3 Moduri în Care Învățarea Automată Transformă Industria Logistică

Companiile de logistică folosesc inteligența artificială și învățarea automată pentru a obține cele mai bune rezultate și a menține productivitatea la nivelul cel mai înalt, pentru a lua decizii comerciale mai bune,și pentru a ține pasul cu concurența. Importanța IA în acest sector este imensă. Se estimează că, în următorii 20 de ani, companiile vor obține între 1,3 trilioane și 2 trilioane de dolari pe an în valoare economică, datorită acestei tehnologii avansate în producție și lanțuri de aprovizionare globale. 

Dacă încă vă întrebați cum IA și învățarea automată pot ajuta la afacerea dvs., aruncați o privire asupra unor cazuri de utilizare interesante și decideți dacă aceasta este soluția potrivită pentru dvs.

1. Software de Planificare a Rutei Bazat pe IA

​​Alegerea rutei optime, planificarea pauzelor pentru șoferi și evitarea celor mai aglomerate și periculoase drumuri sunt doar câteva dintre multele provocări care fac parte din munca zilnică în industria logistică. 

Conform Goldman Sachs, atunci când vorbim despre livrarea a doar 25 de pachete, rutele posibile ajung la aproximativ 15 trilioane de trilioane. Și aici intervine învățarea automată. Software-ul de planificare a rutei bazat pe ML poate analiza toate opțiunile pentru a alege soluția optimă în ceea ce privește costurile, termenele aplicabile și evenimentele rutiere neașteptate care necesită decizii imediate.

Pe baza ansamblurilor de date mari furnizate sistemului, cum ar fi informațiile despre eficiența combustibilului, posibilele accidente de circulație sau obstacole, dimensiunea vehiculului și programul de lucru al șoferilor, algoritmii de optimizare a rutei în timp real determină cea mai bună rută pentru șoferi. Acestea sunt bazate pe cloud, astfel încât toate informațiile sunt furnizate în timp real și pot fi accesate de dispatcher, șoferi, manageri și alți angajați, cum ar fi managerii de cont, pentru a ține clienții informați despre ora de livrare estimată.

Pe baza învățării automate, software-ul de optimizare a rutei poate aduce multe beneficii afacerii dvs., cum ar fi:

• Îmbunătățirea experienței clienților: Cu estimări mai precise ale timpului de livrare, clienții vor fi mai mulțumiți de serviciul dvs. și mai predispuși să vă ofere feedback pozitiv. Mai mult, puteți introduce și notificări despre o livrare iminentă prin e-mail sau SMS. 
• Economii de costuri: Unul dintre principalele beneficii ale învățării automate este, de obicei, economia de timp și bani. Acest lucru este valabil și aici, deoarece sistemele de optimizare a rutei monitorizează consumul de combustibil și sugerează rutele cele mai rentabile. 
• Monitorizarea performanței șoferilor: Un sistem bazat pe cloud și învățare automată vă ajută să supravegheați munca angajaților dvs. și să vă asigurați că își îndeplinesc îndatoririle în mod fiabil. Puteți verifica, de asemenea, dacă respectă regulile drumului și programul de lucru. Mai mult, conștientizarea faptului că managerii au acces la aceste informații poate crește eficiența și productivitatea angajaților.
• Urmarirea KPI-urilor: Cu insight în informații cheie, cum ar fi timpul de călătorie, costurile cu combustibilul și productivitatea angajaților, puteți monitoriza mai bine performanța companiei dvs. și reacționa mai rapid dacă orice element necesită îmbunătățire.

Un exemplu din viața reală în care optimizarea algoritmică a rutei a îmbunătățit veniturile în industria logistică este acest studiu de caz de la McKinsey. Clientul lor a fost o companie logistică asiatică care a solicitat companiei tehnice să rezolve problema de potrivire a ofertei de flotă și rute cu cerințele clienților.

Cum au reușit?

Mai întâi, echipa McKinsey a colectat toate datele esențiale despre procesele lor pentru a găsi orice problemă care necesită îmbunătățire. Ei au analizat informații vitale, cum ar fi locațiile clienților, locațiile hub-urilor și resursele flotei. Această informație le-a permis să construiască un model de optimizare a rutei care generează programe personalizate pentru toate vehiculele. Cu această soluție, au reușit să îmbunătățească managementul în multe domenii, ținând cont de factori precum:

• Tipul de vehicul
• Costul de utilizare
• Încărcături maxime
• Timp de călătorie

Ce a stat la baza succesului lor?

A fost atât experiența, cât și algoritmii avansați de învățare automată pe care i-au utilizat pentru a construi această soluție. De exemplu, au utilizat modelul algoritmului de optimizare a rețelei (NOAH) pentru a crea ghiduri vizuale în hărțile zilnice ale rutelor. În plus, au oferit o aplicație mobilă care afișează date în timp real, facilitând munca atât pentru dispatcher, cât și pentru șoferi.

Ca rezultat, soluția lor a redus costurile cu 3,6% și a crescut eficiența rețelei de transport, ceea ce a condus la o creștere a profitului cu 16%.

2. Chatbot-urile în Logistică

Știți că 97% dintre oameni spun că un serviciu de asistență client deficient are un impact asupra intențiilor lor de cumpărare? Cu toate acestea, o altă resursă afirmă că 36% dintre clienți sunt încă frustrați de incapacitatea companiilor de a răspunde la întrebările lor simple. 

Aceste date arată importanța de a avea un chatbot care să răspundă clienților imediat pentru a economisi timp și a îmbunătăți experiența clienților. Asistenții virtuali utilizează procesarea limbajului natural pentru a discuta cu oamenii pe un chat, de obicei direct pe pagina de start a companiei. Acestea sunt construite cu algoritmi care pot recunoaște întrebarea adresată și apoi pot asocia răspunsul corespunzător. Presupunând că un utilizator adresează o întrebare neclară pentru care nu există răspuns în baza de date, chatbot-ul încearcă să asocieze unul dintre răspunsurile „fallback” sau să învețe noi modele de la client pentru a utiliza aceste informații la următoarea întrebare similară. 

Un chatbot are o anumită cantitate de cunoștințe despre o companie și produsele sau serviciile sale. Acesta poate utiliza bazele de date sau poate extrage informații din surse externe. Asistentul virtual răspunde la întrebări și conduce conversația, dirijând discuția către subiecte legate de activitățile companiei sau sugerează o vizită pe o pagină legată.

5 Beneficii Cheie ale Chatbot-urilor

Încă nu sunteți siguri că chatbot-urile sunt o soluție bună pentru afacerea dvs.? Aruncați o privire asupra celor cinci beneficii cheie ale implementării lor într-o companie logistică.

1. Răspunsuri ImEDIATE 24/7/365

În companiile logistice, contactul cu clienții este crucial. De exemplu, DHL oferă trei forme de contact diferite:

• E-mail către serviciul de asistență clienți
• Contact telefonic
• Chatbot 24/7

Chatbot-ul permite clienților să obțină informații instantanee despre starea livrării, prețuri, ora de livrare estimată a unui pachet și multe altele.

De ce este important?

Astăzi, 77% dintre oameni așteaptă răspunsuri imediate de la chat-ul online, oricând, zi sau noapte. Chatbot-urile pot lucra non-stop, chiar și atunci când angajații dvs. nu lucrează (și nu se vor simți niciodată obosiți). 

Implementarea unui chatbot care este întotdeauna disponibil îmbunătățește semnificativ experiența utilizatorului. De exemplu, cu chatbot-ul Helmi creat de GetJenny, Fundația pentru Cazarea Studenților din Regiunea Helsinki a remarcat o creștere a scorului de satisfacție a serviciului de asistență clienți de la 4,11 la 4,26. 

2. Navigare Mai Bună a Site-ului

Știți că 34% dintre clienți sunt frustrați de navigarea dificilă a site-ului? 

Chatbot-urile pot rezolva această problemă, ajutând vizitatorii să navigheze pe site și să găsească rapid informațiile pe care le caută. Acestea ajută la crearea unei imagini pozitive a brandului și a unei experiențe personalizate a clienților. Așadar, dacă vă pasă de construirea satisfacției și a loialității clienților, un chatbot poate fi un prim pas excelent. 

Un exemplu interesant de chatbot care vă ajută să găsiți toate informațiile despre un produs este chatbot-ul Alex, disponibil pe site-ul Intellexer Summarizer. Când îi adresați o întrebare, veți primi un mesaj cu un link către o pagină unde puteți găsi informațiile de interes.

Sursă: https://summarizer.intellexer.com/

Pentru a crea un astfel de bot, nu trebuie să furnizați și să extrageți o cantitate mare de date. Trebuie doar să prelucrați conținutul site-ului pentru a-l oferi într-o formă adecvată. Apoi, separați informațiile despre conținutul paginii și datele pentru a crea un flux logic al conversației. Mai mult, chatbot-urile sunt în permanență în curs de învățare, astfel încât, cu cât primesc mai multe întrebări, cu atât răspunsurile lor vor deveni mai precise. De obicei, acest tip de chatbot este prima soluție de IA pe care companiile o aleg.

3. Asistență pentru Livrare

Asistenții virtuali pot fi primul contact cu clienții și pot primi solicitări de livrare de la aceștia. Ca și alte soluții de IA, acestea pot scuti angajații de multe sarcini repetitive, cum ar fi colectarea informațiilor despre comandă. Mai mult, acestea pot executa instantaneu solicitările clienților legate de livrare, cum ar fi trimiterea unei facturi pentru o comandă sau informarea despre starea livrării.

4. Sprijin Comprehensiv pentru Angajați

Chatbot-urile pot ajuta angajații dvs. în multe moduri, de la lucrul de birou la plasarea comenzilor și procesarea plăților. Acestea pot primi sau completa documente, cum ar fi facturi sau solicitări de plată, și multe altele. Și atunci când mașinile necesită asistență umană, acestea trimit un mesaj angajaților pentru a face următorul pas corect. 

Conform lui Bas Vogels, supervisor și instructor al echipei de asistență clienți DHL: „Angajații au mult mai mult timp pentru a rezolva întrebări complexe ale clienților și pentru a preveni escaladarea problemelor. Rata de satisfacție a angajaților a crescut și ea enorm.”

5. Urmărirea în Timp Real a Expedițiilor

În logistică, timpul de livrare și informațiile în timp real despre starea comenzii sunt cruciale. Chatbot-urile se asigură că clienții dvs. nu trebuie să aștepte un răspuns. Un exemplu din viața reală al acestei soluții este studiul de caz de la RoboRobo. Ei au creat un bot pentru RPL care informează clienții despre starea comenzii lor. Chatbot-ul permite clienților RPL să urmărească locația pachetului lor și să afle când va fi livrat.

Chatbot-urile pot fi utilizate în multe locuri, nu doar pe un site web. Din ce în ce mai multe companii optează pentru chatbot-uri disponibile pe Facebook, Skype, WhatsApp și alte canale.

3. Rezolvarea Problemelor de Ruting și Lotizare în Operațiunile de Depozit

O altă sarcină pe care inteligența artificială o îndeplinește în logistică este dezvoltarea metodelor cele mai eficiente pentru fluxul de mărfuri atât în depozit, cât și în faza de distribuție.

Sistemele de gestionare a depozitului bazate pe IA pot înregistra toate activitățile și procesele care au loc în depozit. Software-ul analizează datele istorice colectate și le utilizează pentru a planifica modul în care echipamentul utilizat (roboți și sisteme atât automate, cât și semiautomate) va gestiona încărcăturile. Deosebit de util aici poate fi învățarea profundă, analiza predictivă, viziunea computerizată și software-ul de recunoaștere a produselor care pot ajuta la recunoașterea obiectelor din depozit și la efectuarea de previziuni extinse asupra acțiunilor care vor fi necesare.

Unul dintre principalele obiective ale algoritmilor de învățare automată este de a ajuta oamenii cu sarcini monotone, dar dificile. În industria logistică și producție, una dintre aceste sarcini este rutarea picker, pe care mașinile o pot sprijini și ele. 

Un exemplu interesant este soluția creată de Nvidia pentru Zalando, un gigant al comerțului electronic, care are mii de noi comenzi în fiecare oră. Soluția lor bazată pe IA a permis rezolvarea a două probleme.

​​1. Reducerea Timpului de Ruting

Ei au pregătit o soluție care permite controlul depozitului cu o dispunere „a scară de frânghie” (ceea ce înseamnă că toate produsele sunt stocate pe rafturi așezate în mai multe rânduri cu alei). Având în vedere că un lucrător trebuie să recupereze produse situate în diferite părți ale depozitului, sistemul sugerează ruta cea mai scurtă posibilă prin depozit care permite preluarea tuturor articolelor necesare. 

Dezvoltatorii de la Nvidia au creat algoritmul OCaPi (Optimal Cart Pick) care găsește turul de preluare optim pentru lucrător și chiar pentru mișcările căruciorului lucrătorului. Acest lucru a permis lucrătorilor de la Zalando să renunțe la heuristica de ruting în formă de S și să planifice o rută mai optimă.

2. Rezolvarea Problemei de Lotizare

La Zalando, toate comenzile trebuie asignate unei liste de preluare. Când lista este completă, produsele sunt ambalate pentru client.

Dezvoltatorii de la Nvidia au încercat să creeze o soluție care să permită obținerea unei sume a timpilor de călătorie pentru toate listele de preluare cât mai mică posibil, presupunând că un lucrător poate încărca doar 10 articole în cărucior. Ei au analizat tururile de preluare OCaPi pentru zece comenzi de două articole pentru a găsi cele mai eficiente divizări ale comenzilor în liste de preluare.

Ce Tehnologii Pot Reduce Aceste Probleme?

O tehnologie cheie utilizată în aceste proiecte este algoritmul OCaPi — o funcție puternic neliniară care a permis dezvoltatorilor să calculeze timpul de călătorie, luând în considerare diferite poziții de preluare. Această soluție le-a arătat că timpul de călătorie depinde în principal de timpul petrecut pentru a prelua un articol din colțul din spate, situat departe de toate celelalte produse. 

Pentru a face estimarea timpului de călătorie OCaPi și mai rapidă, ei au utilizat framework-ul de rețea neuronală Caffe și biblioteca de rețele neuronale convoluționale NVIDIA cuDNN. Acest lucru le-a permis să antreneze patru modele în paralel pentru a găsi o arhitectură de rețea neuronală foarte precisă. Ca rezultat, sistemul lor a permis companiei să reducă timpul de călătorie pe articol preluat cu aproximativ 11%.

Astfel de soluții bazate pe învățare automată permit companiilor să:

• Crească productivitatea
• Vitezeze timpii de preluare a comenzilor, ceea ce duce la o creștere a satisfacției consumatorilor
• Crească satisfacția angajaților ale căror sarcini sunt sprijinite de soluții inteligente
• Îmbunătățească fluxul de lucru zilnic al angajaților
• Elimine erorile umane, deoarece calcularea rutei este mai rapidă și mai precisă decât dacă ar fi făcută de un om.