Примеры использования машинного обучения в логистике:

Логистика просто означает процесс управления закупкой, хранением и транспортировкой товаров и ресурсов в разные места в соответствии со спросом.

Термин «логистика» не может быть отдаленным словом, это основа различных предприятий и различных секторов, которые имеют дело с физическими продуктами. Управление становится очень важным, чтобы убедиться, что ресурсы обрабатываются и перемещаются по цепочке поставок. На сегодняшнем требовательном рынке компаниям и организациям нужны разумные и гибкие решения для более бесперебойного функционирования цепочки поставок.

Давайте рассмотрим различные варианты использования машинного обучения для обеспечения эффективного управления логистикой.

SCP (Планирование цепочки поставок) с использованием машинного обучения.Планирование цепочки поставок так же важно, как и управление цепочками поставок, поскольку оно позволяет контролировать спрос и предложение. хороший. Следовательно; Машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) могут легко обрабатывать множество данных и тенденций с минимальным вмешательством человека, упрощая прогнозирование и помогая в принятии решений, сохраняя баланс спроса и предложения, даже делая процесс более плавным и быстрым.

Управление складом с помощью машинного обучения. Избыточное или недостаточное предложение на любом складе может привести к провалу лучших из лучших стратегий SCP (планирование цепочки поставок). Ручная проверка количества займет очень много времени и приведет к очень высоким эксплуатационным расходам. Эту проблему можно решить с помощью алгоритмов машинного обучения. Он может обрабатывать большие объемы данных за короткий промежуток времени и помогать в принятии решений, экономя много времени, усилий и затрат и ускоряя процесс.

Оптимизация логистического маршрута:

Поиск наилучшего возможного маршрута от источника к месту назначения называется оптимизацией маршрута. Это сокращает время, необходимое для доставки посылки, а также повышает эффективность системы и экономит много средств. Клиенты всегда будут счастливее, чем быстрее будет доставлен их товар.

Представьте себе очень обыденную ситуацию: если вы хотите использовать розовую горную соль, вы, вероятно, не поедете покупать ее в Пакистан. Точно так же, используя алгоритмы машинного обучения, такие как кластеризация на основе плотности, мы можем значительно оптимизировать наш маршрут. Он использует алгоритмы кратчайшего пути в дисциплине анализа графов, чтобы определить наиболее эффективный маршрут для логистических транспортных средств. Таким образом, бизнес сможет снизить стоимость доставки и ускорить процесс доставки.

Обнаружение повреждений с помощью ИИ:

Ничто так не разочаровывает, как продукт, которого вы так долго ждали, приходит к вам в поврежденном состоянии, это серьезная брешь в отношениях компании и клиента, которая приводит к негативным отзывам и дополнительным расходам для компании, которые включают либо возмещение, либо возврат товара. продукт.

Этого можно избежать, внедрив алгоритмы компьютерного зрения, которые будут определять глубину поврежденных товаров, позволяя заранее принимать меры по ним, а также определять, как уменьшить их в будущем.

Прогноз погоды:

С помощью алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения мы можем прогнозировать погоду на неделю вперед, используя спутниковые данные. Теперь можно спросить, а как это необходимо в логистике? Большая часть товаров и ресурсов путешествует по морским путям, и это самая непредсказуемая природная сущность, которая запросто может уничтожить судно и нанести огромный ущерб. Заблаговременное предсказание погоды помогает найти лучший маршрут для безопасного прибытия судна в пункт назначения.

Использование дронов для доставки:

Дроны для доставки — одно из новейших и лучших решений, которое позволяет логистическим компаниям доставлять товары в самые труднодоступные места. Есть места, где наземная доставка непроста, а иногда и невозможна. Следовательно; компании инвестируют в умные системы доставки дронами, которые доставляют посылки быстро и без каких-либо хлопот.

Дроны произвели и произведут революцию в логистике доставки, особенно для таких компаний, как фармацевтические, где продукты часто имеют короткий срок годности. Проблемная транспортировка часто приводит к потерям продукции или необходимости инвестировать в специализированные склады, что является значительными расходами. Одним из примеров может быть Zipline, в котором используются небольшие самолеты с батарейным питанием, способные перевозить до 3 кг припасов фиксированного размера или меньше.

Применений может быть намного больше, теперь вы знаете возможные области, где мы можем использовать ML, В случае каких-либо сомнений мы можем выйти на связь