I 7 problemi principali che l'intelligenza artificiale può risolvere nella logistica

Nell'ultimo decennio, l'intelligenza artificiale (AI) è emersa come qualcosa che può cambiare il modo in cui gli esseri umani pensano e lavorano. L'intelligenza artificiale non solo alimenta diverse app e dispositivi, ma è anche vantaggiosa per tutte le aziende e la catena di approvvigionamento e la logistica non fanno eccezione. In effetti, un certo numero di organizzazioni ha approfittato degli investimenti nell'IA.

Secondo un rapporto, l'intelligenza artificiale è uno dei campi che sta raccogliendo enormi entrate per le aziende di tutto il mondo. Non sarà sbagliato suggerire che con il fenomenale aumento dei volumi di dati nella catena di approvvigionamento e nella logistica, l'urgenza di soluzioni più sofisticate è diventata più pronunciata. Pertanto, legioni di aziende stanno adottando tecniche di intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico, il deep learning e l'elaborazione del linguaggio naturale.

Questi metodi semplificano la valutazione di enormi volumi di dati in modo efficace per fornire un'analisi sofisticata, attivare una funzione o un evento in base alle conseguenze dell'analisi, fornire le informazioni richieste e svolgere molte altre funzioni sfaccettate.

Tendenze che accelerano l'uso dell'IA nella catena di approvvigionamento e nella logistica

Un volume crescente di dati non è l'unica deriva che contribuisce alla crescita della tecnologia di intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento. In effetti, c'è un'ampia gamma di altre caratteristiche vitali che guidano la tendenza, tra cui potenza e velocità del computer, miglioramenti algoritmici e aumento dell'accesso del sistema di intelligenza artificiale ai big data.

Il rapido sviluppo dei computer consente alle aziende di integrare l'IA nelle loro operazioni perché quest'ultima richiede sostanziali progressi in termini di potenza di elaborazione ed efficacia. Ad esempio, uno di questi progressi è stato lo sviluppo delle GPU (Graphical Processing Unit), che hanno prolungato le funzioni caratteristiche delle CPU.

Big Data

Mentre producono molti big data, le aziende della catena di approvvigionamento e della logistica sfruttano l'intelligenza artificiale per generare volumi significativi di dati per mostrare la sua piena influenza. Negli ultimi anni sono emersi anche alcuni nuovi tipi di dati e, oltre a creare un volume di dati sempre crescente, l'IA è dotata di materiale sufficiente per lavorare al massimo delle sue potenzialità.

Sviluppi algoritmici

Anche la crescita algoritmica ha visto un miglioramento negli ultimi anni. Consente la ricerca di progetti e la scoperta di associazioni problematiche o impossibili da trovare da parte dell'uomo o della sola tecnologia convenzionale. Ad esempio, gli algoritmi intelligenti possono offrire informazioni preziose come il numero di autobus disponibili per la distribuzione in anticipo in modo che i clienti possano conoscere il prezzo e i tempi stimati per le consegne future.

Questi fattori stanno guidando collettivamente il progresso dell'intelligenza artificiale e la rendono una tecnologia estremamente fattibile in molte arene. Tuttavia, è ancora da vedere come esattamente la tecnologia possa cambiare la catena di approvvigionamento e la gestione della logistica. È un'esperienza piuttosto eccitante utilizzare l'intelligenza artificiale per risolvere problemi logistici.

Ecco i 7 problemi che possono essere risolti dall'intelligenza artificiale nella logistica.

1. La logistica deve far fronte a limitazioni di risorse

• Inutile dire che le aziende che offrono servizi logistici devono affrontare una serie di problemi dovuti alla scarsità o alle limitate risorse.

Soluzione:

L'IA offre nuove informazioni su tutti gli aspetti della logistica

L'implementazione dell'apprendimento automatico e di altre tecnologie di intelligenza artificiale offre nuove comprensioni in un'ampia gamma di aspetti, tra cui logistica e gestione del magazzino, lavoro di squadra e gestione della catena di approvvigionamento.

2. Le prestazioni della catena di approvvigionamento non sono adeguatamente valutate

• A causa della scarsità di risorse, le società di logistica di tutto il mondo non sono in grado di valutare efficacemente le prestazioni della catena di approvvigionamento.

Soluzione:

L'intelligenza artificiale fornisce una valutazione senza precedenti delle prestazioni della catena di approvvigionamento

L'intelligenza artificiale può fornire una valutazione impareggiabile delle prestazioni di gestione della catena di approvvigionamento, che, a sua volta, aiuta a trovare nuovi fattori che influiscono su tali prestazioni. L'IA integra le potenti competenze di tre sofisticate tecnologie - apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo - per riconoscere aspetti e problemi significativi che incidono sulle prestazioni della catena di approvvigionamento. Ad esempio, ha supervisionato l'apprendimento e può percepire la truffa dell'identità e fare previsioni informate, mentre il rafforzamento dell'apprendimento può consentire decisioni in tempo reale fornendo dati pertinenti.

3. Le aziende devono affrontare ostacoli nell'analisi di enormi quantità di dati

• Una delle maggiori sfide che le aziende di logistica devono affrontare è la capacità di valutare grandi quantità di dati.

Soluzione:

L'intelligenza artificiale offre la capacità di valutare enormi quantità di dati

L'intelligenza artificiale è in grado di analizzare grandi quantità di dati, qualcosa di molto impegnativo e inondato di incertezza. Molto prima che l'intelligenza artificiale diventasse una tendenza, le tecnologie non erano in grado di fornire valore perché non prendevano in considerazione questa vasta gamma di fattori come le caratteristiche dei consumatori sul lato della domanda. L'intelligenza artificiale consente il tracciamento e la dimensione di tutti gli aspetti necessari per migliorare la precisione nella previsione della domanda. In effetti, offre un ciclo infinito di previsioni, perfezionando incessantemente le previsioni in base alle vendite in tempo reale, alle condizioni meteorologiche e ad altri fattori.

4. La gestione dei rapporti con i fornitori è generalmente inefficace

• Un altro grande problema con cui le aziende di logistica devono accontentarsi è la mancanza di professionisti della catena di approvvigionamento, che rende la gestione delle relazioni con i fornitori praticamente inefficace.

Soluzione:

L'intelligenza artificiale migliora l'efficienza della gestione delle relazioni con i fornitori

I rischi relativi ai fornitori sono una considerazione fondamentale per i professionisti della logistica; la reputazione di un'azienda è sempre in gioco se un fornitore commette un solo errore. L'IA può esaminare i dati relativi ai fornitori e fornire informazioni da utilizzare per decisioni future riguardanti determinati fornitori. Di conseguenza, un'azienda può prendere decisioni migliori sui fornitori e migliorare il servizio clienti.

5. Le aziende non sono in grado di personalizzare la relazione con il cliente

• Un reclamo generale contro le società di logistica secondo cui, per un motivo o per l'altro, non sono in grado di personalizzare il rapporto con il cliente.

Soluzione:

L'intelligenza artificiale migliora l'esperienza del cliente

L'intelligenza artificiale trasforma le relazioni tra fornitori di servizi logistici e clienti personalizzandole. Un ottimo esempio di customer experience personalizzata è la collaborazione di DHL Parcel con Amazon. La società di consegna ha offerto un servizio vocale per tracciare i pacchi e ottenere informazioni sulla spedizione utilizzando Echo basato su Alexa di Amazon.

6. La catena di approvvigionamento è praticamente inattiva

• Poiché la maggior parte delle aziende non dispone di metodi adeguati per migliorare la pianificazione della produzione, devono affrontare una catena di approvvigionamento dormiente o inefficace.

Soluzione:

L'intelligenza artificiale aiuta a ridurre la dormienza della catena di approvvigionamento

In precedenza, le aziende non disponevano di apparati di classe per migliorare la pianificazione della produzione e la pianificazione della fabbrica. Con l'avvento dell'IA, sono in grado di farlo perché la tecnologia consente loro di esaminare un'ampia gamma di restrizioni e aumentarle. Questo funziona particolarmente bene per i produttori di build-to-order perché l'intelligenza artificiale li aiuta a bilanciare automaticamente i limiti. Ad esempio, in virtù dell'IA, le aziende possono ridurre la dormienza della catena di approvvigionamento per le parti utilizzate nei prodotti più popolari o altamente modificati.

7. Prevedere e migliorare l'esperienza del cliente diventa difficile

• Le scarse risorse rendono difficile per le aziende prevedere il numero di beni necessari.

Soluzione:

L'intelligenza artificiale aiuta a prevedere e migliorare l'esperienza del cliente

È obbligatorio per le aziende prevedere il numero di beni necessari. L'azienda subirà gravi perdite se l'inventario è limitato ma la domanda è elevata. Inoltre, l'intelligenza artificiale può utilizzare algoritmi per prevedere le tendenze. Numerosi studi affermano che gli algoritmi di IA predicono quasi sempre meglio degli specialisti umani.

Al giorno d'oggi, l'IA consente di monitorare e misurare tutti gli aspetti essenziali per migliorare la precisione della previsione della domanda. Questi dati aiutano a semplificare la gestione del magazzino. L'intelligenza artificiale può anche apportare modifiche costruttive all'esperienza del cliente.

Conclusione

L'importanza dell'intelligenza artificiale al giorno d'oggi non può essere messa in dubbio. Sebbene manchi in alcuni campi, il suo significato in altre aree come il riconoscimento di modelli e l'apprendimento automatico è ben fondato. La tecnologia gioca già un ruolo enorme in alcune delle odierne soluzioni all'avanguardia per la supply chain e la logistica, aumentando l'efficienza, l'efficienza e automatizzando numerose attività per i responsabili della supply chain e i pianificatori.

In effetti, un'esplosione della tecnologia AI nella catena di approvvigionamento è inevitabile grazie alle recenti scoperte high-tech nei big data.