머신 러닝이 물류 산업을 변화시키는 3가지 방법

물류 회사는 인공 지능과 머신 러닝을 사용하여 생산성을最高 수준으로 유지하고, 더 나은 비즈니스 결정을 내리고, 경쟁에 뒤처지지 않도록 합니다. 이 산업에서 AI의 중요성은 매우 큽니다. 향후 20년 동안 회사들이 1.3조 달러에서 2조 달러의 경제 가치를 창출할 것으로 예상됩니다. 이는 제조와 글로벌 공급망에서 이 고급 기술을 사용함으로써 가능해집니다.

아직도 AI와 머신 러닝이 귀하의 비즈니스에 어떻게 도움이 될 수 있는지 궁금하다면, 몇 가지 흥미로운 사용 사례를 살펴보고, 이것이 귀하에게 적합한 솔루션인지 결정해 보십시오.

1. AI 기반 루트 계획 소프트웨어

최적의 루트를 선택하고, 운전手に 대한 휴식을 계획하고, 가장 혼잡하고 위험한 경로를 피하는 것은 물류 산업에서 일상적으로 직면하는 많은 도전 중 일부입니다.

골드만 삭스에 따르면, 25개의 패키지를 배달하는 경우, 가능한 경로가 15조 개에 달합니다. 그리고 이것이 머신 러닝이 도움이 되는 곳입니다. ML 기반 루트 계획 소프트웨어는 모든 옵션을 분석하여 비용, 적용 가능한 기한, 예기치 못한 도로 이벤트에 대한 즉각적인 결정과 관련하여 최적의 솔루션을 선택할 수 있습니다.

시스템에 제공된 대규모 데이터 세트를 기반으로, 예를 들어 연료 효율성, 가능한 교통 사고 또는 방해, 차량 크기, 운전자의 근무 스케줄에 대한 정보와 같은 정보를 사용하여, 실시간 루트 최적화 알고리즘은 운전手に 대한 최적의 루트를 결정합니다. 클라우드 기반으로 모든 정보가 실시간으로 제공되며, 디스패처, 운전기사, 관리자, 고객에게 배송 예정 시간에 대한 정보를 제공하는 계정 관리자와 같은 기타 직원들이 액세스할 수 있습니다.

머신 러닝을 기반으로 하는 루트 최적화 소프트웨어는 귀하의 비즈니스에 많은 이점을 제공할 수 있습니다. 예를 들어:

• 개선된 고객 경험: 더 정확한 배송 시간 추정으로 고객이 귀하의 서비스에 더 만족하고 긍정적인 피드백을 제공할 가능성이 높아집니다. 또한, 이메일이나 SMS를 통해 배송 예정 시간에 대한 알림을 제공할 수도 있습니다.
• 비용 절감: 머신 러닝의 주요 이점 중 하나는 시간과 돈을 절약하는 것입니다. 이는 루트 최적화 시스템이 연료 소비를 모니터링하고 가장 비용 효율적인 경로를 제안하기 때문입니다.
• 운전기사 성능 모니터링: 클라우드 시스템 기반의 머신 러닝은 귀하가 직원들의 작업을 감독하고 그들이 의무를 신뢰성 있게 수행하고 있는지 확인할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 그들이 도로 규칙과 근무 스케줄을 준수하고 있는지 확인할 수도 있습니다. 또한, 관리자가 이러한 정보에 액세스할 수 있다는 사실이 직원들의 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다.
• KPI 추적: 여행 시간, 연료 비용, 직원 생산성과 같은 주요 정보에 대한 통찰력을 얻음으로써, 귀하는 귀하의 회사의 성과를 더 잘 모니터링하고 개선이 필요한 경우 더 빠르게 반응할 수 있습니다.

알고리즘 루트 최적화가 물류 산업에서 수익을 개선한 실제 사례는 McKinsey의 이 사례 연구입니다. 그들의 고객은 아시아 물류 회사였으며, 기술 회사에 고객의 요구 사항에 따라 차량 공급과 경로를 매칭하는 문제를 해결해 줄 것을 요청했습니다.

그들은 어떻게 이 문제를 해결했을까요?

まず, McKinsey의 팀은 문제를 개선하기 위해 모든 필수 데이터를 수집했습니다. 고객 위치, 허브 위치, 차량 자원과 같은 중요한 정보를 분석했습니다. 이러한 정보를 사용하여 모든 차량에 대한 사용자 정의 일정 생성을 위한 루트 최적화 모델을 구축할 수 있었습니다. 이 솔루션을 사용하여 여러 영역에서 관리를 개선할 수 있었습니다. 차량 유형, 사용 비용, 최대 적재량, 여행 시간과 같은 요소를 고려했습니다.

• 차량 유형
• 사용 비용
• 최대 적재량
• 여행 시간

그들의 성공背後에 있는 것은 무엇입니까?

그것은 경험과 이 솔루션을 구축하기 위해 사용된 최첨단 머신 러닝 알고리즘이었습니다. 예를 들어, 일일 지도에 대한 시각적 지침을 생성하기 위해 네트워크 최적화 알고리즘(NOAH) 모델을 사용했습니다. 또한, 디스패처와 운전기사 모두에게 작업을 더 쉽게 해주는 실시간 데이터를 표시하는 모바일 앱을 제공했습니다.

결과적으로, 그들의 솔루션은 비용을 3.6% 절감하고, 라인하울 네트워크의 효율성을 16% 증가시켜 수익을 증가시켰습니다.

2. 물류에서의 챗봇

고객 서비스가 나쁘면 97%의 사람들이 구매 의도에 영향을 받는다는 것을 알고 계셨나요? 그러나 다른 자료에 따르면 36%의 고객이 아직도 단순한 질문에 대한 회사의 응답 실패로 인해 불만을 가지고 있습니다.

이 데이터는 고객에게 즉시 응답하여 시간을 절약하고 고객 경험을 개선하는 챗봇의 중요성을 보여줍니다. 가상 어시스턴트는 자연어 처리를 사용하여 채팅에서 사람들과 대화합니다.通常, 회사 홈페이지에서 직접입니다. 그들은 질문에 대한 답변을 인식할 수 있는 알고리즘으로 구축되었습니다. 사용자가 이해할 수 없는 질문을 하면, 챗봇은 데이터베이스에 없는 답변을 찾거나 다음에 비슷한 질문이 있을 때 사용할 수 있도록 고객으로부터 새로운 패턴을 학습하려고 시도합니다.

챗봇은 회사와 그들의 제품 또는 서비스에 대한一定의 지식을 가지고 있습니다. 그것은 데이터베이스 또는 외부 소스에서 정보를 가져올 수 있습니다. 가상 어드바이저는 질문에 답변하고, 회사의 활동과 관련된 주제로 대화를 유도하거나, 관련 페이지를 방문하도록 제안합니다.

챗봇의 5가지 주요 이점

아직도 챗봇이 귀하의 비즈니스에 좋은 솔루션인지 확신이 서지 않는다면, 다섯 가지 주요 이점을 살펴보십시오.

1. 24/7/365 즉시 응답

물류 회사에서 고객과의 접촉은 매우 중요합니다. 예를 들어, DHL은 세 가지 유형의 연락처를 제공합니다:

• 고객 서비스로 이메일
• 전화 연락
• 24/7 챗봇

챗봇을 통해 고객은 즉시 배송 상태, 가격, 패키지의 예상 배송 시간 등에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.

이것이 중요한 이유는 무엇입니까?

오늘날, 77%의 사람들이 온라인 채팅에서 언제든지 즉시 응답을 기대한다는 것입니다. 챗봇은 항상 작동할 수 있으며, 귀하의 직원이 근무하지 않는 경우에도 작동할 수 있습니다(또한, 그들은 절대 피로하지 않습니다).

항상 사용할 수 있는 챗봇을 구현하면 사용자 경험을 크게 개선할 수 있습니다. 예를 들어, GetJenny가 만든 Helmi 챗봇을 사용하여 헬싱키 지역 학생 주택 재단은 전체 고객 서비스 만족도 점수를 4.11에서 4.26으로提高했습니다.

2. 더 나은 웹사이트 내비게이션

사용자가 34%가 사이트 내비게이션이 어렵다고 불평한다는 것을 알고 계셨나요?

챗봇은 사이트를 탐색하고 관심 있는 정보를 빠르게 찾는 데 도움을 주어 이 문제를 해결할 수 있습니다. 또한, 양질의 브랜드 이미지를 만들고 개인화된 고객 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다. 따라서 고객의 만족도와 브랜드 충성도를 높이기 위해 챗봇을 첫 번째 단계로 고려할 수 있습니다.

이와 관련된 흥미로운 예는 Intellexer Summarizer 웹사이트에서 사용할 수 있는 Alex 챗봇입니다. 질문을 하면, 관심 있는 정보가 있는 페이지로 연결되는 메시지를 받게 됩니다.

출처: https://summarizer.intellexer.com/

이러한 봇을 생성하려면 많은 데이터를 제공하거나 추출할 필요는 없습니다. 웹사이트의 콘텐츠를 적절한 형식으로 제공하기 위해 처리하기만 하면 됩니다. 그런 다음 페이지의 콘텐츠와 데이터를 분리하여 대화의 논리적 흐름을 생성합니다. 또한, 챗봇은 지속적으로 학습하므로 받는 질문이 많을수록 답변의 정확도가 높아집니다. 종종 이 유형의 챗봇은 회사들이 선택하는 첫 번째 AI 솔루션입니다.

3. 배송 지원

가상 어시스턴트는 고객과 처음으로 접촉하여 배송 요청을 받을 수 있습니다. 다른 AI 솔루션과 마찬가지로, 반복적인 작업을 수행하여 귀하의 직원을 해방시킬 수 있습니다. 또한, 배송과 관련된 고객의 요청을 즉시 처리할 수 있습니다.

4. 종합적인 직원 지원

챗봇은 문서를 수신하거나 생성하는 것과 같은 다양한 방법으로 귀하의 직원을 지원할 수 있습니다. 또한, 지불 처리와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, 기계가 인간의 도움이 필요한 경우, 올바른 다음 단계를 수행하도록 인간 근로자에게 메시지를 보냅니다.

Bas Vogels에 따르면, DHL 고객 서비스 팀의 감독자이자 트레이너는 “직원이 복잡한 고객 질문을 해결하고 에스컬레이션을 방지하기 위해 더 많은 시간을 가질 수 있습니다. 또한, 직원 만족도도 엄청나게 증가했습니다.”

5. 실시간 배송 추적

물류에서 배송 시간과 실시간 정보가 주문 상태에 대한 것입니다. 챗봇은 고객이 응답을 기다리지 않도록 합니다. RoboRobo의 사례 연구와 같은 실제 예는 이 솔루션입니다. 그들은 RPL 고객에게 주문 상태에 대한 정보를 제공하는 봇을 만들었습니다. 챗봇을 통해 RPL 고객은 패키지의 위치를 모니터링하고 언제 배달될지 확인할 수 있습니다.

챗봇은 웹사이트에서만 사용할 수 있는 것이 아닙니다. 더 많은 회사들이 Facebook, Skype, WhatsApp 및 기타 채널에서 사용할 수 있는 챗봇을 선택하고 있습니다.

3. 창고 운영에서 피커 라우팅 및 배칭 문제 해결

인공 지능이 수행하는 또 다른 작업은 물류에서 창고와 분배 단계에서 물류의 흐름에 대한 가장 효율적인 방법을 개발하는 것입니다.

AI 기반 창고 관리 시스템은 창고에서 발생하는 모든 활동과 프로세스를 기록할 수 있습니다. 소프트웨어는 수집된 과거 데이터를 분석하고, 로봇 및 자동 및 반자동 시스템과 같은 사용되는 장비가 화물을 처리하는 방법을 계획하는 데 사용합니다. 특히, 딥 러닝, 예측 분석, 컴퓨터 비전, 제품 인식 소프트웨어와 같은 기술이 도움이 될 수 있습니다. 이는 창고에서 물건을 인식하고, 필요한 조치에 대한 확장 예측을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

머신 러닝 알고리즘의 주요 목표 중 하나는 단조롭지만 어려운 작업을 사람們에게 도와주는 것입니다. 물류 및 제조업에서 이러한 작업 중 하나는 피커 라우팅입니다. 기계도 이를 지원할 수 있습니다.

흥미로운 예는 Nvidia가 Zalando를 위해 만든 솔루션입니다. Zalando는 매시간 수천 개의 새로운 주문을 받는 전자 상거래 회사입니다. 그들의 AI 기반 솔루션은 두 가지 문제를 해결했습니다.

1. 피커 라우팅 시간 감소

그들은 “로프 래더” 레이아웃(즉, 모든 제품이 여러 행에 배치된 선반에 저장됨)을 사용하여 창고 제어를 허용하는 솔루션을 준비했습니다. 작업자가 다른 창고 부분에 있는 제품을 수집해야 하는 경우, 시스템은 모든 항목을 수집할 수 있는 가장 짧은 경로를 제안합니다.

Nvidia의 개발자들은 작업자와 작업자의 카트 이동에 대한 최적의 픽 투어를 찾는 OCaPi(최적 카트 픽) 알고리즘을 만들었습니다. 이것은 Zalando의 작업자가 S-형 라우팅 유추를 사용하는 것을 중단하고 더 최적의 경로를 계획할 수 있게 해주었습니다.

2. 배칭 문제 해결

Zalando에서 모든 주문을 픽 리스트에 할당해야 합니다. 리스트가 완료되면 제품이 고객에게 패키지됩니다.

Nvidia 개발자들은 픽 리스트당 10개 항목만 들어갈 수 있는 경우, 픽 리스트에 대한 모든 주문의 여행 시간의 합을 최소화하는 솔루션을 만들려고 했습니다. 그들은 두 가지 항목으로 구성된 10개의 주문의 OCaPi 픽 투어를 분석하여 주문을 픽 리스트에 가장 효율적으로 분할하는 방법을 찾았습니다.

어떤 기술이 이러한 문제를 줄일 수 있습니까?

이 프로젝트에서 사용된 주요 기술은 OCaPi 알고리즘입니다. 이것은 매우 비선형 함수로, 개발자들이 다른 픽업 위치를 고려하여 여행 시간을 계산할 수 있게 해줍니다. 이 솔루션은 여행 시간이 주로 다른 모든 제품에서 멀리 떨어진 후면 코너에서 항목을 픽업하는 데 소요되는 시간에 따라 달라진다는 것을 보여주었습니다.

OCaPi 여행 시간 추정을 더 빠르게 하기 위해, 그들은 Caffe 신경망 프레임워크와 NVIDIA의 cuDNN 컨볼루션 신경망 라이브러리를 사용했습니다. 이는 네 개의 모델을 병렬로 훈련하여 매우 정확한 신경망 아키텍처를 찾을 수 있게 해주었습니다. 결과적으로, 그들의 시스템은 회사로 하여금 항목당 픽업 시간을 약 11% 줄일 수 있게 해주었습니다.

이러한 머신 러닝 기반 솔루션을 사용하면 회사들이:

• 생산성을 증가시킵니다
• 주문 픽업 시간을 가속화하여 고객 만족도를 높입니다
• 지능형 솔루션으로 지원되는 직원의 만족도를 증가시킵니다
• 직원의 일일 워크플로를 개선합니다
• 인간의 오류를 제거합니다. 루트 계산은 인간이 하는 것보다 더 빠르고 정확하기 때문입니다.