Cum IA Reshapează În Tăcere Logistică: Reducerea Risipei și Îmbunătățirea 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 sunt conștienți de acest lucru – în 2024, 90% dintre liderii lanțului de aprovizionare au declarat că capacitățile tehnologice sunt factori de top atunci când aleg parteneri de transport. Motivul? IA transformă o industrie notorie pentru ineficiență într-un avantaj competitiv pentru afaceri.

În mod istoric, logistică s-a bazat pe procese pe hârtie, fiind un punct orb pentru liderii lanțului de aprovizionare. Lipsa de vizibilitate alimentează efectul bullwhip: schimbările mici în cererea de retail se inflamează pe măsură ce se deplasează în lanțul de aprovizionare, ajungând la furnizorii de materii prime. În combinație cu timpii de livrare lungi, aceasta forțează fiecare etapă – retaileri, angrosiști, distribuitori și producători – să supracomande, exacerbând problema.

Dar să ne imaginăm pentru o secundă că, în loc să umplem camioane și depozite cu cipuri semiconductorice 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 învățarea automată, acest ideal nu este 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 transporturilor.

Dispozitivele Internet of Things (IoT) revoluționează urmărirea mărfurilor, oferind o vizibilitate granulară și alerte în timp real despre starea mărfurilor – esențială pentru transporturile sensibile la timp sau temperatură, 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 viitoarea risipă.

Trecând la industria electronică, companiile pot asigura clienții că produsele, cum ar fi plăcile de bază ale laptopului, sunt autentice atunci când acestea sunt urmărite și urmărite. 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 logisticiă trebuie să se adapteze rapid la perturbări și schimbări ale cererii, iar această vizibilitate crește reziliența. Aceste informații permit companiilor să aibă o vedere holistică a stocului și să ia decizii informate în timp real, reducând risipa 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.

Luând Coca-Cola ca exemplu. Gigantul băuturilor răcoritoare utilizează IoT pentru a monitoriza și a colecta date de la automatele și frigiderele sale, urmărind indicatori 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 din ce în ce mai mult o metodă similară pentru a prezice volumul de marfă pe anumite rute, permițându-le să optimizeze dispozitivele de flotă 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 logistice 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 a DPDgroup, Speedy, prezice cererea prin combinarea datelor istorice de expediere (dimensiunea pachetului, timpul de livrare, comportamentul clientului 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% de la hub la hub și o creștere a utilizării flotei cu 14%. McKinsey a găsit rezultate similare în managementul lanțului de aprovizionare, cu uneltele de prezicere reducând erorile cu 20-50%.

Asocierea Încărcăturii la Capacitate: Oprește Transportul Aerului

Uber Freight a raportat în 2023 că între 20% și 35% din cele 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 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 logistice iau informațiile despre marfă colectate în instrumentele de prezicere a cererii (dimensiunea încărcăturii, greutatea, dimensiunile, tipul – dacă este perisabil, periculos etc.) și le analizează împreună cu capacitatea lor. Analiza 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 potențial să ducă acest lucru mai departe, simulând scenarii virtuale pentru a asigura asocierea optimă.

Să presupunem 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 expedierea este urmărită pe parcursul călătoriei sale.

Prin urmărirea activelor, prezicerea cererii și asocierea încărcăturii, companiile logistice 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 stocare. Ei pot planifica expedierile mai eficient, minimizând întârzierile și taxele de stocare și reducând cheltuielile de transport prin asigurarea utilizării optime a camioanelor și a capacității minimale irosite.

Orice industrie care se ocupă de alocarea resurselor – companii aeriene, producție, chiar și calcul în nor – poate învăța din modul în care IA logistică rationalizează operațiunile.