Я читал на нескольких платформах о потенциальной ценности искусственного интеллекта в логистике — это огромная возможность, которую каждая компания должна использовать, чтобы оставаться конкурентоспособной. Использовать ИИ в операциях не так просто, как щелкнуть выключателем. Не существует единого решения для каждой логистической задачи, с которой сталкиваются компании, использующие искусственный интеллект. Добавление технологии в различные части цепочки поставок, скорее всего, будет самой популярной моделью внедрения. Машинное обучение как метод использования данных для улучшения различных аспектов бизнеса уже используется многими компаниями.

Основной задачей логистической отрасли всегда было отфильтровывать информацию из огромных наборов данных. В то время как специалисты по данным всегда будут полезны (возможно, больше, чем когда-либо прежде) для интерпретации данных, программы машинного обучения могут справиться с большим количеством тяжелой работы. Применение машинного обучения в логистике огромно. Как метод прогнозирования, он находит закономерности в больших наборах данных и может обнаруживать аномальное поведение. Из-за пандемии COVID-19 машинное обучение может помочь компаниям упреждающе скорректировать свою деятельность, чтобы справиться с проблемами общественного здравоохранения и колебаниями спроса.

Инфраструктура для создания более предсказуемой логистической среды была создана еще до пандемии. Данные можно собирать и анализировать в режиме реального времени с помощью Интернета вещей (IoT). Мгновенная обратная связь от этой технологии позволяет специалистам по логистике вносить коррективы в цепочку поставок в режиме реального времени, что крайне необходимо в эпоху такой нестабильности. Сенсоры IoT можно рассматривать как инфраструктуру для машинного обучения, поскольку они предоставляют самые последние и самые точные данные для машинного обучения.

Кроме того, компании могут использовать эти данные, чтобы лучше контролировать и контролировать всю цепочку поставок. Информация о нарушениях безопасности или мошенничестве может быть легко упущена из виду, когда определенные части операции не видны. Аномалии можно легко обнаружить, а процессы проверки можно улучшить для защиты критически важных инфраструктур. В случае проблем, требующих немедленного внимания, машинное обучение может предоставить важную информацию, необходимую для реагирования.

Машинное обучение не только дает представление о стратегическом уровне операций, но и дает представление о практической стороне бизнеса. Различные типы активов, такие как оборудование, транспортные средства и машины, могут быть оценены на основе их моделей использования. В результате этих идей компании могут максимально увеличить срок службы и получить более точные оценки общей эффективности оборудования (OEE), что является ценным показателем в отрасли с большим количеством движущихся частей. Мониторинг активов с использованием машинного обучения показал снижение затрат на обслуживание до 10 % и повышение производительности до 20 % для предприятий, внедривших его.

Значительная часть логистических компаний уже использует машинное обучение, и со временем это число, вероятно, будет только увеличиваться. Благодаря снижению затрат на оборудование, учету необычной активности и улучшению видимости эти инструменты доказали свою эффективность. Для логистических компаний важно разработать стратегию внедрения, которая интегрирует эту технологию в их существующую стратегическую структуру. Подробную и немного более техническую статью можно найти в статье Машинное обучение в логистике здесь.