Примеры использования ИИ в логистике и цепочках поставок – варианты использования

16 октября 2024

ИИ (искусственный интеллект) пересек почти многие границы, подняв бизнес на большие высоты, и логистическая отрасль не является исключением. 

В качестве обзора из отчетов StatistaЛогистические предприятия теряют много часов, выполняя работу вручную. Но с интеграцией ИИ в логистический бизнес той же работой можно будет управлять более эффективно и результативно, включая настройку заказов на поставку, обработку документов и ответы на запросы поставщиков. 

И позвольте нам сказать вам, что по этой причине многие логистические компании начали внедрять ИИ в задачи цепочки поставок. В результате предприятия освобождаются от тех сложных задач, с которыми может справиться ИИ. 

Итак, у вас тоже есть логистический бизнес? 

Продолжайте читать этот пост! Ниже мы поделились руководством по примерам использования ИИ в логистике, которое поможет вам выделить свой бизнес в отрасли. 

Примеры использования ИИ в логистике

Достигнув замечательных успехов, использование ИИ в логистике находится на переднем крае значительных достижений. Однако, когда речь идет о примерах, их обычно заменяют на 6 категорий, в том числе: 

• Логистическое планирование 
• Автоматизированное складирование 
• Автономные Вещи 
• Аналитика
• Бэк-офис 
• Продажи и маркетинг

Хотите их изучить? Вот подробная версия этих категорий, которые относятся к примерам использования ИИ в логистике. 

Логистическое планирование 

Что ж, это начальный этап примеров использования ИИ в логистике, который требует серьезного планирования, требующего координации поставщиков, аудитории и различных подразделений внутри компании. Решения машинного обучения упрощают планирование деятельности, поскольку они хороши в анализе сценариев и числовом анализе. В эту категорию входят такие 

1) Прогнозирование спроса 

Потенциал ИИ позволяет организациям использовать данные в реальном времени в своих усилиях по прогнозированию. Именно по этой причине стратегии прогнозирования спроса на основе ИИ значительно устраняют частоту ошибок по сравнению с типичными стратегиями прогнозирования, такими как ARIMA, авторегрессионное интегрированное скользящее среднее, и метод экспоненциального сглаживанияs 

Фактически, повышение точности прогнозирования спроса крайне важно по следующим причинам: 

• Производители более точно оптимизируют отправку транспортных средств на местные склады и минимизируют эксплуатационные расходы, поскольку они улучшают планирование использования рабочей силы.
• Местные склады могут минимизировать затраты на хранение (альтернативную стоимость хранения товара вместо вложения денег в другое место).
• Аудитория с меньшей вероятностью столкнется с дефицитом, который сводит к минимуму ее удовлетворение. 

2) Планирование поставок

Искусственный интеллект позволяет предприятиям мгновенно удовлетворять спрос. Это помогает им уникально и плавно обновлять параметры планирования поставок для оптимизации ИИ в цепочке поставок. Благодаря планированию поставок предприятия используют меньше ресурсов, поскольку динамическое планирование сводит к минимуму потери. 

Автоматизированное складирование 

3) Складские роботы

Складские роботы — прекрасный пример ИИ в цепочке поставок, в который вложены огромные средства, чтобы вывести управление логистикой на новый уровень. Однако, по сообщениям  Рынки и рынки, Рынок складской робототехники оценивается в 6.1 млрд долларов США в 2023 году. Кроме того, ожидается, что в 10.5 году он достигнет 2028 млрд долларов США при среднегодовом темпе роста 11.4% в течение прогнозируемого периода. 

4) Обнаружение повреждений/визуальный осмотр

Поврежденные продукты приводят к неудовлетворенности пользователей и оттоку клиентов. Однако технологии компьютерного зрения позволяют логистическим предприятиям выявлять повреждения и обеспечивать контроль качества складских операций. Менеджеры по логистике могут анализировать размер и тип ущерба и использовать искусственный интеллект в цепочке поставок, чтобы уменьшить дальнейший ущерб.

5) Профилактическое обслуживание

Прогнозное обслуживание является отличным примером использования ИИ в логистике, поскольку оно потенциально прогнозирует сбои машин в логистике, предоставляя обзор данных в реальном времени, собранных с датчиков Интернета вещей на машинах. Инструменты аналитики на основе машинного обучения улучшают прогнозную аналитику и учитывают закономерности в данных датчиков, позволяя техническим специалистам принять меры до возникновения какого-либо сбоя.

Автономные Вещи

Автономные вещи идеально вписываются в ИИ в примерах логистики и работают безупречно без участия человека. Это машины, управляемые искусственным интеллектом, в том числе беспилотные автомобили, дроны и робототехника. Тем не менее, ожидается, что в логистической отрасли появится больше автономных устройств из-за пригодности отрасли для использования ИИ в управлении цепочками поставок.

6) Беспилотные транспортные средства

Беспилотные автомобили — это идеальный ИИ в примерах логистики, который потенциально может изменить отрасль, устранив огромную зависимость от водителей-людей. ИИ в управлении цепочками поставок использует такие технологии, как группирование, уделяя особое внимание здоровью и безопасности водителя, одновременно сводя к минимуму выбросы углекислого газа и расход топлива транспортными средствами. 

7) Дроны-доставщики

Для логистической отрасли дроны-доставщики являются своего рода полезными машинами, с помощью которых предприятия могут доставлять товары в места, где наземная доставка затруднена. Особенно в сфере здравоохранения, где фармацевтические продукты имеют очень меньший срок хранения. В таких обстоятельствах дроны-доставщики сокращают затраты на отходы и предотвращают инвестиции в дорогостоящие складские помещения.

Аналитика

8) Динамическое ценообразование

Динамическое ценообразование — это ценообразование в режиме реального времени, один из лучших искусственных интеллектов в примерах логистики. При этом обычно цена продукта меняется в зависимости от спроса, предложения, цены конкуренции и цен на вспомогательные продукты. Однако это программное обеспечение для ценообразования в основном использует алгоритмы машинного обучения для анализа прошлых данных пользователя в реальной команде, чтобы оно могло мгновенно реагировать на колебания спроса путем корректировки цен.

9) Оптимизация маршрута/Управление грузоперевозками

Этот пример использования искусственного интеллекта в логистике — оптимизация маршрутов / управление грузовыми перевозками помогает предприятиям анализировать существующие маршруты и отслеживать оптимизацию маршрутов. Однако оптимизация маршрута использует алгоритмы кратчайшего пути в дисциплине графовой аналитики для определения наиболее подходящего маршрута для логистических транспортных средств.

Бэк-офис

В каждом бизнесе, включая логистическую отрасль, есть задачи бэк-офиса. Например, формы, связанные с логистикой, то есть коносамент, из которого структурированные данные необходимо извлечь вручную. Большинство предприятий делают это вручную. Но ИИ в цепочке поставок может здесь существенно помочь. 

10) Автоматизация обработки документов

Документы-счета/коносаменты/прейскуранты улучшают взаимодействие между покупателями, поставщиками и поставщиками логистических услуг. Технологии автоматизации документов — отличный пример использования ИИ в логистике, который повышает эффективность обработки этих документов за счет исправления ошибок, автоматизации ввода данных и обработки документов.

11) Автоматизация других ручных задач Office

Гиперавтоматизация, также называемая интеллектуальной автоматизацией бизнес-процессов. Это означает, что оно включает в себя использование искусственного интеллекта, интеллектуального анализа процессов, роботизированной автоматизации процессов (RPA) и ряда других технологий для безопасной автоматизации процессов. С помощью этих технологий логистические предприятия могут автоматизировать множество задач бэк-офиса, таких как

• Планирование и отслеживание
• Генерация отчетов
• Обработка электронной почты

12) Чат-бот службы поддержки клиентов

С помощью чат-бота службы поддержки клиентов пользователи могут обращаться к компаниям по любым вопросам, возникающим у них при доставке. Чат-боты службы поддержки клиентов могут выполнять задачи поддержки клиентов низкого и среднего уровня, такие как:

• Внесение изменений в заказ
• Запрос на доставку
• Ответ на часто задаваемые вопросы
• Отслеживание доставки

Чат-боты также являются достойной технологией для улучшения пользовательского опыта. Стратегии аналитики чат-ботов позволяют компаниям лучше анализировать свою целевую аудиторию, чтобы повысить уровень обслуживания клиентов.

Продажи и маркетинг

13) Подсчет очков

Оценка лидов — это искусственный интеллект в примерах логистики, который позволяет торговым представителям сосредоточиться на правильных перспективах. Он автоматически присваивает баллы лидам на основе профилей, поведения и интересов пользователей. Эта система оценки потенциальных клиентов на основе искусственного интеллекта использует алгоритмы машинного обучения для обработки данных в режиме реального времени и точного анализа того, какие потенциальные клиенты могут превратиться в клиентов.

14) Рутинный маркетинг

ИИ в управлении цепочками поставок может использоваться, чтобы помочь поставщикам логистических услуг автоматизировать рутинные маркетинговые задачи, например, маркетинг по электронной почте и создание контента.

15) Аналитика продаж и маркетинга

Искусственный интеллект в управлении цепочками поставок обеспечивает более четкую аналитику продаж и маркетинга. Инструменты на базе искусственного интеллекта могут помочь логистическим компаниям анализировать поведение пользователей и использовать прогнозную аналитику, чтобы понять, что они, скорее всего, будут делать дальше. ИИ также может использоваться для анализа изменений на рынке, позволяя поставщикам логистических услуг оставаться в авангарде конкуренции и принимать решения на основе данных для повышения эффективности.

Как ИИ влияет на логистику? 

Использование искусственного интеллекта в логистике преобладает, и неудивительно, что оба эти направления стали тесно связаны друг с другом. Позвольте нам сказать вам, что трансформация логистической отрасли с помощью ИИ была глубокой и разносторонней.

ИИ значительно изменил трудоемкие списки, набираемые вручную, и выполняемые вручную задачи, превратив их в оптимизированную машину, где все делается с высокой точностью. 

Ниже мы подробно обсудили влияние на логистику с ИИ и без ИИ. Это поможет вам понять важность искусственного интеллекта в логистике. Продолжайте читать!

Влияние ИИ на логистику 

Традиционно без ИИ логистика была очень сложной и трудоемкой. Почти 2–3 типичные операции по управлению складом, такие как комплектация, упаковка и отгрузка, выполнялись вручную. Однако традиционные стратегии столкнулись со многими проблемами. Эти проблемы заключаются в следующем: 

• Такие проблемы, как неожиданные поломки и погодные условия, могут привести к значительным задержкам в логистических цепочках. Без искусственного интеллекта продавцам придется полагаться на статическое планирование маршрутов вручную, которое не может адаптироваться к изменениям дорожного движения или погодных условий в реальном времени. Это может привести к увеличению времени транзита и увеличению затрат на топливо. 

• ИИ в управлении цепочками поставок в логистике аналогичен плаванию в темноте: почти полпроцента руководителей цепочек поставок доказывают, что им не хватает сквозной прозрачности, необходимой для активного управления сбоями. 

• Выполнение запутанных задач без ИИ занимает чрезвычайно много времени, а также может привести к значительным ошибкам. Склад тратит почти 3000 часов в год из-за просроченных и ручных процессов, что указывает на неэффективность ручных логистических систем. 

Влияние на логистику без ИИ 

С появлением искусственного интеллекта в логистике произошли значительные изменения в каждой задаче. По сообщениям Рынок США, — К 2024 году более 65% инструментов искусственного интеллекта в логистике будут бесперебойно работать с устройствами и датчиками Интернета вещей. Это похоже на то, как все технические специалисты разговаривают и работают вместе, чтобы все работало лучше.

Помимо этого они также подчеркивают, что 50% логистических компаний решили к концу 2024 года перейти к использованию искусственного интеллекта в своей складской работе практически самостоятельно с помощью роботов. 

И позвольте нам сказать вам, что ИИ играет важную роль в решении проблем, с которыми сталкивается логистика. Вот как ИИ влияет на логистику. 

• Склад с искусственным интеллектом может существенно на 50 % устранить стресс, связанный с более высокими эксплуатационными расходами, при обеспечении безопасности не менее 90 %. 
• Искусственный интеллект в логистике позволяет лучше справляться с потенциальными задержками посредством прогнозного анализа.
• ИИ идеально подходит для оптимизации маршрутов доставки, экономя драгоценное время и топливо. 
• ИИ включает в себя функции прогнозирования, которые заранее готовятся к непредвиденным сбоям и обеспечивают лучшее планирование. 
• ИИ умело автоматизирует сложные задачи, что повышает эффективность и точность работы. 

Короче говоря, появление ИИ в логистике привело к полной трансформации отрасли: эксперты прогнозируют, что к 40 году ИИ повысит производительность логистики более чем на 2035%.

И давайте уточним это Услуги по интеграции ИИ в логистике решает множество неразрешимых проблем, которые потенциально замедляют все и открывают путь к более плавному плаванию.

Выберите RichestSoft для услуг по интеграции искусственного интеллекта в логистическом бизнесе

Но почему RichestSoft? 

Независимо от того, являетесь ли вы стартапом или хорошо зарекомендовавшим себя логистическим бизнесом, позвольте нам сказать вам, что интеграция и внедрение правильных инструментов искусственного интеллекта для повышения производительности логистики зависит от типа опытного агентства, которое вы выбираете для правильных технологических ресурсов.  

И вы, несомненно, можете положиться на RichestSoft для поддержания или повышения продуктивности вашего логистического бизнеса. Мы работали с несколькими компаниями, чтобы предоставить им решения для цифровых продуктов для удовлетворения потребностей своего логистического бизнеса. 

Как ведущая компания по разработке программного обеспечения для логистики, мы обеспечиваем бизнесу эффективное приложение с передовыми решениями и услугами, такими как интеграция искусственного интеллекта, услуги по разработке приложений с использованием технологии блокчейн, AR/VR и так далее. 

Так что не сбивайте себя с толку, выбирайте нас для получения услуг по разработке искусственного интеллекта в вашем бизнесе.

Заключение  

В целом, интеграция искусственного интеллекта — лучший способ выделиться в логистической отрасли. Это открывает невероятные возможности для автоматизации регулярных трудоемких задач с повышенной эффективностью и меньшими затратами. Логистические компании могут использовать эти примеры ИИ в логистической отрасли и занимать лидирующие позиции в конкурентной борьбе. 

Говорим ли мы о более традиционной логистике или логистике электронной коммерции, все предприятия могут получить выгоду от ИИ. Все, что вам нужно, — это лучшая компания по разработке программного обеспечения для логистики, которая является не кем иным, как… RichestSoft! 

Да! Мы предоставляем эффективные решения по разработке логистического программного обеспечения с эффективными Услуги по разработке ИИ.