12 травня 2020
435
Ai
rating-stars Рейтинг 5
-->

Штучний Інтелект (AI) не так давно почали застосовувати в багатьох сферах економіки і промисловості. Завдяки складним розробленим алгоритмам, AI в корені змінив підхід до галузей, де його почали застосовувати. У тому числі і логістики.

Наскільки спростить зовнішньоекономічну діяльність поширення AI в логістиці і як змінить її в майбутньому? І до чого вже сьогодні варто адаптуватися підприємцям, які ведуть імпортний бізнес з Китаю?

Що зміниться в логістиці?

Світ логістики швидко змінюється. Трансформація відбувається прямо сьогодні, підприємці стали отримувати більш прозорі процеси, значно знизився рівень витрат і більш точні прогнози ситуації на майбутнє.

Світ логістики був повністю перетворений з появою нових технологій, особливо штучного інтелекту, і це вже не розкіш, а необхідність процвітання бізнесу в цій галузі.

Штучний інтелект проникає в усі галузі, і логістика не залишиться позаду. За оцінками незалежної дослідницької фірми Tractica, до 2021 року обсяг продажів складських і логістичних роботів досягне $22,4 млрд.

АІ дозволяє світовим компаніям економити гроші і покращує бізнес-процеси. Компанія ланцюжка поставок United Parcel Service (UPS) економить 10 млн галонів палива щороку завдяки аналізу Big Data в поєднанні з AI.

Це основи для повного переосмислення логістичної галузі в найближчому майбутньому. Нові технології вкрай важливі для ланцюжка поставок, оскільки запустили більш прозорі процеси, «розумні» контракти і більш ефективні транзакції. Ми зібрали 8 факторів, на які впливатиме АІ в логістиці у майбутньому.

AI2

Допомагає з прогнозуванням попиту

Одним з найбільших переваг використання АІ в логістиці стане його здатність прогнозувати попит, оптимізувати маршрути доставки і управляти мережами. Частина АІ в області прогнозної аналітики допомагає компаніям вносити істотні зміни в свій бізнес на основі шаблонів, які АІ виявляє.

Його здатність об'єктивно вимірювати фактори, які призводять до ефективності, допомагає прогнозувати точність попиту на ті чи інші продукти. Прогнозування є системним і будується на тривалу перспективу. Система також може прогнозувати тенденції на основі різних змінних, таких як погода, курс валют, продажі в реальному часі і інші вихідні дані.

Можливість прогнозувати кількість продажів, очікуваних в конкретному регіоні, або кількість необхідних вантажівок доставки допоможе команді з логістики, ланцюжку поставок і планування транспортування. Використовуючи IoT (інтернет речей), АІ також може визначити, коли транспортний засіб потребує обслуговування або конкретної послуги, щоб уникнути поломок під час доставки.

Big Data

Термін «Big Data» вже був поширеним терміном кілька років тому, а кількість способів, якими воно може принести користь людству, тільки збільшується. Дані, які ви отримуєте в логістиці, не завжди уточнюються і систематизуються. Тут використовують АІ, завдяки обчислювальним алгоритмам, дані чистяться і структуруються.

Big Data за допомогою AI дозволяє прогнозувати обсяги поставок і планувати майбутню ситуацію на основі історичних даних. Він буде враховувати інші фактори, такі як погода, економічна ситуація і т.д., на підставі чого приймати рішення.

Іншим аспектом АІ, який робить його дуже важливим в ніші логістики, є збір даних з усіх точок дотику. АІ здатний аналізувати їх і генерувати шаблони, які можуть допомогти внести значні зміни в управління ланцюжком поставок. Є багато структурованих і неструктурованих даних, які отримує платформа АІ, вона може «розумно» поєднувати їх все для ефективного використання.

Допомагає в доставці останньої милі

Метою доставки останньої милі є забезпечення того, щоб товар доставлявся покупцеві якомога швидше. Коли замовлення розміщене, повинна працювати система, яка гарантує, що товар:

  • відправляється по потрібним каналам
  • правильно упакований
  • про час доставки відслідковується клієнтом
  • і так далі.

Змусити людей робити це дорого. АІ перетворює це на надзвичайно просту справу, керуючи різними точками даних і призначаючи виконавця, а також прогнозуючи час, необхідний для того, щоб замовлення нарешті досягло клієнта. Останнім часом за кордоном почали використовувати дрони, за допомогою яких АІ контролював логістику доставки останньої милі.

AI3

Прийняття рішень в режимі реального часу

У логістиці існує широкий спектр завдань, що вимагають даних для прийняття рішень. Наприклад, знайти оптимальний маршрут, скласти розклад і вибрати найбільш підходящого перевізника. Всі ці рішення вимагають від людини певного часу. Але за допомогою АІ для цього є миттєве рішення, яке виходить із тисячі точок даних. Все це займає всього кілька секунд.

Створює плани дій в надзвичайних ситуаціях

Як і більшість аспектів життя, в бізнесі також очікується невизначеність. Важко бути надзвичайно добре підготовленим з точки зору потреб, які знаходяться поза вашим контролем. АІ навчений таким чином, що він може не тільки підготуватися до нагальних ситуацій, а й передбачити кращий метод для вирішення кризових.

Він також може працювати над коригуючими заходами, щоб таких ситуацій можна було уникнути у майбутньому. АІ постійно розвивається, оскільки продовжує стикатися з подібними ситуаціями і накопичує досвід, що робить його дуже важливим активом, оскільки він стає краще в прогнозуванні подій і допомагає орієнтуватися в будь-яких надзвичайних ситуаціях.

AI4

Точна обробка інформації

У компаніях B2B так багато інформації, що, якщо вона не буде правильно визначена і сегментована, виникне хаос. Наприклад, перевірка правильності інформації про клієнта може бути величезною роботою. Перевірка замовлених продуктів, зіставлення їх з конкретним клієнтом, гарантування того, що немає незаповнених замовлень, може бути складним завданням.

АІ робить все це простим процесом, перевіряючи інформацію за лічені секунди. Його прогнозуючі здатності гарантують, що він завжди знайде оптимальний маршрут, щоб продукт якомога швидше досяг клієнта.

Інтелектуальне складування

У світі працюють «розумні» склади. Онлайн-магазин Ocado Andover (Англія) повністю управляється роботами. Він виконує понад 65 тис. замовлень (або близько 3,5 млн продуктів харчування) щотижня. Роботи, використовуючи АІ, переміщують, піднімають і сортують предмети, які потім упаковуються співробітниками. Це гарантує, що весь простір використовується шляхом укладання ящиків вертикально, зберігаючи до 17 з них один над одним.

АІ настільки розумний, що предмети, які рідко замовляються, зберігаються знизу, а ті, які часто замовляються, видно зверху. Це дозволяє легко отримувати замовлені продукти з полки, економлячи багато дорогоцінного часу при виконанні замовлень.

Amazon Kiva Robots може збирати товари і розподіляти їх по різних складах протягом 5 хвилин, а для їх зарядки потрібно всього 5 хвилин кожен день. У найближчому майбутньому можливості автоматизації AI будуть інтегровані в усі склади, що працюють разом з співробітниками, для створення більш ефективного сортування.

Використання IoT для відстеження руху

IoT — це мережа пристроїв, які можуть обмінюватися даними між собою. Він може відслідковувати всі види даних, де б не були включені датчики. Не впевнені щодо тиску в шинах? IoT може сказати вам, якщо вам потрібно заповнити повітря для шин. Це революційно для логістичної галузі, оскільки оптимізує управління ланцюгами постачання й підтримує мінімальну взаємодію з людьми.

Замість висновку

Незважаючи на те, що сьогодні технології AI використовують тільки найсміливіші підприємці, їх ставатиме все більше. Зрозуміло, що не кожен підприємець готовий вкладати кошти в додаткові ризики і витрачати час на впровадження нових технологій, їх тестування та навчання персоналу.

При цьому, варто мати на увазі важливість людського фактору. Його не можна замінити в найближчому майбутньому через складність стратегій ланцюжка поставок. Проте, створення керованого даними середовища в якості міцної основи для планування бізнесу в подальшому дозволяє створювати більш досконалі стратегії.

Подпишитесь на рассылки,

чтобы мы делились с Вами выгодными предложениями, последними новостями и полезными советами по ведению бизнеса с Китаем