Wykorzystanie AI w łańcuchu dostaw. Zastosowanie sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja w transporcie i logistyce to w ostatnich czasach jeden z najgorętszych branżowych tematów. Nie bez powodu. Cyfryzacja i automatyzacja mogą być odpowiedzią na problemy związane z niedoborem kierowców, czy wzrostem kosztów działalności. Zwłaszcza obecnie warto inwestować w nowe technologie w logistyce.
Okres zwiększonych wyzwań – a takie czasy teraz mamy – sprzyja poszukiwaniu nietuzinkowych rozwiązań, które łamią schematy. W czasach kryzysu wykorzystanie AI w transporcie i logistyce staje się po prostu koniecznością. Sztuczna inteligencja w łańcuchu dostaw pozwala zwiększyć konkurencyjność w warunkach zaostrzonej rywalizacji rynkowej. Pomimo licznych zalet wciąż wiele przedsiębiorstw dystansuje się od wprowadzania cyfrowej rewolucji we własnej działalności. Eksperci potwierdzają: to strategiczny błąd. Jakie korzyści wobec tego daje sztuczna inteligencja w TSL?
Co daje sztuczna inteligencja w logistyce?
AI w transporcie i logistyce wykorzystuje te same elementy, których używają najnowocześniejsze maszyny w procesach produkcyjnych. Opierając się na algorytmach, są w stanie analizować dane i generować gotowe rozwiązania problemów. Specjalnie zaprojektowane aplikacje i programy pozwalają na automatyzację procesu również w sektorze TSL. Dodatkowo, sztuczna inteligencja w transporcie i logistyce ma zdolność ,,uczenia się’’. Przykładowo FREIGHTS, czyli automatyczne zarządzanie transportem drogowym może zoptymalizować przewóz ładunków na podstawie ciągłego przetwarzania danych. AI w łańcuchu dostaw umożliwia minimalizację kosztów, przy jednoczesnym zwiększeniu bezpieczeństwa ładunków i pracowników. Jej wielką zaletą jest także pogłębiona analiza rynku i prognozowanie popytu – a to czynniki, które z pewnością będą miały niebagatelny wpływ na wyniki finansowe firmy.
Co to jest „Cyfrowy bliźniak”?
Do prognozowania zdarzeń w logistyce służy tzw. Cyfrowy bliźniak. Najprościej można opisać go jako system symulacji oparty o informacje zebrane w świecie rzeczywistym. To taki wirtualny odpowiednik prawdziwego łańcucha dostaw, cyfrowe odwzorowanie procesów zachodzących w firmie, np. w magazynie albo w transporcie. Za analizę danych w systemie odpowiada wtedy nie człowiek, a właśnie sztuczna inteligencja w transporcie i logistyce. Digital Twin generuje raporty efektywności firmy (sprawdź ofertę REPORTS), a ostateczną decyzję na temat wykorzystania gromadzonych informacji podejmuje człowiek. Dzięki wykorzystaniu nowoczesnej mocy obliczeniowej, „Cyfrowy bliźniak” może w szybki sposób wskazać „wąskie gardła” w łańcuchu dostaw i zaproponować gotowe rozwiązanie problemów. Nowe technologie w łańcuchu dostaw pozwalają eksperymentować z optymalizowaniem procesu, bez stawiania całej firmy na głowie. Cyfrowe systemy zarządzania firmą logistyczną oferuje w Polsce m.in. CargoON.
Łańcuch dostaw a sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja w łańcuchu dostaw nie ogranicza się np. do szybkiej analizy, gdzie jest dostępne miejsce w magazynie albo jak optymalnie rozlokować ładunki. AI w transporcie i logistyce odpowiada także za jakość dostarczanych towarów. Dzięki cyfrowym czujnikom, które poinformują np. o awarii systemu chłodzenia, można kontrolować każdy element przewozu towarów i jednocześnie zachować ładunki w nienagannym stanie. Tym samym sztuczna inteligencja staje się odpowiedzią na pytanie, jak zwiększyć efektywność łańcucha dostaw.
AI w transporcie i logistyce – wyzwania i szanse
Choć coraz więcej firm wykorzystuje nowe technologie w łańcuchu dostaw, wciąż wielu przedsiębiorców boi się zmian. To zrozumiałe, chociażby ze względu na koszty takiej inwestycji i niepewność, czy przyniesie obiecane korzyści. Eksperci uważają jednak, że nie jest to już kwestia wyboru, ale konieczność. Tym bardziej, że wydatki na narzędzia technologiczne nie muszą być wysokie. Przykładowo inwestycja w Visibility – narzędzie do lokalizacji ładunków – przyniosła wielu producentom i dystrybutorom szybkie zwiększenie efektywności. Ze względu na dynamiczny rozwój technologii rozwiązania AI w transporcie i logistyce ewoluują niemalże z dnia na dzień, co najlepiej pokazał czas pandemii. Stopniowe rozwijanie cyfryzacji i automatyzacji to najpewniejsza droga do utrzymania wysokiej pozycji firmy w warunkach rywalizacji rynkowej.
Sztuczna inteligencja w łańcuchu dostaw: intermodal
Sztuczna inteligencja w transporcie i logistyce jest zarówno wyzwaniem, jak i wielką szansą. O tym, w jaki sposób można ją skutecznie zaimplementować świadczy przypadek intermodalu, czyli przewozu kontenerów koleją przy wykorzystaniu samochodów ciężarowych na etapie tzw. ostatniej mili. Automatyzacja procesów przeładunkowych w transporcie intermodalnym prowadzi do wzrostu wydajności, skrócenia czasu dostawy i zwiększenia zadowolenia klienta z usług. Sztuczna inteligencja w łańcuchu dostaw to konkretne narzędzia cyfrowe. To aplikacje i programy, które mają za zadanie przewidywać popyt i optymalizować podaż ze względu na rodzaj ładunku, jego lokalizację czy pokonywaną trasę. Dzięki takim narzędziom każda firma może z wyprzedzeniem przewidywać szczyty bądź spadki ruchu i reagować, zanim jeszcze wystąpi problem.
Jak zredukować koszty w firmie z AI?
Sztuczna inteligencja w transporcie i logistyce ma jedną, ale bardzo ważną przewagę nad człowiekiem. Jeżeli wykluczymy przerwy w dostawach prądu, narzędzia cyfrowe są w stanie pracować cały czas. W przeciwieństwie do ludzi nie męczą się, nie potrzebują urlopu, nie spędzają weekendu nad jeziorem. Co prawda nawet nowe technologie w logistyce mogą popełnić błąd, jednak zazwyczaj są one efektem ludzkiej ingerencji.