AI i logistik. 5 bedste værktøjer | AI i erhvervslivet #89

AI i logistik. Hvordan forbedrer man leveringssystemet ved hjælp af kunstig intelligens?

Logistiksektoren gennemgår en transformation. Ifølge prognoser fra Allied Market Research vil værdien af denne industri nå 13 billioner dollars inden 2027. Det er AI, der giver realtidsadvarsler om driftsproblemer, hvilket gør det muligt for virksomheder at reagere hurtigt og sikre rettidige leveringer.

Takket være AI-algoritmer er det muligt at sikre datanøjagtighed til beslutningstagning og forudsige lagerbehov for at undgå mangel på populære produkter. AI identificerer også de billigste og mest effektive leveringsruter, hvilket resulterer i omkostningsbesparelser. Her er nogle nøglemåder, hvorpå AI påvirker logistiksektoren:

  • Ressourcestyring – AI forbedrer driftsmæssig effektivitet. For eksempel analyserer AI-systemer brændstofforbrug og chaufførers arbejdstimer for at optimere tidsplaner og leveringsruter.
  • Udvikling og læring fra tendenser – takket være AI automatiserer virksomheder processer og forbliver konkurrencedygtige. Algoritmer lærer af sæsonbestemte salgs mønstre for bedre at forudsige fremtidig efterspørgsel.
  • Pakkesporing – AI hjælper med at overvåge leveringer for at sikre, at de er til tiden. AI-baserede sporingssystemer underretter virksomheden om potentielle forsinkelser i transporten.
  • Transparens i forsyningskæden – AI muliggør hurtig løsning af problemer. AI-dashboards tillader realtidsidentifikation og løsning af flaskehalse i forsyningskæden.
  • Datastyring – AI sikrer nøjagtighed og konsistens af data. AI-systemer overvåger og opdaterer produktdata i realtid, hvilket sikrer dens nøjagtighed gennem hele forsyningskæden.

AI i logistik. Bedste værktøjer

Udviklingen af AI-teknologi i logistik har åbnet op for nye muligheder for virksomheder til at forbedre forsyningskædestyring. Lad os se på de mest avancerede værktøjer, der hjælper med at opnå disse mål.

IBM Watson Supply Chain

IBM Watson Supply Chain er et værktøj, der gennem AI giver organisationer realtidsindsigt, forudsigende tips og handlingsanbefalinger. Dette muliggør optimering af lagerstyring, efterspørgselsprognoser og leverandørrelationer gennem analyse af data fra forskellige kilder. IBM Watson Supply Chain Insights er en AI-baseret løsning, der:

  • øger synligheden i forsyningskæden,
  • giver indsigt, der muliggør bedre datastyring og praktisk vejledning.

Dette muliggør mere effektiv afbødning af forstyrrelser og risici samt forbedring af beslutningstagning og præstationer i hele forsyningskæden.

Kilde: IBM (https://www.ibm.com/products/planning-analytics/supply-chain-planning)

SAP Ariba

SAP Ariba er en cloud-baseret platform til indkøb og forsyningskædestyring, der udnytter AI til at strømline processerne med at skaffe varer, styre leverandører og forhandle kontrakter. Dens AI-understøttede analytiske motor hjælper virksomheder med at identificere potentielle risici og muligheder for at forbedre effektiviteten og sikkerheden i deres forsyningskæde.

AI i logistik anvendt af SAP Ariba er en indkøbs- og udgiftsstyringstjeneste, der gør det muligt for leverandører og købere at forbinde og drive forretning på én platform. Det giver et omfattende sæt løsninger til at styre hele indkøbsprocessen og opbygge etisk og økologisk forsyningskæder.

Den største fordel ved SAP Ariba er muligheden for problemfrit at integrere med andre SAP-værktøjer for at sikre omfattende forretningssupport i forhold til digitale tjenester og ekspertise. Dette resulterer i reduktion af finansielle og operationelle forstyrrelser og sænker risikoen forbundet med leverandører. Ariba Network er en nøglekomponent i SAP Ariba, drevet af SAP HANA, der giver en platform til at styre kataloger, tilbud, køb og fakturaer.

Kilde: SAP (https://www.sap.com/poland/products/spend-management/ariba-login.html)

o9 Solutions

o9 Solutions tilbyder en Integrated Business Planning (IBP) platform understøttet af AI, der hjælper organisationer med at tilpasse processer fra tre hovedområder i virksomheden:

  • forsyningskæde,
  • salgsafdeling, og
  • finansområde.

Avancerede efterspørgselsprognosefunktioner gør det muligt for virksomheder at optimere lagerbeholdninger, reducere ordreopfyldelsestid og forbedre kundetilfredshed. o9 Solutions er en AI-understøttet planlægnings- og beslutningstagning platform, der muliggør ægte Integrated Business Planning (IBP) for globale virksomheder. Det tilbyder en suite af løsninger til forsyningskædeplanlægning og analyse, detailplanlægning og produktionsplanlægning.

o9 Control Tower dashboardet muliggør hurtig og informeret beslutningstagning baseret på data. o9 Solutions platformen, der tilbyder AI-løsninger i logistik, hjælper virksomheder med at styre komplekse processer ved at integrere bedste praksis og muliggøre datadrevet strategisk forretningsplanlægning.

Kilde: o9 Solutions (https://o9solutions.com/solutions/supply-chain/)

FourKites

FourKites er en realtids overvågningsplatform for forsyningskæden, der udnytter AI og maskinlæring til at forudsige ankomsttider for forsendelser og optimere transportveje. Som et resultat kan virksomheder reducere transportomkostninger, øge kundetilfredshed og minimere den miljømæssige påvirkning af logistikoperationer.

En af FourKites’ kunder, Henkel, drager fordel af at bruge AI i logistik ved at have adgang til realtidsdata om placeringen og den estimerede ankomsttid (ETA) for forsendelser. Dette gør det muligt for dem at planlægge deres opgaver bedre og reagere på potentielle forsinkelser. FourKites har også bragt andre fordele til Henkel, såsom tids- og omkostningsbesparelser, forbedret kvalitet, retfærdig tvistløsning og undgåelse af bøder for forsinkelser. I 2023 planlagde Henkel at spore næsten en million forsendelser ved hjælp af FourKites.

Oracle SCM

Oracle SCM er et af de mest sofistikerede AI-værktøjer i logistik. Det giver et sæt AI-understøttede værktøjer til forsyningskædestyring, der forbedrer beslutningstagning, optimerer processer og driver operationel præstation i hele forsyningskæden (Oracle Supply Chain Management (SCM)). Nogle af disse værktøjer inkluderer:

  • Oracle Intelligent Track and Trace – et værktøj til at spore transportørens rute og forsendelsens vej,
  • Oracle Demand Management – et efterspørgselsstyringsværktøj, der gør det muligt at kontrollere lagerbeholdninger selv i store virksomheder,
  • Oracle Supply Chain Planning – et modul, der bruges til at planlægge forsyningskæder i virksomheden,
  • Oracle Transportation Management – en transportstyringsplatform,
  • Oracle Warehouse Management – et værktøj til at kontrollere lagre og leveringer.

Oracle SCM (Supply Chain Management) er et omfattende sæt applikationer designet til at styre forsyningskæden med øget effektivitet og synlighed. Det inkluderer en række funktioner, såsom produktlivscyklusstyring, forsyningskædeplanlægning, indkøb, logistik og ordrehåndtering. Et AI-drevet logistikværktøj kan også integreres med Internet of Things (IoT) enheder og blockchain for at imødekomme moderne forsyningskædeudfordringer.

Oracle bruger ikke kun AI og ML (Maskinlæring) i logistik, som accelererer dataanalyse og afslører problemer relateret til medarbejdere og ineffektivitet i forsyningskæden. Moderne løsninger, der samarbejder med AI i logistik, inkluderer også stemmegrænseflader og Natural Language Processing (NLP), hvilket forbedrer ikke kun tilgængelighed og hastighed, men også dataanalyse og beslutningstagningsevner.

Den mest betydningsfulde innovation er dog prædiktiv analyse. Det gør det muligt at sammenligne fremtidige salgsordrer med bemandingsniveauer for at afdække færdighedsgab og identificere behov relateret til lagerkapacitet eller tilgængelighed af køretøjer. Alt dette har til formål at reducere forstyrrelser i forsyningskæden.

Kilde: Oracle (https://www.oracle.com/scm/product-tours/#supply-chain-planning)

Hvilke problemer kan opstå ved brug af AI i logistik?

Indførelsen af AI i logistik medfører udfordringer. Den indledende transformation kræver betydelige investeringer og digitalisering af virksomheden. AI-algoritmer i logistik kan være komplekse, hvilket i starten kan gøre det svært at forstå de beslutninger, der foreslås af de nyimplementerede ledelsessystemer.

At sikre datasikkerhed er også essentielt for at beskytte driftsintegritet og kundetillid. Derudover kan AI-systemer, der er trænet på data af utilstrækkelig kvalitet, føre til fejlagtige beslutninger og algoritmiske skævheder. Derfor er det vigtigt at prioritere medarbejderuddannelse og grundig datainnsamling for at optimere transport fra starten af implementeringen af AI i logistik i en virksomhed.

Fremtiden for AI i logistik

AI transformer logistik, strømliner operationer, reducerer leveringsomkostninger og giver virksomheder en strategisk fordel. AI’s kapaciteter gør det muligt for virksomheder i stigende grad at:

  • optimere forsyningskæder – AI i logistik muliggør mere præcis planlægning og ressourcestyring,
  • planlægge ruter – takket være kunstig intelligens er det muligt at finde de mest effektive ruter til transport af varer,
  • opnå en strategisk fordel – virksomheder, der bruger AI i logistik, får en fordel over konkurrenterne ved løbende at forfine både leveringssystemer og ledelsesmetoder over tid.

Udkastet til fremtidsscenariet med AI i logistik kan se således ud: virksomheder vil i stigende grad stole på AI til efterspørgselsprognoser, automatisering af lagerprocesser og optimering af leveringsruter. Anvendelsen af kunstig intelligens i ledelse, planlægning og skabelse af fremtidige strategier vil også vokse.

Sammenfatning

AI i logistik bringer betydelige fordele, men medfører også udfordringer. Virksomheder, der overvejer AI, bør nærme sig implementeringer omhyggeligt og søge vejledning fra logistik-AI-eksperter for at sikre, at både fordelene og effektiviteten af teknologien maksimeres på en sikker og kontrolleret måde.

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Robert Whitney

JavaScript-ekspert og instruktør, der coacher IT-afdelinger. Hans hovedmål er at hæve teamproduktiviteten ved at lære andre, hvordan man effektivt samarbejder, mens man koder.

View all posts →

Robert Whitney

JavaScript-ekspert og instruktør, der coacher IT-afdelinger. Hans hovedmål er at hæve teamproduktiviteten ved at lære andre, hvordan man effektivt samarbejder, mens man koder.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

AI’s rolle i indholdsmoderation | AI i erhvervslivet #129

Virksomheder kæmper med at håndtere en stor mængde indhold, der offentliggøres online, fra sociale medieindlæg…

2 days ago

Sentimentanalyse med AI. Hvordan hjælper det med at drive forandring i erhvervslivet? | AI i erhvervslivet #128

I en tid med digital transformation har virksomheder adgang til en hidtil uset mængde data…

2 days ago

AI videoproduktion. Nye horisonter inden for videoinholdproduktion for virksomheder | AI i erhvervslivet #126

Forestil dig en verden, hvor dit firma kan skabe engagerende, personlige videoer til enhver lejlighed…

2 days ago

LLMOps, eller hvordan man effektivt håndterer sprogmodeller i en organisation | AI i erhvervslivet #125

For fuldt ud at udnytte potentialet i store sprogmodeller (LLMs) skal virksomheder implementere en effektiv…

3 days ago

Automatisering eller augmentation? To tilgange til AI i en virksomhed | AI i erhvervslivet #124

I 2018 havde Unilever allerede påbegyndt en bevidst rejse for at balancere automatiserings- og augmenteringsevner.…

3 days ago