Cara menggunakan kecerdasan buatan logistik untuk mencapai pengangkutan pintar

Didorong oleh pembangunan berterusan kecerdasan buatan (AI), industri logistik global sedang mengalami transformasi besar. Kecerdasan buatan, yang ditakrifkan sebagai keupayaan mesin untuk meniru kecerdasan manusia, secara asasnya membentuk semula landskap logistik. Kecerdasan buatan adalah penting dalam logistik kerana keupayaannya untuk memproses sejumlah besar data, membuat keputusan termaklum dan meramalkan hasil. Kecerdasan buatan membantu logistik mengautomasikan dan menyelaraskan proses, meningkatkan pengalaman pelanggan dan meningkatkan kecekapan keseluruhan sistem rantaian bekalan.

Pengguna awal pelaksanaan berkesan pengurusan rantaian bekalan AI telah mencapai kemajuan yang mengagumkan. Ini termasuk pengurangan 15% dalam kos logistik, 35% pengoptimuman tahap inventori dan peningkatan 65% yang ketara dalam tahap perkhidmatan, mengatasi prestasi pesaing yang bergerak lebih perlahan. Dengan meneliti kes penggunaan khusus berikut dan menganalisis kesannya, artikel ini bertujuan untuk menjelaskan masa depan yang menarik yang dibawa oleh kecerdasan buatan kepada industri logistik.

Ramalan Permintaan dan Pengoptimuman Inventori

Kecerdasan buatan merevolusikan ramalan permintaan dan pengoptimuman inventori dengan memanfaatkan set data besar-besaran dan algoritma lanjutan. Dengan menganalisis sejumlah besar data sejarah, termasuk angka jualan, corak cuaca dan aliran media sosial, algoritma AI dapat meramalkan permintaan dengan tepat. Begitu juga, dengan menganalisis data daripada pelanggan, pembekal, pengilang dan pengedar, alatan AI boleh membantu perniagaan mengoptimumkan tahap inventori, meminimumkan kehabisan stok dan mengurangkan kos.

Logistik Bandar dan Pengoptimuman Laluan

Perancangan laluan berasaskan AI membolehkan syarikat pengangkutan dan logistik menyepadukan data dengan lancar dan mengoptimumkan laluan perjalanan berdasarkan faktor masa nyata seperti trafik, cuaca dan kapasiti kenderaan. Pendekatan pintar ini mengurangkan penggunaan bahan api dan pelepasan, menyumbang kepada masa depan yang lebih mampan. UPS ialah contoh utama dengan teknologi Pengoptimuman dan Navigasi Bersepadu Di Jalan Raya (ORION) Dinamik, yang memanfaatkan algoritma lanjutan, AI dan pembelajaran mesin untuk menyediakan anggaran masa ketibaan (ETA) yang tepat, kebolehpercayaan yang dipertingkatkan dan responsif yang unggul.

Operasi Penggudangan dan Pemenuhan

Kepintaran industri mengubah gudang menjadi hab automatik, di mana robot dilengkapi dengan penglihatan komputer dan pembelajaran mesin dengan lancar menavigasi persekitaran yang kompleks, mengenal pasti item dengan tepat dan mempercepatkan pemilihan dan pembungkusan. Automasi ini meningkatkan ketepatan, mempercepatkan proses, mengurangkan kerja manual dan membolehkan pekerja mengendalikan tugas yang lebih kompleks. Contohnya, Rangkaian Cainiao Alibaba menggunakan lebih daripada 100 pengecasan sendiri, AGV yang dilengkapi Wi-Fi untuk menggunakan kecerdasan buatan bagi mencapai penghantaran yang lebih pintar dan pantas. Selain itu, banyak kemudahan mereka telah menggunakan robot kolaboratif, mempromosikan kerjasama robot manusia. Begitu juga, sistem kecerdasan buatan Amazon "Kiva" menggunakan sistem bahagian-untuk-pemilih yang mengurangkan masa penghantaran dengan ketara.

Pengurusan Risiko

Analisis kecerdasan buatan boleh mengurangkan lagi risiko dan mencapai pengurusan yang proaktif. Platform seperti DHL memantau berjuta-juta siaran dalam talian/media sosial, menggunakan pembelajaran mesin lanjutan dan pemprosesan bahasa semula jadi untuk mengenal pasti gangguan rantaian bekalan yang akan berlaku – kekurangan bahan, isu akses dan perubahan status pembekal yang diekstrak daripada perbualan dalam talian. Pada masa yang sama, FedEx telah mengguna pakai "SenseAware", sistem dipacu kecerdasan buatan yang menggunakan penderia dan algoritma untuk menjejak keadaan pakej (suhu, kelembapan, dll.) dalam masa nyata untuk memastikan penghantaran item sensitif yang optimum.

Keterlihatan dan ketelusan hujung-ke-hujung

Kecerdasan buatan adalah penting untuk ketelusan rantaian bekalan, memperkasakan perniagaan dan pelanggan. Kemas kini penghantaran masa nyata, dikuasakan oleh platform AI, memberikan anda ketenangan fikiran dan keterlihatan ke dalam perjalanan kargo anda. Penderia terbenam dalam bekas dan trak boleh menjejaki lokasi, status dan faktor persekitaran seperti suhu dan kelembapan, membolehkan ramalan masalah proaktif dan penyelenggaraan integriti produk. Ketelusan dipacu data ini memupuk kerjasama dan kepercayaan di kalangan semua pihak berkepentingan, akhirnya meningkatkan kecekapan rantaian bekalan.

Pengurusan Perhubungan Pelanggan

Kecerdasan buatan boleh memperibadikan pengalaman penghantaran, meramalkan pilihan pelanggan dan menyediakan pilihan yang fleksibel seperti slot masa dan lokasi. Ia juga memperkemas sokongan pelanggan melalui chatbots AI dan pembantu maya. Contohnya ialah "Marie", sebuah usaha sama antara BearingPoint dan DHL yang menggunakan kecerdasan buatan untuk mengautomasikan pertanyaan sembang. Ini mengurangkan masa menunggu pelanggan sambil menjimatkan masa untuk soalan yang lebih kompleks.

Jalan di hadapan

Dengan kemajuan teknologi, seperti kemunculan blockchain (BC), perlombongan data (DT) dan realiti lanjutan (ER), aplikasi inovatif kecerdasan buatan dalam bidang logistik akan berkembang. Kekuatannya terletak pada menganalisis data yang kompleks, menjangka cabaran dan mencadangkan penyelesaian penyesuaian dalam situasi yang berbeza. Walau bagaimanapun, kepakaran manusia kekal kritikal untuk menyelesaikan masalah tertentu, memahami keperluan komuniti dan menyediakan perkhidmatan yang sensitif budaya.

Oleh itu, menggabungkan cerapan AI dipacu data dengan empati manusia boleh mengoptimumkan kecekapan dan keberkesanan keseluruhan sektor logistik. Ambil perhatian bahawa sifat intensif data AI menimbulkan kebimbangan tentang privasi dan keselamatan data. Kejayaan ditangani melalui integrasi AI strategik, menggalakkan kerjasama manusia-mesin, dan secara proaktif menyelesaikan isu etika. Di sini, penggunaan AI yang bertanggungjawab boleh membuka potensi untuk meningkatkan kecekapan logistik, kemampanan dan kepuasan pelanggan. Walau bagaimanapun, pembangunan dan penggunaan AI yang bertanggungjawab memerlukan rangka kerja tadbir urus data yang kukuh, jadi ini adalah keutamaan.