Rola AI i uczenia maszynowego w branży logistycznej
Opublikowany: 2020-11-21Uczenie maszynowe pomaga szybko analizować zbiory danych i poprawia dokładność prognozowania popytu
AI i ML maksymalizują zasoby, redukując czas i pieniądze poświęcone na śledzenie towarów
AI pomaga w optymalizacji tras logistycznych w celu obniżenia kosztów wysyłki
Na co dzień obserwujemy szybki rozwój technologiczny w obszarze big data, rozwoju algorytmicznego, łączności, przetwarzania w chmurze i mocy obliczeniowej. Te nowe technologie sprawiły, że wydajność, dostępność i koszty sztucznej inteligencji są bardziej korzystne niż kiedykolwiek wcześniej.
Wprowadzenie nowoczesnych i nowych technologii, takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i blockchain, przekształciło niezorganizowany i rozdrobniony sektor logistyczny. Technologie te wprowadzają modyfikacje w branżach logistycznych, takich jak analityka predykcyjna, pojazdy autonomiczne i inteligentne drogi.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe przejmują coraz więcej branż w każdym sektorze i sferze naszego życia, a logistyka nie jest wyjątkiem. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą być bardzo pomocne, jeśli chodzi o sferę łańcucha dostaw, co może sprzyjać optymalizacji procesów, unikaniu błędów, które mogą popełniać ludzie, skracaniu czasu i przewidywaniu przyszłych możliwości i wyzwań.
Logistyka to jedna z branż, w których sztuczna inteligencja zaczęła wykazywać swój wpływ, czyniąc zarządzanie łańcuchem dostaw bardziej płynnym procesem. Obecnie stał się ważną częścią każdej firmy i jej przyszłego systemu oprogramowania.
Rola sztucznej inteligencji w sektorze logistyki
Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w oszczędzaniu czasu, obniżaniu kosztów, zwiększaniu produktywności i dokładności dzięki automatyzacji kognitywnej. Pozwala nam to zaoszczędzić czas i pieniądze, ponieważ pomaga w automatyzacji różnych czasochłonnych procesów oraz pomaga w prognozowaniu popytu. AI pomaga w optymalizacji tras logistycznych, co pomaga w obniżeniu kosztów wysyłki, co dodatkowo pomaga w generowaniu większych zysków. Komputery wykorzystujące sztuczną inteligencję mogą w ciągu kilku sekund gromadzić i analizować informacje, aby podejmować świadome decyzje i oszczędzać czas ludzi.
Sztuczna inteligencja pomaga całkowicie przekształcić operacje magazynowe w postaci zbierania i analizowania informacji lub przetwarzania zapasów. Roboty są już szeroko stosowane, na przykład wewnątrz magazynów, do przemieszczania, śledzenia i lokalizowania zapasów. Dzięki sztucznej inteligencji gracze logistyczni mogą wykorzystywać platformy danych i tworzyć zestawy danych w celu regulowania wzorców i anomalii.
Rola uczenia maszynowego
Z pomocą uczenia maszynowego wzorce w danych łańcucha dostaw są często odkrywane, licząc na algorytmy, które mogą szybko wskazać najważniejsze czynniki. Jego algorytm oraz firmy logistyczne korzystające z tej technologii są w stanie szybko analizować duże, zróżnicowane zbiory danych, poprawiając dokładność prognozowania popytu. Uczenie maszynowe pomaga obniżyć koszty frachtu, poprawić wydajność dostaw dostawców i zminimalizować ryzyko dostawcy we wspólnym łańcuchu dostaw i segmencie logistyki.
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...
W logistyce wszystko jest ograniczone czasowo i pojawiają się drobne, nieprzewidywalne problemy. Każdy proces w tym sektorze zależy od tego, który go poprzedzał, a niewielkie opóźnienie na jednym etapie powoduje zwiększony efekt tętnienia na wszystkich pozostałych etapach. W momencie dostawy dochodzi do kilkudniowego opóźnienia z powodu kilkugodzinnego przestoju.
Cyfryzacja planowania logistycznego poprzez uczenie maszynowe może pomóc w przewidywaniu nieprzewidzianych okoliczności, co może jeszcze bardziej zmniejszyć prawdopodobieństwo jakichkolwiek niefortunnych zdarzeń podczas dostawy towarów. Uczenie maszynowe w branży logistycznej zastępuje skomplikowane etapy planowania i harmonogramowania, pracując z większą dokładnością i wydajnością, usprawniając tym samym procesy.
Wpływ sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w branżach logistycznych
Wiele firm logistycznych jest w większości zależnych od logistyki stron trzecich, która obejmuje zwykłych przewoźników, pracowników podwykonawców, linie czarterowe i innych dostawców zewnętrznych, którzy są potrzebni do wykonywania podstawowych funkcji ich działalności. Zwiększa obciążenie księgowego zespołu logistycznego w firmach, które rocznie przetwarzają miliony faktur od tysięcy dostawców, partnerów czy dostawców.
Dzięki sztucznej inteligencji wiele firm logistycznych ma dostęp do ważnych informacji, takich jak kwoty rozliczeń, informacje o koncie, daty, adresy i zaangażowane strony, z morza nieustrukturyzowanych formularzy faktur otrzymywanych przez firmę. To są powody, które skłoniły firmy do dostosowania sztucznej inteligencji (AI) do lepszej obsługi.
Uczenie maszynowe pomaga dostawcom usług logistycznych analizować duże zestawy danych i sprawiać, że system zarządzania logistyką staje się inteligentniejszy i lepszy. W czasie realizacji i zarządzania przewidywanie przyszłych wyników i potrzeb jest trudnym i ważnym zadaniem.
Uczenie maszynowe pomaga firmom przewidywać i śledzić przyszłe zapotrzebowanie na produkcję, np. prognozować zapotrzebowanie na nowe produkty. Uczenie maszynowe pomaga połączyć siłę uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmocnionego, dzięki czemu jest to bardzo wydajna technologia.
Wniosek
Te nowoczesne technologie, takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, pomagają w dostarczaniu dużych ilości danych, które branża transportowa zbiera od lat. Kilka lat temu transport samochodowy, kolejowy i morski był śledzony drogą satelitarną za pomocą telematyki.
Ten nagły i szybki rozwój cyfryzacji i transformacji sprawia, że coraz więcej firm dodaje sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe do swojego łańcucha dostaw w celu maksymalizacji zasobów poprzez skrócenie czasu i pieniędzy poświęcanych na śledzenie towarów w celu wysłania paczki do dowolnej lokalizacji.
Firmy stoją pod ogromną presją, czy to produkcja, energetyka czy transport, aby przyjąć sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby poprawić wydajność operacji, usprawnić decyzje biznesowe dzięki futurystycznym systemom. Technologie te mogą również pomóc graczom logistycznym w zapewnieniu możliwości różnych poziomów optymalizacji w produkcji, logistyce, magazynowaniu i dostawach na ostatniej mili, przy wysokich kosztach konfiguracji zniechęcających do wczesnego przyjęcia w logistyce.
Pomaga również konsumentom w dostarczaniu towarów tam, gdzie ich potrzebują i kiedy ich potrzebują, korzystając z elastycznych usług kurierskich. Pomaga stworzyć platformę i interfejs, które sprawiają, że zarządzanie jest łatwiejsze niż kiedykolwiek, pomagając firmie rozwijać się w lepszy sposób.