Як використати штучний інтелект для оптимізації логістики

Авторитетна компанія Gartner отримала результати досліджень, що свідчать про високий інтерес логістичних компаній у впровадженні технологій штучного інтелекту в бізнес -технологіях. Так, у планах майже половини цих компаній у 2024 році активно інвестувати в технології, що підтримують штучний інтелект.

Роль штучного інтелекту в логістиці та переваги використання машинного навчання

Висока роль ШІ в логістичній галузі пояснюється її мережевим персонажем, що є природною основою для впровадження проектів ШІ. Якщо компанія неможлива або усвідомлена, запровадити ШІ, в довгостроковій перспективі формується реальний ризик конкурентоспроможності. Це означає, що бізнес, який не визнає своєчасність та значення використання ШІ, має всі шанси бути серед сторонніх людей у ​​майбутньому, безнадійно відстаючи від конкурентів.

AI здатний зменшити витрати, а також скоротити час роботи, підвищити точність та ефективність, що неминуче вплине на ефективність бізнес -процесів. Поєднання AI та робототехнічної автоматизації цих. Процеси з використанням автоматизованих систем вирішать повсякденні проблеми. Співробітники зможуть присвятити випуск часу найважливішого працівникові, який приносить дохід.

Серед загальних переваг впровадження ШІ та машинного навчання (МО) в логістиці дослідники відзначають підвищення продуктивності, оптимізацію процесів та досягають задоволення як підприємств, так і клієнтів. Це виглядає так:

Зменшення витрат. Автоматизація багатьох логістичних процесів забезпечує заощадження ресурсів та сил робочої сили. Не виключаючи попиту, відсутність товарів та зайвих запасів можна уникнути, зменшуючи витрати на збитки та зберігання.

• Зменшення помилок. У процесі прийняття рішень Московський регіон дозволяє не робити людських помилок. Аналіз великих систем обсягів даних дозволяє зробити лише об’єктивні висновки.
• Збільшення задоволеності клієнтів. Ефективна маршрутизація та точне прогнозування попиту забезпечує доставку товарів легко та вчасно.
• Задоволеність споживачів збільшує можливість в режимі реального часу для відстеження навантаження з інформацією про його стан та місцеперебування.

Використання алгоритмів штучного інтелекту для аналізу попиту на ринок та прогнозування

Все більше логістичних компаній використовують штучний інтелект для оптимізації процесів прогнозування. Використання прогнозованої аналітики, а також алгоритмів машинного навчання допомагає більш точно та швидко встановити закономірності в тенденціях ринку та поведінці клієнтів клієнтів. Це дозволяє компаніям більш ефективно прогнозувати попит клієнтів та одночасно оптимізувати управління резервами, а також поставки ланцюгів поставок.

Тренінг машин також може сприяти:

• Краще розуміння звичок клієнта клієнта;
• передбачення сезонних тенденцій;
• Визначення категорії продуктів, які можуть бути популярними.

Маючи доступ до інформації в режимі реального часу, продавці роздрібної торгівлі можуть приймати більш розумні рішення щодо рівня резервів, цін та рекламних заходів.

Використання штучного інтелекту в логістиці може допомогти прогнозувати попит на продукцію через особливості певного регіону та інших параметрів, серед яких, наприклад, погодні умови, різні події. Прогнозування також враховує стан справ у складах, використовуючи алгоритми, які дозволяють оптимізувати управління запасами на них.

Виходячи з аналізу даних з минулих періодів, утворюється «комплекс моделей», яка сама визначає значення кожного фактора для конкретного продукту в певному місці продажу. Подібні “моделі” з максимальною деталізацією використовуються для прогнозування майбутніх періодів. Такі моделі є гнучкими для створення та з урахуванням нових факторів, самостійного навчання, постійно адаптуються та розвиваються, з урахуванням різних тенденцій попиту.

Допомога в управлінні резервами та мінімізація надлишків

Дуже важливим завданням є управління запасами, оскільки вони є грошима. Неефективність управління призводить до зниження прибутковості, і в перспективі неминуче знижує успіх компанії. AI може допомогти підвищити ефективність управління акціями на основі статистичної інформації, поточних резервів, відправлень та товарів, прогнозування потреб підприємства та дає розумні рекомендації щодо закупівель, руху та інших операцій. AI доступний для визначення, про які продажі товарів відбуваються швидше, які повільніше, і для того, який попит практично відсутній.
Це дає можливість регулювати запаси таким чином, щоб запобігти дефіциту, а також обмежити надлишок. Відповідно до цього, можна створити оптимальні запаси. Крім того, AI може зробити прогноз необхідних резервів у потрібний час, що скорочує час доставки товару до клієнта.

Автоматизація планування маршруту

Через безліч несподіваних подій, які можуть відбуватися на цьому шляху, “остання миля” (остаточна доставка споживача) є складним і важким для контролю. Серед обмежень та негативних факторів – пробки, нещасні випадки, тимчасові стелі підлоги. Драйвери можуть надавати високоякісне обслуговування кінцевому споживачеві за допомогою рішень для оптимізації маршрутів на основі штучного інтелекту. Вони дозволяють створювати ефективні способи доставки в реальному часі, зважаючи на поточне дорожнє середовище та події, що відбуваються на маршруті.

Використовуючи методи машинного навчання, AI збирає дані та робить прогнози на своїй основі, прокладає оптимальний маршрут, при цьому висока точність визначає час доставки. Як такі дані для аналізу, зона доставки, тип клієнта, вага та розмір посилок можна використовувати, серед іншого. Також можна використовувати дорожні та погодні умови, дані про навантаження доріг протягом пікових годин.

Скорочення часу на шляху та оптимізації витрат

Технології штучного інтелекту дозволяють оптимізувати відстань та маршрут, способи доставки товарів. Крім того, це допомагає краще координувати час доставки, щоб допомогти його зменшити, а також зменшити витрати на пальне.

Серед переваг використання AI:

• Зменшення викидів СО2;
• Зменшення кількості кілометрів;
• Зменшення витрат та скорочення часу доставки;
• Поліпшення якості обслуговування та задоволеності клієнтів.

Приклад – американська логістична компанія Coyote Logistics, використовуючи штучний інтелект, предикативну аналітику та машинне навчання, для порівняння інформації про процес доставки із зовнішніми даними – погодою та трафіком у режимі реального часу. Як результат, компанія має можливість прогнозувати проблеми, які можуть впливати на транспортні ланцюги, розробляючи при цьому альтернативний план поставок.

Автоматизація складів та їх робототація

Автоматизація складів та центрів обробки за допомогою ШІ допомагає підвищити ефективність та скоротити час обробки.

Реалізація цих та інших процесів передбачає використання різних технологій та джерел даних, включаючи:

• Використання поля RFID та інших технологій, які дозволяють відстежувати розташування товарів та контролювати їх рух;
• Збір даних із датчиків, встановлених на транспортних засобах, складах та інших логістичних інфраструктурних засобах;
• Використання програмного забезпечення та програм для управління логістичними процесами, які інтегрують усі зібрані дані та автоматизують ряд процесів;
• Використання даних, отриманих з мереж зв’язку, таких як Інтернет речей (IoT), для моніторингу обладнання та процесів на відстані;
• Аналіз зовнішньої інформації та факторів, які впливають на час доставки.

Приклад ефективної роботозації складів

Китайська компанія Alibaba є найбільш чітким прикладом успішного впровадження технологій штучного інтелекту та роботалізації складів. Корпорація має найбільший автоматизований склад у світі. На ньому робототехнічні пристрої займаються збором та упаковкою товарів для доставки клієнтам, які сьогодні виконують 70% усіх робіт складу.

Їх переваги численні та очевидні. Важливий серед інших – під час переїзду в процесі виконання завдань роботи можуть утримувати до 500 кг. Кожен пристрій оснащений спеціальними датчиками, які запобігають зіткненню, Wi-Fi для дзвінка працівниками.

ШІ в автоматизації процесу інвентаризації

Інвентар на складі -це час, що споживає та складний процес. Це вимагає уваги та наполегливості персоналу складу на додаток до залучення додаткових ресурсів. Крім того, робота часто проводиться на висоті, пов’язана з ризиком для людини, необхідно використовувати спеціалізоване обладнання. AI здатний спростити та полегшити це завдання. Прикладом є введення L’Oréal, безпілотної системи запасів з метою вирішення проблем та мінімізації ризиків.

Схоже, так: безпілотник, який обладнаний на дошкову камеру, пролітає повз стелажі для кожного положення та рівня, щоб провести інвентар. Обробка відео за допомогою штучного інтелекту дозволяє безпілотнику читати штрих -коди, розпізнавати порожні місця. Крім того, він здатний врахувати висоту шарів і визнати, де кінець однієї клітини та початок іншої.

Моніторинг та облік обладнання за допомогою AI

Штучний інтелект може бути ефективним для моніторингу та бухгалтерського обліку обладнання за умови, що застосовується предикативне обслуговування. Ця стратегія передбачає постійний моніторинг стану обладнання в звичайних умовах використання та прогнозування решти життя. Приходне обслуговування використовує моделі для прогнозування збоїв компонентів певної одиниці, на відміну від профілактичного та реактивного обслуговування, допомагаючи зменшити кількість збоїв або просто запобігти їх.
Це допомагає заздалегідь планувати технічне обслуговування шляхом мінімізації простоїв. Діагностичні інструменти на основі ШІ дозволяють виробникам визначати умови, які можуть спричинити поломку, та втручатися до його початку. Моделі машинних тренувань надають можливості для прогнозування решти терміну експлуатації обладнання та підготовки до ремонту.

Забезпечення структурної прозорості ланцюга поставок з AI

Можливості забезпечення прозорості ланцюга поставок можна розділити на дві величезні групи – структурні та динамічні. Штучний інтелект здатний ефективно вдосконалити кожен з них залежно від їх особливостей.

Структурна прозорість на основі ШІ включає:

• Класичне управління ризиками – це циклічний підхід до визначення та вирішення потенційних ризиків для ланцюга поставок.
• Дисплей мережі – Документування активів компанії та ключових партнерів з ілюстрацією їх місцезнаходження та відносин.
• Оцінка мережі – визначаючи ризики, притаманні конструкції мережі.
• Моделювання комп’ютера – Моделювання на основі фактичної продуктивності мережі.

Динамічна прозорість (в режимі реального часу) ланцюга поставок з AI

Динамічна прозорість, заснована на ШІ, менш розроблена і знаходиться на стадії вдосконалення. Типи такої прозорості включають:

1. Моніторинг – Збір та спостереження за сигналами, що вказують на продуктивність та стан функцій ланцюга поставок – у режимі реального часу.
2. Прогнозування – Для оцінки майбутнього стану ланцюга поставок сигнали використовуються в режимі реального часу.
3. Пропозиції – приймати рішення та рекомендації щодо дій, використовуючи можливості та мінімізувати вплив збоїв, використовуються алгоритмічні можливості диспетчерської вежі та сигнали ланцюга поставок у режимі реального часу.
4. Автономне виконання – Автоматизація процесів дозволяє в режимі реального часу самостійно реагувати на сигнали ланцюга поставок для отримання переваг з можливостей та мінімізації впливу збоїв.

Тенденції та напрямки розвитку ШІ в логістиці

Дослідження, проведені в Сполучених Штатах, щодо впливу ШІ на економіку та логістику, зокрема, показали, що найближчим часом у 20% усіх професій 50% операцій будуть проведені за допомогою ШІ.

Фахівці відстежували та визначали різні напрямки його розвитку, серед яких:

• Розробка систем прогнозування попиту. Використання AI для аналізу поведінки споживачів та придбання даних покращує прогнозування попиту та зменшує витрати на акції.
• Використання ШІ та машинного навчання для управління складом та інвентарем. Оптимізує витрати на зберігання та управління акціями, а також зменшує ймовірність помилок.

Серед тенденцій, які вважаються актуальними для розвитку ШІ в логістиці, експерти також дзвонять:

• Розвиток робототизації. Роботи звичайних завдань у обробці замовлень та на складах дозволяють зменшити витрати на персонал та підвищити продуктивність.
• Оптимізація маршрутів доставки. Алгоритми штучного інтелекту оптимізують траєкторію доставки та підвищують ефективність цього процесу.
• Розробка програмного забезпечення для управління логістикою. Штучний інтелект дозволяє створювати програмні системи для управління логістикою, які дозволяють ефективно координувати процеси логістики та доставки.

Ризики у впровадженні ШІ в логістиці та перспективах розвитку в майбутньому

Експерти висловлюють побоювання, що системи під контролем ШІ не можуть впоратися зі складними та несподіваними сценаріями. Це пов’язано з тим, що при невдачі систем AI окремі процеси можуть бути паралізовані. Виходячи з цього для таких ситуацій, логістичні компанії повинні мати резервний план. А також – якщо потрібно, мати можливість швидко регулювати алгоритми AI.

Експерти також вважають, що глобальна реалізація ШІ залежатиме від надійної кібербезпеки. Якщо немає надійності збору, збереження та передачі даних партнерам, це від переваги до проблеми. Збільшення вартості даних для запуску систем для бізнесу робить їх більш цінними для зловмисників. Крім того, перш ніж вирішити питання юридичного статусу ШІ або принаймні відповідальності за рішення та вжиті дії, штучний інтелект буде лише допоміжним інструментом для людини.
На думку експертів, перспективи розвитку логістики в ШІ широкі та різноманітні. Вони, перш за все, торкнуться його здібностей:

1. Автоматичні ручні та трудомісткі процеси.
2. Проаналізуйте великі обсяги даних для прийняття збалансованих рішень.
3. Прогнозуйте час доставки.
4. Автоматично обробляти запити клієнтів та скарги.
5. Навчіть та підтримують працівників.
6. Забезпечте безпеку інформації.

Основна перевага може вважатись, що AI змінить операційну модель логістики з реактивної на передбачувану. Він буде працювати заздалегідь, забезпечуючи більш високі результати з оптимальними витратами в компанії, експлуатаційні взаємодії та поза компанією. AI доповнить людські можливості, дозволить нам усунути звичайну роботу, змінюючи фокус працівників, які займаються логістикою на більш продуктивні та важливі завдання.