6 лучших решений

с искусственным интеллектом

в логистике


Искусственный интеллект (ИИ) быстро трансформирует логистику, делая процессы более эффективными,

точными и предсказуемыми. Внедрение ИИ в логистику открывает новые возможности для компаний, позволяя им оптимизировать операции и снижать затраты.




Ключевые аспекты применения ИИ в логистике


Оптимизация маршрутов

ИИ помогает логистическим компаниям разрабатывать оптимальные маршруты для доставки товаров. Используя данные о дорожной ситуации, погодных условиях и загруженности дорог, ИИ может предложить наиболее эффективные маршруты, сокращая время доставки и затраты на топливо.


Управление запасами

ИИ позволяет прогнозировать спрос на товары с высокой точностью, что помогает компаниям управлять запасами более эффективно. Это снижает риск избыточных или недостаточных запасов, улучшая обслуживание клиентов и снижая затраты на хранение.


Автоматизация складских операций

Роботы и автоматизированные системы, управляемые ИИ, могут выполнять различные складские операции, такие как сортировка, упаковка и перемещение товаров. Это повышает скорость и точность выполнения задач, снижая вероятность ошибок и трудозатраты.


Предиктивная аналитика

ИИ анализирует большие объемы данных для прогнозирования различных событий, таких как поломки оборудования или изменения спроса. Это позволяет компаниям принимать меры для предотвращения проблем и оптимизации процессов.


Улучшение обслуживания клиентов

ИИ может анализировать данные о клиентах и их предпочтениях, чтобы предлагать персонализированные решения и улучшать обслуживание. Чат-боты и виртуальные ассистенты, основанные на ИИ, могут быстро и эффективно отвечать на запросы клиентов, повышая их удовлетворенность.


Безопасность и мониторинг

ИИ используется для мониторинга безопасности на складах и в транспортных средствах. Системы видеонаблюдения с ИИ могут обнаруживать подозрительные действия и предупреждать о возможных угрозах, обеспечивая безопасность сотрудников и товаров.




Рекомендованные ИИ-решения и их применение в логистике


ClearMetal

  • Применение: Прозрачность и предсказуемость в цепочках поставок.
  • Как использовать: ClearMetal использует машинное обучение для анализа данных о перевозках, помогая компаниям прогнозировать возможные задержки и риски на каждом этапе транспортировки. Это улучшает планирование и минимизирует непредвиденные простои.

FourKites

  • Применение: Отслеживание грузов в реальном времени.
  • Как использовать: FourKites анализирует данные из GPS-устройств и сенсоров на транспорте, чтобы предсказывать возможные отклонения от маршрута и оптимизировать время доставки. Это помогает компаниям, таким как Kraft Heinz, уменьшить случаи опозданий и снизить операционные затраты.

Project44

  • Применение: Управление транспортом и цепочками поставок.
  • Как использовать: Project44 позволяет компаниям более точно управлять своими транспортными операциями и оптимизировать использование ресурсов. ИИ, встроенный в платформу, помогает анализировать текущие данные и прогнозировать сценарии развития событий, что облегчает принятие решений на всех уровнях логистической цепочки.

SAP Ariba

  • Применение: Управление закупками и цепочками поставок.
  • Как использовать: SAP Ariba — это облачная платформа, которая использует ИИ для оптимизации процессов поиска товаров, управления поставщиками и заключения контрактов. Это помогает улучшить эффективность и снизить затраты на закупки.

o9 Solutions

  • Применение: Прогнозирование спроса и управление запасами.
  • Как использовать: o9 Solutions использует ИИ для анализа данных и прогнозирования спроса, что помогает компаниям управлять запасами более эффективно и снижать риск избыточных или недостаточных запасов.

Smart Delivery Systems

  • Применение: Оптимизация процессов доставки.
  • Как использовать: Умные системы доставки помогают компаниям оптимизировать процессы, снижать затраты и повышать уровень обслуживания клиентов. ИИ анализирует данные о маршрутах, погодных условиях и загруженности дорог, чтобы предложить наиболее эффективные маршруты.

Эти ИИ-решения могут значительно улучшить логистические процессы, делая их более эффективными, предсказуемыми и экономичными.