Как ИИ революционизирует логистику и управление цепями поставок

Растущая сила ИИ

Искусственный интеллект уже мощен и продолжает расти. Все — от беспилотных автомобилей до социальных медиа — определяется тем, как быстро технологии могут обучать машины вести себя как люди, или, возможно, даже превосходить их в возможностях.

Корпоративные приложения на базе ИИ и ML

Корпоративные приложения, основанные на передовых технологиях вроде ИИ и машинного обучения (ML), хоть и все еще на зачаточных стадиях разработки, начинают драйвить инновационные стратегии бизнеса.

Игры-меняющие в логистике и цепях поставок

В индустрии цепей поставок и логистики эти технологии оказываются game changer. McKinsey & Company ожидает, что бизнесы получат между $1.3 трлн и $2 трлн в год в экономической ценности, используя ИИ в своих цепях поставок. Согласно PricewaterhouseCoopers, ИИ может внести почти $15.7 трлн в глобальную экономику к 2030 году.

Ключевая причина внедрения

Ключевая причина, почему внедрение ИИ ускоряется в цепи поставок — осознание компаниями его потенциала решить сложности управления глобальной логистической сетью. Внедренный правильно, ИИ помогает компаниям принимать более умные и гибкие решения и предвосхищать проблемы.

Проактивные системы и выгоды

Проактивные системы, поддерживаемые ИИ, повышают качество сервиса, превосходя ожидания клиентов по своевременной и неповрежденной доставке. Они еще больше улучшают эффективность через автоматизированную обработку соответствия. Результат — более низкие затраты и меньше проблем по всей логистической сети.

Неограниченный потенциал в связке с сопутствующими технологиями

Самое вдохновляющее в ИИ — его видимо неограниченный потенциал. Когда он связывается с ассоциированными технологиями вроде ML, интернета вещей (IoT) и предиктивной аналитики, алгоритмы становятся более мощными. Доступ к дополнительным дает компаниям лучшую картину их глобальных логистических сетей. Эта степень прозрачности критична, потому что она признает, что то, как мы думаем об управлении цепями поставок и логистикой, меняется.

Четыре ключевые области воздействия ИИ

1. Предиктивные способности улучшают прогнозирование спроса

Когда запасы отстают от спроса, компании несут убытки. ИИ повышает эффективность в сетевом планировании и предиктивном спросе, позволяя мерчандайзерам становиться более проактивными. Зная, чего ожидать, они могут скорректировать количество транспортных средств и направить их в локации, где ожидается максимальный спрос. Это ведет к более низким операционным затратам.

2. Чат-боты переопределяют поддержку клиентов

По данным Accenture, 80% всех взаимодействий с клиентами могут быть обработаны ботами. ИИ может персонализировать отношения между клиентами и логистическими провайдерами.

Недавний пример персонализированного клиентского опыта — партнерство DHL с Amazon. Активируя DHL Parcel «skill» через приложение Alexa, клиенты DHL могут попросить Alexa подключиться к Amazon Echo или Echo Dot умным колонкам и подтвердить статус своих посылок. В случае любых проблем, возникающих во время взаимодействия, пользователи Echo могут напрямую связаться с DHL для помощи командой поддержки клиентов.

3. Умные склады более эффективны

Умный склад — это полностью автоматизированное сооружение, где большая часть работы выполняется через автоматизацию или софт. В процессе утомительные задачи упрощаются, а операции становятся более стоимоэффективными.

Alibaba и Amazon уже трансформировали свои склады через использование автоматизации. Amazon недавно запустил машины, автоматизирующие работу по упаковке заказов клиентов в коробки. На складах Amazon роботы работают рядом с людьми для повышения продуктивности и эффективности.

4. Генетические алгоритмы улучшают сроки доставки и снижают затраты

В логистике каждая миля и минута имеют значение. Компании могут использовать планировщик маршрутов на основе генетических алгоритмов для картографирования оптимальных маршрутов доставок.

UPS использует Orion, GPS-инструмент, помогающий водителям делать своевременные и стоимоэффективные доставки. Маршруты могут быть спланированы и оптимизированы в зависимости от дорожных условий и других факторов. Orion помог UPS сэкономить почти $50 млн ежегодно.

Будущее: новый стандарт эффективности

В ближайшем будущем ИИ установит новый стандарт эффективности по процессам цепей поставок и логистики. Игра меняется быстро, создавая «новую норму» в том, как глобальные логистические компании управляют данными, запускают операции и служат клиентами, в автоматизированном, интеллектуальном и более эффективном способе.

Независимо от того, как вы смотрите на эти изменения, ИИ и ассоциированные технологии вот-вот возьмут на себя глобальное управление цепями поставок.

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