AI w logistyce. 5 najlepszych narzędzi | Sztuczna inteligencja w biznesie #89

AI w logistyce. Jak ulepszyć system dostaw wykorzystując sztuczną inteligencję?

Sektor logistyczny przechodzi transformację. Według prognoz Allied Market Research wartość tej branży do 2027 roku sięgnie 13 bilionów dolarów. To właśnie sztuczna inteligencja dostarcza w czasie rzeczywistym alerty o problemach operacyjnych, pozwalając firmom na szybką reakcję i zapewnienie terminowych dostaw.

Dzięki algorytmom AI możliwe jest zapewnienie trafności danych do podejmowania decyzji i przewidywanie potrzeb magazynowych, aby uniknąć niedoborów popularnych produktów. Sztuczna inteligencja identyfikuje również najtańsze i najbardziej wydajne trasy dostaw, co skutkuje oszczędnościami. Oto kilka kluczowych sposobów, w jakie sztuczna inteligencja wpływa na sektor logistyczny:

• Zarządzanie zasobami – sztuczna inteligencja zwiększa efektywność operacyjną. Na przykład systemy AI analizują zużycie paliwa i godziny pracy kierowców, aby zoptymalizować harmonogramy i trasy dostaw.
• Ewolucja i uczenie się na trendach – dzięki AI firmy automatyzują procesy i pozostają konkurencyjne. Algorytmy uczą się na podstawie sezonowych wzorców sprzedaży, aby lepiej prognozować przyszły popyt.
• Śledzenie przesyłek – sztuczna inteligencja pomaga monitorować dostawy, aby mieć pewność, że dotrą na czas. Systemy śledzenia oparte na sztucznej inteligencji powiadamiają firmę o potencjalnych opóźnieniach w transporcie.
• Przejrzystość łańcucha dostaw – sztuczna inteligencja umożliwia szybkie rozwiązywanie problemów. Pulpity nawigacyjne AI umożliwiają identyfikację i rozwiązywanie wąskich gardeł w łańcuchu dostaw w czasie rzeczywistym.
• Zarządzanie danymi – AI zapewnia dokładność i spójność danych. Systemy AI monitorują i aktualizują dane produktów w czasie rzeczywistym, zapewniając ich dokładność w całym łańcuchu dostaw.

AI w logistyce. Najlepsze narzędzia

Rozwój technologii AI w logistyce otworzył przed firmami nowe możliwości usprawnienia zarządzania łańcuchem dostaw. Przyjrzyjmy się najbardziej zaawansowanym narzędziom, które pomagają w osiągnięciu tych celów.

Łańcuch dostaw IBM Watson

IBM Watson Supply Chain to narzędzie, które dzięki sztucznej inteligencji zapewnia organizacjom analizy w czasie rzeczywistym, predykcyjne wskazówki i rekomendacje dotyczące działań. Umożliwia to optymalizację zarządzania zapasami, prognozowanie popytu i relacji z dostawcami poprzez analizę danych z różnych źródeł. IBM Watson Supply Chain Insights to rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, które:

• zwiększa widoczność łańcucha dostaw,
• zapewnia wgląd, umożliwiając lepsze zarządzanie danymi i praktyczne wskazówki.

Pozwala to na skuteczniejsze łagodzenie zakłóceń i ryzyka, a także poprawę procesu decyzyjnego i wydajności w całym łańcuchu dostaw.

Źródło: IBM (https://www.ibm.com/products/planning-analytics/supply-chain-planning)

SAP Aribę

SAP Ariba to oparta na chmurze platforma do zarządzania zakupami i łańcuchem dostaw, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do usprawniania procesów pozyskiwania towarów, zarządzania dostawcami i negocjowania umów. Silnik analityczny wspierany sztuczną inteligencją pomaga firmom identyfikować potencjalne ryzyko i możliwości zwiększenia wydajności i bezpieczeństwa w łańcuchu dostaw.

Sztuczna inteligencja w logistyce stosowana przez SAP Ariba to usługa zarządzania zakupami i wydatkami, która umożliwia dostawcom i nabywcom łączenie się i prowadzenie działalności na jednej platformie. Dostarcza kompleksowy zestaw rozwiązań do zarządzania całym procesem zakupowym oraz budowania etycznych i ekologicznych łańcuchów dostaw.

Największą zaletą SAP Ariba jest możliwość płynnej integracji z innymi narzędziami SAP w celu zapewnienia kompleksowego wsparcia biznesowego w zakresie usług cyfrowych i wiedzy specjalistycznej. Skutkuje to ograniczeniem zakłóceń finansowych i operacyjnych oraz zmniejszeniem ryzyka związanego z dostawcami. Ariba Network to kluczowy komponent SAP Ariba, oparty na SAP HANA, zapewniający platformę do zarządzania katalogami, ofertami, zakupami i fakturami.

Źródło: SAP (https://www.sap.com/poland/products/spend-management/ariba-login.html)

o9 Rozwiązania

o9 Solutions oferuje platformę Integrated Business Planning (IBP) wspieraną przez sztuczną inteligencję, która pomaga organizacjom skoordynować procesy z trzech głównych obszarów firmy:

• łańcuch dostaw,
• dział sprzedaży i
• obszar finansów.

Zaawansowane możliwości prognozowania popytu umożliwiają firmom optymalizację poziomu zapasów, skrócenie czasu realizacji zamówień i zwiększenie zadowolenia klientów. o9 Solutions to platforma planowania i podejmowania decyzji wspierana przez sztuczną inteligencję, która umożliwia prawdziwe zintegrowane planowanie biznesowe (IBP) dla firm o zasięgu globalnym. Oferuje pakiet rozwiązań do planowania i analizy łańcucha dostaw, planowania sprzedaży detalicznej i harmonogramowania produkcji.

Pulpit nawigacyjny o9 Control Tower umożliwia szybkie i świadome podejmowanie decyzji w oparciu o dane. Platforma o9 Solutions, oferująca rozwiązania AI w logistyce, pomaga firmom zarządzać złożonymi procesami poprzez integrację najlepszych praktyk i umożliwienie strategicznego planowania biznesowego opartego na danych.

Źródło: o9 Solutions (https://o9solutions.com/solutions/supply-chain/)

Cztery Latawce

FourKites to platforma monitorowania łańcucha dostaw w czasie rzeczywistym, która wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do przewidywania czasu przybycia przesyłek i optymalizacji tras transportu. W rezultacie firmy mogą obniżyć koszty transportu, zwiększyć satysfakcję klientów i zminimalizować wpływ operacji logistycznych na środowisko.

Jeden z klientów FourKites, Henkel, czerpie korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji w logistyce, mając dostęp do danych w czasie rzeczywistym na temat lokalizacji i szacowanego czasu przybycia (ETA) przesyłek. Dzięki temu mogą lepiej planować swoje zadania i reagować na potencjalne opóźnienia. FourKites przyniosło Henkelowi także inne korzyści, takie jak oszczędność czasu i kosztów, poprawa jakości, uczciwe rozstrzyganie sporów i uniknięcie kar za opóźnienia. W 2023 r. Henkel planował śledzić prawie milion przesyłek za pomocą FourKites.

OracleSCM

Oracle SCM to jedno z najbardziej zaawansowanych narzędzi AI w logistyce. Zapewnia zestaw narzędzi do zarządzania łańcuchem dostaw wspieranych przez sztuczną inteligencję, które usprawniają podejmowanie decyzji, optymalizują procesy i poprawiają wydajność operacyjną w całym łańcuchu dostaw (Oracle Supply Chain Management (SCM)). Niektóre z tych narzędzi obejmują:

• Oracle Intelligent Track and Trace – czyli narzędzie umożliwiające śledzenie trasy przewoźnika i ścieżki przesyłki,
• Oracle Demand Management – ​​narzędzie do zarządzania popytem, ​​które pozwala kontrolować poziom zapasów nawet w dużych przedsiębiorstwach,
• Oracle Supply Chain Planning – moduł służący do planowania łańcuchów dostaw w firmie,
• Oracle Transportation Management – ​​platforma do zarządzania transportem,
• Oracle Warehouse Management – ​​narzędzie do kontroli magazynów i dostaw.

Oracle SCM (Supply Chain Management) to kompleksowy zestaw aplikacji przeznaczonych do zarządzania łańcuchem dostaw ze zwiększoną wydajnością i widocznością. Zawiera szereg funkcji, takich jak zarządzanie cyklem życia produktu, planowanie łańcucha dostaw, zaopatrzenie, logistyka i zarządzanie zamówieniami. Narzędzie logistyczne oparte na sztucznej inteligencji można również zintegrować z urządzeniami Internetu rzeczy (IoT) i łańcuchem bloków, aby sprostać wyzwaniom współczesnego łańcucha dostaw.

Oracle wykorzystuje w logistyce nie tylko AI i ML (Machine Learning), które przyspieszają analizę danych, ujawniając problemy związane z pracownikami i nieefektywnością łańcucha dostaw. Nowoczesne rozwiązania współpracujące ze sztuczną inteligencją w logistyce obejmują także interfejsy głosowe i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), poprawiające nie tylko dostępność i szybkość, ale także analizę danych i umiejętności podejmowania decyzji.

Najważniejszą innowacją jest jednak analiza predykcyjna. Pozwala porównać przyszłe zamówienia sprzedaży z poziomem zatrudnienia, aby odkryć luki w umiejętnościach i zidentyfikować potrzeby związane z wielkością magazynu lub dostępnością pojazdów. Wszystko to ma na celu ograniczenie zakłóceń w łańcuchu dostaw.

Źródło: Oracle (https://www.oracle.com/scm/product-tours/#supply-chain-planning)

Jakie problemy mogą pojawić się przy wykorzystaniu AI w logistyce?

Wprowadzenie sztucznej inteligencji do logistyki wiąże się z wyzwaniami. Początkowa transformacja wymaga znacznych inwestycji i cyfryzacji przedsiębiorstwa. Algorytmy AI w logistyce mogą być złożone, co początkowo może utrudniać zrozumienie decyzji proponowanych przez nowo wdrażane systemy zarządzania.

Zapewnienie bezpieczeństwa danych jest również niezbędne do ochrony integralności operacyjnej i zaufania klientów. Ponadto systemy sztucznej inteligencji przeszkolone na danych o niewystarczającej jakości mogą prowadzić do błędnych decyzji i błędów algorytmicznych. Dlatego ważne jest, aby od samego początku wdrażania sztucznej inteligencji w logistyce w firmie priorytetowo potraktować szkolenie pracowników i dokładne gromadzenie danych w celu optymalizacji transportu.

Przyszłość AI w logistyce

Sztuczna inteligencja przekształca logistykę, usprawniając operacje, zmniejszając koszty dostaw i zapewniając firmom przewagę strategiczną. Możliwości sztucznej inteligencji pozwalają firmom w coraz większym stopniu:

• optymalizować łańcuchy dostaw – AI w logistyce pozwala na bardziej precyzyjne planowanie i zarządzanie zasobami,
• planować trasy – dzięki sztucznej inteligencji możliwe jest znalezienie najbardziej efektywnych tras transportu towarów,
• zyskać przewagę strategiczną – firmy wykorzystujące sztuczną inteligencję w logistyce zyskują przewagę nad konkurencją poprzez ciągłe udoskonalanie w czasie zarówno systemów dostaw, jak i metod zarządzania.

Zarys przyszłego scenariusza wykorzystania sztucznej inteligencji w logistyce może wyglądać następująco: firmy w coraz większym stopniu będą polegać na sztucznej inteligencji w zakresie prognozowania popytu, automatyzacji procesów magazynowych i optymalizacji tras dostaw. Wzrośnie także wykorzystanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu, planowaniu i tworzeniu przyszłych strategii.

Streszczenie

Sztuczna inteligencja w logistyce przynosi znaczne korzyści, ale także stawia wyzwania. Firmy rozważające sztuczną inteligencję powinny podejść do jej wdrożenia w sposób przemyślany, zwracając się o wskazówki do ekspertów ds. sztucznej inteligencji w zakresie logistyki, aby zapewnić maksymalizację korzyści i efektywności technologii w bezpieczny i kontrolowany sposób.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
37. Sztuczna inteligencja w EdTech. 3 przykłady firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
38. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci zbudować zrównoważony biznes
39. Detektory treści AI. Czy są tego warte?
40. ChatGPT kontra Bard kontra Bing. Który chatbot AI prowadzi w wyścigu?
41. Czy sztuczna inteligencja chatbota jest konkurencją dla wyszukiwarki Google?
42. Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla HR i rekrutacji
43. Szybka inżynieria. Co robi szybki inżynier?
44. Generator makiet AI. 4 najlepsze narzędzia
45. AI i co jeszcze? Najważniejsze trendy technologiczne dla biznesu w 2024 roku
46. Sztuczna inteligencja i etyka biznesu. Dlaczego warto inwestować w etyczne rozwiązania
47. Metasztuczna sztuczna inteligencja. Co warto wiedzieć o funkcjach Facebooka i Instagrama wspieranych przez sztuczną inteligencję?
48. Regulacja AI. Co musisz wiedzieć jako przedsiębiorca?
49. 5 nowych zastosowań AI w biznesie
50. Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych?
51. Automatyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją. Gdzie zacząć?
52. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego?
53. AI jako ekspert w Twoim zespole
54. Zespół AI a podział ról
55. Jak wybrać kierunek kariery w AI?
56. Czy zawsze warto dodawać sztuczną inteligencję do procesu rozwoju produktu?
57. AI w HR: Jak automatyzacja rekrutacji wpływa na rozwój HR i zespołu
58. 6 najciekawszych narzędzi AI w 2023 roku
59. 6 największych wpadek biznesowych spowodowanych przez sztuczną inteligencję
60. Jaka jest analiza dojrzałości AI firmy?
61. AI do personalizacji B2B
62. Przypadki użycia ChatGPT. 18 przykładów tego, jak ulepszyć swój biznes dzięki ChatGPT w 2024 r
63. Mikrouczenie się. Szybki sposób na zdobycie nowych umiejętności
64. Najciekawsze wdrożenia AI w firmach w 2024 roku
65. Czym zajmują się specjaliści od sztucznej inteligencji?
66. Jakie wyzwania niesie ze sobą projekt AI?
67. 8 najlepszych narzędzi AI dla biznesu w 2024 roku
68. Sztuczna inteligencja w CRM. Co AI zmienia w narzędziach CRM?
69. Ustawa UE o sztucznej inteligencji. W jaki sposób Europa reguluje wykorzystanie sztucznej inteligencji
70. Sora. Jak realistyczne filmy z OpenAI zmienią biznes?
71. 7 najlepszych twórców stron AI
72. Narzędzia niewymagające kodu i innowacje AI
73. Jak bardzo wykorzystanie AI zwiększa produktywność Twojego zespołu?
74. Jak wykorzystać ChatGTP do badań rynku?
75. Jak poszerzyć zasięg swojej kampanii marketingowej AI?
76. „Wszyscy jesteśmy programistami”. W jaki sposób programiści obywatelscy mogą pomóc Twojej firmie?
77. AI w transporcie i logistyce
78. Jakie problemy biznesowe może naprawić sztuczna inteligencja?
79. Sztuczna inteligencja w mediach
80. AI w bankowości i finansach. Stripe, Monzo i Grab
81. AI w branży turystycznej
82. Jak sztuczna inteligencja sprzyja narodzinom nowych technologii
83. Rewolucja AI w mediach społecznościowych
84. Sztuczna inteligencja w handlu elektronicznym. Przegląd światowych liderów
85. 4 najlepsze narzędzia do tworzenia obrazów AI
86. 5 najlepszych narzędzi AI do analizy danych
87. Strategia AI w Twojej firmie – jak ją zbudować?
88. Najlepsze kursy AI – 6 niesamowitych rekomendacji
89. Optymalizacja słuchania mediów społecznościowych za pomocą narzędzi AI
90. IoT + AI, czyli jak obniżyć koszty energii w firmie
91. AI w logistyce. 5 najlepszych narzędzi