В настоящее время грузчики и Как искусственный интеллект упаковщики используют ИИ для логистики. Секторы производства и логистики столкнулись со значительными проблемами в последние годы, включая сбои в цепочке поставок и высокие затраты на электроэнергию. Мало того, некоторые также используют логистику ИИ для своей выгоды и прибыли. Для глобального бизнеса вторжение России в Украину в 2021 году создало дополнительную нагрузку, которая все еще восстанавливалась после пандемии COVID-19.
Также наблюдались некоторые позитивные
изменения, усугубленные цифровым ускорением в секторе логистики, несмотря на эти проблемы. Не является исключением и то, что ИИ постепенно трансформирует нашу транспортную систему и отрасли. Подавляющее большинство согласно с тем, что отсутствие цифровой трансформации бизнеса пагубно для бизнеса и что в целом в отрасли по-прежнему отсутствует четкий план ее внедрения, недавнее исследование, проведенное Accenture с участием более 600 руководителей логистических компаний и отраслевых экспертов, показало это.
Чтобы подготовиться к потенциальным
будущим трудностям и событиям, которые могут еще больше бросить вызов сектору, многие компании все еще борются с созданием необходимой устойчивости. Gartner прогнозирует, что к 2026 году большинство компаний не смогут обеспечить эту устойчивость. Отсутствие ясности относительно того, какие технологии будут распространяться и оставаться в использовании, является одной из причин этого.
Феномен применения ИИ в других отраслях и
логистике не является чем-то новым. Чтобы повысить эффективность, точность и экономию средств в бизнесе, многие компании уже извлекают выгоду из различных решений на базе ИИ. В этой белой книге мы предлагаем введение в многогранные преимущества применения ИИ в логистике.
Повышение эффективности
Применение ИИ в логистических операциях может значительно повысить эффективность, поскольку существует множество способов, в которых применение ИИ может быть очень полезным. Возможность компаниям выбирать наилучший путь доставки для каждого заказа, сокращая при этом расход топлива и время доставки, помогает, поскольку ИИ можно использовать для оптимизации маршрутов. По прогнозам Accenture, ИИ увеличит производительность бизнеса на 40% к 2035 году.
Чтобы сделать несколько остановок за
одну поездку, принимая во внимание все эти факторы, алгоритмы ИИ могут анализировать данные в реальном времени, связанные с погодой, условиями дорожного движения и вместимостью транспортного средства, и определять лучший маршрут для грузовика доставки. Менеджеры по логистике могут избежать использования транспортных средств на полную мощность и ненужных поездок.
В dbtodata наши данные о номерах мобильных телефонов, обновленные в 2024 году, являются жизненно важным ресурсом Обновленные данные о номерах мобильных телефонов за 2024 год для кампаний холодных звонков. Этот полный список включает проверенные номера мобильных телефонов, подробную контактную информацию и ценные демографические данные. Наша база данных, специально разработанная для маркетологов, помогает вам эффективно взаимодействовать с нужной аудиторией, обеспечивая более высокий уровень вовлеченности и конверсии. Улучшите свои стратегии работы с нашими современными мобильными данными!
ИИ может отслеживать активы и инвентар
ь в режиме реального времени, что может иметь решающее значение для снижения риска ошибок при потерях и кражах special file инвентаря или при обработке заказов в сочетании с системами компьютерного зрения.
Управление логистикой с повторяющимися
задачами также может быть bhb directory автоматизировано с помощью ИИ. Это позволит иметь больше человеческих ресурсов для выполнения более сложных задач, и это не означает, что вы увидите значительное снижение человеческих ошибок.
Повышение точности работы
По разным причинам могут возникать ошибки в выполнении заказов, например, отсутствие процесса проверки, человеческая ошибка, плохое планирование маршрута или ошибки водителей. Розничные компании особенно обеспокоены тем, что им следует инвестировать в любые необходимые средства для устранения таких ошибок, поскольку недавнее исследование показало, что 85% клиентов прекращают покупки в розничном магазине после неудачного опыта доставки.
Точность операций п о перемещению
исключающих ошибки, может быть значительно улучшена с помощью ИИ. Снижая риск ошибок, которые могут возникнуть при ручном вводе, технология может применяться для автоматизации ввода данных. Гарантируя, что информация о поставках, уровнях запасов и других данных надежна и актуальна.
Менеджеры могут видеть данные о движении товаров с отслеживанием в реальном времени. Это позволяет им выявлять потенциальные задержки или проблемы до того, как они возникнут, и отслеживать поставки в реальном времени.
Для точных поставок ИИ также может
использоваться для контроля качества, что жизненно важно. В случае с поставками механизмы ИИ могут помочь выявить потенциальные проблемы. Это включает в себя возможность менеджерам предпринимать корректирующие действия до доставки груза, обнаружения пропавших или поврежденных товаров.
Улучшение предиктивной аналитики
Благодаря ИИ логистическая отрасль уже собирает огромные объемы данных, и вы можете интегрировать эти данные, чтобы создать комплексное представление о цепочке поставок вашей компании.
ИИ может определять закономерности в
данных и предлагать прогнозы будущего спроса в сочетании с алгоритмами машинного обучения. При прогнозировании и корректировке уровней запасов соответствующим образом крайне полезно изучать исторические данные о продажах и тенденциях рынка. С помощью этой логистики компании могут оптимизировать свою цепочку поставок и сократить расходы, связанные с затовариванием или дефицитом.
