Eredményesen fejleszti az ellátási láncokat az MI

Az első lépések során kiderült, hogy a logisztikai cégek melyik területeken látják a legnagyobb rövid távú megtérülést az MI-t érintően, ami egy olyan folyamatosan fejlődő technológia, amely gyorsan képes hatalmas adatmennyiségeket átnézni, előrejelzéseket készíteni, valamint az emberihez hasonló hangvétellel kérdéseket megválaszolni.

A jogi szervezetektől kezdve a gyárakig minden vállalat a 2022-ben szárnyra kapó technológia által kínált előnyöket keresi. A korai próbálkozások a döntéshozatal, a szoftverkódolás és az üzleti jelentések írásának gyorsítását tartották szem előtt. A logisztikai területeken első körben chatbotokat (beszélgető robotokat) hoztak létre, amik képesek az olyan ügyfélszolgálati funkciók ellátására, mint a szállítmányok nyomon követése és a szállítások foglalása.

Nagy hatással van a szállítmányozásra az MI

A vállalatok ma már annak az útját keresik, hogy hogyan tudnák a technológiát a mindennapos logisztikai folyamataikba integrálni. A német szoftvercég, a Celonis az édességgyártó Marssal dolgozik együtt, hogy a generatív MI segítségével tudják összerendezni a teherautók szállítmányait, csökkenteni a szállítási költségeket, valamint növelni a kiszállítás tempóját.

A Celonis vezérigazgatója, Alex Rinke elmondta, hogy a Mars korábban manuálisan követte figyelemmel az olyan befolyásoló tényezőket, mint az időjárás. Így határozták meg, hogy melyik szállítmányok szedhetőek egybe, valamint hogy melyikeknek van szüksége hűtött raktérre. Rinke szerint az MI a Mars segítségére lehet a teherautók rakományai közti könnyebb eligazodásban. „Nyolcvan százalékkal csökkentette az emberi beavatkozások számát, valamint hatékonyabbá is tette a céget, hiszen csökkenteni tudták a szállítási költségeket, a károsanyag-kibocsátást és a szállítmányok határideinek betartását” – mondta a vezérigazgató.

Rinke hozzátette, hogy egy másik vállalat a beszállítókkal kötött szerződések és a végső számlák összehasonlítására használja a technológiát, hogy ne maradjanak le az árengedményekről és árcsökkentésekről. Ez korábban egy időigényes emberi feladat volt, ahol az alkalmazottak maguk nézték át a cégek szerződéseit.

A generatív MI is bevethetővé vált

A generatív MI növekvő mértékű használata a cégek legújabb olyan hosszú távú lépése, amivel megpróbálják beágyazni a gépi tanulást az ellátási láncaik menedzselésébe. A használt ruházattal foglalkozó ThredUp MI-t használ az elosztóközpontjaiban, amivel az „áteresztőképességet és a produktivitást akarják fejleszteni” – mondta el James Reinhart vezérigazgató egy bevételi értekezlet során. Például arra használják a technológiát, hogy termékleírásokat alkosson az egyes árukról, ahelyett, hogy a raktári dolgozóknak kézzel kéne beírni a jellemző tulajdonságokat

A szakértők elmondása szerint a generatív MI továbbra is korlátozott marad, hiszen a program csak annyira jó, amennyire a képzéséhez felhasznált adatok, ezért időnként tévesen válaszolhat meg kérdéseket. Matthias Winkenbach, a Massachusetts-i Közlekedési és Logisztikai Technológiai Intézet vezető kutatója szerint a technológia korlátai az ellátási láncok egyes szűkebb területeibe szorítják az MI-alapú eszközöket. Ezáltal, ha „valami tönkremegy, a kockázat mértéke csekély marad, így nem lesznek kizárva a legfontosabb ügyfelek, valamint nem kell felelősségi kérdésekkel sem foglalkozni” – mondta Winkenbach.

A kutató szerint a technológiát végül majd szélesebb körű feladatokra is lehet használni, mint a megrendelések kezelésére, valamint a beszállítók nyomon követésére. Például Rinke a Celonistól elmondta, hogy a vállalat lehetőséget keres az ügyfelei adatainak névtelen egybegyűjtésére, hogy több információval rendelkezzenek az esetleges kockázatokról és az ellátási láncaikat érintő megtakarításokról, miközben megóvják az érzékeny adatokat a kiszivárgástól.

Fejlett funkciók a chatbotokban

Az ellátási láncok szolgáltatásaival foglalkozó Uber Freight (az Uber Technologies egyik részlege), valamint a FourKites, egy teherszállítmányokat valós időben követő startup olyan chatbotot fejlesztett ki, aminek segítségével a szállítmányozók beszédstílusban tehetnek fel kérdéseket a logisztikai működésükkel kapcsolatban.

Az Uber Freight chatbotját használó cégek megtudhatják, hogy melyik útvonalakon van gyakran késés, valamint hogy a szolgáltatási színvonaluk hol áll a versenytársaikhoz képest. Ezt az információt régen is be lehetett szerezni, azonban nehezebb volt értelmezni és annak megfelelő lépéseket tenni. Az Uber Freight állítása szerint a szállítmányozók számára dolgoznak egy javaslatok írását lehetővé tevő funkción, amivel ismét a költségeket csökkenthetnék és a szállítási tempót növelhetnék.

Eközben a FourKites chatbotja képes beszédstílusban megválaszolni, hogy melyik szállítmányok vannak az adott pillanatban késésben, hogy a cégek ennek segítségével gyors döntéseket hozhassanak. A német gyógyszerészeti és mezőgazdasági konglomerátum, a Bayer elmondta, hogy a FourKites programját vették igénybe a vörös-tengeri zavarok kezeléséhez, amikor a húti lázadók támadásai miatt számos szállítmányozónak kellett újraterveznie az útvonalát - a The Wall Street Journal.