Künstliche Intelligenz verändert alle Branchen, und die Logistik ist eine davon. Unter Logistik versteht man die Verwaltung des Warenverkehrs zwischen verschiedenen Standorten. Globale Netzwerke von Lieferanten und Kunden erschweren Logistikabläufe, und Logistikunternehmen umfassen sowohl Aufgaben, die sich leicht automatisieren lassen, als auch komplexe Prozesse, die von KI-/maschinellen Lernalgorithmen profitieren können.
Die Technologie bietet Logistikunternehmen ein breites Spektrum an Möglichkeiten, von autonomen Maschinen bis hin zu prädiktiven Analysen. Einer Studie von McKinsey zufolge nutzt die Logistikbranche künstliche Intelligenz hauptsächlich für vier Geschäftsfunktionen, nämlich Servicebetrieb, Produkt- und Serviceentwicklung, Marketing und Vertrieb sowie Lieferkettenmanagement. Diese vier Geschäftsbereiche decken 87 % der KI-Einführung in der Logistik ab. McKinsey schätzt, dass Logistikunternehmen durch die Einführung künstlicher Intelligenz in ihre Prozesse jährlich einen wirtschaftlichen Wert von 1,3 bis 2 Billionen US-Dollar generieren werden.
PART01 Lagerverwaltung
„Künstliche Intelligenz +“-Lagerhaltung ist ein hochintegriertes Gesamtsystem, das hauptsächlich Lagerstandortverwaltung, AMR und Geräteversandsysteme umfasst , E-Commerce Gewerbliche Lagerhaltung, Produktionslogistik und automatisierte Großlager. Die Verwaltung der Lagerhaltung vor Ort basiert auf dem Internet der Dinge, Cloud Computing, Big Data, künstlicher Intelligenz, RFID und anderen Technologien und mobilisiert effektiv Funktionen wie die Messung des Frachtvolumens, die Identifizierung elektronischer Rechnungsinformationen, die Übertragung von Ein- und Ausgängen sowie die Planung von Logistikgeräten. AMR usw., um die Lagerung von Waren, den Zugriff, die Kommissionierung, die Sortierung, die Verpackung und die Lieferung für eine Reihe intelligenter Verwaltung sicherzustellen. AMR (Automatic Relocation Robot) basiert auf der Positionierung und Navigation des SLAM-Systems und realisiert Funktionen wie Umgebungswahrnehmung, Kartenerstellung, autonome Positionierung, Routenplanung, intelligente Hindernisvermeidung und intelligente Verfolgung usw. und spielt eine manuelle Ersatzrolle für die Vor-Ort-Verwaltung im Lager. Das Ausrüstungsplanungssystem basiert hauptsächlich auf zugrunde liegenden Algorithmen wie Einschränkungsoptimierung, Zeitreihen und großräumigem Clustering. Es realisiert Funktionen wie kollaborative Pfadoptimierung, optimale Aufgabenanpassung, geplante Nachfüllung und Regallayout-Anpassung und bietet zusätzliche Unterstützungsfunktionen für die Lagerstandortverwaltung.
TEIL02 Transportmanagement
Die Transportverbindung realisiert den Transport von Gütern, hauptsächlich einschließlich der Informationsverwaltung von Transportausrüstung und Transportprozessen. Zu den inländischen Transportarten gehören Lufttransport, Schienentransport, Straßentransport und Seetransport. Der Straßentransport weist eine hohe Flexibilität und ein großes Frachtvolumen auf, und künstliche Intelligenz kann eine größere Rolle spielen. Die immer ausgereiftere autonome Fahrtechnologie wird das bestehende Straßentransportsystem vollständig untergraben. Effizienteres und sichereres Fahren, weniger Abhängigkeit von Arbeitskräften, wird die Effizienz des Autobahntransports erheblich verbessern. Die Verwaltung von Transportinformationen ist komplex und umfasst die Aufgabenzuweisung und Routenplanung vor der Abfahrt, die Informationsverfolgung und den Notfallversand während der Fahrt sowie die Bestandsaufnahme, Entladung und Überprüfung des Fahrzeugzustands nach der Ankunft am Zielort. Durch die Analyse großer Datenmengen kann die Technologie der künstlichen Intelligenz Informationen in Echtzeit und mit zuverlässigeren Lösungen für die Fahrzeugabfertigung bereitstellen. Das Gerätelebensmanagement kann den Status von Fahrzeugen systematisch überwachen und rechtzeitige Alarmmeldungen bereitstellen, um das Auftreten von Störungen zu reduzieren Fahrzeugausfälle. Mithilfe von Big-Data-Analysen können der Status von Waren und das Fahrerverhalten während des Kühlkettentransports besser überwacht und eine intelligentere Überwachung des Kühlkettentransports bereitgestellt werden, bei der Qualität und Quantität erhalten bleiben.
TEIL03 Verteilungsmanagement
Verwenden Sie Big Data und künstliche Intelligenz, um die Stamm- und Abzweigrouten des gesamten Netzwerks zu planen, das Sortierzentrum wissenschaftlich zu gestalten, den Untergang des gesamten Kettenkanals zu realisieren und effizient zu sein Verbindung aller Filialen; durch Fahrzeugwegplanung, um eine genaue Pünktlichkeit der Lieferungen in der Stadt und optimale Lieferrouten sicherzustellen. Nutzen Sie unbemannte Technologien wie Drohnen und Lieferroboter, um das Problem der letzten Meile zu lösen, die Effizienz der Terminalverteilung zu verbessern und den effizienten Betrieb des Logistiknetzwerks zu fördern.
TEIL04 Lagerstandortauswahl
Künstliche Intelligenztechnologie kann ein Standortauswahlmodell bereitstellen, das der optimalen Lösung basierend auf der realen Umgebung nahe kommt. Die Auswahl eines Lagerstandorts ist ein komplexer Prozess, der die Berücksichtigung vieler Faktoren erfordert, darunter natürliche Bedingungen wie Geologie, Hydrologie und Gelände sowie soziale Faktoren wie Produkteigenschaften, Logistikkosten, Serviceniveaus, Kundenverteilung, Infrastruktur, Transport usw Richtlinien. Durch Big Data, künstliche Intelligenz, Cloud Computing und andere Technologien kann die Auswahl und Optimierung von Lagerstandorten genauer und wissenschaftlicher realisiert werden, wodurch Störungen durch menschliche subjektive Faktoren reduziert werden. Dadurch werden die Effizienz der Standortauswahl und die Lagerqualität verbessert.
TEIL05 Kundenmanagement
Kundeninformationsmanagement und -pflege, das Erstellen von Kundenporträts aus Kundeninformationen und die Bereitstellung personalisierterer Dienstleistungen für Kunden wirken sich alle direkt auf das Kundenerlebnis und die Servicequalität des Unternehmens aus. Das intelligente Bestellsystem basiert auf Bilderkennungstechnologie und Big-Data-Analyse, wodurch der gesamte Prozess der Kundenbestellung von der Auftragserteilung bis zum Abschluss effizienter abgewickelt werden kann und die Informationen in Echtzeit und genauer vorliegen. Das intelligente Einkaufsführersystem, das auf Big-Data-Analyse, Wissensanhäufung und Deep Learning basiert, wird Kunden genauere Informationen liefern und ihre Einkaufsqualität verbessern. Das intelligente Kundendienstsystem ist eine neue Technologie, die auf Spracherkennung, logischem Denken und Sprachgenerierung basiert. Es bietet Kunden Beratung vor dem Verkauf, In-Sales-Management, Kundendienst und andere Dienstleistungen Beratungslösungen rund um die Uhr und Reduzieren Sie die Anzahl der Mitarbeiter im Unternehmenskundendienst und verbessern Sie die Qualität der Kundendienstdienstleistungen.
Derzeit befindet sich unser Land in einer kritischen Phase einer neuen Runde der technologischen Revolution und des industriellen Wandels. Künstliche Intelligenz + Logistik fördert umfassend die Modernisierung der Lieferkette durch Verbindungs-Upgrades, Daten-Upgrades, Modell-Upgrades, Erfahrungs-Upgrades, intelligente Upgrades und grüne Upgrades Die angebotsseitige Struktur hat neue Chancen für die Entwicklung der Logistikbranche mit sich gebracht. Angetrieben durch die Innovation der künstlichen Intelligenz lösen neue Technologien wie intelligente Vertriebsroboter, automatische Frachtsortiersysteme und intelligenter Kundenservice eine neue Runde intelligenter Veränderungen in der Logistikbranche aus. Der Wettbewerb in der Logistikbranche wird in Zukunft der Wettbewerb der Technologie der künstlichen Intelligenz sein, und die Ära der intelligenten Logistik 2.0 ist in vollem Gange.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnwendung künstlicher Intelligenz in der Logistik. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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