Искусственный интеллект имеет тенденцию изменять логистику и цепочки поставок. Искусственный интеллект в логистике вносит такие изменения, как прогнозная аналитика, автономные транспортные средства и интеллектуальная дорога. ИИ в сфере транспорта и логистики позволяет экономить время и деньги за счет автоматизации трудоемких процессов. Неудивительно, что такие гигантские технологические компании, как Google, Amazon, Intel, вкладывают свои ресурсы в искусственный интеллект.
Искусственный интеллект в логистике позволяет преобразовывать все складские операции от сбора данных до процессов инвентаризации. Данная технология помогает повысить эффективность и увеличить прибыль. Автоматизированная система складирования позволяет управлять и выполнять множество повседневных задач. Пример компании, которая уже интегрировала ИИ в систему складирования… Основной технологией автоматизированного склада является компьютерное зрение, которое сможет распознавать и организовывать запасы. Более того, новые технологии позволят управлять контролем качества без надзора сотрудников.Независимо от того, есть ли у компании один или несколько складов, ИИ предоставит возможность соединить их, чтобы найти наилучшее решение для транспортировки товара. Пример:Автоматизированное складирование.
В настоящее время искусственный интеллект в логистике дает возможность дистанционно управлять транспортными средствами, что означает улучшение цепочки поставок и снижение затрат. Беспилотные транспортные средства дают возможность сократить время в пути, оптимизировать маршруты и снизить расход топлива. Пример:Автономные транспортные средства
Искусственный интеллект в логистике позволяет применять технологии умных дорог. В результате в некоторых районах появились автомагистрали, построенные с использованием солнечных панелей и светодиодных фонарей. Эти дороги могут вырабатывать электроэнергию, а также использовать огни для оповещения водителей о значительных изменениях в дорожных условиях. Кроме того, солнечные батареи нагреваются, поэтому дорога не станет скользкой зимой. В результате сектор логистики получает некоторые преимущества, поскольку в цепочке поставок нет задержек из-за погодных условий. Пример:Умные дороги
Предприятиям необходимо спрогнозировать количество необходимых товаров. Если запасы ограничены, но спрос высок, компания понесет серьезные убытки. Искусственный интеллект в логистике может использовать алгоритмы для прогнозирования тенденций.Пример:ИИ для прогназирования и улучшения качества обслуживания клиентов
ИИ позволяет изменить операционную модель логистики с реактивной на прогнозируемую, работающую на опережение, что обеспечит более высокие результаты при оптимальных затратах внутри компании, операционные взаимодействия и вне компании. ИИ дополняет человеческие способности, а также устраняет рутинную работу, что позволяет сместить фокус сотрудников, занятых в логистике, на более важные, продуктивные задачи.