Esempi di intelligenza artificiale nella logistica e nella catena di fornitura: casi d'uso

Ottobre 16, 2024

L’intelligenza artificiale (intelligenza artificiale) ha oltrepassato quasi molti confini portando gli affari a grandi livelli e il settore della logistica non fa eccezione. 

Come panoramica dalle relazioni di S, le aziende logistiche perdono molte ore svolgendo il lavoro manualmente. Ma con l’integrazione dell’intelligenza artificiale nel settore della logistica, lo stesso lavoro potrebbe essere gestito in modo più efficiente ed efficace, compresa la modifica degli ordini di acquisto, l’elaborazione dei documenti e la risposta alle richieste dei fornitori. 

E lascia che te lo dica per questo motivo molte aziende logistiche hanno iniziato a implementare l'intelligenza artificiale nelle attività della catena di approvvigionamento. Di conseguenza, le aziende sono liberate da quei compiti complicati che l’intelligenza artificiale può gestire. 

Quindi possiedi anche un'attività logistica? 

Continua a leggere questo post! Di seguito abbiamo condiviso una guida sugli esempi di casi d'uso dell'intelligenza artificiale nella logistica, che ti aiuterà a far risaltare la tua attività nel settore. 

Esempi di intelligenza artificiale nella logistica

Facendo passi da gigante, l’uso dell’intelligenza artificiale negli esempi logistici è in prima linea in progressi significativi. Tuttavia, quando si parla di esempi, di solito vengono sostituiti in 6 categorie, tra cui: 

• Pianificazione logistica 
• Magazzino automatizzato 
• Cose autonome 
• Analisi
• Back Office 
• Vendite e marketing

Vuoi esplorarli? Ecco la versione dettagliata di queste categorie che appartengono agli esempi di AI nella logistica. 

Pianificazione logistica 

Ebbene, questa è la fase iniziale negli esempi di intelligenza artificiale nella logistica che richiede una pianificazione significativa che richiede il coordinamento di fornitori, pubblico e diverse unità all’interno dell’azienda. Le soluzioni di machine learning semplificano le attività di pianificazione poiché sono efficaci nell'esplorazione dell'analisi degli scenari e dell'analisi numerica. Questa categoria include questi 

1) Previsione della domanda 

Il potenziale dell’intelligenza artificiale consente alle organizzazioni di utilizzare dati in tempo reale nei loro sforzi di previsione. Questo è il motivo per cui le strategie di previsione della domanda basate sull’intelligenza artificiale hanno eliminato significativamente i tassi di errore rispetto alle tipiche strategie di previsione come ARIMA, media mobile integrata autoregressiva metodo di livellamento esponenziales 

In effetti, una maggiore precisione nella previsione della domanda è estremamente essenziale per i motivi sotto indicati: 

• I produttori ottimizzano i veicoli spediti ai magazzini locali in modo più accurato e riducono al minimo i costi operativi poiché migliorano la pianificazione della manodopera
• I magazzini locali possono ridurre al minimo i costi di detenzione (costo opportunità di conservare l'articolo invece di investire il denaro altrove)
• È meno probabile che il pubblico subisca esaurimenti di scorte che riducono al minimo la loro soddisfazione. 

2) Pianificazione della fornitura

L’intelligenza artificiale consente alle aziende di soddisfare immediatamente la domanda. Ciò li aiuta ad aggiornare i parametri di pianificazione della fornitura in modo univoco e agevole per ottimizzare l'intelligenza artificiale nel flusso della catena di fornitura. Con la pianificazione della fornitura, le aziende utilizzano meno risorse poiché la pianificazione dinamica riduce al minimo gli sprechi. 

Magazzino automatizzato 

3) Robot da magazzino

I robot di magazzino sono un perfetto esempio di intelligenza artificiale nella catena di fornitura su cui si investe enormemente per portare la gestione logistica al livello successivo. Tuttavia, secondo quanto riferito da  Mercati e Mercati, Si stima che il mercato della robotica di magazzino valga 6.1 miliardi di dollari nel 2023. Inoltre, si prevede che raggiungerà i 10.5 miliardi di dollari nel 2028, con un CAGR dell'11.4% durante il periodo di previsione. 

4) Rilevazione dei danni/ispezione visiva

I prodotti danneggiati portano a utenti insoddisfatti e abbandoni. Tuttavia, la tecnologia di visione artificiale consente alle aziende logistiche di rilevare i danni e garantire il controllo di qualità nelle operazioni di magazzino. I responsabili della logistica possono analizzare l’entità e il tipo di danno e utilizzare l’intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento per ridurre ulteriori danni.

5) Manutenzione predittiva

La manutenzione predittiva è un ottimo esempio di caso d'uso dell'intelligenza artificiale nella logistica perché prevede potenzialmente i guasti delle macchine nella logistica fornendo una panoramica dei dati in tempo reale raccolti dai sensori IoT nelle macchine. Gli strumenti di analisi basati sul machine learning migliorano l'analisi predittiva e affrontano il modello nei dati dei sensori per consentire ai tecnici di agire prima che si verifichi un guasto.

Cose autonome

Le cose autonome si adattano perfettamente all’intelligenza artificiale negli esempi logistici e funzionano perfettamente senza il coinvolgimento dell’interazione umana. Si tratta di macchine guidate dall’intelligenza artificiale che includono veicoli a guida autonoma, droni e robotica. Tuttavia, si prevede che nel settore della logistica si vedranno più dispositivi autonomi a causa dell’idoneità del settore all’intelligenza artificiale nella gestione della catena di fornitura.

6) Veicoli a guida autonoma

Le auto a guida autonoma rappresentano un’intelligenza artificiale ideale negli esempi logistici che possono potenzialmente trasformare il settore eliminando l’enorme dipendenza dai conducenti umani. L'intelligenza artificiale nella gestione della catena di fornitura utilizza tecnologie come il platooning, concentrandosi sulla salute e la sicurezza del conducente, riducendo al minimo le emissioni di carbonio e il consumo di carburante dei veicoli. 

7) Droni per le consegne

Per il settore della logistica, i droni per le consegne sono una sorta di macchine utili con cui le aziende possono consegnare prodotti in luoghi in cui il trasferimento via terra è complicato. In particolare nel settore sanitario, dove i prodotti farmaceutici hanno una durata di conservazione molto inferiore. In tali circostanze i droni per le consegne riducono i costi dei rifiuti e impediscono investimenti in costose strutture di stoccaggio.

Analisi

8) Prezzi dinamici

Il prezzo dinamico è il prezzo in tempo reale, uno dei livelli più alti di intelligenza artificiale negli esempi di logistica. In questo caso di solito il prezzo di un prodotto cambia in base alla domanda, all'offerta, al prezzo della concorrenza e ai prezzi dei prodotti sussidiari. Tuttavia, questo software di determinazione dei prezzi utilizza principalmente algoritmi ML per analizzare i dati passati dell'utente in un team reale in modo che possa rispondere immediatamente alle fluttuazioni della domanda mediante adeguamenti dei prezzi.

9) Ottimizzazione del percorso/Gestione del trasporto

Questo caso d'uso dell'intelligenza artificiale nell'esempio logistico: ottimizzazione del percorso/gestione del trasporto aiuta le aziende ad analizzare il percorso esistente e a monitorare l'ottimizzazione del percorso. Tuttavia, l'ottimizzazione del percorso utilizza algoritmi del percorso più breve nella disciplina dell'analisi dei grafici per identificare il percorso più adatto per i veicoli logistici.

Back office

Ogni azienda, compreso il settore logistico, ha compiti di back-office. Ad esempio, i moduli relativi alla logistica, ovvero una polizza di carico da cui è necessario estrarre manualmente i dati strutturati. La maggior parte delle aziende lo fa manualmente. Ma l’intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento può aiutare in modo significativo in questo caso. 

10) Automatizzazione dell'elaborazione dei documenti

I documenti relativi a fatture/polizze di carico/tariffe migliorano l'interazione tra acquirenti, fornitori e prestatori di servizi logistici. Le tecnologie di automazione dei documenti sono ottimi esempi di casi d'uso dell'intelligenza artificiale nella logistica che migliorano l'efficienza dell'elaborazione di questi documenti mediante la riconciliazione degli errori, l'automazione dell'immissione dei dati e dell'elaborazione dei documenti.

11) Automatizzazione di altre attività manuali di Office

Hyper Automation, definita anche automazione intelligente dei processi aziendali. Ciò significa che include l’uso dell’intelligenza artificiale, del process mining, dell’automazione dei processi robotici (RPA) e di molte altre tecnologie per automatizzare i processi in modo sicuro. Con queste tecnologie, le aziende logistiche possono automatizzare molteplici attività di back-office, come ad esempio

• Pianificazione e monitoraggio
• Generazione di report
• Elaborazione della posta elettronica

12) Chatbot del servizio clienti

Con il servizio clienti chatbot gli utenti possono contattare le aziende per qualsiasi problema riscontrato nella consegna. I chatbot del servizio clienti possono gestire attività di assistenza clienti medio-basse come:

• Modifica di un'ordinanza
• Richiesta di consegna
• Rispondere a una domanda frequente
• Monitoraggio della spedizione

I chatbot sono anche una tecnologia degna di migliorare l'esperienza dell'utente. Le strategie di analisi dei chatbot consentono alle aziende di analizzare meglio il proprio pubblico target per migliorare il percorso del cliente offerto.

Sales & Marketing

13) Punteggio principale

Il lead scoring è l'intelligenza artificiale negli esempi logistici che consente ai rappresentanti di vendita di concentrarsi sui giusti potenziali clienti. Assegna automaticamente punteggi ai lead in base ai profili, al comportamento e agli interessi degli utenti. Questo sistema di lead scoring basato sull'intelligenza artificiale utilizza algoritmi ML per elaborare i dati in tempo reale e analizzare con precisione quali lead hanno la possibilità di convertirsi in clienti.

14) Marketing di routine

L’intelligenza artificiale nella gestione della supply chain può essere utilizzata per aiutare i fornitori di servizi logistici ad automatizzare le attività di marketing di routine, ad esempio l’email marketing e la creazione di contenuti.

15) Analisi delle vendite e del marketing

L’intelligenza artificiale nella gestione della catena di fornitura fornisce analisi di vendite e marketing più chiare. Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale possono essere utilizzati per aiutare le aziende di logistica ad analizzare il comportamento degli utenti e utilizzare l’analisi predittiva per capire cosa probabilmente faranno dopo. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata anche per analizzare i cambiamenti nel mercato, consentendo ai fornitori di servizi logistici di rimanere in prima linea nella concorrenza e prendere decisioni basate sui dati per una maggiore efficienza.

In che modo l’intelligenza artificiale influisce sulla logistica? 

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella logistica è stato predominante e non c’è da stupirsi che entrambi siano diventati strettamente legati tra loro. Lascia che ti diciamo che la trasformazione del settore logistico con l’intelligenza artificiale è stata profonda e versatile.

L'intelligenza artificiale ha apportato un cambiamento significativo dagli elenchi digitati a mano e dalle attività manuali, che richiedono molto tempo, trasformandosi in una macchina semplificata in cui tutto viene eseguito con elevata precisione. 

Di seguito abbiamo discusso in modo approfondito l’impatto sulla logistica con e senza AI. Questo ti aiuterà a comprendere l'importanza dell'intelligenza artificiale nella logistica. Continua a leggere!

Impatto sulla logistica con l'intelligenza artificiale 

Tradizionalmente senza l’intelligenza artificiale, la logistica è stata molto complessa e dispendiosa in termini di tempo. Quasi 2 o 3 operazioni tipiche di gestione del magazzino, come prelievo, imballaggio e spedizione, venivano eseguite manualmente. Tuttavia, le strategie tradizionali hanno dovuto affrontare molte sfide. Queste sfide sono le seguenti: 

• Preoccupazioni come guasti imprevisti e condizioni meteorologiche possono creare ritardi significativi nelle catene logistiche. Senza l’intelligenza artificiale, i commercianti devono dipendere dalla pianificazione manuale del percorso statico che non è in grado di adattarsi ai cambiamenti in tempo reale del traffico o delle condizioni meteorologiche. Ciò può comportare tempi di transito più lunghi e maggiori costi del carburante. 

• L’intelligenza artificiale nella gestione della supply chain della logistica è simile a navigare nell’oscurità: quasi la metà dei dirigenti della supply chain dimostra di non avere la visibilità end-to-end necessaria per gestire in modo proattivo le interruzioni. 

• L’esecuzione di compiti complessi senza l’intelligenza artificiale richiede estremamente tempo e può anche portare a errori significativi. I magazzini sprecano quasi 3000 ore all'anno a causa di processi scaduti e manuali, evidenziando le inefficienze dei sistemi logistici manuali. 

Impatto sulla logistica senza intelligenza artificiale 

Con l’avvento dell’intelligenza artificiale nella logistica si è assistito a un cambiamento significativo in ogni attività. Secondo quanto riferito da Mercato USA, — Entro il 2024, oltre il 65% degli strumenti di intelligenza artificiale nella logistica funzionerà senza problemi con dispositivi e sensori IoT. Questo è simile a tutta la tecnologia che parla e lavora insieme per far funzionare meglio le cose.

Non solo, sottolineano anche che il 50% delle aziende logistiche ha deciso di passare all’uso dell’intelligenza artificiale nei propri magazzini che lavoreranno quasi da soli con i robot entro la fine del 2024. 

E lascia che ti dica che l’intelligenza artificiale svolge un ruolo essenziale nell’affrontare le sfide incontrate dalla logistica. Ecco come l’intelligenza artificiale influisce sulla logistica. 

• Un magazzino dotato di intelligenza artificiale può eliminare in modo significativo del 50% lo stress derivante dai costi operativi più elevati con una sicurezza di almeno il 90%. 
• L’intelligenza artificiale nella logistica fornisce una migliore gestione dei potenziali ritardi attraverso l’analisi predittiva.
• L'intelligenza artificiale è perfetta per ottimizzare i percorsi di consegna, risparmiando tempo prezioso e carburante. 
• L’intelligenza artificiale include funzionalità predittive che preparano in anticipo a interruzioni impreviste per garantire una migliore pianificazione. 
• L’intelligenza artificiale automatizza abilmente compiti complicati, migliorando l’efficienza e la precisione operativa. 

In breve, l’avvento dell’intelligenza artificiale nella logistica ha dato al settore un rinnovamento totale, con gli esperti che prevedono che l’intelligenza artificiale aumenterà la produttività logistica di oltre il 40% entro il 2035.

E chiariamolo Servizi di integrazione dell'intelligenza artificiale nella logistica risolve molti problemi irrisolvibili che potenzialmente rallentano tutto e apre la strada a una navigazione più tranquilla.

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Conclusione  

Nel complesso, l’integrazione dell’intelligenza artificiale è il modo migliore per distinguersi nel settore logistico. Offre incredibili possibilità di automatizzare attività che richiedono molto tempo con maggiore efficienza e costi inferiori. Le aziende logistiche possono utilizzare questi esempi di intelligenza artificiale nel settore logistico e godere della prima posizione nella concorrenza. 

Sia che si parli di logistica più tradizionale o di logistica dell’e-commerce, tutte le aziende possono trarre vantaggio dall’intelligenza artificiale. Tutto ciò di cui hai bisogno è la migliore società di sviluppo software logistico che non è altro che— RichestSoft! 

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