7 najważniejszych problemów, które sztuczna inteligencja może rozwiązać w logistyce

W ostatniej dekadzie sztuczna inteligencja (AI) pojawiła się jako coś, co może zmienić sposób myślenia i pracy człowieka. Sztuczna inteligencja nie tylko zasila kilka aplikacji i urządzeń, ale jest również korzystna dla wszystkich firm, a łańcuch dostaw i logistyka nie są wyjątkiem. W rzeczywistości wiele organizacji skorzystało z inwestycji w sztuczną inteligencję.

Według raportu sztuczna inteligencja jest jedną z dziedzin, która przynosi ogromne dochody firmom na całym świecie. Nie będzie błędem zasugerowanie, że wraz z fenomenalnym wzrostem ilości danych w łańcuchu dostaw i logistyce, potrzeba bardziej zaawansowanych rozwiązań stała się bardziej wyraźna. Dlatego legiony firm przyjmują techniki sztucznej inteligencji, takie jak uczenie maszynowe, głębokie uczenie i przetwarzanie języka naturalnego.

Metody te ułatwiają skuteczną ocenę ogromnych ilości danych w celu dostarczenia wyrafinowanej analizy, aktywacji funkcji lub zdarzenia w oparciu o konsekwencje analizy, dostarczenia żądanych informacji i realizacji wielu innych wieloaspektowych funkcji.

Trendy przyspieszające wykorzystanie AI w łańcuchu dostaw i logistyce

Rosnąca ilość danych to nie jedyny dryf, który przyczynia się do rozwoju technologii AI w łańcuchu dostaw. W rzeczywistości istnieje wiele innych istotnych funkcji napędzających ten trend, w tym moc i szybkość komputera, ulepszenia algorytmiczne i zwiększenie dostępu systemu AI do dużych zbiorów danych.

Szybki rozwój komputerów pozwala firmom zintegrować sztuczną inteligencję w swoich działaniach, ponieważ ta ostatnia wymaga znacznych postępów w zakresie mocy obliczeniowej i wydajności. Na przykład jednym z tych postępów był rozwój procesorów graficznych (Graphical Processing Units), które przedłużyły charakterystyczne funkcje procesorów.

Big Data

Produkując duże ilości danych, firmy zajmujące się łańcuchem dostaw i logistyką wykorzystują sztuczną inteligencję do generowania znacznych ilości danych, aby w pełni ukazać ich wpływ. W ciągu ostatnich wielu lat pojawiły się również nowe typy danych, a poza tworzeniem coraz większej ilości danych sztuczna inteligencja ma zapewnioną wystarczającą ilość materiału do wykorzystania pełnego potencjału.

Rozwój algorytmów

W ciągu ostatnich kilku lat nastąpiła również poprawa w zakresie rozwoju algorytmów. Umożliwia odnalezienie projektów i odkrycie skojarzeń, które były problematyczne lub niemożliwe do odnalezienia przez człowieka lub samą technologię konwencjonalną. Na przykład inteligentne algorytmy mogą z wyprzedzeniem oferować cenne informacje, takie jak liczba autobusów dostępnych do dystrybucji, dzięki czemu klienci mogą poznać cenę i szacowane ramy czasowe przyszłych dostaw.

Czynniki te wspólnie napędzają postęp w sztucznej inteligencji i czynią z niej niezwykle wykonalną technologię na wielu arenach. Jednak dopiero się okaże, jak dokładnie technologia może zmienić zarządzanie łańcuchem dostaw i logistyką. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów logistycznych to całkiem ekscytujące doświadczenie.

Oto 7 problemów, które może rozwiązać sztuczna inteligencja w logistyce.

1. Logistyka boryka się z ograniczeniami zasobów

• Jest rzeczą oczywistą, że firmy oferujące logistykę borykają się z wieloma problemami z powodu skąpych lub ograniczonych zasobów.

Rozwiązanie:

AI oferuje nowy wgląd we wszystkie aspekty logistyki

Wdrożenie uczenia maszynowego i innych technologii sztucznej inteligencji zapewnia nowe zrozumienie szerokiego zakresu aspektów, w tym zarządzania logistyką i magazynem, pracy zespołowej i zarządzania łańcuchem dostaw.

2. Wydajność łańcucha dostaw nie jest odpowiednio oceniana

• Ze względu na brak zasobów, firmy logistyczne na całym świecie nie są w stanie skutecznie ocenić wydajności łańcucha dostaw.

Rozwiązanie:

AI zapewnia niezrównaną ocenę wydajności łańcucha dostaw

Sztuczna inteligencja może zapewnić niezrównaną ocenę wydajności zarządzania łańcuchem dostaw, co z kolei pomaga znaleźć nowe czynniki wpływające na tę wydajność. Sztuczna inteligencja integruje potężne kompetencje trzech zaawansowanych technologii — nadzorowanego uczenia się, nienadzorowanego uczenia się i uczenia się przez wzmacnianie — w celu rozpoznawania istotnych aspektów i problemów wpływających na wydajność łańcucha dostaw. Na przykład nadzorowanie uczenia się i postrzeganie oszustw związanych z tożsamością oraz sporządzanie przemyślanych prognoz, podczas gdy wzmocnienie uczenia się może umożliwić podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym poprzez dostarczanie odpowiednich danych.

3. Firmy napotykają przeszkody w analizie ogromnych ilości danych

• Jednym z największych wyzwań, przed jakimi zwykle stają firmy logistyczne, jest możliwość oceny dużych ilości danych.

Rozwiązanie:

AI oferuje możliwość oceny ogromnych ilości danych

Sztuczna inteligencja jest w stanie analizować duże ilości danych, co jest bardzo trudne i pełne niepewności. Na długo zanim sztuczna inteligencja stała się trendem, technologie nie były w stanie zapewnić wartości, ponieważ nie brały pod uwagę tak szerokiej gamy czynników, takich jak cechy konsumentów po stronie popytu. Sztuczna inteligencja umożliwia śledzenie i wymiarowanie wszystkich aspektów wymaganych do poprawy precyzji przewidywania popytu. W rzeczywistości oferuje nieskończoną pętlę prognozowania, nieustannie dostosowując prognozę w oparciu o sprzedaż w czasie rzeczywistym, pogodę i inne czynniki.

4. Zarządzanie relacjami z dostawcami jest generalnie nieskuteczne

• Innym wielkim problemem, z jakim muszą się zadowolić firmy logistyczne, jest brak specjalistów ds. łańcucha dostaw, co sprawia, że ​​zarządzanie relacjami z dostawcami jest praktycznie nieskuteczne.

Rozwiązanie:

AI poprawia efektywność zarządzania relacjami z dostawcami

Ryzyka związane z dostawcami są głównym czynnikiem dla logistyków; reputacja firmy jest zawsze zagrożona, jeśli dostawca popełni choć jeden błąd. AI może badać dane dotyczące dostawców i dostarczać informacje do wykorzystania w przyszłych decyzjach dotyczących niektórych dostawców. Dzięki temu firma może podejmować lepsze decyzje dotyczące dostawców i poprawiać obsługę klienta.

5. Firmy nie są w stanie spersonalizować relacji z klientem

• Ogólna skarga na firmy logistyczne, że z tego czy innego powodu nie są w stanie spersonalizować relacji z klientem.

Rozwiązanie:

Sztuczna inteligencja podnosi jakość obsługi klienta

Sztuczna inteligencja zmienia relacje między dostawcami usług logistycznych a klientami poprzez ich personalizację. Świetnym przykładem spersonalizowanego doświadczenia klienta jest współpraca DHL Parcel z Amazonem. Firma kurierska zaoferowała usługę głosową do śledzenia paczek i uzyskiwania informacji o przesyłkach za pomocą echa Amazon Alexa.

6. Łańcuch dostaw jest praktycznie uśpiony

• Ponieważ większość firm nie ma odpowiednich metod usprawnienia planowania produkcji, mają do czynienia z uśpionym lub nieefektywnym łańcuchem dostaw.

Rozwiązanie:

Sztuczna inteligencja pomaga ograniczyć uśpienie łańcucha dostaw

Wcześniej firmy nie dysponowały klasycznymi aparatami do poprawy planowania produkcji i precyzji harmonogramowania produkcji. Wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji są w stanie to zrobić, ponieważ technologia pozwala im zbadać szeroki zakres ograniczeń i ulepszeń dla nich. Działa to szczególnie dobrze w przypadku producentów budujących na zamówienie, ponieważ sztuczna inteligencja pomaga im automatycznie równoważyć ograniczenia. Na przykład dzięki sztucznej inteligencji firmy mogą zmniejszyć uśpienie łańcucha dostaw części używanych w najpopularniejszych lub wysoce zmodyfikowanych produktach.

7. Przewidywanie i poprawianie doświadczeń klientów staje się trudne

• Niewielkie zasoby utrudniają firmom przewidywanie liczby potrzebnych towarów.

Rozwiązanie:

AI pomaga prognozować i poprawiać doświadczenia klientów

Firmy mają obowiązek prognozować ilość potrzebnych towarów. Firma poniesie poważne straty, jeśli zapasy będą ograniczone, ale popyt będzie wysoki. Ponadto sztuczna inteligencja może wykorzystywać algorytmy w celu przewidywania trendów. Wiele badań twierdzi, że algorytmy AI prawie zawsze przewidują lepiej niż specjaliści.

W dzisiejszych czasach sztuczna inteligencja pozwala śledzić i mierzyć wszystkie istotne aspekty, poprawiając precyzję prognozy popytu. Te dane ułatwiają zarządzanie magazynem. Sztuczna inteligencja może również przynieść konstruktywne zmiany w doświadczeniu klienta.

Wniosek

Trudno wątpić w znaczenie sztucznej inteligencji w dzisiejszych czasach. Chociaż brakuje go w niektórych dziedzinach, jego znaczenie w innych obszarach, takich jak rozpoznawanie wzorców i uczenie maszynowe, jest uzasadnione. Technologia już teraz odgrywa ogromną rolę w niektórych nowoczesnych rozwiązaniach dotyczących łańcucha dostaw i logistyki, zwiększając wydajność, wydajność i automatyzując liczne zadania dla menedżerów i planistów łańcucha dostaw.

W rzeczywistości eksplozja technologii sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw jest nieunikniona dzięki niedawnym przełomom high-tech w big data.