Rôle de l'IA et de l'apprentissage automatique dans l'industrie de la logistique
Publié: 2020-11-21L'apprentissage automatique permet d'analyser rapidement les ensembles de données et d'améliorer la précision des prévisions de la demande
L'IA et le ML maximisent les ressources en réduisant le temps et l'argent consacrés au suivi des marchandises
L'IA aide à l'optimisation des itinéraires logistiques pour réduire les coûts d'expédition
Nous assistons chaque jour à un développement technologique rapide dans les domaines du big data, du développement algorithmique, de la connectivité, du cloud computing et de la puissance de traitement. Ces nouvelles technologies ont rendu les performances, l'accessibilité et les coûts de l'IA plus favorables que jamais.
L'introduction de technologies modernes et nouvelles telles que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et la blockchain a transformé le secteur logistique non organisé et fragmenté. Ces technologies apportent des modifications dans les industries de la logistique telles que l'analyse prédictive, les véhicules autonomes et les routes intelligentes.
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique capturent de plus en plus d'industries dans tous les secteurs et sphères de notre vie et la logistique ne fait pas exception. L'IA et l'apprentissage automatique peuvent être d'une grande aide dans le domaine de la chaîne d'approvisionnement, ce qui peut être propice à l'optimisation des processus, éviter les erreurs que les humains peuvent commettre, réduire le temps et prédire les opportunités et les défis futurs.
La logistique est l'une des industries où l'IA a commencé à montrer son influence en faisant de la gestion de la chaîne d'approvisionnement un processus plus transparent. Il est maintenant devenu une partie importante de chaque entreprise et de son futur système logiciel.
Rôle de l'intelligence artificielle dans le secteur de la logistique
L'IA joue un rôle central dans le gain de temps, la réduction des coûts, l'augmentation de la productivité et de la précision grâce à l'automatisation cognitive. Il nous permet d'économiser du temps et de l'argent car il aide à automatiser divers processus chronophages et aide à la prévision de la demande. L'IA aide à optimiser les itinéraires logistiques, ce qui contribue à réduire les coûts d'expédition, ce qui contribue également à générer plus de profits. Les ordinateurs utilisant l'intelligence artificielle peuvent collecter, analyser des informations pour prendre des décisions éclairées en quelques secondes et faire gagner du temps aux humains.
L'IA aide à transformer complètement les opérations d'entreposage sous la forme de collecte et d'analyse d'informations ou de traitement des stocks. Les robots sont déjà largement utilisés, par exemple, à l'intérieur des entrepôts pour déplacer, suivre et localiser les stocks. Grâce à l'IA, les acteurs de la logistique peuvent tirer parti des plateformes de données et créer des ensembles de données pour réguler les modèles et les anomalies.
Rôle de l'apprentissage automatique
Avec l'aide de l'apprentissage automatique, les modèles de données de la chaîne d'approvisionnement sont souvent découverts en comptant sur des algorithmes qui peuvent rapidement identifier les principaux facteurs influents. Son algorithme et les entreprises de logistique utilisant cette technologie sont capables d'analyser rapidement des ensembles de données volumineux et divers, améliorant ainsi la précision des prévisions de la demande. L'apprentissage automatique aide à réduire les coûts de transport, à améliorer les performances de livraison des fournisseurs et à minimiser le risque fournisseur dans le segment de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique collaboratives.
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En logistique, tout est limité dans le temps et il y a des problèmes mineurs imprévisibles. Chaque processus de ce secteur dépend de celui qui le précède et un léger retard sur une étape provoque un effet d'entraînement amplifié sur toutes les autres étapes. Au moment de la livraison, il finit par y avoir un retard de plusieurs jours à cause de quelques heures d'indisponibilité.
La numérisation de la planification logistique grâce à l'apprentissage automatique peut aider à prévoir les circonstances imprévues, ce qui peut réduire davantage les risques d'incident lors de la livraison des marchandises. L'apprentissage automatique dans l'industrie de la logistique remplace les étapes compliquées de la planification et de l'ordonnancement, en travaillant avec plus de précision et d'efficacité, rationalisant ainsi les processus de manière efficace.
Impact de l'IA et de l'apprentissage automatique dans les industries de la logistique
De nombreuses entreprises de logistique dépendent principalement de la logistique de tiers, qui comprend des transporteurs publics, du personnel en sous-traitance, des compagnies aériennes charters et d'autres fournisseurs tiers qui sont nécessaires au fonctionnement des fonctions essentielles de leur entreprise. Cela augmente la charge de l'équipe comptable de la logistique dans les entreprises qui traitent chaque année des millions de factures provenant de milliers de fournisseurs, partenaires ou fournisseurs.
Grâce à l'IA, de nombreuses entreprises de logistique peuvent accéder à des informations vitales 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. Ce sont les raisons qui ont poussé les entreprises à adapter l'Intelligence Artificielle (IA) pour un meilleur service.
L'apprentissage automatique aide les prestataires de services logistiques à analyser de grands ensembles de données et à rendre le système de gestion logistique plus intelligent et meilleur. Au moment de la livraison et de la gestion, prévoir les résultats et les besoins futurs est une tâche difficile et importante.
L'apprentissage automatique aide les entreprises à prévoir et à suivre les futures demandes de production, comme la prévision de la demande de nouveaux produits. L'apprentissage automatique permet de combiner la force de l'apprentissage supervisé, non supervisé et renforcé qui en fait une technologie très efficace.
Conclusion
Ces technologies modernes telles que l'IA et l'apprentissage automatique aident à apporter des camions de données, que l'industrie du transport capture depuis des années. Il y a quelques années, le fret routier, ferroviaire et maritime était suivi par satellite via la télématique.
Cette croissance soudaine et rapide de la numérisation et de la transformation incite de plus en plus d'entreprises à ajouter l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique à leur chaîne d'approvisionnement afin de maximiser leurs ressources en réduisant le temps et l'argent consacrés au suivi des marchandises pour envoyer un colis. à n'importe quel endroit.
Les entreprises sont confrontées à une énorme pression, qu'il s'agisse de fabrication, d'énergie ou de transport, pour adopter l'IA et l'apprentissage automatique afin d'améliorer l'efficacité des opérations et d'améliorer les décisions commerciales grâce à des systèmes futuristes. Ces technologies peuvent également aider les acteurs de la logistique à offrir une opportunité pour différents niveaux d'optimisation dans la fabrication, la logistique, l'entreposage et la livraison du dernier kilomètre, les coûts d'installation élevés dissuadant une adoption précoce dans la logistique.
Il aide également les consommateurs à faire livrer leurs marchandises où et quand ils en ont besoin en utilisant des services de messagerie flexibles. Il aide à créer une plate-forme et une interface qui rendent la gestion plus facile que jamais, aidant une entreprise à mieux se développer.