AIが物流業界に革命を起こす5つの方法

人工知能は物流業界に革命を起こす上で重要な役割を果たします。

グローバル化により、あらゆるものがデジタル化され、消費者はオンラインでの購入を増やし、商品やサービスをより早く、より安く提供することを望むようになりました。今日の急速に変化する世界では、物流とサプライ チェーンは急速に変化する消費者の需要に適応する必要があります。 ML News によると、サプライチェーンでは毎日何時間も書類処理に費やしており、その結果、年間 17 万ドル以上の損失が発生しています。一部の仕事で人工知能を使用することは、状況を改善する一つの方法です。特定の手作業を機械に移行すると、事務作業の問題を​​軽減できると同時に、生産性も向上します。この記事では、人工知能が物流業界にどのように貢献できるかについて説明します。

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人工知能が物流に与える影響

人工知能は物流とサプライチェーン業界を根本的に変えています。ここでは、AI 主導のテクノロジーが企業の物流およびサプライ チェーン業務の強化と革新に役立つ 5 つの方法を紹介します。

1. ロボット

ロボティクスとは、サプライチェーン管理プロセスにおけるインテリジェントなマシンの使用を指します。 Statistaの調査によると、物流サービスロボットによる収益は2021年までに60億ドルを超えると予想されています。ロボットは通常、配達、輸送、保管、ピッキング、梱包、ルーティングなどの日常的な作業を完了できます。通常の産業用ロボットと AI 支援ロボットの主な違いは、後者は人間の介入なしにより複雑なタスクを実行できることです。インテリジェントロボットは、新しいタスクを学習し、ますます複雑な動作を実行することで進化することもできます。つまり、このデバイスは配送プロセスにおける人間の労働力を部分的に、場合によっては完全に置き換えることができるため、配送の予測可能性が高まり、監視が容易になり、配送の成功率も高まります。たとえば、ドローンは一定量の荷物を輸送することができ、陸上や水上を飛行したり移動したりすることができます。 RFID (無線周波数識別) ソリューションは、倉庫内でアイテムを自動的に仕分け、識別し、配送することができます。したがって、物流におけるロボット工学は生産性を向上させると同時に、配送のさまざまな段階を人間が管理しやすくすることもできます。

2. 自動運転車

自動運転車は配送効率を大幅に向上させる可能性があります。この技術は信頼性、コスト効率、予測可能性を向上させる可能性があります。完全に自律走行する配送車両はまだ登場していませんが、それは時間の問題です。技術が進歩するにつれ、近い将来、消費者は人間の介入なしに商品を受け取るようになると考えられます。マッキンゼーの調査によると、自律走行車、特にドローンが荷物の80％以上を配達することになるという。この技術は輸送上の障壁や不便さを克服し、流通プロセスをより効率的にします。

3. コンピュータービジョン

すべてのビジョン システムは、カメラと、すべてを制御する「頭脳」であるコンピューターという 2 つの主要コンポーネントで構成されています。複雑なアルゴリズムに基づいて、オブジェクト、商品、特定のアクティビティ、色を検出し、アクションを実行できます。この技術は、生産プロセスにおける損傷を特定し、生産性を向上させるために使用できます。たとえば、Amazon はコンピューター ビジョン ベースの AI システムを使用して、トレーラーがない場合には数時間かかる荷降ろしを 30 分で実行しています。

さらに、コンピューター ビジョン対応システムは、損傷を自動的に検出し、損傷の原因と重大度を判断し、将来の貨物事故を防ぐための措置を講じることができます。製品の積み込みと積み下ろしもコンピューター ビジョンのもう 1 つの用途です。この技術は、店舗内の商品や荷物を識別して位置を特定できるだけでなく、それを自律的に行​​うこともできます。これを念頭に置いて、機械学習システムは、顧客離れを減らし、サプライチェーンの品質を向上させ、配送プロセスの安全性を高めるために広く使用されています。

4. 予測分析

どの物流会社も、効率的に業務を運営し、時間通りに配送し、輸送コストを節約できなければなりません。そのためには、リスクの傾向を検出し、是正措置を実施し、予測を生成するために、履歴データに基づく詳細な調査が必要です。予測分析を活用するだけで、物流業務を大幅に強化し、配送パターンや代金引換を変更し、消費者行動を予測することができます。 MHIの2020年年次業界調査によると、予測分析を使用している物流企業の割合は、2017年の17％から2019年には30％に急増しました。サプライ チェーンの可視性を向上させ、ルートを最適化し、出荷の追跡と計画を容易にするだけでなく、予期しない状況や危険を特定することもできます。適切に実装されれば、運用コストが大幅に削減され、企業はより賢明な意思決定を行うことができます。

5. ビッグデータ

他のビジネスと同様に、物流でも大量のデータが生成されます。適切に管理されたデータ管理システムがなければ、これらすべての資料を処理することははるかに困難になります。企業は、複数のソース (ドライバーのアプリ、デバイス、システムなど) からデータを収集し、さまざまな要因が配送プロセスにどのように影響するかを評価することで、コストを節約し、出荷や配送の遅延を回避できます。ビッグデータ分析を使用して、過去の配送統計やドライバーの評価に関する洞察を得て、変更を加えることができます。調査によると、フォーチュン1000企業の91%以上がビッグデータに投資している。さらに、AI を活用したデータ分析により、企業は車両のメンテナンス スケジュール、車両センサー、悪天候、燃料費などの変数を考慮できるようになります。ドライバーに目的地のアイデアを提供し、より効率的な移動を支援するだけでなく、企業はルートごとに物流費用を削減することもできます。

結論は

人工知能は、データを処理し、サプライチェーン全体でデータを改善する新しい方法を導入することで、物流手順を変革しています。予測分析、ロボット工学、コンピューター ビジョン、ディープラーニング、自律走行車はすべて、物流とサプライ チェーンのパフォーマンスを大幅に向上できるテクノロジーの例です。倉庫での商品の管理方法を変革し、ラストマイルの配送と物流ネットワークを最適化する力を持っています。これを念頭に置くと、物流およびサプライチェーン企業は、効率を高めコストを削減する手段としてこれらのテクノロジーに目を向けることができます。