AI가 조용히 물류를 재창조하는 방법:浪費를 절감하고 마진을 높이는 방법

금융과 의료 분야가 AI를 채택하는 것에 대한 헤드라인을 차지하는 동안, 가장 수익성 높은 사용 사례는 도로 위에 있습니다. 물류는 세계 무역의 중추이며, 경영진은 2024년에 90%의 공급 사슬 리더가 기술 능력이 화물 파트너를 선택할 때 최상위 요인이라고 말했습니다. 이유는 무엇일까요? AI는 비효율성으로 유명한 산업을 경쟁에서 우위를 점하는 비즈니스로 전환시키고 있습니다.

역사적으로 종이 기반 프로세스에 의존하는 물류는 공급 사슬 리더에게는 맹점이었습니다. 이 부족한 가시성은 불개미 효과를 유발합니다. 소매 수요의 작은 변화가 공급 사슬을 따라 커지며 원자재 공급업체에 도달합니다. 긴 리드 타임과 결합하여 이 문제를 악화시키는 것은 각 단계(소매업체, 도매업체, 배급업체, 제조업체)에서 과다 주문하는 것을 강요합니다.

그러나 물류가 실시간 추적과 공급 사슬 가시성을 갖는다면 어떨까요? 수요 변동을 99.9%의 정확도로 예측할 수 있다면? 그리고 대응하여 온디맨드 운송과 같은 유연한 물류 솔루션을 제공할 수 있다면?

AI와 기계 학습을 통해 이 이상은 비즈니스 리더들이 생각하는 것만큼 멀지 않을 수 있습니다.

공급 사슬 가시성이 설명하는 것

“화물 전진자들의 기술 능력 중 어떤 것이 가장 가치 있는가요?”라는 질문에 67%의 응답자가 실시간 화물 추적을 선택했습니다.

사물 인터넷(IoT) 장치는 화물 추적을 혁신적으로 바꾸며, 상품의 상태에 대한 세부적인 가시성과 실시간 알림을 제공합니다. 이는 음식과 의약품과 같은 시간 민감하거나 온도 제어가 필요한 화물에 중요합니다. 공급 사슬 리더는 재고의 양과 위치를 언제든지 알 수 있을 뿐만 아니라 그 상태도 알 수 있습니다. 발송人は 상품이 뜨거운지, 차가운지, 젖은지, 마른지, 그리고 문, 상자 또는 다른 컨테이너가 열리는지에 대한 정보를 모니터링하고 공유할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 음식 품목이 부패한 상태로 도착하는 이상을 설명하며, 미래의浪費를 최소화합니다.

전자 산업으로 넘어가면, 회사는 아이템을 추적하고 추적함으로써 노트북 मद보드를 포함한 제품이 진품임을 고객에게 보장할 수 있습니다. 창고와 재고 관리자는 바코드와 QR 코드를 스캔하여 재고 수준을 추적하거나 고가의 자산을 추적하기 위해 객체에 부착된 RFID 태그를 사용할 수 있습니다. 더 발전된 RFID 태그는 사전 설정된 임계값(예: 온도)에서 조건이 벗어날 때 실시간 알림을 제공합니다.

아이템 수준의 가시성은 발송인과 그들의 공급 사슬 파트너에게 필수적입니다. 물류 제공업체는 중단과 수요 변화에 신속하게 적응해야 하며, 이러한 가시성은 회복力を 증가시킵니다. 이러한 통찰력은 비즈니스에 실시간으로 재고에 대한 전체적인 관점을 제공하며,浪費를 줄이고 자원 활용을 개선하는 정보에 기반한 의사 결정을 가능하게 합니다.

수요 예측과 안정적인 리드 타임

IoT 센서의 유용성은 단순히 아이템을 추적하고 고객에게 실시간으로 업데이트하는 것보다 훨씬 더 廣泛합니다. 수요 예측 알고리즘을 위한 데이터를 제공합니다.

예를 들어, 코카콜라는 자동 판매기와 냉장고에서 데이터를 모으고 수준 및 소비자 선호도 분석을 위한 실시간 메트릭스를 추적하여 IoT를 활용합니다. 이는 코카콜라가 특정 제품 유형 및風味에 대한 수요를에 대한 정보에 기반한 예측을 가능하게 합니다.

화물 전진자는 유사한 방법을 사용하여 특정 구간의 화물량을 예측하며, 이는 함대 배치의 최적화와 서비스 수준 협약(SLA)을 충족하는 것을 가능하게 합니다. 이는 비즈니스에 더 안정적인 리드 타임을 제공하며, 이는 낮은 재고 비용과 적은 재고 부족을 의미합니다.

물류 회사에서 예측을 사용하는 두 가지 주요 방법은 다음과 같습니다:

1. 장기(전략적): 예산 및 자산 계획을 위한 것(6개월에서 3년 계획).
2. 단기(운영): 물류에서 가장 가치 있는 것으로, 지상 화물 수송을 14일 이내에, 해상 수송을 1~12주 이내에 예측합니다.

예를 들어, DPDgroup의 택배 회사인 Speedy는 역사적인 발송 데이터(소포 크기, 배달 시간, 고객 행동 등)를 외부 요인(휴일, 소매 피크 등)과 결합하여 수요를 예측합니다. 새로운 시스템에서 AI 기반 수요 예측을 통해 Speedy는 불필요한 여행과 라인 홀을 신속하게 식별하고 취소할 수 있었습니다. 이는 허브 간 비용을 25% 절감하고, 함대 활용도를 14% 증가시켰습니다. McKinsey는 공급 사슬 관리에서 유사한 결과를 발견했으며, 예측 도구는 오류를 20~50% 줄였습니다.

화물-용량 매칭: 공기를 운반하는 것을 중단하십시오

Uber Freight는 2023년에 미국에서 트럭이 연간 운행하는 1750억 마일 중 20~35%가 비어 있을 가능성이 있다고 보고했습니다. 이는 연료와 노동 예산을 소진합니다. 이제 AI, ML, 디지털 트윈 기술이 주류가 되면서, 달라스에서 배달을 마친 트럭이 시카고로 공회전으로 돌아가지 않아야 합니다. AI 기반의 화물 매칭 플랫폼은 화물 수요, 트럭 가용성 및 노선 패턴을 분석하여 모든 트럭이 최대 효율로 운행하도록 합니다.

물류 회사들은 수요 예측 도구에서 사용하는 수집된 화물 정보(화물 크기, 중량, 치수, 유형 – 식품, 위험 물질 등)를 자사의 용량과 교차 분석합니다. AI 기반 분석은 트럭 크기, 특징, 위치, 가용성 및 운전 시간 서비스 규정과 같은 최적화 요소를 검토하여 발송인과 운송업체를 실시간으로 연결합니다. 디지털 트윈 기술은 가상 시나리오를 시뮬레이션하여 최적의 매칭을 보장할 수 있습니다.

예를 들어, 발송인이 디지털 플랫폼에 예정된 화물 정보를 입력합니다. 시스템은 사용 가능한 운송업체 용량을 분석하여 이전에 언급한 최적화 요소를 고려하여 가장 적합한 옵션과 매칭합니다. 거래가 처리되고, 화물은 전체 여행 동안 추적됩니다.

물류 회사들은 자산을 추적하고, 수요를 예측하며, 화물을 매칭함으로써巨大한 금액을 절약합니다. 그들은 빈 마일을 최소화하고, 차량 활용도를 최대화하며, 이산화탄소 발자국을 제거하여 궁극적으로 더 신뢰할 수 있는 배달로 고객 관계를 개선합니다.

이러한 혜택은 물류를 넘어섭니다. 이러한 수준의 공급 사슬 가시성은 소매업체와 제조업체가 생산 일정과 재고 보유 비용을 최적화할 수 있도록 합니다. 그들은 배달을 더 효율적으로 계획할 수 있으며, 지연과 보관 비용을 최소화하고, 최적의 트럭 활용과 최소의浪費 용량을 보장함으로써 운송 비용을 줄일 수 있습니다.

자원 할당을 다루는 모든 산업(항공, 제조, 클라우드 컴퓨팅 등)은 물류 AI가 운영을 최적화하는 방법에서 배울 수 있습니다.