(Kiemelt kép: Unsplash+)
A gazdasághoz és a kétoldalú kereskedelem növeléséhez nagymértékben hozzájáruló logisztikai ágazatnak elég hatékonynak kell lennie a termékek szállításához, hogy azok zökkenőmentesen és gyorsan eljussanak az országok között. A mesterséges intelligencia szerepe olyannyira kiemelkedővé vált, hogy szinte nélkülözhetetlen bizonyos iparágak számára. A Gartner szerint az ellátási láncot működtető cégek az elkövetkező öt évben várhatóan kétszeresére nő a gépi automatizálás az ellátási láncban végzett tevékenységeikben. Az MI és az analitika ugyanazon elveire építve az IoT az ellátási láncokban is virágzik, mint iparág. A logisztikai iparág magában foglalja az ellátási lánc irányításának teljes folyamatát, a nyersanyagok beszerzésétől kezdve azok szállításáig és elosztásáig. A mesterséges intelligencia logisztikába való beépítésével a működési költségek jelentősen csökkenthetők a megnövekedett termelékenység és a zökkenőmentes működés mellett. Nem túlzás azt állítani, hogy a felhasználói élmény nem korlátozódik az internetre, hanem ugyanolyan fontos a logisztikában és az ellátási lánc menedzsmentjében is. Ez csak a digitális átalakulással érhető el. A folyamatok automatizálása csökkenti a hibák és késések lehetőségét, és segít a folyamatok javítását célzó előrejelző elemzésben.
Hogyan hat a mesterséges intelligencia a logisztikai ágazatra?
A fogyasztói igények változásával a folyamatok digitalizálása szükségessé vált a zökkenőmentes logisztikai műveletekhez. A gépi intelligencia vagy a mesterséges intelligencia által vezérelt ellátási lánc menedzsment kitöltheti a hiányosságokat és felgyorsíthatja a hibamentes ellátási lánc menedzsmentet a nyersanyag beszerzésétől a végtermék kiszállításáig.
Előrejelző elemzés
A kereslet előrejelzése a múltbeli adatok alapján segíthet a készletek fenntartásában és a műveletek optimalizálásában, ami megváltoztathatja a logisztikai iparágat. A mesterséges intelligencia több szinten és intervallumban képes elvégezni ezt az adatelemzést. Emellett a nagy mennyiségű adat gépi tanulással és más technikákkal történő feldolgozása biztosítja, hogy a hibák 1%-nál kisebbek legyenek, és az emberi munkaerő jobban kihasználható legyen. Az ellátási láncok mesterséges intelligenciával és analitikával történő optimalizálása a kockázatok elhárításában és az előrejelzések készítésében is segíthet a jobb nyereségesség érdekében. A prediktív elemzéssel lehetővé válik a szállítmányok stratégiai tervezése optimalizált útvonalakon keresztül, ami az egész folyamatot könnyebbé és egyszerűbbé teszi. A különböző szállítási módok is figyelembe vehetők és optimalizálhatók a jobb végeredmény érdekében, megalapozott döntések meghozatalával.
Számítógépes látás
A mesterséges intelligencia alapú számítógépes látás egy gépi tanulási algoritmus, mely lehetővé teszi a mesterséges intelligencia számára, hogy a csomagokat a sérülések, hibák, kategóriák és egyebek alapján kiválogassa és elkülönítse. Ennek a technikának az alapja a kamerák integrálása a számítógépekkel és a digitális feldolgozás, ahogy az emberi agy koordinálja ezt a folyamatot. A készleteket a méretek, a súly és más paraméterek alapján is képes elkülöníteni és felcímkézni. Segíti továbbá a csomagok gyors be- és kirakodását a raktárakban lévő robotok segítségével. Arról nem is beszélve, hogy ha az MI-automatizálás segítségével történik, mindezek a feladatok időt és költséges emberi munkaerőt takarítanak meg.
Autonóm járművek
A teherautó-iparban az MI-rendszerekkel a szállítások minimális idő alatt elvégezhetők, mivel a rendszer segít azonosítani a legjobb és leggyorsabb útvonalakat a célállomásokhoz. A csomagok sérülésének lehetősége is csökken, mivel a rendszer képes gyorsan elemezni az adatokat és intelligensen feldolgozni a műveleteket, így növelve az élményt és a nyereségességet. A biztonsági funkciók kialakítása és tesztelése még viszont tény, hogy folyamatos fejlesztések alatt áll.
Big Data
Az adat minden iparágban aranyat ér. Ez a logisztikára is igaz. Ezt leszögezve, a nagy mennyiségű adatot csak a logisztikában alkalmazott mesterséges intelligenciával lehet hatékonyan és értelmesen kezelni. Az alapos analitika segíthet abban, hogy az előre jelzett kockázatokra, például a rossz időjárás-előrejelzésekre is felkészülve, mindig az élvonalban maradjon. Mindezt csak nagy adatelemzéssel lehet elérni és feldolgozni.
Hogyan használható a mesterséges intelligencia az ellátási lánc menedzsment szabályozására?
Az MI képes teljes mértékben szabályozni és forradalmasítani az ellátási láncot. Ezáltal felgyorsulna a munka egy vállalaton belül, és biztosítaná a keresett termék hatékony gyártását és elosztását. A termékkereslet előrejelzése és a logisztika tervezése javíthatja a szolgáltatást, csökkentheti a szállítási költségeket és pénzt takaríthat meg. A mesterséges intelligencia „előrejelzi a piacot”, módosítja a megrendeléseket és átirányítja a termékeket a raktárakban. Ezek a „becslések” segítik a vállalkozásokat a megrendelések módosításában és a keresett áruk helyi raktárakba történő szállításában. Az MI képes összekapcsolni a raktárakat, hogy felfedezze az optimális készletátadási megoldásokat. Lássuk az MI néhány felhasználási esetét a logisztikában, és derítsük ki, hol is lehet ténylegesen használni a dolgos hétköznapokban.
Automatizált raktárak
A gyors és bonyolult logisztikai megoldásokat igénylő globális e-kereskedelmi áruházak, mint például az Amazon, saját pénzükből támogatják az MI és a robotika fejlődését, hogy lehetővé tegyék az automatizált raktározást. Az Amazon már egy évtizede jelentős összegeket fektetett be a raktárak automatizálásába: vállalatokat vásárolt, kiváló szakértőket toborzott, és versenyeket támogatott a legmodernebb megoldások feltárására. Vállalkozásának típusától és méretétől függően hasonló stratégiákat alkalmazhat az MI integrálásához a logisztikai iparágban, például a vállalat raktárában, és felhasználja azt a hatékony irányításhoz.
A szállítási folyamat optimalizálása
A mesterséges intelligencia használata a szállításban és a logisztikában uralkodó trenddé vált mára. A leghatékonyabb szállítási útvonal nyomon követhető és előrejelezhető az MI segítségével. Egy vállalkozás leggyorsabb és legköltséghatékonyabb szállítási útvonalait a gépek gráfelmélet segítségével előre jelezhetik. Ez különösen hasznos a különböző ügyfeleket kiszolgáló vállalkozások számára, mivel a szállítási útvonalak előrejelzése szerint a legalacsonyabb költséggel járnak, miközben a lehető legnagyobb mértékben elérik az ügyfeleiket. Egy vállalat szállítási idejét számos változó befolyásolja. A vállalatok biztosíthatják, hogy a kézbesítőik kevesebb időt töltsenek várakozással az utakon, és több időt tudjanak még több ügyfélnek kézbesíteni, ha elkerülik a csúcsforgalmat, és a legkisebb forgalmú órákra ütemezik a kézbesítést. Sőt, a mesterséges intelligencia képes a forgalmi minták és a forgalmas időszakok előrejelzésére. Ennek eredményeképpen a vállalkozás hatékonysága és bevételei növekedni fognak.
Készletgazdálkodás
Egy vállalat teljes figyelmet szentelhet árui értékesítésének a raktározás kezelése helyett egy MI- alapú készletgazdálkodási rendszerrel. Ez a jó mesterséges intelligencia ereje és annak hatása a logisztikára. A kínálat fenntartásának biztosítása mellett a készletgazdálkodásban az MI-nak a kereslet előrejelzésére is képesnek kell lennie. Manapság az algoritmusok hatalmas mennyiségű adatot képesek elemezni, hogy pontosan értékeljék az ügyfelek preferenciáit, és meghatározzák, hogy mely termékek iránt lesz hamarosan nagyobb a kereslet, és melyek azok, melyek nem képesek elegendő forgalmat generálni már. A „kereslet-előrejelzés” kifejezést a vállalatok és az internetes platformok világszerte gyakran használják. Ennek eredményeképpen egy vállalkozás előre felkészülhet, és megfelelő módon készletezhet ahelyett, hogy a valós idejű keresletére hagyatkozna csupán. Az MI legforradalmibb jellemzője a logisztikában ez a predikciós elem lenne.
Munkaerő-gazdálkodás
Vélhetően az ellátási láncnak kevesebb adminisztratív támogatásra lesz szüksége, ha egy hatékony MI kezeli azt. A mesterséges intelligenciának azonban más következményei is vannak a munkaerő-gazdálkodásban. Az MI ma már a munkavállalók hatékony toborzására, munkára való betanítására, napi teljesítményük nyomon követésére, értékelésére, valamint erősségeik és hiányosságaik elkülönítésére is használják, hogy garantálják, hogy mindenki a számára legmegfelelőbb munkát kapja. Az MI segíthet egy vállalatnak abban, hogy hatékonyabban tervezze meg a felvételi és képzési folyamatokat. Hasznos lesz, így ez egy induló vállalkozás számára is már, mely alkalmazottakat szeretne felvenni. De még a már évek óta működő vállalkozások is használhatják a megfelelő alkalmazottak hatékony rekrutációjához. Ez lehetővé teszi a hatékony napi működést a szervezet bármely szintjein. Emellett jobban illeszkedő munkafeladatokat eredményez, ami boldogabbá teszi a munkavállalókat. Így mindkét fél számára előnyös helyzet alakul(hat) ki.
Az MI logisztikában való alkalmázásának előnyei
A mesterséges intelligencia gyors növekedésnek indult, és a vállalatok számára szerves és nélkülözhetetlen elemmé vált. Segít a menedzsmentképességek növelésében és a munka megszervezésében a vállalatoknál vagy a startupoknál. Íme néhány előnye a logisztikai ágazatban:
Az adatminőség gazdagítása
A logisztikában való használatának legfőbb előnye mindig is az adatok minősége lesz, melyek megállapításában az MI átlag felett segíthet. Az olyan MI-képességek, mint a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) és a gépi tanulás (ML) segítenek a logisztikai szervezetekbe naponta beérkező hatalmas mennyiségű információ pontos összegyűjtésében és rendszerezésében. Az NLP képes megérteni a gyakran használt szavakat, kifejezéseket és még a szakzsargont is, az ML pedig képes összekapcsolni ezeket az alapvető gondolatokat, hogy kontextust teremtsen és tanuljon, ahogy ezek a kulcsszavak változnak. A gyorsabb és jobb globális kapcsolatoknak köszönhetően a mesterséges intelligencia ma már pontosabb, mint valaha gondolták volna a korifeusai. Ha a logisztikában alkalmazzák, akkor a lehető legjobb adatfelhasználást teszi lehetővé a szállításban is. Az MI maximalizálja az erőforrásokat és csökkenti a költségeket a veszélyek megelőzésével és hatékonyabb megoldások kidolgozásával.
Fokozott biztonság
Az intelligens tervezést és a hatékony raktárkezelést az MI-alapú automatizált technológiák teszik lehetővé, melyek javíthatják a munkavállalók és az anyagok biztonságát. Az MI a munkahelyi biztonságra vonatkozó adatokat is megvizsgálhatja, és figyelmeztetheti a gyártókat a potenciális veszélyekre. Frissítheti a műveleteket, rögzítheti a készletezési paramétereket, valamint alapvető visszacsatolási köröket és megelőző karbantartást végezhet. Ez lehetővé teszi a gyártók számára, hogy gyorsan és erőteljesen reagáljanak a raktárak biztonságának és megfelelőségének fenntartása érdekében.
Időtlen szállítás
Az MI-rendszerek segíthetnek a manuális erőfeszítésekre való támaszkodás csökkentésében, ami gyorsabb, biztonságosabb és intelligensebb általános folyamatot eredményez. Ezáltal könnyebbé válik a fogyasztóknak tett azonnali szállításra vonatkozó ígéret teljesítése. A hagyományos raktári folyamatokat automatizált technológiák gyorsítják fel, a szállítási határidők betartása érdekében pedig így már a legkisebb erőfeszítéssel.
Csökkentett üzemeltetési költségek
Az ellátási lánc jelentősen profitálhat az MI-rendszerek által a működési kiadások csökkentése érdekében. Az automatizált intelligens folyamatok hosszabb ideig képesek hiba nélkül működni, csökkentve a hibák és munkahelyi incidensek számát az ügyfélszolgálattól a raktárakig. A megnövekedett sebességük és pontosságuk révén a raktári robotok termelékenyebbek lesznek ezáltal.
Jobb szállítási előrejelzés
A szállítási előrejelzés az egyik olyan technológia, melyet a vezérigazgatók jelenleg a legizgalmasabbnak talál(hat)nak. Ez magában foglalja a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási algoritmusok használatát a jelenlegi logisztikai piac árváltozásait, valamint azt, hogy a jövőben mennyi kapacitás áll majd rendelkezésre a fuvarozók, módozatok és sávok számára. Tehát alapvetően segít a saját jövőbeli szállítási kapacitásigényének kezelésében. Egyszerűen fogalmazva, azáltal válhat proaktívvá a tisztességes áron történő helyfoglalással kapcsolatban, hogy hatalmas piaci adathalmazokat gyűjt az értéklánc minden elérhető érintkezési pontjáról (ez a feladat egyre könnyebben elvégezhető, minél inkább az ellátási lánc integrációjára összpontosítanak). Nem beszélve arról, hogy a hagyományos szállítási tervezési munkafolyamatokban a legjobb szállítási lehetőségek megtalálásának időkerete mindössze néhány nap a megrendelést követően.
Hogyan használhatja az Ön vállalkozása a mesterséges intelligenciát a logisztikában?
Az MI és a logisztikai iparág szorosan összefonódott. A logisztikában az MI tervezése és végrehajtása többféle módon és lépésben történik. Nézzük meg, hogyan használható az MI az Ön logisztikai vállalkozásában.
A főbb problémák felkutatása
Az első dolog, amit az MI logisztikába való integrálása előtt meg kell tennie, az ellátási lánc hiányosságainak azonosítása. Ezek érinthetik az ellátási lánc irányítását, a raktárak hatékonyságát vagy a berendezések karbantartását. Ha már tudja, hogy melyik részlegnek van szüksége segítségre, akkor az MI segítségével jobb hatékonysággal és problémamentes működéssel ruházhatja fel azt. Az MI legjelentősebb hatásainak felismerésével összpontosíthatja fejlesztési erőfeszítéseit és meglévő erőforrásait.
Lehetőségek és választás
Mielőtt választana, feltétlenül össze kell hasonlítania az összes rendelkezésre álló lehetőséget, hogy megtalálja az Ön igényeinek leginkább megfelelőt. A legjobb lenne, ha olyan MI-megoldást választana a gyártási igényeihez, mely megfelel az Ön előzetes igényeinek és ambícióinak. Figyelembe kell vennie például az olyan jellemzőket, mint a technikai képességek, a meglévő rendszerekkel való integráció, valamint a szállítói támogatás és képzés. Egy másik kritikus szempont a fejlesztési partner bölcs megválasztása. Olyan partnert keressen, aki képes megérteni az Ön kulcsterületeit (problémáit és kihívásait ezeken a területeken), és az Ön igényeinek megfelelő MI-megoldásokat folyamatosan innoválni.
Az MI bevezetésének megtervezése
Egyértelmű ambícióval és a megfelelő partnerrel meg kell terveznie a megvalósítást az ellátási láncokban. Ennek a tervnek tartalmaznia kell egy technológiai bevezetési ütemtervet, egy beruházási költségvetést, valamint egy képzési és bevezetési stratégiát. Gondolja át, hogyan fogja számszerűsíteni az MI bevezetésének sikerét, és milyen mérőszámok alapján fogja nyomon követni az előrehaladást. Egy világos jövőkép egyszerűbbé és hatékonyabbá teszi a bevezetési utat.
Kezdjük kicsiben
Bármennyire is csábító, hogy az MI-t az összes logisztikai műveletére átvegye, van rá némi esély, hogy nem a tervezett módon fog majd működni először a jövőtechnológia a gyakorlatban. Általában előnyösebb, ha lassan, egy kísérleti pilotprojekttel vagy kis léptékű megvalósításokkal halad. Mielőtt az egész vállalatra kiterjesztené a technológiát, tesztelje azt. Ha a teszteredmények pozitívak, fokozatosan, már akár nagy léptékben is bevezetheti.
A munkavállalók képzése és támogatása
Az MI a bevezetést követően számos logisztikai tevékenységet automatizálhat, de a személyzetének készen kell állnia a vele való munkára. Kezdetben több kihívás is felmerülhet, de az ilyen problémák a csapat megfelelő irányításával elháríthatók. Az ilyen hiányosságok áthidalása érdekében a vállalkozások és a startupok számára elengedhetetlen, hogy MI-rendszereket és általános MI-képzést kínáljanak minden alkalmazottjuk számára.
