Jak AI Cichaczem Przeistacza Logistykę: Cięcie Strat i Zwiększanie Marż

Podczas gdy finanse i opieka zdrowotna dostają nagłówki za przyjęcie AI, niektóre z najbardziej lukratywnych przypadków użycia są na drogach. Logistyka jest kręgosłupem globalnego handlu, a dyrektorzy wykonawczy zaczynają to rozumieć – w 2024 roku 90% liderów łańcucha dostaw powiedziało, że możliwości technologiczne są głównymi czynnikami przy wyborze partnerów frachtowych. Powód? AI zmienia przemysł znany z nieefektywności w przewagę konkurencyjną biznesu.

Historycznie opierając się na procesach opartych na papierze, logistyka była punktem ślepej dla liderów łańcucha dostaw. Brak widoczności pali efekt bullwhip: niewielkie zmiany popytu detalicznego napompowują, gdy podróżują w górę łańcucha dostaw, docierając 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 na chwilę, że zamiast wypełniania ciężarówek i magazynów półprzewodnikami tylko po to, by popyt na komputery się zmniejszył, logistyka miała prawdziwą śledzenie i widoczność łańcucha dostaw. Co, gdyby mogli przewidzieć fluktuacje popytu z dokładnością 99,9%? I zapewnić elastyczne rozwiązania logistyczne, takie jak transport na żądanie?

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

Widoczność łańcucha dostaw wyjaśnia niewyjaśnialne

Gdy zapytano „Które z możliwości technologicznych freight forwarderów uważasz za 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 przesyłek wrażliwych na czas lub kontrolowanych temperaturą, takich jak żywność i leki, które mają surowe przepisy weryfikacyjne. Nie tylko liderzy łańcucha dostaw mogą dowiedzieć się, ile mają zapasów i gdzie się one znajdują w każdej chwili, 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 lub inne pojemniki są otwierane. Te spostrzeżenia wyjaśniają anomalie związane z przybyciem żywności w stanie psującym się, minimalizując przyszłe straty.

Przechodząc do branży elektronicznej, firmy mogą zapewnić klientom, że produkty takie jak płyty główne laptopów są autentyczne, gdy elementy są śledzone i śledzone. Magazynierzy i menedżerowie zapasów mogą skanować kody kreskowe i kody QR, aby śledzić poziom zapasów, lub używać tagów RFID dołączonych do obiektów, aby śledzić majątek o wysokiej wartości bez konieczności skanowania ich. Bardziej zaawansowane tagi RFID oferują powiadomienia w czasie rzeczywistym, gdy warunki (takie jak temperatura) odbiegają od wcześniej ustawionych progów.

Widoczność na poziomie elementu 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 na holistyczny widok zapasów i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, redukując straty i poprawiając wykorzystanie zasobów.

Prognozowanie popytu i niezawodne czasy dostaw

Użyteczność czujników IoT sięga znacznie dalej niż tylko śledzenie elementów i aktualizowanie klientów w czasie rzeczywistym. Zapewniają one dane, które zasilają algorytmy prognozowania popytu.

Weźmy na przykład Coca-Colę. Gigant napojów bezalkoholowych wykorzystuje IoT do monitorowania i gromadzenia danych z automatów i lodówek, śledząc wskaźniki w czasie rzeczywistym dla poziomów zapasów i analizy preferencji konsumentów. Pozwala to Coca-Coli na podejmowanie poinformowanych prognoz dotyczących popytu na określone typy i smaki produktów.

Spedytorzy coraz częściej używają podobnej metody do przewidywania objętości frachtu na określonych trasach, co pozwala im optymalizować rozmieszczenie floty i spełniać 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, jak firmy logistyczne używają prognozowania:

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

Na przykład firma DPDgroup, spółka kurierska Speedy, przewiduje popyt, łącząc historyczne dane o przesyłkach (rozmiar paczki, czas dostawy, zachowanie klienta itp.) z czynnikami zewnętrznymi, takimi jak święta, szczyty handlu detalicznego (czarny piątek) itp. W ramach nowego systemu AI-powered demand forecasting pozwolił Speedy szybko zidentyfikować i anulować niepotrzebne podróże i przewozy. Doprowadziło to do 25% redukcji kosztów hub-to-hub i 14% wzrostu wykorzystania floty. McKinsey znalazł podobne wyniki w zarządzaniu łańcuchem dostaw, z narzędziami prognozowania redukuje błędy o 20 do 50%.

Dopasowanie ładunku do pojemności: Przestańcie przewozić powietrze

Uber Freight zgłosił w 2023 roku, że między 20% a 35% z 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 dostarczyła przesyłkę w Dallas, nie powinna wracać do Chicago. Platformy doboru ładunku napędzane przez AI analizują popyt na fracht, dostępność ciężarówek i wzorce tras, aby zapewnić, że każdy ciężarówka jest przewożony z maksymalną wydajnością.

Firmy logistyczne pobierają zebrane informacje o frachcie, używane w narzędziach do prognozowania popytu (rozmiar ładunku, waga, wymiary, typ – czy jest to łatwo psujący się, niebezpieczny itp.) i krzyżowo analizują je z ich pojemnością. Analiza AI może przeanalizować rozmiar ciężarówki, cechy, lokalizację i dostępność, a także przepisy dotyczące godzin pracy kierowców, aby połączyć nadawców i przewoźników w czasie rzeczywistym. Technologia cyfrowych bliźniaków może potencjalnie pójść o krok dalej, symulując wirtualne scenariusze, aby zapewnić optymalne dopasowanie.

Załóżmy, 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 czynniki optymalizacji wymienione powyżej. Transakcja jest przetwarzana, a przesyłka jest śledzona na całej trasie.

Dzięki śledzeniu aktywów, przewidywaniu popytu i dopasowaniu ładunku, firmy logistyczne oszczędzają ogromne kwoty. Minimalizują 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 optymalizować harmonogramy produkcji i redukować koszty przechowywania zapasów. Mogą planować przesyłki bardziej efektywnie, minimalizując opóźnienia i opłaty za przechowywanie, oraz redukując wydatki na transport, zapewniając optymalne wykorzystanie ciężarówek i minimalizując marnowanie pojemności.

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