Kuinka tekoäly hiljaisesti muuttaa logistiikkaa: vähentää jätettä ja parantaa marginaaleja

Vaikka rahoitus ja terveydenhuolto saavat otsikot tekoälyn omaksumisesta, jotkut tuottoisimmista käyttötavoista ovat teillä. Logistiikka on maailmankaupan selkäranka, ja johtajat ovat tästä tietoisia – vuonna 2024 90% toimitusketjun johtajista sanoi, että teknologiset ominaisuudet ovat tärkein tekijä valittaessa kuljetuskuittaajia. Syy? Tekoäly muuttaa teollisuuden, joka on tunnettu tehokkuudestaan, yritysten kilpailuetuksi.

Historiallisesti logistiikka on ollut riippuvainen paperipohjaisista prosesseista, mikä on ollut sokeana pisteenä toimitusketjun johtajille. Tämä näkyvyyden puute ruokkii bullwhip-vaikutusta: pienet vähittäismyyntimuutokset paisuvat, kun ne kulkeutuvat ylös toimitusketjussa ja saavuttavat raaka-aineiden toimittajat. Yhdistettynä pitkiin toimitusaikoihin tämä pakottaa jokaisen vaiheen – vähittäiskauppiaat, tukkukauppiaat, jakelijat ja valmistajat – ylilaskuttelemaan, mikä lisää ongelmaa.

Mutta kuvitellaan, että sen sijaan, että täytettäisiin kuorma-autot ja varastot puolijohtimilla vain siksi, että PC:n kysyntä laskee, logistiikalla olisi todellinen aikojen seuranta ja toimitusketjun näkyvyys. Mikä, jos he voivat ennustaa kysyntivaihteluita 99,9%:n tarkkuudella? Ja tarjota joustavia logistiikkaratkaisuja, kuten vaadittaessa kuljetusvaihtoehtoja?

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

Toimitusketjun näkyvyys selittää selittämättömät

Kun kysyttiin “Mikä kuljetusyhtiöiden teknologisista ominaisuuksista on sinulle arvokkain?”, 67% vastaajista äänesti todellisen aikaisen kuljetusseurannan puolesta.

IoT-laitteet vallankumouskaltainen muutos rahtien seurannassa, tarjoamalla yksityiskohtaisen näkyvyyden ja todellisen aikaisen hälytyksen lähetetyistä tavaroiden kunnosta – mikä on ratkaisevaa aikakriittisille tai lämpötilan säätelylle alttiille lähetyksille, kuten elintarvikkeille ja lääkkeille, joilla on tiukat verifikaatiomääräykset. Ei vain toimitusketjun johtajat voi tietää, kuinka paljon varastoa heillä on ja missä se sijaitsee millä tahansa hetkellä, vaan he voivat myös tietää sen kunnosta. Lähetysten lähettäjät voivat seurata ja jakaa tietoa siitä, ovatko tavarat kuumia, kylmiä, märkiä tai kuivia, ja he voivat nähdä, avataanko ovia, laatikkoja tai muita säiliöitä. Nämä oivallukset selittävät poikkeavuuksia, kuten elintarvikkeiden saapumista mädäntyneinä, vähentäen tulevaa jätettä.

Siirtymällä elektroniikkateollisuuteen, yritykset voivat taata asiakkailleen, että tuotteet, kuten kannettavien tietokoneiden emolevyt, ovat aitoja, kun ne seurataan ja jäljitetään. Varasto- ja inventaarioiden hallinnointi voi skannata viivakoodeja ja QR-koodeja seuratakseen varastotasoja tai käyttää radiofrekvenssitunnisteita (RFID) esineisiin kiinnitettynä jäljitäkseen arvokkaita varoja ilman skannauksen tarvetta. Edistyneemmät RFID-tunnisteet tarjoavat todellisen aikaisen hälytyksen, kun olosuhteet (kuten lämpötila) poikkeavat ennalta asetetuista kynnysarvoista.

Kohdetasoinen näkyvyys on muodostunut välttämättömäksi lähetysten lähettäjille ja heidän toimitusketjun kumppaneilleen. Logistiikka-alan toimijoiden on sopeuduttava nopeasti keskeytyksiin ja muutoksiin kysynnässä, ja tämä näkyvyys lisää kestävyyttä. Nämä oivallukset mahdollistavat yritysten saada holistinen käsitys varastosta ja tehdä perusteltuja päätöksiä reaaliajassa, vähentäen jätettä ja parantaen resurssien käyttöä.

Kysynnän ennustaminen ja luotettavat toimitusajat

IoT-anturien hyödyllisyys ulottuu paljon laajemmalle kuin vain seuratakohteita ja päivittää asiakkaita reaaliajassa. Ne tarjoavat dataa, joka ruokkii kysynnän ennustamisalgoritmeja.

Otetaan esimerkiksi Coca-Cola. Jättimäinen juomayhtiö hyödyntää IoT:ia seuraamaan ja keräämään tietoa myyntiautomaateistaan ja jääkaapeistaan, seuraamalla reaaliaikaisia mittareita varastotasojen ja kuluttajien mieltymysten analyysille. Tämä mahdollistaa Coca-Colalle tehdä perusteltuja ennusteita tiettyjen tuotetyyppien ja makuversioiden kysynnästä.

Kuljetusyhtiöt käyttävät yhä useammin samanlaista menetelmää ennustamaan kuljetusmääriä tiettyjen reittien osalta, mikä mahdollistaa heidän optimoida laivastonsa käyttöä ja täyttää palvelutasosopimukset (SLA). Hyviä uutisia yrityksille, jotka hyötyvät luotettavammista toimitusaioista, mikä tarkoittaa alempia varastokustannuksia ja vähemmän varastopulaa.

On kaksi yleisempää tapaa, joilla logistiikkayritykset käyttävät ennustamista:

1. Pitkän aikavälin (strateginen): Budjettien ja varojen suunnittelua varten (6 kuukauden ja 3 vuoden suunnitelmat).
2. Lyhyen aikavälin (operaatiivinen): Arvokkain logistiikalle, ennustaa maakuljetuksia jopa 14 päivää etukäteen ja 1-12 viikkoa merikuljetuksille.

Esimerkiksi DPDgroupin kuljetusyhtiö Speedy ennustaa kysyntää yhdistämällä historialliset toimitustiedot (pakettikoko, toimitusaika, asiakkaan käyttäytyminen jne.) ulkoisiin tekijöihin, kuten juhlapäiviin, vähittäismyyntihuippuihin (Black Friday). Uuden järjestelmän avulla tekoälypohjainen kysynnän ennustaminen mahdollisti Speedylle nopeasti tunnistaa ja peruuttaa tarpeettomat matkat ja linjaliikenteen. Tämä johti 25%:n kustannussäästöön solmusta toiseen ja 14%:n kasvuun laivaston käytössä. McKinsey löysi samanlaisia tuloksia toimitusketjun hallinnassa, jossa ennustustyökalut vähensivät virheitä 20-50%:lla.

Kuormittamisen ja kapasiteetin vastaavuus: Lopeta ilman kuljettaminen

Uber Freight ilmoitti vuonna 2023, että arviolta 20-35% Yhdysvalloissa ajettavista 175 miljardista mailista on todennäköisesti tyhjiä – tyhjät kuljetukset tyhjentävät polttoainetta ja työvoimabudjetteja. Nyt, kun tekoäly, koneoppiminen ja digitaalinen kaksoiskone ovat valtavirtaa, kuorma-auto, joka on juuri toimittanut rahtia Dallasissa, ei pitäisi palata tyhjänä Chicagoon. Tekoälyohjatut kuormittamisalustat analysoivat kuljetuskysyntää, kuorma-auton saatavuutta ja reittimalleja, jotta jokainen kuorma-auto kuljettaa tehokkaasti.

Logistiikkayritykset keräävät kuljetustiedot, joita käytetään ennustustyökaluissa (kuorman koko, paino, mitat, tyyppi – onko se pilaantuvaa, vaarallista jne.) ja ristianalysoivat tätä heidän kapasiteettinsa kanssa. Tekoälyohjattu analytiikka voi tarkastella kuorma-auton kokoa, ominaisuuksia, sijaintia ja saatavuutta sekä kuljettajan palveluaikaa koskevia sääntöjä yhdistääkseen lähettäjät ja kuljettajat reaaliajassa. Digitaalinen kaksoiskone voi mahdollisesti viedä tämän askelen eteenpäin simuloimalla virtuaalisia skenaarioita varmistaakseen optimaalisen vastaavuuden.

Oletetaan, että lähettäjä syöttää tietonsa tulevasta kuormasta digitaaliseen alusta. Järjestelmä analysoi saatavilla olevan kuljettajakapasiteetin ja yhdistää kuorman sopivimman vaihtoehdon, ottaen huomioon edellä mainitut optimointitekijät. Transaktio käsitellään, ja kuljetus seurataan koko matkan ajan.

Kuljetusten seuraamisen, kysynnän ennustamisen ja kuormittamisen avulla logistiikkayritykset säästävät suuria summia. Ne vähentävät tyhjiä kilometrejä, maksimoivat ajoneuvon käytön ja poistavat hiilijalanjäljen – lopulta parantaen asiakassuhteita luotettavammilla toimituksilla.

Hyödyt ulottuvat logistiikan ulkopuolelle. Tämänkaltaisen toimitusketjun näkyvyys mahdollistaa vähittäiskauppiailleen ja valmistajille optimoida tuotantosuunnitelmia ja vähentää varastokustannuksia. He voivat suunnitella kuljetuksia tehokkaammin, vähentää viivästysten ja varastomaksujen määrää ja vähentää kuljetuskustannuksia varmistaen optimaalisen kuorma-auton käytön ja vähentäen hukkaa.

Mikä tahansa teollisuus, joka koskee resurssien jakoa – lentoyhtiöt, valmistus, jopa pilvilaskenta – voi oppia logistiikan tekoälystä, joka sujuvoittaa toimintoja.