ИИ в логистике. 5 лучших инструментов | ИИ в бизнесе №89

ИИ в логистике. Как улучшить систему доставки с помощью искусственного интеллекта?

Сектор логистики претерпевает трансформацию. По прогнозам Allied Market Research, к 2027 году стоимость этой отрасли достигнет 13 триллионов долларов. Именно ИИ обеспечивает оповещения в режиме реального времени об операционных проблемах, позволяя компаниям оперативно реагировать и обеспечивать своевременные поставки.

Благодаря алгоритмам искусственного интеллекта можно обеспечить точность данных для принятия решений и прогнозировать потребности в запасах, чтобы избежать дефицита популярных товаров. ИИ также определяет самые дешевые и эффективные маршруты доставки, что приводит к экономии затрат. Вот несколько ключевых способов влияния ИИ на сектор логистики:

• Управление ресурсами . ИИ повышает операционную эффективность. Например, системы искусственного интеллекта анализируют расход топлива и время работы водителей, чтобы оптимизировать графики и маршруты доставки.
• Эволюция и изучение тенденций – благодаря искусственному интеллекту компании автоматизируют процессы и остаются конкурентоспособными. Алгоритмы изучают сезонные модели продаж, чтобы лучше прогнозировать будущий спрос.
• Отслеживание посылок . ИИ помогает контролировать доставку, чтобы гарантировать ее своевременную доставку. Системы отслеживания на основе искусственного интеллекта уведомляют компанию о возможных задержках перевозки.
• Прозрачность цепочки поставок . ИИ обеспечивает быстрое решение проблем. Панели искусственного интеллекта позволяют в режиме реального времени выявлять и устранять узкие места в цепочке поставок.
• Управление данными . Искусственный интеллект обеспечивает точность и согласованность данных. Системы искусственного интеллекта отслеживают и обновляют данные о продуктах в режиме реального времени, обеспечивая их точность по всей цепочке поставок.

ИИ в логистике. Лучшие инструменты

Развитие технологий искусственного интеллекта в логистике открыло перед компаниями новые возможности по улучшению управления цепочками поставок. Давайте рассмотрим самые передовые инструменты, помогающие в достижении этих целей.

Цепочка поставок IBM Watson

IBM Watson Supply Chain — это инструмент, который с помощью искусственного интеллекта предоставляет организациям ценную информацию в режиме реального времени, прогнозные советы и рекомендации к действию. Это позволяет оптимизировать управление запасами, прогнозировать спрос и отношения с поставщиками посредством анализа данных из различных источников. IBM Watson Supply Chain Insights — это решение на базе искусственного интеллекта, которое:

• повышает прозрачность цепочки поставок,
• предоставляет ценную информацию, позволяющую лучше управлять данными и давать практические рекомендации.

Это позволяет более эффективно смягчать сбои и риски, а также улучшать процесс принятия решений и производительность по всей цепочке поставок.

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

SAP Ариба

SAP Ariba — это облачная платформа для управления закупками и цепочками поставок, которая использует ИИ для оптимизации процессов поиска товаров, управления поставщиками и заключения контрактов. Его аналитический механизм, поддерживаемый искусственным интеллектом, помогает компаниям выявлять потенциальные риски и возможности для повышения эффективности и безопасности в своей цепочке поставок.

Искусственный интеллект в логистике, применяемый SAP Ariba, — это сервис управления закупками и расходами, который позволяет поставщикам и покупателям подключаться и вести бизнес на одной платформе. Он предоставляет комплексный набор решений для управления всем процессом закупок и построения этических и экологических цепочек поставок.

Самым большим преимуществом SAP Ariba является возможность плавной интеграции с другими инструментами SAP для обеспечения комплексной поддержки бизнеса с точки зрения цифровых услуг и опыта. Это приводит к уменьшению финансовых и операционных сбоев и снижению рисков, связанных с поставщиками. Ariba Network — это ключевой компонент SAP Ariba на базе SAP HANA, предоставляющий платформу для управления каталогами, предложениями, покупками и счетами.

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

o9 Решения

o9 Solutions предлагает платформу интегрированного бизнес-планирования (IBP), поддерживаемую искусственным интеллектом, которая помогает организациям согласовывать процессы в трех основных областях компании:

• цепочка поставок,
• отдел продаж и
• сфера финансов.

Расширенные возможности прогнозирования спроса позволяют компаниям оптимизировать уровень запасов, сократить время выполнения заказов и повысить удовлетворенность клиентов. o9 Solutions — это платформа планирования и принятия решений с поддержкой искусственного интеллекта, которая обеспечивает настоящее интегрированное бизнес-планирование (IBP) для глобальных компаний. Он предлагает набор решений для планирования и анализа цепочек поставок, планирования розничной торговли и производства.

Панель управления o9 Control Tower позволяет быстро и осознанно принимать решения на основе данных. Платформа o9 Solutions, предлагающая решения искусственного интеллекта в логистике, помогает компаниям управлять сложными процессами за счет интеграции лучших практик и обеспечения стратегического бизнес-планирования на основе данных.

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

Четыре воздушных змея

FourKites — это платформа мониторинга цепочки поставок в режиме реального времени, которая использует искусственный интеллект и машинное обучение для прогнозирования времени прибытия грузов и оптимизации маршрутов транспортировки. В результате компании могут сократить транспортные расходы, повысить удовлетворенность клиентов и минимизировать воздействие логистических операций на окружающую среду.

Один из клиентов FourKites, Henkel, получает выгоду от использования искусственного интеллекта в логистике, имея доступ к данным в реальном времени о местонахождении и расчетном времени прибытия (ETA) грузов. Это позволяет им лучше планировать свои задачи и реагировать на возможные задержки. FourKites также принес компании Henkel другие преимущества, такие как экономия времени и средств, повышение качества, справедливое разрешение споров и избежание штрафов за задержки. В 2023 году Henkel планировала отслеживать с помощью FourKites почти миллион отправлений.

Oracle СКМ

Oracle SCM — один из самых совершенных инструментов искусственного интеллекта в логистике. Он предоставляет набор инструментов управления цепочками поставок на базе искусственного интеллекта, которые улучшают процесс принятия решений, оптимизируют процессы и повышают операционную эффективность по всей цепочке поставок (Oracle Supply Chain Management (SCM)). Некоторые из этих инструментов включают в себя:

• Oracle Intelligent Track and Trace – инструмент для отслеживания маршрута перевозчика и пути доставки груза,
• Oracle Demand Management – ​​инструмент управления спросом, позволяющий контролировать уровень запасов даже на крупных предприятиях.
• Oracle Supply Chain Planning – модуль, используемый для планирования цепочек поставок в компании,
• Oracle Transportation Management – ​​платформа управления транспортом,
• Oracle Warehouse Management – ​​инструмент для контроля складов и поставок.

Oracle SCM (Управление цепочками поставок) — это комплексный набор приложений, предназначенных для управления цепочкой поставок с повышенной эффективностью и прозрачностью. Он включает в себя ряд функций, таких как управление жизненным циклом продукта, планирование цепочки поставок, закупки, логистика и управление заказами. Инструмент логистики на базе искусственного интеллекта также может интегрироваться с устройствами Интернета вещей (IoT) и блокчейном для решения современных задач цепочки поставок.

Oracle использует в логистике не только искусственный интеллект и машинное обучение, которые ускоряют анализ данных, выявляя проблемы, связанные с сотрудниками и неэффективностью цепочки поставок. Современные решения, взаимодействующие с искусственным интеллектом в логистике, также включают голосовые интерфейсы и обработку естественного языка (NLP), что улучшает не только доступность и скорость, но также анализ данных и навыки принятия решений.

Однако самой значительной инновацией является прогнозная аналитика. Это позволяет сравнивать будущие заказы на продажу с численностью персонала, чтобы выявить пробелы в навыках и определить потребности, связанные с объемом склада или наличием транспортных средств. Все это направлено на снижение сбоев в цепочке поставок.

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

Какие проблемы могут возникнуть при использовании ИИ в логистике?

Внедрение искусственного интеллекта в логистику сопряжено с трудностями. Первоначальная трансформация требует значительных инвестиций и цифровизации предприятия. Алгоритмы искусственного интеллекта в логистике могут быть сложными, что поначалу может затруднить понимание решений, предлагаемых недавно внедренными системами управления.

Обеспечение безопасности данных также важно для защиты операционной целостности и доверия клиентов. Кроме того, системы искусственного интеллекта, обученные на данных недостаточного качества, могут привести к ошибочным решениям и алгоритмическим искажениям. Поэтому важно уделить приоритетное внимание обучению сотрудников и тщательному сбору данных для оптимизации перевозок с самого начала внедрения ИИ в логистику внутри компании.

Будущее искусственного интеллекта в логистике

ИИ трансформирует логистику, оптимизируя операции, сокращая затраты на доставку и предоставляя компаниям стратегическое преимущество. Возможности ИИ позволяют компаниям все чаще:

• оптимизировать цепочки поставок — ИИ в логистике позволяет более точно планировать и управлять ресурсами,
• планировать маршруты – благодаря искусственному интеллекту можно найти наиболее эффективные маршруты перевозки грузов,
• получить стратегическое преимущество: компании, использующие ИИ в логистике, получают преимущество над конкурентами, постоянно совершенствуя с течением времени как системы доставки, так и методы управления.

Схема будущего сценария с ИИ в логистике может выглядеть следующим образом: компании будут все больше полагаться на ИИ для прогнозирования спроса, автоматизации складских процессов и оптимизации маршрутов доставки. Использование искусственного интеллекта в управлении, планировании и создании будущих стратегий также будет расти.

Краткое содержание

Искусственный интеллект в логистике приносит значительные преимущества, но также создает проблемы. Компании, рассматривающие возможность внедрения ИИ, должны вдумчиво подходить к внедрению, обращаясь за советом к экспертам по ИИ в логистике, чтобы обеспечить максимальное использование преимуществ и эффективности технологии безопасным и контролируемым образом.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел на Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
5. Бизнес НЛП сегодня и завтра
6. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
7. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
8. Автоматизированные публикации в социальных сетях
9. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
10. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
11. Использование ChatGPT в бизнесе
12. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
13. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
14. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
15. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
16. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
17. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
18. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
19. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
20. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
21. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
22. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
23. Автоматическая обработка документов
24. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
25. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
26. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
27. Что такое бизнес-аналитика?
28. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
29. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
30. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
31. Искусственный интеллект в управлении контентом
32. Творческий ИИ сегодня и завтра
33. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
34. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
35. RPA и API в цифровой компании
36. Будущий рынок труда и будущие профессии
37. ИИ в EdTech. 3 примера компаний, которые использовали потенциал искусственного интеллекта
38. Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес
39. Детекторы контента AI. Стоят ли они того?
40. ChatGPT против Bard против Bing. Какой чат-бот с искусственным интеллектом лидирует в гонке?
41. Является ли искусственный интеллект чат-бота конкурентом поиска Google?
42. Эффективные подсказки ChatGPT для HR и подбора персонала
43. Оперативный инжиниринг. Что делает оперативный инженер?
44. Генератор макетов AI. Топ-4 инструмента
45. ИИ и что еще? Главные технологические тренды для бизнеса в 2024 году
46. ИИ и деловая этика. Почему вам следует инвестировать в этические решения
47. Мета ИИ. Что вам следует знать о функциях Facebook и Instagram, поддерживаемых искусственным интеллектом?
48. Регулирование ИИ. Что нужно знать предпринимателю?
49. 5 новых применений ИИ в бизнесе
50. Продукты и проекты искусственного интеллекта – чем они отличаются от других?
51. Автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта. Когда начать?
52. Как сопоставить решение ИИ с бизнес-проблемой?
53. ИИ как эксперт в вашей команде
54. Команда ИИ против разделения ролей
55. Как выбрать сферу карьеры в AI?
56. Всегда ли стоит добавлять искусственный интеллект в процесс разработки продукта?
57. ИИ в HR: как автоматизация подбора персонала влияет на HR и развитие команды
58. 6 самых интересных инструментов ИИ в 2023 году
59. 6 крупнейших бизнес-провалов, вызванных искусственным интеллектом
60. Каков анализ зрелости ИИ компании?
61. ИИ для персонализации B2B
62. Варианты использования ChatGPT. 18 примеров того, как улучшить свой бизнес с помощью ChatGPT в 2024 году
63. Микрообучение. Быстрый способ получить новые навыки
64. Самые интересные внедрения ИИ в компаниях в 2024 году
65. Чем занимаются специалисты по искусственному интеллекту?
66. Какие проблемы ставит проект ИИ?
67. 8 лучших инструментов искусственного интеллекта для бизнеса в 2024 году
68. ИИ в CRM. Что меняет ИИ в инструментах CRM?
69. Закон ЕС об искусственном интеллекте. Как Европа регулирует использование искусственного интеллекта
70. Сора. Как реалистичные видеоролики от OpenAI изменят бизнес?
71. 7 лучших конструкторов веб-сайтов с использованием искусственного интеллекта
72. Инструменты без кода и инновации в области искусственного интеллекта
73. Насколько использование ИИ повышает продуктивность вашей команды?
74. Как использовать ChatGTP для исследования рынка?
75. Как расширить охват вашей маркетинговой кампании с использованием ИИ?
76. «Мы все разработчики». Как гражданские разработчики могут помочь вашей компании?
77. ИИ в транспорте и логистике
78. Какие болевые точки бизнеса может исправить ИИ?
79. Искусственный интеллект в СМИ
80. ИИ в банковском деле и финансах. Страйп, Монзо и Граб
81. ИИ в туристической индустрии
82. Как ИИ способствует рождению новых технологий
83. Революция искусственного интеллекта в социальных сетях
84. ИИ в электронной коммерции. Обзор мировых лидеров
85. 4 лучших инструмента для создания изображений с помощью искусственного интеллекта
86. Топ-5 инструментов искусственного интеллекта для анализа данных
87. Стратегия искусственного интеллекта в вашей компании – как ее построить?
88. Лучшие курсы по искусственному интеллекту – 6 замечательных рекомендаций
89. Оптимизация прослушивания в социальных сетях с помощью инструментов искусственного интеллекта
90. IoT+AI, или как снизить затраты на электроэнергию в компании
91. ИИ в логистике. 5 лучших инструментов