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 de afaceri mai bune și pentru a ține pasul cu concurența. Importanța inteligenței artificiale în această industrie este uriașă. 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 inteligența artificială și învățarea automată pot ajuta la afaceri, aruncați o privire asupra unor cazuri de utilizare interesante și decideți dacă aceasta este soluția potrivită pentru dvs.

1. Software de Planificare a Rutelor Bazat pe Inteligență Artificială

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

Conform Goldman Sachs (GS ), 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 rutelor bazat pe învățarea automată poate analiza toate opțiunile pentru a alege soluția optimă în ceea ce privește costurile, termenele limită aplicabile și evenimentele rutiere neașteptate care necesită decizii imediate.

Pe baza seturilor de date mari furnizate sistemului, cum ar fi informații despre eficiența combustibilului, posibile accidente sau obstacole, dimensiunea vehiculului și programul de lucru al șoferilor, algoritmii de optimizare a rutelor în timp real determină cea mai bună rută pentru șoferi. Sunt bazate pe cloud, așa că 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 rutelor poate aduce multe beneficii afacerii dvs., cum ar fi:

• Experiență îmbunătățită a 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 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 rutelor monitorizează consumul de combustibil și sugerează rutele cele mai rentabile.
• Monitorizarea performanței șoferilor: Un sistem bazat pe cloud și pe învățarea automată vă ajută să supravegheați munca angajaților dvs. și să vă asigurați că își îndeplinesc sarcinile în mod fiabil. Puteți verifica, de asemenea, dacă respectă regulile rutiere și programul de lucru. În plus, conștientizarea faptului că managerii au acces la aceste informații poate crește eficiența și productivitatea angajaților.
• Urmarirea indicatorilor de performanță (KPI): Cu informații despre timpul de călătorie, costurile combustibilului și productivitatea angajaților, puteți monitoriza mai bine performanța companiei dvs. și reacționa mai rapid dacă orice element are nevoie de îmbunătățire.

Un exemplu din viața reală în care optimizarea algoritmică a rutelor a îmbunătățit veniturile în industria logistică este acest studiu de caz de la McKinsey. Clientul lor a fost o companie logistică asiatică care a cerut companiei tehnologice să rezolve problema de a face să corespundă oferta de flotă și rutele cu cerințele clienților.

Cum au reușit?

Mai întâi, echipa McKinsey a colectat toate datele esențiale despre procesele lor pentru a găsi orice problemă care trebuie îmbunătățită. Ei au analizat informații vitale, cum ar fi locațiile clienților, locațiile hub-urilor și resursele flotei. Aceste informații le-au permis să creeze un model de optimizare a rutelor care generează grafice personalizate pentru toate vehiculele. Cu această soluție, au putut îmbunătăți managementul în multe domenii, ținând cont de factori precum:

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

Ce a stat la baza succesului lor?

A fost atât experiența, cât și algoritmii de învățare automată de ultimă generație pe care i-au folosit pentru a construi această soluție. De exemplu, au folosit modelul algoritmului de optimizare a rețelei (NOAH) pentru a crea ghiduri vizuale în hărți 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 slab are un impact asupra intențiilor lor de cumpărare? Cu toate acestea, o altă resursă spune că 36% dintre clienți sunt încă frustrați de faptul că companiile nu răspund 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 folosesc procesarea limbajului natural pentru a vorbi cu oamenii pe un chat, de obicei direct pe site-ul companiei. Sunt construiți cu algoritmi care pot recunoaște întrebarea pusă și apoi pot asocia răspunsul cu aceasta. Presupunând că un utilizator pune o întrebare neclară pentru care nu există răspuns în baza de date. În acest caz, chatbot-ul încearcă să asocieze unul dintre răspunsurile „de rezervă” sau să învețe noi modele de la client pentru a folosi aceste informații data viitoare când se pune o întrebare similară.

Un chatbot are o anumită cantitate de cunoștințe despre o companie și produsele sau serviciile sale. Poate folosi bazele de date sau extrage informații din surse externe. Asistentul virtual răspunde la întrebări și conduce conversația însuși, direcționând conversația către subiecte legate de activitățile companiei sau sugerând 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.? Doar aruncați o privire asupra a cinci beneficii cheie ale implementării lor într-o companie logistică.

1. Răspunsuri ImEDIATE 24/7/365

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

• E-mail către serviciul de asistență
• 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 se așteaptă la răspunsuri imediate din partea chat-ului online, la orice oră din zi sau noapte. Chatbot-urile pot lucra non-stop, chiar și atunci când angajații dvs. nu lucrează (și, în plus, 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 generală a serviciului clienți de la 4,11 la 4,26.

2. Navigare Îmbunătățită 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. Ei vă ajută să creați o imagine de marcă pozitivă și o experiență personalizată a clienților. Așadar, dacă vă pasă de satisfacția și loialitatea 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 puneți o întrebare, veți primi un mesaj cu un link către o pagină unde puteți găsi informații de interes.

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

Pentru a crea un astfel de chatbot, nu trebuie să furnizați și să extrageți o mulțime 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. În plus, chatbot-urile sunt într-o continuă evoluție, așa că, cu cât primesc mai multe întrebări, cu atât răspunsurile lor vor fi mai precise. Acest tip de chatbot este adesea prima soluție de inteligență artificială pe care o aleg companiile.

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 inteligență artificială, ei pot scuti angajații dvs. de multe sarcini repetitive, cum ar fi colectarea de informații despre comenzi. În plus, ei pot executa instantaneu solicitări legate de livrare ale clienților, 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 de comenzi și procesarea plăților. Ei pot primi sau completa documente, cum ar fi facturi sau solicitări de plată, și multe altele. Și atunci când mașinile au nevoie de asistență umană, ele 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 Livrărilor

În logistică, timpul de livrare și informațiile în timp real despre starea unei comenzi 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. Din ce în ce mai multe companii optează pentru chatbot-uri disponibile pe Facebook, Skype, WhatsApp și alte canale.

3. Rezolvarea Problemelor de Rute și Loturi în Operațiunile de Depozitare

O altă sarcină pe care o îndeplinește inteligența artificială 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 inteligență artificială pot înregistra toate activitățile și procesele care au loc în depozit. Software-ul analizează datele istorice colectate și le folosește pentru a planifica modul în care echipamentele utilizate (roboți și sisteme atât automate, cât și semiautomate) vor gestiona încărcăturile. În special, aici pot fi de ajutor învățarea profundă, analitica predictivă, viziunea computerizată și software-ul de recunoaștere a produselor care pot ajuta la recunoașterea obiectelor din depozit și la efectuarea de previziuni extinse cu privire la acțiunile care vor fi necesare.

Unul dintre principalele obiective ale algoritmilor de învățare automată este de a ajuta oamenii cu sarcini monotone, dar grele. În industria logistică și producție, una dintre aceste sarcini este rutarea picker-ului, care poate fi susținută și de mașini.

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

​​1. Reducerea Timpului de Rutare a Picker-ului

Ei au pregătit o soluție care permite controlul depozitului cu o dispunere în „scări de frânghie” (adică toate produsele sunt stocate pe rafturi dispuse 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 ridicarea tuturor articolelor necesare.

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

2. Rezolvarea Problemei de Loturi

La Zalando, toate comenzile trebuie să fie atribuite unei liste de ridicare. Când lista este completă, produsele sunt ambalate pentru client.

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

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 diferitele poziții de ridicare. Această soluție le-a arătat că timpul de călătorie depinde în mare măsură de timpul petrecut pentru a ridica 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 folosit framework-ul de rețea neuronală Caffe și biblioteca de rețele neuronale convolutive 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 ridicat cu aproximativ 11%.

Astfel de soluții bazate pe învățarea automată permit companiilor să:

• Crească productivitatea
• Grăbească timpul de ridicare a comenzilor, ceea ce duce la o satisfacție mai mare a consumatorilor
• Crească satisfacția angajaților a căror muncă este sprijinită de soluții inteligente
• Îmbunătățească fluxul de lucru zilnic al angajaților
• Elimine erorile umane, deoarece calculul rutei este mai rapid și mai precis decât dacă ar fi făcut de un om.