Топ-7 проблем, которые искусственный интеллект может решить в логистике

В последнее десятилетие появился искусственный интеллект (ИИ), который может изменить то, как люди думают и работают. Искусственный интеллект не только обеспечивает работу нескольких приложений и устройств, он также полезен для всех предприятий, и цепочка поставок и логистика не являются исключением. Фактически, ряд организаций воспользовались инвестициями в ИИ.

Согласно отчету, искусственный интеллект является одной из областей, приносящих огромный доход предприятиям по всему миру. Не будет ошибкой предположить, что с феноменальным ростом объемов данных в цепочке поставок и логистике актуальность более сложных решений стала более очевидной. Поэтому легионы компаний внедряют методы ИИ, такие как машинное обучение, глубокое обучение и обработка естественного языка.

Эти методы упрощают оценку огромных объемов данных эффективным способом для проведения сложного анализа, активации функции или события на основе последствий анализа, предоставления запрашиваемой информации и выполнения многих других многогранных функций.

Тенденции, ускоряющие использование ИИ в цепочках поставок и логистике

Растущий объем данных — не единственный фактор, способствующий распространению технологий ИИ в цепочке поставок. На самом деле существует множество других жизненно важных функций, определяющих эту тенденцию, включая мощность и скорость компьютеров, усовершенствования алгоритмов и повышение доступа систем ИИ к большим данным.

Стремительное развитие компьютеров позволяет компаниям интегрировать ИИ в свои операции, поскольку последний требует значительного повышения вычислительной мощности и эффективности. Например, одним из таких достижений стала разработка GPU (графических процессоров), которые продлили характерные функции CPU.

Большое количество данных

Создавая большое количество больших данных, компании, занимающиеся цепочками поставок и логистикой, используют преимущества искусственного интеллекта для создания значительных объемов данных, чтобы показать его полное влияние. Некоторые новые типы данных также появились за последние много лет, и помимо создания постоянно растущего объема данных ИИ предоставляет достаточно материала для работы в полной мере.

Алгоритмические разработки

Алгоритмический рост также улучшился за последние несколько лет. Это позволяет находить конструкции и обнаруживать ассоциации, которые было проблематично или невозможно найти с помощью одних только людей или обычных технологий. Например, интеллектуальные алгоритмы могут заранее предлагать ценную информацию, такую ​​как количество автобусов, доступных для распределения, чтобы клиенты могли знать цену и предполагаемые сроки будущих поставок.

Эти факторы в совокупности способствуют прогрессу в области искусственного интеллекта и делают его чрезвычайно применимой технологией во многих областях. Однако еще предстоит увидеть, насколько именно эта технология может изменить цепочку поставок и управление логистикой. Это довольно увлекательный опыт — использовать искусственный интеллект для решения логистических задач.

Вот 7 проблем, которые может решить искусственный интеллект в логистике.

1. Логистика сталкивается с ограниченностью ресурсов

• Само собой разумеется, что компании, предлагающие логистику, сталкиваются с рядом проблем из-за нехватки или ограниченности ресурсов.

Решение:

ИИ предлагает новое понимание всех аспектов логистики

Внедрение машинного обучения и других технологий искусственного интеллекта предлагает новое понимание широкого спектра аспектов, включая управление логистикой и складом, командную работу и управление цепочками поставок.

2. Эффективность цепочки поставок не оценивается должным образом

• Из-за нехватки ресурсов логистические компании во всем мире не могут эффективно оценивать эффективность цепочки поставок.

Решение:

ИИ обеспечивает беспрецедентную оценку эффективности цепочки поставок

Искусственный интеллект может обеспечить непревзойденную оценку эффективности управления цепочками поставок, что, в свою очередь, помогает найти новые факторы, влияющие на эту эффективность. ИИ объединяет мощные компетенции трех сложных технологий — контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением — для распознавания важных аспектов и проблем, влияющих на производительность цепочки поставок. Например, наблюдение за обучением, способность обнаруживать мошенничество с идентификацией и делать обоснованные прогнозы, в то время как усиление обучения может позволить принимать решения в режиме реального времени, предоставляя соответствующие данные.

3. Компании сталкиваются с препятствиями при анализе огромных объемов данных

• Одной из самых больших проблем, с которыми обычно сталкиваются логистические компании, является способность оценивать большие объемы данных.

Решение:

ИИ предлагает возможность оценивать огромные объемы данных

Искусственный интеллект способен анализировать большие объемы данных, а это очень сложная задача, наполненная неопределенностью. Задолго до того, как ИИ стал тенденцией, технологии не могли приносить пользу, потому что они не принимали во внимание такое большое разнообразие факторов, как потребительские качества со стороны спроса. Искусственный интеллект позволяет отслеживать и измерять все аспекты, необходимые для повышения точности прогнозирования спроса. Фактически, он предлагает бесконечный цикл прогнозирования, постоянно уточняя прогноз на основе продаж в реальном времени, погоды и других факторов.

4. Управление взаимоотношениями с поставщиками, как правило, неэффективно

• Еще ​​одна серьезная проблема, с которой приходится сталкиваться логистическим компаниям, — нехватка специалистов по цепочке поставок, что делает управление отношениями с поставщиками практически неэффективным.

Решение:

ИИ повышает эффективность управления взаимоотношениями с поставщиками

Риски, связанные с поставщиками, являются главным фактором для специалистов по логистике; репутация компании всегда под угрозой, если поставщик допустит хотя бы одну ошибку. ИИ может анализировать данные, связанные с поставщиками, и предоставлять информацию для использования в будущих решениях в отношении определенных поставщиков. Следовательно, компания может принимать более обоснованные решения о поставщиках и улучшать обслуживание клиентов.

5. Компании не могут персонализировать отношения с клиентами

• Общая претензия к логистическим компаниям, что они по тем или иным причинам не могут персонализировать отношения с клиентами.

Решение:

ИИ повышает качество обслуживания клиентов

Искусственный интеллект преобразует отношения между поставщиками логистических услуг и клиентами, персонализируя их. Отличным примером персонализированного обслуживания клиентов является сотрудничество DHL Parcel с Amazon. Компания по доставке предложила голосовой сервис для отслеживания посылок и получения информации об отправке с помощью Amazon Echo на базе Alexa.

6. Цепочка поставок практически бездействует

• Поскольку у большинства компаний нет надлежащих методов улучшения планирования производства, они сталкиваются с бездействующей или неэффективной цепочкой поставок.

Решение:

ИИ помогает уменьшить бездействие цепочки поставок

Раньше у компаний не было классных аппаратов для улучшения планирования производства и точности фабричных графиков. С появлением ИИ они могут это делать, потому что технология позволяет им исследовать широкий спектр ограничений и дополнять их. Это особенно хорошо работает для производителей на заказ, потому что искусственный интеллект помогает им автоматически сбалансировать ограничения. Например, благодаря ИИ предприятия могут уменьшить бездействие цепочки поставок для деталей, используемых в самых популярных или сильно модифицированных продуктах.

7. Прогнозировать и улучшать качество обслуживания клиентов становится сложно

• Недостаток ресурсов затрудняет для предприятий прогнозирование количества необходимых товаров.

Решение:

ИИ помогает прогнозировать и улучшать качество обслуживания клиентов

Компании обязаны прогнозировать количество необходимых товаров. Компания понесет серьезные убытки, если запасы ограничены, а спрос высок. Кроме того, искусственный интеллект может использовать алгоритмы для прогнозирования тенденций. В ряде исследований утверждается, что алгоритмы ИИ почти всегда предсказывают лучше, чем специалисты-люди.

В настоящее время искусственный интеллект позволяет отслеживать и оценивать все важные аспекты, повышая точность прогнозирования спроса. Эти данные помогают упростить управление складом. Искусственный интеллект также может внести конструктивные изменения в работу с клиентами.

Заключение

Вряд ли можно сомневаться в важности искусственного интеллекта в наши дни. Хотя в некоторых областях его не хватает, его значение в других областях, таких как распознавание образов и машинное обучение, вполне обосновано. Эта технология уже играет огромную роль в некоторых современных передовых решениях для цепочек поставок и логистики, повышая эффективность, результативность и автоматизируя многочисленные задачи для менеджеров и планировщиков цепочек поставок.

На самом деле взрыв технологии ИИ в цепочке поставок неизбежен благодаря недавним прорывам в области высоких технологий в области больших данных.