Die 7 wichtigsten Probleme, die künstliche Intelligenz in der Logistik lösen kann

In den letzten zehn Jahren hat sich künstliche Intelligenz (KI) als etwas herauskristallisiert, das die Denk- und Arbeitsweise der Menschen verändern kann. Künstliche Intelligenz treibt nicht nur mehrere Apps und Geräte an, sie ist auch für alle Unternehmen von Vorteil, und Lieferkette und Logistik bilden da keine Ausnahme. Tatsächlich haben eine Reihe von Organisationen von KI-Investitionen profitiert.

Laut einem Bericht ist künstliche Intelligenz einer der Bereiche, der Unternehmen auf der ganzen Welt enorme Einnahmen bringt. Es ist nicht falsch zu behaupten, dass mit dem phänomenalen Anstieg der Datenmengen in der Lieferkette und Logistik die Dringlichkeit für ausgefeiltere Lösungen noch größer geworden ist. Daher setzen Legionen von Unternehmen KI-Techniken wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Verarbeitung natürlicher Sprache ein.

Diese Methoden machen es einfach, riesige Datenmengen auf effektive Weise auszuwerten, um eine anspruchsvolle Analyse zu liefern, eine Funktion oder ein Ereignis basierend auf den Folgen der Analyse zu aktivieren, angeforderte Informationen zu liefern und viele andere vielseitige Funktionen zu erfüllen.

Trends, die den Einsatz von KI in Lieferkette und Logistik beschleunigen

Ein wachsendes Datenvolumen ist nicht der einzige Trend, der zum Wachstum der KI-Technologie in der Lieferkette beiträgt. Tatsächlich gibt es eine breite Palette anderer wichtiger Merkmale, die diesen Trend vorantreiben, darunter Computerleistung und -geschwindigkeit, algorithmische Verbesserungen und die Verbesserung des Zugriffs von KI-Systemen auf Big Data.

Die schnelle Entwicklung von Computern ermöglicht es Unternehmen, KI in ihre Abläufe zu integrieren, da letztere erhebliche Fortschritte in Bezug auf Rechenleistung und Effizienz erfordern. Einer dieser Fortschritte war beispielsweise die Entwicklung von GPUs (Graphical Processing Units), die die charakteristischen Funktionen von CPUs verlängerten.

Große Daten

Während sie viele große Datenmengen produzieren, nutzen Lieferketten- und Logistikunternehmen die Vorteile der künstlichen Intelligenz, um erhebliche Datenmengen zu generieren, um ihren vollen Einfluss zu entfalten. In den letzten Jahren sind auch einige neue Arten von Daten entstanden, und neben der Schaffung eines ständig wachsenden Datenvolumens wird der KI genügend Material zur Verfügung gestellt, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen.

Algorithmische Entwicklungen

Auch das algorithmische Wachstum hat sich in den letzten Jahren verbessert. Es ermöglicht das Finden von Designs und das Entdecken von Assoziationen, die mit Menschen oder herkömmlicher Technologie allein problematisch oder unmöglich zu finden waren. Beispielsweise können intelligente Algorithmen wertvolle Informationen wie die Anzahl der für den Vertrieb verfügbaren Busse im Voraus bereitstellen, damit die Kunden den Preis und den geschätzten Zeitrahmen für zukünftige Lieferungen kennen.

Diese Faktoren treiben gemeinsam den Fortschritt in der künstlichen Intelligenz voran und machen sie in vielen Bereichen zu einer äußerst praktikablen Technologie. Es bleibt jedoch abzuwarten, wie genau die Technologie das Lieferketten- und Logistikmanagement verändern kann. Es ist eine ziemlich spannende Erfahrung, künstliche Intelligenz zur Lösung von Logistikproblemen einzusetzen.

Hier sind die 7 Probleme, die durch künstliche Intelligenz in der Logistik gelöst werden können.

1. Die Logistik ist mit begrenzten Ressourcen konfrontiert

• Es versteht sich von selbst, dass Unternehmen, die Logistik anbieten, aufgrund knapper oder begrenzter Ressourcen mit einer Reihe von Problemen konfrontiert sind.

Lösung:

KI bietet neue Einblicke in alle Aspekte der Logistik

Die Implementierung von maschinellem Lernen und anderen Technologien der künstlichen Intelligenz bietet ein neues Verständnis für eine Vielzahl von Facetten, darunter Logistik- und Lagerverwaltung, Teamarbeit und Lieferkettenmanagement.

2. Die Leistung der Lieferkette wird nicht richtig bewertet

• Aufgrund der Ressourcenknappheit sind Logistikunternehmen weltweit nicht in der Lage, die Leistung der Lieferkette effektiv zu bewerten.

Lösung:

KI bietet eine beispiellose Bewertung der Leistung der Lieferkette

Künstliche Intelligenz kann eine konkurrenzlose Bewertung der Leistung des Lieferkettenmanagements liefern, was wiederum dazu beiträgt, neue Faktoren zu finden, die sich auf diese Leistung auswirken. KI integriert leistungsstarke Kompetenzen von drei hochentwickelten Technologien – überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen – um wichtige Aspekte und Probleme zu erkennen, die sich auf die Leistung der Lieferkette auswirken. So kann beispielsweise das Lernen überwacht und Identitätsbetrug erkannt und fundierte Prognosen erstellt werden, während die Stärkung des Lernens Entscheidungen in Echtzeit durch die Bereitstellung relevanter Daten ermöglichen kann.

3. Unternehmen stehen vor Hürden bei der Analyse riesiger Datenmengen

• Eine der größten Herausforderungen für Logistikunternehmen ist die Fähigkeit, große Datenmengen auszuwerten.

Lösung:

KI bietet die Möglichkeit, riesige Datenmengen auszuwerten

Künstliche Intelligenz ist in der Lage, große Datenmengen zu analysieren, was sehr herausfordernd und voller Unsicherheit ist. Lange bevor KI zum Trend wurde, waren Technologien nicht in der Lage, einen Mehrwert zu liefern, weil sie diese große Vielfalt an Faktoren wie Verbrauchereigenschaften auf der Nachfrageseite nicht berücksichtigten. Künstliche Intelligenz ermöglicht die Verfolgung und Dimensionierung aller Aspekte, die erforderlich sind, um die Genauigkeit der Bedarfsvorhersage zu verbessern. Tatsächlich bietet es eine Endlosschleife von Prognosen, die die Prognose basierend auf Echtzeitverkäufen, Wetter und anderen Faktoren unaufhörlich feinabstimmen.

4. Lieferantenbeziehungsmanagement ist im Allgemeinen unwirksam

• Ein weiteres großes Problem, mit dem Logistikunternehmen zu kämpfen haben, ist der Mangel an Supply-Chain-Experten, der das Lieferantenbeziehungsmanagement praktisch unwirksam macht.

Lösung:

KI verbessert die Effizienz des Lieferantenbeziehungsmanagements

Lieferantenbezogene Risiken sind eine Hauptüberlegung für Logistikfachleute; Der Ruf eines Unternehmens steht immer auf dem Spiel, wenn ein Lieferant nur einen Fehler macht. KI kann lieferantenbezogene Daten untersuchen und Informationen für zukünftige Entscheidungen über bestimmte Lieferanten liefern. Folglich kann ein Unternehmen bessere Lieferantenentscheidungen treffen und seinen Kundenservice verbessern.

5. Unternehmen sind nicht in der Lage, Kundenbeziehungen zu personalisieren

• Eine allgemeine Beschwerde gegen Logistikunternehmen, dass sie aus dem einen oder anderen Grund nicht in der Lage sind, die Kundenbeziehung zu personalisieren.

Lösung:

KI verbessert das Kundenerlebnis

Künstliche Intelligenz verändert die Beziehungen zwischen Logistikdienstleistern und Kunden, indem sie sie personalisiert. Ein gutes Beispiel für ein personalisiertes Kundenerlebnis ist die Zusammenarbeit von DHL Paket mit Amazon. Das Lieferunternehmen bot einen sprachbasierten Dienst an, um Pakete zu verfolgen und Sendungsinformationen mit Amazons Alexa-betriebenem Echo zu erhalten.

6. Die Lieferkette ruht praktisch

• Da die meisten Unternehmen über keine angemessenen Methoden zur Verbesserung der Produktionsplanung verfügen, sehen sie sich einer inaktiven oder ineffektiven Lieferkette gegenüber.

Lösung:

KI trägt dazu bei, den Stillstand der Lieferkette zu reduzieren

Früher verfügten Unternehmen nicht über edle Apparate zur Verbesserung der Produktionsplanung und Fabrikplanungspräzision. Mit dem Aufkommen der KI sind sie dazu in der Lage, weil die Technologie es ihnen ermöglicht, eine breite Palette von Beschränkungen zu untersuchen und für sie zu erweitern. Dies funktioniert besonders gut für Build-to-Order-Hersteller, da künstliche Intelligenz ihnen hilft, die Einschränkungen automatisch auszugleichen. Dank KI können Unternehmen beispielsweise die Lieferkettenruhe für Teile verringern, die in den beliebtesten oder am stärksten modifizierten Produkten verwendet werden.

7. Die Vorhersage und Verbesserung des Kundenerlebnisses wird schwierig

• Knappe Ressourcen erschweren es Unternehmen, die Anzahl der benötigten Waren vorherzusagen.

Lösung:

KI hilft bei der Prognose und Verbesserung des Kundenerlebnisses

Für Unternehmen ist es zwingend erforderlich, die Anzahl der benötigten Waren zu prognostizieren. Das Unternehmen wird schwere Verluste erleiden, wenn der Bestand begrenzt ist, aber die Nachfrage hoch ist. Darüber hinaus kann künstliche Intelligenz Algorithmen verwenden, um sich Trends vorzustellen. Eine Reihe von Studien behaupten, dass KI-Algorithmen fast immer bessere Vorhersagen treffen als menschliche Spezialisten.

Heutzutage ermöglicht KI die Verfolgung und Messung aller wesentlichen Aspekte, um die Genauigkeit der Bedarfsprognose zu verbessern. Diese Daten helfen, die Lagerverwaltung zu vereinfachen. Künstliche Intelligenz kann auch das Kundenerlebnis konstruktiv verändern.

Fazit

Die Bedeutung der künstlichen Intelligenz in der heutigen Zeit ist kaum zu bezweifeln. Obwohl es in einigen Bereichen fehlt, ist seine Bedeutung in anderen Bereichen wie der Mustererkennung und dem maschinellen Lernen wohlbegründet. Die Technologie spielt bereits eine große Rolle in einigen der heutigen hochmodernen Lieferketten- und Logistiklösungen, steigert die Effizienz, Effizienz und automatisiert zahlreiche Aufgaben für Lieferkettenmanager und -planer.

Tatsächlich ist eine Explosion der KI-Technologie in der Lieferkette dank der jüngsten Hightech-Durchbrüche bei Big Data unvermeidlich.