3つの方法：機械学習が物流業界を変革している

物流企業は、人工知能と機械学習を使用して、最高の結果を保ち、生産性を最高レベルに維持し、より良いビジネス上の決定を下し、競争に追いつけます。この業界におけるAIの重要性は非常に大きいです。次の20年間で、企業は製造とグローバルサプライチェーンにおいて、この先進技術を使用することで、年間1.3兆ドルから2兆ドルという経済的価値を得ることが予想されています。

あなたがまだAIと機械学習があなたのビジネスにどのように役立つか疑問に思っている場合、興味深いユースケースを見てみましょう。

1. AIベースのルートプランニングソフトウェア

最適なルートを選択し、ドライバーの休憩を計画し、混雑したり危険な道を避けることは、物流業界での日常的な仕事の課題です。

ゴールドマン・サックスによると、たった25個のパッケージを配達する場合、可能なルートは約15兆のルートに達します。そして、これが機械学習が活躍する場所です。MLベースのルートプランニングソフトウェアは、すべての選択肢を分析して、コスト、期限、予期せぬ道路イベントなどの要素で最適なソリューションを選択できます。

システムに提供されたビッグデータセット、たとえば、燃費、交通事故または障害、車両のサイズ、他のドライバーの作業スケジュールに関する情報に基づいて、リアルタイムルート最適化アルゴリズムは、ドライバーにとって最適なルートを決定します。これらはクラウドベースなので、すべての情報はリアルタイムで提供され、ディスパッチャー、ドライバー、管理者、その他の従業員、たとえばアカウントマネージャーがアクセスして、顧客に予想される配達時間について情報を提供できます。

ルート最適化ソフトウェアは、機械学習に基づいて、以下のような多くのメリットをビジネスにもたらすことができます。

• 改善された顧客体験:より正確な配達時間の見積もりにより、顧客はあなたのサービスに満足し、肯定的なフィードバックを提供する可能性が高くなります。
• コスト削減:機械学習の主な利点の1つは、時間と金銭の節約です。ルート最適化システムは燃料消費を監視し、最もコスト効率の良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する:クラウドベースの機械学習ベースのシステムは、従業員の作業を監督し、信頼性と生産性を確保するのに役立ちます。また、道路ルールと作業スケジュールを遵守していることを確認することもできます。
• KPI追跡:移動時間、燃料コスト、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よく監視し、必要に応じて迅速に対応できます。

2. 物流におけるチャットボット

97%の人が、悪い顧客サービスが購入意図に影響を与えることを認めています。しかし、別のリソースによると、36%の顧客は、シンプルな質問に会社が反応しないことによってまだ苛立っています。

これらのデータは、チャットボットを使用して、顧客にすぐに反応し、時間を節約し、顧客体験を向上させることの重要性を示しています。仮想アシスタントは、自然言語処理を使用して、通常は会社のホームページにあるチャットで人と会話します。これらは、質問を認識し、回答をマッチングすることができるアルゴリズムで構築されています。

5. チャットボットの5つの重要なメリット

まだチャットボットがあなたのビジネスにとって良いソリューションであるかどうか疑問に思っている場合、物流会社でチャットボットを実装する5つの重要なメリットを見てみましょう。

1. 24/7/365の即時レスポンス

物流会社では、顧客との接触が非常に重要です。たとえば、DHLは3つの異なる連絡先フォームを提供しています。

• カスタマーサービスへのメール
• 電話での連絡
• 24/7のチャットボット

2. ウェブサイトのナビゲーションの改善

34%の顧客が、サイトのナビゲーションが難しいと苛立っていることがわかっています。

チャットボットは、訪問者が関心のある情報を見つけるのを助けることで、この問題を解決できます。また、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を作成するのにも役立ちます。

3. 配達支援

仮想アシスタントは、最初の顧客との接触となり、顧客から配達依頼を受けることができます。他のAIソリューションと同様に、反復的なタスク、たとえば注文情報の収集からあなたの従業員を解放することができます。さらに、配達関連の顧客リクエストを即座に実行できます。

4. 従業員の総合的なサポート

チャットボットは、文書作成から注文の作成、支払いの処理まで、あなたの従業員を多くの方法でサポートできます。また、請求書や支払いリクエストなどの文書を受け取ったり作成したりすることもできます。

5. リアルタイムの出荷追跡

物流では、配達時間とリアルタイムの注文ステータスの情報が非常に重要です。チャットボットは、顧客が回答を待たないようにします。

3. 倉庫作業におけるピッカーラウティングとバッチングの問題を解決する

物流における人工知能の別の役割は、倉庫内および配送段階での商品の流れに対する最も効率的な方法を開発することです。

AIベースの倉庫管理システムは、倉庫で発生するすべての活動とプロセスを記録できます。ソフトウェアは、収集された歴史データを分析し、ロボットや自動および半自動システムなどの使用される機器が負荷を処理する方法を計画します。

1. ピッカーラウティング時間の短縮

Nvidia (NVDA ) の開発者は、ワーカーのピッカーラウティングを最適化するOCaPiアルゴリズムを作成しました。

2. バッチング問題の解決

Zalandoでは、すべての注文がピックリストに割り当てられ、リストが完了すると製品は顧客にパッケージ化されます。

これらの問題を軽減できるテクノロジー

OCaPiアルゴリズムは、移動時間を計算するために使用される非線形関数です。

このソリューションにより、企業は以下のことができます。

• 生産性を向上させる
• ピッキング時間を短縮し、消費者の満足度を高める
• 知能化されたソリューションによってサポートされる従業員の満足度を高める
• 従業員の日常業務を改善する
• ルート計算が人間よりも迅速で正確であるため、人的ミスを排除する