Zwiększanie wydajności: logistyka oparta na sztucznej inteligencji dla handlu elektronicznego

Sztuczna inteligencja i logistyka stały się teraz nierozłączne. Coraz więcej firm inwestuje w automatyzację operacji logistycznych.

W ciągu ostatnich kilku miesięcy byliśmy świadkami głębokiej przemiany. Integracja sztucznej inteligencji w naszym życiu ma taki sam wpływ, jak kiedyś pojawienie się Internetu.

Zastosowanie rozwiązań sztucznej inteligencji w logistyce jest zatem niezbędne, aby nadążać za duchem czasu na rynku, który staje się coraz bardziej wymagający i konkurencyjny. Dlatego w tym artykule chcemy omówić trendy i możliwości, jakie ta nowa technologia może wnieść do e-commerce.

AI w logistyce przykłady i trendy

Sztuczna inteligencja stopniowo przejmuje coraz bardziej dominującą rolę we wszystkich sektorach, a logistyka i łańcuch dostaw nie są wyjątkiem.

duże dane   Analiza to tylko wierzchołek góry lodowej   ta technologia . W rzeczywistości zobaczymy, jak   Sztuczna inteligencja w logistyce e-commerce może być wykorzystywana w różnych obszarach , od zarządzania magazynem po logistykę ostatniej mili i dostawę do klienta.

Zobaczmy więc, jak odkryć   trendy AI dla logistyki :

1. robotyka i automatyka magazynowa;
2. planowanie transportu i spedycji;
3. identyfikowalność produktu;
4. analiza predykcyjna i Big Data w prognozowaniu biznesowym;
5. konserwacja zapobiegawcza;
6. predykcyjna analiza cen i kosztów;
7. zarządzanie doświadczeniami klientów;
8. integracja nowych technologii.

1 . Robotyka i magazyn

Jak szczegółowo omówiliśmy wcześniej, automatyzacja magazynu jest jednym z najbardziej strategicznych wyborów, jakich może dokonać firma. Integrując   zaawansowane oprogramowanie WCS (Warehouse Control System).   wszystkimi procesami logistycznymi można zarządzać płynnie, a roboty są odpowiedzialne za wykonywanie powtarzalnych czynności, takich jak kompletacja czy obsługa materiałów.

To oprogramowanie pozwala robotom uczyć się i dostosowywać do otoczenia   i wykonywać zadania samodzielnie, nie wymagając ciągłej interwencji człowieka. Krótko mówiąc, zastosowanie sztucznej inteligencji do operacji magazynowych usprawnia zarządzanie nim, umożliwiając m.in   ograniczenie interwencji człowieka   oraz umożliwienie ludziom przejścia do roli bardziej nadzorczej. Ponadto, używając oprogramowania, takiego jak   ShippyPro   oferuje firmom możliwość automatyzacji całego procesu logistycznego, począwszy od a   mapa porównawcza   z najlepszych   włoscy przewoźnicy   i zagranicznych.

Analizując dane historyczne i dane w czasie rzeczywistym , sztuczna inteligencja jest w stanie przeprowadzić firmy   zarządzanie zapasami , eliminowanie odpadów lub braków materiałowych i produktowych. Dzieje się tak, ponieważ może przewidywać zapotrzebowanie rynku iw konsekwencji oceniać, jakie zakupy należy wykonać.

2. Planowanie transportu i spedycji

Planowanie tras transportowych nie jest łatwym zadaniem, ponieważ w grę wchodzą różne zmienne:

• dane o ruchu;
• warunki drogowe;
• preferencje klientów;
• czas dostawy.

Umiejętność zarządzania ww   duża ilość danych   czyli Big Data pozwala zastosować sztuczną inteligencję w logistyce   poprawić efektywność transportu   analizując wszystkie te dane w czasie rzeczywistym i porównując je z danymi historycznymi.

W ten sposób można osiągnąć ok   niespotykana dotąd optymalizacja tras,   co prowadzi do znacznego skrócenia czasu tranzytu i kosztów operacyjnych.

Wszystko to skutkuje nie tylko znacznymi oszczędnościami kosztów dla firmy, a tym samym wzrostem   marży zysku, ale jak zobaczymy później, przyczynia się również do zwiększenia wskaźnika utrzymania klientów.

Wreszcie, systematyczne planowanie transportu optymalizuje wykorzystanie energii, zachęcając do zrównoważonych praktyk logistycznych.

3. Identyfikowalność produktu

Klient, który na bieżąco wie, gdzie znajduje się jego przesyłka, to zadowolony klient, który ufa marce.

Aby jednak osiągnąć taki poziom zadowolenia klientów, firma musi wiedzieć i   mieć dostęp do swoich danych wysyłkowych .   Skuteczne śledzenie przesyłek   oznacza wdrożenie   zaawansowana technologia i wykorzystanie sztucznej inteligencji w branży logistycznej okazuje się najskuteczniejszym narzędziem do pozyskiwania takich informacji, na przykład z wykorzystaniem IoT (Internet of Things).

Tam są   urządzenia   wyposażone w czujniki, oprogramowanie i inne technologie zdolne do   łączenie się z Internetem i uzyskiwanie informacji, które wcześniej były niewyobrażalne . Przykładem może być tzw   stopień zużycia   elementów maszyny,   monitorowanie wydajności   pojazdów lub tzw   stan obiektu   podczas transportu.

Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do śledzenia przesyłek nawet w alternatywnych systemach sprzedaży, takich jak te, w których zarządza się przesyłkami   FBA Amazona.

4. Analiza predykcyjna i Big Data w prognozowaniu biznesowym

Analiza predykcyjna   wykorzystuje Big Data , tę ogromną i niejednorodną ilość   dane, statystyki, algorytmy i uczenie maszynowe   Do   przewidywać zachowanie lub zdarzenia .

To znaczy że   Sztuczna Inteligencja może np. dokonywać prognoz popytu , optymalizując w ten sposób produkcję dostaw produktów, bez narażania się na tzw.   nadmiar zapasów .

5. Konserwacja zapobiegawcza

Automatyzacja procesów logistycznych może dotyczyć również   monitorowanie osiągów pojazdów   używanych do transportu i maszyn   w magazynie. Dzięki czujnikom, zaawansowanemu oprogramowaniu i IoT,   Sztuczna inteligencja jest w stanie zbierać dane, które mogą przewidywać awarie lub nieprawidłowe działanie .

Na podstawie tych danych firma może zapewnić zapobiegawczą i proaktywną konserwację, aby skrócić czas oczekiwania na naprawę usterek, przyspieszyć czas naprawy i   zawsze utrzymując wydajność całego łańcucha dostaw .

6. Predykcyjna analiza cen i kosztów

Wśród rozwiązań sztucznej inteligencji dla logistyki najbardziej przydatne jest prognozowanie cen i kosztów. Dzięki ilości informacji, które AI może przetworzyć, jest w stanie oszacować   ceny materiałów, a także koszty transportu oraz przewidywać przyszłe zmiany cen   związane z logistyką.

7. Zarządzanie doświadczeniami klientów

Zarządzanie reklamacjami, recenzje e-commerce, a nawet   porzucenie koszyka   to wszystkie aspekty, którymi można zarządzać   sztuczna inteligencja konwersacyjna , tj   wirtualni asystenci i chatboty, które mogą wchodzić w interakcje z klientami , udzielając im wsparcia w czasie rzeczywistym w zakresie ich zamówień.

8. Integracja powstających technologii

Sztuczna inteligencja i logistyka są   coraz bardziej integrując się z innymi pojawiającymi się technologiami .   Internet rzeczy   (IoT), o którym już mówiliśmy,   Rozszerzona Rzeczywistość   i   łańcuch blokowy   należą do najbardziej zaawansowanych trendów logistycznych.

Rozszerzona Rzeczywistość   to technologia, która pokazuje otaczającą rzeczywistość wzbogaconą np. o informacje wideo   nawigacji satelitarnej wyświetlającej stacje paliw ,   informacje o prędkości lub fotoradary bezpośrednio na przedniej szybie samochodu .

The   blockchaina , z drugiej strony   umożliwia bezpieczniejszą komunikację , nawet pomiędzy różnymi częściami tworzącymi łańcuch dostaw.

Korzyści AI w logistyce

Jak widzieliśmy, sztuczna inteligencja dla logistyki oferuje kilka możliwości przedsiębiorcom, którzy chcą ulepszyć swój biznes. Oto główne zalety.

Redukcja kosztów operacyjnych . W dłuższej perspektywie, według statystyk, wprowadzenie sztucznej inteligencji może doprowadzić do obniżenia kosztów nawet o ok   10%   (McKinsey). Robotyka, automatyzacja magazynów, planowanie transportu, zarządzanie doświadczeniami klientów to ważne aspekty zarządzania logistyką, które po zautomatyzowaniu pozwalają na znaczną redukcję wydatków. Jednak instalacja tej technologii może wiązać się ze znaczną inwestycją i dlatego firmy, które chcą zautomatyzować swój łańcuch dostaw, mogą mieć dostęp do różnych zachęt finansowych.

Zwiększona efektywność w łańcuchu dostaw.   Wprowadzenie Sztucznej Inteligencji optymalizuje cały łańcuch dostaw. Pozwala na dokładniejsze planowanie strategiczne i lepsze zarządzanie zapasami, ulepszone tworzenie planów w oparciu o zapotrzebowanie klientów, lepszą alokację zasobów itp. Może to prowadzić do wzrostu przychodów nawet o 4%.

Poprawa jakości obsługi i doświadczeń klientów.   Efektywność dostaw prowadzi do poprawy jakości usług oferowanych klientom. Wśród najważniejszych zalet znajdujemy:

• skrócony czas;
• wyższa dokładność;
• dostosowanie dostawy;
• zaawansowane śledzenie i śledzenie.

Aspekty te przyczyniają się do znacznego wzrostu świadomości marki i lojalności klientów.

Zmniejszenie wpływu na środowisko.   Sztuczna inteligencja w logistyce jest doskonałym sprzymierzeńcem w kwestiach związanych ze środowiskiem i zrównoważonym rozwojem. Oto niektóre z możliwości oferowanych przez tę kombinację:

• optymalizacja tras dostaw, aw konsekwencji oszczędność paliwa i oczywiście emisji poprzez skrócenie czasu i odległości;

• wsparcie w adopcji pojazdów o niskim wpływie na środowisko, poprzez weryfikację ich charakterystyki oraz analizę ich osiągów, umożliwiając firmom wybór najbardziej ekologicznych;

• optymalizacja wykorzystania zasobów i redukcja odpadów poprzez analizę zapasów, prognozowanie popytu i optymalne zarządzanie magazynem;

• doskonalenie gospodarki energetycznej poprzez monitoring systemów oświetlenia i ogrzewania składowisk.

Wnioski

Zastosowanie AI w logistyce staje się coraz bardziej popularne. Coraz więcej firm zaczyna wykorzystywać jego potencjał, aby oferować bardziej konkurencyjne, wydajne usługi i skutecznie odpowiadać na wymagania współczesności.

Oczekuje się, że w niedalekiej przyszłości przesyłki e-commerce będą coraz szybsze i wydajniejsze, będą realizowane z wykorzystaniem nowych technologii, takich jak drony i pojazdy samojezdne, lub poprzez integrację zaawansowanych systemów, takich jak Internet Rzeczy, blockchain i rzeczywistość rozszerzona, takie jak Metaverse.

Firmy muszą po prostu wyprzedzać i być gotowe do oferowania wydajnych, szybkich i konkurencyjnych usług.

Często zadawane pytania

Czym jest AI dla logistyki?

Sztuczna inteligencja dla logistyki odnosi się do zastosowania technik i technologii sztucznej inteligencji w celu usprawnienia różnych aspektów operacji logistycznych i łańcucha dostaw. Obejmuje wykorzystanie systemów komputerowych, algorytmów, modeli uczenia maszynowego i przetwarzanie dużych ilości danych, takich jak Big Data, w celu optymalizacji i usprawnienia procesów.

Jakie są zalety sztucznej inteligencji dla logistyki?

Oto niektóre z głównych korzyści, jakie można osiągnąć dzięki automatyzacji procesów logistycznych za pomocą Sztucznej Inteligencji:

• redukcja kosztów operacyjnych;
• zwiększona efektywność łańcucha dostaw;
• wyższa jakość usług i lepsze doświadczenia klientów;
• zmniejszenie wpływu na środowisko.

Jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w zarządzaniu magazynem?

Sztuczna Inteligencja może być wykorzystana w dowolnym obszarze lub działalności magazynu:

• do zarządzania zapasami w celu zmniejszenia marginesu błędu ludzkiego i analizy danych historycznych na potrzeby prognoz podaży;
• automatyzacji magazynów poprzez wprowadzenie robotów i wdrożenie systemów informatycznych zdolnych do zarządzania nimi;
• do zarządzania przestrzenią, maksymalizacja wykorzystania przestrzeni poprzez analizę ruchu;
• do lokalizacji artykułów w celu skrócenia czasu wyszukiwania.

Jak sztuczna inteligencja może usprawnić śledzenie produktów w logistyce?

Dzięki IoT (Internet of Things), czujnikom i zaawansowanemu oprogramowaniu Sztuczna Inteligencja może monitorować produkty w czasie rzeczywistym podczas transportu, wykrywać stopień zużycia podzespołów maszyny, monitorować osiągi pojazdu lub stan przedmiotu podczas podróży lub w miejscu miejsce przechowywania.