AI v logistice. Jak zlepšit dodací systém pomocí umělé inteligence?

Logistický sektor prochází transformací. Podle předpovědí společnosti Allied Market Research dosáhne hodnota tohoto odvětví do roku 2027 13 bilionů dolarů. To je umělá inteligence, která poskytuje upozornění v reálném čase na provozní problémy, což umožňuje firmám rychle reagovat a zajistit včasné dodávky.

Díky algoritmům AI je možné zajistit přesnost dat pro rozhodování a předpovědět potřeby zásob, aby se předešlo nedostatku populárních produktů. AI také identifikuje nejlevnější a nejefektivnější dodací trasy, což vede k úsporám nákladů. Zde je několik klíčových způsobů, jak AI ovlivňuje logistický sektor:

  • Správa zdrojů – AI zvyšuje provozní efektivitu. Například systémy AI analyzují spotřebu paliva a pracovní hodiny řidičů, aby optimalizovaly rozvrhy a dodací trasy.
  • Vývoj a učení se z trendů – díky AI firmy automatizují procesy a zůstávají konkurenceschopné. Algoritmy se učí z sezónních prodejních vzorců, aby lépe předpověděly budoucí poptávku.
  • Sledování zásilek – AI pomáhá při monitorování dodávek, aby se zajistilo, že jsou včas. Systémy sledování založené na AI informují firmu o možných zpožděních v přepravě.
  • Transparentnost dodavatelského řetězce – AI umožňuje rychlé řešení problémů. Dashboards AI umožňují identifikaci a řešení úzkých míst v dodavatelském řetězci v reálném čase.
  • Správa dat – AI zajišťuje přesnost a konzistenci dat. Systémy AI monitorují a aktualizují data o produktech v reálném čase, čímž zajišťují jejich přesnost po celém dodavatelském řetězci.

AI v logistice. Nejlepší nástroje

Vývoj technologie AI v logistice otevřel nové možnosti pro firmy, jak zlepšit řízení dodavatelského řetězce. Podívejme se na nejpokročilejší nástroje, které pomáhají dosáhnout těchto cílů.

IBM Watson Supply Chain

IBM Watson Supply Chain je nástroj, který prostřednictvím AI poskytuje organizacím přehledy v reálném čase, prediktivní tipy a doporučení k akci. To umožňuje optimalizaci správy zásob, předpověď poptávky a vztahy se dodavateli prostřednictvím analýzy dat z různých zdrojů. IBM Watson Supply Chain Insights je řešení založené na AI, které:

  • zvyšuje viditelnost dodavatelského řetězce,
  • poskytuje přehledy, které umožňují lepší správu dat a praktické vedení.

To umožňuje efektivnější zmírnění narušení a rizik, stejně jako zlepšení rozhodování a výkonu v celém dodavatelském řetězci.

AI v logistice

Zdroj: IBM (https://www.ibm.com/products/planning-analytics/supply-chain-planning)

SAP Ariba

SAP Ariba je cloudová platforma pro nákup a řízení dodavatelského řetězce, která využívá AI k zjednodušení procesů získávání zboží, správy dodavatelů a vyjednávání smluv. Její analytický motor podporovaný AI pomáhá firmám identifikovat potenciální rizika a příležitosti pro zvýšení efektivity a bezpečnosti v jejich dodavatelském řetězci.

AI v logistice aplikovaná společností SAP Ariba je služba pro správu nákupu a výdajů, která umožňuje dodavatelům a kupujícím spojit se a obchodovat na jedné platformě. Poskytuje komplexní sadu řešení pro řízení celého procesu nákupu a budování etických a ekologických dodavatelských řetězců.

Největší výhodou SAP Ariba je schopnost bezproblémově se integrovat s dalšími nástroji SAP, aby zajistila komplexní podporu podnikání v oblasti digitálních služeb a odbornosti. To vede ke snížení finančních a provozních narušení a snížení rizika spojeného s dodavateli. Ariba Network je klíčovou součástí SAP Ariba, poháněná SAP HANA, poskytující platformu pro správu katalogů, nabídek, nákupů a faktur.

AI v logistice

Zdroj: SAP (https://www.sap.com/poland/products/spend-management/ariba-login.html)

o9 Solutions

o9 Solutions nabízí platformu pro integrované podnikové plánování (IBP) podporovanou AI, která pomáhá organizacím sladit procesy ze tří hlavních oblastí společnosti:

  • dodavatelský řetězec,
  • prodejní oddělení, a
  • finanční oblast.

Pokročilé schopnosti předpovědi poptávky umožňují firmám optimalizovat úrovně zásob, zkrátit dobu plnění objednávek a zvýšit spokojenost zákazníků. o9 Solutions je platforma pro plánování a rozhodování podporovaná AI, která umožňuje skutečné integrované podnikové plánování (IBP) pro globální společnosti. Nabízí sadu řešení pro plánování a analýzu dodavatelského řetězce, plánování maloobchodu a plánování výroby.

Dashboard o9 Control Tower umožňuje rychlé a informované rozhodování na základě dat. Platforma o9 Solutions, nabízející AI řešení v logistice, pomáhá firmám řídit složité procesy integrací osvědčených postupů a umožňuje strategické podnikové plánování založené na datech.

ai v logistice

Zdroj: o9 Solutions (https://o9solutions.com/solutions/supply-chain/)

FourKites

FourKites je platforma pro monitorování dodavatelského řetězce v reálném čase, která využívá AI a strojové učení k předpovědi časů příjezdu zásilek a optimalizaci přepravních tras. Díky tomu mohou firmy snížit náklady na dopravu, zvýšit spokojenost zákazníků a minimalizovat dopad logistických operací na životní prostředí.

Jedním z klientů FourKites, Henkel, těží z používání AI v logistice tím, že má přístup k datům v reálném čase o poloze a odhadovaném čase příjezdu (ETA) zásilek. To jim umožňuje lépe plánovat své úkoly a reagovat na potenciální zpoždění. FourKites také přinesl další výhody pro Henkel, jako jsou úspory času a nákladů, zlepšení kvality, spravedlivé řešení sporů a vyhnutí se pokutám za zpoždění. V roce 2023 plánoval Henkel sledovat téměř milion zásilek pomocí FourKites.

Oracle SCM

Oracle SCM je jedním z nejsofistikovanějších nástrojů AI v logistice. Poskytuje sadu nástrojů pro řízení dodavatelského řetězce podporovaných AI, které zlepšují rozhodování, optimalizují procesy a zvyšují provozní výkon v celém dodavatelském řetězci (Oracle Supply Chain Management (SCM)). Některé z těchto nástrojů zahrnují:

  • Oracle Intelligent Track and Trace – nástroj pro sledování trasy dopravce a cesty zásilky,
  • Oracle Demand Management – nástroj pro řízení poptávky, který umožňuje kontrolovat úrovně zásob i ve velkých podnicích,
  • Oracle Supply Chain Planning – modul používaný pro plánování dodavatelských řetězců ve společnosti,
  • Oracle Transportation Management – platforma pro řízení dopravy,
  • Oracle Warehouse Management – nástroj pro řízení skladů a dodávek.

Oracle SCM (Supply Chain Management) je komplexní sada aplikací navržených pro řízení dodavatelského řetězce s vyšší efektivitou a viditelností. Zahrnuje řadu funkcí, jako je řízení životního cyklu produktu, plánování dodavatelského řetězce, nákup, logistiku a řízení objednávek. Nástroj pro logistiku poháněný AI může také integrovat zařízení Internetu věcí (IoT) a blockchain, aby splnil moderní výzvy dodavatelského řetězce.

Oracle využívá nejen AI a ML (strojové učení) v logistice, které urychlují analýzu dat, odhalující problémy související se zaměstnanci a neefektivnostmi dodavatelského řetězce. Moderní řešení spolupracující s AI v logistice zahrnují také hlasové rozhraní a zpracování přirozeného jazyka (NLP), což zlepšuje nejen přístupnost a rychlost, ale také analýzu dat a dovednosti rozhodování.

Nejvýznamnější inovací je však prediktivní analýza. Umožňuje porovnávat budoucí prodejní objednávky s úrovněmi zaměstnanců, aby odhalila nedostatky dovedností a identifikovala potřeby související s objemem skladu nebo dostupností vozidel. To vše směřuje k redukci narušení v dodavatelském řetězci.

ai v logistice

Zdroj: Oracle (https://www.oracle.com/scm/product-tours/#supply-chain-planning)

Jaké problémy mohou vzniknout při používání AI v logistice?

Zavedení AI do logistiky přináší výzvy. Počáteční transformace vyžaduje značné investice a digitalizaci podniku. Algoritmy AI v logistice mohou být složité, což může zpočátku ztížit pochopení rozhodnutí navrhovaných nově implementovanými řídicími systémy.

Zajištění bezpečnosti dat je také zásadní pro ochranu provozní integrity a důvěry zákazníků. Kromě toho mohou systémy AI trénované na nedostatečně kvalitních datech vést k chybným rozhodnutím a algoritmickým předsudkům. Proto je důležité upřednostnit školení zaměstnanců a důkladné shromažďování dat pro optimalizaci dopravy hned od začátku implementace AI v logistice v rámci společnosti.

Budoucnost AI v logistice

AI transformuje logistiku, zjednodušuje operace, snižuje náklady na dodávky a poskytuje firmám strategickou výhodu. Schopnosti AI umožňují firmám stále více:

  • optimalizovat dodavatelské řetězce – AI v logistice umožňuje přesnější plánování a správu zdrojů,
  • plánovat trasy – díky umělé inteligenci je možné najít nejefektivnější trasy pro přepravu zboží,
  • získat strategickou výhodu – firmy využívající AI v logistice získávají výhodu nad konkurencí tím, že neustále zdokonalují jak dodací systémy, tak metody řízení v průběhu času.

Obrys budoucího scénáře s AI v logistice může vypadat takto: firmy budou stále více spoléhat na AI pro předpověď poptávky, automatizaci skladových procesů a optimalizaci dodacích tras. Využití umělé inteligence v řízení, plánování a vytváření budoucích strategií také poroste.

Shrnutí

AI v logistice přináší významné výhody, ale také představuje výzvy. Firmy zvažující AI by měly přistupovat k implementacím uvážlivě a hledat poradenství od odborníků na logistiku AI, aby zajistily, že výhody a účinnost technologie budou maximalizovány bezpečným a kontrolovaným způsobem.

ai v logistice

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě včelích dělnic na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.

Robert Whitney

Odborník na JavaScript a lektor, který školí IT oddělení. Jeho hlavním cílem je zvýšit produktivitu týmu tím, že učí ostatní, jak efektivně spolupracovat při programování.

View all posts →

AI in business:

  1. 6 úžasných pluginů ChatGTP, které vám usnadní život
  2. Navigace novými obchodními příležitostmi s ChatGPT-4
  3. 3 úžasní autoři AI, které musíte dnes vyzkoušet
  4. Syntetické herečky. Top 3 generátory videa s AI
  5. Jaké jsou slabiny mé podnikatelské myšlenky? Brainstormingová seance s ChatGPT
  6. Používání ChatGPT v podnikání
  7. Nové služby a produkty fungující s umělou inteligencí
  8. Automatizované příspěvky na sociálních médiích
  9. Plánování příspěvků na sociálních médiích. Jak může AI pomoci?
  10. Role AI v rozhodování v podnikání
  11. Obchodní NLP dnes a zítra
  12. AI-podporované textové chatboty
  13. Aplikace AI v podnikání - přehled
  14. Hrozby a příležitosti AI v podnikání (část 2)
  15. Hrozby a příležitosti AI v podnikání (část 1)
  16. Jaká je budoucnost AI podle McKinsey Global Institute?
  17. Umělá inteligence v podnikání - Úvod
  18. Co je NLP, neboli zpracování přirozeného jazyka v podnikání
  19. Google Translate vs DeepL. 5 aplikací strojového překladu pro podnikání
  20. Automatické zpracování dokumentů
  21. Provoz a obchodní aplikace hlasových botů
  22. Technologie virtuálních asistentů, nebo jak mluvit s AI?
  23. Co je to Business Intelligence?
  24. Jak může umělá inteligence pomoci s BPM?
  25. Kreativní AI dneška a zítřka
  26. Umělá inteligence v řízení obsahu
  27. Zkoumání síly AI v tvorbě hudby
  28. 3 užitečné nástroje pro grafický design s umělou inteligencí. Generativní AI v podnikání
  29. AI a sociální média – co o nás říkají?
  30. Nahradí umělá inteligence business analytiky?
  31. Nástroje AI pro manažera
  32. Budoucí trh práce a nadcházející profese
  33. RPA a API v digitální společnosti
  34. Nové interakce. Jak umělá inteligence mění způsob, jakým ovládáme zařízení?
  35. Multimodální AI a její aplikace v podnikání
  36. Umělá inteligence a životní prostředí. 3 řešení AI, která vám pomohou vybudovat udržitelné podnikání
  37. Detektory obsahu AI. Stojí to za to?
  38. ChatGPT vs Bard vs Bing. Který AI chatbot vede závod?
  39. Je chatbot AI konkurentem vyhledávání Google?
  40. Efektivní ChatGPT výzvy pro HR a nábor
  41. Inženýrství promptů. Co dělá inženýr promptů?
  42. AI a co dál? Hlavní technologické trendy pro podnikání v roce 2024
  43. AI a obchodní etika. Proč byste měli investovat do etických řešení
  44. Meta AI. Co byste měli vědět o funkcích podporovaných AI na Facebooku a Instagramu?
  45. Regulace AI. Co potřebujete vědět jako podnikatel?
  46. 5 nových využití AI v podnikání
  47. AI produkty a projekty - čím se liší od ostatních?
  48. AI jako expert ve vašem týmu
  49. AI tým vs. rozdělení rolí
  50. Jak si vybrat obor kariéry v AI?
  51. AI v HR: Jak automatizace náboru ovlivňuje HR a rozvoj týmu
  52. Automatizace procesů s asistencí AI. Kde začít?
  53. 6 nejzajímavějších nástrojů AI v roce 2023
  54. Jaká je analýza zralosti AI společnosti?
  55. AI pro B2B personalizaci
  56. Případy použití ChatGPT. 18 příkladů, jak v roce 2024 zlepšit své podnikání s ChatGPT
  57. Generátor AI maket. Nejlepší 4 nástroje
  58. Mikrolearning. Rychlý způsob, jak získat nové dovednosti
  59. Nejzajímavější implementace AI ve firmách v roce 2024
  60. Jaké výzvy přináší projekt AI?
  61. Top 8 AI nástrojů pro podnikání v roce 2024
  62. AI v CRM. Co AI mění v nástrojích CRM?
  63. Akt o umělé inteligenci EU. Jak Evropa reguluje používání umělé inteligence
  64. Top 7 AI tvůrců webových stránek
  65. Nástroje bez kódu a inovace AI
  66. Kolik zvyšuje používání AI produktivitu vašeho týmu?
  67. Jak používat ChatGTP pro průzkum trhu?
  68. Jak rozšířit dosah vaší AI marketingové kampaně?
  69. AI v dopravě a logistice
  70. Jaké obchodní problémy může AI vyřešit?
  71. Jak sladit řešení AI s obchodním problémem?
  72. Umělá inteligence v médiích
  73. AI v bankovnictví a financích. Stripe, Monzo a Grab
  74. AI v cestovním průmyslu
  75. Jak umělá inteligence podporuje vznik nových technologií
  76. AI v e-commerce. Přehled globálních lídrů
  77. Top 4 nástroje pro vytváření obrázků pomocí AI
  78. Top 5 nástrojů AI pro analýzu dat
  79. Revoluce AI v sociálních médiích
  80. Je vždy výhodné přidávat umělou inteligenci do procesu vývoje produktu?
  81. 6 největších obchodních neúspěchů způsobených AI
  82. AI strategie ve vaší společnosti - jak ji vybudovat?
  83. Nejlepší kurzy AI – 6 skvělých doporučení
  84. Optimalizace sledování sociálních médií pomocí nástrojů AI
  85. IoT + AI, nebo jak snížit náklady na energii ve firmě
  86. AI v logistice. 5 nejlepších nástrojů
  87. GPT Store – přehled nejzajímavějších GPT pro podnikání
  88. LLM, GPT, RAG... Co znamenají zkratky AI?
  89. AI roboti – budoucnost nebo přítomnost podnikání?
  90. Jaké jsou náklady na implementaci AI ve společnosti?
  91. Co dělají specialisté na umělou inteligenci?
  92. Jak může AI pomoci v kariéře freelancera?
  93. Automatizace práce a zvyšování produktivity. Příručka pro AI pro freelancery
  94. AI pro startupy – nejlepší nástroje
  95. Vytváření webové stránky s AI
  96. Jedenáct laboratoří a co dál? Nejperspektivnější startupy v oblasti AI
  97. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Kdo je kdo ve světě AI?
  98. Syntetická data a jejich význam pro rozvoj vašeho podnikání
  99. Nejlepší vyhledávače AI. Kde hledat nástroje AI?
  100. Video AI. Nejnovější generátory videí s umělou inteligencí
  101. AI pro manažery. Jak může AI usnadnit vaši práci
  102. Co je nového v Google Gemini? Vše, co potřebujete vědět
  103. AI v Polsku. Firmy, setkání a konference
  104. AI kalendář. Jak optimalizovat svůj čas ve firmě?
  105. AI a budoucnost práce. Jak připravit svou firmu na změnu?
  106. AI hlasové klonování pro podnikání. Jak vytvořit personalizované hlasové zprávy s AI?
  107. "Všichni jsme vývojáři." Jak mohou občanští vývojáři pomoci vaší společnosti?
  108. Ověřování faktů a halucinace AI
  109. AI v náboru – vývoj náborových materiálů krok za krokem
  110. Sora. Jak změní realistická videa od OpenAI podnikání?
  111. Midjourney v6. Inovace v generování obrazů pomocí AI
  112. AI v malých a středních podnicích. Jak mohou malé a střední podniky soutěžit s obry pomocí AI?
  113. Jak umělá inteligence mění marketing influencerů?
  114. Je AI skutečně hrozbou pro vývojáře? Devin a Microsoft AutoDev
  115. Nejlepší AI chatboty pro e-commerce. Platformy
  116. AI chatboti pro e-commerce. Případové studie
  117. Jak zůstat v obraze o tom, co se děje ve světě AI?
  118. Ovládání AI. Jak udělat první kroky k aplikaci AI ve vašem podnikání?
  119. Perplexity, Bing Copilot nebo You.com? Porovnání AI vyhledávačů
  120. AI experti v Polsku
  121. ReALM. Průlomový jazykový model od Applu?
  122. Google Genie — generativní AI model, který vytváří plně interaktivní světy z obrázků
  123. Automatizace nebo augmentace? Dva přístupy k AI ve společnosti
  124. LLMOps, neboli jak efektivně spravovat jazykové modely v organizaci
  125. Generování videa pomocí AI. Nové obzory ve výrobě video obsahu pro podniky
  126. Nejlepší nástroje pro přepisování pomocí AI. Jak převést dlouhé nahrávky na stručné shrnutí?
  127. Analýza sentimentu pomocí AI. Jak pomáhá řídit změny v podnikání?
  128. Role AI v moderaci obsahu