قادة الفكر
3 طرق لتحويل التعلم الآلي لقطاع اللوجستيات
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
تستخدم شركات اللوجستيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحقيق أفضل النتائج للحفاظ على الإنتاجية على أعلى مستوى ، واتخاذ قرارات الأعمال أفضل ، ومواكبة المنافسة. أهمية الذكاء الاصطناعي في هذه الصناعة ضخمة. من المتوقع أن تُحقق الشركات بين 1.3 تريليون دولار و 2 تريليون دولار سنويًا قيمة اقتصادية بفضل هذه التقنية المتقدمة في التصنيع وال سلاسل التوريد العالمية.
إذا كنت لا تزال تتساءل عن كيفية مساعدة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمشروعك ، فانظر إلى بعض الحالات المثيرة للاهتمام وحدد ما إذا كانت هذه هي الحل المناسب لك.
1. برامج التخطيط المستندة إلى التعلم الآلي
اختيار الطريق الأمثل ، تخطيط فترات الراحة للسائقين ، وتجنب المسارات الأكثر ازدحامًا وخطورة هي فقط بعض التحديات التي تشكل جزءًا من العمل اليومي في صناعة اللوجستيات.
وفقًا لجولدمان ساكس ، عندما نتحدث عن تسليم 25 حزمة فقط ، الطرق المحتملة تصل إلى حوالي 15 تريليون تريليون. وهنا يأتي التعلم الآلي لمساعدتنا. يمكن لبرامج التخطيط المستندة إلى التعلم الآلي تحليل جميع الخيارات لاختيار الحل الأمثل من حيث التكاليف والموعد النهائي والأحداث الطارئة التي تتطلب قرارات فورية.
باستخدام مجموعات البيانات الكبيرة الموفرة للنظام ، مثل المعلومات حول كفاءة الوقود ، والحوادث المرورية المحتملة أو العوائق ، وحجم المركبة ، وجدول عمل السائقين ، خوارزميات التحسين في الوقت الفعلي تحدد أفضل طريق للسائقين. هم مبني على السحابة ، لذلك يتم توفير جميع المعلومات في الوقت الفعلي ويمكن الوصول إليها من قبل المرسلين ، السائقين ، المديرين ، وموظفي الخدمة الأخرى ، مثل مديري الحسابات ، للحفاظ على عملاءهم على علم بالوقت المتوقع للتسليم.
(GS )باستخدام التعلم الآلي ، يمكن لبرامج التخطيط تحقيق العديد من الفوائد لشركتك ، مثل:
- تحسين تجربة العملاء: مع تقديرات وقت التسليم الأكثر دقة ، سيكون العملاء أكثر راحة مع خدمتك وسيعطونك ملاحظات إيجابية. ما هو أكثر من ذلك ، يمكنك أيضًا تقديم إشعارات حول التسليم القادم عبر البريد الإلكتروني أو الرسائل القصيرة.
- الاقتصاد في التكاليف: إحدى الفوائد الرئيسية للتعلم الآلي هو عادةً الاقتصاد في الوقت والمال. هذا صحيح هنا ، حيث تُراقب أنظمة التحسين استهلاك الوقود وuggests الطرق الأكثر كفاءة في التكلفة.
- مراقبة أداء السائق: نظام السحابة القائم على التعلم الآلي يساعدك على مراقبة عمل موظفيك وضمان أداءهم لمهامهم بشكل موثوق. يمكنك أيضًا التأكد من اتباعهم لقواعد الطريق وجدول عملهم. علاوة على ذلك ، يمكن أن يزيد الوعي بأن المديرين لديهم إمكانية الوصول إلى هذه المعلومات من كفاءة الموظفين والإنتاجية.
- تتبع المؤشرات الرئيسية: مع الإطلاع على المعلومات الرئيسية مثل وقت السفر ، تكاليف الوقود ، وإنتاجية الموظفين ، يمكنك مراقبة أداء شركتك بشكل أفضل وتصحيح أي عنصر يحتاج إلى تحسين.
مثال حقيقي حيث تحسين المسار الخوارزمي حسّن الإيرادات في صناعة اللوجستيات هو دراسة الحالة هذه من مكينسي. كان عميلهم شركة لوجستية آسيوية طلبت من شركة التكنولوجيا حل مشكلة مطابقة العرض من الأسطول وطرق الشحن مع متطلبات العملاء.
كيف حققوا ذلك؟
أولاً ، جمعت فرقة مكينسي جميع البيانات الأساسية حول عملياتهم لتحديد أي مشاكل يمكن تحسينها. قاموا بتحليل المعلومات الحيوية مثل مواقع العملاء ، مواقع المراكز ، وموارد الأسطول. سمح لهم هذا بالحصول على نموذج تحسين المسار يولد جداول مخصصة لجميع المركبات. مع هذا الحل ، تمكنوا من تحسين الإدارة في العديد من المجالات ، مثل:
- نوع المركبة
- تكلفة الاستخدام
- أقصى عدد من التحميلات
- وقت السفر
ما كان وراء نجاحهم؟
كان كل من الخبرة و خوارزميات التعلم الآلي الطرفية التي استخدموها لبناء هذا الحل. على سبيل المثال ، استخدموا خوارزمية تحسين الشبكة (NOAH) لإنشاء أدلة مرئية في خرائط يومية للطرق. بالإضافة إلى ذلك ، قدموا تطبيقًا للهاتف المحمول يظهر البيانات في الوقت الفعلي ، مما يجعل العمل أسهل لكل من المرسلين والسائقين.
نتيجة لذلك ، قللت حلولهم التكاليف بنسبة 3.6٪ وزيادة كفاءة شبكة الشحن ، التي أدت إلى زيادة ربح بنسبة 16٪.
2. بوتات الدردشة في اللوجستيات
هل تعلم أن 97٪ من الناس يقولون إن خدمة العملاء السيئة لها تأثير على نواياهم الشرائية؟ ومع ذلك ، يذكر مورد آخر أن 36٪ من العملاء ما زالوا محبطين من فشل الشركات في الرد على أسئلتهم البسيطة.
تظهر هذه البيانات أهمية وجود بوت دردشة للاستجابة للعملاء على الفور لتوفير الوقت وتحسين تجربة العملاء. المساعدين الافتراضيين يستخدمون معالجة اللغة الطبيعية للمحادثة مع الأشخاص في الدردشة ، عادةً على صفحة الشركة الرئيسية. هم مبني على الخوارزميات التي يمكنها التعرف على السؤال المطروح والبحث عن الإجابة عليه. إذا سأل المستخدم سؤالًا غير مفهوم لا توجد إجابة له في قاعدة البيانات ، فإن بوت الدردشة يحاول مطابقة واحدة من إجابات “التراجع” أو تعلم أنماط جديدة من العميل لاستخدام هذه المعلومات في المرة التالية التي يُطرح فيها سؤال مشابه.
يملك بوت دردشة مقدارًا معينًا من المعرفة حول شركة ومنتجاتها أو خدماتها. يمكنه استخدام قواعد بياناته أو سحب المعلومات من مصادر خارجية. يجيب المستشار الافتراضي على الأسئلة ويناقش المحادثة بنفسه ، موجهًا المحادثة إلى مواضيع تتعلق بأنشطة الشركة أو يقترح زيارة صفحة متعلقة.
5 فوائد رئيسية لبوتات الدردشة
ما زلت غير متأكد من أن بوتات الدردشة هي حل جيد لشركتك؟ فقط انظر إلى خمس فوائد رئيسية لتطبيقها في شركة لوجستية.
1. استجابات فورية 24/7/365
في شركات اللوجستيات ، التواصل مع العملاء أمر بالغ الأهمية. على سبيل المثال ، يقدم دي إتش إل ثلاثة أشكال مختلفة من أشكال الاتصال:
- البريد الإلكتروني إلى خدمة العملاء
- التواصل الهاتفي
- بوت دردشة 24/7
يسمح بوت الدردشة للعملاء بالحصول على معلومات فورية حول حالة الشحن ، الأسعار ، وقت التسليم المتوقع للشحنة ، وغيرها.
لماذا هو مهم؟
اليوم ، 77٪ من الناس يتوقعون الحصول على استجابات فورية من الدردشة عبر الإنترنت في أي وقت من اليوم أو الليل. يمكن لبوتات الدردشة العمل طوال الوقت ، حتى عندما لا يعمل موظفوك (علاوة على ذلك ، لن يكونوا أبدًا متعبين).
تطبيق بوت دردشة الذي يمكن الوصول إليه دائمًا يحسن بشكل كبير تجربة المستخدم. على سبيل المثال ، مع بوت دردشة هيلمي التي تم إنشاؤها بواسطة جيتي جيني ، لاحظ مؤسسة سكن الطلاب في منطقة هلسنكي زيادة في درجة رضا العملاء الإجمالية من 4.11 إلى 4.26.
2. تحسين التنقل في الموقع
هل تعلم أن 34٪ من العملاء يحبون التنقل الصعب في الموقع؟
يمكن لبوتات الدردشة حل هذه المشكلة من خلال مساعدة الزوار في التنقل في الموقع والبحث السريع عن المعلومات التي يهتمون بها. هم يساعدونك في إنشاء صورة إيجابية للعلامة التجارية وتجربة العملاء المخصصة. إذا كنت تهتم ببناء رضا العملاء وولاء العلامة التجارية بين عملائك ، فيمكن لبوت دردشة أن يكون خطوة رائعة الأولى.
مثال مثير للاهتمام لبوت دردشة يساعدك على العثور على جميع المعلومات حول منتج هو بوت دردشة أليكس المتاح على موقع Intellexer Summarizer. عندما تسأله سؤالًا ، ستحصل على رسالة تحتوي على رابط إلى صفحة يمكنك فيها العثور على المعلومات ذات الصلة.
لا تحتاج إلى توفير و استخراج الكثير من البيانات لإنشاء مثل هذا البوت. كل ما عليك هو معالجة محتوى الموقع لتوفيره في شكل مناسب. ثم ، تفرق المعلومات حول محتوى الصفحة والبيانات لإنشاء تدفق منطقي للمحادثة. علاوة على ذلك ، بوتات الدردشة دائمًا ما تتعلم ، لذلك كلما تلقوا المزيد من الأسئلة ، أصبحت إجاباتهم أكثر دقة. غالبًا ما يكون هذا النوع من بوتات الدردشة أول حل ذكاء اصطناعي الذي يختاره الشركات.
3. مساعدة التسليم
يمكن للمساعدين الافتراضيين أن يكونوا أول اتصال بالعملاء ويتلقون طلبات التسليم منهم. مثل غيرها من حلول الذكاء الاصطناعي ، يمكنهم تخفيف عبء الكثير من المهام المتكررة ، مثل جمع معلومات الطلب. ما هو أكثر من ذلك ، يمكنهم تنفيذ طلبات العملاء المتعلقة بالتسليم على الفور ، مثل إرسال فاتورة لطلب أو إعلام بحالة التسليم.
4. دعم الموظفين الشامل
يمكن لبوتات الدردشة مساعدة موظفيك في العديد من الطرق ، من الأوراق إلى وضع الطلبات ومعالجة المدفوعات. يمكنهم استلام أو ملء الوثائق مثل الفواتير أو طلبات الدفع ، والعديد من الأمور الأخرى. وعندما تحتاج الآلات إلى مساعدة بشرية ، يرسلون رسالة إلى العمال البشرين لاتخاذ الخطوة الصحيحة التالية.
وفقًا ل باس فوجيلز ، مشرف فريق خدمة العملاء في دي إتش إل: “لدي الموظفين وقت أكثر ل解决 أسئلة العملاء المعقدة ومنع تصاعد الأمور. كما زادت نسبة رضا الموظفين بشكل كبير.
5. تتبع الشحن في الوقت الفعلي
في اللوجستيات ، وقت التسليم و المعلومات في الوقت الفعلي حول حالة الطلب هي أمور حيوية. سيضمن بوتات الدردشة أنه لا يتعين على عملائك انتظار الرد. مثال حقيقي لهذا الحل هو دراسة الحالة هذه من روبو روبو. قاموا بإنشاء بوت ل آر بي إل يخبر العملاء بحالة طلبهم. يسمح بوت الدردشة لعملاء آر بي إل بمراقبة موقع حزمتها ومعرفة متى سيتم تسليمها.
يمكن لبوتات الدردشة استخدامها في العديد من الأماكن ، وليس فقط على الموقع. يختار أكثر وأكثر من الشركات بوتات الدردشة المتاحة على فيسبوك ، سكايب ، واتساب ، وغيرها من القنوات.
3. حل مشاكل توجيه وتركيب البكرات في عمليات تخزين المستودعات
مهمة أخرى يؤديها الذكاء الاصطناعي في اللوجستيات هي تطوير أكثر الطرق كفاءة لتدفق البضائع في المستودع وفي مرحلة التوزيع.
(NVDA )يمكن لأنظمة إدارة المستودعات القائمة على الذكاء الاصطناعي تسجيل جميع الأنشطة والعمليات التي تحدث في المستودع. تُحلل البرمجيات البيانات التاريخية المجمعة وتنفذها لتحديد كيفية التعامل مع المعدات المستخدمة (الروبوتات والنظم الأوتوماتيكية وشبه الأوتوماتيكية). يمكن أن تكون التعلم العميق ، تحليلات التنبؤ ، رؤية الكمبيوتر ، وبرمجيات تعرف المنتج مفيدة هنا ، حيث يمكنها مساعدة في تحديد الكائنات في المستودع وإجراء توقعات موسعة حول الإجراءات المطلوبة.
تتمثل واحدة من الأهداف الرئيسية ل خوارزميات التعلم الآلي في مساعدة الأشخاص في المهام المتكررة ولكن الصعبة. في اللوجستيات و صناعة التصنيع واحدة من هذه المهام هي توجيه البكرات ، والتي يمكن أن تدعمها الآلات أيضًا.
مثال مثير للاهتمام هو الحل الذي تم إنشاؤه بواسطة نيفيديا ل زالاندو ، عملاق التجارة الإلكترونية ، الذي يتلقى آلاف الطلبات الجديدة كل ساعة. سمح حل الذكاء الاصطناعي لهم بحل مشكلتين.
1. تقليل وقت توجيه البكرات
أعدوا حلًا يسمح بمحاكمة المستودع بالسيطرة على “سلم الحبل” (أي أن جميع المنتجات مخزنة على رفوف موضوعة في صفوف مع ممرات). نظرًا لأن العامل يحتاج إلى استرداد المنتجات الموجودة في أجزاء مختلفة من المستودع ، فإن النظام يقترح أقصر مسار ممكن عبر المستودع لاختيار جميع العناصر المطلوبة.
قام مطورو نيفيديا بتطوير خوارزمية أو سي آي بي (OCaPi) التي تجد جولة اختيار مثالية للعامل وحتى حركة عربة العامل. سمح لهم ذلك بالتخلي عن نهج توجيه الشكل والتخطيط لمسار أكثر كفاءة.
2. حل مشكلة التجميع
في زالاندو ، يجب تعيين جميع الطلبات إلى قائمة اختيار. حاول مطورو نيفيديا تطوير حل يسمح بتحقيق مجموع أوقات السفر لأقصى حد ممكن ، افترضًا أن العامل يمكنه وضع 10 عناصر فقط في العربة.
قاموا بتحليل جولات أو سي آي بي للاتجاهات العشرة لأوامر من عنصرين لتحديد الانقسامات الأكثر كفاءة لأوامر إلى قوائم اختيار.
ما هي التكنولوجيا التي يمكن أن تقلل من هذه المشاكل؟
التكنولوجيا الرئيسية المستخدمة في هذه المشاريع هي خوارزمية أو سي آي بي – دالة غير خطية عالية التي سمحت للمطورين بحساب وقت السفر ، مع مراعاة مواقع اختيار مختلفة. أظهرت هذه الحلول لهم أن السفر يعتمد بشكل رئيسي على الوقت الذي يقضيه في اختيار عنصر من الزاوية الخلفية ، التي تقع بعيدًا عن جميع المنتجات الأخرى.
لجعل تقدير وقت السفر أو سي آي بي أسرع ، استخدموا إطار شبه عصبي و مكتبة نيفيديا لشبكات الConvolutional. سمح لهم ذلك بتدريب أربعة نماذج بالتوازي للعثور على هيكل شبكة عصبية دقيقة جدًا. باعتبارها نتيجة ، سمح نظامهم للشركة بتقليل وقت السفر لكل عنصر تم اختياره بنسبة 11٪.
تسمح حلل الذكاء الاصطناعي الشركات ب:
- زيادة الإنتاجية
- تسريع أوقات اختيار الطلبات ، مما يؤدي إلى رضا العملاء المتزايد
- زيادة رضا الموظفين الذين تعزز عملهم من قبل الحلول الذكية
- تحسين سير عمل الموظفين اليومي
- القضاء على الأخطاء البشرية منذ حاسبة المسار أسرع وأكثر دقة من الإنسان.
