Логистика по своей сути является сетью, что создает идеальную среду для реализации проектов на основе искусственного интеллекта. В современном мире, где технологии развиваются стремительно, отказ от внедрения искусственного интеллекта в логистике может привести к серьезным последствиям для бизнеса. Компании, которые не используют ИИ, рискуют потерять конкурентоспособность и отстать от тех, кто уже внедрил эти передовые технологии.
Преимущества искусственного интеллекта в логистике
В наши дни логистика играет решающее значение в успехе любого бизнеса. При этом искусственный интеллект в логистике становится все более важным инструментом, предлагая множество преимуществ, которые позволяют оптимизировать все процессы, уменьшить издержки и повысить эффективность управления цепочками поставок.
Использование ИИ в логистике
ИИ-алгоритмы могут анализировать большие объемы информации о ситуации на дороге, погодных условиях, пробках и прочих факторах, чтобы выбирать лучшие маршруты доставки. Таким образом можно уменьшить время в пути, снизить расход топлива и уменьшить износ ТС.
Автоматизация инвентаризации
Искусственный интеллект в логистике может применять разные технологии, например, компьютерное зрение, распознавание образов и анализ информации, для автоматического сканирования и идентификации товаров. Таким образом, можно сократить время, которое затрачивается на инвентаризацию, и снизить риск ошибок, связанных с человеческим фактором.
ИИ-алгоритмы могут использоваться с другими складскими системами, например, системами управления складом (WMS) и системами планирования ресурсов компании (ERP), для обеспечения актуальных данных о наличии продукции на складе в режиме онлайн. Благодаря этому, предприятия могут оптимизировать уровень запасов, предотвращать дефицит или избыток товаров, улучшить сервис.
Эффективное управление запасами
Эффективность работы предприятия или подразделения напрямую зависит от точности прогнозов, относительно запасов. В сложном производстве, когда речь идет о сотнях элементов с разной скоростью расходования, данный фактор становится критически важным. До этого процесс закупки сырья базировался на анализе их потребления за прошлые периоды, что помогало поддерживать необходимый уровень запасов. Но данный подход имел серьезный минус: чем больше был временной промежуток анализируемых расходов, тем менее гибким становилась процедура расчета запасов.
На сегодняшний день, благодаря современным инструментам с применением нейросети, ситуация значительно поменялась. Теперь можно учитывать много внешних нюансов, например, сезонность спроса, климатические условия, макроэкономические условия и прочее, благодаря чему можно достичь более точного планирования потребности в запасах, и спрогнозировать спрос на готовый товар.
Автоматизация процесса комплектации заказов
Оптимальное расположение продукции на складских стеллажах или в распределительном центре может уменьшить общий пробег и работников, и оборудования на складе. Продуманное размещение товаров, которое учитывает спрос и взаимосвязь пожеланий покупателей, позволяет уменьшить пробег, что в итоге приводит к снижению числа занятых в данном процессе работников или машин. К примеру, если до оптимизации с помощью ИИ-систем для выполнения работ было необходимо 5 сборщиков, то после может хватит всего 3-4, причем они смогут эффективно выполнять те же объемы работ.
Автоматизация сортировки посылок
Алгоритмы искусственного интеллекта, которые оснащены камерами и сканерами, могут распознавать и классифицировать посылки по ряду критериев, среди которых адрес доставки, вес, размер и тип содержимого. Таким образом, можно автоматизировать процесс сортировки, исключив необходимость ручного труда и сократив время обработки груза.
Оптимизация маршрутов доставки
Одна из основных задач в логистике – оптимизировать транспортные маршруты, что также можно упростить, благодаря искусственному интеллекту. Когда транспорт объезжает пункты доставки, очень важно, чтобы один сбой не смог нарушить всю цепочку. К примеру, если заказчика нет на месте или он отменяет заказ, важно, чтобы грузовик все равно успел доставить груз остальным адресатам своевременно.
ИИ-инструменты способны не только оптимизировать процесс сбора груза, но и определить подходящий маршрут с учетом разных внешних факторов, среди которых прогнозирование возможных пробок или ремонта автопутей. К примеру, если нужно прибыть в определенный пункт после 14 часов и уехать до 16 часов, это позволит избежать задержек в часы пик. Этот подход в разы повышает эффективность перевозки и снижает риски, которые связаны с форс-мажорами.
Вывод: причины использования искусственного интеллекта в логистической сфере
Искусственный интеллект в логистике – не просто модный тренд, а необходимость для фирм, которые стремятся к эффективности и конкурентоспособности. Искусственный интеллект предлагает уникальные возможности для оптимизации всех нюансов логистической деятельности, от управления запасами и маршрутизации до автоматизации операций на складе и прогнозирования спроса.
Поэтому советуем обращаться к логистическим компаниям, которые умеют оптимизировать процессы и использовать технологии во благо клиента.