne d'approvisionnement et de transport.
Ces nouvelles technologies apportent des tonnes de données, l'industrie du transport capture des données depuis des années. Il y a quelques années, le fret routier, ferroviaire et maritime a commencé à être suivi par satellite via la télématique. L'IA sera en mesure de maintenir des plates-formes de données et de créer des ensembles de données pour réguler les modèles et les anomalies. Les modèles de données sont basés sur une analyse prédictive. En raison de la croissance rapide de la numérisation, de plus en plus d'entreprises ajoutent l'intelligence artificielle (IA) à leur chaîne d'approvisionnement afin de maximiser leurs ressources en réduisant le temps et l'argent dépensés pour déterminer comment, où et quand envoyer un colis à un certain endroit. .
Les technologies actuelles actives dans le secteur existent en silos fonctionnels, ayant créé des creux d'information et d'exécution. Les solutions technologiques autonomes ont limité la fonctionnalité et la productivité en étant complètement dépendantes de l'homme, donnant lieu à une coordination de processus redondante, augmentant le cycle de vie des transactions lui-même, réduisant finalement l'efficacité et augmentant les coûts. À mesure que les chaînes d'approvisionnement deviennent des réseaux d'approvisionnement complexes, les variables et le nombre de parties prenantes changent de manière dynamique. L'ensemble de l'arrangement du transfert de données entre les systèmes est géré par les technologies.
Au moment où ces technologies sont mises en œuvre, l'ensemble des variables change, rendant l'ensemble des implémentations redondantes. Les technologies offrent une opportunité pour différents niveaux d'optimisation dans la fabrication, la logistique, l'entreposage et la livraison du dernier kilomètre qui pourraient devenir une réalité en moins d'un an, les coûts d'installation élevés dissuadant une adoption précoce dans la logistique.
La livraison à la demande aidera les consommateurs à se faire livrer leurs marchandises où et quand ils en ont besoin en utilisant des services de messagerie flexibles. Ces fournisseurs font l'expérience des clients grâce à l'engagement conversationnel et livrent même des articles avant même que le client ne les ait commandés.