Categories: AI i affärerBlogg

AI inom logistik. 5 bästa verktyg | AI i affärer #89

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.

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.

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.

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.

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.

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 →

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.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

AI:s roll i innehållsmoderering | AI i affärer #129

Företag kämpar med att hantera en stor mängd innehåll som publiceras online, från inlägg på…

4 days ago

Sentimentanalys med AI. Hur hjälper det till att driva förändring i företag? | AI i företag #128

I den digitala transformationens era har företag tillgång till en oöverträffad mängd data om sina…

4 days ago

Bästa AI-transkription verktyg. Hur omvandlar man långa inspelningar till koncisa sammanfattningar? | AI i affärer #127

Visste du att du kan få essensen av en flera timmar lång inspelning från ett…

4 days ago

AI-videogenerering. Nya horisonter inom videoinnehållsproduktion för företag | AI i affärer #126

Föreställ dig en värld där ditt företag kan skapa engagerande, personliga videor för alla tillfällen…

4 days ago

LLMOps, eller hur man effektivt hanterar språkmodeller i en organisation | AI i affärer #125

För att fullt ut utnyttja potentialen hos stora språkmodeller (LLM:er) behöver företag implementera en effektiv…

4 days ago

Automation eller förstärkning? Två tillvägagångssätt för AI i ett företag | AI i affärer #124

År 2018 hade Unilever redan påbörjat en medveten resa för att balansera automatisering och förstärkningsförmågor.…

4 days ago