Как искусственный интеллект и современные технологии трансформируют сектор логистики
Опубликовано: 2019-11-11ИИ теперь стал неотъемлемой частью каждой будущей программной системы.
ИИ помогает повысить эффективность и получить прибыль
Искусственный интеллект выгоден транспорту
Быстрое технологическое развитие в области больших данных, разработки алгоритмов, подключения, облачных вычислений и вычислительной мощности сделало производительность, доступность и стоимость ИИ более выгодными, чем когда-либо прежде. Появление таких технологий, как искусственный интеллект, машинное обучение и блокчейн, изменило хаотичный и фрагментированный рынок логистики.
ИИ сейчас идет по тому же пути. Теперь он стал неотъемлемой частью каждой будущей программной системы. Во все более сложном и конкурентном деловом мире компании, управляющие глобальными цепочками поставок, испытывают беспрецедентное давление, требуя предоставлять более высокий уровень обслуживания при меньших затратах.
Роль ИИ в секторе логистики
ИИ играет важную роль в экономии времени, снижении затрат и повышении производительности и точности с помощью когнитивной автоматизации. ИИ влияет на складские операции, такие как сбор и анализ информации или обработка запасов.
В результате ИИ помогает повысить эффективность и получить прибыль. Искусственный интеллект выгоден транспорту. Благодаря Интернету вещей и искусственному интеллекту беспилотные автомобили вносят изменения в цепочку поставок и помогают сократить расходы на логистику. Возможности искусственного интеллекта серьезно повышают эффективность компаний в области прогнозирования спроса и сетевого планирования.
Наличие технологий для точного прогнозирования спроса и планирования мощностей позволяет компаниям быть более активными. Промышленность изменит способ использования ресурсов для получения максимальной выгоды, а искусственный интеллект сможет выполнять эти уравнения намного быстрее и точнее, чем когда-либо прежде.
Влияние больших данных позволяет логистическим компаниям прогнозировать высокоточные прогнозы и оптимизировать будущую производительность лучше, чем когда-либо прежде. Предоставление чистых данных стало важным шагом для ИИ в логистических компаниях, поскольку у многих просто нет пригодных для использования цифр. Очень сложно измерить прирост эффективности, поскольку некоторые компании генерируют свои данные из нескольких точек и нескольких людей.
Рекомендуется для вас:
Как платформа агрегатора учетных записей RBI предназначена для преобразования финансовых технологий в Индии
Предприниматели не могут создавать устойчивые масштабируемые стартапы с помощью Jugaad: Cit...
Как Metaverse изменит индийскую автомобильную промышленность
Что означает положение о борьбе со спекуляцией для индийских стартапов?
Как стартапы Edtech помогают повысить квалификацию рабочей силы Индии и стать готовыми к будущему ...
Технологические акции нового века на этой неделе: проблемы Zomato продолжаются, EaseMyTrip публикует...
Эти данные и цифры не могут быть легко улучшены в источнике, поэтому алгоритмы используются для анализа исторических данных, выявления проблем и улучшения качества данных до уровня, при котором достигается значительная прозрачность бизнеса.
Факторы, влияющие на использование ИИ в логистической отрасли
Компании-поставщики логистических услуг зависели от логистики третьих сторон, включая обычных перевозчиков, субподрядный персонал, чартерные авиакомпании и других сторонних поставщиков для выполнения основных функций своего бизнеса. Это возлагает на группы логистики дополнительную нагрузку по обработке миллионов счетов ежегодно от тысяч поставщиков, партнеров или поставщиков.
Технологии искусственного интеллекта могут получить доступ к такой информации, как суммы счетов, информация об учетной записи, даты, адреса и вовлеченные стороны, из множества неструктурированных форм счетов, полученных компанией. Глобальные операторы логистики и цепочки поставок управляют большими парками транспортных средств и сетями объектов по всему миру. В сфере логистики поддержание полной и актуальной адресной информации имеет решающее значение для успешной доставки грузов.
Часто перед большими группами аналитиков данных стоят задачи по очистке CRM, устранению повторяющихся записей, стандартизации форматов данных и удалению устаревших контактов. Искусственный интеллект и машинное обучение используются многими компаниями для информирования и точной настройки основных стратегий, таких как расположение складов, а также для улучшения принятия решений в режиме реального времени, таких как доступность, затраты, запасы, перевозчики, транспортные средства и персонал.
Основное внимание уделяется Интернету вещей и множеству других источников данных для достижения большей оптимизации и оперативности во всей их логистике, цепочке поставок и транспортировке.
Эти новые технологии приносят огромные объемы данных, транспортная отрасль собирает данные уже много лет. Несколько лет назад автомобильные, железнодорожные и морские грузы стали отслеживаться с помощью спутниковой телематики. ИИ сможет поддерживать платформы данных и создавать наборы данных для регулирования шаблонов и аномалий. Шаблоны данных основаны на прогнозном анализе. Из-за быстрого роста цифровизации все больше и больше компаний добавляют искусственный интеллект (ИИ) в свою цепочку поставок, чтобы максимально использовать свои ресурсы за счет сокращения времени и денег, затрачиваемых на отслеживание того, как, куда и когда отправить посылку в определенное место. .
Текущие технологии, действующие в этом секторе, существуют в функциональных бункерах, создавая информационные и исполнительные корыта. Автономные технологические решения имеют ограниченную функциональность и производительность, поскольку они полностью зависят от человека, что приводит к избыточной координации процессов, увеличению самого жизненного цикла транзакций, что в конечном итоге снижает эффективность и увеличивает затраты. По мере того как цепочки поставок становятся сложными сетями поставок, переменные и количество заинтересованных сторон динамично меняются. Вся организация передачи данных между системами управляется технологиями.
К тому времени, когда такие технологии внедряются, набор переменных меняется, делая все реализации излишними. Технологии открывают возможности для различных уровней оптимизации производства, логистики, складирования и доставки «последней мили», которые могут стать реальностью менее чем за год, поскольку высокие затраты на настройку сдерживают раннее внедрение в логистику.
Доставка по требованию поможет потребителям доставлять товары туда и тогда, когда они в них нуждаются, с помощью гибких курьерских служб. Эти поставщики взаимодействуют с клиентами посредством диалога и даже доставляют статьи еще до того, как клиент их заказал.