Четыре способа воздействия ИИ на логистику и управление цепочками поставок

Искусственный интеллект уже мощен и продолжает расти. Все, от беспилотных автомобилей до социальных сетей, определяется тем, насколько быстро технологии могут научить машины вести себя как люди или, возможно, даже превзойти их по возможностям.

Корпоративные приложения, основанные на передовых технологиях, таких как AI и машинное обучение (ML), хотя все еще находятся на начальной стадии разработки, начинают стимулировать инновационные стратегии бизнеса.

В цепочке поставок и логистике эти технологии меняют правила игры. McKinsey &Company ожидает, что компании будут получать от 1,3 трлн до 2 трлн долларов в год экономической стоимости за счет использования ИИ в своих цепочках поставок. По данным PricewaterhouseCoopers, к 2030 году ИИ может принести почти 15,7 трлн долларов в мировую экономику.

Основная причина, по которой внедрение ИИ набирает обороты в цепочке поставок, - это реализация компаниями его потенциала для решения сложных задач, связанных с управлением глобальной логистической сетью. При правильном внедрении ИИ помогает компаниям принимать более разумные и гибкие решения и предвидеть проблемы.

Проактивные системы на базе искусственного интеллекта повышают качество обслуживания, превосходя ожидания клиентов в отношении своевременных и неповрежденных поставок. Они продолжают повышать эффективность за счет автоматизированной обработки соответствия. В результате снижаются затраты и меньше проблем в логистической сети.

Однако что самое захватывающее в искусственном интеллекте, так это его безграничный потенциал. В сочетании со связанными технологиями, такими как машинное обучение, Интернет вещей (IoT) и прогнозная аналитика, алгоритмы становятся более мощными. Доступ к дополнительным данным дает компаниям лучшее представление о своих глобальных логистических сетях. Эта степень прозрачности имеет решающее значение, поскольку она свидетельствует о том, что наши взгляды на управление цепочкой поставок и логистику меняются.

ИИ обещает оказать сильное влияние в четырех ключевых областях:

Возможности прогнозирования помогают прогнозировать спрос. Когда запасы отстают от спроса, компании несут убытки. ИИ повышает эффективность сетевого планирования и прогнозирования спроса, позволяя мерчандайзерам стать более активными. Зная, чего ожидать, они могут регулировать количество автомобилей и направлять их в места, где ожидается максимальный спрос. Это приводит к снижению эксплуатационных расходов.

Чат-боты меняют определение поддержки клиентов. По данным Accenture, 80% всех взаимодействий с клиентами могут выполняться ботами. ИИ может персонализировать отношения между клиентами и поставщиками логистических услуг.

Недавний пример индивидуального взаимодействия с клиентами - партнерство DHL и Amazon. Активируя «умение» DHL Parcel через приложение Alexa, клиенты DHL могут попросить Alexa подключиться к умным колонкам Amazon Echo или Echo Dot и подтвердить статус своих посылок. В случае возникновения каких-либо проблем во время взаимодействия, пользователи Echo могут напрямую обратиться в DHL за помощью в службу поддержки клиентов.

Умные склады более эффективны. Умный склад - это полностью автоматизированный объект, в котором большая часть работы выполняется с помощью автоматизации или программного обеспечения. В процессе утомительные задачи упрощаются, а операции становятся более рентабельными.

Alibaba и Amazon уже преобразовали свои склады с помощью автоматизации. Amazon недавно представила машины, которые автоматизируют работу с заказами клиентов. На складах Amazon роботы работают вместе с людьми, чтобы повысить производительность и эффективность.

Генетические алгоритмы сокращают время доставки и сокращают расходы . В логистическом бизнесе важна каждая миля и каждая минута. Компании могут использовать планировщик маршрутов, основанный на генетических алгоритмах, для определения оптимальных маршрутов доставки.

UPS использует Orion, инструмент GPS, который помогает водителям осуществлять своевременную и экономичную доставку. Маршруты можно планировать и оптимизировать в зависимости от условий движения и других факторов. Orion помог UPS экономить около 50 миллионов долларов в год.

В ближайшем будущем ИИ установит новый стандарт эффективности в цепочках поставок и логистических процессах. Игра быстро меняется, создавая «новую норму» в том, как глобальные логистические компании управляют данными, осуществляют операции и обслуживают клиентов автоматизированным, интеллектуальным и более эффективным образом.

Каким бы ни был взгляд на эти изменения, искусственный интеллект и связанные с ним технологии вот-вот возьмут на себя управление глобальной цепочкой поставок.

Дэн Хасис - основатель Route4Me, программной платформы для оптимизации маршрутов.