3 Changamoto za usambazaji wa akili akili ni kutatua
#AI #MachineLearning #SupplyChain
Ili kutatua uhaba wa madereva wa lori, uwezo wa kulinganisha na mahitaji ni mwanzo tu
Sekta ya malori imepata mtikisiko usio wa kawaida katika miaka michache iliyopita, ukiongozwa kwa sehemu kubwa na mchanganyiko wa mahitaji tete, matukio ya uchumi, usumbufu mkubwa, wito wa njia endelevu za usafirishaji, na matarajio ya wateja yanayoongezeka. Kwa kuongezeka kwa e-commerce na kuongezeka kwa mahitaji ya kutimiza maili ya mwisho, wauzaji wako chini ya shinikizo kubwa ya kurekebisha shughuli zao na kustawi katika hali mpya. Licha ya changamoto hizo, tasnia ya malori inabaki kuwa sehemu muhimu ya uchumi wa dunia na ukuaji wake unaoendelea utachukua jukumu muhimu katika kuunda mustakabali wa biashara ya ulimwengu.
Katika miaka ya hivi karibuni, maendeleo ya kiteknolojia kama vile automatisering, kuunganishwa, na uchambuzi wa data yametoa tasnia hiyo fursa ya kufikia mafanikio halisi. Walakini, tasnia hiyo iko nyuma katika usawa wa dijiti na inahatarisha kupitishwa. Kwa kweli, washiriki mpya wanaoendeshwa na teknolojia wanabuni kujaza mapengo na kuchonga niches zao kwenye mnyororo wa thamani kwa kasi ya mapumziko. Sehemu moja ambayo iko mstari wa mbele katika uvumbuzi huu ni Ushauri wa Artificial (AI). Akili ya bandia ina uwezo wa kurekebisha kazi zote za usimamizi wa mnyororo wa usambazaji kwa kuwezesha mashirika kuongeza michakato, kupunguza gharama, na kuongeza ufanisi.
Nakala hii ni ya kwanza katika safu ya sehemu mbili juu ya jinsi AI inaweza kutatua na kupunguza changamoto kubwa za tasnia ya lori. Katika sehemu hii, changamoto tatu zinaelezewa na suluhisho zinazoendeshwa na AI zinaonyeshwa.
Kukodisha dereva na kutunza
Uhaba wa dereva umekuwa changamoto sugu kwa tasnia ya malori tangu kushuka kwa uchumi kwa 2008. Jumuiya ya Malori ya Amerika (ATA) inatarajia uhaba wa dereva kuongezeka kutoka 60k mnamo 2021 hadi 160k mnamo 2030. Kulipa fidia kwa mabadiliko ya kazi ya hiari, kubakiza na Kuongeza uzalishaji wa madereva waliopo imekuwa muhimu.
Kutumia AI kwa upangaji wa njia na ratiba ya dereva kunaweza kuongeza utumiaji na kufungua madereva ili kuzingatia hali ya kuendesha kazi yao. Kupitishwa mapema kumetoa njia ya kukumbatiana na mifumo ya usaidizi wa dereva wa hali ya juu (ADAS) kugundua na kuzuia ajali, kuangalia utendaji wa dereva, na kuonya juu ya maswala kama vile uchovu ili kuboresha usalama wa kuendesha. Mwishowe, kuchambua mambo ambayo husababisha madereva kuacha inaweza kuboresha uzoefu wa mfanyakazi na kupunguza mauzo. Katika tasnia ambayo sio muda mrefu uliopita ilitegemea michakato ya msingi wa karatasi na matangazo ya magazeti kwa uuzaji wa kuajiri, madereva sasa wanaingiliana na mazungumzo ya NLP na zana za kuendesha gari kusaidia na kila kitu kutoka kuajiri hadi kwenye bodi hadi msaada wa dereva wa siku. Viwanda vya NFI, Inc.
Usambazaji na mahitaji ya kulinganisha
Katika miaka mitano iliyopita, uwezo wa lori la Merika umekua kwa kiwango cha 1%, wakati tonnage imekua kwa kiwango cha 1.2%, ikionyesha kushuka kwa kiwango kikubwa katika usambazaji wa ukubwa na kijiografia. Kuweka uwezo ambapo mahitaji iko, wabebaji na wamiliki wa wamiliki hutumia bodi za mzigo wakati wanaweza na vinginevyo hawana msaada. Wakati zinaenea katika soko la doa, kugawanyika, mwonekano mdogo na michakato ya mwongozo hupunguza kuvutia na ufanisi wa bodi za mzigo. Kwa kupendeza, inakadiriwa sana kuwa theluthi moja ya maili zote za lori hazina kitu.
Ulinganisho wa mizigo ya dijiti ni uwezo unaowezeshwa na AI ambao hurahisisha safari ya mizigo kupitia kuorodhesha hadi mwisho. Mchakato wa kulinganisha uwezo wa mzigo hurekebishwa kupitia kujifunza kwa mashine kulingana na mahitaji ya usafirishaji (jozi ya OD, aina ya lori, bima, huduma), mchakato wa zabuni hurekebishwa kupitia Teknolojia ya Mawasiliano (EDI, API), na kufuatilia kuwezesha mwonekano wa wakati halisi wakati wa utekelezaji. AI pia inaweza kutabiri mahitaji ya baadaye, kuwezesha nafasi ya uwezo wa kulinganisha mahitaji, na kubuni harakati zinazoendelea kulingana na mzigo unaopatikana. Ulinganisho wa uwezo unaopatikana wa mahitaji unaboreshwa, kuongeza utumiaji wa mali, kupunguza maili isiyo na maana na kuboresha uhamishaji wa uwezo.
Ulinganisho wa mizigo ya dijiti ni uwezo unaowezeshwa na AI ambao hurahisisha safari ya mizigo kupitia kuorodhesha hadi mwisho. Mchakato wa kulinganisha uwezo wa mzigo hurekebishwa kupitia kujifunza kwa mashine kulingana na mahitaji ya usafirishaji (jozi ya OD, aina ya lori, bima, huduma), mchakato wa zabuni hurekebishwa kupitia Teknolojia ya Mawasiliano (EDI, API), na kufuatilia kuwezesha mwonekano wa wakati halisi wakati wa utekelezaji. AI pia inaweza kutabiri mahitaji ya baadaye, kuwezesha nafasi ya uwezo wa kulinganisha mahitaji, na kubuni harakati zinazoendelea kulingana na mzigo unaopatikana. Ulinganisho wa uwezo unaopatikana wa mahitaji unaboreshwa, kuongeza utumiaji wa mali, kupunguza maili isiyo na maana na kuboresha uhamishaji wa uwezo.
Nguvu ETA
Kukadiria lori inayokadiriwa wakati wa kuwasili (ETA) ni juhudi ngumu iliyoathiriwa na upakiaji wa kuchelewesha, trafiki, hali ya hewa, kufungwa kwa barabara, milipuko na makosa ya wanadamu, na kusababisha kasino ya vitendo vya impromptu na utendaji mdogo. Usahihi wa utabiri ni muhimu katika hatua nyingi za michakato ya chini ya maji, kama vile kusimamia miadi ya yadi, upakiaji wa kizimbani, usambazaji, utimilifu wa hesabu, ugawaji wa kazi katika ghala, na utekelezaji katika seli za uzalishaji. Wakati ucheleweshaji hauepukiki, kuboresha usahihi wa ETAs ni muhimu kuweka bidhaa inapita vizuri.
Wakati mifumo bado inajitokeza kuelekea sasisho za wakati halisi, akili ya bandia (AI) inasaidia kupunguza mabadiliko haya kwa kuhesabu ETAs kwenye kuruka, kwa kutumia njia za kisayansi kutoa utabiri wa wakati halisi kupitia algorithms ngumu. AI hutumia aina ya pembejeo za data za wakati halisi ikiwa ni pamoja na, lakini sio mdogo, ufuatiliaji wa muundo wa kihistoria, habari ya GPS, data ya kompyuta (OBC), data ya dereva, sasisho za EDI, utendaji wa vifaa na habari ya matengenezo. Kwa sababu data ni maalum, mifano ya AI inaweza kufanya utabiri sahihi zaidi na unaofaa kwa maeneo tofauti ya shughuli kulingana na muundo wa hesabu, tabia ya dereva, nyakati za lori, na data ya geolocation, kati ya vitu vingine. Kadiri misimu au mifumo inavyobadilika,
"Mahesabu haya ya nguvu ya AI ya AI yanaboresha kupokea ufanisi, usahihi wa wimbi la utimilifu wa nje, kasi ya utoaji wa duka, na mauzo ya e-commerce na uzoefu wa wateja."
Pamoja na maendeleo ya kufurahisha katika malori ya uhuru, Mtandao wa Vitu (IoT), utimilifu wa msingi wa drone, na blockchain kwenye hatihati ya mafanikio na biashara, siku zijazo ni mkali.
Leave a comment