Yapay Zeka ve Modern Teknolojiler Lojistik Sektörünü Nasıl Dönüştürüyor?
Yayınlanan: 2019-11-11AI artık gelecekteki her yazılım sisteminin ayrılmaz bir parçası haline geldi
AI, verimliliği artırmaya ve kâr elde etmeye yardımcı olur
Yapay zeka ulaşım için karlı
Büyük veri, algoritmik geliştirme, bağlanabilirlik, bulut bilişim ve işlem gücü alanlarındaki hızlı teknolojik gelişme, AI'nın performansını, erişilebilirliğini ve maliyetlerini her zamankinden daha uygun hale getirdi. Yapay zeka, makine öğrenimi ve blok zinciri gibi teknolojilerin ortaya çıkması, kaotik ve parçalanmış lojistik pazarını dönüştürdü.
AI şimdi benzer bir yol izliyor. Artık gelecekteki her yazılım sisteminin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Giderek daha karmaşık ve rekabetçi hale gelen iş dünyasında, küresel tedarik zincirlerini işleten şirketler, daha düşük maliyetlerle daha yüksek hizmet seviyeleri sunmak için eşi görülmemiş bir baskı altındadır.
Lojistik Sektöründe Yapay Zekanın Rolü
Yapay zeka, bilişsel otomasyonla zamandan tasarruf etmek, maliyetleri azaltmak ve üretkenliği ve doğruluğu artırmak için önemli bir rol oynar. AI, bilgi toplama ve analiz etme veya envanter işleme gibi depolama işlemlerini etkiler.
Sonuç olarak, AI verimliliği artırmaya ve kar elde etmeye yardımcı olur. Yapay zeka ulaşım için karlı. IoT ve AI sayesinde, sürücüsüz araçlar tedarik zincirinde değişiklikler getiriyor ve lojistikte masrafların azaltılmasına yardımcı oluyor. Yapay zekanın yetenekleri, tahmine dayalı talep ve ağ planlaması alanlarında şirket verimliliğini ciddi şekilde artırıyor.
Doğru talep tahmini ve kapasite planlaması için teknolojiye sahip olmak, şirketlerin daha proaktif olmalarını sağlar. Kaynakların maksimum fayda için nasıl kullanıldığını değiştirmek için endüstri ve Yapay Zeka bu denklemleri her zamankinden çok daha hızlı ve daha doğru yapabilir.
Big Data'nın etkisi, lojistik şirketlerinin son derece doğru görünümleri tahmin etmesine ve gelecekteki performansı her zamankinden daha iyi optimize etmesine olanak tanıyor. Temiz veri sağlamak, lojistik şirketlerinde yapay zeka için önemli bir adım haline geldi çünkü birçoğunun uygulayacak kullanılabilir rakamları yok. Bazı şirketler verilerini birden çok noktadan ve birden çok kişiden oluşturduğundan, Verimlilik kazanımlarını ölçmek çok zordur.
Sizin için tavsiye edilen:
RBI'nin Hesap Toplayıcı Çerçevesi Hindistan'da Fintech'i Dönüştürmek İçin Nasıl Ayarlandı?
Girişimciler 'Jugaad' Yoluyla Sürdürülebilir, Ölçeklenebilir Girişimler Yaratamaz: Cit...
Metaverse Hindistan Otomobil Endüstrisini Nasıl Dönüştürecek?
Anti-Profiteing Hükmü Hintli Startuplar İçin Ne Anlama Geliyor?
Edtech Startup'ları Hindistan'ın İşgücünün Becerilerini Geliştirmesine ve Geleceğe Hazır Olmasına Nasıl Yardımcı Oluyor?
Bu Hafta Yeni Çağ Teknoloji Hisseleri: Zomato'nun Sorunları Devam Ediyor, EaseMyTrip Gönderileri Stro...
Bu veriler ve rakamlar kaynağında kolayca iyileştirilemez, bu nedenle geçmiş verileri analiz etmek, sorunları belirlemek ve veri kalitesini iş üzerinde önemli bir şeffaflık kazanılacak düzeye getirmek için algoritmalar kullanılmaktadır.
Yapay Zeka Kullanmak İçin Lojistik Endüstrilerini Etkileyen Faktörler
Lojistik hizmet sağlayıcı şirketler, işlerinin temel işlevlerini yerine getirmek için ortak taşıyıcılar, taşeron personel, charter havayolları ve diğer üçüncü taraf satıcılar dahil olmak üzere üçüncü taraf lojistiğine bağımlıydı. Bu, lojistik muhasebe ekiplerine binlerce satıcıdan, ortaktan veya sağlayıcıdan yılda milyonlarca faturayı işlemek için artan bir yük getiriyor.
AI teknolojileri, şirket tarafından alınan yapılandırılmamış fatura formları denizinden fatura tutarları, hesap bilgileri, tarihler, adresler ve ilgili taraflar gibi bilgilere erişebilir. Küresel lojistik ve tedarik zinciri operatörleri, dünya çapında büyük araç filolarını ve tesis ağlarını yönetir. Lojistik sektöründe, gönderilerin başarılı bir şekilde teslim edilmesi için adres bilgilerinin eksiksiz ve güncel tutulması kritik öneme sahiptir.
Genellikle, büyük veri analistlerinden oluşan ekipler, yinelenen girişleri ortadan kaldırarak, veri biçimlerini standartlaştırarak ve güncelliğini yitirmiş kişileri kaldırarak CRM temizleme etkinlikleriyle görevlendirilir. Yapay zeka ve makine öğrenimi birçok şirket tarafından depo yerleri gibi temel stratejileri bilgilendirmek ve ince ayar yapmak için ve ayrıca kullanılabilirlik, maliyetler, envanterler, taşıyıcılar, araçlar ve personel gibi gerçek zamanlı karar vermeyi geliştirmek için kullanılır.
Ana odak noktası, tüm lojistik, tedarik zinciri ve ulaşım ayak izi genelinde daha fazla optimizasyon ve yanıt verebilirlik elde etmeye yönelik IoT ve sayısız diğer veri beslemeleridir.
Bu yeni teknolojiler kamyonlarca veri getiriyor, ulaşım sektörü yıllardır veri topluyor. Birkaç yıl önce, kamyon taşımacılığı, demiryolu ve deniz kargoları telematik aracılığıyla uydu tarafından izlenmeye başlandı. AI, kalıpları ve anormallikleri düzenlemek için veri platformlarını koruyabilecek ve veri kümeleri oluşturabilecektir. Veri modelleri tahmine dayalı analize dayanmaktadır. Dijitalleşmenin hızlı büyümesi nedeniyle, giderek daha fazla şirket, bir paketi belirli bir yere nasıl, nereye ve ne zaman göndereceklerini takip etmek için harcanan zamanı ve parayı azaltarak kaynaklarını en üst düzeye çıkarmak için tedarik zincirlerine yapay zeka (AI) ekliyor. .
Sektörde aktif olan güncel teknolojiler, bilgi ve uygulama olukları oluşturmuş fonksiyonel silolarda bulunmaktadır. Bağımsız teknoloji çözümleri, tamamen insana bağımlı olması, fazlalıklı süreç koordinasyonuna yol açması, işlem yaşam döngüsünün kendisini artırması, nihayetinde verimliliği düşürmesi ve maliyetleri artırması nedeniyle işlevsellik ve üretkenliği kısıtlar. Tedarik zincirleri karmaşık tedarik ağları haline geldikçe, değişkenler ve paydaş sayısı dinamik olarak değişir. Sistemler arasında veri aktarımının tüm düzenlemesi teknolojiler tarafından yönetilir.
Bu tür teknolojiler uygulandığında, tüm uygulamaları gereksiz hale getiren değişkenler kümesi değişir. Teknolojiler, lojistikte erken benimsemeyi engelleyen yüksek kurulum maliyetleri ile bir yıldan daha kısa bir sürede gerçeğe dönüşebilecek üretim, lojistik, depolama ve son mil teslimatında farklı optimizasyon seviyeleri için bir fırsat sunuyor.
Talep teslimatı, tüketicilerin esnek kurye hizmetlerini kullanarak ürünlerini ihtiyaç duydukları yerde ve zamanda teslim etmelerine yardımcı olacaktır. Bu sağlayıcılar, konuşma etkileşimi yoluyla müşteri deneyimleri ve hatta müşteri daha sipariş vermeden önce makaleler sunar.