Comment l'IA redéfinit l'industrie de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique

Les ordinateurs deviennent de plus en plus rapides et intelligents chaque jour qui passe. Il a été dirigé dans une direction où les ordinateurs sont enseignés à imiter l'intelligence humaine naturelle, un concept et maintenant une réalité connue sous le nom d'intelligence artificielle (IA). Depuis sa création en 1956, on a prédit que l'IA dirigerait l'automatisation et la substitution de tous les processus humains, particulièrement dans l'industrie et le commerce.

Des processus tels que la gestion de la chaîne d'approvisionnement de l'utilisation de l'IA. Avec les progrès de l'IA à une vitesse vertigineuse, les entreprises ont déjà investi dans l'IA pour la gestion de leur chaîne d'approvisionnement. Le résultat est une automatisation complète de la production à la livraison avec une amélioration globale de l'efficacité et de la vitesse.

L'application de l'IA a rendu l'ensemble du processus de gestion de la chaîne d'approvisionnement plus simple et plus précis. Cela élimine le travail humain, ce qui est un aspect crucial pour les entreprises qui souhaitent réduire les coûts et les erreurs. Pendant ce temps, l'IA s'avère avantageux pour d'autres domaines de la gestion de la chaîne d'approvisionnement, ce qui a incité un plus grand nombre d'entreprises à l'adopter sur leur lieu de travail.

Écoutons un peu pour parler de l'intelligence artificielle. L'intelligence artificielle consiste à prendre les capacités des machines en termes d'intelligence au-delà des processus monotones, et à ajouter une touche d'autonomie aux capacités de prise de décision. L'avènement de l'intelligence artificielle a élargi les capacités de l'automatisation et de la technologie et s'est transformé en un territoire d'opérations autrefois réservé aux seuls êtres humains.

En matière d'intelligence artificielle, de nombreux secteurs et industries ont bénéficié de il. L'un d'entre eux est le domaine de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. La gestion de la chaîne d'approvisionnement prend de l'importance le jour où disparaissent les frontières géographiques et physiques en matière de transactions.

Comme l'a déduit Gartner, l'application de l'intelligence artificielle dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement peut être divisée en deux catégories :

Augmentation:

L'augmentation est vraiment un mot sophistiqué pour l'addition. L'intelligence artificielle voit ses utilisations même dans les activités quotidiennes comme la mise en alarme à l'aide d'un assistant personnel comme l'assistant Google ou Siri . Ce type d'Intelligence Artificielle peut être utilisé dans des espaces où le type n'a pas un contrôle total sur les résultats, mais augmente plutôt l'effort humain avec une certaine intelligence qui doit être essentiellement recueillie à partir de tâches monotones.

AR a transformé le logiciel utilisé dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement. AR aide les chauffeurs de camions, les employés d'entrepôt et la direction à garder une trace des produits en superposant des informations sur le monde réel. La réalité augmentée est utilisée efficacement dans le service "pick and pack". Dans un grand entrepôt, AR permet de localiser facilement les produits et de les emballer. Les robots logistiques peuvent facilement balayer un produit à la recherche de dommages, vérifier son poids et respecter les instructions d'expédition des colis.

Automation:

L'automatisation semble être le mot de passe dans tous les secteurs. Dans certains cas, le processus est si simple que l'intelligence artificielle peut prendre en charge tout le processus, y compris la sortie finale. Ceci élimine complètement le besoin d'intervention humaine. Avec cette élimination de l'intervention humaine, la probabilité d'erreur est également grandement réduite. Un bon exemple serait la mise en œuvre de robots en effectuant quelques étapes clés quand il s'agit de l'industrie manufacturière.

L'avenir de la gestion de la chaîne logistique et l'IA façonnent demain [Source: University of Liverpool Online]

Voici quelques aspects spécifiques dans lesquels l'intelligence artificielle peut aider à gérer la chaîne d'approvisionnement:

Utilisation de chatbots:

Nous utilisons Internet comme moyen de communication utiliser les messageries instantanées pendant un moment maintenant, et la conversation commence généralement avec un ensemble de questions modélisées. Ces questions modélisées et les conversations qui les entourent peuvent être automatisées à l'aide d'un chatbot. Chatbots aider à rationaliser les tâches liées à l'approvisionnement grâce à l'automatisation et l'augmentation. Ces chatbots peuvent être utilisés pour faciliter les premières étapes de l'approvisionnement. Les informations que nous recevons de ces chatbots pourraient également aider à déterminer la validité des pistes.

Les Chatbots peuvent être utilisés pour automatiser de nombreuses tâches, en particulier pour communiquer avec les clients via des appels directs ou des messages texte. Les progrès dans les programmes de chatbot ont amélioré leurs capacités de communication, qui en ont fait des aides utiles pour une variété de tâches en plus de répondre aux appels ou aux requêtes. La plupart des chatbots peuvent faire une demande d'achat, effectuer des recherches, répondre aux questions, classer et documenter des factures et communiquer avec les clients

Planification de la chaîne d'approvisionnement et apprentissage automatique:

d'intelligence artificielle. L'intelligence ne peut être obtenue que par l'apprentissage, et si les machines doivent être intelligentes, elles doivent apprendre l'automatisation. La gestion de la chaîne d'approvisionnement peut incorporer l'apprentissage automatique, même si ce n'est pas pour l'exécution, au moins pour la planification. L'apprentissage automatique peut aider à divers aspects de la planification de la chaîne d'approvisionnement.

L'apprentissage automatique peut aider à prévoir l'inventaire en fonction de la demande et de l'offre. Faciliter l'apprentissage de la machine avec les bons segments de données pourrait également apporter une révolution en termes d'agilité et d'optimisation des processus de prise de décision dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Enseigner aux êtres humains quelque chose est une tâche ardue – la même chose ne fait que rendre les choses un peu plus difficiles. Cependant, vous pouvez vous attendre à ce que les Machines apprennent les choses un peu plus vite et deviennent plus précises avec le temps alors vous pouvez vous attendre à ce que les êtres humains soient!

Machine Learning for Warehouse Management:

toute société de logistique, et il nécessite une bonne compréhension de l'inventaire, la demande, l'offre et les défis en facilitant une transition en douceur entre les deux extrémités pour réussir dans le domaine de la logistique.

Machine learning and artificial Le renseignement est utile à ce stade, car la planification et la gestion de l'entreposage dépendent de l'intelligence qui peut être recueillie à partir des données. Les données peuvent analyser les pointeurs vitaux, y compris les étages d'approvisionnement comme le surstockage ou le sous-stockage, et même le type d'inventaire que nous examinons, y compris les attributs de la longévité et la susceptibilité aux dommages lors du stockage.

Le traitement du langage naturel pour la désinfection des données:

Les deux derniers aspects que nous avons examinés concernent les données des points de données, ce qui est très important pour prendre des décisions réfléchies. Si les données ne sont pas comme elle, les décisions pourraient ne pas servir à être bénéfique pour l'entreprise. Par conséquent, il est essentiel de s'assurer que les données sont propres et professionnelles.

Natural Language Processing, communément abrégé en PNL, est un élément d'intelligence artificielle qui prend soin de déchiffrer les données en langue étrangère et de les rationaliser qu'il peut être utilisé pour le traitement des données. Avec les innombrables quantités de données que l'industrie de la logistique rencontre, il est important de désinfecter les données avant de pouvoir les utiliser pour prendre des décisions commerciales importantes. L'aspect du traitement du langage naturel se développe avec l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.

Véhicules autonomes et autonomes:

Grâce aux innovations d'Elon Musk et de l'entreprise automobile Tesla, les voitures autonomes ne sont plus un élément de la science-fiction. Les véhicules autonomes ont commencé à prendre le contrôle du transport montagnard. S'il y a un territoire où cet avancement peut avoir un impact significatif, il doit être dans le domaine de la logistique et de la navigation.

Les camions sans conducteur peuvent être dans les premiers stades de développement, mais progressifs seulement vers une conclusion positive. Si les camions sans conducteur sont introduits, il peut surmonter beaucoup d'obstacles, particulièrement en ce qui concerne la crête obligatoire dont les humains ont besoin. Les lois de la plupart des pays stipulent que les conducteurs ne peuvent effectuer que 11 heures de conduite sans entrave. Avec des camions sans conducteur, la conduite peut continuer efficacement pendant 24 heures, et elle réduira certainement le coût d'au moins 25%.

Avec l'avènement du commerce électronique sur les fronts B2B et B2C, la logistique gagne seulement plus d'importance par le jour qui passe. Beaucoup d'entreprises de commerce électronique dépendent des données des fournisseurs de services logistiques pour prendre des décisions plus calculées. En incorporant les dernières technologies, comme les concepts d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle, il ne serait pas juste de dire que l'industrie de la logistique serait très en avance sur son temps, car, dans le monde actuel des progrès en évolution rapide, il est important d'être technologiquement avancé pour même rester dans la course!