Как машинное обучение помогает логистике повысить свою эффективность?

С древних времен логистика была ключевым фактором, влияющим на все аспекты жизни каждой страны. Рост страны, успех в битвах, внутренний мир и местное снабжение продовольствием и фуражом и многое другое зависели от логистики и цепочки поставок. Таким образом, мы можем понять, что для любой страны или любого бизнеса логистика является важным фактором, на который следует обратить внимание.

Точное значение логистики — это общий процесс управления тем, как ресурсы приобретаются, хранятся и транспортируются в конечный пункт назначения.

С древних времен и до наших дней логистика имеет одинаковое значение. Хотя отрасль развивалась и стала более эффективной, чем в древние времена, в доставке товаров и услуг, недавняя пандемия и растущая власть потребителей продемонстрировали, что в логистике есть много областей, в которых есть место для инновационных решений.

Некоторыми из проблем в этой отрасли являются транспортные расходы, прозрачность цепочки поставок, улучшение бизнес-процессов, улучшение обслуживания клиентов, управление запасами, снижение затрат на рабочую силу, выход на новые рынки, правила и нормы со стороны правительства, управление поставщиками и технологическая стратегия и внедрение.

Теперь мы увидим, как машинное обучение помогает этой отрасли решать проблемы и обеспечивать устойчивый рост.

1. Управление запасами

Прогнозирование спроса помогает компаниям иметь четкие ожидания, и на их основе они могут поддерживать достаточный уровень запасов и четко оценивать продукт. Потому что как затоваривание, так и нехватка товаров могут стать настоящей проблемой для бизнеса. Модели машинного обучения являются экспертами в выявлении скрытых закономерностей в исторических данных, нелинейных зависимостях без какого-либо вмешательства человека, что повышает точность прогнозирования спроса и помогает поддерживать адекватный уровень запасов. Используя алгоритмы временных рядов, мы можем прогнозировать потребности, а компьютерное зрение может помочь в управлении запасами.

2. Транспорт — состояние, местоположение и оптимизация маршрута в реальном времени

Во всем логистическом цикле ML может помочь нам отслеживать местонахождение товара во время транспортировки. Также он предоставляет нам статус состояния продукта.

Опять же, машинное обучение помогает оптимизировать маршрут в реальном времени. Он может отслеживать погоду, дорожные условия, сценарии движения, время в пути и дает рекомендации по оптимизации маршрута и сокращению времени доставки. С их помощью также улучшается качество обслуживания клиентов.

Он также предоставляет покупателю отслеживание продукта в режиме реального времени, чтобы клиент знал его статус.

3. Сокращение времени отклика и затрат

Способность алгоритмов машинного обучения анализировать и извлекать уроки из данных в режиме реального времени и исторических тенденций помогает менеджерам цепочки поставок оптимизировать маршрут для своего парка транспортных средств, что приводит к сокращению времени в пути, экономии средств и повышению производительности. Динамическое ценообразование, которое представляет собой ценообразование в режиме реального времени, когда цена доставки продукта зависит от расстояния, местоположения, спроса, предложения, конкурентной цены. Он использует алгоритмы машинного обучения для анализа исторических данных клиентов в режиме реального времени, чтобы быстрее реагировать на колебания спроса, корректируя цены.

4. Управление складом

Это может включать в себя автоматизацию проверки запасов, проверки качества, размещение и удаление продуктов на полках, сканирование продуктов, чтобы отметить их местоположение. ML может помочь автоматизировать весь процесс на складе, от поступления продукта до его доставки.

5. Чат-боты для обслуживания клиентов

Обслуживание клиентов играет важную роль в логистике, так как клиенты могут звонить, чтобы задать вопрос, отправить посылку, проверить статус, пожаловаться и по многим другим причинам. Поэтому в таких случаях компаниям необходимо предоставлять релевантную информацию клиентам с хорошим опытом. Чат-боты обслуживания клиентов с поддержкой машинного обучения, оснащенные НЛП и другими методами, помогают клиентам решать их вопросы, а компаниям — улучшать поддержку клиентов.

6. Автоматизация ручных задач бэк-офиса

ML пытается удалить ручную повторяющуюся работу, такую как создание счетов, составление отчетов, документы с прейскурантом, обработка электронной почты, что повышает общую эффективность процесса, а также сокращает время.

По мере того, как мы становимся все более и более инновационными, AI и ML коренным образом изменят весь логистический сегмент. Недавно была запущена доставка дронами, которая также осуществляется с использованием AI и ML, что, можно сказать, является эволюцией в логистическом секторе. Также ML оказывает помощь в логистике на морских и воздушных маршрутах. Не будет сюрпризом, даже если ИИ полностью автоматизирует всю логистическую отрасль в ближайшие годы, хотя это займет несколько лет, но мы можем предсказать, что это произойдет.