機械学習が物流業界を変革する 3 つの方法

物流会社 使っている 人工知能と機械学習 最高の結果を保証し、生産性を最高レベルに維持し、より良いものを作るために ビジネス上の決定, そして競争に負けないようにしましょう。 この業界における AI の重要性は非常に大きいです。 今後 20 年間で、企業は 年間1.3兆ドルから2兆ドルの間 この高度な製造技術により経済的価値が高まり、 グローバルサプライチェーン. 

まだ方法がわからない場合は、 AIと機械学習 あなたのビジネスに役立ちます。エキサイティングな製品を見てみましょう ユースケース そして、これがあなたにとって解決策であるかどうかを判断してください。

1. AIベースのルート計画ソフトウェア

最適なルートを選択し、ドライバーの休憩を計画し、最も混雑した危険な道を避けることは、物流業界の日常業務の一部である多くの課題の一部にすぎません。 

ゴールドマン・サックスによると、たった 25 個の荷物を配達する場合、 考えられるルートは約15兆ドルに達する。 そして、これはどこです 機械学習 助けに来ます。 ML ベースのルート計画ソフトウェアは、すべてのオプションを分析して、コスト、適用される期限、即時の決定が必要な予期せぬ道路事象の観点から最適なソリューションを選択できます。

に基づく ビッグデータセット システムに提供される、燃費、起こり得る交通事故や障害物、車両のサイズ、その他のドライバーの勤務スケジュールなどの情報。 への ルートの最適化 アルゴリズム ドライバーにとって最適なルートを決定します。 クラウドベースなので、すべての情報が提供されます。 への また、配車担当者、ドライバー、マネージャー、およびアカウント マネージャーなどの他の従業員がアクセスして、配達予定時刻を顧客に常に知らせることができます。

に基づく 機械学習, ルートの最適化 ソフトウェアはビジネスに次のような多くのメリットをもたらします。

• 改善されました 顧客体験: 納期の見積もりがより正確であれば、顧客はサービスに対する満足度が高まり、肯定的なフィードバックをくれる可能性が高くなります。 さらに、今後の配信に関する通知を電子メールまたは SMS で送信することもできます。 
• コスト削減: 主な利点の XNUMX つは、 機械学習 通常、時間とお金の節約になります。 これはここでも当てはまります。 ルートの最適化 システムは燃料消費量を監視し、最も費用効果の高いルートを提案します。 
• ドライバーのパフォーマンスを監視します。 をベースにしたクラウドシステムです。 機械学習が役立ちます 従業員の仕事を監督し、従業員が確実に職務を遂行していることを確認する必要があります。 また、彼らが交通ルールや勤務スケジュールに従っていることを確認することもできます。 さらに、マネージャーがこの情報にアクセスできることを認識すると、従業員の効率と生産性が向上します。
• KPI の追跡: 移動時間、燃料費、従業員の生産性などの重要な情報を洞察することで、会社のパフォーマンスをより適切に監視し、改善が必要な要素があればより迅速に対応できます。

実際の例の XNUMX つでは、アルゴリズムが ルートの最適化 の収益が改善されました 物流業界 is マッキンゼーのこのケーススタディ。 彼らのクライアントはアジアの物流会社で、顧客の要件に合わせた車両の供給とルートのマッチングに関する問題の解決をテクノロジー企業に依頼しました。

彼らはどのようにしてこれを達成したのでしょうか?

まず、マッキンゼーのチームはプロセスに関する重要なデータをすべて収集し、改善すべき問題を見つけました。 彼らは、顧客の場所、ハブの場所、フリートのリソースなどの重要な情報を分析しました。 この情報を利用して、すべての車両に対してカスタマイズされたスケジュールを生成するルート最適化モデルを構築することができました。 このソリューションにより、次のような要素を考慮して、多くの分野で管理を改善することができました。

• 車両の種類
• 利用コスト
• 最大積載量
• 移動時間

彼らの成功の裏には何があったのでしょうか？

このソリューションを構築するために使用したのは、経験と最先端の機械学習アルゴリズムの両方でした。 たとえば、ネットワーク最適化アルゴリズム (NOAH) モデルを使用して、ルートの毎日の地図に視覚的なガイドを作成しました。 さらに、リアルタイム データを表示するモバイル アプリも提供し、配車担当者とドライバーの両方の作業を容易にしました。

その結果、同社のソリューションによりコストが 3.6% 削減され、路線輸送ネットワークの効率が向上し、利益が 16% 増加しました。

2.物流におけるチャットボット

あなたはそれを知っていました 97% の人が、悪い顧客サービスは購入意欲に影響を与えると回答しています。? ただし、別のリソースには次のように書かれています 顧客の36％ 彼らは、企業が彼らの単純な質問に答えないことに今でも不満を抱いています。 

このデータは、 チャットボット 顧客にすぐに対応して時間を節約し、改善する 顧客満足体験。 仮想アシスタントが使用する 自然言語処理 チャットで人々と話すため、通常は会社のホームページ上で行われます。 それらは、 アルゴリズム 尋ねられた質問を認識し、その質問に対する答えを照合することができます。 ユーザーが理解できない質問をしたが、データベースには答えがなかったとします。 その場合、 チャットボット 「代替」回答の XNUMX つと照合するか、顧客から新しいパターンを学習して、次回同様の質問が行われたときにこの情報を使用しようとします。 

A チャットボット 企業とその製品またはサービスについて一定の知識を持っている。 データベースを使用したり、外部ソースから情報を取得したりできます。 仮想アドバイザーは質問に答えて会話自体を行い、企業の活動に関連するトピックに会話を誘導したり、関連ページへの訪問を提案したりします。

チャットボットの 5 つの主な利点

まだそれはわかりません チャットボット あなたのビジネスにとって良いソリューションですか? これらを導入することによる XNUMX つの主な利点を見てみましょう。 物流会社.

1. 24時間7日即時対応

物流企業にとって、顧客との接点は非常に重要です。 たとえば、DHL は XNUMX つの異なるお問い合わせフォームを提供しています。

• カスタマーサービスにメールで送信
• 電話連絡先
• 24時間年中無休のチャットボット

チャットボットを使用すると、顧客は配送状況に関する情報を即座に取得できます。 価格設定、荷物の配達予定時間など。

どうしてそれが重要ですか？

今日、 77% の人がすぐに返答が得られることを期待しています 昼夜を問わずいつでもオンラインチャットから。 チャットボット 従業員が働いていないときでも、常に働くことができます (さらに、従業員は決して疲れません)。 

いつでも利用できるチャットボットを導入すると、ユーザー エクスペリエンスが大幅に向上します。 たとえば、GetJenny が作成した Helmi チャットボットについて、ヘルシンキ地域学生住宅財団は、 全体的な顧客サービス満足度スコアが 4.11 から 4.26 に上昇. 

2. ウェブサイトのナビゲーションの向上

知っていましたか 顧客の 34% はサイトのナビゲーションが難しいことに不満を感じています? 

チャットボット 訪問者がサイト内を移動し、興味のある情報をすぐに見つけられるようにすることで、この問題を解決できます。ポジティブなブランド イメージとパーソナライズされた顧客体験の作成に役立ちます。 したがって、顧客間の満足度とブランドロイヤルティの構築を重視している場合、チャットボットは優れた第一歩となる可能性があります。 

製品に関するすべての情報を見つけるのに役立つチャットボットの興味深い例は、チャットボット Alex です。 インテレクサー サマライザー Webサイト。 彼に質問すると、興味のある情報を見つけることができるページへのリンクが記載されたメッセージが届きます。

出典： https://summarizer.intellexer.com/

このようなボットを作成するには、大量のデータを提供して抽出する必要はありません。 Web サイトのコンテンツを処理して、適切な形式で提供するだけです。 次に、ページのコンテンツに関する情報とデータを分離して、会話の論理的な流れを作成します。 さらに、チャットボットは常に学習しているため、受け取った質問が増えるほど、回答の精度が高まります。 多くの場合、このタイプのチャットボットは、企業が最初に選択する AI ソリューションです。

3. 配送支援

仮想アシスタントは、顧客との最初の接触となり、顧客からの配送リクエストを受け取ることができます。 他の AI ソリューションと同様に、従業員を注文情報の収集などの多くの反復的なタスクから解放します。 さらに、注文の請求書​​の送信や配送状況の通知など、配送関連の顧客リクエストを即座に実行することもできます。

4. 充実した従業員サポート

チャットボット 事務処理から注文、支払い処理まで、さまざまな方法で従業員を支援できます。 請求書や支払い要求などの文書を受信したり、記入したりできます。 そして、機械が人間の支援を必要とするときは、人間の労働者に次の正しいステップを踏むようにメッセージを送ります。 

バス・フォーゲルスによれば、 DHL カスタマー サービス チームのスーパーバイザー兼トレーナーは次のように述べています。「従業員は、顧客の複雑な質問を解決し、エスカレーションを防ぐためにはるかに多くの時間を費やすことができます。 従業員満足度も大幅に向上しました。」

5. リアルタイムの出荷追跡

物流においては、納期や への 注文のステータスに関する情報は非常に重要です。 チャットボット 顧客が応答を待つ必要がなくなるようにします。 このソリューションの実例は、次のケーススタディです。 ロボロボ。 彼らは、顧客に注文のステータスを通知する RPL 用のボットを作成しました。 チャットボットを使用すると、RPL の顧客は荷物の場所を監視し、いつ配達されるかを知ることができます。

Cハットボット ウェブサイトだけでなく、さまざまな場所で使用できます。 を選択する企業が増えています チャットボット Facebook、Skype、WhatsApp、その他のチャネルで利用できます。

3. 倉庫業務におけるピッカーのルーティングとバッチ処理の問題の解決

もう一つのタスクは、 人工知能 物流において果たすべきことは、倉庫と流通段階の両方における商品の流れの最も効率的な方法を開発することです。

AIベース 倉庫管理 システムは、倉庫内で行われるすべての活動とプロセスを記録できます。 ソフトウェアが分析するのは、 過去のデータ 収集され、使用される機器 (ロボットおよび自動および半自動システム) が負荷をどのように処理するかを計画するために使用されます。 ここで特に役立つのは、 深い学習, 予測分析、コンピュータビジョン、そして 製品認識ソフトウェア 倉庫内のオブジェクトを認識し、拡張されたデータを作成するのに役立ちます。 予報 どのようなアクションが必要になるのか。

の主な目標の1つ 機械学習アルゴリズム 単調だが難しい仕事をする人々を助けることです。 物流や 製造業 これらのタスクの XNUMX つはピッカー ルーティングであり、マシンでもサポートできます。 

この興味深い例は次のとおりです Nvidia が作成したソリューション 毎時間何千もの新しい注文がある電子商取引大手 Zalando の場合。 彼らの AI ベースのソリューションにより、XNUMX つの問題が解決されました。

1. ピッカーのルーティング時間の短縮

彼らは、「縄はしご」レイアウト (すべての製品が通路を備えた数列に配置された棚に保管されることを意味します) で倉庫管理を可能にするソリューションを準備しました。 作業者が倉庫のさまざまな部分にある製品を取り出す必要があることを考慮すると、システムは、必要なすべての品目をピッキングできる倉庫全体の最短ルートを提案します。 

Nvidia の開発者は、作業者にとって、さらには作業者のカートの動きにとっても最適なピック ツアーを見つける OCaPi (Optimal Cart Pick) アルゴリズムを作成しました。 これにより、Zalando の従業員は S 字型ルーティング ヒューリスティックの使用をやめ、より最適なルートを計画できるようになりました。

2. バッチ処理の問題の解決

Zalando では、すべての注文を選択リストに割り当てる必要があります。 リストが完成したら、製品は顧客のために梱包されます。

Nvidia 開発者は、作業者がカートに入れることができるアイテムが 10 個だけであると仮定して、すべての選択リストの移動時間の合計をできるだけ短くできるソリューションを作成しようとしました。 彼らは、XNUMX つのものの XNUMX 個の注文について OCaPi ピック ツアーを分析し、注文をピック リストに分割する最も効率的な方法を見つけました。

これらの問題を軽減できるテクノロジーは何ですか?

これらのプロジェクトで使用される主要なテクノロジーは、開発者がさまざまな乗車位置を考慮して移動時間を計算できる高度に非線形の関数である OCaPi アルゴリズムです。 このソリューションにより、移動時間は主に、他のすべての商品から遠く離れた奥の隅から商品を選ぶのに費やす時間によって決まることがわかりました。 

OCaPi の移動時間の推定をさらに高速化するために、Caffe ニューラル ネットワーク フレームワークと NVIDIA の cuDNN 畳み込みニューラル ネットワーク ライブラリを使用しました。これにより、11 つのモデルを並行してトレーニングして、非常に正確なニューラル ネットワーク アーキテクチャを見つけることができました。その結果、同社のシステムにより、ピッキング品目あたりの移動時間を約 XNUMX% 短縮することができました。

そのような 機械学習ベースのソリューションにより、企業は次のことが可能になります。

• 生産性を高める:
• 注文のピッキング時間を短縮し、消費者の満足度を向上
• インテリジェントなソリューションによって仕事がサポートされている従業員の満足度を向上させる
• 従業員を日々改善する ワークフロー
• ルート計算は人間が行うよりも迅速かつ正確であるため、人的エラーが排除されます。