Logistikos pramonė yra svarbus ekonomikos sektorius, kuris pastaraisiais metais labai pasikeitė. Dėl didėjančios globalizacijos ir augančios prekybos logistikos sektoriui keliami vis didesni reikalavimai. Tuo pat metu dėl naujų technologijų, pavyzdžiui, blokų grandinės, vystymo labai patobulėjo transportavimo ir saugojimo metodai.
Dirbtinis intelektas (DI) taip pat vaidina vis svarbesnį vaidmenį logistikos pramonėje. Dirbtinio intelekto sistemos gali analizuoti ir apdoroti didelius duomenų kiekius greičiau nei žmonės. Tai leidžia jiems gauti vertingų įžvalgų apie klientų elgseną ir optimizuoti tiekimo grandines.
Šiame straipsnyje apžvelgsime, kaip dirbtinis intelektas keičia logistikos pramonę ir kokį poveikį tai daro įmonėms ir klientams.
Kaip dirbtinis intelektas gali padėti logistikai
- Algoritmų, galinčių nuspėti vartotojų elgseną ir atitinkamai optimizuoti atsargų lygį sandėliuose, kūrimas
- Panaudojant dirbtinį intelektą stebėti ir prognozuoti transporto maršrutų modelius, kad būtų optimizuotas vežimo laikas ir sąnaudos.
- Integruoti dirbtinį intelektą į sandėlio valdymo sistemas, kad būtų supaprastintos ir automatizuotos tokios užduotys kaip komplektavimas ir pakavimas.
- Prognozuojamos techninės priežiūros modelių kūrimas naudojant dirbtinį intelektą, kad būtų galima nustatyti galimas mašinų ar įrangos problemas, kol jos nesukėlė trikdžių.
- Virtualių asistentų, galinčių tvarkyti klientų užklausas ir skundus, planuoti ir sekti siuntas, kūrimas.
Tiekimo grandinės planavimas
Tiekimo grandinės planavimas yra sudėtingas procesas, kurio metu siekiama optimizuoti organizacijos išteklius ir pajėgumus. Tiekimo grandinės planavimas apima gamybos, sandėliavimo, transportavimo ir paskirstymo veiklos koordinavimą.
Įdiegdamos dirbtinį intelektą į tiekimo grandinės planavimą, įmonės gali optimizuoti savo procesus ir padidinti efektyvumą. Dirbtinio intelekto sistemos gali analizuoti ir apdoroti didelius duomenų kiekius greičiau nei žmonės. Tai leidžia jiems gauti vertingų įžvalgų apie tiekimo grandinių optimizavimą.
Sandėlio valdymas
Sandėliavimas yra esminė logistikos pramonės dalis. Tinkamas sandėliavimas leidžia įmonėms užtikrinti produktų kokybę ir sumažinti sandėliavimo išlaidas.
Pastaraisiais metais dėl didėjančios globalizacijos ir augančios prekybos sandėliavimo reikalavimai labai pasikeitė. Tuo pat metu saugojimo metodai labai patobulėjo dėl naujų technologijų, pavyzdžiui, blokų grandinės, plėtros.
Dirbtinis intelektas (DI) taip pat vaidina vis svarbesnį vaidmenį sandėliavimo srityje. Dirbtinio intelekto sistemos gali analizuoti ir apdoroti didelius duomenų kiekius greičiau nei žmonės. Tai leidžia jiems gauti vertingų įžvalgų, kaip optimizuoti sandėliavimo procesus.Šiame straipsnyje apžvelgsime, kaip dirbtinis intelektas gali būti naudojamas sandėliavime ir kokį poveikį tai daro įmonėms ir klientams.
Priežiūra
„Dirbtinis intelektas (DI) yra pagrindinė technologija, galinti padėti atlikti techninę priežiūrą logistikos srityje. Dirbtinis intelektas gali padėti nustatyti techninės priežiūros problemas prieš joms atsirandant, taip pat optimizuoti pačius techninės priežiūros procesus.
Kai kurios įmonės jau naudojo dirbtinio intelekto sistemas, kad padėtų atlikti techninę priežiūrą logistikos srityje. Pavyzdžiui, bendrovė DHL sukūrė dirbtinio intelekto sistemą, kuri stebi orlaivių techninę priežiūrą. Sistema stebi lėktuvus ir nustato galimas techninės priežiūros problemas. Bendrovė BMW taip pat sukūrė dirbtinio intelekto sistemą, kuri stebi automobilių techninę priežiūrą.
Todėl dirbtinis intelektas gali padėti atlikti logistikos techninę priežiūrą ir prisidėti prie efektyvesnės ir saugesnės logistikos.
AI asistentai logistikoje
Virtualių asistentų naudojimas logistikoje yra veiksmingas būdas optimizuoti darbo eigą ir sumažinti išlaidas. Naudodami dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi virtualūs asistentai gali perimti įvairias užduotis, kurias anksčiau atlikdavo žmonės.
Virtualūs asistentai gali būti naudojami, pavyzdžiui, planuojant ir vykdant tiekimo grandines. Naudodamiesi dirbtiniu intelektu, jie gali analizuoti ir optimizuoti tiekimo grandines, kad sumažintų sąnaudas ir pagerintų pristatymo laiką.
Virtualūs asistentai taip pat gali būti naudojami planuojant ir vykdant atsargas. Naudodamiesi dirbtiniu intelektu, jie gali analizuoti ir optimizuoti atsargų duomenis, kad sumažintų atsargų sąnaudas ir sutrumpintų atsargų saugojimo laiką.
Virtualūs asistentai taip pat gali būti naudojami atsargoms stebėti ir kontroliuoti. Naudodamiesi dirbtiniu intelektu, jie gali analizuoti ir optimizuoti atsargų duomenis, kad sumažintų atsargų sąnaudas ir sutrumpintų atsargų saugojimo laiką.
Virtualių asistentų naudojimas logistikoje yra veiksmingas būdas optimizuoti darbo eigą ir sumažinti išlaidas. Naudodami dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi, virtualūs asistentai gali perimti įvairias užduotis, kurias anksčiau atlikdavo žmonės.