Повышение эффективности: логистика на базе ИИ для электронной коммерции

Искусственный интеллект и логистика теперь стали неразделимы. Все больше компаний инвестируют в автоматизацию логистических операций.

За последние несколько месяцев мы стали свидетелями глубокой трансформации. Интеграция искусственного интеллекта в нашу жизнь оказывает такое же влияние, как когда-то появление Интернета.

Поэтому применение решений искусственного интеллекта в логистике необходимо, чтобы идти в ногу со временем на рынке, который становится все более требовательным и конкурентным. Вот почему в этой статье мы хотим обсудить тенденции и возможности, которые эта новая технология может открыть для электронной коммерции.

Примеры и тренды ИИ в логистике

Искусственный интеллект постепенно приобретает все более преобладающую роль во всех секторах, и логистика и цепочка поставок не являются исключением.

Большие данные   Анализ — это только верхушка айсберга   эта технология . На самом деле, мы увидим, как   ИИ в логистике электронной коммерции можно использовать в различных областях , от управления складом до логистики последней мили и доставки клиенту.

Итак, давайте посмотрим,   тренды ИИ для логистики :

1. робототехника и автоматизация склада;
2. планирование транспорта и отгрузок;
3. прослеживаемость продукта;
4. прогнозный анализ и большие данные в бизнес-прогнозировании;
5. профилактическое обслуживание;
6. прогнозный анализ цен и затрат;
7. управление клиентским опытом;
8. интеграция новейших технологий.

1 . Робототехника и склад

Как мы уже подробно обсуждали ранее, автоматизация склада — один из наиболее стратегически важных решений, которые может сделать компания. Путем интеграции   сложное программное обеспечение WCS (система управления складом)   всеми логистическими процессами можно управлять беспрепятственно, в то время как роботы отвечают за выполнение повторяющихся действий, таких как комплектация или обработка материалов.

Это программное обеспечение позволяет роботам учиться и адаптироваться к окружающей среде.   и выполнять задачи автономно, не требуя постоянного вмешательства человека. Короче говоря, применение искусственного интеллекта к складским операциям улучшает управление ими, позволяя   сокращение человеческого вмешательства   и позволяя людям перейти к более контролирующей роли. Кроме того, с помощью программного обеспечения, такого как   ШиппиПро   предлагает компаниям возможность автоматизировать весь логистический процесс, начиная с   сравнительная карта   из лучших   итальянские перевозчики   и зарубежные.

Анализируя исторические данные и данные в реальном времени , ИИ может направлять компании через   управление запасами , устранение отходов или нехватки материалов и продуктов. Это связано с тем, что он может прогнозировать рыночный спрос и, следовательно, оценивать, какие покупки необходимо сделать.

2. Планирование транспортировки и отгрузки

Планирование транспортных маршрутов — непростая задача, так как в игру вступают различные переменные:

• данные о трафике;
• дорожные условия;
• предпочтения клиентов;
• время доставки.

Возможность управлять   большой объем данных   то есть Big Data позволяет искусственному интеллекту, применяемому в логистике,   повысить эффективность транспорта   анализируя все эти данные в режиме реального времени и сравнивая их с историческими данными.

Таким способом можно добиться   беспрецедентная оптимизация маршрутов,   что приводит к значительному сокращению времени транзита и эксплуатационных расходов.

Все это приводит не только к существенной экономии средств компании, тем самым повышая   прибыль, но, как мы увидим позже, это также способствует увеличению коэффициента удержания клиентов.

Наконец, систематическое транспортное планирование оптимизирует использование энергии, поощряя устойчивые методы логистики.

3. Отслеживаемость продукта

Клиент, который постоянно знает, где находится его посылка, — это довольный покупатель, доверяющий бренду.

Однако для достижения такого уровня удовлетворенности клиентов компании необходимо знать и   иметь доступ к своим данным о доставке .   Эффективное отслеживание отправлений   означает осуществление   передовые технологии , а использование ИИ в логистической отрасли оказывается наиболее эффективным инструментом для получения такой информации, например, с помощью IoT (Интернета вещей).

Есть   устройства   оснащены датчиками, программным обеспечением и другими технологиями, способными   подключение к Интернету и получение информации, которую раньше невозможно было вообразить . Примером может быть   степень износа   компонентов машины,   мониторинг производительности   транспортных средств или   состояние объекта   во время транспортировки.

ИИ можно использовать для отслеживания поставок даже в альтернативных системах продаж, например, в тех, в которых поставки управляются с помощью   Амазон ФБА.

4. Предиктивный анализ и большие данные в бизнес-прогнозировании

Предиктивный анализ   использует большие данные , это огромное и разнородное количество   данные, статистика, алгоритмы и машинное обучение   к   предсказывать поведение или события .

Это значит, что   Искусственный интеллект может, например, делать прогнозы спроса , тем самым оптимизируя производство поставок продукции, не рискуя так называемым   затоваривание .

5. Профилактическое обслуживание

Автоматизация логистических процессов также может касаться   контроль за работой транспортных средств   используется для транспорта и машин   на складе. Благодаря датчикам, сложному программному обеспечению и Интернету вещей   Искусственный интеллект способен собирать данные, которые могут предсказать сбои или неисправности .

Основываясь на этих данных, компания может обеспечить профилактическое и упреждающее обслуживание, чтобы сократить время ожидания из-за устранения неисправности, ускорить время ремонта и   всегда поддерживать эффективность всей цепочки поставок .

6. Прогнозный анализ цен и затрат

Среди решений искусственного интеллекта для логистики одним из самых полезных является прогнозирование цен и затрат. Благодаря объему информации, которую ИИ может обработать, он способен оценить   цены на материалы, а также транспортные расходы и прогнозировать будущие изменения цен   связанных с логистикой.

7. Управление клиентским опытом

Управление жалобами, обзоры электронной торговли и даже   отказ от корзины   все аспекты, которыми можно управлять с помощью   разговорный искусственный интеллект , т.е.   виртуальные помощники и чат-боты, которые могут взаимодействовать с клиентами , предоставляя им поддержку в режиме реального времени в отношении их заказов.

8. Интеграция новых технологий

Искусственный интеллект и логистика   интегрируя все больше и больше с другими появляющимися технологиями .   Интернет вещей   (IoT), о которых мы уже говорили,   дополненная реальность   и   блокчейн   являются одними из самых передовых направлений логистики.

Дополненная реальность   это технология, которая показывает окружающую действительность, обогащенную видеоинформацией, например   спутниковые навигаторы, которые проектируют станции техобслуживания ,   информация о скорости или камеры контроля скорости прямо на лобовом стекле автомобиля .

  блокчейн , с другой стороны,   обеспечивает более безопасную связь даже между различными частями, составляющими цепочку поставок.

Преимущества ИИ в логистике

Как мы видели, ИИ для логистики предлагает несколько возможностей для предпринимателей, которые хотят улучшить свой бизнес. Вот основные преимущества.

Снижение эксплуатационных расходов . В долгосрочной перспективе, по статистике, внедрение искусственного интеллекта может привести к сокращению затрат до   10%   (МакКинзи). Робототехника, автоматизация склада, транспортное планирование, управление клиентским опытом — все это важные аспекты управления логистикой, автоматизация которых позволяет значительно сократить расходы. Однако установка этой технологии может потребовать значительных инвестиций, поэтому компании, желающие автоматизировать свою цепочку поставок, могут иметь доступ к различным финансовым стимулам.

Повышение эффективности цепочки поставок.   Внедрение искусственного интеллекта оптимизирует всю цепочку поставок. Это обеспечивает более точное стратегическое планирование и лучшее управление запасами, улучшенное планирование производства на основе потребительского спроса, лучшее распределение ресурсов и т. д. Это может привести к увеличению доходов до 4%.

Улучшение качества обслуживания и клиентского опыта.   Эффективность доставки приводит к улучшению качества обслуживания, предлагаемого клиентам. Среди наиболее важных преимуществ мы находим:

• сокращенное время;
• более высокая точность;
• настройка доставки;
• расширенное отслеживание и отслеживание.

Эти аспекты способствуют значительному повышению узнаваемости бренда и лояльности клиентов.

Снижение воздействия на окружающую среду.   Искусственный интеллект в логистике представляет собой отличного союзника в вопросах окружающей среды и устойчивого развития. Вот некоторые возможности, предлагаемые этой комбинацией:

• оптимизация маршрутов доставки с последующей экономией топлива и, очевидно, выбросов за счет сокращения времени и расстояний;

• поддержка при внедрении транспортных средств с низким воздействием на окружающую среду путем проверки их характеристик и анализа их производительности, что позволяет компаниям выбирать наиболее экологичные;

• оптимизация использования ресурсов и сокращение отходов за счет анализа запасов, прогнозирования спроса и оптимального управления складом;

• улучшение управления энергопотреблением путем мониторинга систем освещения и отопления складских площадок.

Выводы

Применение ИИ в логистике становится все более популярным. Все большее число компаний начинают использовать его потенциал, чтобы предлагать более конкурентоспособные и эффективные услуги и эффективно удовлетворять потребности современной эпохи.

Ожидается, что в ближайшем будущем поставки электронной коммерции станут еще быстрее и эффективнее, будут осуществляться с помощью новых технологий, таких как дроны и беспилотные транспортные средства, или путем интеграции сложных систем, таких как Интернет вещей, блокчейн и дополненная реальность, такая как Метавселенная.

Компании просто должны быть впереди и быть готовыми предложить эффективный, быстрый и конкурентоспособный сервис.

Часто задаваемые вопросы

Что такое ИИ для логистики?

ИИ для логистики относится к применению методов и технологий искусственного интеллекта для улучшения различных аспектов логистики и операций цепочки поставок. Он включает в себя использование компьютерных систем, алгоритмов, моделей машинного обучения и обработку больших объемов данных, таких как большие данные, для оптимизации и рационализации процессов.

Каковы преимущества искусственного интеллекта для логистики?

Вот некоторые из основных преимуществ, которые можно получить, автоматизировав логистические процессы с помощью искусственного интеллекта:

• снижение эксплуатационных расходов;
• повышение эффективности цепочки поставок;
• более качественный сервис и улучшенный клиентский опыт;
• снижение воздействия на окружающую среду.

Как искусственный интеллект используется в управлении складом?

Искусственный интеллект можно использовать в любой области или деятельности склада:

• для управления запасами, чтобы уменьшить пределы человеческой ошибки и анализировать исторические данные для прогнозов поставок;
• для автоматизации склада за счет внедрения роботов и внедрения ИТ-систем, способных ими управлять;
• для управления пространством, максимального использования пространства за счет анализа движения;
• для локализации статьи, чтобы сократить время поиска.

Как искусственный интеллект может улучшить отслеживание товаров в логистике?

Благодаря IoT (Интернету вещей), датчикам и сложному программному обеспечению, искусственный интеллект может отслеживать продукты в режиме реального времени во время транспортировки, определять степень износа компонентов машины, контролировать работу транспортного средства или состояние предмета во время его поездки или в пути. место хранения.