Искусственный интеллект в логистике

В настоящее время происходит активное внедрение искусственного интеллекта во многие сферы и отрасли. Также инструмент (нейросеть) находит применение в логистике.

Логистика и искусственный интеллект

Можно обозначить основные моменты внедрения нейросети:

• Повышение эффективности и производительности. Искусственный интеллект может автоматизировать рутинные задачи, перерабатывать значительные объемы данных и их основе принимать решения быстрее, чем человек.
• Улучшение обслуживания. Чат-боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта могут предоставлять непрерывную поддержку, предлагая персонализированные продукты или услуги.
• Оптимизация бизнес-процессов. Искусственный разум может выявлять эффективные пути оптимизации движения транспорта, планирования и обнаруживать аномалии, предупреждая о возможных рисках.
• Улучшение прогнозирования и принятия решений. Искусственный разум обрабатывает данные для более точного использования прогнозов и предлагать оптимальные варианты решений.
• Создание новых продуктов и услуг. Использование технологии даёт возможности разработать инновационные предложения и персонализацию.

Сферы применения инструментов и логистика

Технологии находят использование в сферах:

• оптимизация маршрутизации и планирования;
• управление товаром и складской логистикой;
• баланс спроса и поставок;
• безопасность транспорта;
• интеллектуальная автоматизация процессов.

Прогнозирование спроса и управление запасами

Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют обработать огромное количество данных о продажах, покупательском поведении, сезонности спроса. Это даёт возможность точнее прогнозировать будущий спрос, чтобы была поставка, сокращая издержки на хранение и повышая доступность товаров.

Умные дороги

Применение технологий ИИ и Интернета вещей на автомобильных дорогах позволяет создавать «умные дороги». Датчики, камеры и алгоритмы анализируют дорожную обстановку в режиме реального времени, отслеживают загруженность, состояние дорожного покрытия и прогнозируют ситуацию на трассах. Это помогает оптимизировать транспортный путь, управлять и повышать безопасность.

Управление маршрутом доставки и оптимизация цепочек доставок

ИИ-системы учитывают большое количество переменных (трафик, погода, ограничения по времени и т.д.) для расчета оптимальных маршрутов транспорта. Это позволяет сокращать время и расстояние перевозок, сделать, чтобы цепочка была оптимизированной, повышать эффективность использования транспорта и снижать логистические издержки.

Более качественное обслуживание клиентов

Чат-боты и виртуальные помощники на базе ИИ могут предоставлять персонализированные ответы на запросы клиентов 24/7, исполнять рутинные операции и перенаправлять сложные вопросы к человеческим операторам. Это улучшает качество клиентского сервиса.

Автоматизация складов и центров обработки

Роботизированные системы, оснащенные элементами нейросети, используются для автоматизации распределительных операций. Это повышает эффективность процессов приемки, сборки заказов и отгрузки.

Логистика и сложности при внедрении ии

Иногда возникают трудности, как пример такие:

• Сбор и подготовка данных.
• Нехватка специалистов по искусственному интеллекту.
• Вопросы масштабируемости и производительности систем ИИ.
• Нормативные ограничения при использовании ИИ в определенных сферах.

Сервисы на основе ИИ в сфере логистики

Примеры:

• Интеллектуальная маршрутизация и планирование.
• Прогнозирование спроса и управление запасами.
• Оптимизация операций со складом.
• Мониторинг и прогнозирование состояния транспортных средств.
• Автоматизация взаимодействия с клиентами (чат-боты).
• Предиктивная аналитика для выявления рисков и сбоев.

Примеры применения ИИ в логистике

Крупные логистические компании используют искусственный интеллект для применения в маршрутизации, прогнозирования спроса и оптимизации цепочек поставок. Онлайн-ритейлеры применяют системы для управления складами и предложения персонализированных рекомендаций. Производители автомобилей внедряют ИИ-технологии для мониторинга состояния парка транспортных средств.

Применение GigaChat API в логистике

GigaChat, интегрированный при помощи API во внутренние сервисы компаний в области логистики, приносит преимущества:

• Может обрабатывать заказы, планировать маршруты доставки, управлять запасами и отслеживать грузы, что освобождает сотрудников от выполнения этих задач вручную.
• Способен анализировать данные о клиентах и их предпочтениях, что позволяет компаниям лучше понимать своих клиентов и предоставлять им более персонализированный сервис.
• Позволяет сократить время, затрачиваемое на выполнение рутинных задач, и уменьшить количество ошибок, связанных с человеческим фактором.
• Помогает оптимизировать процессы в логистике, что приводит к повышению эффективности работы всей системы.
• Увеличение прибыли благодаря улучшению качества обслуживания и повышению эффективности работы за счёт привлечения новых клиентов и удержания существующих.
• Перевод информации на разные языки, что облегчает коммуникацию между сотрудниками и клиентами из разных стран.
• Может создавать контент, такой как рекламные тексты, статьи и блоги, что помогает компаниям продвигать свои услуги и продукты.

GigaChat, встроенный по API, поможет спланировать маршруты доставки товаров, рассчитать стоимость доставки, подобрать оптимальный вид транспорта для перевозки грузов. Также умеет оптимизировать складские процессы, разработать систему управления запасами. Сеть может проанализировать эффективность работы логистической цепочки, решить проблемы, связанные с задержками поставок или повреждением груза, а также вести документооборот в логистике. Для помощи в интеграции обращайтесь к специалистам https://giga.chat/b2b#form.