3 Desafíos de la cadena de suministro La inteligencia artificial está resolviendo
En los últimos años, los avances tecnológicos como la automatización, la conectividad y el análisis de datos han brindado a la industria la oportunidad de lograr avances reales. Sin embargo, la industria se retrasa en la aptitud digital y está poniendo en peligro la adopción. En particular, los nuevos participantes impulsados por la tecnología están innovando para llenar los vacíos y forjar sus propios nichos en la cadena de valor a la velocidad vertiginosa. Un campo que está a la vanguardia de esta innovación es la inteligencia artificial (IA). La inteligencia artificial tiene el potencial de revolucionar todas las funciones de la gestión de la cadena de suministro al permitir a las organizaciones optimizar los procesos, reducir los costos y aumentar la eficiencia.
Este artículo es el primero de una serie de dos partes sobre cómo la IA puede resolver y aliviar los principales desafíos de la industria de camiones. En esta parte, se detallan tres desafíos y se destacan las soluciones impulsadas por la IA.
Contratación y retención de conductores
La escasez de conductores ha sido un desafío crónico para la industria de camiones desde la Gran Recesión de 2008. La American Trucking Association (ATA) espera que la escasez de conductores se dispare de 60k en 2021 a 160k en 2030. Compensación por la jubilación y los cambios de carrera voluntaria, retención y retención y retención Maximizar la productividad de los controladores existentes se ha vuelto crítico.
El uso de IA para la planificación de rutas y la programación de conductores puede aumentar la utilización y liberar a los conductores para concentrarse en el aspecto de conducción de su trabajo. La adopción temprana vacilante ha dado paso a un abrazo frenético de los sistemas avanzados de asistencia del conductor (ADAS) para detectar y prevenir accidentes, monitorear el rendimiento del conductor y advertir sobre problemas como la fatiga para mejorar la seguridad de la conducción. A la larga, analizar los factores que impulsan a los conductores a dejar de fumar pueden mejorar la experiencia de los empleados y reducir la rotación. En una industria que no hace mucho tiempo dependía de procesos en papel y anuncios de periódicos para el marketing de reclutamiento, los conductores ahora están interactuando con chatbots de PNL y herramientas de conducción simuladas para ayudar con todo, desde el reclutamiento hasta la incorporación hasta el soporte del conductor diario. NFI Industries, Inc.
Coincidencia de oferta y demanda
Digital Freight Matching es una capacidad habilitada para AI que simplifica el viaje de flete a través de la digitalización de extremo a extremo. El proceso de coincidencia de capacidad de carga se automatiza a través del aprendizaje automático basado en los requisitos de envío (par, tipo de camión, seguro, servicio), el proceso de licitación se automatiza a través de tecnologías de comunicación (EDI, API), y el seguimiento facilita la visibilidad en tiempo real durante la ejecución. La IA también puede predecir la demanda futura, facilitar el posicionamiento de la capacidad para igualar la demanda y diseñar el movimiento continuo basado en la carga disponible. Se mejora la coincidencia de la capacidad disponible para la demanda, maximizando la utilización de activos, minimizando las millas inactivas y mejorando la reubicación de la capacidad.
ETA dinámica
Si bien los sistemas aún están evolucionando hacia las actualizaciones en tiempo real, la inteligencia artificial (IA) está ayudando a aliviar este cambio calculando ETA sobre la marcha, utilizando métodos científicos para generar pronósticos en tiempo real a través de algoritmos complejos. La IA utiliza una variedad de entradas de datos en tiempo real que incluyen, entre otros, el seguimiento de patrones históricos, la información GPS, los datos de la computadora a bordo (OBC), los datos del controlador, las actualizaciones de EDI, el rendimiento del equipo y la información de mantenimiento. Debido a que los datos son tan específicos, los modelos de IA pueden hacer predicciones más precisas y relevantes para diferentes ubicaciones de operaciones basadas en patrones de inventario, comportamiento del conductor, tiempos de camiones y datos de geolocalización, entre otras cosas. A medida que cambian las estaciones o patrones,
"Estos cálculos dinámicos de ETA basados en IA mejoran recibir eficiencia, precisión de las corridas de ondas de cumplimiento salientes, la velocidad de entrega de la tienda y las ventas de comercio electrónico y la experiencia del cliente".
Con emocionantes avances en camiones autónomos, Internet de las cosas (IoT), la realización de drones y la cadena de bloques al borde del avance y la comercialización, el futuro es brillante.
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