Jak sztuczna inteligencja i nowoczesne technologie zmieniają sektor logistyczny
Opublikowany: 2019-11-11Sztuczna inteligencja stała się teraz integralną częścią każdego przyszłego systemu oprogramowania
AI pomaga w zwiększaniu wydajności i uzyskiwaniu zysku
Sztuczna inteligencja opłaca się w transporcie
Szybki rozwój technologiczny w dziedzinie big data, rozwój algorytmiczny, łączność, przetwarzanie w chmurze i moc przetwarzania sprawiły, że wydajność, dostępność i koszty sztucznej inteligencji są bardziej korzystne niż kiedykolwiek wcześniej. Pojawienie się technologii, takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i blockchain, przekształciło chaotyczny i rozdrobniony rynek logistyczny.
Sztuczna inteligencja podąża teraz podobną ścieżką. Obecnie stał się integralną częścią każdego przyszłego systemu oprogramowania. W coraz bardziej złożonym i konkurencyjnym świecie biznesu firmy obsługujące globalne łańcuchy dostaw znajdują się pod bezprecedensową presją dostarczania wyższego poziomu usług przy niższych kosztach.
Rola AI w sektorze logistyki
Sztuczna inteligencja odgrywa znaczącą rolę w oszczędzaniu czasu, redukcji kosztów oraz zwiększeniu produktywności i dokładności dzięki automatyzacji kognitywnej. Sztuczna inteligencja wpływa na operacje magazynowe, takie jak zbieranie i analizowanie informacji lub przetwarzanie zapasów.
W rezultacie sztuczna inteligencja pomaga w zwiększeniu wydajności i uzyskaniu zysku. Sztuczna inteligencja jest opłacalna w transporcie. Dzięki IoT i AI pojazdy Self-driving wprowadzają zmiany w łańcuchu dostaw i pomagają zmniejszyć wydatki w logistyce. Możliwości sztucznej inteligencji poważnie zwiększają wydajność firmy w obszarach przewidywania popytu i planowania sieci.
Posiadanie technologii do dokładnego prognozowania popytu i planowania wydajności pozwala firmom być bardziej proaktywnym. Przemysł może modyfikować sposób wykorzystania zasobów w celu uzyskania maksymalnych korzyści, a sztuczna inteligencja może wykonywać te równania znacznie szybciej i dokładniej niż kiedykolwiek wcześniej.
Wpływ Big Data pozwala firmom logistycznym prognozować bardzo dokładne prognozy i optymalizować przyszłe wyniki lepiej niż kiedykolwiek wcześniej. Dostarczanie czystych danych stało się ważnym krokiem dla AI w firmach logistycznych, ponieważ wiele z nich po prostu nie ma użytecznych danych do wdrożenia. Bardzo trudno jest zmierzyć wzrost wydajności, ponieważ niektóre firmy generują swoje dane z wielu punktów i wielu osób.
Polecany dla Ciebie:
Jak platforma agregacji kont RBI ma przekształcić fintech w Indiach
Przedsiębiorcy nie mogą tworzyć zrównoważonych, skalowalnych start-upów poprzez „Jugaad”: Cit...
Jak Metaverse zmieni indyjski przemysł motoryzacyjny?
Co oznacza przepis anty-profitowy dla indyjskich startupów?
W jaki sposób start-upy Edtech pomagają indyjskim pracownikom podnosić umiejętności i być gotowym na przyszłość...
Akcje New Age Tech w tym tygodniu: Kłopoty Zomato nadal, EaseMyTrip publikuje Stro...
Tych danych i liczb nie da się łatwo poprawić u źródła, dlatego algorytmy są wykorzystywane do analizy danych historycznych, identyfikacji problemów i poprawy jakości danych do poziomu, na którym uzyskuje się znaczną przejrzystość biznesu.
Czynniki, które wpływają na branże logistyczne do korzystania ze sztucznej inteligencji
Firmy świadczące usługi logistyczne polegały na logistyce stron trzecich, w tym na zwykłych przewoźnikach, podwykonawcach, liniach lotniczych czarterowych i innych zewnętrznych dostawcach, aby realizować podstawowe funkcje swojej działalności. Nakłada to na zespoły księgowości logistycznej większe obciążenie związane z przetwarzaniem milionów faktur rocznie od tysięcy dostawców, partnerów lub dostawców.
Technologie sztucznej inteligencji mogą uzyskiwać dostęp do informacji, takich jak kwoty rozliczeń, informacje o koncie, daty, adresy i zaangażowane strony, z morza nieustrukturyzowanych formularzy faktur otrzymanych przez firmę. Globalni operatorzy logistyki i łańcucha dostaw zarządzają dużymi flotami pojazdów i sieciami obiektów na całym świecie. W branży logistycznej utrzymanie kompletnych i aktualnych informacji adresowych ma kluczowe znaczenie dla pomyślnego doręczenia przesyłek.
Często duże zespoły analityków danych mają za zadanie czyszczenie CRM, eliminowanie zduplikowanych wpisów, standaryzację formatów danych i usuwanie nieaktualnych kontaktów. Wiele firm wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do informowania i dostrajania podstawowych strategii, takich jak lokalizacje magazynów, a także do usprawniania podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym, takich jak dostępność, koszty, zapasy, przewoźnicy, pojazdy i personel.
Główny nacisk kładziony jest na IoT i niezliczone inne źródła danych, aby osiągnąć większą optymalizację i szybkość reakcji w całej ich logistyce, łańcuchu dostaw i transporcie.
Te nowe technologie dostarczają mnóstwo danych, a branża transportowa zbiera dane od lat. Kilka lat temu transport samochodowy, kolejowy i morski zaczął być śledzony przez satelitę za pomocą telematyki. Sztuczna inteligencja będzie w stanie utrzymywać platformy danych i tworzyć zbiory danych w celu regulowania wzorców i anomalii. Wzorce danych są oparte na analizie predykcyjnej. W związku z szybkim rozwojem cyfryzacji coraz więcej firm dodaje sztuczną inteligencję (AI) do swojego łańcucha dostaw, aby zmaksymalizować swoje zasoby poprzez skrócenie czasu i pieniędzy na śledzenie, jak, gdzie i kiedy wysłać paczkę w określone miejsce .
Obecne technologie działające w sektorze istnieją w funkcjonalnych silosach, tworząc koryta informacyjne i wykonawcze. Autonomiczne rozwiązania technologiczne ograniczyły funkcjonalność i produktywność, ponieważ są całkowicie zależne od człowieka, powodując nadmiarową koordynację procesów, wydłużając sam cykl życia transakcji, ostatecznie zmniejszając wydajność i zwiększając koszty. Ponieważ łańcuchy dostaw stają się złożonymi sieciami dostaw, zmienne i liczba interesariuszy zmieniają się dynamicznie. Cały układ transferu danych pomiędzy systemami jest zarządzany przez technologie.
Do czasu wdrożenia takich technologii zestaw zmiennych zmienia się, przez co całe wdrożenia stają się zbędne. Technologie dają możliwość różnych poziomów optymalizacji w produkcji, logistyce, magazynowaniu i dostawach na ostatnim etapie, które mogą stać się rzeczywistością w ciągu niecałego roku, przy wysokich kosztach konfiguracji zniechęcających do wczesnego wdrożenia w logistyce.
Dostawa na żądanie pomoże konsumentom w dostarczaniu towarów tam, gdzie ich potrzebują, dzięki korzystaniu z elastycznych usług kurierskich. Ci dostawcy doświadczają klientów poprzez zaangażowanie w konwersację, a nawet dostarczają artykuły, zanim klient je zamówił.