Az elmúlt néhány évben a mesterséges intelligencia növekvő kifinomultsága példátlan mértékű pontosságot, hatékonyságot és innovációt hozott az ellátási lánc kezelésébe. Átalakítja a feladatok elvégzésének, az adatok kezelésének és az ügyfélszolgálat teljesítésének módját.
Az AI jövője az ellátási láncban még izgalmasabb. A márkák és kereskedők számára a puszta láthatóság már nem elég. Többet akarnak tudni annál, ami korábban történt, vagy akár azt, ami most történik. Szeretnének a lehető legpontosabban és minél gyorsabban megjósolni a jövőt, mivel törekednek a kereslet és a kínálat egyensúlyára, miközben felülmúlják a vásárlói elvárásokat.
Az alábbiakban három kulcsfontosságú területet mutatunk be, ahol a mesterséges intelligencia jelentős hatást gyakorol az ellátási lánc iparágára.
Raktározás és Szállítás
Okosabb útválasztási döntések. Az AI-algoritmusok már eddig is hasznosnak bizonyultak a szállítási útvonalak egyszerűsítésében, a költségek csökkentésében és a vásárlói elégedettség növelésében. Az adatokból és visszajelzésekből tanulni tudó rendszer még okosabbá válik a legkevesebb utazási idő és üzemanyag-fogyasztás meghatározásában, figyelembe véve olyan változókat, mint a forgalom, az időjárás, a szállítási ütemezés, az épületek elrendezése és a jármű kapacitása.
Leltár és mozgás. A raktárkezelés egyik kritikus szempontja az áruk létesítményen belüli mozgásának optimalizálása. Az AI-algoritmusok olyan tényezőket vesznek figyelembe, mint a termékkereslet, a raktár elrendezése és a készletszintekre vonatkozó valós idejű adatok. A mesterséges intelligencia által vezérelt eszközök gépi tanulási algoritmusokat használnak a keresleti minták előrejelzésére, így a raktárak előre tudják látni, mely termékekre lesz szükség gyakrabban, és el tudják helyezni azokat a gyorsabb hozzáférés érdekében. Az ilyen rendszerek folyamatosan alkalmazkodnak a változó körülményekhez, biztosítva, hogy a döntések még dinamikus környezetben is optimálisak maradjanak.
Elemzések. Az ellátási lánc menedzsment területén az adatok a királyok. Az AI-alapú analitika felbecsülhetetlen értékű betekintést nyújt a raktáraknak a működésükbe, lehetővé téve az adatvezérelt döntéshozatalt. Ezek az eszközök a raktáron belüli érzékelők, rádiófrekvenciás azonosító címkék és tárgyak internetes eszközei által generált hatalmas mennyiségű adatot elemzik.
A prediktív elemzés például képes előre jelezni a készletszükségleteket és a lehetséges szűk keresztmetszeteket. A leíró elemzés átfogó áttekintést nyújt az előzményadatokról, segítve a raktárakat a trendek és a fejlesztendő területek azonosításában. E megközelítések kombinációja nemcsak a készletkezelés pontosságát növeli, hanem hozzájárul az erőforrások hatékonyabb elosztásához és tervezéséhez is.
A mesterséges intelligencia által vezérelt rendszerek képesek elemezni a múltbeli adatokat, hogy előre jelezzék a kereslet alakulását, optimalizálják a készletszinteket, és csökkentsék a készletek kiesésének valószínűségét. Ezek az előrelépések a munkahelyek átalakítását is eredményezik, lehetővé téve a dolgozók számára, hogy intellektuálisan ösztönzőbb és stratégiaibb szerepeket töltsenek be, mint például az automatizált folyamatok felügyelete és optimalizálása.
Teljesítés és csomagolás. Az elmúlt években az AI és az automatizálás forradalmasította a raktári feladatok elvégzésének módját. A rutin és munkaigényes tevékenységek, mint például a komissiózás, a csomagolás és a készletkezelés automatizálódnak. A gépi tanulási algoritmusokon alapuló rendszerek hatékonyan rendszerezhetik és csomagolhatják a tételeket, csökkentve a teljesítéshez szükséges időt. Ezek a rendszerek figyelembe veszik az olyan tényezőket, mint a csomag mérete, súlya és törékenysége, hogy biztosítsák az optimális csomagolási konfigurációt, minimalizálják a helyigényt és csökkentsék a szállítás során bekövetkező sérülések kockázatát.
Cross-dokkok. Az AI-algoritmusok számtalan tényezőt képesek elemezni, beleértve az időjárási viszonyokat, a forgalmi mintákat és a szállítási időket, lehetővé téve az útvonaltervek dinamikus módosítását. Ez érzékenyebb és rugalmasabb keresztdokkolási műveleteket eredményez. A mesterséges intelligencia hatalmas mennyiségű információ feldolgozására való képessége biztosítja, hogy a cross-dock megalapozott döntéseket hozhasson a szállítási hálózat jelenlegi állapota alapján.
Kézi folyamatok és munkafolyamatok
Események beolvasása. A kézi adatbevitel régóta munkaigényes és hibalehető szempont az ellátási lánc kezelésében. Sok vállalat még ma is a kézzel írt időbélyegekre hagyatkozik, amikor egy termék megérkezik vagy távozik egy helyszínről. Az automatikus szkennelés nemcsak felgyorsítja az adatbevitelt, hanem gyakorlatilag kiküszöböli a kézi bevitellel kapcsolatos hibákat is. A raklap vagy csomag útjának minden szakaszában elérhető szkennelés nagyobb konszolidációs lehetőségeket tesz lehetővé a láncon felfelé és lefelé. Az adatok valós idejű rögzítésével és feldolgozásával ezek a rendszerek hozzájárulnak a pontos készletkövetéshez, a rendelések teljesítéséhez és az ellátási lánc általános láthatóságához. A valós idejű helymeghatározás egy könnyen használható alkalmazáson vagy platformon keresztül közvetlenül az érdekeltekhez kerül továbbításra.
Időpont egyeztetés. Egyre gyakrabban alkalmaznak mesterséges intelligencia-algoritmusokat az időpont-ütemezés optimalizálására, figyelembe véve olyan tényezőket, mint a raktárkapacitás, a dokk zsúfoltsága, a szállítók elérhetősége és a szállítási időszakok. Ezek a rendszerek dinamikusan módosíthatják a menetrendeket előre nem látható eseményekre, például időjárási fennakadásokra vagy forgalmi késésekre reagálva. Az időpont-ütemezés automatizálásával a vállalatok minimalizálhatják a várakozási időt, csökkenthetik a szállítási költségeket és javíthatják az ellátási lánc általános hatékonyságát.
Nyomon követési technológia. A mesterséges intelligencia által vezérelt nyomkövetési és nyomkövetési rendszerek végponttól végpontig biztosítják a láthatóságot, egészen a végfelhasználóig. Visszahívás vagy minőségi probléma esetén a vállalatok gyorsan nyomon követhetik az érintett termékeket, minimálisra csökkentve a fogyasztókra és a teljes ellátási láncra gyakorolt hatást.
Személyre szabott ügyfélszolgálat
Chatbotok és társalgási AI. Az ügyfélszolgálati környezet jelentős átalakuláson ment keresztül az AI-alapú chatbotok és a társalgási AI integrálásával. Az ellátási lánc iparágában a chatbotok skálázható megoldást kínálnak az ügyfelek megkereséseinek kezelésére és valós idejű frissítések biztosítására. A chatbotok a természetes nyelvi feldolgozásra (NLP) és a gépi tanulásra támaszkodnak, hogy megértsék és válaszoljanak az ügyfelek kérdéseire. Akár a rendelés állapotáról, akár a szállítmány nyomon követéséről vagy a termékinformációkról érdeklődnek az ügyfelek, a chatbotok azonnali és pontos válaszokat tudnak adni. Eközben az emberi munkások az összetett és érzelmileg árnyalt interakciók kezelésére koncentrálhatnak.
Hibaelhárítási problémák. A mesterséges intelligencia azonosítja és kezeli az ellátási láncban előforduló problémákat, mielőtt azok eszkalálódnának. A prediktív elemzési és gépi tanulási algoritmusok proaktívan azonosíthatják az esetleges fennakadásokat, például a szállítási késéseket, a készlethiányt vagy a termelési szűk keresztmetszeteket. A valós idejű adatelemzés révén az AI-rendszerek azonosíthatják a problémák kiváltó okát, és megfelelő megoldásokat javasolhatnak.
Állítások kutatása. A mesterséges intelligencia által vezérelt rendszerek több forrásból származó adatok elemzésére és kereszthivatkozására is képesek, hogy hatékonyan vizsgálják az állítások érvényességét. Ez magában foglalja a szállítási nyilvántartások, készletadatok és kommunikációs naplók vizsgálatát a helyzet átfogó és pontos megértése érdekében. y a kutatási folyamat automatizálásával a vállalatok felgyorsíthatják a követelések rendezését.
Az olyan munkák, mint az adatbevitel, a készletkezelés, az útválasztás és az alapvető elemzések egyre inkább automatizálódnak, így az emberi dolgozók összetettebb és stratégiaibb szerepekre összpontosíthatnak. De ennek nem kell negatívnak lennie a logisztika területén dolgozók számára. Az automatizálás ugyan kiszoríthat bizonyos munkákat, ugyanakkor új lehetőségeket is teremt. A mesterséges intelligencia térnyerése olyan új szerepkörök megjelenéséhez vezetett, mint például az AI-rendszeroktatók, a robotrendszerek karbantartó technikusai és az ellátási lánc optimalizálására szakosodott adatelemzők.
Ahogy az iparág fejlődik, egyre nagyobb az igény az automatizált rendszerek kezelésében és karbantartásában jártas egyének iránt, ami hangsúlyozza a továbbképzési és átképzési programok fontosságát. Bármennyire is fejlődik és alkalmazkodik a gépi tanulás, mindig szükség lesz emberi érintésre, ha érzelmek is érintettek.
Ahogy a vállalatok továbbra is alkalmazzák ezeket a technológiákat, úgy pozícionálják magukat, hogy ne csak megfeleljenek a mai kihívásoknak, hanem azért is, hogy boldoguljanak a jövő dinamikus és folyamatosan változó környezetében. A mesterséges intelligencia folyamatos fejlesztése és bevezetése az ellátási láncban aláhúzza a mesterséges intelligencia kulcsfontosságú szerepét az innováció előmozdításában és a globális ellátási hálózatok rugalmasságának biztosításában.
Daniel Sokolovsky a társaság vezérigazgatója és társalapítója WARP.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
- PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://www.supplychainbrain.com/blogs/1-think-tank/post/38847-how-ai-and-automation-are-poised-to-revolutionize-the-supply-chain-industry
- :van
- :is
- :nem
- :ahol
- $ UP
- a
- képesség
- Képes
- Rólunk
- gyorsul
- hozzáférés
- Fiók
- számvitel
- pontos
- pontosan
- tevékenységek
- alkalmazkodni
- címek
- állítsa
- kiigazítások
- Örökbefogadás
- előlegek
- érintett
- AI
- AI rendszerek
- AI-hajtású
- algoritmusok
- Minden termék
- kiosztás
- lehetővé téve
- lehetővé teszi, hogy
- már
- Is
- mindig
- összeg
- Összegek
- an
- elemzés
- Az elemzők
- analitika
- elemez
- és a
- számít
- Alkalmazás
- időpont egyeztetés
- megközelít
- megfelelő
- VANNAK
- területek
- érkezik
- mesterséges
- mesterséges intelligencia
- AS
- megjelenés
- szempontok
- társult
- At
- Automatizált
- automatizálás
- Automatizálás
- elérhetőség
- elérhető
- Egyenleg
- alapján
- alapvető
- BE
- válik
- egyre
- óta
- előtt
- hogy
- mindkét
- szűk
- márka
- hozott
- Épület
- de
- by
- TUD
- Kapacitás
- Rögzítése
- Okoz
- bizonyos
- lánc
- kihívások
- változó
- chatbots
- fő
- Vezérigazgatója
- vezérigazgató
- követelések
- Társalapító
- kombináció
- közlés
- Companies
- bonyolult
- átfogó
- Körülmények
- torlódás
- konszolidáció
- fogyasztó
- Fogyasztók
- fogyasztás
- folytatódik
- tovább
- folyamatosan
- contribuer
- hozzájárul
- társalgó
- társalgási AI
- kiadások
- teremt
- kritikai
- Jelenlegi
- Jelenlegi állapot
- vevő
- az ügyfelek elvárásai
- Vevői elégedettség
- Vevőszolgálat
- Ügyfelek
- vágás
- csökkenti a kiadásokat
- kár
- dátum
- adatelemzés
- adatbevitel
- adatalapú
- Döntéshozatal
- határozatok
- késedelmek
- szállított
- kézbesítés
- Kereslet
- meghatározó
- Fejlesztés
- Eszközök
- közvetlenül
- zavarok
- Dokk
- Nem
- le-
- húz
- vezetés
- alatt
- dinamikus
- dinamikusan
- könnyen használható
- Hatékony
- hatékonyság
- eredményesen
- megszünteti
- ölelés
- megjelenése
- érzelmek
- munkavállaló
- lehetővé téve
- végén
- végtől végig
- vegyenek
- növelése
- Javítja
- elég
- biztosítására
- biztosítja
- biztosítása
- belépés
- környezetek
- hibák
- eszkalálódnak
- Még
- esemény
- események
- Minden
- fejlődik
- vizsgálva
- izgalmas
- végrehajtó
- Vezető tisztségviselő
- várakozások
- gyors
- szakvélemény
- Objektum
- tényezők
- Visszacsatolás
- kevés
- mező
- Összpontosít
- A
- Előrejelzés
- törékenység
- Frekvencia
- gyakran
- ból ből
- Üzemanyag
- teljesítés
- jövő
- Az AI jövője
- generált
- Globális
- áruk
- nagyobb
- Növekvő
- Kezelés
- történt
- Esemény
- Legyen
- segít
- történeti
- Hogyan
- HTTPS
- emberi
- Azonosítás
- azonosítja
- azonosítani
- Hatás
- fontosság
- javul
- javulás
- in
- magában foglalja a
- Beleértve
- egyre inkább
- egyének
- ipar
- információ
- tájékoztatták
- Innováció
- bemenet
- Érdeklődés
- meglátások
- példa
- azonnali
- hangszeres
- integráció
- Intelligencia
- kölcsönhatások
- bele
- felbecsülhetetlen
- leltár
- leltáradatok
- Inventory Management
- vizsgálja
- részt
- kérdés
- kérdések
- IT
- tételek
- ITS
- Munka
- Állások
- utazás
- jpg
- Kulcs
- Kulcsterületek
- király
- Ismer
- táj
- nyelv
- keresztnév
- elrendezés
- TANUL
- tanulás
- legkevésbé
- Led
- szintek
- valószínűség
- elhelyezkedés
- logisztika
- Hosszú
- hosszabb
- gép
- gépi tanulás
- fenntartása
- karbantartás
- csinál
- sikerült
- vezetés
- kezelése
- kézikönyv
- sok
- Lehet..
- Közben
- Találkozik
- mers
- minimalizálása
- minimalizálása
- több
- mozgalom
- sok
- többszörös
- számtalan
- Természetes
- Természetes nyelv
- Természetes nyelvi feldolgozás
- Szükség
- szükséges
- igények
- negatív
- hálózat
- hálózatok
- Új
- NLP
- nem
- Most
- of
- ajánlat
- Tiszt
- on
- folyamatban lévő
- csak
- Művelet
- Lehetőségek
- optimálisan
- optimalizálás
- Optimalizálja
- optimalizálása
- or
- érdekében
- átfogó
- felügyeletét
- áttekintés
- Csomag
- csomag
- minták
- teljesített
- szedés
- döntő
- tervezés
- tervek
- emelvény
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- lebeg
- pozíció
- lehetséges
- potenciális
- powered
- Pontosság
- előre
- jósló
- Prediktív elemzés
- korábban
- problémák
- folyamat
- Folyamatok
- feldolgozás
- Termékek
- Termék információ
- Termelés
- Termékek
- Programok
- bizonyított
- ad
- amely
- világítás
- lekérdezések
- gyorsabb
- rádió
- emel
- gyorsan
- igazi
- real-time
- valós idejű adatok
- birodalom
- új
- nyilvántartások
- csökkenteni
- csökkentő
- támaszkodnak
- marad
- kötelező
- kutatás
- átformálása
- rugalmasság
- újrakészítés
- Felbontás
- forrás
- Reagálni
- válasz
- válaszok
- fogékony
- eredményez
- Eredmények
- kiskereskedők
- forradalmasítani
- Optimális
- Emelkedik
- Kockázat
- Szerep
- szerepek
- gyökér
- útvonalak
- rutin
- routing
- s
- elégedettség
- skálázható
- letapogatás
- ütemezés
- érzékelők
- szolgáltatás
- készlet
- Szállítás
- hiány
- jelentős
- egyszerre
- helyzet
- Méret
- intelligensebb
- So
- megoldások
- Megoldások
- kifinomultság
- Források
- Hely
- szakosodott
- Színpad
- érdekeltek
- Állami
- Állapot
- Még mindig
- Stratégiai
- áramvonal
- törekszünk
- ilyen
- javasol
- kínálat
- Kereslet és kínálat
- ellátási lánc
- ellátási lánc menedzsment
- Ellátási lánc optimalizálása
- Az ellátási lánc láthatósága
- gyorsan
- rendszer
- Systems
- Vesz
- bevétel
- feladatok
- Technologies
- Technológia
- mint
- hogy
- A
- A jövő
- azok
- Őket
- maguk
- Ott.
- Ezek
- ők
- ezt
- három
- Gyarapodás
- Keresztül
- idő
- alkalommal
- nak nek
- Ma
- szerszámok
- érintse
- nyom
- vágány
- Csomagkövetés
- forgalom
- Átalakítás
- transzformációk
- tranzit
- szállítás
- utazás
- Trends
- átment
- aláhúz
- megért
- megértés
- váratlan
- példátlan
- Frissítés
- képzettség
- hasznosít
- Hatalmas
- jármű
- keresztül
- gyakorlatilag
- láthatóság
- várjon
- akar
- Raktár
- raktárkezelés
- Út..
- időjárás
- súly
- Mit
- amikor
- vajon
- ami
- míg
- lesz
- ablakok
- val vel
- belül
- dolgozók
- év
- zephyrnet