효율성 향상: 전자상거래를 위한 AI 기반 물류

인공지능과 물류는 이제 불가분의 관계가 되었습니다. 점점 더 많은 기업들이 물류 운영 자동화에 투자하고 있습니다.

지난 몇 달 동안 우리는 엄청난 변화를 목격했습니다. 인공 지능이 우리 삶에 통합되면 인터넷의 출현과 동일한 영향을 미치고 있습니다.

따라서 물류에 인공 지능 솔루션을 적용하는 것은 점점 더 까다로워지고 경쟁이 치열해지는 시장에서 시대에 발맞추기 위해 필수적입니다. 이것이 바로 이 기사에서 이 새로운 기술이 전자상거래에 가져올 수 있는 추세와 기회에 대해 논의하고자 하는 이유입니다.

물류 분야의 AI 사례 및 동향

인공 지능은 모든 분야에서 점점 더 우세한 역할을 하고 있으며 물류 및 공급망도 예외는 아닙니다.

빅 데이터   분석은 빙산의 일각에 불과하다.   이 기술 . 실제로, 우리는 방법을 볼 것입니다   전자 상거래 물류의 AI는 창고 관리에서 라스트 마일 물류 및 고객 배송에 이르기까지 다양한 영역에서 사용될 수 있습니다 .

그래서, 발견 보자   물류용 AI 동향 :

1. 로봇 공학 및 창고 자동화;
2. 운송 및 선적 계획;
3. 제품 추적성;
4. 비즈니스 예측의 예측 분석 및 빅 데이터;
5. 예측정비;
6. 가격 및 비용의 예측 분석;
7. 고객 경험 관리;
8. 신흥 기술의 통합.

1 . 로봇 및 창고

이전에 자세히 논의한 바와 같이 창고 자동화는 기업이 할 수 있는 가장 전략적인 선택 중 하나입니다. 통합하여   정교한 WCS(창고 제어 시스템) 소프트웨어   모든 물류 프로세스를 원활하게 관리할 수 있으며 로봇은 피킹 또는 자재 취급과 같은 반복 작업을 수행합니다.

이 소프트웨어를 사용하면 로봇이 환경을 배우고 적응할 수 있습니다.   지속적으로 사람의 개입을 요구하지 않고 자율적으로 작업을 수행합니다. 요컨대 창고 운영에 인공 지능을 적용하면 관리가 개선되어   인간 개입 감소   사람들이 보다 감독적인 역할로 전환할 수 있도록 합니다. 또한 다음과 같은 소프트웨어를 사용하여   ShippyPro   기업에 전체 물류 프로세스를 자동화할 수 있는 기회를 제공합니다.   비교 지도   최고의   이탈리아 항공사   그리고 외국인들.

과거 및 실시간 데이터를 분석함으로써 AI는 기업을 다음과 같이 안내할 수 있습니다.   재고 관리 , 폐기물 또는 재료 및 제품 부족을 제거합니다. 이는 시장 수요를 예측하고 결과적으로 어떤 구매가 필요한지 평가할 수 있기 때문입니다.

2. 운송 및 선적 계획

다양한 변수가 작용하기 때문에 운송 경로를 계획하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.

• 교통 데이터;
• 도로 상황;
• 고객 선호;
• 배달 시간.

을 관리하는 능력   많은 양의 데이터   즉, 빅데이터는 물류에 적용된 인공지능을   운송 효율성 향상   이 모든 데이터를 실시간으로 분석하고 과거 데이터와 비교함으로써

이런 식으로, a를 달성하는 것이 가능합니다   전례없는 경로 최적화,   운송 시간과 운영 비용이 크게 절감됩니다.

이 모든 것은 회사의 상당한 비용 절감으로 이어질 뿐만 아니라   이익 마진이지만 나중에 살펴보겠지만 고객 유지율 증가에도 기여합니다.

마지막으로 체계적인 운송 계획은 에너지 사용을 최적화하여 지속 가능한 물류 관행을 장려합니다.

3. 제품 추적성

소포가 어디에 있는지 끊임없이 아는 고객은 브랜드를 신뢰하는 만족스러운 고객입니다.

그러나 이러한 수준의 고객 만족을 달성하기 위해서는 회사가 이를 알고   배송 데이터에 액세스할 수 있습니다 .   선적을 효과적으로 추적   구현을 의미   첨단 기술 , 그리고 물류 산업에서 AI를 활용하는 것은 예를 들어 IoT(Internet of Things)를 사용하여 이러한 정보를 달성하는 가장 효과적인 도구임이 입증되었습니다.

있다   장치   센서, 소프트웨어 및 기타 기술을 갖춘   인터넷에 연결하여 이전에는 상상할 수 없었던 정보를 얻습니다 . 예를 들면 다음과 같습니다.   마모 정도   기계의 구성 요소,   성능 모니터링   차량의   물건의 상태   운송 중.

AI를 사용하여 배송을 관리하는 것과 같은 대체 판매 시스템에서도 배송을 추적하고 추적할 수 있습니다.   아마존 FBA.

4. 비즈니스 예측의 예측 분석 및 빅 데이터

예측 분석   빅 데이터를 사용합니다.   데이터, 통계, 알고리즘 및 기계 학습   에게   행동이나 사건을 예측합니다 .

이것은   예를 들어 인공 지능은 수요 예측을 할 수 있으므로 이른바 위험을 감수하지 않고 제품 공급 생산을 최적화할 수 있습니다.   과잉 재고 .

5. 예측 유지보수

물류 프로세스의 자동화도 우려할 수 있습니다.   차량 성능 모니터링   운송 및 기계에 사용   창고에서. 센서, 정교한 소프트웨어 및 IoT를 통해   인공 지능은 고장이나 오작동을 예측할 수 있는 데이터를 수집할 수 있습니다 .

이 데이터를 기반으로 회사는 고장 수리로 인한 대기 시간을 줄이고 수리 시간을 단축하고   항상 전체 공급망을 효율적으로 유지합니다 .

6. 가격 및 비용 예측 분석

물류용 인공 지능 솔루션 중에서 가격 및 비용 예측 솔루션이 가장 유용합니다. AI가 처리할 수 있는 정보의 양 덕분에   재료 가격, 운송 비용, 미래 가격 변동 예측   물류와 관련된

7. 고객 경험 관리

불만 관리, 전자상거래 검토, 심지어   장바구니 포기   통해 관리할 수 있는 모든 측면   대화형 인공 지능 , 즉   고객과 상호 작용할 수 있는 가상 비서 및 챗봇은 주문과 관련하여 실시간 지원을 제공합니다.

8. 신기술 통합

인공지능과 물류는   다른 신흥 기술과 점점 더 많이 통합됩니다 .   사물 인터넷   (IoT) 우리가 이미 이야기한   증강 현실   그리고   블록체인   가장 진보된 물류 트렌드 중 하나입니다.

증강 현실   예를 들어 영상 정보로 주변의 현실을 풍부하게 보여주는 기술입니다.   주유소를 투사하는 내비게이션 ,   속도 정보 또는 속도 카메라를 자동차 앞유리에 직접 부착합니다 .

그만큼   반면 블록체인은   공급망을 구성하는 다양한 부품 간에도 보다 안전한 통신을 가능하게 합니다 .

물류에서 AI의 이점

우리가 본 것처럼 물류용 AI는 비즈니스를 개선하고자 하는 기업가에게 여러 가지 기회를 제공합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

운영 비용 절감 . 통계에 따르면 장기적으로 인공 지능의 도입으로 최대   10%   (맥킨지). 로보틱스, 창고 자동화, 운송 계획, 고객 경험 관리는 모두 물류 관리에서 중요한 측면이며 일단 자동화되면 상당한 비용 절감이 가능합니다. 그러나 이 기술을 설치하는 것은 상당한 투자를 의미할 수 있으며 이것이 공급망을 자동화하려는 회사가 다양한 금전적 인센티브에 접근할 수 있는 이유입니다.

공급망의 효율성 향상.   인공 지능의 도입은 전체 공급망을 최적화합니다. 이를 통해 보다 정확한 전략 계획 및 보다 나은 재고 관리, 고객 요구에 따른 향상된 계획 생산, 보다 나은 리소스 할당 등이 가능합니다. 이로 인해 최대 4%의 수익 증가로 이어질 수 있습니다.

서비스 품질 및 고객 경험 향상.   전달 효율성은 고객에게 제공되는 서비스 품질의 향상으로 이어집니다. 가장 중요한 이점은 다음과 같습니다.

• 시간 단축;
• 더 높은 정확도;
• 배달 맞춤화;
• 고급 추적 및 추적.

이러한 측면은 브랜드 인지도 및 고객 충성도를 크게 향상시키는 데 기여합니다.

환경 영향 감소.   물류 분야의 인공 지능은 환경 및 지속 가능성 문제에 대한 훌륭한 협력자입니다. 다음은 이 조합이 제공하는 몇 가지 기회입니다.

• 시간과 거리를 줄임으로써 결과적으로 연료와 배기가스를 절감하는 배송 경로의 최적화;

• 차량의 특성을 검증하고 성능을 분석하여 기업이 가장 생태학적 차량을 선택할 수 있도록 함으로써 환경에 미치는 영향이 적은 차량의 채택을 지원합니다.

• 재고 분석, 수요 예측 및 최적의 창고 관리를 통한 자원 사용 최적화 및 폐기물 감소;

• 저장 장소의 조명 및 난방 시스템을 모니터링하여 에너지 관리 개선.

결론

물류 분야에서 AI 적용이 점차 대중화되고 있습니다. 점점 더 많은 기업들이 보다 경쟁력 있고 효율적인 서비스를 제공하고 현 시대의 요구에 효과적으로 대처할 수 있는 잠재력을 활용하기 시작했습니다.

가까운 장래에 전자 상거래 배송은 드론 및 자율 주행 차량과 같은 신기술 또는 사물 인터넷과 같은 정교한 시스템의 통합을 통해 더욱 빠르고 효율적으로 수행될 것으로 예상됩니다. 메타버스와 같은 블록체인 및 증강 현실.

기업은 앞서 나가 효율적이고 신속하며 경쟁력 있는 서비스를 제공할 준비가 되어 있어야 합니다.

FAQ

물류용 AI란?

물류용 Ai는 물류 및 공급망 운영의 다양한 측면을 향상시키기 위해 인공 지능 기술 및 기술을 적용하는 것을 말합니다. 여기에는 컴퓨터 시스템, 알고리즘, 기계 학습 모델을 활용하고 빅 데이터와 같은 대량의 데이터를 처리하여 프로세스를 최적화하고 능률화하는 작업이 포함됩니다.

물류에 대한 인공 지능의 이점은 무엇입니까?

다음은 인공 지능으로 물류 프로세스를 자동화하여 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점입니다.

• 운영 비용 절감;
• 공급망 효율성 증가;
• 더 높은 품질의 서비스와 개선된 고객 경험;
• 환경 영향 감소.

인공 지능은 창고 관리에 어떻게 사용됩니까?

인공 지능은 창고의 모든 영역 또는 활동에서 사용할 수 있습니다.

• 인적 오류 마진을 줄이고 공급 예측을 위해 과거 데이터를 분석하기 위한 재고 관리
• 로봇을 도입하고 이를 관리할 수 있는 IT 시스템을 구현하여 창고 자동화를 위해
• 공간관리를 위해 동선분석을 통한 공간활용 극대화;
• 검색 시간을 줄이기 위한 기사 현지화.

인공 지능은 물류에서 제품 추적을 어떻게 개선할 수 있습니까?

IoT(Internet of Things), 센서 및 정교한 소프트웨어를 통해 인공 지능은 운송 중 실시간으로 제품을 모니터링하고, 기계 구성 요소의 마모 정도를 감지하고, 차량 성능 또는 여행 중 또는 품목 상태를 모니터링할 수 있습니다. 저장 사이트.