Роботизация, нейросети и искусственный интеллект уже несколько лет активно используются не только в бизнесе и производстве, но и в частной жизни. Несмотря на чрезмерное упрощение, которым характеризуется ИИ, он представляет собой набор взаимосвязанных компонентов, которые могут комбинироваться по-разному, в зависимости от поставленной задачи.
Благодаря современным технологиям, которые позволяют быстро анализировать большие массивы данных и оптимизировать многоступенчатые алгоритмы, можно решить множество проблем и сложностей а также облегчить и ускорить процесс работы логистики. Сегодня подробнее рассмотрим возможности внедрения ИИ в логистику.
Оптимизация маршрутов в логистике
Системы ИИ анализируют огромные объемы данных, включая информацию о дорожно-транспортной ситуации, погодных условиях, загруженности трафика и сроками доставки груза. На основе этих данных искусственный интеллект генерирует наиболее эффективные маршруты, позволяя сократить время в пути, снизить расход топлива и уменьшить износ транспортных средств. Алгоритмы ИИ помогают постоянно улучшать эти прогнозы и адаптироваться к изменяющимся условиям в логистике.
Используя информацию от датчиков и подключенных устройств для получения актуальных сведений об операциях, компании могут сократить расходы, исключить проблемы с транспортом и повысить производительность. ИИ также можно использовать для предиктивной аналитики, которая помогает выявлять проблемы доставки (пробки, задержки, повреждения, страховка и т.д.) до их возникновения, предоставляя водителям возможность гарантировать улучшенное качество обслуживания или предлагать альтернативные решения для максимизации прибыли.
По оценкам экспертов, компании, внедрившие ИИ для оптимизации поставок, могут снизить расходы на логистику до 20%.
Эффективное планирование маршрутов доставки с помощью ИИ способствует снижению выбросов углекислого газа, а это большой шаг к развитию экологической ответственности.
Автоматизация складских операций
Внедрение технологии ИИ в логистику облегчает и складские операции. Роботизированные помощники с искусственным интеллектом быстро и систематизировано организовывают всю работу: комплектацию, упаковку, поставку и т. д. Датчики слежения и видеокамеры на основе искусственного интеллекта открывают возможность управления в режиме “здесь и сейчас”, а такой подход может существенно сократить потери и затраты. Контроль запасов создает обилие новых данных, которые помогают создавать точные прогнозы для организации запасов на складах. Современный подход позволяет ускорить доставку, повысить уровень лояльности клиентов и улучшить качество работы всей команды.
Оптимизация работы складских помещений с помощью ИИ просто необходима в моменты нехватки рабочих рук. А в период постоянного повышения стоимости человеческого ресурса — прямая необходимость в логистике.
Анализ спроса и предложения в логистике
Искусственный интеллект может быстро и качественно проанализировать большой объем данных, в том числе сведения о спросе и все вытекающие показатели. Благодаря такой функции можно делать точные и уверенные прогнозы на будущие продажи. Такой подход исключает возможность недостатка или избытка продукции в компании, а значит, все закупки и продажи будут максимально точно подходить для рыночной ситуации на конкретный период.
Если говорить более конкретно, то ИИ помогает автоматизировать заказ продукции, отправляя заказы поставщикам и покупателям в оптимальное время. И кроме того, это сокращает время на их поиск и отгрузку товаров со склада.
Например, международная фирма Gramener, специализирующаяся на науке о данных и искусственном интеллекте, помогла немецкой производственной компании интегрировать комплексную дорожную карту данных, соответствующую ее бизнес-целям. Благодаря своим усилиям они помогли компании сэкономить до $30 млн. В рамках другого проекта они разработали цифровую копию процесса производства лекарств и поставки товаров для крупной фармацевтической компании, что позволило клиенту получить больший контроль над производством и вносить коррективы в режиме реального времени на основе практической информации, полученной в результате интеллектуального анализа данных. Это позволило сэкономить до $6 млн и повысить эффективность производства.
Как ИИ помогает расположить покупателей?
Искусственный интеллект автоматизирует коммуникацию между провайдерами и клиентами, начиная с оформления заказа и заканчивая успешной логистикой. Голосовые помощники, такие как Amazon Alexa, и чат-боты, такие как Дженни от package.ai, позволяют клиентам легко отслеживать посылки, координировать время и место доставки посылок, а также получать помощь при возникновении проблем. Эти технологии персонализируют клиентский опыт, повышают удовлетворенность и снижают операционные затраты компаний благодаря оптимизации транспорта, успешной доставке с первого раза.
Анализируя большие объемы данных с помощью нейросети, такие как история расхода запасов и демографические данные, логистические компании могут эффективно прогнозировать спрос и перемещать запасы ближе к местоположению клиентов. Это способствует сокращению времени доставки и удовлетворяет неожиданный спрос, обеспечивая высокий уровень обслуживания и повышая лояльность клиентов.
Чем РАП отличается от Искусственного Интеллекта?
РАП (Роботизированная Автоматизация Процессов) представляет собой технологию, направленную на автоматизацию повторяющихся действий согласно заранее установленным инструкциям с использованием роботов или ботов. Это позволяет ускорить выполнение рутинных для логистики операций, таких как инвентаризация, контроль перевозок и обработка данных.
В отличие от РАП, искусственный интеллект основан на машинном обучении, что позволяет системе анализировать данные, учиться на основе опыта, адаптироваться к изменяющимся условиям и выполнять задачи, которые ранее требовали человеческого управления. Искусственный интеллект стремится имитировать человеческое мышление и принятие решений, что делает его более гибким и способным к самостоятельному управлению работы логистики.
РАП и ИИ могут взаимодействовать: Искусственный интеллект может использовать РАП для выполнения рутинных задач, в то время как сам ИИ обеспечивает анализ данных, оптимизацию процессов и принятие более сложных решений. Такое сочетание позволяет значительно улучшить эффективность бизнес-процессов и качество принимаемых решений.
Советы для внедрения Искусственного интеллекта в логистические процессы
Для оптимального внедрения нейропомощника в логистические процессы следует учитывать несколько ключевых рекомендаций:
- Существует множество решений на основе искусственного интеллекта, подходящих для различных задач. Важно выбрать те, которые наилучшим образом соответствуют специфике вашего бизнеса и логистических операций.
- Успешное внедрение технологии требует квалифицированного персонала. Эффективное обучение сотрудников работе с новыми технологиями и системами ИИ является одним из важнейших аспектов достижения успеха.
- Искусственный интеллект должен быть интегрирован с уже используемыми системами управления логистикой. Это обеспечит более плавное внедрение и максимальную эффективность.
Важность интеграции Искусственного Интеллекта для достижения конкурентных преимуществ
Специалисты, которые инвестируют в искусственный интеллект и умело его применяют, могут значительно улучшить обслуживание клиентов и повысить свою эффективность, исключить проблемы с транспортом и снизить операционные затраты. Гибкие и адаптивные системы, способные быстро реагировать на изменения в логистике и внутренние потребности компании, станут ключевым конкурентным преимуществом в будущем.
Решения на базе искусственного интеллекта кардинально меняют подход компаний к управлению транспортом и операциями в цепочке поставок. Автоматизируя рутинные процессы, улучшая отслеживание посылок и обеспечивая профилактическое обслуживание автопарков, компании могут экономить время и средства, а также повышать удовлетворенность клиентов благодаря более оперативной и надежной доставки, которую обеспечивает ИИ.