Jak AI Cichaczem Przebudowuje Logistykę: Ograniczanie Marnotrawstwa i Zwiększanie Marż

Pomimo że finanse i ochrona zdrowia są najczęściej wymieniane jako branże, które przyjmują AI, niektóre z najbardziej lukratywnych przypadków użycia można znaleźć na drogach. Logistyka jest podstawą światowego handlu, a menedżerowie zaczynają to dostrzegać – w 2024 roku 90% liderów łańcucha dostaw powiedziało, że możliwości technologiczne są najważniejszymi czynnikami przy wyborze partnerów transportowych. Powód? AI zmienia branżę, która była znana z nieefektywności, w przewagę konkurencyjną dla firm.

Historycznie opierająca się na procesach opartych na papierze, logistyka była punktem ślepej dla liderów łańcucha dostaw. Brak widoczności pali efekt bullwhip: niewielkie zmiany popytu detalicznego powiększają się, gdy podróżują w górę łańcucha dostaw, dochodząc do dostawców surowców. W połączeniu z długimi czasami oczekiwania, zmusza to każdy etap – detalistów, hurtowników, dystrybutorów i producentów – do przeszacowania, nasilając problem.

Ale wyobraźmy sobie, że zamiast wypełniania ciężarówek i magazynów półprzewodnikami tylko po to, by później spadek popytu na komputery, logistyka miała prawdziwą widoczność łańcucha dostaw i możliwość przewidywania fluktuacji popytu z dokładnością 99,9%. I mogła zapewnić elastyczne rozwiązania logistyczne, takie jak transport na żądanie, w odpowiedzi?

Z AI i uczeniem maszynowym, ten ideał nie jest tak odległy, jak mogliby myśleć liderzy biznesu.

Widoczność łańcucha dostaw wyjaśnia niewyjaśnialne

Gdy pytano “Które z możliwości technologicznych przewoźników są dla Ciebie najcenniejsze?”, 67% respondentów zagłosowało za śledzeniem przesyłek w czasie rzeczywistym.

Urządzenia Internetu Rzeczy (IoT) rewolucjonizują śledzenie ładunków, zapewniając szczegółową widoczność i powiadomienia w czasie rzeczywistym o stanie towarów – co jest kluczowe dla transportu czasochłonnego lub kontrolowanego temperaturą, takiego jak żywność i leki, które mają ścisłe przepisy weryfikacyjne. Nie tylko liderzy łańcucha dostaw mogą dowiedzieć się, ile mają zapasów i gdzie się one znajdują w dowolnym momencie, ale także mogą dowiedzieć się o ich stanie. Nadawcy mogą monitorować i udostępniać informacje o tym, czy towary są gorące, zimne, mokre czy suche, i mogą zobaczyć, czy drzwi, pudełka czy inne pojemniki są otwierane. Te spostrzeżenia wyjaśniają nieprawidłowości związane z przybyciem żywności w stanie psującym, minimalizując przyszłe marnotrawstwo.

Przechodząc do branży elektronicznej, firmy mogą zapewnić klientom, że produkty takie jak płyty główne laptopów są autentyczne, gdy są one śledzone i śledzone. Menedżerowie magazynów i zapasów mogą skanować kody kreskowe i kodów QR, aby śledzić poziomy zapasów, lub używać tagów identyfikacji radiowej (RFID) dołączonych do obiektów, aby śledzić wartościowe aktywa bez konieczności skanowania ich. Bardziej zaawansowane tagi RFID oferują powiadomienia w czasie rzeczywistym, gdy warunki (takie jak temperatura) odbiegają od wcześniej ustalonych progów.

Widoczność na poziomie elementów stała się koniecznością dla nadawców i ich partnerów łańcucha dostaw. Dostawcy logistyczni muszą szybko dostosować się do zakłóceń i zmian popytu, a ta widoczność zwiększa odporność. Te spostrzeżenia pozwalają firmom mieć całościowy widok zapasów i podejmować decyzje w czasie rzeczywistym, zmniejszając marnotrawstwo i poprawiając wykorzystanie zasobów.

Przewidywanie popytu i niezawodne czasy dostaw

Użyteczność czujników IoT sięga znacznie dalej niż proste śledzenie przedmiotów i aktualizowanie klientów w czasie rzeczywistym. Zapewniają one dane, które zasilają algorytmy przewidywania popytu.

Weźmy Coca-Colę jako przykład. Gigant napojów bezalkoholowych wykorzystuje IoT do monitorowania i gromadzenia danych z automatów i lodówek, śledząc wskaźniki w czasie rzeczywistym dotyczące poziomów zapasów i analizy preferencji konsumentów. To pozwala Coca-Coli na podejmowanie poinformowanych decyzji o przewidywanym popycie na określone typy i smaki produktów.

Przewoźnicy coraz częściej stosują podobną metodę, aby przewidzieć objętość frachtu na określonych trasach, co pozwala im zoptymalizować rozmieszczenie floty i spełnić umowy o poziomie usług (SLA). Dobra wiadomość dla firm, które korzystają z bardziej niezawodnych czasów dostaw, co oznacza niższe koszty zapasów i mniej braków.

Istnieją dwa główne sposoby, jakimi firmy logistyczne wykorzystują przewidywanie popytu:

1. Długoterminowe (strategiczne): Do budżetów i planowania zasobów (plany 6-miesięczne do 3-letnich).
2. Krótkoterminowe (operacyjne): Najbardziej wartościowe dla logistyki, przewidujące transport lądowy do 14 dni do przodu, a 1-12 tygodni dla transportu morskiego.

Na przykład firma DPDgroup, spedycja Speedy, przewiduje popyt, łącząc historyczne dane o przesyłkach (rozmiar paczki, czas dostawy, zachowanie klienta itp.) z czynnikami zewnętrznymi, takimi jak święta, szczyty handlu detalicznego (Black Friday) itp. W ramach nowego systemu AI-powered forecasting pozwoliło Speedy szybko zidentyfikować i anulować niepotrzebne podróże i przewozy. To doprowadziło do 25% redukcji kosztów hub-to-hub i 14% wzrostu wykorzystania floty. McKinsey uzyskał podobne wyniki w zarządzaniu łańcuchem dostaw, z narzędziami do przewidywania zmniejszającymi błędy o 20-50%.

Dopasowanie ładunku do pojemności: Przestańcie transportować powietrze

Uber Freight poinformował w 2023 roku, że między 20% a 35% szacowanych 175 miliardów mil, które ciężarówki przejeżdżają w Stanach Zjednoczonych każdego roku, są prawdopodobnie puste – wyczerpując paliwo i budżety pracy. Teraz, gdy AI, ML i technologia cyfrowych bliźniaków są powszechne, ciężarówka, która właśnie zakończyła dostawę w Dallas, nie powinna wracać do Chicago. Platformy do dopasowania ładunku, napędziane przez AI, analizują popyt na fracht, dostępność ciężarówek i wzorce tras, aby zapewnić, że każdy ciężarówka jest transportowany z maksymalną efektywnością.

Firmy logistyczne pobierają informacje o frachcie, wykorzystywane w narzędziach do przewidywania popytu (wielkość ładunku, waga, wymiary, typ – czy jest to łatwo psujący się, niebezpieczny itp.) i krzyżują je z ich pojemnością. Analiza napędzana przez AI może przeglądać rozmiar ciężarówki, funkcje, lokalizację i dostępność, a także przepisy dotyczące godzin pracy kierowców, aby połączyć nadawców i przewoźników w czasie rzeczywistym. Technologia cyfrowych bliźniaków może potencjalnie posunąć to dalej, symulując wirtualne scenariusze, aby zapewnić optymalne dopasowanie.

Wyobraźmy sobie, że nadawca wprowadza informacje o swoim nadchodzącym ładunku do platformy cyfrowej. System analizuje dostępną pojemność przewoźnika i dopasowuje ładunek do najbardziej odpowiedniego rozwiązania, biorąc pod uwagę wymienione wcześniej czynniki optymalizacji. Transakcja jest przetwarzana, a przesyłka jest śledzona na całej trasie.

Śledząc aktywa, przewidując popyt i dopasowując ładunki, firmy logistyczne oszczędzają ogromne kwoty. Zmniejszają puste mile, maksymalizują wykorzystanie pojazdów i eliminują ślad węglowy – ostatecznie poprawiając relacje z klientami dzięki bardziej niezawodnym dostawom.

Korzyści sięgają poza logistykę. Ten poziom widoczności łańcucha dostaw pozwala detalistom i producentom zoptymalizować harmonogramy produkcji i zmniejszyć koszty przechowywania zapasów. Mogą planować przesyłki bardziej efektywnie, minimalizując opóźnienia i opłaty za przechowywanie, oraz zmniejszając wydatki na transport, zapewniając optymalne wykorzystanie ciężarówek i minimalizując marnotrawstwo.

Każda branża zajmująca się alokacją zasobów – linie lotnicze, produkcja, nawet chmura obliczeniowa – może się uczyć, jak AI usprawnia operacje logistyczne.