Искусственный Интеллект (AI) не так давно начали применять во многих сферах экономики и промышленности. Благодаря сложным разработанным алгоритмам, AI в корне изменил подход ко отраслям, где его начали применять. В том числе и логистике.
Насколько упростит внешнеэкономическую деятельность распространение AI в логистике и как изменит ее в будущем? И к чему уже сегодня стоит адаптироваться предпринимателям, которые ведут импортный бизнес из Китая?
Что изменится в логистике?
Мир логистики быстро меняется. Трансформация происходит прямо сегодня, предприниматели стали получать более прозрачные процессы, значительное снижение затрат и более точные прогнозы ситуации на будущее.
Мир логистики был полностью преобразован с появлением новых технологий, особенно искусственного интеллекта, и это уже не роскошь, а необходимость процветания бизнеса в этой отрасли.
Искусственный интеллект проникает во все мыслимые отрасли, и отрасль логистики не останется позади. По оценкам независимой исследовательской фирмы Tractica, к 2021 году объем продаж складских и логистических роботов достигнет $22,4 млрд.
ИИ позволяет мировым компаниям экономить деньги и улучшает бизнес-процессы. Компания цепочки поставок United Parcel Service (UPS) экономит 10 млн галлонов топлива каждый год благодаря анализу Big Data в сочетании с AI.
Это основы для полного переосмысления логистической отрасли в ближайшем будущем. Новые технологии крайне важны для цепочки поставок, поскольку запустили более прозрачные процессы, «умные» контракты и более эффективные транзакции. Мы собрали 8 факторов, на которые будет влиять ИИ в логистике в будущем.
Помогает с прогнозированием спроса
Одним из наибольших преимуществ использования ИИ в логистике станет его способность прогнозировать спрос, оптимизировать маршруты доставки и управлять сетями. Часть ИИ в области прогнозной аналитики помогает компаниям вносить существенные изменения в свой бизнес на основе шаблонов, которые ИИ обнаруживает.
Его способность объективно измерять факторы, которые приводят к эффективности, помогает прогнозировать точность спроса на те или иные продукты. Прогнозирование является системным и строится на длительную перспективу, ИИ также может прогнозировать тенденции на основе различных переменных, таких как погода, курс валют, продажи в реальном времени и другие исходные данные.
Возможность прогнозировать количество продаж, ожидаемых в конкретном регионе, или количество необходимых грузовиков доставки поможет команде по логистике, цепочке поставок и планированию транспортировки. Используя IoT (интернет вещей), ИИ также может определить, когда транспортное средство нуждается в обслуживании или конкретной услуге, чтобы избежать поломок во время доставки.
Big Data
Термин «Big Data» уже был распространенным термином несколько лет назад, а количество способов, которыми оно может принести пользу человечеству, только увеличивается. Данные, которые вы получаете в логистике, не всегда уточняются и систематизируются. Тут используют ИИ, благодаря вычислительным алгоритмам, данные чистятся и структурируются.
Big Data с помощью AI позволяет прогнозировать объемы поставок и планировать будущие объемы на основе исторических данных. Он будет учитывать другие факторы, такие как погода, экономическую ситуацию и т.д., на основании чего принимать решения.
Другим аспектом ИИ, который делает его очень важным в нише логистики, является сбор данных со всех точек соприкосновения. ИИ способен анализировать их и придумывать шаблоны, которые могут помочь внести значительные изменения в управление цепочкой поставок. Есть много структурированных и неструктурированных данных, которые получает платформа ИИ, она может «разумно» сочетать их все для эффективного использования.
Помогает в доставке последней мили
Целью доставки последней мили является обеспечение того, чтобы товар доставлялся покупателю как можно быстрее. Когда заказ размещен, должна работать система, гарантирующая, что товар:
- отправляется по нужным каналам
- правильно упакован
- о времени доставки сообщается клиенту
- и так далее.
Заставить людей делать это утомительно и дорого. ИИ делает это чрезвычайно простым делом, управляя различными точками данных и назначая исполнителя, а также прогнозируя время, необходимое для того, чтобы заказ наконец достиг клиента. В последнее время за рубежом начали использовать дроны, при помощи которых ИИ контролировал логистику доставки последней мили.
Принятие решений в режиме реального времени
В логистике существует широкий спектр задач, требующих данных для принятия решений. Например, найти оптимальный маршрут, составить расписание и выбрать наиболее подходящего перевозчика. Все эти решения потребуют от человека определенного времени. Но с помощью ИИ для этого есть мгновенное решение, просеивающее тысячи точек данных. Все это занимает всего несколько секунд.
Создает планы действий в чрезвычайных ситуациях
Как и большинство аспектов жизни, в бизнесе также ожидается неопределенность. Трудно быть чрезвычайно хорошо подготовленным с точки зрения потребностей, которые находятся вне вашего контроля. ИИ обучен таким образом, что он может не только подготовиться к неотложным ситуациям, но и предсказать лучший метод для решения кризисных ситуаций.
Он также может работать над корректирующими мерами, чтобы таких ситуаций можно было избежать в будущем. ИИ постоянно развивается, поскольку продолжает сталкиваться с подобными ситуациями и копит опыт, что делает его очень важным активом, поскольку он становится лучше в прогнозировании событий и помогает ориентироваться в любых чрезвычайных ситуациях.
Точная обработка информации
В компаниях B2B так много информации, что, если она не будет правильно определена и сегментирована, возникнет хаос. Например, проверка правильности информации о клиенте может быть огромной работой. Проверка заказанных продуктов, сопоставление их с конкретным клиентом, гарантирование того, что нет незаполненных заказов, может быть сложной задачей.
ИИ делает все это простым процессом, проверяя информацию за считанные секунды. Его прогнозирующие способности гарантируют, что он всегда найдет самый быстрый маршрут, чтобы продукт как можно быстрее достиг клиента.
Интеллектуальное Складирование
В мире работают «умные» склады. Онлайн-магазин Ocado Andover (Англия) полностью управляется роботами. Он выполняет более 65 тыс. заказов (или около 3,5 млн продуктов питания) каждую неделю. Роботы, используя ИИ, перемещают, поднимают и сортируют предметы, которые затем упаковываются сотрудниками. Это гарантирует, что все пространство используется путем укладки ящиков вертикально, сохраняя до 17 из них друг над другом.
ИИ настолько умен, что предметы, которые редко заказываются, хранятся внизу, а те, которые часто заказываются, видны сверху. Это позволяет легко получать заказанные продукты с полки, экономя много драгоценного времени при выполнении заказов.
Amazon Kiva Robots может собирать товары и распределять их по разным складам в течение 5 минут, а для их зарядки требуется всего 5 минут каждый день. В ближайшем будущем возможности автоматизации AI будут интегрированы во все склады, работающие вместе с сотрудниками, для создания более эффективной сортировки.
Использование IoT для отслеживания движения
IoT — это сеть устройств, которые могут обмениваться данными между собой. Он может отслеживать все виды данных, где бы ни были включены датчики. Не уверены насчет давления в шинах? IoT может сказать вам, если вам нужно заполнить воздух для шин. Вот как это революционно для логистической отрасли, поскольку оптимизирует управление цепочками поставок и поддерживает минимальное взаимодействие с людьми.
Вместо заключения
Несмотря на то, что сегодня технологии AI используют только самые смелые предприниматели, их становиться все больше. Понятно, что не каждый предприниматель готов вкладывать средства в дополнительные риски и тратить время на внедрение новых технологий, их тестирование и обучение персонала.
При этом, стоит иметь в виду важность человеческого фактора. Его нельзя заменить в ближайшем будущем из-за сложности стратегий цепочки поставок. Тем не менее, создание управляемой данными среды в качестве прочной основы для планирования бизнеса в дальнейшем позволяет создавать более совершенные стратегии.
