물류 산업에서 AI와 기계 학습의 역할
게시 됨: 2020-11-21머신 러닝은 데이터 세트를 빠르게 분석하고 수요 예측 정확도를 개선하는 데 도움이 됩니다.
AI 및 ML은 상품 추적에 소요되는 시간과 비용을 줄여 리소스를 극대화합니다.
AI는 물류 경로 최적화를 지원하여 운송 비용을 절감합니다.
빅데이터, 알고리즘 개발, 연결성, 클라우드 컴퓨팅 및 처리 능력 분야에서 우리는 매일 급속한 기술 발전을 보고 있습니다. 이러한 새로운 기술은 AI의 성능, 접근성 및 비용을 그 어느 때보다 유리하게 만들었습니다.
인공 지능, 기계 학습 및 블록체인과 같은 현대적이고 새로운 기술의 도입은 조직화되고 파편화된 물류 부문을 변화시켰습니다. 이러한 기술은 예측 분석, 자율 차량 및 스마트 도로와 같은 물류 산업에 변화를 가져옵니다.
인공 지능과 기계 학습은 우리 삶의 모든 부문과 영역에서 점점 더 많은 산업을 포착하고 있으며 물류도 예외는 아닙니다. AI와 머신 러닝은 프로세스 최적화에 도움이 될 수 있는 공급망 영역에서 큰 도움이 될 수 있습니다.
물류는 AI가 공급망 관리를 보다 원활한 프로세스로 만들어 영향력을 발휘하기 시작한 산업 중 하나입니다. 이제 모든 회사와 미래 소프트웨어 시스템의 중요한 부분이 되었습니다.
물류 분야에서 인공 지능의 역할
AI는 인지 자동화를 통해 시간 절약, 비용 절감, 생산성 및 정확성 향상에 중추적인 역할을 합니다. 시간이 많이 걸리는 다양한 프로세스를 자동화하고 수요 예측에 도움을 주기 때문에 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. AI는 물류 경로 최적화를 지원하여 운송 비용을 절감하고 더 많은 수익을 창출하는 데 도움이 됩니다. 인공 지능을 사용하는 컴퓨터는 정보를 수집, 분석하여 몇 초 만에 정보에 입각한 결정을 내리고 인간의 시간을 절약할 수 있습니다.
AI는 정보 수집 및 분석 또는 재고 처리의 형태로 창고 운영을 완전히 변환하는 데 도움이 됩니다. 로봇은 예를 들어 창고 내부에서 재고를 이동, 추적 및 찾기 위해 이미 널리 사용되고 있습니다. AI를 통해 물류 업체는 데이터 플랫폼을 활용하고 데이터 세트를 생성하여 패턴과 이상을 규제할 수 있습니다.
기계 학습의 역할
머신 러닝의 도움으로 공급망 데이터의 패턴은 가장 중요한 영향 요인을 신속하게 찾아낼 수 있는 알고리즘을 통해 종종 발견됩니다. 알고리즘과 이 기술을 사용하는 물류 회사는 크고 다양한 데이터 세트를 빠르게 분석할 수 있어 수요 예측 정확도를 향상시킵니다. 기계 학습은 협력 공급망 및 물류 부문에서 운임 비용을 줄이고 공급업체 배송 성과를 개선하며 공급업체 위험을 최소화하는 데 도움이 됩니다.
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물류에서는 모든 것이 시간 제한이 있고 예측할 수 없는 사소한 문제가 있습니다. 이 섹터의 모든 프로세스는 선행하는 프로세스에 의존하며 한 단계에서 약간의 지연이 다른 모든 단계에서 확대된 파급 효과를 일으킵니다. 배송 시 몇 시간의 다운타임으로 인해 며칠 지연되는 경우가 있습니다.
기계 학습을 통한 물류 계획의 디지털화는 예상치 못한 상황을 예측하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 상품 배송 중 사고의 가능성을 더욱 줄일 수 있습니다. 물류 산업의 머신 러닝은 복잡한 계획 및 일정 단계를 대체하여 보다 정확하고 효율적으로 작업하여 프로세스를 효율적으로 간소화합니다.
물류 산업에서 AI 및 기계 학습의 영향
많은 물류 회사는 주로 일반 운송업체, 하도급 직원, 전세 항공사 및 비즈니스의 핵심 기능 운영에 필요한 기타 제3자 공급업체를 포함하는 제3자 물류에 의존하고 있습니다. 매년 수천 개의 공급업체, 파트너 또는 제공업체로부터 수백만 개의 송장을 처리하는 회사의 물류 회계 팀의 부담이 증가합니다.
AI를 통해 많은 물류 회사는 회사가 받은 비정형 송장 양식의 바다에서 청구 금액, 계정 정보, 날짜, 주소 및 관련 당사자와 같은 중요한 정보에 액세스할 수 있습니다. 이것이 기업들이 더 나은 서비스를 위해 인공 지능(AI)을 채택하게 된 이유입니다.
머신 러닝은 물류 서비스 제공업체가 대규모 데이터 세트를 분석하고 물류 관리 시스템을 더 스마트하고 개선하는 데 도움이 됩니다. 납품 및 관리 시점에서 미래의 결과와 요구 사항을 예측하는 것은 어렵고 중요한 작업입니다.
기계 학습은 기업이 신제품 수요 예측과 같은 미래 생산 수요를 예측하고 추적하는 데 도움이 됩니다. 기계 학습은 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습의 장점을 결합하여 매우 효율적인 기술로 만드는 데 도움이 됩니다.
결론
AI 및 머신 러닝과 같은 이러한 최신 기술은 운송 업계에서 수년간 데이터를 수집해 온 엄청난 양의 데이터를 가져오는 데 도움이 됩니다. 몇 년 전, 텔레매틱스를 통해 위성으로 트럭, 철도 및 해상 화물을 추적했습니다.
디지털화와 혁신의 급격한 성장으로 인해 점점 더 많은 회사에서 소포를 보내기 위해 상품을 추적하는 데 소요되는 시간과 비용을 줄여 자원을 극대화하기 위해 공급망에 인공 지능(AI)과 기계 학습을 추가하고 있습니다. 어떤 위치로.
기업은 제조, 에너지 또는 운송 분야에서 운영 효율성을 개선하고 미래형 시스템을 통해 비즈니스 의사 결정을 향상하는 데 도움이 되는 AI 및 머신 러닝을 채택해야 하는 엄청난 압력에 직면해 있습니다. 이러한 기술은 또한 물류 업체가 물류의 조기 채택을 막는 높은 설정 비용으로 제조, 물류, 창고 보관 및 최종 배송에서 다양한 수준의 최적화 기회를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
또한 유연한 택배 서비스를 통해 소비자가 필요한 장소와 시간에 상품을 배송할 수 있도록 지원합니다. 그 어느 때보다 쉽게 관리할 수 있는 플랫폼과 인터페이스를 만들어 비즈니스가 더 나은 방식으로 성장하도록 돕습니다.