Kuinka tekoäly hiljaisesti muokkaa logistiikkaa: vähentämällä hävikkiä ja lisäämällä marginaaleja

Vaikka rahoitus ja terveydenhuolto saavat otsikot tekoälyn omaksumisesta, jotkut tuottoisimmista käyttötarkoituksista ovat teillä. Logistiikka on maailmankaupan selkäranka, ja johtajat ovat tästä tietoisia – vuonna 2024 90% toimitusketjun johtajista sanoi, että teknologiset ominaisuudet ovat tärkein tekijä valitessaan kuljetusyhteistyökumppaneita. Syy? Tekoäly muuttaa teollisuuden, joka on tunnettu tehokkuuden puutteesta, liikeyritysten kilpailuetuksi.

Historiallisesti logistiikka on ollut riippuvainen paperipohjaisista prosesseista, ja se on ollut sokeatkohtaa toimitusketjun johtajille. Tämä näkemättömyys ruokkii bullwhip-vaikutusta: pienet vähittäismyyntivaatimusten muutokset paisuvat, kun ne kulkeutuvat ylös toimitusketjussa ja saavuttavat raaka-aineiden toimittajat. Yhdistettynä pitkiin toimitusaikoihin tämä pakottaa jokaisen vaiheen – vähittäiskauppiaat, tukkukauppiaat, jakelijat ja valmistajat – ylilaskostamaan, pahentamalla ongelmaa.

Mutta kuvitellaan hetkeksi, että sen sijaan, että kuorma-autot ja varastot täytetään puolijohteilla vain siksi, että PC:n kysyntä laskee, logistiikka olisi reaaliaikainen seuranta ja toimitusketjun näkyvyys. Mitä, jos he voivat ennustaa kysyntivaihteluita 99,9%:n tarkkuudella? Ja tarjota joustavia logistiikkaratkaisuja, kuten tarpeen mukaan kuljetus?

Tekoälyn ja koneoppimisen avulla tämä ihannetilanne ei ole niin kaukana, kuin liiketoimintajohtajat luulevat.

Toimitusketjun näkyvyys selittää selittämättömät

Kun kysyttiin “Mikä kuljetusyhtiöiden teknologisista ominaisuuksista on teille arvokkain?”, 67% vastaajista äänesti reaaliaikaisen lähetysseurannan puolesta.

IoT-laitteet vallankumouskaltainen rahtiseuranta, tarjoamalla yksityiskohtaisen näkyvyyden ja reaaliaikaiset hälytykset rahtitavarojen kunnosta – olennainen aikakriittisille tai lämpötilan mukaan säädeltäville lähetysille, kuten elintarvikkeille ja lääkkeille, joilla on tiukat verifikaatiomääräykset. Ei vain toimitusketjun johtajat voi selvittää, kuinka paljon varastoa heillä on ja missä se sijaitsee millä tahansa hetkellä, vaan he voivat myös tietää sen kunnosta. Lähettäjät voivat seurata ja jakaa tietoa siitä, ovatko tavarat kuumia, kylmiä, märkiä tai kuivia, ja he voivat nähdä, avataanko ovia, laatikkoja tai muita säilytysastioita. Nämä oivallukset selittävät poikkeavuuksia elintarvikkeiden saapuessa pilaantuneena, vähentäen tulevaa hävikkiä.

Siirrymmekö sähkötekniikan alalle, yritykset voivat taata asiakkailleen, että tuotteet, kuten kannettavien tietokoneiden emolevyt, ovat aitoja, kun ne seurataan ja jäljitetään. Varasto- ja inventaarionhoitajat voivat skannata viivakoodia ja QR-koodia seuratakseen varastotasoja tai käyttää radiofrekvenssitunnisteita (RFID) esineisiin kiinnitettynä jäljitääkseen arvokkaita varastoja ilman, että niitä tarvitsee skannata. Edistyneemmät RFID-tunnisteet tarjoavat reaaliaikaiset hälytykset, kun olosuhteet (kuten lämpötila) poikkeavat ennalta asetetuista kynnysarvoista.

Kohdetasoinen näkyvyys on muodostunut välttämättömäksi lähettäjille ja heidän toimitusketjun kumppaneilleen. Logistiikka-alan toimijoiden on sopeuduttava nopeasti keskeytyksiin ja kysyntämuutoksiin, ja tämä näkyvyys lisää kestävyyttä. Nämä oivallukset mahdollistavat yrityksille kattavan käsityksen varastosta ja tekevät perustellut päätökset reaaliajassa, vähentäen hävikkiä ja parantaen resurssien käyttöä.

Kysyntäennustaminen ja luotettavat toimitusajat

IoT-anturien hyödyllisyys ulottuu paljon pidemmälle kuin vain seuratakohteita ja päivittää asiakkaita reaaliajassa. Ne tarjoavat tietoja, joiden avulla voidaan tehdä kysyntäennustusta.

Otamme esimerkiksi Coca-Colan. Jättimäinen juomayhtiö hyödyntää IoT:ia seuraamaan ja keräämään tietoja juotikkaidensa ja jääkaappien käytöstä, seuraamalla reaaliaikaisia mittauksia varastotasoista ja kuluttajien mieltymyksien analyysistä. Tämä mahdollistaa Coca-Colalle tehdä perusteltuja ennusteita tietyntyyppisten tuotteiden ja makuja koskevasta kysynnästä.

Kuljetusyhtiöt käyttävät yhä useammin samanlaista menetelmää ennustamaan kuljetusvolyymia tietyillä reiteillä, mikä mahdollistaa laivaston käytön optimoinnin ja palvelutasosopimusten (SLA) täyttämisen. Hyviä uutisia yrityksille, koska he hyötyvät luotettavammista toimitusajoista, mikä tarkoittaa alempia varastokustannuksia ja vähemmän varastopulaa.

On kaksi yleisempää tapaa, jolla logistiikka-alan yritykset käyttävät ennustusta:

1. Pitkän aikavälin (strateginen): Budjetointiin ja resurssisuunnitteluun (6 kuukauden – 3 vuoden suunnitelmat).
2. Lyhyen aikavälin (toiminnallinen): Arvokkain logistiikalle, ennustaa maakuljetuksia jopa 14 päivää etukäteen, ja 1-12 viikkoa merikuljetuksille.

Esimerkiksi DPDgroupin kuljetusyhtiö Speedy ennustaa kysyntää yhdistämällä historialliset lähetysdatat (pakkauskoko, toimitusaika, asiakkaan käyttäytyminen jne.) ulkoisten tekijöiden kanssa, kuten juhlapäivien, vähittäismyyntihuippujen (Black Friday) jne. Uuden järjestelmän avulla tekoälypohjainen kysyntäennustus mahdollisti Speedylle nopeasti tunnistaa ja peruuttaa tarpeettomat matkat ja linjaliikenteen. Tämä johti 25%:n keskuksista toisiin keskuksiin kustannussäästöön ja 14%:n kasvuun laivaston käytössä. McKinsey löysi samanlaisia tuloksia toimitusketjun hallinnassa, jossa ennustustyökalut vähensivät virheitä 20-50%:lla.

Kuormituksen ja kapasiteetin vastaavuus: Lopeta ilman kuljettaminen

Uber Freight raportoi vuonna 2023, että arviolta 20% ja 35%: Yhdysvalloissa ajettavista 175 miljardista mailista on todennäköisesti tyhjiä – tyhjäkäynti tyhjentää polttoainetta ja työvoimabudjetteja. Nyt, kun tekoäly, koneoppiminen ja digitaalinen kaksoiskappaleteknologia ovat valtavirtaa, kuorma-auto, joka on juuri toimittanut rahtia Dallasissa, ei pitäisi ajaa tyhjänä takaisin Chicagoon. Tekoälyohjatut kuormitusvastausalustat analysoivat kuljetuskysyntää, kuorma-auton saatavuutta ja reittimalleja varmistaakseen, että jokainen kuorma-auto kuljettaa tehokkaasti.

Logistiikka-alan yritykset keräävät kuljetustiedot, jotka käytetään ennustustyökaluissa (kuorman koko, paino, mitat, tyyppi – onko se pilaantuvaa, vaarallista jne.) ja ristiriitaisesti niiden kapasiteetin kanssa. Tekoälyohjattu analytiikka voi tarkastella kuorma-auton kokoa, ominaisuuksia, sijaintia ja saatavuutta sekä kuljettajan palveluaikamääräyksiä yhdistääkseen lähettäjät ja kuljettajat reaaliajassa. Digitaalinen kaksoiskappaleteknologia voi mahdollisesti viedä tämän pidemmälle, simuloimalla virtuaalisia skenaarioita varmistaakseen optimaalisen vastineen.

Oletetaan, että lähettäjä syöttää tietoja tulevasta kuormastaan digitaaliseen alusta. Järjestelmä analysoi saatavilla olevaa kuljettajakapasiteettia ja vastaa kuormaa sopivimmalla vaihtoehdolla, ottaen huomioon edellä mainitut optimointitekijät. Transaktio käsitellään, ja lähetys seurataan koko matkan ajan.

Kohdistamalla varastoja, ennustaen kysyntää ja vastaamalla kuormia logistiikka-alan yritykset säästävät suuria summia. He vähentävät tyhjiä kilometrejä, maksimoivat ajoneuvon käytön ja poistavat hiilijalanjäljen – lopulta parantamalla asiakassuhteita luotettavammilla toimituksilla.

Hyödyt ulottuvat logistiikan ulkopuolelle. Tämä toimitusketjun näkyvyys mahdollistaa vähittäiskauppiaille ja valmistajille tuotannon aikataulujen optimoinnin ja varastokustannusten vähentämisen. He voivat suunnitella lähetysten kuljetuksia tehokkaammin, vähentäen viivästyksiä ja varastokustannuksia sekä vähentäen kuljetuskustannuksia varmistaen optimaalisen kuorma-auton käytön ja vähentäen hukkaa.

Mikä tahansa teollisuus, joka käsittelee resurssien jakoa – lentoyhtiöt, valmistus, jopa pilvilaskenta – voi oppia siitä, miten logistiikan tekoäly sujuvoittaa toimintaa.