Sztuczna inteligencja umożliwia usprawnienie procesów logistycznych. Pozwala to na oszczędność czasu i kosztów.
W dzisiejszych czasach sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej popularnym narzędziem wykorzystywanym w wielu branżach, w tym także w logistyce. Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana w wielu różnych obszarach logistyki, takich jak planowanie tras transportu, zarządzanie zapasami czy optymalizacja magazynów. Algorytmy oparte na AI są w stanie analizować duże ilości danych, co pozwala na szybkie i dokładne podejmowanie decyzji.
Planowanie logistyczne
Planowanie logistyczne obejmuje przewidywanie zapotrzebowania, alokację zasobów, harmonogramowanie dostaw i zoptymalizowanie tras. Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI), wraz z uczeniem maszynowym może pomóc menedżerom logistyki w automatyzacji i usprawnieniu tych zadań. AI pozwala na analizę duże ilości danych z różnych źródeł. Przykładowo archiwalne zapisy, sensory działające w czasie rzeczywistym, warunki pogodowe, ruch, a także opinie klientów. Sztuczna inteligencja może również dostarczyć predykcyjne informacje, takie jak trendy w popycie, potencjalne ryzyka i optymalne rozwiązania. Pomoże to pracownikom sektora logistycznego na lepsze podejmowanie decyzje i dostosowanie planów w odpowiedni sposób. Realizacja logistyki obejmuje koordynację i nadzorowanie przepływu towarów, pojazdów oraz pracowników, począwszy od początku procesu, aż do zakończenia łańcucha. Wykorzystanie AI może pomóc logistykom w poprawie widoczności i kontroli procesów, poprzez wykorzystanie inteligentnych urządzeń – GPS, RFID i kamer. AI może również wykorzystywać dane do wykrywania i rozwiązywania problemów, takich jak opóźnienia, uszkodzenia lub odstępstwa od normy.
Firmy logistyczne mogą uzyskać wiele korzyści z wykorzystania AI w celu optymalizacji planowania i realizacji operacji logistycznych. Głównymi korzyściami jest zmniejszenie kosztów, zwiększenie satysfakcji klientów oraz pogłębienie konkurencyjności firmy. Poprzez wykorzystanie AI można osiągnąć zmniejszenie kosztów operacyjnych – koszty paliwa, pracy i zapasów. AI może poprawić satysfakcję klientów, umożliwiając dostarczanie właściwych produktów we właściwym czasie i stanie oraz oferowanie spersonalizowanych, proaktywnych usług. W rezultacie AI umożliwia szybsze, tańsze i bardziej niezawodne usługi, a także tworzenie nowych możliwości, co zwiększa konkurencyjność firmy. Mimo korzyści, jakie przynosi zastosowanie AI w planowaniu i realizacji logistyki, firmy logistyczne muszą stawić czoła pewnym wyzwaniom. Bezpieczeństwo danych jest kluczowe, ponieważ AI opiera się na dużej ilości zróżnicowanych danych, które muszą być dokładne i spójne. Dodatkowo, dane muszą być chronione przed nieautoryzowanym dostępem, niewłaściwym wykorzystaniem lub utratą. Aby uzyskać maksymalne korzyści z zastosowania AI w planowaniu i realizacji logistyki, firmy powinny określić spójne cele ze strategią biznesową.
Planowanie dostaw
Zastosowanie sztucznej inteligencji w planowaniu dostaw w logistyce jest nieuniknione. Ważne jest, aby umiejętnie wykorzystać tę technologię w celu zwiększenia wydajności i zmniejszenia kosztów operacyjnych. Aby to osiągnąć, firma musi zakupić odpowiedni sprzęt i oprogramowanie. Posłużą one do przechwytywania i przechowywania danych, które będą wykorzystywane do tworzenia modeli prognostycznych. Raport McKinsey wykazał, że sztuczna inteligencja wprowadzi zupełnie nowy paradygmat w dziedzinie logistyki do roku 2030. Badanie Meticulous Research przewiduje, że do roku 2027 wartość rynku AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw wyniesie 22 miliardy dolarów amerykańskich. Aby planowanie dostaw było efektywne należy również opracować strategię wykorzystania danych i regularnie aktualizować modele. Wykorzystanie AI do planowania dostaw może przynieść wiele korzyści. Zmniejszenie kosztów i zwiększenie wydajności, to główne zalety użycia AI w planowaniu dostaw.
Sztuczna inteligencja może przynieść wiele korzyści, jak i również wad w planowaniu dostaw. Do korzyści można zaliczyć między innymi efektywność operacji. Dzięki automatyzacji zadań, takich jak prognozowanie popytu, optymalizacja tras i zarządzanie zapasami, sztuczna inteligencja pozwala firmom działać bardziej efektywnie. Dzięki automatyzacji zadań i wykrywaniu nieefektywności, sztuczna inteligencja może pomóc firmom zmniejszyć koszty pracy i transportu. Sztuczna inteligencja pomaga firmom w poprawie reakcji na potrzeby klientów, np. poprzez dostarczanie informacji o śledzeniu przesyłek w czasie rzeczywistym. Chociaż stosowanie AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw i logistyką przynosi korzyści, to istnieją również wyzwania, na które trzeba zwrócić uwagę. Wdrażanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu logistyką i łańcuchem dostaw jest skomplikowane i wymaga znacznych nakładów finansowych na technologię i zasoby. Algorytmy sztucznej inteligencji wymagają dokładnych i kompletnych danych, aby działać skutecznie, co może stanowić wyzwanie dla firm.
Planowanie i optymalizacja trasy
VRP, czyli algorytm optymalizacji trasy, stanowi narzędzie wspomagające w planowaniu najbardziej wydajnych tras dla ich pojazdów. Algorytmy te rozwiązują skomplikowane problemy dotyczące wyszukiwania najlepszej trasy. VRP korzysta z zaawansowanych modeli, które wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby ocenić potencjalne trasy i znaleźć najlepsze rozwiązanie. Zastosowanie VRP umożliwia szybkie i efektywne rozwiązywanie nawet najbardziej skomplikowane problemów związanych z trasami. Pozwala to zaoszczędzić czas i zasoby. Istnieją dwa główne rodzaje algorytmów optymalizacji tras: modele sztucznej inteligencji oraz systemy oparte na regułach. Model optymalizacji trasy oparty na sztucznej inteligencji jest najbardziej zaawansowanym matematycznym modelem. Stale uczy się i doskonali dzięki pozyskiwanym kolejnym danym. Wykorzystanie uczenia maszynowego w planowaniu tras może być przydatne w optymalizacji systemu zarządzania dostawami. Funkcjonuje to na podstawie historii dostaw w celu wygenerowania najbardziej efektywnej trasy. Natomiast model optymalizacji trasy oparty na regułach opiera się na tradycyjnych metodach, polegających na wykonywaniu zadań zgodnie z ustalonymi wcześniej regułami.
W praktyce system do planowania i optymalizacji tras oparty na AI może pomóc w obniżeniu kosztów dostaw na ostatniej mili. AI wykorzystuje dane historyczne oraz informacje w czasie rzeczywistym, aby zoptymalizować wydajność każdego pojazdu i generować ETA dla każdej przesyłki. Optymalizacja tras przy użyciu sztucznej inteligencji ma wiele zalet. Tradycyjne metody optymalizacji tras, takie jak mapy czy kalkulatory, mogą być czasochłonne i nie dawać najlepszych tras. Natomiast modele oparte na sztucznej inteligencji, w tym te wykorzystujące uczenie maszynowe, są w stanie szybko i dokładnie zoptymalizować trasy. Dzięki temu, optymalizacja tras za pomocą sztucznej inteligencji może prowadzić do obniżenia kosztów, zwiększenia efektywności i poprawy satysfakcji klientów.
Chcesz dowiedzieć się więcej na temat systemów IT wykorzystywanych w logistyce? Zapraszamy do zapoznania się z kolejnym tekstem na blogu Świata Przesyłek.
