• Машинное обучение помогает быстро анализировать наборы данных и повышать точность прогнозирования спроса.
  • AI и ML максимизируют ресурсы, сокращая время и деньги, затрачиваемые на отслеживание товаров.
  • ИИ помогает оптимизировать логистический маршрут, чтобы снизить стоимость доставки

Каждый день мы наблюдаем быстрое технологическое развитие в области больших данных, разработки алгоритмов, подключения, облачных вычислений и вычислительной мощности. Эти новые технологии сделали производительность, доступность и стоимость ИИ более выгодными, чем когда-либо прежде.

Внедрение современных и новых технологий, таких как искусственный интеллект, машинное обучение и блокчейн, изменило неорганизованный и фрагментированный сектор логистики. Эти технологии вносят изменения в отрасли логистики, такие как прогнозная аналитика, автономные транспортные средства и умные дороги.

Искусственный интеллект и машинное обучение захватывают все больше и больше отраслей во всех секторах и сферах нашей жизни, и логистика не является исключением. ИИ и машинное обучение могут оказать большую помощь, когда речь идет о сфере цепочки поставок, что может способствовать оптимизации процессов, предотвращению ошибок, которые могут совершать люди, сокращению времени и прогнозированию будущих возможностей и проблем.

Логистика — одна из отраслей, где ИИ начал проявлять свое влияние, сделав управление цепочками поставок более плавным процессом. Теперь он стал важной частью каждой компании и ее будущей системы программного обеспечения.

Роль искусственного интеллекта в сфере логистики

ИИ играет ключевую роль в экономии времени, снижении затрат, повышении производительности и точности с помощью когнитивной автоматизации. Это позволяет нам экономить время и деньги, поскольку помогает автоматизировать различные трудоемкие процессы и помогает в прогнозировании спроса. ИИ помогает оптимизировать логистические маршруты, что помогает снизить затраты на доставку, что в свою очередь способствует получению большей прибыли. Компьютеры, использующие искусственный интеллект, могут собирать и анализировать информацию для принятия обоснованных решений в течение нескольких секунд и экономить время людей.

ИИ помогает полностью преобразовать складские операции в форму сбора и анализа информации или обработки запасов. Роботы уже широко используются, например, на складах для перемещения, отслеживания и определения местонахождения товарно-материальных запасов. С помощью ИИ игроки в области логистики могут использовать платформы данных и создавать наборы данных для регулирования закономерностей и аномалий.

Роль машинного обучения

С помощью машинного обучения закономерности в данных цепочки поставок часто обнаруживаются путем расчета алгоритмов, которые могут быстро определить наиболее важные факторы. Его алгоритм и логистические компании, использующие эту технологию, способны быстро анализировать большие и разнообразные наборы данных, повышая точность прогнозирования спроса. Машинное обучение помогает сократить расходы на перевозку, повысить эффективность доставки поставщиков и минимизировать риски поставщиков в сегменте совместной цепочки поставок и логистики.

В логистике все ограничено по времени и бывают мелкие непредсказуемые моменты. Каждый процесс в этом секторе зависит от предшествующего ему, и небольшая задержка на одном этапе вызывает усиленный волновой эффект на всех остальных этапах. Во время доставки происходит задержка на несколько дней из-за нескольких часов простоя.

Оцифровка логистического планирования с помощью машинного обучения может помочь предсказать непредвиденные обстоятельства, что может еще больше снизить вероятность каких-либо происшествий во время доставки товаров. Машинное обучение в логистической отрасли заменяет сложные этапы планирования и составления графиков, работая с большей точностью и эффективностью, тем самым эффективно оптимизируя процессы.

Влияние ИИ и машинного обучения на отрасли логистики

Многие логистические компании в основном зависят от сторонней логистики, в которую входят обычные перевозчики, персонал, работающий по субподряду, чартерные авиакомпании и другие сторонние поставщики, которые необходимы для выполнения основных функций их бизнеса. Это увеличивает нагрузку на группу бухгалтеров по логистике в компаниях, которые ежегодно обрабатывают миллионы счетов от тысяч поставщиков, партнеров или поставщиков.

С помощью ИИ многие логистические компании могут получить доступ к жизненно важной информации, такой как суммы счетов, информация о счетах, даты, адреса и вовлеченные стороны, из множества неструктурированных форм счетов, полученных компанией. Это причины, которые заставили компании адаптировать искусственный интеллект (ИИ) для лучшего обслуживания.

Машинное обучение помогает поставщикам логистических услуг анализировать большие наборы данных и делать систему управления логистикой умнее и лучше. Во время доставки и управления прогнозирование будущих результатов и потребностей является сложной и важной задачей.

Машинное обучение помогает компаниям прогнозировать и отслеживать будущий спрос на продукцию, например прогнозировать спрос на новые продукты. Машинное обучение помогает сочетать сильные стороны контролируемого, неконтролируемого и усиленного обучения, что делает его очень эффективной технологией.

Заключение

Эти современные технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, помогают доставлять огромные объемы данных, которые транспортная отрасль собирала годами. Несколько лет назад автомобильные, железнодорожные и морские перевозки отслеживались с помощью спутниковой телематики.

Этот внезапный и быстрый рост оцифровки и трансформации заставляет все больше и больше компаний добавлять искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение в свою цепочку поставок, чтобы максимально использовать свои ресурсы за счет сокращения времени и денег, затрачиваемых на отслеживание товаров для отправки посылки. в любое место.

Компании сталкиваются с огромным давлением, будь то производство, энергетика или транспорт, чтобы внедрить ИИ и машинное обучение, чтобы помочь повысить эффективность операций и улучшить бизнес-решения с помощью футуристических систем. Эти технологии также могут помочь логистическим игрокам предоставить возможность для различных уровней оптимизации в производстве, логистике, складировании и доставке последней мили с высокими затратами на настройку, сдерживающими раннее внедрение в логистику.

Это также помогает потребителям доставлять свои товары туда, где и когда они им нужны, с помощью гибких курьерских служб. Это помогает создать платформу и интерфейс, которые делают управление проще, чем когда-либо, помогая бизнесу расти лучше.