Kā mākslīgais intelekts klusi pārveido loģistiku: atkritumu samazināšana un peļņas palielināšana
AI klātbūtne loģistikā: mazāk atkritumu, lielāka efektivitāte
Kamēr finanses un veselības aprūpe piesaista uzmanību, izmantojot mākslīgo intelektu (AI), daži no ienesīgākajiem lietojumiem ir redzami ceļos. Loģistika ir globālās tirdzniecības pamats, un uzņēmumu vadītāji to saprot – 2024. gadā 90% piegādes ķēdes līderu teica, ka tehnoloģiskās iespējas ir galvenie kritēriji, izvēloties kravu pārvadātājus. Iemesls? AI pārvērš nozari, kas pazīstama ar neefektivitāti, par uzņēmumu konkurences priekšrocību.
Vēsturiski balstīta uz papīra procesiem, loģistika ilgu laiku bija “neredzama” piegādes ķēdes līderiem. Šis redzamības trūkums pastiprina “pātāga efektu”: nelielas izmaiņas mazumtirdzniecības pieprasījumā palielinās, virzoties augšup pa piegādes ķēdi, sasniedzot izejvielu piegādātājus. Kopā ar ilgu piegādes laiku tas liek katram posmam (mazumtirgotājiem, vairumtirgotājiem, izplatītājiem un ražotājiem) pasūtīt pārāk daudz, vēl vairāk pasliktinot problēmu.
Reāllaika izsekošana un datu lietderība
Internetā savienoto ierīču (IoT) tehnoloģija revolucionizē kravu izsekošanu, nodrošinot detalizētu redzamību un reāllaika brīdinājumus par preču stāvokli. Tas ir īpaši svarīgi laikā jutīgām vai temperatūrai jutīgām precēm, piemēram, pārtikai un farmācijas produktiem, kuriem ir stingri verificēšanas noteikumi.
Elektronikas nozarē uzņēmumi var nodrošināt klientus, ka tādas preces kā klēpjdatoru mātesplates ir autentiskas, izmantojot izsekošanas un trases tehnoloģijas. Noliktavu un krājumu pārvaldnieki var skenēt svītrkodus un QR kodus, lai kontrolētu krājumu līmeni, vai izmantot radiofrekvenču identifikācijas (RFID) birkas, lai izsekotu vērtīgām precēm bez nepieciešamības tās skenēt.
Pieprasījuma prognozēšana un efektīva plānošana
IoT sensoru lietderība sniedzas daudz tālāk nekā vienkārša preču izsekošana. Tie nodrošina datus, kas baro pieprasījuma prognozēšanas algoritmus.
Piemēram, Coca-Cola izmanto IoT, lai uzraudzītu un apkopotu datus no saviem tirdzniecības automātiem un ledusskapjiem, analizējot krājumu līmeni un patērētāju preferenču tendences. Tas ļauj uzņēmumam precīzāk prognozēt pieprasījumu pēc konkrētiem produktiem.
Loģistikas uzņēmumi izmanto divus galvenos prognozēšanas veidus:
- Ilgtermiņa (stratēģiskā): Budžeta un resursu plānošanai (no 6 mēnešiem līdz 3 gadiem).
- Īstermiņa (operatīvā): Efektīva kravu pārvadāšanas plānošana līdz 14 dienām uz priekšu (autotransportam) vai 1-12 nedēļām (jūras transportam).
Kravu un transporta saskaņošana: efektīvāka izmantošana
Pētījumi rāda, ka 20-35% no visiem kravas auto nobrauktiem kilometriem ASV ir tukši, tērējot degvielu un darbaspēku. AI tehnoloģijas ļauj samazināt šos rādītājus, analizējot kravu pieprasījumu, transportlīdzekļu pieejamību un maršrutus, lai nodrošinātu maksimālu efektivitāti.
Digitālie dubultnieki (digital twins) var simulēt virtuālus scenārijus, lai atrastu optimālāko risinājumu. Piemēram, ja kravas sūtītājs ievada informāciju par savu kravu digitālā platformā, sistēma var analizēt pieejamo transporta kapacitāti un saskaņot to ar vispiemērotāko variantu.
Šāda piegādes ķēdes redzamība ļauj ne tikai uzlabot loģistikas procesus, bet arī palīdz mazumtirgotājiem un ražotājiem optimizēt ražošanas grafiku, samazināt krājumu turēšanas izmaksas un uzlabot piegādes uzticamību.
https://www.unite.ai/