Hvordan AI stille og rolig former logistikk: Reduserer avfall og øker marger

Mens finans og helsevesen får overskriftene for å omfavne AI, er noen av de mest lukrative bruksområdene på veiene. Logistikk er ryggraden i global handel, og ledere fattar beslutninger – i 2024 sa 90% av ledere i leverandørkjeden at teknologiske evner er toppfaktorer når de velger fraktpartnere. Grunnen? AI gjør en bransje som er notorisk ineffektiv til forretningsmessig overtak over konkurrentene.

Historisk sett har logistikk vært avhengig av papirbaserte prosesser, og har vært et blindpunkt for ledere i leverandørkjeden. Dette manglet synlighet fører til bullwhip-effekten: små endringer i detaljhandels-etterspørsel blåses opp når de går oppover i leverandørkjeden, og når råvareleverandører. Kombinert med lange leveringstider, tvinger dette hver fase – detaljister, grossister, distributører og produsenter – til å bestille for mye, og forverrer problemet.

Men la oss forestille oss at i stedet for å fylle lastebiler og lager med halvleder-chip bare for å se at PC-etterspørselen synker, logistikk hadde sanntids-sporing og synlighet i leverandørkjeden. Hva hvis de kunne forutsi etterspørselsfluktuasjoner med 99,9% nøyaktighet? Og tilby fleksible logistikk-løsninger som på forespørsel-transport i respons?

Med AI og maskinlæring, kan dette ideelle ikke være så langt unna som forretningsledere tror.

Supply Chain Visibility Explains the Unexplainable

Da de ble spurt “Hvilke av fraktforhandlernes teknologiske evner finner du mest verdifulle?”, stemte 67% av respondentene for sanntids-sporing av frakt.

Internett-of-Things (IoT)-enheter revolusjonerer lastetracking, og gir detaljert synlighet og sanntids-varsler om varenes tilstand – avgjørende for tidssensitive eller temperaturkontrollerte leveranser som mat og legemidler som har strenge verifiseringsregler. Ikke bare kan ledere i leverandørkjeden se hvor mye lager de har og hvor det er plassert til enhver tid, men de kan også lære om dets tilstand. Fraktører kan overvåke og dele informasjon om hvorvidt varer er varme, kalde, våte eller tørre, og de kan se om dører, bokser eller andre containere åpnes. Disse innsiktene forklarer abnormaliteter med matvarer som ankommer i dårlig tilstand, og minimiserer fremtidig avfall.

I elektronikkindustrien kan selskaper garantere kundene at produkter som laptop-moter er ekte når de spores og sporbar. Lager- og lagerledere kan skanne strekkoder og QR-koder for å spore lagerbeholdning, eller bruke radiofrekvensidentifikasjon (RFID)-merker festet til objekter for å spore høyverdige aktiver uten å måtte skanne dem. Mer avanserte RFID-merker tilbyr sanntids-varsler når forhold (som temperatur) avviker fra forhåndsdefinerte terskler.

Vare-nivå-synlighet har blitt et måtte for fraktører og deres leverandørkjedepartnere. Logistikk-leverandører må raskt tilpasse seg forstyrrelser og endringer i etterspørsel, og denne synligheten øker motstanden. Disse innsiktene lar bedrifter ha en helhetlig oversikt over lager og ta informerte beslutninger i sanntid, reduserer avfall og forbedrer ressursutnyttelsen.

Demand Forecasting and Reliable Lead Times

IoT-sensorenes nytte strekker seg langt utover å bare spore objekter og oppdatere kunder i sanntid. De gir data som driver etterspørsels-prognose-algoritmer.

La oss ta Coca-Cola som eksempel. Den norske drikkegiganten utnytter IoT for å overvåke og samle inn data fra sine vendingmaskiner og kjøleskap, og spore sanntids-målinger for lagerbeholdning og kundepreferanse-analyse. Dette lar Coca-Cola gjøre informerte prediksjoner om etterspørsel for bestemte produkttyper og smaker.

Fraktforhandlere bruker stadig en lignende metode for å forutsi fraktvolum i bestemte ruter, og kan dermed optimalisere flåte-utplassering og møte servicenivåavtaler (SLAer). God nyhet for bedrifter, da de kan nyte mer pålitelige leveringstider, som betyr lavere lagerkostnader og færre lagerutsalg.

Det finnes to overordnede måter logistikk-selskaper bruker prognose:

1. Langsiktig (strategisk): For budsjettering og eiendomsplanlegging (6-måneders til 3-års planer).
2. Kortsiktig (operasjonell): Mest verdifullt for logistikk, for å forutsi bakkefrakt-transport opp til 14 dager i forveien, og 1-12 uker for sjøfrakt.

For eksempel kan DPDgroups kurér-selskap, Speedy, forutsi etterspørsel ved å kombinere historisk leveringsdata (pakke-størrelse, leveringstid, kunde-atferd osv.) med eksterne faktorer som helligdager, detaljhandels-topper (Black Friday) osv. Under det nye systemet, tillot AI-drevet etterspørsels-prognose Speedy å raskt identifisere og avbestille unødvendige turer og linje-transport. Dette ledet til en 25% reduksjon i hub-til-hub-kostnader og en 14% økning i flåte-utnyttelse. McKinsey fant lignende resultater i leverandørkjede-håndtering, med prognose-verktøy som reduserte feil med 20 til 50%.

Load-to-Capacity Matching: Stop Hauling Air

Uber Freight rapporterte i 2023 at mellom 20% og 35% av de estimerte 175 milliarder miles lastebiler kjører i USA hvert år, er sannsynligvis tomme – drenerer drivstoff og arbeidskostnader. Nå som AI, ML og digital tvilling-teknologi er mainstream, bør en lastebil som nettopp har levert i Dallas, ikke kjøre tom tilbake til Chicago. AI-drevne last-matching-plattformer analyserer frakt-etterspørsel, lastebil-tilgjengelighet og rute-mønster for å sikre at hver lastebil kjører med maksimal effektivitet.

Logistikk-selskaper tar den samlede frakt-informasjonen som brukes i etterspørsels-prognose-verktøy (last-størrelse, vekt, dimensjoner, type – om det er forderverlig, farlig osv.) og kryss-analyserer denne med sin kapasitet. AI-drevet analyse kan se på lastebil-størrelse, egenskaper, plassering og tilgjengelighet, samt sjåførens tjenestetid-regler, for å koble fraktører og transportører i sanntid. Digital tvilling-teknologi kan potensielt ta dette et skritt videre, ved å simulere virtuelle scenarier for å sikre den optimale sammenkoblingen.

La oss si at en fraktør legger inn informasjon om sin kommende last i en digital plattform. Systemet analyserer tilgjengelig transportør-kapasitet og matcher lasten med det beste alternativet, med tanke på optimaliseringsfaktorene nevnt ovenfor. Transaksjonen behandles, og leveringen spores gjennom hele reisen.

Ved å spore aktiver, forutsi etterspørsel og matche laster, sparer logistikk-selskaper enorme summer. De minimiserer tomme miles, maksimerer kjøretøy-utnyttelse og eliminerer karbonavtrykk – i slutten forbedrer de kunde-relasjoner med mer pålitelige leveringer.

Fordelene strekker seg utover logistikk. Denne nivået av leverandørkjede-synlighet lar detaljister og produsenter optimalisere produksjonsplaner og redusere lager-beholdningskostnader. De kan planlegge leveranser mer effektivt, minimere forsinkelser og lagrings-gebyrer, og redusere transport-utgifter ved å sikre optimal lastebil-utnyttelse og minimalt spild av kapasitet.

Enhver bransje som håndterer ressurs-allokering – flyselskaper, produksjon, selv skytjenester – kan lære av hvordan logistikk-AI strømlinjeformer operasjoner.