В современном мире, где каждая секунда имеет значение, а каждый ресурс ценен, логистика сталкивается с новыми вызовами.
Внедрение ИИ в логистику открывает новые горизонты для отрасли, позволяя экономить время и деньги, а также повышать эффективность и прозрачность работы.
Давайте подробнее рассмотрим, как искусственный интеллект может произвести революцию в логистике, какие инструменты ИИ в логистике в настоящее время задают стандарты и как они могут помочь компаниям получить конкурентное преимущество.
ИИ в логистике. Как улучшить систему доставки с помощью искусственного интеллекта?
Сектор логистики переживает трансформацию. По прогнозам Allied Market Research, стоимость этой отрасли к 2027 году достигнет 13 триллионов долларов. Именно ИИ в режиме реального времени оповещает об операционных проблемах, позволяя компаниям оперативно реагировать и обеспечивать своевременные поставки.
Благодаря алгоритмам ИИ можно обеспечить точность данных для принятия решений и прогнозировать потребности в запасах, чтобы избежать дефицита популярных продуктов.
ИИ также определяет самые дешевые и эффективные маршруты доставки, что приводит к экономии средств.
Вот несколько основных способов, которыми ИИ влияет на сектор логистики:
- Управление ресурсами – ИИ повышает эффективность работы. Например, системы ИИ анализируют расход топлива и рабочее время водителей для оптимизации графиков и маршрутов доставки.
- Эволюция и обучение на трендах – благодаря ИИ компании автоматизируют процессы и остаются конкурентоспособными. Алгоритмы учатся на сезонных моделях продаж, чтобы лучше прогнозировать будущий спрос.
- Отслеживание посылок – ИИ помогает контролировать доставки, чтобы гарантировать их своевременность. Системы отслеживания на основе ИИ уведомляют компанию о возможных задержках в транспортировке.
- Прозрачность цепочки поставок – ИИ обеспечивает быстрое решение проблем. Панели управления ИИ позволяют в режиме реального времени выявлять и устранять узкие места в цепочке поставок.
- Управление данными – ИИ обеспечивает точность и согласованность данных. Системы ИИ отслеживают и обновляют данные о продуктах в режиме реального времени, обеспечивая их точность по всей цепочке поставок.
Если посмотреть на список услуг, предоставляемых какой- либо логистической компанией, то примерно перечень будет выглядеть одинаково.
- Грузоперевозки
- Международные перевозки грузов
- Товары из Китая для селлеров маркетплейсов
- Автомобили из-за рубежа
- Доставка санкционных товаров
- Аутсорсинг ВЭД
Источник: https://logist4you.ru/
ИИ в логистике. Лучшие инструменты
Развитие технологий ИИ в логистике открыло новые возможности для компаний по улучшению управления цепочками поставок.
Давайте рассмотрим самые передовые инструменты, которые помогают в достижении этих целей.
IBM Watson Цепочка поставок
IBM Watson Supply Chain — это инструмент, который с помощью ИИ предоставляет организациям информацию в реальном времени, прогнозные советы и рекомендации к действию.
Это позволяет оптимизировать управление запасами, прогнозировать спрос и отношения с поставщиками посредством анализа данных из различных источников.
IBM Watson Supply Chain Insights — это решение на основе ИИ, которое:
- повышает прозрачность цепочки поставок,
- предоставляет аналитические данные, позволяющие улучшить управление данными и практическое руководство.
Это позволяет более эффективно минимизировать сбои и риски, а также улучшить процесс принятия решений и производительность по всей цепочке поставок.
Источник: IBM (https://www.ibm.com/products/planning-analytics/supply-chain-planning)
SAP Ариба
SAP Ariba — это облачная платформа для управления закупками и цепочками поставок, которая использует ИИ для оптимизации процессов поиска товаров, управления поставщиками и заключения контрактов.
Ее аналитический движок с поддержкой ИИ помогает компаниям выявлять потенциальные риски и возможности для повышения эффективности и безопасности в своей цепочке поставок.
ИИ в логистике, применяемый SAP Ariba, — это сервис управления закупками и расходами, позволяющий поставщикам и покупателям подключаться и вести бизнес на одной платформе.
Он предоставляет комплексный набор решений для управления всем процессом закупок и построения этических и экологических цепочек поставок.
Самым большим преимуществом SAP Ariba является возможность бесшовной интеграции с другими инструментами SAP для обеспечения комплексной поддержки бизнеса с точки зрения цифровых услуг и экспертизы.
Это приводит к сокращению финансовых и операционных сбоев и снижению риска, связанного с поставщиками. Ariba Network является ключевым компонентом SAP Ariba, работающим на базе SAP HANA, предоставляя платформу для управления каталогами, предложениями, закупками и счетами-фактурами.
Источник: SAP (https://www.sap.com/poland/products/spend-management/ariba-login.html)
o9 Решения
o9 Solutions предлагает платформу интегрированного бизнес-планирования (IBP), поддерживаемую искусственным интеллектом, которая помогает организациям согласовывать процессы в трех основных областях компании:
- цепочка поставок,
- отдел продаж и
- финансовая сфера.
Расширенные возможности прогнозирования спроса позволяют компаниям оптимизировать уровни запасов, сократить время выполнения заказов и повысить удовлетворенность клиентов.
o9 Solutions — это платформа планирования и принятия решений с поддержкой ИИ, которая обеспечивает настоящее интегрированное бизнес-планирование (IBP) для глобальных компаний.
Она предлагает набор решений для планирования и анализа цепочки поставок, планирования розничной торговли и составления графиков производства.
Панель управления o9 Control Tower позволяет быстро и обоснованно принимать решения на основе данных.
Платформа o9 Solutions, предлагающая решения на основе ИИ в логистике, помогает компаниям управлять сложными процессами, интегрируя лучшие практики и обеспечивая стратегическое бизнес-планирование на основе данных.
Источник: o9 Solutions (https://o9solutions.com/solutions/supply-chain/)
FourKites
FourKites — это платформа для мониторинга цепочки поставок в реальном времени, которая использует ИИ и машинное обучение для прогнозирования времени прибытия грузов и оптимизации маршрутов транспортировки.
В результате компании могут сократить транспортные расходы, повысить удовлетворенность клиентов и минимизировать воздействие логистических операций на окружающую среду.
Один из клиентов FourKites, Henkel, получает выгоду от использования ИИ в логистике, имея доступ к данным в реальном времени о местоположении и предполагаемом времени прибытия (ETA) грузов.
Это позволяет им лучше планировать свои задачи и реагировать на возможные задержки.
FourKites также принесло Henkel другие преимущества, такие как экономия времени и затрат, повышение качества, справедливое разрешение споров и избежание штрафов за задержки.
В 2023 году Henkel планировала отслеживать почти миллион грузов с помощью FourKites.
Oracle СКМ
Oracle SCM — один из самых сложных инструментов ИИ в логистике.
Он предоставляет набор инструментов управления цепочками поставок с поддержкой ИИ, которые улучшают процесс принятия решений, оптимизируют процессы и повышают операционную эффективность по всей цепочке поставок (Oracle Supply Chain Management (SCM)).
Некоторые из этих инструментов включают:
- Oracle Intelligent Track and Trace – инструмент для отслеживания маршрута перевозчика и пути следования груза,
- Oracle Demand Management – инструмент управления спросом, позволяющий контролировать уровень запасов даже на крупных предприятиях,
- Oracle Supply Chain Planning – модуль, используемый для планирования цепочек поставок в компании,
- Oracle Transportation Management – платформа управления транспортом,
- Oracle Warehouse Management – инструмент для управления складами и поставками.
Oracle SCM (Supply Chain Management) — это комплексный набор приложений, предназначенных для управления цепочкой поставок с повышенной эффективностью и прозрачностью.
Он включает ряд функций, таких как управление жизненным циклом продукта, планирование цепочки поставок, закупки, логистика и управление заказами.
Логистический инструмент на базе ИИ также может интегрироваться с устройствами Интернета вещей (IoT) и блокчейном для решения современных задач цепочки поставок.
Oracle использует не только ИИ и МО (машинное обучение) в логистике, которые ускоряют анализ данных, выявляя проблемы, связанные с сотрудниками и неэффективностью цепочки поставок.
Современные решения, взаимодействующие с ИИ в логистике, также включают голосовые интерфейсы и обработку естественного языка (NLP), улучшая не только доступность и скорость, но и навыки анализа данных и принятия решений.
Однако наиболее значимой инновацией является предиктивная аналитика.
Она позволяет сравнивать будущие заказы на продажу с уровнями укомплектованности персоналом, чтобы выявить пробелы в навыках и определить потребности, связанные с объемом склада или доступностью транспортных средств. Все это направлено на сокращение сбоев в цепочке поставок.
Какие проблемы могут возникнуть при использовании ИИ в логистике?
Внедрение ИИ в логистику сопряжено с трудностями.
Первоначальная трансформация требует значительных инвестиций и цифровизации предприятия.
Алгоритмы ИИ в логистике могут быть сложными, что может изначально затруднить понимание решений, предлагаемых новыми внедренными системами управления.
Обеспечение безопасности данных также необходимо для защиты операционной целостности и доверия клиентов.
Кроме того, системы ИИ, обученные на недостаточно качественных данных, могут привести к ошибочным решениям и алгоритмическим предубеждениям.
Поэтому важно отдать приоритет обучению сотрудников и тщательному сбору данных для оптимизации транспортировки с самого начала внедрения ИИ в логистику в компании.
Будущее ИИ в логистике
ИИ трансформирует логистику, оптимизируя операции, сокращая расходы на доставку и предоставляя компаниям стратегическое преимущество.
Возможности ИИ позволяют компаниям все больше:
- оптимизировать цепочки поставок — ИИ в логистике позволяет более точно планировать и управлять ресурсами,
- планировать маршруты – благодаря искусственному интеллекту можно находить наиболее эффективные маршруты для перевозки грузов,
- получить стратегическое преимущество — компании, использующие ИИ в логистике, получают преимущество перед конкурентами за счет постоянного совершенствования как систем доставки, так и методов управления с течением времени.
Схема будущего сценария с ИИ в логистике может выглядеть следующим образом: компании будут все больше полагаться на ИИ для прогнозирования спроса, автоматизации складских процессов и оптимизации маршрутов доставки. Также будет расти использование ИИ в управлении, планировании и создании будущих стратегий.
Выводы:
ИИ в логистике приносит значительные выгоды, но также может создавать проблемы.
Компаниям, рассматривающим ИИ, следует подходить к внедрению вдумчиво, обращаясь за рекомендациями к экспертам по логистике ИИ, чтобы гарантировать, что преимущества и эффективность технологии будут максимизированы безопасным и контролируемым образом.