인공 지능이 물류에서 해결할 수 있는 7가지 주요 문제

지난 10년 동안 인공 지능(AI)은 인간의 생각과 작업 방식을 바꿀 수 있는 것으로 등장했습니다. 인공 지능은 여러 앱과 장치를 구동할 뿐만 아니라 모든 비즈니스에 도움이 되며 공급망과 물류도 예외는 아닙니다. 실제로 많은 조직에서 AI 투자를 활용했습니다.

보고서에 따르면 인공 지능은 전 세계 기업에서 막대한 수익을 거두고 있는 분야 중 하나입니다. 공급망 및 물류 분야의 데이터 볼륨이 경이적으로 증가하면서 보다 정교한 솔루션에 대한 시급성이 더욱 강조되었다고 해도 과언이 아닙니다. 따라서 수많은 회사에서 머신 러닝, 딥 러닝 및 자연어 처리와 같은 AI 기술을 채택하고 있습니다.

이러한 방법을 사용하면 정교한 분석을 제공하고, 분석 결과에 따라 기능 또는 이벤트를 활성화하고, 요청된 정보를 제공하고, 기타 여러 다면적 기능을 수행하기 위해 효과적인 방법으로 방대한 양의 데이터를 쉽게 평가할 수 있습니다.

공급망 및 물류에서 AI 사용을 가속화하는 추세

증가하는 데이터 볼륨은 공급망에서 AI 기술의 성장에 기여하는 유일한 드리프트가 아닙니다. 실제로 컴퓨터 성능 및 속도, 알고리즘 개선, 빅 데이터에 대한 AI 시스템 액세스 향상 등 트렌드를 주도하는 다른 중요한 기능이 광범위하게 있습니다.

컴퓨터의 신속한 개발을 통해 기업은 AI를 운영에 통합할 수 있습니다. 후자는 처리 능력과 효율성에서 상당한 발전이 필요하기 때문입니다. 예를 들어, 이러한 발전 중 하나는 CPU의 특성 기능을 연장하는 GPU(그래픽 처리 장치)의 개발이었습니다.

빅 데이터

많은 빅 데이터를 생산하는 동안 공급망 및 물류 회사는 인공 지능을 활용하여 상당한 양의 데이터를 생성하여 완전한 영향력을 발휘합니다. 지난 몇 년 동안 일부 새로운 유형의 데이터도 등장했으며 계속해서 증가하는 데이터 볼륨을 생성할 뿐만 아니라 AI는 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 충분한 자료를 제공받습니다.

알고리즘 개발

알고리즘 성장도 지난 몇 년 동안 개선되었습니다. 인간이나 기존의 기술만으로는 찾기 어려웠거나 불가능했던 디자인의 발견과 연관성의 발견을 가능하게 합니다. 예를 들어, 스마트 알고리즘은 유통 가능한 버스 수와 같은 소중한 정보를 미리 제공하여 고객이 향후 배송에 대한 가격과 예상 시간을 알 수 있도록 합니다.

이러한 요인들은 종합적으로 인공 지능의 발전을 주도하고 있으며 많은 분야에서 이를 실현 가능한 기술로 만들고 있습니다. 그러나 이 기술이 공급망과 물류 관리를 얼마나 정확하게 변화시킬 수 있는지는 아직 알 수 없습니다. 물류 문제를 해결하기 위해 인공 지능을 사용하는 것은 매우 흥미로운 경험입니다.

물류 분야에서 인공지능이 해결할 수 있는 7가지 문제는 다음과 같다.

1. 자원의 한계에 직면한 물류

• 물류를 제공하는 회사는 자원이 부족하거나 제한되어 있어 여러 문제에 직면해 있음은 물론입니다.

해결책:

AI는 물류의 모든 측면에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다.

기계 학습 및 기타 인공 지능 기술의 구현은 물류 및 창고 관리, 팀워크, 공급망 관리를 비롯한 광범위한 측면에 대한 새로운 이해를 제공합니다.

2. 공급망 성과가 제대로 평가되지 않음

• 자원 부족으로 인해 전 세계의 물류 회사는 공급망 성과를 효과적으로 평가할 수 없습니다.

해결책:

AI는 공급망 성과에 대한 비할 데 없는 평가를 제공합니다.

인공 지능은 공급망 관리 성과에 대한 타의 추종을 불허하는 평가를 제공할 수 있으며, 이는 차례로 해당 성과에 영향을 미치는 새로운 요소를 찾는 데 도움이 됩니다. AI는 지도 학습(supervised learning), 비지도 학습(unsupervised learning), 강화 학습(reinforcement learning)이라는 세 가지 정교한 기술의 강력한 역량을 통합하여 공급망의 성능에 영향을 미치는 중요한 측면과 문제를 인식합니다. 예를 들어, 학습을 감독하고 신원 사기를 감지하고 정보에 입각한 예측을 할 수 있으며 학습을 강화하면 관련 데이터를 제공하여 실시간 의사 결정이 가능합니다.

3. 기업은 방대한 양의 데이터를 분석하는 데 어려움을 겪습니다.

• 일반적으로 물류 회사가 직면하는 가장 큰 문제 중 하나는 많은 양의 데이터를 평가할 수 있는 능력입니다.

해결책:

AI는 방대한 양의 데이터를 평가할 수 있는 기능을 제공합니다.

인공 지능은 많은 양의 데이터를 분석할 수 있습니다. 이 데이터는 매우 어렵고 불확실성으로 가득 차 있습니다. AI가 트렌드가 되기 오래 전에 기술은 수요 측면에서 소비자 특성과 같은 광범위한 요인을 고려하지 않았기 때문에 가치를 제공할 수 없었습니다. 인공 지능은 수요 예측 정확도를 향상시키는 데 필요한 모든 측면의 추적 및 차원을 가능하게 합니다. 실제로 실시간 판매, 날씨 및 기타 요소를 기반으로 예측을 끊임없이 미세 조정하는 예측의 무한 루프를 제공합니다.

4. 공급업체 관계 관리가 일반적으로 비효율적입니다.

• 물류 회사가 만족해야 하는 또 다른 큰 문제는 공급망 전문가의 부족으로 공급업체 관계 관리가 사실상 비효율적이라는 것입니다.

해결책:

AI는 공급업체 관계 관리의 효율성을 향상시킵니다.

공급업체 관련 위험은 물류 전문가에게 주요 고려 사항입니다. 공급업체가 단 한 번의 실수를 하면 회사의 평판이 항상 위태로워집니다. AI는 공급업체 관련 데이터를 조사하고 특정 공급업체와 관련된 향후 결정에 사용할 정보를 제공할 수 있습니다. 결과적으로 회사는 더 나은 공급업체 결정을 내리고 고객 서비스를 개선할 수 있습니다.

5. 기업은 고객 관계를 개인화할 수 없습니다.

• 물류 회사가 이런저런 이유로 고객 관계를 개인화할 수 없다는 일반적인 불만.

해결책:

AI는 고객 경험을 높입니다

인공 지능은 물류 제공업체와 고객을 개인화하여 관계를 변화시킵니다. 개인화된 고객 경험의 좋은 예는 DHL Parcel과 Amazon의 협력입니다. 배송 회사는 Amazon의 Alexa 기반 Echo를 사용하여 소포를 추적하고 배송 정보를 얻을 수 있는 음성 기반 서비스를 제공했습니다.

6. 공급망이 사실상 휴면 상태입니다.

• 대부분의 회사는 생산 계획을 개선할 적절한 방법이 없기 때문에 휴면 또는 비효율적인 공급망에 직면해 있습니다.

해결책:

AI는 공급망 휴면을 줄이는 데 도움이 됩니다.

이전에는 생산 계획과 공장 일정의 정확성을 향상시킬 수 있는 고급 장비가 없었습니다. AI의 도래와 함께 그들은 기술을 통해 광범위한 제한을 검사하고 이를 보강할 수 있기 때문에 그렇게 할 수 있습니다. 이는 인공 지능이 자동으로 한계의 균형을 맞추는 데 도움이 되기 때문에 주문 생산 제조업체에게 특히 효과적입니다. 예를 들어, AI 덕분에 기업은 가장 인기 있거나 고도로 수정된 제품에 사용되는 부품의 공급망 휴면 기간을 줄일 수 있습니다.

7. 고객 경험을 예측하고 개선하기 어려워짐

• 희소한 자원으로 인해 기업은 필요한 물품의 수를 예측하기 어렵습니다.

해결책:

AI는 고객 경험을 예측하고 개선하는 데 도움이 됩니다.

기업이 필요한 물품의 수량을 예측하는 것은 필수입니다. 재고는 제한되어 있지만 수요가 많으면 회사는 큰 손실을 입게 됩니다. 또한 인공 지능은 추세를 예측하기 위해 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 많은 연구에 따르면 AI 알고리즘은 거의 항상 인간 전문가보다 더 잘 예측합니다.

오늘날 AI는 모든 필수 측면을 추적하고 측정하여 수요 예측의 정확성을 향상시킵니다. 이 데이터는 창고 관리를 더 쉽게 하는 데 도움이 됩니다. 인공 지능은 또한 고객 경험에 건설적인 변화를 가져올 수 있습니다.

결론

이 시대에 인공 지능의 중요성은 의심의 여지가 없습니다. 일부 분야에서는 부족하지만 패턴 인식 및 머신 러닝과 같은 다른 분야에서는 그 의의가 충분히 있습니다. 이 기술은 이미 오늘날의 일부 첨단 공급망 및 물류 솔루션에서 큰 역할을 하여 효율성과 효율성을 높이고 공급망 관리자와 계획자의 수많은 작업을 자동화합니다.

실제로 최근 빅데이터의 첨단 기술 혁신 덕분에 공급망에서 AI 기술의 폭발은 불가피합니다.