AI a logisztikában. 5 legjobb eszköz | AI az üzletben #89

AI a logisztikában. Hogyan javítható a szállítási rendszer mesterséges intelligencia segítségével?

A logisztikai szektor átalakuláson megy keresztül. Az Allied Market Research előrejelzései szerint ennek az iparágnak az értéke 2027-re eléri a 13 trillió dollárt. A mesterséges intelligencia (AI) valós idejű figyelmeztetéseket biztosít a működési problémákról, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy gyorsan reagáljanak és biztosítsák a pontos szállítást.

A mesterséges intelligencia algoritmusainak köszönhetően lehetséges a döntéshozatalhoz szükséges adatok pontosságának biztosítása és a népszerű termékek készletigényeinek előrejelzése, hogy elkerüljük a hiányt. Az AI emellett azonosítja a legolcsóbb és leghatékonyabb szállítási útvonalakat, ami költségmegtakarítást eredményez. Íme néhány kulcsfontosságú mód, ahogyan az AI hatással van a logisztikai szektorra:

• Erőforrás-menedzsment – Az AI növeli a működési hatékonyságot. Például az AI rendszerek elemzik az üzemanyag-fogyasztást és a sofőrök munkaidejét, hogy optimalizálják a menetrendeket és a szállítási útvonalakat.
• Fejlődés és tanulás a trendekből – az AI-nak köszönhetően a vállalatok automatizálják a folyamatokat és versenyképesek maradnak. Az algoritmusok tanulnak a szezonális értékesítési mintákból, hogy jobban előre jelezzék a jövőbeli keresletet.
• Csomagkövetés – Az AI segít a szállítások nyomon követésében, hogy biztosítsa, hogy időben érkezzenek. Az AI-alapú nyomkövető rendszerek értesítik a vállalatot a szállítási késedelmekről.
• Ellátási lánc átláthatósága – Az AI lehetővé teszi a gyors problémamegoldást. Az AI irányítópultok lehetővé teszik a szűk keresztmetszetek valós idejű azonosítását és megoldását az ellátási láncban.
• Adatkezelés – Az AI biztosítja az adatok pontosságát és következetességét. Az AI rendszerek valós időben figyelik és frissítik a termékadatokat, biztosítva azok pontosságát az ellátási lánc során.

AI a logisztikában. Legjobb eszközök

A mesterséges intelligencia technológia fejlődése a logisztikában új lehetőségeket nyitott meg a vállalatok számára az ellátási lánc menedzsmentjének javítására. Nézzük meg a legfejlettebb eszközöket, amelyek segítik ezen célok elérését.

IBM Watson Supply Chain

Az IBM Watson Supply Chain egy olyan eszköz, amely az AI segítségével valós idejű betekintést, előrejelzéseket és cselekvési ajánlásokat biztosít a szervezetek számára. Ez lehetővé teszi a készletgazdálkodás optimalizálását, a kereslet előrejelzését és a beszállítói kapcsolatok javítását különböző forrásokból származó adatok elemzésén keresztül. Az IBM Watson Supply Chain Insights egy AI-alapú megoldás, amely:

• növeli az ellátási lánc láthatóságát,
• betekintéseket nyújt, lehetővé téve a jobb adatkezelést és gyakorlati útmutatást.

Ez lehetővé teszi a zavarok és kockázatok hatékonyabb kezelését, valamint a döntéshozatal és a teljes ellátási lánc teljesítményének javítását.

Forrás: IBM (https://www.ibm.com/products/planning-analytics/supply-chain-planning)

SAP Ariba

A SAP Ariba egy felhőalapú platform a beszerzés és az ellátási lánc menedzsment számára, amely az AI-t használja a termékek beszerzési folyamata, a beszállítók kezelésének és a szerződések tárgyalásának egyszerűsítésére. Az AI-t támogató analitikai motor segít a vállalatoknak azonosítani a potenciális kockázatokat és lehetőségeket, hogy javítsák az ellátási lánc hatékonyságát és biztonságát.

A SAP Ariba által alkalmazott AI a logisztikában egy beszerzési és költségkezelési szolgáltatás, amely lehetővé teszi a beszállítók és vásárlók számára, hogy egy platformon kapcsolódjanak és üzleteljenek. Átfogó megoldásokat kínál az egész beszerzési folyamat kezelésére és etikus, ökológiai ellátási láncok kiépítésére.

A SAP Ariba legnagyobb előnye a zökkenőmentes integráció képessége más SAP eszközökkel, hogy átfogó üzleti támogatást nyújtson a digitális szolgáltatások és szakértelem terén. Ez csökkenti a pénzügyi és működési zavarokat, valamint csökkenti a beszállítókkal kapcsolatos kockázatokat. Az Ariba Network a SAP Ariba kulcsfontosságú eleme, amelyet a SAP HANA működtet, és platformot biztosít a katalógusok, ajánlatok, vásárlások és számlák kezelésére.

Forrás: SAP (https://www.sap.com/poland/products/spend-management/ariba-login.html)

o9 Solutions

Az o9 Solutions egy integrált üzleti tervezési (IBP) platformot kínál, amelyet az AI támogat, és segít a szervezeteknek a vállalat három fő területének folyamatait összehangolni:

• ellátási lánc,
• értékesítési osztály, és
• pénzügyi terület.

A fejlett kereslet-előrejelzési képességek lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy optimalizálják a készletszinteket, csökkentsék a rendelés teljesítési idejét és javítsák az ügyfél elégedettségét. Az o9 Solutions egy AI-t támogató tervezési és döntéshozatali platform, amely lehetővé teszi a valódi integrált üzleti tervezést (IBP) globális vállalatok számára. Megoldáscsomagot kínál az ellátási lánc tervezésére és elemzésére, a kiskereskedelmi tervezésre és a termelési ütemezésre.

Az o9 Control Tower irányítópult lehetővé teszi a gyors és megalapozott döntéshozatalt az adatok alapján. Az o9 Solutions platform, amely AI megoldásokat kínál a logisztikában, segít a vállalatoknak a bonyolult folyamatok kezelésében a legjobb gyakorlatok integrálásával és az adatalapú stratégiai üzleti tervezés lehetővé tételével.

Forrás: o9 Solutions (https://o9solutions.com/solutions/supply-chain/)

FourKites

A FourKites egy valós idejű ellátási lánc-figyelő platform, amely az AI-t és a gépi tanulást használja a szállítmányok érkezési idejének előrejelzésére és a szállítási útvonalak optimalizálására. Ennek eredményeként a vállalatok csökkenthetik a szállítási költségeket, növelhetik az ügyfél elégedettségét és minimalizálhatják a logisztikai műveletek környezeti hatását.

A FourKites egyik ügyfele, a Henkel, a logisztikában alkalmazott AI révén valós idejű adatokat kap a szállítmányok helyéről és a várható érkezési időről (ETA). Ez lehetővé teszi számukra, hogy jobban megtervezzék feladataikat és reagáljanak a potenciális késedelmekre. A FourKites más előnyöket is hozott a Henkel számára, mint például idő- és költségmegtakarítást, a minőség javítását, a tisztességes viták rendezését és a késedelmek miatti büntetések elkerülését. 2023-ban a Henkel közel egymillió szállítmány nyomon követését tervezte a FourKites segítségével.

Oracle SCM

Az Oracle SCM a logisztikában elérhető egyik legfejlettebb AI eszköz. Egy sor AI-t támogató ellátási lánc menedzsment eszközt biztosít, amelyek javítják a döntéshozatalt, optimalizálják a folyamatokat és növelik a működési teljesítményt az ellátási lánc egész területén (Oracle Supply Chain Management (SCM)). Ezek közé az eszközök közé tartozik:

• Oracle Intelligent Track and Trace – azaz egy eszköz a fuvarozó útvonalának és a szállítmány útjának nyomon követésére,
• Oracle Demand Management – egy keresletkezelő eszköz, amely lehetővé teszi a készletszintek ellenőrzését még nagyvállalatok esetében is,
• Oracle Supply Chain Planning – egy modul, amelyet a vállalat ellátási láncának tervezésére használnak,
• Oracle Transportation Management – egy szállítmányozási menedzsment platform,
• Oracle Warehouse Management – egy eszköz a raktárak és a szállítások kezelésére.

Az Oracle SCM (Supply Chain Management) egy átfogó alkalmazáscsomag, amelyet az ellátási lánc hatékonyabb és átláthatóbb kezelésére terveztek. Számos funkciót tartalmaz, például termék életciklus menedzsmentet, ellátási lánc tervezést, beszerzést, logisztikát és rendeléskezelést. Egy AI-alapú logisztikai eszköz integrálható az Internet of Things (IoT) eszközökkel és a blokklánccal is, hogy megfeleljen a modern ellátási lánc kihívásainak.

Az Oracle nemcsak AI-t és ML-t (gépi tanulás) használ a logisztikában, amelyek felgyorsítják az adatelemzést, feltárva a munkavállalókkal és az ellátási lánc hatékonyságával kapcsolatos problémákat. A modern megoldások, amelyek AI-t alkalmaznak a logisztikában, magukban foglalják a hangalapú interfészeket és a természetes nyelvfeldolgozást (NLP), javítva nemcsak az elérhetőséget és a sebességet, hanem az adatelemzést és a döntéshozatali képességeket is.

A legjelentősebb újítás azonban a prediktív analitika. Ez lehetővé teszi a jövőbeli értékesítési rendelések és a munkaerő szintjének összehasonlítását, hogy feltárja a készséghiányokat és azonosítsa a raktárkapacitással vagy a járművek elérhetőségével kapcsolatos igényeket. Mindez a zavarok csökkentésére irányul az ellátási láncban.

Forrás: Oracle (https://www.oracle.com/scm/product-tours/#supply-chain-planning)

Milyen problémák merülhetnek fel az AI logisztikában való alkalmazásakor?

A mesterséges intelligencia bevezetése a logisztikában kihívásokkal jár. A kezdeti átalakulás jelentős beruházásokat és a vállalat digitalizálását igényli. Az AI algoritmusok a logisztikában bonyolultak lehetnek, ami kezdetben megnehezítheti az újonnan bevezetett menedzsment rendszerek által javasolt döntések megértését.

Az adatok biztonságának biztosítása szintén elengedhetetlen a működési integritás és az ügyfélbizalom védelme érdekében. Ezenkívül az elégtelen minőségű adatokon képzett AI rendszerek téves döntésekhez és algoritmikus elfogultságokhoz vezethetnek. Ezért fontos, hogy a vállalatok az AI logisztikában való bevezetésének kezdetén prioritásként kezeljék a munkavállalók képzését és az alapos adatgyűjtést a szállítás optimalizálása érdekében.

A mesterséges intelligencia jövője a logisztikában

A mesterséges intelligencia átalakítja a logisztikát, egyszerűsíti a műveleteket, csökkenti a szállítási költségeket, és stratégiai előnyt biztosít a vállalatok számára. Az AI képességei lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy egyre inkább:

• optimalizálják az ellátási láncokat – az AI a logisztikában lehetővé teszi a pontosabb tervezést és erőforrás-menedzsmentet,
• tervezzék az útvonalakat – a mesterséges intelligenciának köszönhetően lehetséges a legköltséghatékonyabb útvonalak megtalálása az áruk szállításához,
• stratégiai előnyhöz jussanak – a logisztikában AI-t alkalmazó vállalatok előnyre tesznek szert a versenytársakkal szemben, folyamatosan finomítva a szállítási rendszereket és a menedzsment módszereket az idő múlásával.

A mesterséges intelligenciával a logisztikában kialakuló jövőbeli forgatókönyv a következőképpen nézhet ki: a vállalatok egyre inkább az AI-ra támaszkodnak a kereslet előrejelzésében, a raktári folyamatok automatizálásában és a szállítási útvonalak optimalizálásában. A mesterséges intelligencia alkalmazása a menedzsmentben, tervezésben és a jövőbeli stratégiák kidolgozásában is növekedni fog.

Összegzés

A mesterséges intelligencia a logisztikában jelentős előnyöket hoz, de kihívásokat is jelent. Az AI-t fontolóra vevő vállalatoknak átgondoltan kell megközelíteniük a megvalósítást, és logisztikai AI szakértők útmutatását kell kérniük, hogy biztosítsák a technológia előnyeinek és hatékonyságának maximális kihasználását biztonságos és ellenőrzött módon.

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozz a nyüzsgő méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedIn-en, Instagramon, YouTube-on, Pinterest-en, TikTok-on.