Heim > Artikel > Technologie-Peripheriegeräte > Welche Anwendungen gibt es für künstliche Intelligenz in der Lieferkette?
Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) ist eine Möglichkeit für Supply-Chain-Experten, kritische Probleme zu lösen und globale Abläufe zu verbessern.
KI-gestützte Tools werden in der gesamten Lieferkette häufig eingesetzt, um die Effizienz zu steigern und die Auswirkungen des globalen Arbeitskräftemangels zu verringern. und entdecken Sie bessere und sicherere Möglichkeiten, Waren zu transportieren.
Kundenorientierte Einzelhändler nutzen künstliche Intelligenz, um ihre wichtigsten demografischen Merkmale besser zu verstehen und zukünftiges Verhalten besser vorherzusagen. Die Liste ließe sich beliebig fortsetzen – solange es Güter gibt, die von Punkt A nach Punkt B transportiert werden müssen, wird KI wahrscheinlich zur Verbesserung, Optimierung und Analyse von Lieferkettenabläufen eingesetzt.
In der Lieferkette sind die Vorteile künstlicher Intelligenz nicht so offensichtlich wie andere Vorteile. Beispielsweise kann die Verwendung von Lieferkettendaten zur Bestimmung der Auswirkungen prädiktiver Analysen von Vorteil sein, einige Unternehmen berichten jedoch von einem direkten Zusammenhang zwischen Umsatzänderungen und dem Einsatz von KI in der Lieferkette.
Gemeinsame Lieferkettenaufgaben, die automatisiert werden können
Vorteile des Einsatzes künstlicher Intelligenz in der Lieferkette
Nachfolgend sind weitere Vorteile des Einsatzes künstlicher Intelligenz in der Lieferkette aufgeführt:
Erhöhte Produktivität: KI-Technologien wie die Automatisierung sparen Zeit für Unternehmen und ermöglichen es den Mitarbeitern, sich auf übergeordnete Aufgaben zu konzentrieren, anstatt sie durch Automatisierungsaufgaben zu erledigen.Lieferketten stehen möglicherweise vor den folgenden KI-Herausforderungen:
Schwierigkeit bei der Skalierbarkeit: KI erfordert große Datenmengen, um effektiv zu arbeiten, sodass KI/maschinelles Lernen: Algorithmen, Vorhersagemodelle und analytische Erkenntnisse erstellen kann.Durch Algorithmen und einschränkungsbasierte Modellierung spielt maschinelles Lernen eine Rolle bei der Identifizierung von Mustern und Einflussfaktoren in Lieferkettendaten eine wichtige Rolle gespielt. Die auf Einschränkungen basierende Modellierung ist eine mathematische Methode, die das Ergebnis jeder Entscheidung auf der Grundlage von minimalen und maximalen Bereichseinschränkungen bestimmt. Diese datenreiche Modellierung ermöglicht es Lagerleitern, fundiertere Entscheidungen über die Bestandsverwaltung zu treffen.
Diese Art von prädiktiver Big-Data-Analyse verändert die Art und Weise, wie Lagerleiter mit Beständen umgehen, indem sie tiefe Einblicke liefert, die sonst unmöglich wären. Gelöst durch menschengesteuerte Prozesse und endlos sich selbst verbessernde Vorhersageschleifen.
C3AI nutzt Technologie der künstlichen Intelligenz zur Unterstützung seiner Bestandsoptimierungsplattform, die in der Lage ist, Lagerverwaltern Bestandsdaten in Echtzeit bereitzustellen, einschließlich Informationen zu Teilen und Fertigwaren. Mit dem Aufkommen des maschinellen Lernens generiert die Plattform Bestandsempfehlungen auf der Grundlage von Daten aus Produktionsaufträgen, Bestellungen und Lieferantenlieferungen
Fast alles kann in einem erledigt werden In einer Welt, in der Bestellungen online bestellt und in Datenform geliefert werden, laufen Unternehmen, die ihre Logistik nicht streng kontrollieren, Gefahr, ins Hintertreffen zu geraten. Die Kunden von heute haben höhere Erwartungen an schnelle und präzise Lieferungen, und wenn ein Unternehmen die Erwartungen der Kunden nicht erfüllt, wenden sie sich gerne an andere
McKinsey & Company berichtet, dass etwa 40 % der Menschen zum ersten Mal versuchen, Lebensmittel zu liefern planen, diese Dienste auf unbestimmte Zeit zu nutzen. Kunden in großen Märkten wie New York und Chicago haben Dutzende Optionen: KI-gestützte Routenoptimierungsplattformen und GPS-Tools wie ORION, das vom Logistikführer UPS verwendet wird. Diese Tools sind in der Lage, aus allen Möglichkeiten die effizienteste Route zu erstellen, eine Aufgabe, die mit herkömmlichen Methoden nicht bewältigt werden kann, da sie die unzähligen Routenmöglichkeiten nicht ausreichend analysieren können
(3) Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verbessern die Gesundheit und Sicherheit des Transportwesens. Lebensspanne
(4)KI-Erkenntnisse verbessern die Effizienz und Rentabilität des Verladeprozesses
Das Lieferkettenmanagement umfasst viele detailorientierte Analysen, einschließlich der Art und Weise, wie Waren aus Containern geladen und entladen werden. Es ist sowohl eine Kunst als auch eine Wissenschaft, den schnellsten und effizientesten Weg zu finden, Waren auf Lastwagen, Schiffe und Flugzeuge zu transportieren.
(5) Supply-Chain-Manager nutzen künstliche Intelligenz, um Wege zu finden, Kosten zu sparen und den Umsatz zu steigern.
Der Versand von Waren rund um die Welt ist teuer und wird immer teurer. Laut Bloomberg sind beispielsweise die Kosten für den Warentransport auf dem Seeweg im Jahr 2020 um 12 % gestiegen, ein Niveau, das zuletzt vor fünf Jahren erreicht wurde.
KI-Innovationen in Lieferketten ebnen den Weg für eine Zukunft, in der man irgendwann damit rechnen kann, dass KI-betriebene autonome Fahrzeuge in der gesamten Lieferkette zum Einsatz kommen. Die Daten, die diese Plattformen heute sammeln und analysieren, werden die Kosten und Effizienz in immer komplexer werdenden globalen Lieferketten weiter verbessern.
So implementieren Sie künstliche Intelligenz in der Lieferkette
In der Lieferkette verbessert der Einsatz künstlicher Intelligenz die Effizienz, Sichtbarkeit und den Optimierungsgrad. Die Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz auf tatsächliche Geschäftspraktiken kann Unternehmen viele Vorteile bringen. Künstliche Intelligenz ist zu einem wichtigen Bestandteil der Entwicklung von Lieferkettenunternehmen geworden und kann bei der Bewältigung von Lieferkettenproblemen helfen.
Einer der Vorteile künstlicher Intelligenz ist ihre Fähigkeit, die Ergebnisse von Aktionen vorherzusagen. Lieferketten können diese Fähigkeit ausprobieren, um die betriebliche Effizienz durch Simulationen künstlicher Intelligenz zu verbessern.
Mit der KI-Simulation können Lieferkettenmanager eine exakte digitale Nachbildung des Lagers erstellen, in dem sie arbeiten. Auf dem digitalen Abbild kann dann die KI-Logistik simuliert werden, um verschiedene Optimierungsstrategien auszuprobieren.
Wenn die Lieferkette ineffizient läuft, kann dies zu ernsthaften Problemen in der gesamten Lieferkette führen. Künstliche Intelligenz kann bei der Automatisierung verschiedener Teile des Lagers durch die Bestandsverwaltung helfen und bei richtiger Anwendung Zeit und Geld sparen.
IoT Tag ist ein Tool, mit dem der Status verschiedener Artikel verfolgt werden kann. Es kommuniziert mit einem Zentrum für künstliche Intelligenz, das die Aktualisierung aller Bestandsdaten verwaltet. Auf diese Weise kann KI Supply-Chain-Unternehmen auf alle Probleme aufmerksam machen.
Cybersicherheit ist ein wesentlicher Bestandteil im Umgang mit Daten und mittlerweile für jedes Supply-Chain-Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Cyberangriffe kommen häufig vor und Cyberkriminelle nutzen unterschiedliche Strategien, um Daten und sensible Informationen zu stehlen. Der Einsatz künstlicher Intelligenz kann dazu beitragen, die Infrastruktur von Lieferkettenunternehmen zu schützen.
Künstliche Intelligenz ist ein sehr effektives Werkzeug, das uns hilft, Veränderungen oder Risiken immer einen Schritt voraus zu sein. KI in der Lieferkette kann die häufigsten Muster erkennen und vorhersagen, wann Änderungen wahrscheinlich auftreten.
Lieferkettenunternehmen können KI nutzen, um Anmeldeaktivitäten, Datenverkehr und alle abnormalen Prozesse auf ihren Servern zu überwachen. Künstliche Intelligenz kann Unternehmen umgehend an diese Veränderungen erinnern. Algorithmen der künstlichen Intelligenz können verwendet werden, um Daten zu analysieren und Marktnachfrage und Produkttypen vorherzusagen.
Zusammen mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können IoT-Geräte Daten darüber sammeln, wie viel Material verbraucht wird. Algorithmen zur KI-Datenanalyse können erkennen, wo Materialien verwendet werden und welche Materialien verschwendet werden.
Zusammenfassung: Künstliche Intelligenz in der Lieferkette
Mit Hilfe von Tools der künstlichen Intelligenz können Supply-Chain-Unternehmen wachsen, positive Veränderungen für das Unternehmen herbeiführen und neue Herausforderungen in der Supply-Chain bewältigen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche Anwendungen gibt es für künstliche Intelligenz in der Lieferkette?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!