3 طرق لتحويل التعلم الآلي لصناعة اللوجستيات

تستخدم شركات اللوجستيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لضمان أفضل النتائج للحفاظ على الإنتاجية في أعلى مستوى ، واتخاذ قرارات الأعمال بشكل أفضل ، واتخاذ قرارات الأعمال، ومواكبة المنافسة. أهمية الذكاء الاصطناعي في هذه الصناعة ضخمة. ومن المتوقع أن تدرك الشركات بين 1.3 تريليون دولار و 2 تريليون دولار سنويًا من القيمة الاقتصادية بفضل هذه التقنية المتقدمة في التصنيع والسلاسل العرضية العالمية. إذا كنت لا تزال تتساءل عن كيفية مساعدة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لشركتك ، فانظر إلى بعض الحالات المثيرة للاهتمام و决定 ما إذا كانت هذه هي الحلول المناسبة لك.

1. برنامج التخطيط الطريق القائم على الذكاء الاصطناعي

اختيار الطريق الأمثل ، وتخطيط الاستراحات للسائقين ، وتجنب المسارات الأكثر ازدحامًا وخطورة هي فقط بعض التحديات العديدة التي تشكل جزءًا من العمل اليومي في صناعة اللوجستيات.

وفقًا لجولدمان ساكس ، عندما نتحدث عن تسليم 25 حزمة فقط ،تصل المسارات المحتملة إلى حوالي 15 تريليون تريليون. وهنا يأتي التعلم الآلي لإنقاذ الموقف. يمكن للبرامج القائمة على التعلم الآلي تحليل جميع الخيارات لاختيار الحل الأمثل من حيث التكاليف والموعد النهائي والطوارئ على الطريق التي تتطلب قرارات فورية.

استنادًا إلى مجموعات البيانات الكبيرة المقدمة إلى النظام ، مثل المعلومات حول كفاءة الوقود وحوادث المرور أو العوائق وحجم المركبات وجدول عمل السائقين الآخرين ،خوارزميات تحسين المسار في الوقت الفعلي تحدد أفضل مسار للسائقين. وهي قائم على السحابة ، لذلك يتم توفير جميع المعلومات في الوقت الفعلي ويمكن الوصول إليها من قبل المرسلين والسائقين والمديرين والموظفين الآخرين ، مثل مديري الحسابات ، لإبقائهم على اطلاع بالوقت المتوقع للتسليم.

استنادًا إلى التعلم الآلي ، يمكن أن يأتي برنامج تحسين المسار بالعديد من الفوائد لشركتك ، مثل:

• تحسينتجربة العملاء: مع تقديرات وقت التسليم الأكثر دقة ، سيصبح العملاء أكثر راحة مع خدمتك وأكثر احتمالًا لإعطائك تعليقات إيجابية.
• توفير التكاليف: واحدة من الفوائد الرئيسية لل التعلم الآلي هي عادةً توفير الوقت والمال. هذا صحيح هنا ، حيث أنظمة تحسين المسار تراقب استهلاك الوقود وuggests المسارات الأكثر كفاءة في التكلفة.
• مراقبة أداء السائق: يساعد نظام السحابة القائم على التعلم الآلي في مراقبة عمل موظفيك وضمان أداءهم لمهامهم بثبات. يمكنك أيضًا التأكد من اتباعهم لقواعد الطريق وجدول عملهم. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يزيد الوعي بأن المديرين لديهم إمكانية الوصول إلى هذه المعلومات من كفاءة الموظفين والإنتاجية.
• تتبع معايير الأداء: مع الإطلاع على المعلومات المهمة مثل وقت السفر وتكاليف الوقود وإنتاجية الموظفين ، يمكنك مراقبة أداء شركتك بشكل أفضل والاستجابة بشكل أسرع إذا كان هناك أي عنصر يحتاج إلى تحسين.

مثال حقيقي حيث تحسين المسار الخوارزمي حسّن الإيرادات في صناعة اللوجستيات هو دراسة حالة من مكنزي. كان عميلهم شركة لوجستية آسيوية طلبت من الشركة التكنولوجية حل مشكلتها في مطابقة العرض والطرق مع متطلبات العملاء.

كيف حققوا ذلك؟

أولاً ، جمعت فريق مكنزي جميع البيانات الأساسية حول عملياتهم لتحديد أي مشاكل لتحسينها. قاموا بتحليل المعلومات الحيوية مثل مواقع العملاء ومواقع المراكز وموارد الأسطول. سمحتهم هذه المعلومات ببناء نموذج تحسين المسار يولد جداول مخصصة لجميع المركبات. مع هذا الحل ، تمكنوا من تحسين الإدارة في العديد من المجالات ، مع مراعاة عوامل مثل:

• نوع المركبة
• تكلفة الاستخدام
• الحد الأقصى للتحميل
• وقت السفر

ما كان وراء نجاحهم؟

كان كل من الخبرة و الخوارزميات المتقدمة للتعلم الآلي التي استخدموها لبناء هذا الحل. على سبيل المثال ، استخدموا نموذج خوارزمية تحسين الشبكة (NOAH) لبناء أدلة مرئية في خرائط يومية للمسارات. بالإضافة إلى ذلك ، قدموا تطبيقًا جهازًا للهاتف الذكي يظهر البيانات في الوقت الفعلي ، مما يجعل العمل أسهل للمرسلين والسائقين.

كنتيجة لذلك ، خفضت حلولهم التكاليف بنسبة 3.6٪ وزيادة كفاءة شبكة النقل بنسبة 16٪.

2. الدردشة في اللوجستيات

هل تعلم أن97٪ من الناس يقولون إن خدمة العملاء السيئة لها تأثير على نواياهم الشرائية؟ ومع ذلك ، يقول مصدر آخر أن36٪ من العملاء ما زالوا محبطين من فشل الشركات في الاستجابة لأسئلتهم البسيطة.

تظهر هذه البيانات أهمية وجوددردشة للاستجابة للعملاء على الفور لتوفير الوقت و تحسينتجربة العملاء. تستخدم المساعدين الافتراضيين معالجة اللغة الطبيعية للتحدث مع الناس في دردشة ، عادة على صفحة الشركة الرئيسية. تم بناؤهم بالخوارزميات التي يمكنها التعرف على السؤال المطروح ومن ثم مطابقة الإجابة عليه. افترض أن المستخدم يسأل سؤالًا غير مفهوم لا توجد إجابة له في قاعدة البيانات. في هذه الحالة ،دردشة تحاول مطابقة واحدة من إجابات “التراجع” أو تعلم أنماط جديدة من العميل لاستخدام هذه المعلومات في المرة التالية التي يتم طرح سؤال مشابه.

يتمتعدردشة بمقدار معين من المعرفة حول الشركة ومنتجاتها أو خدماتها. يمكنه استخدام قواعد بياناته أو سحب المعلومات من مصادر خارجية. ي回答 المستشار الافتراضي الأسئلة ويقود المحادثة بنفسه ، ويوجه المحادثة إلى مواضيع تتعلق bằng أنشطة الشركة أو يُقترح زيارة صفحة ذات صلة.

5 فوائد رئيسية للدردشة

ما زلت غير متأكد من أندردشة هي حل جيد لشركتك؟ فقط انظر إلى خمس فوائد رئيسية لتنفيذها فيشركة لوجستية.

1. استجابات فورية 24/7/365

في شركات اللوجستيات ، الاتصال بالعملاء أمر بالغ الأهمية. على سبيل المثال ، تقدم دى إتش إل ثلاثة أشكال مختلفة من الاتصال:

• البريد الإلكتروني إلى خدمة العملاء
• التواصل الهاتفي
• دردشة 24/7

تسمحدردشة للعملاء بالحصول على معلومات فورية حول حالة الشحن ،التسعير، وقت التسليم المتوقع للشحنة ، وأكثر من ذلك.

لماذا هو مهم؟

اليوم ،77٪ من الناس يتوقعون الحصول على استجابات فورية من الدردشة على الإنترنت في أي وقت من اليوم أو الليل. يمكن لـدردشة العمل طوال الوقت ، حتى عندما لا يعمل موظفوك (بالإضافة إلى أنهم لن يكونوا متعبين أبدًا).

تطبيقدردشة دائمًا متاحة يحسّن بشكل كبير من تجربة المستخدم. على سبيل المثال ، معدردشة هلمي التي تم إنشاؤها بواسطة جت جيني ، لاحظت مؤسسة سكن الطلاب في منطقة هلسنكي زيادة في درجة رضا العملاء الكلية من 4.11 إلى 4.26.

2. التنقل الأفضل على الموقع

هل تعلم أن34٪ من العملاء يشعرون بالضيق بسبب التنقل الصعب على الموقع؟

يمكن لـدردشة حل هذه المشكلة من خلال مساعدة الزوار في التنقل في الموقع والبحث السريع عن المعلومات التي يهتمون بها. يساعدونك في إنشاء صورة إيجابية للعلامة التجارية وتجربة العملاء الشخصية. لذلك ، إذا كنت تهتم ببناء الرضا والولاء للعلامة التجارية بين عملائك ، يمكن لـدردشة أن تكون خطوة جيدة.

مثال interessant لـدردشة التي تساعدك على العثور على جميع المعلومات حول منتج هودردشة أليكس ، المتاحة على موقع Intellexer Summarizer. عندما تسأله سؤالًا ، سوف تتلقى رسالة تحتوي على رابط إلى صفحة يمكنك فيها العثور على المعلومات ذات الصلة.

مصدر: https://summarizer.intellexer.com/

لإنشاء مثل هذا النوع مندردشة، لا تحتاج إلى توفير و استخراج الكثير من البيانات. تحتاج فقط إلى معالجة محتوى الموقع لتوفيره في شكل مناسب. ثم ، تفرق المعلومات حول محتوى الصفحة والبيانات لإنشاء تدفق منطقي للمحادثة. بالإضافة إلى ذلك ،دردشة دائمًا في طور التعلم ، لذلك كلما تلقت أكثر أسئلة ، أصبحت إجاباتها أكثر دقة. غالبًا ما يكون هذا النوع مندردشة هو أول حل ذكاء اصطناعي الذي يختاره الشركات.

3. مساعدة التسليم

يمكن للمساعدين الافتراضيين أن يكونوا أول اتصال بالعملاء ويتلقون طلبات التسليم منهم. مثل الحلول الأخرى للذكاء الاصطناعي ، يمكنهم تخفيف عبء الكثير من المهام المتكررة ، مثل جمع معلومات الطلب. ما هو أكثر من ذلك ، يمكنهم أيضًا تنفيذ طلبات العملاء المتعلقة بالتسليم على الفور ، مثل إرسال فاتورة للطلب أو إعلامهم بحالة التسليم.

4. دعم الموظفين الشامل

يمكن لـدردشة مساعدة موظفيك في العديد من الطرق ، من الأوراق إلى وضع الطلبات إلى معالجة المدفوعات. يمكنهم استلام أو ملء الوثائق مثل الفواتير أو طلبات الدفع ، وغيرها الكثير. وعندما تحتاج الآلات إلى مساعدة بشرية ، يرسلون رسالة إلى العمال البشرين لاتخاذ الخطوة الصحيحة التالية.

وفقًا ل باس فوجيلز ، مشرف ومدرب فريق خدمة العملاء في دى إتش إل: “لدي الموظفين وقت أكثر ل解决 أسئلة العملاء المعقدة ومنع تصاعد الأمور. كما زادت نسبة رضا الموظفين بشكل كبير.”

5. تتبع الشحنة في الوقت الفعلي

في اللوجستيات ، يكون وقت التسليم ومعلومات الوقت الفعلي حول حالة الطلب أمرين بالغ الأهمية. سوفدردشة تجعل عملائك لا يضطرون إلى الانتظار لاستجابة. مثال حقيقي على هذا الحل هودراسة حالة من روبو روبو. لقد أنشأوا بوتًا لشركة آر بي إل يُخبر العملاء بحالة طلبهم. يسمحدردشة لعملاء آر بي إل بمراقبة موقع حزمتها واكتشاف متى سيتم تسليمها.

يمكن استخدامدردشة في العديد من الأماكن ، وليس فقط على موقع الويب. يتجه المزيد والمزيد من الشركات نحودردشة المتاحة على فيسبوك وسكايب وواتساب ، وغيرها من القنوات.

3. حل مشاكل التوجيه وتجميع العناصر في عمليات Warehouse

مهمة أخرى التي الذكاء الاصطناعي يؤديها في اللوجستيات هي تطوير أكثر الطرق كفاءة لتدفق البضائع في Warehouse وفي مرحلة التوزيع.

يمكن لأنظمة إدارة Warehouse القائمة على الذكاء الاصطناعي تسجيل جميع الأنشطة والعمليات التي تحدث في Warehouse. يتحليل البرنامجبيانات التاريخية التي تم جمعها ويستخدمها لتحديد كيفية التعامل مع المعدات المستخدمة (الروبوتات والنظم الأوتوماتيكية وشبه الأوتوماتيكية) مع الأحمال. يمكن أن يكون التعلم العميق، تحليلات التنبؤ، الرؤية الحاسوبية، وبرامجتعرف المنتج مفيدة هنا ، حيث يمكنها مساعدة في التعرف على الكائنات في Warehouse وتقديم تنبؤات موسعة حول الإجراءات التي سوف تكون ضرورية.

أحد الأهداف الرئيسية للخوارزميات التعلم الآلي هو مساعدة الناس في المهام المملة ولكن الصعبة. في صناعة اللوجستيات والتصنيع ، واحدة من هذه المهام هيتوجيه العناصر، والتي يمكن أن تدعمها الآلات.

مثال مثير على ذلك هوالحل الذي أنشأته إنفيديا لشركة زالاندو ، عملاق التجارة الإلكترونية ، والتي تتلقى آلاف الطلبات الجديدة كل ساعة. سمح حل الذكاء الاصطناعي لهم بحل مشكلتين.

1. تقليل وقت

أعدوا حلًا يسمح بالتحكم في Warehouse بترتيب “سلم الحبل” (أي أن جميع المنتجات مخزنة على رفوف موضوعة في صفوف مع ممرات). مع الأخذ في الاعتبار أن العامل يحتاج إلى استرجاع المنتجات الموجودة في أجزاء مختلفة من Warehouse، يُقترح النظام المسار الأقصر عبر Warehouse الذي يسمح باسترجاع جميع العناصر المطلوبة.

أنشأ مطورو إنفيديا خوارزمية OCaPi (Optimal Cart Pick) التي تجد جولة اختيار مثالية للعامل وحتى حركة عربة العامل. سمح ذلك لعامل زالاندو بوقف استخدام توجيه منحني الشكل و تخطيط مسار أكثر كفاءة.

2. حل مشكلة التجميع

في زالاندو ، يجب تعيين جميع الطلبات إلى قائمة اختيار. عندما تكون القائمة كاملة ، يتم تعبئة المنتجات للعميل.

حاول مطورو إنفيديا إنشاء حل يسمح بتحقيق مجموع أوقات السفر لجميع قوائم الاختيار بأقل ما يمكن ، مع افتراض أن العامل يمكنه وضع 10 عناصر فقط في العربة. قاموا بتحليل جولات OCaPi لطلبات من عنصرين لتحديد أقسام أكثر كفاءة للطلبات في قوائم الاختيار.

ما التكنولوجيا التي يمكن أن تقلل من هذه المشاكل؟

تكنولوجيا رئيسية تستخدم في هذه المشاريع هي خوارزمية OCaPi – وظيفة غير خطية للغاية سمحت للمطورين بحساب وقت السفر ، مع الأخذ في الاعتبار مواقف مختلفة للاختيار. كما استخدموا إطار شبكة عصبية Caffe ومكتبة شبكة عصبية cuDNN من إنفيديا. سمح لهم ذلك بتدريب أربعة نماذج بالتوازي لإيجاد بنية شبكة عصبية دقيقة جدًا. ونتيجة لذلك ، سمح نظامهم لشركة زالاندو بتقليل وقت السفر لكل عنصر تم اختياره بنسبة 11٪.

سمح لهذهالحلول القائمة على التعلم الآلي للشركات:

• زيادة الإنتاجية
• تسريع أوقات اختيار الطلبات ، مما يؤدي إلى زيادة رضا العملاء
• زيادة رضا الموظفين الذين يدعم عملهم بالحلول الذكية
• تحسين تدفق العمل اليومي للموظفين
• إزالة الأخطاء البشرية لأن حساب المسار أسرع وأكثر دقة من الذي يقوم به الإنسان.