AI inom logistik. Hur kan man förbättra leveranssystemet med hjälp av artificiell intelligens?

Logistiksektorn genomgår en transformation. Enligt prognoser från Allied Market Research kommer värdet av denna industri att nå 13 biljoner dollar år 2027. Det är AI som ger realtidsvarningar om operativa problem, vilket gör att företag kan reagera snabbt och säkerställa punktliga leveranser.

Tack vare AI-algoritmer är det möjligt att säkerställa datanoggrannhet för beslutsfattande och förutsäga lagerbehov för att undvika brist på populära produkter. AI identifierar också de billigaste och mest effektiva leveransvägarna, vilket resulterar i kostnadsbesparingar. Här är några viktiga sätt som AI påverkar logistiksektorn:

  • Resurshantering – AI förbättrar operationell effektivitet. Till exempel analyserar AI-system bränsleförbrukning och förarens arbetstider för att optimera scheman och leveransvägar.
  • Utveckling och lärande från trender – tack vare AI automatiserar företag processer och förblir konkurrenskraftiga. Algoritmer lär sig av säsongsförsäljningsmönster för att bättre förutsäga framtida efterfrågan.
  • Paketspårning – AI hjälper till att övervaka leveranser för att säkerställa att de är i tid. AI-baserade spårningssystem meddelar företaget om potentiella förseningar i transporten.
  • Transparens i leveranskedjan – AI möjliggör snabb problemlösning. AI-instrumentpaneler möjliggör realtidsidentifiering och lösning av flaskhalsar i leveranskedjan.
  • Datamanagement – AI säkerställer noggrannhet och konsekvens i data. AI-system övervakar och uppdaterar produktdata i realtid, vilket säkerställer dess noggrannhet genom hela leveranskedjan.

AI inom logistik. Bästa verktyg

Utvecklingen av AI-teknologi inom logistik har öppnat nya möjligheter för företag att förbättra hanteringen av leveranskedjan. Låt oss ta en titt på de mest avancerade verktygen som hjälper till att uppnå dessa mål.

IBM Watson Supply Chain

IBM Watson Supply Chain är ett verktyg som, genom AI, ger organisationer realtidsinsikter, förutsägelser och rekommendationer för åtgärder. Detta möjliggör optimering av lagerhantering, efterfrågeprognoser och leverantörsrelationer genom analys av data från olika källor. IBM Watson Supply Chain Insights är en AI-baserad lösning som:

  • ökar synligheten i leveranskedjan,
  • ger insikter som möjliggör bättre datamanagement och praktisk vägledning.

Detta möjliggör mer effektiv hantering av störningar och risker, samt förbättring av beslutsfattande och prestationer genom hela leveranskedjan.

AI inom logistik

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

SAP Ariba

SAP Ariba är en molnbaserad plattform för upphandling och hantering av leveranskedjan som utnyttjar AI för att strömlinjeforma processerna för att skaffa varor, hantera leverantörer och förhandla kontrakt. Dess AI-stödda analytiska motor hjälper företag att identifiera potentiella risker och möjligheter för att öka effektiviteten och säkerheten i deras leveranskedja.

AI inom logistik som tillämpas av SAP Ariba är en upphandlings- och kostnadshanteringstjänst som gör det möjligt för leverantörer och köpare att koppla samman och bedriva affärer på en plattform. Det erbjuder en omfattande uppsättning lösningar för att hantera hela upphandlingsprocessen och bygga etiska och ekologiska leveranskedjor.

Den största fördelen med SAP Ariba är möjligheten att sömlöst integrera med andra SAP-verktyg för att säkerställa omfattande affärsstöd när det gäller digitala tjänster och expertis. Detta resulterar i minskade finansiella och operationella störningar och sänker risken kopplad till leverantörer. Ariba-nätverket är en nyckelkomponent i SAP Ariba, drivet av SAP HANA, som erbjuder en plattform för att hantera kataloger, erbjudanden, inköp och fakturor.

AI inom logistik

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

o9 Solutions

o9 Solutions erbjuder en plattform för integrerad affärsplanering (IBP) som stöds av AI och hjälper organisationer att anpassa processer från tre huvudområden i företaget:

  • leveranskedja,
  • försäljningsavdelning, och
  • finansområde.

Avancerade efterfrågeprognosmöjligheter gör det möjligt för företag att optimera lagerhållning, minska orderuppfyllningstiden och öka kundnöjdheten. o9 Solutions är en AI-stödd planerings- och beslutsfattande plattform som möjliggör verklig integrerad affärsplanering (IBP) för globala företag. Det erbjuder en uppsättning lösningar för planering och analys av leveranskedjan, detaljhandelsplanering och produktionsschemaläggning.

o9 Control Tower-instrumentpanelen möjliggör snabba och informerade beslut baserade på data. o9 Solutions-plattformen, som erbjuder AI-lösningar inom logistik, hjälper företag att hantera komplexa processer genom att integrera bästa praxis och möjliggöra datadriven strategisk affärsplanering.

ai inom logistik

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

FourKites

FourKites är en plattform för realtidsövervakning av leveranskedjan som använder AI och maskininlärning för att förutsäga ankomsttider för leveranser och optimera transportvägar. Som ett resultat kan företag minska transportkostnader, öka kundnöjdheten och minimera den miljöpåverkan som logistikverksamheten har.

En av FourKites kunder, Henkel, drar nytta av att använda AI inom logistik genom att ha tillgång till realtidsdata om plats och beräknad ankomsttid (ETA) för leveranser. Detta gör att de kan planera sina uppgifter bättre och reagera på potentiella förseningar. FourKites har också gett andra fördelar till Henkel, såsom tids- och kostnadsbesparingar, förbättrad kvalitet, rättvis tvistlösning och undvikande av böter för förseningar. År 2023 planerade Henkel att spåra nästan en miljon leveranser med hjälp av FourKites.

Oracle SCM

Oracle SCM är ett av de mest sofistikerade AI-verktygen inom logistik. Det erbjuder en uppsättning AI-stödda verktyg för hantering av leveranskedjan som förbättrar beslutsfattande, optimerar processer och driver operationell prestation genom hela leveranskedjan (Oracle Supply Chain Management (SCM)). Några av dessa verktyg inkluderar:

  • Oracle Intelligent Track and Trace – ett verktyg för att spåra transportörens rutt och leveransens väg,
  • Oracle Demand Management – ett verktyg för efterfrågehantering som gör det möjligt att kontrollera lagerhållning även i stora företag,
  • Oracle Supply Chain Planning – en modul som används för att planera leveranskedjor i företaget,
  • Oracle Transportation Management – en plattform för transporthantering,
  • Oracle Warehouse Management – ett verktyg för att kontrollera lager och leveranser.

Oracle SCM (Supply Chain Management) är en omfattande uppsättning applikationer utformade för att hantera leveranskedjan med ökad effektivitet och synlighet. Det inkluderar en rad funktioner, såsom produktlivscykelhantering, planering av leveranskedjan, upphandling, logistik och orderhantering. Ett AI-drivet logistikverktyg kan också integreras med Internet of Things (IoT)-enheter och blockchain för att möta moderna utmaningar inom leveranskedjan.

Oracle använder inte bara AI och ML (maskininlärning) inom logistik, vilket påskyndar dataanalys och avslöjar problem relaterade till anställda och ineffektivitet i leveranskedjan. Moderna lösningar som samarbetar med AI inom logistik inkluderar också röstgränssnitt och Natural Language Processing (NLP), vilket förbättrar inte bara tillgänglighet och hastighet utan också dataanalys och beslutsfattande färdigheter.

Den mest betydande innovationen är dock prediktiv analys. Det möjliggör jämförelse av framtida försäljningsorder med bemanningsnivåer för att avslöja kompetensbrister och identifiera behov relaterade till lagervolym eller tillgång på fordon. Allt detta syftar till att minska störningar i leveranskedjan.

ai inom logistik

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

Vilka problem kan uppstå vid användning av AI inom logistik?

Att införa AI i logistik medför utmaningar. Den initiala transformationen kräver betydande investeringar och digitalisering av företaget. AI-algoritmer inom logistik kan vara komplexa, vilket initialt kan göra det svårt att förstå de beslut som föreslås av nyimplementerade ledningssystem.

Att säkerställa dataskydd är också avgörande för att skydda operationell integritet och kundernas förtroende. Dessutom kan AI-system som tränats på data av otillräcklig kvalitet leda till felaktiga beslut och algoritmiska snedvridningar. Därför är det viktigt att prioritera utbildning av anställda och noggrann datainsamling för att optimera transport redan från början av implementeringen av AI inom logistik i ett företag.

Framtiden för AI inom logistik

AI transformerar logistik, strömlinjeformar operationer, minskar leveranskostnader och ger företag en strategisk fördel. AI:s kapabiliteter gör det möjligt för företag att i allt högre grad:

  • optimera leveranskedjor – AI inom logistik möjliggör mer exakt planering och resursförvaltning,
  • planera rutter – tack vare artificiell intelligens är det möjligt att hitta de mest effektiva vägarna för att transportera varor,
  • få en strategisk fördel – företag som använder AI inom logistik får en fördel gentemot konkurrenterna genom att kontinuerligt förfina både leveranssystem och ledningsmetoder över tid.

Skissen av det framtida scenariot med AI inom logistik kan se ut som följer: företag kommer i allt högre grad att förlita sig på AI för efterfrågeprognoser, automatisering av lagerprocesser och optimering av leveransvägar. Användningen av artificiell intelligens inom ledning, planering och skapande av framtida strategier kommer också att öka.

Sammanfattning

AI inom logistik ger betydande fördelar men medför också utmaningar. Företag som överväger AI bör närma sig implementeringar genomtänkt och söka vägledning från experter inom logistik-AI för att säkerställa att både fördelarna och effektiviteten av teknologin maximeras på ett säkert och kontrollerat sätt.

ai inom logistik

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av busy bees på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

JavaScript-expert och instruktör som coachar IT-avdelningar. Hans huvudmål är att höja teamets produktivitet genom att lära andra hur man effektivt samarbetar medan man kodar.

View all posts →

AI in business:

  1. 6 fantastiska ChatGTP-plugins som kommer att göra ditt liv enklare
  2. Navigera nya affärsmöjligheter med ChatGPT-4
  3. 3 fantastiska AI-skribenter du måste prova idag
  4. Syntetiska skådespelare. Topp 3 AI-videogeneratorer
  5. Vilka är svagheterna i min affärsidé? En brainstorming-session med ChatGPT
  6. Att använda ChatGPT i affärer
  7. Nya tjänster och produkter som använder AI
  8. Automatiserade inlägg på sociala medier
  9. Schemalägga inlägg på sociala medier. Hur kan AI hjälpa till?
  10. AI:s roll i affärsbeslutsfattande
  11. Affärsnlp idag och imorgon
  12. AI-assisterade textchattbotar
  13. AI-applikationer inom affärsvärlden - översikt
  14. Hot och möjligheter med AI i affärer (del 2)
  15. Hot och möjligheter med AI i affärer (del 1)
  16. Vad är framtiden för AI enligt McKinsey Global Institute?
  17. Artificiell intelligens i affärer - Introduktion
  18. Vad är NLP, eller naturlig språkbehandling i affärer
  19. Google Translate vs DeepL. 5 tillämpningar av maskinöversättning för företag
  20. Automatisk dokumenthantering
  21. Drift och affärsapplikationer för röstrobotar
  22. Virtuell assistentteknik, eller hur man pratar med AI?
  23. Vad är affärsintelligens?
  24. Hur kan artificiell intelligens hjälpa till med BPM?
  25. Kreativ AI idag och imorgon
  26. Artificiell intelligens i innehållshantering
  27. Utforska kraften i AI inom musikskapande
  28. 3 användbara AI-grafikdesignverktyg. Generativ AI i affärer
  29. AI och sociala medier – vad säger de om oss?
  30. Kommer artificiell intelligens att ersätta affärsanalytiker?
  31. AI-verktyg för chefen
  32. Framtidens arbetsmarknad och kommande yrken
  33. RPA och API:er i ett digitalt företag
  34. Nya interaktioner. Hur förändrar AI sättet vi använder enheter?
  35. Multimodal AI och dess tillämpningar inom affärer
  36. Artificiell intelligens och miljön. 3 AI-lösningar för att hjälpa dig bygga en hållbar verksamhet
  37. AI-innehållsdetektorer. Är de värda det?
  38. ChatGPT vs Bard vs Bing. Vilken AI-chattbot leder racet?
  39. Är chatbot-AI en konkurrent till Google-sökning?
  40. Effektiva ChatGPT-frågor för HR och rekrytering
  41. Prompt engineering. Vad gör en promptingenjör?
  42. AI och vad mer? Toppteknologitrender för företag 2024
  43. AI och affärsetik. Varför du bör investera i etiska lösningar
  44. Meta AI. Vad bör du veta om Facebooks och Instagrams AI-stödda funktioner?
  45. AI-reglering. Vad behöver du veta som entreprenör?
  46. 5 nya användningar av AI i affärer
  47. AI-produkter och projekt - hur skiljer de sig från andra?
  48. AI som en expert i ditt team
  49. AI-team vs. rollfördelning
  50. Hur väljer man ett karriärområde inom AI?
  51. AI inom HR: Hur rekryteringsautomation påverkar HR och teamutveckling
  52. AI-assisterad processautomation. Var ska man börja?
  53. 6 mest intressanta AI-verktyg 2023
  54. Vad är företagets AI-mognadsanalys?
  55. AI för B2B-personalisering
  56. ChatGPT-användningsfall. 18 exempel på hur du kan förbättra ditt företag med ChatGPT 2024
  57. AI Mockup-generator. Topp 4 verktyg
  58. Mikrolärande. Ett snabbt sätt att få nya färdigheter
  59. De mest intressanta AI-implementationerna i företag 2024
  60. Vilka utmaningar medför AI-projektet?
  61. Topp 8 AI-verktyg för företag 2024
  62. AI i CRM. Vad förändrar AI i CRM-verktyg?
  63. UE:s AI-lag. Hur reglerar Europa användningen av artificiell intelligens
  64. Topp 7 AI webbplatsbyggare
  65. Ingen kodverktyg och AI-innovationer
  66. Hur mycket ökar användningen av AI produktiviteten i ditt team?
  67. Hur man använder ChatGTP för marknadsundersökningar?
  68. Hur kan du bredda räckvidden för din AI-marknadsföringskampanj?
  69. AI inom transport och logistik
  70. Vilka affärsproblem kan AI lösa?
  71. Hur matchar du en AI-lösning med ett affärsproblem?
  72. Artificiell intelligens i medierna
  73. AI inom bank och finans. Stripe, Monzo och Grab
  74. AI inom resebranschen
  75. Hur AI främjar födelsen av nya teknologier
  76. AI inom e-handel. Översikt över globala ledare
  77. Topp 4 AI-bildskapande verktyg
  78. Topp 5 AI-verktyg för dataanalys
  79. Revolutionen av AI i sociala medier
  80. Är det alltid värt att lägga till artificiell intelligens i produktutvecklingsprocessen?
  81. 6 största affärsmisstag orsakade av AI
  82. AI-strategi i ditt företag - hur bygger man den?
  83. Bästa AI-kurser – 6 fantastiska rekommendationer
  84. Optimera sociala medier-lyssnande med AI-verktyg
  85. IoT + AI, eller hur man minskar energikostnaderna i ett företag
  86. AI inom logistik. 5 bästa verktyg
  87. GPT Store – en översikt över de mest intressanta GPT:erna för företag
  88. LLM, GPT, RAG... Vad betyder AI-förkortningar?
  89. AI-robotar – framtiden eller nutiden för affärer?
  90. Vad kostar det att implementera AI i ett företag?
  91. Vad gör specialister inom artificiell intelligens?
  92. Hur kan AI hjälpa till i en frilansares karriär?
  93. Automatisera arbete och öka produktiviteten. En guide till AI för frilansare
  94. AI för startups – bästa verktyg
  95. Bygga en webbplats med AI
  96. Eleven Labs och vad mer? De mest lovande AI-startups.
  97. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Vem är vem i AI-världen?
  98. Syntetisk data och dess betydelse för utvecklingen av ditt företag
  99. Topp AI-sökmotorer. Var ska man leta efter AI-verktyg?
  100. Video AI. De senaste AI-videogeneratorerna
  101. AI för chefer. Hur AI kan göra ditt jobb enklare
  102. Vad är nytt i Google Gemini? Allt du behöver veta
  103. AI i Polen. Företag, möten och konferenser
  104. AI-kalender. Hur optimerar du din tid i ett företag?
  105. AI och framtiden för arbete. Hur förbereder du ditt företag för förändring?
  106. AI-röstkloning för företag. Hur skapar man personliga röstmeddelanden med AI?
  107. "Vi är alla utvecklare". Hur kan medborgarutvecklare hjälpa ditt företag?
  108. Faktakontroll och AI-hallucinationer
  109. AI i rekrytering – utveckla rekryteringsmaterial steg för steg
  110. Sora. Hur kommer realistiska videor från OpenAI att förändra affärer?
  111. Midjourney v6. Innovationer inom AI-bildgenerering
  112. AI i små och medelstora företag. Hur kan små och medelstora företag konkurrera med jättar med hjälp av AI?
  113. Hur förändrar AI influencer-marknadsföring?
  114. Är AI verkligen ett hot mot utvecklare? Devin och Microsoft AutoDev
  115. Bästa AI-chatbots för e-handel. Plattformar
  116. AI-chattbottar för e-handel. Fallstudier
  117. Hur håller man sig uppdaterad om vad som händer i AI-världen?
  118. Tämja AI. Hur tar man de första stegen för att tillämpa AI i sitt företag?
  119. Förvirring, Bing Copilot eller You.com? Jämförelse av AI-sökmotorer
  120. AI-experter i Polen
  121. ReALM. En banbrytande språkmodell från Apple?
  122. Google Genie — en generativ AI-modell som skapar helt interaktiva världar från bilder
  123. Automation eller förstärkning? Två tillvägagångssätt för AI i ett företag
  124. LLMOps, eller hur man effektivt hanterar språkmodeller i en organisation
  125. AI-videogenerering. Nya horisonter inom videoinnehållsproduktion för företag
  126. Bästa AI-transkription verktyg. Hur man omvandlar långa inspelningar till koncisa sammanfattningar?
  127. Sentimentanalys med AI. Hur hjälper det till att driva förändring i företag?
  128. AI:s roll i innehållsmoderering