AI와 현대 기술이 물류 부문을 변화시키는 방법
게시 됨: 2019-11-11AI는 이제 모든 미래 소프트웨어 시스템의 필수적인 부분이 되었습니다.
AI는 효율성을 높이고 이익을 얻는 데 도움이 됩니다.
인공 지능은 운송에 유리합니다.
빅 데이터, 알고리즘 개발, 연결성, 클라우드 컴퓨팅 및 처리 능력 분야의 급속한 기술 발전으로 AI의 성능, 접근성 및 비용이 그 어느 때보다 유리해졌습니다. 인공 지능, 기계 학습 및 블록체인과 같은 기술의 출현은 혼란스럽고 파편화된 물류 시장을 변화시켰습니다.
AI는 이제 비슷한 경로를 따르고 있습니다. 이제 미래의 모든 소프트웨어 시스템에서 없어서는 안될 부분이 되었습니다. 점점 더 복잡해지고 경쟁이 치열해지는 비즈니스 세계에서 글로벌 공급망을 운영하는 기업은 더 낮은 비용으로 더 높은 수준의 서비스를 제공해야 하는 전례 없는 압박을 받고 있습니다.
물류 부문에서 AI의 역할
AI는 인지 자동화를 통해 시간을 절약하고 비용을 절감하며 생산성과 정확성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. AI는 정보 수집 및 분석 또는 재고 처리와 같은 창고 운영에 영향을 미칩니다.
결과적으로 AI는 효율성을 높이고 이익을 얻는 데 도움이 됩니다. 인공 지능은 운송에 유리합니다. IoT와 AI로 인해 자율주행차는 공급망에 변화를 가져오고 물류 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. AI의 기능은 수요 예측 및 네트워크 계획 영역에서 회사 효율성을 심각하게 높이고 있습니다.
정확한 수요 예측 및 용량 계획을 위한 기술을 보유하면 기업이 보다 능동적으로 대처할 수 있습니다. 업계에서는 리소스가 최대한의 이익을 위해 사용되는 방식을 수정하고 인공 지능은 이전보다 훨씬 빠르고 정확하게 이러한 방정식을 수행할 수 있습니다.
빅 데이터의 영향으로 물류 회사는 매우 정확한 전망을 예측하고 그 어느 때보다 더 나은 미래 성과를 최적화할 수 있습니다. 많은 사람들이 단순히 구현할 수 있는 수치가 없기 때문에 깨끗한 데이터를 제공하는 것은 물류 회사의 AI에게 중요한 단계가 되었습니다. 일부 회사는 여러 지점과 여러 사람으로부터 데이터를 생성하므로 효율성 향상을 측정하기가 매우 어렵습니다.
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이러한 데이터와 수치는 소스에서 쉽게 개선할 수 없기 때문에 알고리즘을 사용하여 과거 데이터를 분석하고 문제를 식별하며 비즈니스에 대한 상당한 투명성을 얻을 수 있는 수준까지 데이터 품질을 개선하고 있습니다.
AI를 사용하는 물류 산업에 영향을 미치는 요소
물류 서비스 제공업체는 비즈니스의 핵심 기능을 운영하기 위해 일반 운송업체, 하청 직원, 전세 항공사 및 기타 제3자 공급업체를 포함한 제3자 물류에 의존했습니다. 이로 인해 물류 회계 팀은 수천 개의 공급업체, 파트너 또는 제공업체로부터 매년 수백만 건의 송장을 처리해야 하는 부담이 커집니다.
AI 기술은 회사가 받은 비정형 송장 양식의 바다에서 청구 금액, 계정 정보, 날짜, 주소 및 관련 당사자와 같은 정보에 액세스할 수 있습니다. 글로벌 물류 및 공급망 운영자는 전 세계적으로 대규모 차량과 시설 네트워크를 관리합니다. 물류 산업에서 주소 정보를 완전하고 최신 상태로 유지하는 것은 성공적인 배송을 위해 매우 중요합니다.
종종 대규모 데이터 분석가 팀은 CRM 정리 활동, 중복 항목 제거, 데이터 형식 표준화 및 오래된 연락처 제거 작업을 수행합니다. 인공 지능 및 기계 학습은 창고 위치와 같은 핵심 전략을 알리고 미세 조정하고 가용성, 비용, 재고, 운송업체, 차량 및 인력과 같은 실시간 의사 결정을 향상시키기 위해 많은 회사에서 사용합니다.
주요 초점은 IoT 및 물류, 공급망 및 운송 공간 전체에 걸쳐 더 나은 최적화와 응답성을 달성하기 위한 수많은 기타 데이터 피드입니다.
이러한 새로운 기술은 엄청난 양의 데이터를 가져오며 운송 산업은 수년 동안 데이터를 수집해 왔습니다. 몇 년 전, 트럭, 철도 및 해상 화물은 텔레매틱스를 통해 위성으로 추적되기 시작했습니다. AI는 데이터 플랫폼을 유지 관리하고 패턴과 이상을 규제하기 위한 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. 데이터 패턴은 예측 분석을 기반으로 합니다. 디지털화의 급속한 성장으로 인해 점점 더 많은 기업이 공급망에 인공 지능(AI)을 추가하여 특정 장소에 패키지를 언제, 어디서, 어떻게 보낼지 추적하는 데 소요되는 시간과 비용을 줄여 자원을 극대화하고 있습니다. .
이 부문에서 활성화된 현재 기술은 정보 및 실행 트로프를 생성한 기능적 사일로에 존재합니다. 독립형 기술 솔루션은 완전히 사람에 의존하여 기능과 생산성을 제한하고 중복 프로세스 조정을 발생시키고 트랜잭션 수명 주기 자체를 증가시켜 궁극적으로 효율성을 감소시키고 비용을 증가시킵니다. 공급망이 복잡한 공급망이 되면서 변수와 이해관계자의 수가 동적으로 변합니다. 시스템 간 데이터 전송의 전체 배열은 기술로 관리됩니다.
이러한 기술이 구현되면 변수 집합이 변경되어 전체 구현이 중복됩니다. 기술은 제조, 물류, 창고 보관 및 최종 마일 배송에서 다양한 수준의 최적화 기회를 제공하며, 이는 물류의 조기 채택을 방해하는 높은 설정 비용으로 1년도 채 되지 않아 현실이 될 수 있습니다.
수요 배송은 유연한 택배 서비스를 통해 소비자가 원하는 장소와 시간에 상품을 배송할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 공급자는 대화식 참여를 통해 고객 경험을 제공하고 고객이 주문하기도 전에 기사를 배달합니다.