Cum IA Reshapedă În Mod Tăcut Logistică: Reducerea Deșeurilor și Creșterea Marginelor

În timp ce finanțele și sănătatea primesc titlurile pentru adoptarea IA, unele dintre cele mai profitabile cazuri de utilizare se află pe drumuri. Logistică este coloana vertebrală a comerțului global, iar executivii își dau seama – în 2024, 90% dintre liderii lanțului de aprovizionare au declarat că capacitățile tehnologice sunt factori de top la alegerea partenerilor de transport marfă. Motivul? IA transformă o industrie notorie pentru ineficiență într-un avantaj competitiv pentru afaceri.

În mod istoric, bazată pe procese pe hârtie, logistică a fost un punct orb pentru liderii lanțului de aprovizionare. Lipsa de vizibilitate alimentează efectul bullwhip: mici schimbări ale cererii de retail se inflamează pe măsură ce călătoresc în lanțul de aprovizionare, ajungând la furnizorii de materii prime. Însoțită de timpi de livrare lungi, aceasta forțează fiecare etapă – retaileri, angrosiști, distribuitori și producători – să supraordonă, exacerbând problema.

Dar să ne imaginăm pentru o secundă că, în loc să umplem camioane și depozite cu cipuri semiconductoare doar pentru ca cererea de PC să scadă, logistică ar avea urmărire în timp real și vizibilitate a lanțului de aprovizionare. Ce dacă ar putea prezice fluctuațiile cererii cu o acuratețe de 99,9%? Și ar putea oferi soluții logistice flexibile, cum ar fi transportul la cerere, în răspuns?

Cu IA și învățare automată, acest ideal nu este poate atât de îndepărtat pe cât cred liderii de afaceri.

Vizibilitatea Lanțului de Aprovizionare Explică Neexplicabilul

Când li s-a cerut “Care dintre capacitățile tehnologice ale forwarderilor de marfă găsiți cel mai valoros?”, 67% dintre respondenți au votat pentru urmărirea în timp real a transportului de marfă.

Dispozitivele Internet of Things (IoT) revolutionează urmărirea mărfurilor, oferind o vizibilitate granulară și alerte în timp real despre starea mărfurilor – crucială pentru transporturile sensibile la timp sau controlate termic, cum ar fi alimente și produse farmaceutice, care au reguli stricte de verificare. Nu numai că liderii lanțului de aprovizionare pot afla cât stoc au și unde se află în orice moment, dar pot afla și despre starea acestuia. Expeditorii pot monitoriza și partaja informații despre dacă mărfurile sunt calde, reci, umede sau uscate și pot vedea dacă ușile, cutiile sau alte containere sunt deschise. Aceste informații explică anomaliile cu articolele alimentare care sosesc perimate, minimizând deșeurile viitoare.

Trecând la industria electronică, companiile pot asigura clienții că produsele, cum ar fi plăcile de bază ale laptopului, sunt autentice atunci când articolele sunt urmărite și trasate. Managerii de depozit și stoc pot scana coduri de bare și coduri QR pentru a urmări nivelurile de stoc sau pot utiliza etichete RFID atașate la obiecte pentru a urmări active de valoare fără a fi nevoie să le scaneze. Etichetele RFID mai avansate oferă alerte în timp real atunci când condițiile (cum ar fi temperatura) se abat de la pragurile predefinite.

Vizibilitatea la nivel de articol a devenit o necesitate pentru expeditori și partenerii lor din lanțul de aprovizionare. Furnizorii de logistică trebuie să se adapteze rapid la perturbări și schimbări ale cererii, iar această vizibilitate crește reziliența. Aceste informații permit afacerilor să aibă o vedere holistică a stocului și să ia decizii informate în timp real, reducând deșeurile și îmbunătățind utilizarea resurselor.

Prezicerea Cererii și Timpii de Livrare Fiabili

Utilitatea senzorilor IoT se extinde mult dincolo de simpla urmărire a articolelor și de actualizarea clienților în timp real. Ei oferă date care alimentează algoritmii de prezicere a cererii.

Luați, de exemplu, Coca-Cola. Gigantul băuturilor răcoritoare utilizează IoT pentru a monitoriza și a colecta date de la automatele și frigiderele sale, urmărind metrici în timp real pentru nivelurile de stoc și analiza preferințelor consumatorilor. Acest lucru permite Coca-Cola să facă predicții informate despre cererea pentru anumite tipuri și arome de produse.

Forwarderii de marfă utilizează în mod tot mai frecvent o metodă similară pentru a prezice volumul de marfă în anumite rute, permițându-le să optimizeze desfășurarea flotei și să îndeplinească acordurile de nivel de serviciu (SLA). Vestea bună pentru afaceri, deoarece acestea beneficiază de timpi de livrare mai fiabili, ceea ce înseamnă costuri de stoc mai scăzute și mai puține lipsuri de stoc.

Există două moduri principale în care companiile de logistică utilizează prezicerea:

1. Pe termen lung (strategic): Pentru bugete și planificarea activelor (planuri de 6 luni până la 3 ani).
2. Pe termen scurt (operațional): Cel mai valoros pentru logistică, prezicând transportul de marfă pe uscat până la 14 zile în avans și 1-12 săptămâni pentru transportul maritim.

De exemplu, compania de curierat Speedy a grupului DPDgroup prezice cererea prin combinarea datelor istorice de transport (dimensiunea pachetului, timpul de livrare, comportamentul clienților etc.) cu factori externi, cum ar fi sărbătorile, vârfurile de retail (Black Friday) etc. Sub noul sistem, prezicerea cererii bazată pe IA a permis Speedy să identifice rapid și să anuleze drumurile și transporturile inutile. Acest lucru a condus la o reducere a costurilor de 25% între hub-uri și o creștere a utilizării flotei cu 14%. McKinsey a găsit rezultate similare în managementul lanțului de aprovizionare, cu instrumentele de prezicere reducând erorile cu 20 până la 50%.

Asocierea Încărcăturii la Capacitate: Oprește Transportul Aerului

Uber Freight a raportat în 2023 că între 20% și 35% din cei 175 de miliarde de mile pe care camioanele le conduc anual în Statele Unite sunt probabil goale – epuizând bugetele de combustibil și de muncă. Acum că IA, ML și tehnologia digitală twin sunt mainstream, un camion care tocmai a făcut o livrare la Dallas nu ar trebui să se întoarcă gol la Chicago. Platformele de asociere a încărcăturii bazate pe IA analizează cererea de marfă, disponibilitatea camioanelor și modelele de rută pentru a asigura că fiecare camion transportă la eficiență maximă.

Companiile de logistică iau informațiile despre marfă colectate utilizate în instrumentele de prezicere a cererii (dimensiunea încărcăturii, greutatea, dimensiunile, tipul – dacă este perisabil, periculos etc.) și le analizează împreună cu capacitatea lor. Analitica bazată pe IA poate examina dimensiunea camionului, caracteristicile, locația și disponibilitatea, împreună cu regulile de serviciu ale șoferilor, pentru a conecta expeditorii și transportatorii în timp real. Tehnologia digitală twin poate duce acest lucru mai departe, simulând scenarii virtuale pentru a asigura asocierea optimă.

Să zicem că un expeditor introduce informații despre încărcătura sa viitoare într-o platformă digitală. Sistemul analizează capacitatea disponibilă a transportatorului și asociază încărcătura cu opțiunea cea mai potrivită, luând în considerare factorii de optimizare menționați anterior. Tranzacția este procesată, iar transportul este urmărit pe parcursul întregii călătorii.

Prin urmărirea activelor, prezicerea cererii și asocierea încărcăturii, companiile de logistică economisesc sume enorme. Ele minimizează milele goale, maximizează utilizarea vehiculului și elimină amprenta de carbon – îmbunătățind în cele din urmă relațiile cu clienții prin livrări mai fiabile.

Beneficiile se extind dincolo de logistică. Acest nivel de vizibilitate a lanțului de aprovizionare permite retailerilor și producătorilor să optimizeze programările de producție și să reducă costurile de stoc. Ei pot planifica livrările mai eficient, minimizând întârzierile și taxele de depozitare și reducând cheltuielile de transport prin asigurarea utilizării optime a camioanelor și a capacității nefolosite.

Orice industrie care se ocupă de alocarea resurselor – companii aeriene, producție, chiar și calculul în cloud – poate învăța din modul în care IA logistică optimizează operațiunile.