Efterfrågan på snabbare leveranser och leveranser samma dag av varor och tjänster tänjer på resurserna och ökar komplexiteten i försörjningskedjan.
Dessutom bidrar kommersiella fordon till de redan ökande koldioxidutsläppen.
Nedan delar TCS med sig av insikter om hur AI kan hjälpa företag inom transport och logistik att förbättra både lönsamhet och hållbarhet.
AI-drivet beslutsfattande och automatisering tillsammans med användningen av renare energikällor kan driva på hållbarhet inom transporter, samtidigt som kostnaderna balanseras och lönsamheten förbättras. Realtidsinformation och responsiva algoritmer är bättre på att hantera de scenarier som dynamisk efterfrågan leder till. Automatisering inom logistik hjälper till att optimera fordonsresor, bemanning, lagernivåer, utrymmesbehov och leverantörshantering. Detta kommer i sin tur att minska svinn, öka effektivitet och stödja hållbarhet inom logistik. På lång sikt kan företag öka intäkterna med lägre driftskostnader, förbättra kundservicen och uppnå sina hållbarhetsmål.
Med den snabba ökningen av e-handel har förbättrad effektivitet för transport och logistik blivit en stor utmaning för många företag. Den ökade komplexiteten i verksamheten (inklusive leverans samma dag) har tänjt på resurser som material och arbetskraft utöver den normala kapaciteten. Företag letar efter hållbara lösningar för att inte bara underlätta verksamheten utan också på lång sikt förbättra lönsamheten.
Avancerad teknik som artificiell intelligens (AI) och automation kan hjälpa företag att optimera resursanvändningen samtidigt som de effektiviserar försörjningskedjan.
Ett exempel på hur detta kan genomföras är hur Postnord med hjälp av TCS implementerade en AI-lösning för att öka fyllnadsgraden för transporter mellan sina regionala hubbar och terminaler. Lösningen utnyttjar redan befintliga kameror i terminalerna i kombination med en AI-algoritm för datorseende vilka tillsammans kan mäta hur fyllda Postnords lastbilar är. Detta är i sin tur visualiserat via smarta dashboards så att den lokala personalen snabbt kan få en överblick över fyllnadsgraden. Lösningen utnämndes i höstas till årets innovation 2022 inom transport och logistik av den brittiska tidningen Parcel and Postal Technology International.
Med tanke på komplexiteten i de verksamheter som är involverade i försörjningskedjor måste företag gå längre än att bara använda elbilar och använda miljövänligt förpackningsmaterial för att säkerställa hållbarhet. Även om dessa nya tekniker minskar miljöpåverkan från transport och logistik, är de inte tillräckliga för att uppnå ambitiösa hållbarhetsmål. Det pågår en större revolution inom algoritmer som hanterar dessa funktioner, och den kan leda till resurssnålare, effektivare och mer hållbara företag.
Här är två exempel på områden som visar vilken inverkan AI-algoritmerna kan ha:
Optimerade transportvägar
När det gäller hemleveranser för e-handel blir det möjligt att spara bränsle och personalkostnader med den extra fördelen av lägre koldioxidutsläpp genom att minska antalet fordon i drift. Att identifiera möjligheter för att kombinera rutter för flera fordon med dynamisk optimering och AI kan minska antalet resor utan att kompromissa med servicenivån. Detta förbättrar samordningen mellan logistikleverantörer så att samma stadsdelar inte besöks upprepade gånger av samma fordon. Detta hjälper ytterligare till att jämna ut försörjningskedjan genom att förutse efterfrågan och proaktivt mobilisera resurser.
Effektiviserad distribution
I sorterings- och distributionscentraler kan användning av automations- och kostnadsminimeringsalgoritmer genom hela processen (sortering, personalfördelning, schemaläggning och ruttplanering) leverera bättre och mer strukturerade lösningar för att hantera oförutsägbarhet i efterfrågan och kostnadsrelaterade problem. Sådana tillvägagångssätt kan minska antalet containrar som används och följaktligen antalet transportfordon. Med snabbare leveranser kan dessutom nya kunder behöva läggas till de befintliga lösningarna, vilket resulterar i dynamiska och komplexa problem. Automatiserade ruttlösningar som använder maskininlärning (förstärkningsinlärning) och sökheuristik kan lösa storskaliga dynamiska problem inom några minuter.
