Lojistik Endüstrisinde Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Rolü
Yayınlanan: 2020-11-21Makine öğrenimi, veri kümelerini hızlı bir şekilde analiz etmeye ve talep tahmini doğruluğunu iyileştirmeye yardımcı olur
AI ve ML, malları izlemek için harcanan zaman ve parayı azaltarak kaynakları en üst düzeye çıkarır
AI, nakliye maliyetini azaltmak için lojistik rota optimizasyonuna yardımcı olur
Her gün büyük veri, algoritmik geliştirme, bağlanabilirlik, bulut bilişim ve işlem gücü alanlarında hızlı teknolojik gelişme görüyoruz. Bu yeni teknolojiler, yapay zekanın performansını, erişilebilirliğini ve maliyetlerini her zamankinden daha uygun hale getirdi.
Yapay zeka, makine öğrenimi ve blok zinciri gibi modern ve yeni teknolojilerin tanıtılması, örgütlenmemiş ve parçalanmış lojistik sektörünü dönüştürdü. Bu teknolojiler, tahmine dayalı analitik, otonom araçlar ve akıllı yollar gibi lojistik endüstrilerinde değişiklikler getiriyor.
Yapay zeka ve Makine Öğrenimi, hayatımızın her sektöründe ve alanında giderek daha fazla endüstriyi ele geçiriyor ve lojistik bir istisna değil. Yapay zeka ve makine öğrenimi, süreçleri optimize etmede, insanların yapabileceği hatalardan kaçınmada, zamanı azaltmada ve gelecekteki fırsatları ve zorlukları tahmin etmede yardımcı olabilecek tedarik zinciri alanı söz konusu olduğunda çok yardımcı olabilir.
Lojistik, yapay zekanın tedarik zinciri yönetimini daha sorunsuz bir süreç haline getirerek etkisini göstermeye başladığı sektörlerden biridir. Artık her şirketin ve gelecekteki yazılım sisteminin önemli bir parçası haline geldi.
Lojistik Sektöründe Yapay Zekanın Rolü
Yapay zeka, kognitif otomasyonla zamandan tasarruf etme, maliyetleri düşürme, üretkenliği ve doğruluğu artırmada çok önemli bir rol oynar. Çeşitli zaman alıcı süreçleri otomatikleştirmeye ve talep tahminine yardımcı olduğu için zamandan ve paradan tasarruf etmemizi sağlar. AI, nakliye maliyetlerini düşürmeye yardımcı olan lojistik rota optimizasyonuna yardımcı olur ve bu da daha fazla kar elde etmeye yardımcı olur. Yapay zeka kullanan bilgisayarlar, saniyeler içinde bilinçli kararlar vermek için bilgi toplayabilir, analiz edebilir ve insanlara zaman kazandırabilir.
Yapay zeka, bilgi toplama ve analiz etme veya envanter işleme şeklinde depolama operasyonlarını tamamen dönüştürmeye yardımcı olur. Robotlar, örneğin, stokları taşımak, izlemek ve bulmak için depoların içinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Yapay zeka sayesinde lojistik oyuncuları, veri platformlarından faydalanabilir ve kalıpları ve anormallikleri düzenlemek için veri kümeleri oluşturabilir.
Makine Öğreniminin Rolü
Makine öğreniminin yardımıyla, tedarik zinciri verilerindeki kalıplar genellikle en önde gelen etkili faktörleri hızlı bir şekilde tespit edebilen algoritmalara güvenerek keşfedilir. Algoritması ve bu teknolojiyi kullanan lojistik şirketleri, büyük, çeşitli veri kümelerini hızlı bir şekilde analiz ederek talep tahmini doğruluğunu geliştirebilir. Makine öğrenimi, navlun maliyetlerini düşürmeye, tedarikçi teslimat performansını iyileştirmeye ve işbirliğine dayalı tedarik zinciri ve lojistik segmentinde tedarikçi riskini en aza indirmeye yardımcı olur.
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...
Lojistikte her şey zamana bağlıdır ve öngörülemeyen küçük sorunlar vardır. Bu sektördeki her süreç bir öncekine bağlıdır ve bir aşamadaki küçük bir gecikme, diğer tüm aşamalarda büyütülmüş bir dalgalanma etkisine neden olur. Teslimat sırasında, birkaç saatlik aksama süresi nedeniyle günlerce gecikme olur.
Lojistik planlamanın makine öğrenimi yoluyla dijitalleştirilmesi, malların teslimatı sırasında herhangi bir yanlışlık olasılığını daha da azaltabilecek öngörülemeyen koşulların tahmin edilmesine yardımcı olabilir. Lojistik endüstrisindeki makine öğrenimi, karmaşık planlama ve çizelgeleme adımlarının yerini alır, daha doğru ve verimli çalışır, böylece süreçleri verimli bir şekilde düzene sokar.
Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Lojistik Endüstrilerine Etkisi
Birçok lojistik şirketi, çoğunlukla ortak taşıyıcılar, taşeron personeli, charter havayolları ve işlerinin temel işlevlerinin yürütülmesi için gerekli olan diğer üçüncü taraf satıcıları içeren üçüncü taraf lojistiğine bağımlıdır. Her yıl binlerce satıcıdan, ortaktan veya sağlayıcıdan milyonlarca fatura işleyen şirketlerde lojistik muhasebe ekibinin yükünü artırır.
Yapay zeka ile birçok lojistik şirketi, şirket tarafından alınan yapılandırılmamış fatura formları denizinden fatura tutarları, hesap bilgileri, tarihler, adresler ve ilgili taraflar gibi hayati bilgilere erişebilir. Şirketleri daha iyi hizmet için Yapay Zeka'yı (AI) kullanmaya iten nedenler bunlar.
Makine öğrenimi, lojistik hizmet sağlayıcılarının büyük veri kümelerini analiz etmesine ve lojistik yönetim sistemini daha akıllı ve daha iyi hale getirmesine yardımcı olur. Teslimat ve yönetim sırasında, gelecekteki sonuçları ve ihtiyaçları tahmin etmek zor ve önemli bir iştir.
Makine öğrenimi, şirketlerin yeni ürünlere yönelik talebi tahmin etme gibi gelecekteki üretim taleplerini tahmin etmelerine ve izlemelerine yardımcı olur. Makine öğrenimi, onu çok verimli bir teknoloji yapan denetimli, denetimsiz ve güçlendirilmiş öğrenmenin gücünü birleştirmeye yardımcı olur.
Çözüm
Yapay zeka ve Makine Öğrenimi gibi bu modern teknolojiler, taşımacılık endüstrisinin yıllardır veri toplamakta olduğu kamyonlarca veriyi getirmeye yardımcı oluyor. Birkaç yıl önce, kamyon taşımacılığı, demiryolu ve deniz kargoları telematik aracılığıyla uydu tarafından takip edildi.
Dijitalleşme ve dönüşümün bu ani ve hızlı büyümesi, bir paketi göndermek için malları izlemek için harcanan zamanı ve parayı azaltarak kaynaklarını en üst düzeye çıkarmak için giderek daha fazla şirketin tedarik zincirlerine yapay zeka (AI) ve Makine Öğrenimi eklemesini sağlıyor. herhangi bir yere.
Şirketler, operasyonlarda verimliliği artırmaya, fütüristik sistemler aracılığıyla iş kararlarını iyileştirmeye yardımcı olmak için yapay zeka ve makine öğrenimini benimsemek için üretim, enerji veya ulaşım gibi büyük bir baskıyla karşı karşıya. Bu teknolojiler aynı zamanda lojistik oyuncularına, lojistikte erken benimsemeyi engelleyen yüksek kurulum maliyetleri ile üretim, lojistik, depolama ve son mil teslimatında farklı optimizasyon seviyeleri için bir fırsat sunmalarına yardımcı olabilir.
Ayrıca esnek kurye hizmetleri ile tüketicilerin ürünlerini ihtiyaç duydukları yerde ve zamanda teslim etmelerine yardımcı olur. Yönetimi her zamankinden daha kolay hale getiren ve bir işletmenin daha iyi şekillerde büyümesine yardımcı olan bir platform ve arayüz oluşturmaya yardımcı olur.