Dirbtinis intelektas logistikoje. 5 geriausi įrankiai | Dirbtinis intelektas versle #89

Dirbtinis intelektas logistikoje. Kaip patobulinti pristatymo sistemą naudojant dirbtinį intelektą?

Logistikos sektorius patiria transformaciją. Pasak Allied Market Research prognozių, šios pramonės vertė iki 2027 metų pasieks 13 trilijonų dolerių. Būtent dirbtinis intelektas teikia realaus laiko pranešimus apie operacines problemas, leidžiančias įmonėms greitai reaguoti ir užtikrinti laiku vykdomus pristatymus.

Dėka dirbtinio intelekto algoritmų, galima užtikrinti duomenų tikslumą sprendimų priėmimui ir prognozuoti atsargų poreikius, kad būtų išvengta populiarių produktų trūkumo. Dirbtinis intelektas taip pat nustato pigiausius ir efektyviausius pristatymo maršrutus, kas lemia kaštų taupymą. Štai keletas pagrindinių būdų, kaip dirbtinis intelektas veikia logistikos sektorių:

• Išteklių valdymas – dirbtinis intelektas didina operacinį efektyvumą. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto sistemos analizuoja degalų suvartojimą ir vairuotojų darbo valandas, kad optimizuotų tvarkaraščius ir pristatymo maršrutus.
• Raida ir mokymasis iš tendencijų – dėka dirbtinio intelekto, įmonės automatizuoja procesus ir išlieka konkurencingos. Algoritmai mokosi iš sezoninių pardavimų modelių, kad geriau prognozuotų būsimą paklausą.
• Siuntų sekimas – dirbtinis intelektas padeda stebėti pristatymus, kad būtų užtikrinta, jog jie vykdomi laiku. Dirbtinio intelekto pagrindu veikiantys sekimo sistemos praneša įmonei apie galimus transportavimo vėlavimus.
• Tiekimo grandinės skaidrumas – dirbtinis intelektas leidžia greitai spręsti problemas. Dirbtinio intelekto valdymo skydeliai leidžia realiu laiku nustatyti ir spręsti problemas tiekimo grandinėje.
• Duomenų valdymas – dirbtinis intelektas užtikrina duomenų tikslumą ir nuoseklumą. Dirbtinio intelekto sistemos stebi ir atnaujina produktų duomenis realiu laiku, užtikrindamos jų tikslumą visoje tiekimo grandinėje.

Dirbtinis intelektas logistikoje. Geriausi įrankiai

Dirbtinio intelekto technologijų plėtra logistikoje atvėrė naujas galimybes įmonėms patobulinti tiekimo grandinės valdymą. Pažvelkime į pažangiausius įrankius, kurie padeda pasiekti šiuos tikslus.

IBM Watson Supply Chain

IBM Watson Supply Chain yra įrankis, kuris, naudodamas dirbtinį intelektą, teikia organizacijoms realaus laiko įžvalgas, prognozavimo patarimus ir rekomendacijas veiksmams. Tai leidžia optimizuoti atsargų valdymą, prognozuoti paklausą ir valdyti tiekėjų santykius analizuojant duomenis iš įvairių šaltinių. IBM Watson Supply Chain Insights yra dirbtinio intelekto pagrindu veikiantis sprendimas, kuris:

• padidina tiekimo grandinės matomumą,
• teikia įžvalgas, leidžiančias geriau valdyti duomenis ir gauti praktinius patarimus.

Tai leidžia efektyviau mažinti sutrikimus ir riziką, taip pat gerinti sprendimų priėmimą ir našumą visoje tiekimo grandinėje.

Šaltinis: IBM (https://www.ibm.com/products/planning-analytics/supply-chain-planning)

SAP Ariba

SAP Ariba yra debesų pagrindu veikianti platforma, skirta pirkimams ir tiekimo grandinės valdymui, kuri naudoja dirbtinį intelektą, kad supaprastintų prekių šaltinių, tiekėjų valdymo ir sutarčių derybų procesus. Jos dirbtinio intelekto palaikoma analitinė sistema padeda įmonėms nustatyti galimas rizikas ir galimybes, kad būtų padidintas efektyvumas ir saugumas jų tiekimo grandinėje.

Dirbtinis intelektas logistikoje, taikomas SAP Ariba, yra pirkimų ir išlaidų valdymo paslauga, leidžianti tiekėjams ir pirkėjams susijungti ir vykdyti verslą vienoje platformoje. Ji teikia išsamų sprendimų rinkinį, skirtą visam pirkimų procesui valdyti ir etiškų bei ekologinių tiekimo grandinių kūrimui.

Didžiausias SAP Ariba pranašumas yra galimybė sklandžiai integruotis su kitais SAP įrankiais, kad būtų užtikrintas visapusiškas verslo palaikymas skaitmeninių paslaugų ir ekspertizės srityje. Tai lemia finansinių ir operacinių sutrikimų sumažinimą ir tiekėjų susijusių rizikų sumažinimą. Ariba tinklas yra pagrindinė SAP Ariba sudedamoji dalis, veikianti SAP HANA, teikianti platformą katalogų, pasiūlymų, pirkimų ir sąskaitų valdymui.

Šaltinis: SAP (https://www.sap.com/poland/products/spend-management/ariba-login.html)

o9 Solutions

o9 Solutions siūlo Integruoto verslo planavimo (IBP) platformą, palaikomą dirbtinio intelekto, kuri padeda organizacijoms suderinti procesus iš trijų pagrindinių įmonės sričių:

• tiekimo grandinės,
• pardavimų departamento, ir
• finansų srities.

Pažangios paklausos prognozavimo galimybės leidžia įmonėms optimizuoti atsargų lygius, sumažinti užsakymų vykdymo laiką ir padidinti klientų pasitenkinimą. o9 Solutions yra dirbtinio intelekto palaikoma planavimo ir sprendimų priėmimo platforma, leidžianti tikrą Integruotą verslo planavimą (IBP) pasaulinėms įmonėms. Ji siūlo sprendimų rinkinį tiekimo grandinės planavimui ir analizei, mažmeninės prekybos planavimui ir gamybos tvarkaraščių sudarymui.

o9 Control Tower valdymo skydelis leidžia greitai ir informuotai priimti sprendimus, remiantis duomenimis. o9 Solutions platforma, siūlanti dirbtinio intelekto sprendimus logistikoje, padeda įmonėms valdyti sudėtingus procesus, integruojant geriausias praktikas ir leidžiant duomenimis pagrįstą strateginį verslo planavimą.

Šaltinis: o9 Solutions (https://o9solutions.com/solutions/supply-chain/)

FourKites

FourKites yra realaus laiko tiekimo grandinės stebėjimo platforma, kuri naudoja dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi, kad prognozuotų siuntų atvykimo laikus ir optimizuotų transportavimo maršrutus. Dėl to įmonės gali sumažinti transportavimo kaštus, padidinti klientų pasitenkinimą ir sumažinti logistikos operacijų poveikį aplinkai.

Vienas iš FourKites klientų, Henkel, gauna naudos iš dirbtinio intelekto naudojimo logistikoje, turėdamas prieigą prie realaus laiko duomenų apie siuntų vietą ir numatomą atvykimo laiką (ETA). Tai leidžia jiems geriau planuoti savo užduotis ir reaguoti į galimus vėlavimus. FourKites taip pat suteikė kitų pranašumų Henkel, tokių kaip laiko ir kaštų taupymas, kokybės gerinimas, teisingas ginčų sprendimas ir baudų už vėlavimus išvengimas. 2023 metais Henkel planavo stebėti beveik milijoną siuntų naudodamas FourKites.

Oracle SCM

Oracle SCM yra vienas iš pažangiausių dirbtinio intelekto įrankių logistikoje. Jis teikia dirbtinio intelekto palaikomų tiekimo grandinės valdymo įrankių rinkinį, kuris pagerina sprendimų priėmimą, optimizuoja procesus ir didina operacinį našumą visoje tiekimo grandinėje (Oracle Supply Chain Management (SCM)). Kai kurie iš šių įrankių yra:

• Oracle Intelligent Track and Trace – tai įrankis, skirtas stebėti vežėjo maršrutą ir siuntos kelią,
• Oracle Demand Management – paklausos valdymo įrankis, leidžiantis kontroliuoti atsargų lygius net didelėse įmonėse,
• Oracle Supply Chain Planning – modulis, naudojamas tiekimo grandinių planavimui įmonėje,
• Oracle Transportation Management – transporto valdymo platforma,
• Oracle Warehouse Management – įrankis, skirtas sandėlių ir pristatymų valdymui.

Oracle SCM (Tiekimo grandinės valdymas) yra išsamus programų rinkinys, sukurtas valdyti tiekimo grandinę, didinant efektyvumą ir matomumą. Jame yra įvairių funkcijų, tokių kaip produktų gyvavimo ciklo valdymas, tiekimo grandinės planavimas, pirkimai, logistika ir užsakymų valdymas. Dirbtinio intelekto palaikomas logistikos įrankis taip pat gali integruotis su daiktų internetu (IoT) ir blokų grandine, kad atitiktų šiuolaikinius tiekimo grandinės iššūkius.

Oracle naudoja ne tik dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi (ML) logistikoje, kurie pagreitina duomenų analizę, atskleidžiant problemas, susijusias su darbuotojais ir tiekimo grandinės neefektyvumu. Šiuolaikiniai sprendimai, bendradarbiaujantys su dirbtiniu intelektu logistikoje, taip pat apima balso sąsajas ir natūralios kalbos apdorojimą (NLP), gerinantys ne tik prieinamumą ir greitį, bet ir duomenų analizę bei sprendimų priėmimo įgūdžius.

Tačiau didžiausia inovacija yra prognozuojamoji analizė. Ji leidžia palyginti būsimus pardavimų užsakymus su darbuotojų skaičiumi, kad būtų atskleisti įgūdžių trūkumai ir nustatyti poreikiai, susiję su sandėlio apimtimi ar transporto priemonių prieinamumu. Visi šie veiksmai skirti sumažinti sutrikimus tiekimo grandinėje.

Šaltinis: Oracle (https://www.oracle.com/scm/product-tours/#supply-chain-planning)

Kokios problemos gali kilti naudojant dirbtinį intelektą logistikoje?

Įvedus dirbtinį intelektą į logistiką, kyla iššūkių. Pradinė transformacija reikalauja didelių investicijų ir įmonės skaitmenizavimo. Dirbtinio intelekto algoritmai logistikoje gali būti sudėtingi, todėl iš pradžių gali būti sunku suprasti naujai įdiegtų valdymo sistemų siūlomus sprendimus.

Duomenų saugumo užtikrinimas taip pat yra būtinas, kad būtų apsaugota operacinė vientisumas ir klientų pasitikėjimas. Be to, dirbtinio intelekto sistemos, mokomos remiantis nepakankamos kokybės duomenimis, gali sukelti klaidingus sprendimus ir algoritminius šališkumus. Todėl svarbu prioritetą teikti darbuotojų mokymui ir kruopščiam duomenų rinkimui, kad optimizuotų transportavimą nuo pat dirbtinio intelekto diegimo pradžios įmonėje.

Dirbtinio intelekto ateitis logistikoje

Dirbtinis intelektas transformuoja logistiką, supaprastindamas operacijas, mažindamas pristatymo kaštus ir suteikdamas įmonėms strateginį pranašumą. Dirbtinio intelekto galimybės leidžia įmonėms vis labiau:

• optimizuoti tiekimo grandines – dirbtinis intelektas logistikoje leidžia tiksliau planuoti ir valdyti išteklius,
• planuoti maršrutus – dėka dirbtinio intelekto, galima rasti efektyviausius maršrutus prekių transportavimui,
• gauti strateginį pranašumą – įmonės, naudojančios dirbtinį intelektą logistikoje, gauna pranašumą prieš konkurentus, nuolat tobulindamos tiekimo sistemas ir valdymo metodus laikui bėgant.

Ateities scenarijus su dirbtiniu intelektu logistikoje gali atrodyti taip: įmonės vis labiau pasikliaus dirbtiniu intelektu prognozuodamos paklausą, automatizuodamos sandėlių procesus ir optimizuodamos pristatymo maršrutus. Dirbtinio intelekto naudojimas valdyme, planavime ir ateities strategijų kūrime taip pat augs.

Santrauka

Dirbtinis intelektas logistikoje suteikia reikšmingų privalumų, tačiau taip pat kelia iššūkių. Įmonės, svarstančios dirbtinio intelekto diegimą, turėtų apgalvotai prieiti prie įgyvendinimų, ieškodamos logistikos dirbtinio intelekto ekspertų patarimų, kad užtikrintų, jog tiek privalumai, tiek technologijos efektyvumas būtų maksimaliai išnaudoti saugiai ir kontroliuojamai.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.