Az MI az ellátási láncban
A MI az ellátási láncban is új távlatokat nyit a logisztikai iparág előtt. A pontos, valós idejű információk, a kommunikáció racionalizálása, a rutinfeladatok automatizálása és az ellátási lánc holisztikus szemlélete lehetővé teszi a hatékonyság javítását, a költségek csökkentését és az ügyfelek elégedettségének növelését. Ez az utolsó mérföldre, a csomagkézbesítő futárszolgálatra is vonatkozik. Mesterséges intelligenciával rendelkező kézbesítő robotok, drónok és hasonlók? Mire számíthatunk?
A mesterséges intelligencia az ellátási lánc minden egyes láncszemére hatással van
A MI az teljes ellátási láncban, beleértve a szerepét a kézbesítési szolgáltatásban, az utolsó mérföldön is folyamatosan növekszik. Az MI egyre nagyobb jelentőségre tesz szert. Tekintettel a technológia e területének gyors fejlődésére, még nem tudni, hogy pontosan hová vezet majd ez az út, de a mesterséges intelligencia izgalmas lehetőségeket nyit meg a logisztikai hálózatok előtt. Olyan lehetőségeket kapnak a logisztikai vállalatok a folyamatok optimalizálására, amelyek még egy évvel ezelőtt sem álltak rendelkezésre.
Csomagkézbesítés
Mivel a csomagkézbesítés, az utolsó mérföld az ellátási lánc utolsó láncszeme, a végső szállítás minősége az előző munkafázisok minőségétől függ. Ha a mesterséges intelligencia optimalizálja a folyamatokat az előkészítő szakaszokban, az a csomagkézbesítésre is hatással van. Erre példa az intelligens raktári készletgazdálkodás. Az MI nemcsak a keresletet és a készletet tudja valós időben összevetni és ismételt megrendeléseket kezdeményezni, hanem előre ki tudja számítani a keresleti csúcsokat is, hogy megelőzze a készlethiányt vagy a túlkínálatot, ezzel lehetővé téve a gyors kiszállítást.
MI az ellátási láncban
A MI az ellátási láncban az általa optimalizálható szempontok más logisztikai munkafázisokra is vonatkoznak. A mesterséges intelligencia a következő négy területen lehet hatékony optimalizálási eszköz:
- Flottakezelés: Az MI olyan tényezők alapján, mint a futásteljesítmény, a használati szokások és bizonyos modellek visszatérő problémái, meg tudja tervezni, hogy a kiszállító járművek mikor szorulnak szervizelésre vagy javításra. Így elkerülhetők a járművek meghibásodásából adódó szállítási késedelmek.
- Útvonaltervezés: Az útvonaltervezés számítási alapját a forgalmi és időjárási adatok, valamint a priorizált, vagy átirányított küldeményekre vonatkozó információk képezik. Itt jön jól a mesterséges intelligencia előrejelző képessége, mert képes megjósolni (kiszámítani), hogy mikor és hol várható rossz forgalmi helyzet, és ennek megfelelően módosítani az útvonalat.
- Rakományépítés: A mesterséges intelligencia optimalizálja a rakományépítést a súly, a méret és – az útvonaltervezéssel együtt – a szállítmány adott célállomása szerint. Nyilvánvalóan képzett személyzet is meg tudja oldani ezt a feladatot, de nem a másodperc töredéke alatt. A jármű kapacitása teljes mértékben kihasználásra kerül, és a szükséges fuvarok száma minimálisra csökken.
- Ügyfélinterakció: Amikor az MI chatbotok megbízható segítséget nyújtva interakcióba lépnek az ügyfelekkel, az javítja az ügyfelek elégedettségét, ugyanakkor felszabadítja az emberi erőforrásokat. Az MI azáltal nyújt szolgáltatási előnyt, hogy megtanulja az ügyfelek preferenciáit. Az MI chatbotok képesek valós időben tájékoztatni a címzetteket a szállítás minden részletéről, reagálni a módosítási kérelmekre és kezdeményezni azok végrehajtását.
MI trendek a csomagkézbesítésben
A MI az ellátási láncban négy olyan területen hat, amelyek a kézbesítési futárszolgálat szempontjából kulcsfontosságúak:
- Kézbesítő robotok
- Autonóm vezetés
- Számítógépes látás
- Adatokon alapuló prediktív analitika
Intelligens útvonaltervezés
Az intelligens útvonaltervezés és rakományépítés összefügg a prediktív analitikával. A másik három szempont kulcsfontosságú a járművek és a kézbesítési folyamatok automatizálása szempontjából. A robotika, az autonóm működés és a számítógépes látás kéz a kézben járnak – különösen az autonóm kézbesítőrobotok esetében, amelyek a számítógépes látás segítségével tájékozódnak. Az automatizált és mesterséges intelligenciával optimalizált szállítás a szállítási logisztika jövőbeli életképessége szempontjából kulcsfontosságú kérdés. Ellenkező esetben nem lehet majd összeegyeztetni a szállítás iránti folyamatosan növekvő keresletet a logisztika feszült személyzeti helyzetével – gondoljunk csak a sofőrhiányra.
A robotok logisztikában való alkalmazásának lehetőségei óriásiak, és nem korlátozódnak az utolsó mérföldre. Az olyan rutinfeladatokat, mint a csomagolás vagy a rendelésfelvétel, sőt, elméletileg a kiszállítás is elvégezhető robotokkal. A mesterséges intelligencia egyre jelentősebbé válik ebben a tekintetben, mivel csak a gépi tanulás teszi képessé a gépeket arra, hogy emberi beavatkozás nélkül végezzék el az összetett feladatokat. Az elképzelés szerint a kézbesítőrobotok autonóm módon végzik az áruk kiszállítását az utolsó mérföldön. Az emberek az irányítóközpontban figyelik majd őket, és problémák esetén távműködéssel átveszik az irányítást. Egy ilyen robot lehet egy járdán közlekedő jármű vagy egy szállító drón. „Elméletben”, „ötlet” szinten. Az MI kézbesítőrobotok és a közterületen repülő drónok még csak a jövő víziója. Az engedélyezési kérdések és a balesetveszély még mindig akadályozzák széles körű bevezetésüket. Más a helyzet a modern raktárakban és logisztikai központokban, ahol az MI-robotok és drónok már most is hozzájárulnak az automatizáláshoz. Hogy ez mikor lesz így az utakon is, az nem utolsósorban a mesterséges intelligencia terén elért előrelépésektől függ.
Egyetlen autonóm jármű sem képzelhető el mesterséges intelligencia nélkül. Az öntanuló algoritmusok különböző érzékelők adatait elemzik, hogy segítsék az autonóm járművek navigációját. Így felismerik és elkerülik az akadályokat, és betartják a közlekedési szabályokat. A gépi tanulás révén az AI-vezérelt járművek következtetéseket vonhatnak le a tapasztalataikból, és idővel javíthatják navigációs képességeiket. A mesterséges intelligencia lehetővé teszi az autonóm szállítórendszerek számára, hogy valós idejű döntéseket hozzanak az úton. Ha például egy út le van zárva, vagy nagyon nagy a forgalom, az MI rendszer az aktuális helyzet alapján útvonalváltoztatást tud végrehajtani. Az autonóm vezetés ellensúlyozza a munkaerőhiányt, csökkenti a munkaerőköltségeket, növeli a kézbesítési sebességet, és lehetővé teszi a nehezen megközelíthető vagy válsághelyzetben lévő területek biztonságos kiszállítását. Az autonóm járművek éjjel-nappal képesek a szállítások végrehajtására, és csak kis létszámú személyzetet igényelnek az irányítóközpontban. Javul a hatékonyság az utolsó mérföldön és nő ügyfelek elégedettsége.
Az úton történő események észleléséhez az autonóm járműveknek képesnek kell lenniük arra, hogy maguk „lássanak”. Ezt a számítógépes látás teszi lehetővé. Kamerák, adatok és algoritmusok helyettesítik a szem és az agy közötti interakciót. A járművek kamerarendszerei képi információkat szolgáltatnak, a mesterséges intelligencia pedig lehetővé teszi az autonóm járművek számára a vizuális ingerek pontos értelmezését.
Az MI-rendszerek tanulnak a múltbeli adatokból, és idővel folyamatosan javítják előrejelzéseiket. A mesterséges intelligencia által támogatott előrejelző elemzések kiigazítják a szállítási mintákat, optimalizálják az útvonalakat és a rakományokat, megbecsülik a szállítási időt, és előre jelzik a fogyasztói viselkedést. A nagy mennyiségű historikus adat mellett az olyan forrásokból származó valós idejű adatok, mint a forgalmi jelentések vagy az időjárás-előrejelzések is integrálhatók, hogy dinamikusan alkalmazkodjanak a szállítási folyamatokhoz, és reagáljanak a váratlan körülményekre és veszélyekre. A nyomon követési technológiával kombinálva a vállalatok jobb szolgáltatást nyújthatnak ügyfeleiknek az utolsó mérföldön.
Ez sci-fi? Valójában hogyan működik ez?
Ha logisztikai innovációról van szó, akkor DHL. Így van ez a csomagkézbesítés utolsó mérföldre vonatkozó mesterséges intelligencia területén is.
Így használja már most a DHL az MI-t a kézbesítő futárszolgálatánál:
- Útvonal-optimalizálás: Az adatokat egy mesterséges intelligenciával támogatott szoftverrel dolgozzák fel az útvonal optimalizálásához. A rendszer minden fontos változót figyelembe vesz az útvonalak lehető legjobb sorrendjéhez. Az ügyfél tájékoztatást kap a várható szállítási időről, amely egyre pontosabbá válik, minél közelebb kerül a szállítójármű. A kiszállításig az ügyfél még mindig módosíthatja például a szállítási időt vagy a helyszínt. Ez lehetővé teszi a DHL számára, hogy javítsa az ügyfélélményt.
- Üzemanyag-hatékonyság: Az optimalizált útvonal kiküszöböli a felesleges megállásokat, ami önmagában is hozzájárul a hatékony üzemanyag-fogyasztáshoz. Emellett a vezetési viselkedés (pl. üresjárati idők) mesterséges intelligenciával támogatott elemzése is hozzájárul a hatékonyság növeléséhez.
- Vision picking technológia: A Vision picking vagy pick by vision technológia jelenti a kapcsolatot a kézi munka és a teljesen automatizált raktár között. Az áruk komissiózásához is technológiát alkalmaznak. A DHL-nél az alkalmazottak intelligens szemüvegeken keresztül vannak összekapcsolva az informatikai rendszerekkel. A szemüveg lehetővé teszi a vonalkódok kézi leolvasó nélkül történő leolvasását. A DHL olyan szemüvegekkel folytat kutatásokat, amelyek lehetővé teszik a logisztikai központban dolgozó alkalmazottak számára, hogy az automatikusan beolvasott vonalkódok és a generált utasítások révén gyorsabban rendeljék a szállítmányokat egy adott járműhöz.
- Ügyfélszolgálat: Néhány DHL-csapat mesterséges intelligencia-alapú virtuális asszisztenst használ az ügyfelek reakcióinak profilozására. Ez pontosabb és gyorsabb megoldást tesz lehetővé egy adott kérdésre.
Az MI összefoglalva
Az MI megjelenése a csomagkézbesítésnél csak idő kérdése. A közeljövőben az MI-technológiák szerepe, az automatizálás szintje fokozatosan nőni fogl. Ez mindenki számára előnyös: az ügyfelek számára a jobb szolgáltatás révén, a logisztikai vállalatoknak pedig több erőforrásuk lesz a tevékenységeikre. És nem utolsósorban a környezetnek is hasznos: az MI segít az útvonal- és rakománytervezés optimalizálásában. A csomagkiszállítás hatékonysága ökológiai hozzáadott értéket teremt a felesleges fuvarok és a felesleges környezeti hatások kiküszöbölésével. Így még gyorsabban, biztonságosabban és fenntarthatóbb módon tudják eljuttatni az árukat a célállomásokra.
