Bagaimana AI dan Teknologi Modern Mengubah Sektor Logistik
Diterbitkan: 2019-11-11AI kini telah menjadi bagian integral dari setiap sistem perangkat lunak masa depan
AI membantu dalam meningkatkan efisiensi dan mendapatkan keuntungan
Kecerdasan buatan menguntungkan untuk transportasi
Perkembangan teknologi yang pesat di bidang data besar, pengembangan algoritme, konektivitas, komputasi awan, dan kekuatan pemrosesan telah membuat kinerja, aksesibilitas, dan biaya AI lebih menguntungkan daripada sebelumnya. Munculnya teknologi seperti kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan blockchain telah mengubah pasar logistik yang kacau dan terfragmentasi.
AI sekarang mengikuti jalan yang sama. Sekarang telah menjadi bagian integral dari setiap sistem perangkat lunak masa depan. Dalam dunia bisnis yang semakin kompleks dan kompetitif, perusahaan yang mengoperasikan rantai pasokan global berada di bawah tekanan yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk memberikan tingkat layanan yang lebih tinggi dengan biaya yang lebih rendah.
Peran AI Dalam Sektor Logistik
AI memainkan peran penting untuk menghemat waktu, mengurangi biaya, dan meningkatkan produktivitas dan akurasi dengan otomatisasi kognitif. AI memengaruhi operasi pergudangan seperti mengumpulkan dan menganalisis informasi atau pemrosesan inventaris.
Hasilnya, AI membantu meningkatkan efisiensi dan mendapatkan keuntungan. Kecerdasan buatan menguntungkan untuk transportasi. Karena IoT dan AI, kendaraan self-driving membawa perubahan pada rantai pasokan dan membantu mengurangi biaya logistik. Kemampuan AI secara serius meningkatkan efisiensi perusahaan di bidang permintaan prediktif dan perencanaan jaringan.
Memiliki teknologi untuk peramalan permintaan dan perencanaan kapasitas yang akurat memungkinkan perusahaan untuk lebih proaktif. Industri untuk memodifikasi bagaimana sumber daya digunakan untuk keuntungan maksimal dan Kecerdasan Buatan dapat melakukan persamaan ini lebih cepat dan lebih akurat daripada sebelumnya.
Dampak Big Data memungkinkan perusahaan logistik untuk memperkirakan pandangan yang sangat akurat dan mengoptimalkan kinerja masa depan lebih baik dari sebelumnya. Menyediakan data yang bersih telah menjadi langkah penting bagi AI di perusahaan logistik karena banyak yang tidak memiliki angka yang dapat digunakan untuk diterapkan. Sangat sulit untuk mengukur keuntungan Efisiensi karena beberapa perusahaan menghasilkan data mereka dari banyak titik dan banyak orang.
Direkomendasikan untukmu:
Bagaimana Kerangka Kerja Agregator Akun RBI Ditetapkan Untuk Mengubah Fintech Di India
Pengusaha Tidak Dapat Menciptakan Startup yang Berkelanjutan dan Skalabel Melalui 'Jugaad': Cit...
Bagaimana Metaverse Akan Mengubah Industri Otomotif India
Apa Arti Ketentuan Anti-Profiteering Bagi Startup India?
Bagaimana Startup Edtech Membantu Tenaga Kerja India Meningkatkan Keterampilan & Menjadi Siap Masa Depan...
Saham Teknologi Zaman Baru Minggu Ini: Masalah Zomato Berlanjut, EaseMyTrip Posting Stro...
Data dan angka ini tidak dapat dengan mudah diperbaiki pada sumbernya, sehingga algoritme digunakan untuk menganalisis data historis, mengidentifikasi masalah, dan meningkatkan kualitas data ke tingkat di mana transparansi yang signifikan pada bisnis diperoleh.
Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Industri Logistik Untuk Menggunakan AI
Perusahaan penyedia layanan logistik bergantung pada logistik pihak ketiga termasuk operator umum, staf subkontrak, maskapai penerbangan charter, dan vendor pihak ketiga lainnya untuk mengoperasikan fungsi inti bisnis mereka. Hal ini menambah beban tim akuntansi logistik untuk memproses jutaan faktur setiap tahun dari ribuan vendor, mitra, atau penyedia.
Teknologi AI dapat mengakses informasi seperti jumlah tagihan, informasi akun, tanggal, alamat, dan pihak yang terlibat dari lautan formulir faktur tidak terstruktur yang diterima oleh perusahaan. Logistik global dan operator rantai pasokan mengelola armada besar kendaraan dan jaringan fasilitas di seluruh dunia. Dalam industri logistik, menjaga informasi alamat tetap lengkap dan terkini sangat penting untuk keberhasilan pengiriman pengiriman.
Seringkali, tim besar analis data ditugaskan dengan aktivitas pembersihan CRM, menghilangkan entri duplikat, menstandardisasi format data, dan menghapus kontak yang sudah ketinggalan zaman. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin digunakan oleh banyak perusahaan untuk menginformasikan dan menyempurnakan strategi inti, seperti lokasi gudang, serta untuk meningkatkan pengambilan keputusan waktu nyata seperti ketersediaan, biaya, inventaris, operator, kendaraan, dan personel.
Fokus utamanya adalah pada IoT dan berbagai umpan data lainnya untuk mencapai optimalisasi dan responsivitas yang lebih baik di seluruh logistik, rantai pasokan, dan jejak transportasi mereka.
Teknologi baru ini membawa banyak data, industri transportasi telah menangkap data selama bertahun-tahun. Beberapa tahun yang lalu, truk, kereta api, dan kargo laut mulai dilacak oleh satelit melalui telematika. AI akan dapat memelihara platform data dan membuat kumpulan data untuk mengatur pola dan anomali. Pola data didasarkan pada analisis prediktif. Karena pertumbuhan pesat digitalisasi, semakin banyak perusahaan menambahkan kecerdasan buatan (AI) ke rantai pasokan mereka untuk memaksimalkan sumber daya mereka dengan mengurangi waktu dan uang yang dihabiskan untuk melacak bagaimana, di mana dan kapan mengirim paket ke tempat tertentu. .
Teknologi saat ini yang aktif di sektor ini ada dalam silo fungsional, yang telah menciptakan palung informasi dan eksekusi. Solusi teknologi yang berdiri sendiri telah membatasi fungsionalitas dan produktivitas dengan sepenuhnya bergantung pada manusia, sehingga menimbulkan koordinasi proses yang berlebihan, meningkatkan siklus hidup transaksi itu sendiri, yang pada akhirnya mengurangi efisiensi dan meningkatkan biaya. Ketika rantai pasokan menjadi jaring pasokan yang kompleks, variabel dan jumlah pemangku kepentingan berubah secara dinamis. Seluruh pengaturan transfer data antar sistem dikelola oleh teknologi.
Pada saat teknologi tersebut diimplementasikan, kumpulan variabel berubah membuat seluruh implementasi menjadi mubazir. Teknologi memberikan peluang untuk berbagai tingkat pengoptimalan di bidang manufaktur, logistik, pergudangan, dan pengiriman jarak jauh yang dapat menjadi kenyataan dalam waktu kurang dari satu tahun dengan biaya pemasangan yang tinggi menghalangi adopsi awal dalam bidang logistik.
Pengiriman permintaan akan membantu konsumen untuk mengirimkan barangnya ke mana dan kapan pun mereka membutuhkannya dengan menggunakan layanan kurir yang fleksibel. Penyedia ini memberikan pengalaman pelanggan melalui keterlibatan percakapan dan bahkan mengirimkan artikel bahkan sebelum pelanggan memesannya.