人工知能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の変革において重要な役割を果たしていることが証明されています。

グローバル化が加速するにつれて、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、製品やサービスがより早く、より安く提供されることを望んでいます。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。ある調査機関が実施した調査によると、サプライチェーンでは毎日何時間も書類処理に時間を浪費しており、物流会社は多額の損失を被っているという。特定のタスクで人工知能技術を使用することは、この問題を改善する 1 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。以下では、AI 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。

人工知能は物流およびサプライチェーン産業の発展を根本的に変えました。ここでは、AI テクノロジーが物流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。

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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で使用されるインテリジェントなマシンを指します。 Statistaの調査によると、物流サービスロボットの世界市場収益は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。これは、ロボットが配達プロセスにおいて部分的に、あるいは場合によっては完全に人間に取って代わることができることを意味し、配達がより予測可能になり、監視が容易になり、配達がより成功するようになります。例えば、ドローンは一定量の物資を輸送することができ、高速で飛行したり移動したりすることができます。無線周波数識別 (RFID) 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、物流業界におけるロボット工学は効率を向上させると同時に、作業員が配送のさまざまな段階を管理しやすくなるようにもなります。

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。完全に自律的な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・アンド・カンパニーの調査によると、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。自動運転技術は、輸送上の障害や不便さを克服し、商品配送の効率を向上させます。

3. コンピュータービジョン

すべての視覚システムは、カメラと、すべてを制御する「頭脳」コンピューターの 2 つの主要部分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、製品、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、生産工程中の損傷を特定し、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、通常は数時間かかるトレーラーの荷物の荷降ろしを 30 分で実行しています。

4. 予測分析

物流会社はいずれも、効率的に業務を運営し、時間通りに配送し、輸送コストを節約することを望んでいます。そのためには、過去のデータに基づいて詳細な調査を実施し、リスクの傾向を検出し、是正措置を実施し、予測を生成する必要があります。予測分析を使用することで、物流会社は物流業務を大幅に強化し、出荷パターンを変更し、配送サービスを提供し、消費者の行動を予測することができます。 MHIの2020年の業界調査によると、予測分析を使用している物流会社の割合は、2017年の17％から2019年には30％に増加しました。予測分析テクノロジーは、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。適切に実装すれば、運用コストを大幅に削減し、企業がより情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

5. ビッグデータ

他の業界と同様に、物流業界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、このすべてのデータを処理するのは非常に困難になります。物流では、トラック運転手のアプリ、デバイス、システムなどの複数のソース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。過去の配送統計やドライバーの評価に関する洞察を得たり、ビッグデータ分析を使用して変更を加えたりすることも可能です。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技術に投資しています。さらに、AI を活用したデータ分析により、物流会社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に関する情報を提供し、より安全かつ効率的に旅行できるようにするだけでなく、元のルートよりもコスト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です。これらのテクノロジーは、倉庫でのアイテムの管理方法を変え、ラスト マイルの配送と物流ネットワークを最適化する能力を持っています。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。