Vor allem zu dieser Jahreszeit mit einem Rekordumsatz von 4.2 Milliarden US-Dollar am Thanksgiving-Tag - laut Adobe Analytics eine Steigerung von 14.5 Prozent gegenüber dem Vorjahr. Die Implementierung von KI und maschinellem Lernen verändert die gesamte Logistikbranche vollständig und kommt ihr zugute. Noch vor ein paar Jahren war die Lieferung am selben Tag ein Konzept, von dem Sie kaum etwas gehört haben. Jetzt ist es, zusammen mit anderen Trends, sehr gefragt, dass die Zuliefer- und Logistikbranche alle Daten nutzt, die AI auf den Tisch bringt, um die Abläufe zu verbessern.

Verbesserung der Betriebsabläufe und der Lagerhaltung

Der Einsatz von Robotern ist in vielen Lagern üblich, und in einigen Logistikunternehmen ist es erforderlich, den Lagerbestand in vielen Lagern an verschiedenen Standorten effizient zu verfolgen. Die Automatisierungsfähigkeiten von AI steigern die Produktivität in einem Lager, die mit einer begrenzten Anzahl von Mitarbeitern nicht realisierbar ist. Die Implementierung von KI in den Logistikprozess hilft auch dabei, menschliches Versagen zu vermeiden. Die Verwendung von Daten aus dem Lager für die Verwaltung einer LKW-Flotte verbessert nur die Funktionsweise von Logistikunternehmen. Da der Online-Verkauf jetzt auf einem Höchststand ist, müssen KI-Technologien eingesetzt werden, um den ansonsten sehr kostspieligen Anforderungen gerecht zu werden. Durch das Sammeln und Verwenden gesammelter Daten basierend auf dem Ablauf eines Logistikprozesses oder Lagers können Entscheidungsträger die erforderlichen Anpassungen vornehmen, um diese Probleme zu lösen und die Lieferleistung zu bewerten. Roboter können jetzt eine größere und effektivere Rolle im Fulfillment-Prozess spielen. Gemäß IHL GruppeEine Überbestückung kostet die Einzelhändler jährlich etwa 470 Milliarden US-Dollar und 630 Milliarden US-Dollar an Unterdeckungskosten. Durch die Verwendung von Algorithmen kann die Vorhersage der Verbrauchernachfrage dazu beitragen, diese Kosten zu senken. Bessere Vorhersagen können dann natürlich die Bestandsverwaltung und -prognose verbessern. Gemäß Forschung und MärkteBis 2022 werden Roboter in Lagern einen Wert von rund 4.44 Milliarden US-Dollar erreichen.

Sendungen verfolgen

Das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) und die KI-Technologien sind keine neuen Konzepte oder Technologien, es gibt jedoch einige Anwendungen, und sie werden in großem Umfang zur Verfolgung und Verwaltung von Flotten implementiert. Durch das Vorhandensein eines Netzwerks von Geräten, die mit Ihrer Flotte verbunden sind und Daten gemeinsam nutzen, kann das Management auf der Grundlage dieser Daten Entscheidungen treffen, um den gesamten Betrieb zu verbessern, um Angebot und Nachfrage zu erhöhen, Lieferungen zu verfolgen oder Fahrer oder Fahrzeuge zu verwalten das sind auf der Straße. Nach a McKinsey Berichten zufolge nutzen Spediteure und Frachtführer Daten und Analysen, um die Nachfrage vorherzusagen und ihre Routen auf eine Weise zu optimieren, die wir uns noch vor einigen Jahren nicht vorstellen konnten. Einige Versender haben die Lagerbestände um bis zu 75 Prozent gesenkt, die Lagerkosten um 15 bis 30 Prozent gesenkt und die Verwaltungskosten um 80 Prozent gesenkt. Mit den gesammelten Daten werden Dollars wieder in die Taschen von Logistikunternehmen gesteckt, was denjenigen, die KI-Technologien einsetzen, einen enormen ROI bringt.

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Da wir hochqualifizierte Data Mining- und Big Data-Spezialisten sind, kann unser Nearshore-Team das kritische Wissen und die Erkenntnisse, die Sie benötigen, aus Ihren strukturierten und unstrukturierten Daten extrahieren.

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Autonome Fahrzeuge und Fahrzeugsicherheit

Dies mag ein wenig zu ungewöhnlich erscheinen, aber ob Sie es glauben oder nicht, die Logistikbranche ist äußerst gespannt darauf, wie sie AI mit autonomen Fahrzeugen nutzen kann, um die Produktivität zu steigern und die hohen Anforderungen der Verbraucher zu erfüllen. Laut einem McKinsey-Bericht werden rund 5 Prozent der Amazon-Lieferungen am selben Tag ausgeführt, und bis 2025 wird ein Anstieg auf 15 Prozent erwartet. Um diesen hohen Anforderungen an eine schnelle und kostenlose Lieferung gerecht zu werden, ist die Automatisierung des Lieferprozesses die Antwort. AI macht autonome Fahrzeuge sicherer, indem es komplexe Szenarien und den Verkehr navigieren kann. Da viele Variablen zu berücksichtigen sind, wird viel maschinelles Lernen ins Spiel kommen.

Neben dem autonomen Fahren bietet das Fahren mit aktivierter KI in einer Fahrzeugflotte auch die Vorteile, die Sicherheitsmaßnahmen zu erhöhen, Kosten zu senken und Wartungsarbeiten durchzuführen. Mit AI kann das Verhalten eines Fahrers anhand eines Risikoprofils bewertet werden und sich auf die Kosten für die Versicherung der Fahrzeuge des Logistikunternehmens auswirken. Die Daten jedes Fahrzeugs können auch zur Bearbeitung von Schadensfällen aufgrund eines Unfalls oder zu vorhersehbaren und vorschriftsmäßigen Wartungszwecken analysiert werden.

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Letzte Meile Lieferung

AI kann die Gesamteffizienz der Paketzustellung und -pünktlichkeit verbessern. Es gibt nichts Frustrierenderes, als herauszufinden, dass ein Paket verspätet ist und die Nachfrage der Verbraucher nach kürzeren Liefer- / Versandzeiten nur noch zunimmt. Es gibt wenig Raum für Fehler. Durch die Verwendung von Zustellungs- und Routenverwaltungsalgorithmen, die von AI unterstützt werden, ist das Problem der Zustellung auf der letzten Meile eher ein rationalisierter Prozess und eröffnet, wie bereits erwähnt, mehr Möglichkeiten, die Lagerhaltung und den Versand intelligenter zu gestalten.

Ein weiteres Problem bei der Zustellung auf der letzten Meile sind die Auswirkungen auf die Umwelt und die COXNUMX-Emissionen, die sich auf die Luftqualität auswirken - es ist eine große Sache. AI hat die Fähigkeit, Routen intelligenter zu verwalten, indem gesammelte Daten verwendet werden, um Sendungen effektiver und effizienter zu verwalten. Mithilfe von Tools für maschinelles Lernen können Unternehmen Routen, Fahrer und Fahrpläne basierend auf diesen Daten den ganzen Tag über anpassen, um verspätete Lieferungen und Meilen zu reduzieren.

Vorausschauender Versand und vorausschauende Analyse

AI ermöglicht Dinge wie vorausschauendes Versenden und vorausschauende Analysen. Powerhouse-Unternehmen, die eine große Rolle bei der Bereitstellung schneller Lieferungen spielen (wie Amazon), verlassen sich auf AI, um die Vorteile von Predictive Analytics zu nutzen. Basierend auf historischen Daten werden Algorithmen und maschinelles Lernen verwendet, um bestimmte Ergebnisse zu bestimmen. Mithilfe dieser Algorithmen und Benutzerdaten können Logistikunternehmen ihre Flotte anhand dieser Daten verwalten. Beispielsweise können Daten dabei helfen, die Anzahl der zu einem bestimmten Zeitpunkt benötigten Zustellfahrer oder die Menge der Lieferungen zu bestimmen, die normalerweise an einem bestimmten geografischen Ort zugestellt werden, um die Zustellrouten und die Planung auf der Grundlage historischer Zustellmuster zu verbessern.

"Vorausschauender" Versand ist ein Schiff, das von Amazon angeführt wird. Bevor ein Verbraucher einen Artikel gekauft hat, besteht die Idee darin, historische Daten und KI-Technologie zu verwenden, um zukünftige Käufe vorherzusagen und dadurch die Lieferzeiten zu verkürzen. Wenn an einem bestimmten Ort in der Vergangenheit ein bestimmtes Kleidungsstück gekauft wurde, verwendet ein Online-Händler diese Daten, um sicherzustellen, dass die Lager voll mit dem Artikel sind, der diesem Ort am nächsten liegt. AI hat auch Informationen zu starken Wellen in bestimmten Produkten in den Ferien erhalten und sorgt dafür, dass mehrere Weihnachtslichter, hässliche Weihnachtspullover und trendige Geschenke so nah wie möglich an Ihrer Adresse sind. Sobald Sie Ihren Kauf bestätigen, ist Ihre Sendung bereits in der Mitte von sein endgültiges Ziel.

In Zukunft nutzt die Logistikbranche AI ​​und ihre Fähigkeiten in vollem Umfang, um steigenden Kosten entgegenzuwirken und Lösungen zur Optimierung der Abläufe zu finden.

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