Cum AI și tehnologiile moderne transformă sectorul logistic
Publicat: 2019-11-11AI a devenit acum o parte integrantă a fiecărui sistem software viitor
AI ajută la creșterea eficienței și la obținerea de profit
Inteligența artificială este profitabilă pentru transport
Dezvoltarea tehnologică rapidă în domeniile big data, dezvoltarea algoritmică, conectivitate, cloud computing și puterea de procesare au făcut ca performanța, accesibilitatea și costurile AI să fie mai favorabile ca niciodată. Apariția unor tehnologii precum inteligența artificială, învățarea automată și blockchain-ul a transformat piața haotică și fragmentată a logisticii.
AI urmează acum o cale similară. Acum a devenit o parte integrantă a fiecărui sistem software viitor. Într-o lume a afacerilor din ce în ce mai complexă și competitivă, companiile care operează lanțuri globale de aprovizionare sunt supuse unei presiuni fără precedent pentru a oferi niveluri mai ridicate de servicii la costuri mai mici.
Rolul AI în sectorul logisticii
AI joacă un rol semnificativ în economisirea timpului, reducerea costurilor și creșterea productivității și acurateței cu automatizarea cognitivă. AI afectează operațiunile de depozitare, cum ar fi colectarea și analizarea informațiilor sau procesarea inventarului.
Drept urmare, AI ajută la creșterea eficienței și la obținerea de profit. Inteligența artificială este profitabilă pentru transport. Datorită IoT și AI, vehiculele cu conducere autonomă aduc schimbări în lanțul de aprovizionare și ajută la reducerea cheltuielilor în logistică. Capacitățile AI cresc serios eficiența companiei în domeniile cererii predictive și al planificării rețelei.
Deținerea tehnologiei pentru prognoza precisă a cererii și planificarea capacității permite companiilor să fie mai proactive. Industria să modifice modul în care resursele sunt folosite pentru un beneficiu maxim, iar Inteligența artificială poate face aceste ecuații mult mai rapid și mai precis decât oricând.
Impactul Big Data permite companiilor de logistică să prezică perspective extrem de precise și să optimizeze performanța viitoare mai bine decât oricând. Furnizarea de date curate a devenit un pas important pentru AI în companiile de logistică, deoarece multe pur și simplu nu au cifre utilizabile de implementat. Este foarte dificil de măsurat câștigurile de eficiență, deoarece unele companii își generează datele din mai multe puncte și mai multe persoane.
Recomandat pentru tine:
Cum este setat cadrul de agregare de conturi al RBI să transforme Fintech în India
Antreprenorii nu pot crea startup-uri durabile și scalabile prin „Jugaad”: Cit...
Cum va transforma Metaverse industria auto din India
Ce înseamnă prevederea anti-Profiteering pentru startup-urile indiene?
Cum startup-urile Edtech ajută forța de muncă din India să își îmbunătățească abilitățile și să devină pregătite pentru viitor...
Stocuri de tehnologie New-Age săptămâna aceasta: problemele Zomato continuă, EaseMyTrip postează Stro...
Aceste date și cifre nu pot fi îmbunătățite cu ușurință la sursă, așa că algoritmii sunt utilizați pentru a analiza datele istorice, a identifica problemele și a îmbunătăți calitatea datelor până la nivelul în care se obține o transparență semnificativă asupra afacerii.
Factorii care afectează industriile logistice pentru a utiliza AI
Companiile care furnizează servicii de logistică au depins de logistica terților, inclusiv transportatorii obișnuiți, personal subcontractat, companii aeriene charter și alți furnizori terți pentru a-și desfășura funcțiile de bază ale afacerii lor. Acest lucru pune o povară sporită asupra echipelor de contabilitate logistică pentru a procesa milioane de facturi anual de la mii de furnizori, parteneri sau furnizori.
Tehnologiile AI pot accesa informații precum sumele de facturare, informațiile despre cont, datele, adresele și părțile implicate din marea de formulare de factură nestructurate primite de companie. Operatorii globali de logistică și lanțul de aprovizionare gestionează flote mari de vehicule și rețele de facilități din întreaga lume. În industria logistică, păstrarea informațiilor despre adrese complete și actualizate este esențială pentru livrarea cu succes a expedierilor.
Adesea, echipe mari de analiști de date sunt însărcinate cu activități de curățare CRM, eliminarea intrărilor duplicate, standardizarea formatelor de date și eliminarea contactelor învechite. Inteligența artificială și învățarea automată sunt folosite de multe companii pentru a informa și a ajusta strategiile de bază, cum ar fi locațiile depozitelor, precum și pentru a îmbunătăți procesul decizional în timp real, cum ar fi disponibilitatea, costurile, stocurile, transportatorii, vehiculele și personalul.
Accentul principal este pus pe IoT și pe nenumăratele alte fluxuri de date pentru a obține o optimizare și o capacitate de răspuns mai mari în întreaga lor logistică, lanțul de aprovizionare și amprenta de transport.
Aceste noi tehnologii aduc o mulțime de date, industria transporturilor captează date de ani de zile. În urmă cu câțiva ani, camioanele, transportul feroviar și mărfurile maritime au început să fie urmărite prin satelit prin telematică. AI va putea să mențină platforme de date și să creeze seturi de date pentru a regla tiparele și anomaliile. Modelele de date se bazează pe analiza predictivă. Datorită creșterii rapide a digitalizării, din ce în ce mai multe companii adaugă inteligență artificială (AI) la lanțul lor de aprovizionare pentru a-și maximiza resursele prin reducerea timpului și a banilor cheltuiți pentru cum, unde și când să trimită un pachet într-un anumit loc. .
Tehnologiile actuale active în sector există în silozuri funcționale, având creat jgheaburi de informare și execuție. Soluțiile tehnologice de sine stătătoare au limitat funcționalitatea și productivitatea, fiind complet dependente de om, dând naștere la coordonarea redundantă a proceselor, crescând ciclul de viață al tranzacției în sine, reducând în cele din urmă eficiența și crescând costurile. Pe măsură ce lanțurile de aprovizionare devin rețele complexe de aprovizionare, variabilele și numărul de părți interesate se schimbă dinamic. Întregul aranjament al transferului de date între sisteme este gestionat de tehnologii.
În momentul în care aceste tehnologii sunt implementate, setul de variabile se schimbă, făcând toate implementările redundante. Tehnologiile oferă o oportunitate pentru diferite niveluri de optimizare în producție, logistică, depozitare și livrare pe ultimul kilometru, care ar putea deveni realitate în mai puțin de un an, cu costurile ridicate de instalare care descurajează adoptarea timpurie în logistică.
Livrarea la cerere va ajuta consumatorii să-și livreze bunurile unde și atunci când au nevoie de ele, folosind servicii de curierat flexibile. Acești furnizori trăiesc experiențele clienților prin interacțiunea conversațională și chiar livrează articole înainte ca clientul să le fi comandat.