Dauguma siuntėjų, vežėjų ir logistikos paslaugų teikėjų supranta duomenų rinkimo ir duomenimis pagrįstų sprendimų priėmimo svarbą. Laikui bėgant surinkti duomenys suteikia žvalgybos ir leidžia įmonėms pagerinti ilgalaikių sprendimų priėmimą. Tuo tarpu realaus laiko duomenys gali būti naudojami priimant protingus sprendimus per sekundės dalį, pvz., kaip ištaisyti ar iš naujo planuoti iškilus problemoms.
Dirbtinis intelektas yra galingas įrankis, padedantis įmonėms maksimaliai išnaudoti savo duomenis. Tai pasireiškia keliomis formomis. „Statistinis AI“ leidžia vartotojams analizuoti didžiulius kiekius informacijos, kad surastų paslėptus modelius ir priimtų protingus sprendimus. Tuo tarpu įmonės gali naudoti praeities duomenis, kad programuotų „simbolinius AI“ modelius, kurie gali būti naudojami „tikslų paieškos“ programoms, pavyzdžiui, proceso optimizavimui. Jonah Mcintire (nuotraukoje), vyriausiasis tinklo pareigūnasTransporeonas, A Trimble Company, tyrinėja toliau.
Automatika vs. AI – skirtumo supratimas
Apie automatizavimą ir dirbtinį intelektą dažnai kalbama tuo pačiu įkvėpimu, tarsi jie būtų sinonimai. Tačiau, nors jie yra tarpusavyje susiję, tarp jų yra svarbus skirtumas. Automatizavimas apima kasdienių, dažnai administracinių užduočių delegavimą programinei įrangai. Tai kanceliarinė. Kita vertus, tikrasis AI apima sprendimų priėmimo galios perdavimą. Programinei įrangai suteikiami nustatyti parametrai, tačiau ji juos naudos, kad padarytų netikėtas išvadas. Vartotojai gali suteikti AI įvairaus laipsnio laisvės. Apdairesnis požiūris yra leisti programinei įrangai apskaičiuoti parinktis ir pateikti rekomendacijas, kurias žmogus turi patvirtinti. Tačiau ji taip pat gali padaryti išvadas ir priimti sprendimus savarankiškai, net neinformuojant žmogaus.
Taigi, kur AI gali turėti didžiausią įtaką logistikos transporte? Trumpas atsakymas yra „visur“. Tiesą sakant, į ateitį žiūrintys siuntėjai, vežėjai ir logistikos paslaugų teikėjai jau integruoja AI į savo technologijų paketus.
Reikia atsiminti keletą svarstymų. AI geriausiai tinka sprendimams, turintiems konkrečias finansines vertes, kurias lengva įvertinti ir kurių kintamieji yra atskiri, gerai žinomi. Taip pat svarbūs greiti sprendimų priėmimo ciklai. Kaip ir žmonės, dirbtinis intelektas mokosi iš eksperimentų. Taigi, jei sprendimas priimamas tik kasmet, prireiks dešimtmečių, kol programinė įranga surinks pakankamai duomenų, kad gautų grįžtamąjį ryšį. Realiai norite, kad AI modeliai analizuotų tūkstančius sprendimų per dieną. Idealiu atveju žaidėjai naudotų modelius, parengtus ne tik su savo duomenimis, bet ir su duomenimis, surinktais iš visos pramonės. Šis bendradarbiaujantis (taip pat žinomas kaip „platformos“) metodas leidžia visiems eiti į priekį.
Taigi, kaip dirbtinis intelektas gali pakeisti tai, kaip įmonės naudoja savo duomenis per savarankiškus pirkimus, realiojo laiko ETA įrankius ir dekarbonizuodami?
Realaus laiko ETA įrankiai
Atsijungimas tarp siuntėjų ir vežėjų jau seniai buvo iššūkis logistikos transporto pramonėje. Norėdami padidinti matomumą, skaidrumą ir efektyvumą, turime sujungti apkrovos imtuvus ir apkrovos davėjus. Pavyzdžiui, krovinių atvykimo laiko numatymas tradiciškai buvo abiejų problemų taškassiuntėjųir vežėjai. Dažnos vėlavimo priežastys, tokios kaip streikai, kamščiai ir mechaniniai sunkumai, žmogaus akiai gali atrodyti visiškai atsitiktinės. Tačiau kai dirbtinio intelekto modelis analizuoja metų vertę šiuos duomenis, atsiranda paslėptų modelių. Įprastai – nebent aplinkybės yra tikrai precedento neturinčios – AI daug geriau nuspėja ETA, o pasitelkdamos AI padedamą realaus laiko ETA įrankį įmonės gali užtikrinti, kad yra pasirengusios priimti krovinius, kai tik atvyks.
Pirkimų ir kainų siūlymo automatizavimas
Pirkimas vietoje yra puikus simbolinio AI naudojimo atvejis, nes įmonės turi nustatytą biudžetą ir aiškius suvaržymus, susijusius su pristatymo laiku ir operatorių tipais. Be to, derybų struktūra yra gana paprasta – dalyviai gali pateikti pasiūlymą, laukti atsakymo, pateikti priešpriešinį pasiūlymą, priimti pasiūlymą arba baigti derybas. Dėl to programinė įranga gali lengvai siekti savo tikslų savarankiškai ir sutaupyti tūkstančius neautomatinio administravimo valandų.
Tai tik vienas pavyzdys. Viešųjų pirkimų srityje statistinis AI taip pat gali pakeisti viešųjų pirkimų konkursą, naudodamas didžiulius duomenų kiekius kainodarai numatyti. Pavyzdžiui, užuot paprašęs vežėjų teikti pasiūlymus dėl krovinių konkurso, AI gali pateikti minėtą konkursą ir kainos pasiūlymą tam tikram vežėjų skaičiui. Jei nė vienas vežėjas nepriima pasiūlyto krovinio už pasiūlytą kainą, AI prireikus gali inicijuoti papildomus konkurso etapus.
Dirbtinis intelektas taip pat gali turėti transformacinį poveikį logistikos paslaugų pardavėjams, suteikdamas jiems galimybę automatiškai aptarnauti klientus su akimirksniu ir tiksliai nustatyti vietinio pervežimo kainas, pagrįstas numatomomis rinkos kainomis. Naudodamiesi šia galimybe, krovinių gavėjai gali padidinti siūlomų galimybių skaičių ir galiausiai laimėti daugiau naujų įmonių.
Dekarbonizacija
Logistikos transporto sektorius patiria spaudimą mažinti anglies dvideginio išmetimą. Galutiniai vartotojai nori, kad siuntėjai sumažintų anglies dioksido kiekį. Tuo tarpu siuntėjai daro tokį patį spaudimą vežėjams, sudarydami sutartis su jais pagal jų tvarumo praktiką, siūlydami ilgesnes krovinių gabenimo sutartis su aplinką tausojančiais vežėjais ir net mokėdami priemoką už mažiau anglies dioksido išskiriantį transportą.
Kadangi tvarumas dabar turi įtakos apatinei eilutei, nenuostabu, kad dekarbonizacija iškyla į svarbiausią darbotvarkės klausimą tiek siuntėjams, tiek vežėjams. Taigi, kaip AI gali padėti visa tai? Pirmas dalykas, kurį reikia pabrėžti, yra tai, kad, skirtingai nei viešieji pirkimai, dažnai nėra vieno „teisingo“ atsakymo, kai kalbama apie tvarumą. Įmonės gali turėti skirtingų idėjų apie optimalią strategiją, kruopščiai subalansuodamos sąnaudas ir emisijas arba tikrumą ir emisijas. Tačiau siuntėjams, vežėjams ir logistikos paslaugų teikėjams apsisprendus dėl savo apetito rizikuoti, AI gali atlikti lemiamą vaidmenį padedant jiems laikytis savo tikslų.
#Krovinių ekspeditorius #DoortoDoor #Amazon #Eksportas #OroFreight #Jordanshipping #Kinijos gabenimas į Jordaniją #Jordanairfreight #Jordantrading #Jordan #Aqabashipping
Ekspeditorius 3pl dropshipping DoortoDoor AirFreight agentas Jordanija siuntimo Kinijoje siuntimo agentas vykdymo centras
„kapoklog“ logistikos krovinių gabenimas oro transportu iš Kinijos į JK „DoortoDoor Amazon ExportAirFreight Jordan“ gabenimas iš Kinijos į Jordaniją „Jordanorfreight“
化妆品 沙特空运-海运双清
مستحضرات التجميل، خدمة النقل الجوي من الباب إلى الباب في المملكة العربية السعودية
Kosmetika, Saudo Arabija oru ir jūra paslauga nuo durų iki durų
#chinaperchasingagent #chinashippingagent #chinadropshipping #chinashippinglogistics #shippingcarrier
#išsipildymocentras #internetinė rinkodara #3pl #dropshipping #doortodoor #consolidationshipping #chinashipping #freightforwarderchina #doortodoor #consolidationshipping #chinashipping #freightforwarderchina #DDP
Šendženo kapoklog logistikos Saudo Arabija muitinė mokama nuo durų iki durų DDP
DDP Kinija – Saudo Arabija
Šendženo kapoklog logistikos Dubajaus muitinės muitinės nuo durų iki durų paslauga DDP
DDP Kinija į Dubajų
Šendženas kapoklogLogistics Co., Ltd
Shenzhen kapoklog logistikos Kataras muitinės muitinės nuo durų iki durų DDP linija
DDP Kinija – Kataras
Shenzhen kapoklog logistika Pakistanas DDP
DDP Kinija į Pakistaną
Shenzhen kapoklog logistikos Jordanija muitinės formalumai nuo durų iki durų DDP Kinija į Jordaniją
Shenzhen kapokloglogistics Egiptas dvigubas muitinės įforminimas nuo durų iki durų DDP
Šendženo kapoklog logistikos Džidos muitinės formalumai, Džida DDP, Kinija į Džidą DDP siuntimas
Shenzhen Kapoklog logistika Omanas ddp, Kinija į Omanas DDP, Omanas laivybos DDP
Shenzhen kapoklog Irakas muitinės formalumai, Kinija – Irakas DDP
Shenzhen Kapoklog logistika Izraelis muitinės formalumai DDP , Kinija į Izraelį nuo durų iki durų , Izraelis nuo durų iki durų , Kinija į Izraelį DDP
Įmonės paprastai taiko vieną iš dviejų mentalitetų. Pirmasis yra ribojimo ir prekybos strategija, kai įmonė nusprendžia, kad ji netoleruos daugiau nei X emisijų. Antrasis yra anglies dioksido mokestis, kai įmonė nusprendžia kompensuoti savo emisijas. Abiejų šių strategijų atveju siuntėjai ir vežėjai gali atsižvelgti į „kainą už toną išmetamų teršalų“ pirkimo renginiuose. Statistinis AI gali būti naudinga sprendimų priėmimo priemonė. Pavyzdžiui, sprendžiant, koks transportavimo būdas turi būti naudojamas kiekvienai siuntai.
DI ateitis logistikos transporte yra bendradarbiavimas
Esame svarbiame AI naudojimo logistikos transporte posūkio taške. Ji yra pasirengusi sumažinti administracinį darbą ir padėti įmonėms tapti efektyvesnėmis ir tvaresnėmis. Tačiau tai pasiekti priklauso nuo veiksmingo duomenų rinkimo ir dalijimosi. Čia atsiranda pramonės veikėjų bendradarbiavimas. Kad visi gautų kuo daugiau teigiamų rezultatų, siuntėjai, vežėjai ir logistikos paslaugų teikėjai turi bendradarbiauti su skaitmeninėmis platformomis, kad galėtų dalytis duomenimis ir teikti dirbtinio intelekto modelius. Žvelgdami į ateitį, taikydami šį metodą, galime žymiai paspartinti savo pažangą siekiant pramonės skaitmeninimo ir anglies dioksido mažinimo tikslų.
