Većina otpremnika, prijevoznika i pružatelja logističkih usluga razumije važnost prikupljanja podataka i donošenja odluka na temelju podataka. Podaci prikupljeni tokom vremena pružaju inteligenciju, omogućavajući kompanijama da poboljšaju dugoročno donošenje odluka. U međuvremenu, podaci u realnom vremenu mogu se koristiti za donošenje pametnih odluka u djeliću sekunde – na primjer kako ispraviti ili ponovno planirati kada se problemi pojave.
Umjetna inteligencija je moćan alat koji kompanijama pomaže da izvuku maksimum iz svojih podataka. Ovo ima nekoliko oblika. "Statistička AI" omogućava korisnicima da analiziraju ogromne količine informacija kako bi pronašli skrivene obrasce i doneli pametne odluke. U međuvremenu, kompanije mogu koristiti prošle podatke za programiranje "simboličkih AI" modela, koji se mogu koristiti za aplikacije koje "traže svrhu", kao što je optimizacija procesa. Jonah Mcintire (na slici), glavni direktor mreže uTransporeon, kompanija Trimble, istražuje dalje.
Automatizacija naspram AI – razumijevanje razlike
O automatizaciji i AI se često govori u istom dahu, kao da su sinonimi. Međutim, iako su međusobno povezani, postoji važna razlika između njih. Automatizacija uključuje delegiranje svakodnevnih, često administrativnih zadataka na softver. Sveštenički je. S druge strane, prava AI uključuje predaju moći donošenja odluka. Softveru su dati postavljeni parametri, ali će ih koristiti za izvođenje neočekivanih zaključaka. Korisnici mogu dati AI različite stepene slobode. Oprezniji pristup je dopustiti softveru da izračuna opcije i da daje preporuke koje čovjek može odobriti. Međutim, također je moguće da samostalno donosi zaključke i odluke, čak i bez obavještavanja čovjeka.
Dakle, gdje AI u logističkom transportu može imati najveći utjecaj? Kratak odgovor je 'svuda'. U stvari, napredni otpremnici, prevoznici i pružaoci logističkih usluga već integrišu AI u svoje tehnološke pakete.
Treba imati na umu nekoliko razmatranja. AI se najbolje koristi za odluke sa konkretnim finansijskim vrednostima koje je lako oceniti i koje imaju diskretne, dobro poznate varijable. Brzi ciklusi donošenja odluka su takođe važni. Kao i ljudi, AI uči iz eksperimentiranja. Dakle, ako se odluka donosi samo svake godine, biće potrebne decenije da softver prikupi dovoljno podataka da dobije povratnu informaciju. Realno, želite da AI modeli analiziraju hiljade odluka dnevno. U idealnom slučaju, igrači bi koristili modele obučene ne samo s vlastitim podacima, već i sa podacima prikupljenim iz cijele industrije. Ovaj pristup saradnje (također poznat kao "platforma") omogućava svima da napreduju.
Dakle, kako AI može transformirati način na koji kompanije koriste svoje podatke putem autonomne nabavke, alata za procjenu vremena dolaska u realnom vremenu i dekarbonizacije?
Alati ETA u realnom vremenu
Nepovezanost između špeditera i prevoznika dugo je predstavljala izazov u industriji logističkog transporta. Da bismo poboljšali vidljivost, transparentnost i efikasnost, moramo povezati prijemnike i davače opterećenja. Na primjer, predviđanje vremena dolaska za teret tradicionalno je bila bolna tačka za obojeotpremnicii nosioci. Uobičajeni uzroci kašnjenja – poput štrajkova, saobraćajnih gužvi i mehaničkih poteškoća – ljudskom oku mogu izgledati potpuno nasumični. Ali kada AI model analizira ove podatke godinama, pojavljuju se skriveni obrasci. Obično – osim ako su okolnosti zaista bez presedana – AI je mnogo bolja u predviđanju ETA i uz pomoć ETA alata u realnom vremenu uz pomoć AI, kompanije mogu osigurati da su spremne da prime teret kad god stignu.
Automatizacija nabavke i ponude
Kupovina na licu mesta je savršen slučaj upotrebe za simboličku veštačku inteligenciju, jer kompanije imaju postavljen budžet i jasna ograničenja oko vremena isporuke i tipova operatera. Osim toga, struktura pregovora je relativno jednostavna – učesnici mogu dati ponudu, čekati odgovor, dati kontraponudu, prihvatiti ponudu ili prekinuti pregovore. Ovo olakšava softveru da samostalno ostvaruje svoje ciljeve, štedeći hiljade ručnih administrativnih sati.
Ovo je samo jedan primjer. U prostoru nabavke, statistička AI takođe može revolucionisati tendere koristeći ogromne količine podataka za predviđanje cena. Na primjer, umjesto da traži od prevoznika da daju ponude na tenderu za utovar, AI može predstaviti navedeni tender – i ponudu cijena – odabranom broju prijevoznika. Ako nijedan prevoznik ne prihvati ponuđeni teret po ponuđenoj cijeni, AI može pokrenuti dodatne runde tendera po potrebi.
AI takođe može imati transformativni efekat za prodavce logističkih usluga, omogućavajući im da automatski opslužuju kupce sa trenutnim, tačnim cenama za transport na licu mesta na osnovu predviđenih tržišnih cena. Sa ovom sposobnošću, nosioci tereta mogu povećati obim prilika za koje citiraju i na kraju osvojiti više novih poslova.
Dekarbonizacija
Sektor logističkog transporta je pod pritiskom da smanji svoje emisije ugljenika. Krajnji korisnici se oslanjaju na otpremnike da dekarboniziraju. U međuvremenu, pošiljaoci vrše isti pritisak na prevoznike tako što ih ugovaraju na osnovu njihovih praksi održivosti, nudeći duže ugovore o prevozu prevoznicima koji su odgovorni za životnu sredinu, pa čak i plaćaju premiju za transport sa nižim emisijama ugljenika.
S obzirom da održivost sada utječe na krajnji rezultat, nije iznenađenje da se dekarbonizacija popne na vrh dnevnog reda i za otpremnike i za prijevoznike. Dakle, kako AI može pomoći u svemu ovome? Prva stvar koju treba naglasiti je da – za razliku od nabavke – često ne postoji jedan „pravi“ odgovor kada je u pitanju održivost. Kompanije mogu imati različite ideje o optimalnoj strategiji, pažljivo balansirajući „trošak naspram emisija” ili „sigurnost naspram emisija”. Međutim, kada otpremnici, prevoznici i pružaoci logističkih usluga odluče o svom apetitu za rizikom, AI može igrati ključnu ulogu u pomaganju da se drže svojih ciljeva.
#Freightforwarder #DoortoDoor #Amazon #Export #AirFreight #Jordanshipping #ChinashippingtoJordan #Jordanaairfreight #Jordantrading #Jordan #Aqabashipping
Špediter 3pl dropshipping DoortoDoor AirFreight agent Jordan shipping Kina otpremni agent centar za ispunjenje
kapoklog logistics zračni transport iz Kine u Veliku Britaniju DoortoDoor Amazon ExportAirFreight Jordan shipping ChinashippingtoJordan Jordanairfreight ship
化妆品 沙特空运-海运双清
مستحضرات التجميل، خدمة النقل الجوي من الباب إلى الباب في المملكة العربية السعودية
Kozmetika, Saudijska zračna i morska usluga od vrata do vrata
#chinapurchasingagent #chinashippingagent #chinadropshipping #chinashippinglogistics #shippingcarrier
#fulfillmentcenter #onlinemarketing #3pl #dropshipping #doortodoor #consolidationshipping #chinashipping #freightforwarderchina #doortodoor #consolidationshipping #chinashipping #freightforwarderchina #DDP
Shenzhen kapoklog logistics Saudijska Arabija carinska carina plaćena od vrata do vrata DDP
DDP Kina u Saudijsku Arabiju
Shenzhen kapoklog logistics Dubai carinjenje od vrata do vrata usluga DDP
DDP Kina u Dubai
Shenzhen kapoklogLogistics Co., Ltd
Shenzhen kapoklog logistics Qatar carinjenje od vrata do vrata DDP linija
DDP iz Kine u Katar
Shenzhen kapoklog logistika Pakistan DDP
DDP iz Kine u Pakistan
Shenzhen kapoklog logistics Jordan carinjenje od vrata do vrata DDP Kina za Jordan
Shenzhen kapokloglogistics Egipat dvostruko carinjenje od vrata do vrata DDP
Shenzhen kapoklog logistics Jeddah carinjenje , Jeddah DDP, Kina do Jeddah DDP isporuka
Shenzhen Kapoklog logistics Oman ddp, Kina u Oman DDP, Oman shipping DDP
Shenzhen kapoklog Irak carinjenje, Kina u Irak DDP
Shenzhen Kapoklog logistics Izrael carinjenje DDP , Kina u Izrael od vrata do vrata , Izrael od vrata do vrata , Kina u Izrael DDP
Kompanije obično usvajaju jedan od dva mentaliteta. Prva je strategija ograničavanja i trgovine, gdje kompanija odlučuje da neće tolerisati više od X emisija. Drugi je porez na ugljenik, gdje kompanija odlučuje nadoknaditi svoje emisije. Za obje ove strategije, otpremnici i prijevoznici mogu faktorizirati 'cijenu po toni emisija' u događaje nabavke. Statistička umjetna inteligencija može biti koristan alat za donošenje odluka. Na primjer, kada se odlučuje koji način transporta treba koristiti za svaku pošiljku.
Budućnost AI u logističkom transportu je kolaborativna
Nalazimo se na važnoj prekretnici u korištenju AI u logističkom transportu. Spreman je da smanji administrativni posao i pomogne kompanijama da postanu efikasnije i održivije. Ali postizanje ovoga zavisi od efikasnog prikupljanja i dijeljenja podataka. Tu dolazi do saradnje između industrijskih igrača. Da bi maksimizirali pozitivne rezultate za sve, otpremnicima, prevoznicima i pružaocima logističkih usluga potrebne su kolaborativne digitalne platforme za razmjenu podataka za hranjenje AI modela. Gledajući naprijed s ovim pristupom, možemo značajno ubrzati naš napredak ka postizanju ciljeva industrije digitalizacije i dekarbonizacije.
