금융 및 건강 관리는 AI를 수용하기위한 헤드 라인을 얻는 반면, 가장 유리한 사용 사례 중 일부는 도로에 있습니다. 물류는 세계 무역의 중추이며, 경영진은 2024 년에 따라 잡고 있습니다. 공급망 리더의 90% 화물 파트너를 선택할 때 기술 능력이 가장 중요한 요소입니다. 이유? AI는 비 효율성으로 유명한 업계를 경쟁에서 비즈니스를 우위로 바꾸고 있습니다.
역사적으로 종이 기반 프로세스에 의존하는 물류는 공급망 리더에게 사각 지대였습니다. 이러한 가시성 부족은 Bullwhip 효과에 영향을 미칩니다. 소규모 소매 수요 변화는 공급망을 여행하면서 원료 공급 업체에 도달합니다. 긴 리드 타임과 결합 된 이로 인해 각 단계 (리테일러, 도매 업체, 유통 업체 및 제조업체)가 문제를 악화시켜 과도하게 주문합니다.
그러나 PC 수요가 감소하기 위해서만 반도체 칩으로 트럭과 창고를 채우는 대신, 물류는 실시간 추적 및 공급망 가시성을 가졌다 고 상상해 봅시다. 99.9% 정확도로 수요 변동을 예측할 수 있다면 어떨까요? 응답으로 주문형 운송과 같은 유연한 물류 솔루션을 제공합니까?
AI와 기계 학습을 통해이 이상은 비즈니스 리더가 생각하는 한 멀지 않을 수 있습니다.
공급망 가시성은 설명 할 수없는 것을 설명합니다
“어떤화물 운송 업체의 기술 능력 중 어느 것이 가장 가치가 있습니까?” 실시간 배송 추적.
사물 인터넷 (IoT) 장치는화물 추적에 혁명을 일으켜 상품의 상태에 대한 세분화 된 가시성과 실시간 경고를 제공합니다. 즉, 엄격한 검증 규정이있는 식품 및 제약과 같은 시간에 민감하거나 온도 제어 배송에 대한 커질. 공급망 리더는 자신이 보유한 주식의 양과 어디에 있는지 알 수있을뿐만 아니라 그 상태에 대해서도 배울 수 있습니다. 배송 업체는 상품이 뜨겁거나 차갑거나 젖은 또는 건조 여부에 대한 정보를 모니터링하고 공유 할 수 있으며 문, 상자 또는 기타 용기가 열리는 지 확인할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 사망 한 식품에 대한 이상을 설명하여 미래의 폐기물을 최소화합니다.
전자 산업으로 이동 한 회사는 고객이 랩톱 마더 보드와 같은 제품을 추적하고 추적 할 때 진실하다는 것을 고객에게 보증 할 수 있습니다. 창고 및 인벤토리 관리자는 바코드 및 QR 코드를 스캔하여 재고 수준을 추적하거나 객체에 연결된 RFID (Radio Frequency Identification) 태그를 사용하여 스캔 할 필요없이 고 부가가치 자산을 추적 할 수 있습니다. 고급 RFID 태그는 조건 (예 : 온도)이 사전 설정 임계 값에서 벗어날 때 실시간 경고를 제공합니다.
품목 수준의 가시성은 배송 업체 및 공급망 파트너에게 필수품이되었습니다. 물류 제공 업체는 혼란과 수요 변화에 신속하게 적응해야하며 이러한 가시성은 탄력성을 증가시킵니다. 이러한 통찰력을 통해 기업은 재고에 대한 전체적인 관점을 갖고 실시간으로 정보에 입각 한 결정을 내릴 수 있으며 폐기물을 줄이고 자원 활용을 개선 할 수 있습니다.
수요 예측 및 안정적인 리드 타임
IoT 센서의 유용성은 단순히 항목을 추적하고 고객을 실시간으로 업데이트하는 것보다 훨씬 더 확장됩니다. 그들은 예측 알고리즘을 요구하는 데이터를 제공합니다.
가져가다 코카콜라예를 들어. 청량 음료 대기업은 IoT를 활용하여 자동 판매기 및 냉장고에서 데이터를 모니터링하고 수집하여 주식 수준 및 소비자 선호도 분석에 대한 실시간 메트릭을 추적합니다. 이를 통해 코카콜라는 특정 제품 유형 및 풍미에 대한 수요에 대한 정보에 근거한 예측을 할 수 있습니다.
화물 운송 업체는 비슷한 방법을 사용하여 특정 차선에서 화물량을 예측하여 차량 배치를 최적화하고 서비스 수준 계약 (SLA)을 충족시킬 수 있습니다. 비즈니스에 대한 희소식은보다 안정적인 리드 타임으로 혜택을받는 것이며, 이는 재고 비용이 낮아지고 재고가 줄어 듭니다.
두 가지 중요한 방법이 있습니다 물류 회사는 예측을 사용합니다:
- 장거리 (전략) : 예산 및 자산 계획 (6 개월 ~ 3 년 계획).
- 단거리 (작동) : 물류에 가장 유용한 가장 가치가 있으며, 최대 14 일 전에 지상화물 운송을 예측하고 해양 배송의 경우 1-12 주.
예를 들어, DPDGroup의 택시 회사 인 Speedy는 역사적 선적 데이터 (소포 규모, 배송 시간, 고객 행동 등)와 휴일, 소매 피크 (검은 금요일) 등과 같은 외부 요인을 결합하여 수요를 예측하여 새로운 시스템에서 AI 기반의 요구 예측을 통해 Speedy는 불필요한 여행 및 라인 운반을 신속하게 식별하고 취소 할 수있었습니다. 이것은 a로 이어졌습니다 25% 허브-허브 비용 절감 함대 활용이 14% 증가했습니다. McKinsey는 예측 도구와 함께 공급망 관리에서 비슷한 결과를 발견했습니다. 오류 감소 오류 감소 20 ~ 50%.
용량 대 용량 매칭 : 공기 운반 중지
Uber Freight는 2023 년에 그 사이를보고했습니다 20% 및 35% 매년 미국에서 추정되는 1,750 억 마일의 트럭은 비어있을 것입니다. 이제 AI, ML 및 Digital Twin 기술이 주류이므로 달라스에서 배달 한 트럭은 시카고로 돌아가지 말아야합니다. AI 구동 하중 매칭 플랫폼은화물 수요, 트럭 가용성 및 경로 패턴을 분석하여 모든 트럭이 최대 효율로 운반되도록합니다.
물류 회사는 수요 예측 도구 (부하 크기, 무게, 치수, 유형-부패하기 쉽고 위험한 등)에 사용되는 수집 된화물 정보를 사용하여 용량으로이를 교차 분석합니다. AI 기반 분석은 트럭 크기, 기능, 위치 및 가용성을 드라이버 서비스 시간과 함께 실시간으로 연결하기 위해 트럭 크기, 기능, 위치 및 가용성을 검토 할 수 있습니다. 디지털 트윈 기술은 잠재적으로이를 한 단계 더 발전시켜 가상 시나리오를 시뮬레이션하여 최적의 일치를 보장 할 수 있습니다.
배송 업체가 다가오는 부하에 대한 정보를 디지털 플랫폼에 입력한다고 가정 해 봅시다. 시스템은 사용 가능한 캐리어 용량을 분석하고 앞에서 언급 한 최적화 요소를 고려하여 가장 적합한 옵션과 부하를 일치시킵니다. 거래는 처리되고 배송은 여행 내내 추적됩니다.
자산을 추적, 수요 예측 및 일치하는 부하를 통해 물류 회사는 막대한 금액을 절약하고 있습니다. 그들은 빈 마일을 최소화하고, 차량 활용을 극대화하고, 탄소 발자국을 제거하여보다 안정적인 배송으로 고객 관계를 개선하고 있습니다.
혜택은 물류를 넘어 확장됩니다. 이 수준의 공급망 가시성을 통해 소매 업체와 제조업체는 생산 일정을 최적화하고 재고 보유 비용을 줄일 수 있습니다. 최적의 트럭 활용 및 최소한의 낭비 용량을 보장하여 지연 및 저장 비용을 최소화하고 운송 비용을 줄이고 선적을보다 효율적으로 계획하고 운송 비용을 줄일 수 있습니다.
자원 할당을 다루는 모든 산업 (Airlines, Manufacturing, Cloud Computing)은 물류 AI가 운영을 간소화하는 방법을 배우는 것입니다.
게시물 AI가 조용히 물류를 재구성하는 방법 : 폐기물 절단 및 마진 강화 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
