AI และเทคโนโลยีสมัยใหม่กำลังเปลี่ยนแปลงภาคโลจิสติกส์อย่างไร
เผยแพร่แล้ว: 2019-11-11ตอนนี้ AI ได้กลายเป็นส่วนสำคัญของระบบซอฟต์แวร์ทุกระบบในอนาคตแล้ว
AI ช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพและรับผลกำไร
ปัญญาประดิษฐ์สร้างผลกำไรสำหรับการขนส่ง
การพัฒนาเทคโนโลยีอย่างรวดเร็วในด้านข้อมูลขนาดใหญ่ การพัฒนาอัลกอริธึม การเชื่อมต่อ การประมวลผลแบบคลาวด์ และพลังการประมวลผล ทำให้ประสิทธิภาพ การเข้าถึง และต้นทุนของ AI ดีขึ้นกว่าที่เคยเป็นมา การเกิดขึ้นของเทคโนโลยี เช่น ปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง และบล็อกเชน ได้เปลี่ยนโฉมตลาดโลจิสติกส์ที่วุ่นวายและกระจัดกระจาย
ขณะนี้ AI กำลังเดินตามเส้นทางที่คล้ายกัน ตอนนี้ได้กลายเป็นส่วนสำคัญของทุกระบบซอฟต์แวร์ในอนาคต ในโลกธุรกิจที่มีการแข่งขันสูงและซับซ้อนมากขึ้น บริษัทที่ดำเนินการซัพพลายเชนทั่วโลกอยู่ภายใต้แรงกดดันอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อนในการส่งมอบระดับบริการที่สูงขึ้นด้วยต้นทุนที่ต่ำลง
บทบาทของ AI ในภาคโลจิสติกส์
AI มีบทบาทสำคัญในการประหยัดเวลา ลดต้นทุน และเพิ่มผลผลิตและความแม่นยำด้วยระบบอัตโนมัติทางปัญญา AI ส่งผลต่อการดำเนินงานคลังสินค้า เช่น การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลหรือการประมวลผลสินค้าคงคลัง
ส่งผลให้ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและรับผลกำไร ปัญญาประดิษฐ์สร้างผลกำไรสำหรับการขนส่ง เนื่องจาก IoT และ AI ยานพาหนะที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในห่วงโซ่อุปทานและช่วยลดค่าใช้จ่ายในการขนส่ง ความสามารถของ AI กำลังเพิ่มประสิทธิภาพของบริษัทในด้านอุปสงค์เชิงคาดการณ์และการวางแผนเครือข่ายอย่างจริงจัง
การมีเทคโนโลยีสำหรับการคาดการณ์ความต้องการที่แม่นยำและการวางแผนกำลังการผลิตช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถดำเนินการในเชิงรุกได้มากขึ้น อุตสาหกรรมในการปรับเปลี่ยนวิธีการใช้ทรัพยากรให้เกิดประโยชน์สูงสุดและปัญญาประดิษฐ์สามารถทำสมการเหล่านี้ได้เร็วและแม่นยำกว่าที่เคยเป็นมา
ผลกระทบของบิ๊กดาต้าทำให้บริษัทโลจิสติกส์สามารถคาดการณ์แนวโน้มที่แม่นยำสูงและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในอนาคตได้ดีกว่าที่เคยเป็นมา การให้ข้อมูลที่สะอาดได้กลายเป็นขั้นตอนที่สำคัญสำหรับ AI ในบริษัทโลจิสติกส์ เนื่องจากหลายคนไม่มีตัวเลขที่นำไปใช้ได้ เป็นเรื่องยากมากที่จะวัดประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น เนื่องจากบางบริษัทสร้างข้อมูลจากหลายจุดและจากหลายๆ คน
แนะนำสำหรับคุณ:
วิธีการตั้งค่ากรอบงานผู้รวบรวมบัญชีของ RBI เพื่อเปลี่ยน Fintech ในอินเดีย
ผู้ประกอบการไม่สามารถสร้างการเริ่มต้นที่ยั่งยืนและปรับขนาดได้ผ่าน 'Jugaad': Cit...
Metaverse จะพลิกโฉมอุตสาหกรรมยานยนต์อินเดียได้อย่างไร
บทบัญญัติต่อต้านการแสวงหากำไรสำหรับสตาร์ทอัพในอินเดียมีความหมายอย่างไร?
Edtech Startups ช่วยให้แรงงานอินเดียเพิ่มพูนทักษะและเตรียมพร้อมสู่อนาคตได้อย่างไร...
หุ้นเทคโนโลยียุคใหม่ในสัปดาห์นี้: ปัญหาของ Zomato ยังคงดำเนินต่อไป, EaseMyTrip Posts Stro...
ข้อมูลและตัวเลขเหล่านี้ไม่สามารถปรับปรุงได้ง่ายที่แหล่งที่มา ดังนั้นอัลกอริทึมจึงถูกใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต ระบุปัญหา และปรับปรุงคุณภาพข้อมูลให้อยู่ในระดับที่ได้รับความโปร่งใสอย่างมากในธุรกิจ
ปัจจัยที่ส่งผลต่ออุตสาหกรรมโลจิสติกส์ในการใช้ AI
บริษัทผู้ให้บริการด้านลอจิสติกส์ต้องพึ่งพาการขนส่งจากบุคคลภายนอก ซึ่งรวมถึงผู้ให้บริการขนส่งทั่วไป พนักงานรับเหมาช่วง สายการบินเช่าเหมาลำ และผู้ขายบุคคลที่สามอื่นๆ เพื่อดำเนินการตามหน้าที่หลักของธุรกิจของตน สิ่งนี้ทำให้ทีมบัญชีด้านลอจิสติกส์มีภาระเพิ่มขึ้นในการประมวลผลใบแจ้งหนี้หลายล้านใบต่อปีจากผู้ขาย คู่ค้า หรือผู้ให้บริการหลายพันราย
เทคโนโลยี AI สามารถเข้าถึงข้อมูลต่างๆ เช่น จำนวนเงินที่เรียกเก็บเงิน ข้อมูลบัญชี วันที่ ที่อยู่ และฝ่ายที่เกี่ยวข้องจากทะเลของแบบฟอร์มใบแจ้งหนี้ที่ไม่มีโครงสร้างที่บริษัทได้รับ ผู้ปฏิบัติงานด้านโลจิสติกส์และซัพพลายเชนระดับโลกจัดการยานพาหนะขนาดใหญ่และเครือข่ายสิ่งอำนวยความสะดวกทั่วโลก ในอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ การรักษาข้อมูลที่อยู่ให้ครบถ้วนและเป็นปัจจุบันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดส่งพัสดุที่ประสบความสำเร็จ
บ่อยครั้งที่ทีมวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้รับมอบหมายให้ทำกิจกรรมการล้างข้อมูล CRM กำจัดรายการที่ซ้ำกัน กำหนดรูปแบบข้อมูลให้เป็นมาตรฐาน และลบผู้ติดต่อที่ล้าสมัย บริษัทหลายแห่งใช้ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อแจ้งข้อมูลและปรับแต่งกลยุทธ์หลัก เช่น ที่ตั้งคลังสินค้า ตลอดจนปรับปรุงการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ เช่น ความพร้อมใช้งาน ต้นทุน สินค้าคงคลัง สายการบิน ยานพาหนะ และบุคลากร
จุดสนใจหลักอยู่ที่ IoT และฟีดข้อมูลอื่นๆ มากมายในการบรรลุการเพิ่มประสิทธิภาพและการตอบสนองที่ดีขึ้นทั่วทั้งด้านโลจิสติกส์ ห่วงโซ่อุปทาน และรอยเท้าในการขนส่ง
เทคโนโลยีใหม่เหล่านี้นำข้อมูลมาสู่รถบรรทุกจำนวนมาก อุตสาหกรรมการขนส่งได้เก็บข้อมูลมาหลายปีแล้ว ไม่กี่ปีที่ผ่านมา ดาวเทียมขนส่งสินค้า รถไฟ และสินค้าทางทะเลเริ่มถูกติดตามโดยดาวเทียมผ่านเทเลเมติกส์ AI จะสามารถรักษาแพลตฟอร์มข้อมูลและสร้างชุดข้อมูลเพื่อควบคุมรูปแบบและความผิดปกติได้ รูปแบบข้อมูลขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เนื่องจากการเติบโตอย่างรวดเร็วของการแปลงเป็นดิจิทัล มีบริษัทจำนวนมากขึ้นที่เพิ่มปัญญาประดิษฐ์ (AI) ให้กับซัพพลายเชนของตน เพื่อเพิ่มทรัพยากรให้สูงสุดโดยลดเวลาและเงินที่ใช้ไปกับการติดตามว่าจะส่งพัสดุไปยังที่ใด ที่ไหน และเมื่อใด .
เทคโนโลยีปัจจุบันที่ทำงานอยู่ในเซกเตอร์มีอยู่ในไซโลการทำงาน โดยสร้างช่องข้อมูลและดำเนินการ โซลูชันเทคโนโลยีแบบสแตนด์อโลนมีฟังก์ชันและประสิทธิผลที่จำกัดโดยต้องพึ่งพามนุษย์โดยสิ้นเชิง ทำให้เกิดการประสานงานในกระบวนการที่ซ้ำซ้อน เพิ่มวงจรชีวิตการทำธุรกรรมในท้ายที่สุด ช่วยลดประสิทธิภาพและเพิ่มต้นทุนในท้ายที่สุด เมื่อห่วงโซ่อุปทานกลายเป็นเครือข่ายอุปทานที่ซับซ้อน ตัวแปรและจำนวนผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิก การจัดการการถ่ายโอนข้อมูลระหว่างระบบทั้งหมดได้รับการจัดการโดยเทคโนโลยี
เมื่อถึงเวลาใช้เทคโนโลยีดังกล่าว ชุดของตัวแปรจะเปลี่ยนไปทำให้การใช้งานทั้งหมดซ้ำซ้อน เทคโนโลยีมอบโอกาสในการเพิ่มประสิทธิภาพในระดับต่างๆ ในด้านการผลิต โลจิสติกส์ คลังสินค้า และการจัดส่งในระยะสุดท้าย ซึ่งอาจเป็นจริงได้ในเวลาไม่ถึงหนึ่งปี โดยมีต้นทุนในการติดตั้งที่สูงขัดขวางการนำระบบขนส่งมาใช้ตั้งแต่เนิ่นๆ
การจัดส่งแบบดีมานด์จะช่วยให้ผู้บริโภคส่งสินค้าของตนไปได้ทุกที่และทุกเวลาที่ต้องการโดยใช้บริการจัดส่งที่ยืดหยุ่น ผู้ให้บริการเหล่านี้ได้รับประสบการณ์ของลูกค้าผ่านการมีส่วนร่วมในการสนทนาและแม้กระทั่งส่งบทความก่อนที่ลูกค้าจะสั่งซื้อด้วยซ้ำ