物流における人工知能の応用

まえがき

人工知能はあらゆる業界を変えつつあり、物流もその 1 つです。物流とは、異なる場所間の製品の移動を管理することです。サプライヤーと顧客のグローバル ネットワークは物流業務を複雑にしており、物流会社には、簡単に自動化できるタスクと、AI/機械学習アルゴリズムの恩恵を受ける複雑なプロセスの両方が含まれています。

物流企業にとって人工知能はどのような意味を持つのでしょうか?

このテクノロジーは、自律型機械から予測分析まで、幅広い機能を物流企業に提供します。マッキンゼーの調査によると、物流業界は主に、サービス運営、製品とサービスの開発、マーケティングと販売、サプライチェーン管理の 4 つのビジネス機能に人工知能を使用しています。これら 4 つのビジネス ユニットは、物流における AI 導入の 87% をカバーしています。マッキンゼーは、物流企業が人工知能を自社のプロセスに導入することで、年間1兆3000億～2000億ドルの経済価値を生み出すだろうと推定している。

物流における人工知能の応用とは何ですか?

PART01 倉庫管理

「人工知能」による倉庫管理は、高度に統合された包括的なシステムです。主に倉庫サイト管理、AMR、設備スケジューリング システムが含まれており、シナリオは速達配送、電子商取引倉庫、生産物流、自動化された大規模倉庫を含むように洗練されています。倉庫の現場管理は、モノのインターネット、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能、RFIDなどのテクノロジーに基づいており、貨物量の測定、電子請求書情報の識別、入出力送信、物流機器のスケジューリング、 AMRなど、商品の入庫、入庫、ピッキング、仕分け、梱包、配送までの一連のインテリジェントな管理を実現します。 AMR (Automatic Relocation Robot) は、SLAM システム測位およびナビゲーションに基づいており、環境認識、地図構築、自律測位、ルート計画、インテリジェント障害物回避、インテリジェント追従などの機能を実現し、手動代替の役割を果たします。倉庫内での現場管理に。設備スケジューリングシステムは、主に制約最適化、時系列、大規模クラスタリングなどの基礎アルゴリズムに基づいており、協調経路最適化、タスク最適マッチング、計画補充、棚レイアウト調整などの機能を実現し、補助的なサポート機能を提供します。倉庫現場管理に。

PART02 輸送管理

##輸送リンクは、主に輸送機器や輸送手段などの物品の輸送を実現します。プロセス情報管理。国内の輸送手段には、航空輸送、鉄道輸送、道路輸送、海上輸送が含まれます。道路輸送は柔軟性が高く、貨物量が多いため、人工知能が果たせる役割はさらに大きくなります。ますます成熟する自動運転技術は、既存の高速道路輸送システムを完全に覆し、人力への依存を減らし、より効率的かつ安全な運転により、高速道路輸送の効率を大幅に向上させます。出発前の業務分担やルート計画、走行中の情報追跡や緊急出動、目的地到着後の棚卸しや荷降ろし、車両状態の点検など、輸送情報の管理は複雑です。人工知能技術は、人間よりも効率的に情報を処理し、ビッグデータ分析を通じて、配車メカニズムに対してよりリアルタイムで信頼性の高いソリューションを提供できます。機器の寿命管理により、車両の状態を体系的に監視し、タイムリーな警報リマインダーを提供し、発生を削減できます。車両故障率。ビッグデータ分析により、コールドチェーン輸送中の商品の状態とドライバーの行動をより適切に監視し、品質と量を保証するコールドチェーン輸送のよりスマートな監視を提供できます。

PART03 流通管理

ビッグデータと人工知能を使用して、幹線と支線のルートを計画します。仕分けセンターは、チェーンチャネル全体の沈下とすべての販売店の効率的な接続を実現するために科学的にレイアウトされており、車両のルート計画を通じて、正確な都市物流の適時性と最適な物流ルートを保証します。ドローンや配送ロボットなどの無人化技術を活用し、ラストワンマイル問題を解決し、ターミナル物流の効率化を図り、物流ネットワークの効率的な運用を推進します。

PART04 倉庫の場所の選択

人工知能テクノロジーは、実際のデータに基づいて最適に近いソリューションを提供できます。環境 スキームの場所選択モード。倉庫の場所の選択は、地質、水文、地形などの自然条件だけでなく、製品特性、物流コスト、サービス レベル、顧客分布、インフラストラクチャ、輸送、輸送などの社会的要因を含む多くの要因を考慮する必要がある複雑なプロセスです。ポリシー。ビッグデータ、人工知能、クラウドコンピューティング、その他のテクノロジーを通じて、倉庫の場所の選択と最適化がより正確かつ科学的に実現され、人間の主観的要因によって引き起こされる干渉が軽減されます。これにより、サイト選択の効率とストレージの品質が向上します。

PART05 顧客管理##​​#

顧客情報の管理と保守、顧客情報から顧客像を描き、よりパーソナライズされたサービスを顧客に提供することはすべて、顧客エクスペリエンスと企業のサービス品質に直接影響します。スマートオーダーシステムは画像認識技術とビッグデータ分析に基づいており、顧客の注文から注文完了までの全プロセスをより効率的に処理でき、情報はよりリアルタイムで正確です。ビッグデータ分析、知識の蓄積、ディープラーニングに基づいたスマートショッピングガイドシステムは、顧客により正確な情報を提供し、ショッピングの品質を向上させます。インテリジェントカスタマーサービスシステムは、音声認識、論理的推論、音声生成に基づいた新技術で、顧客に販売前コンサルティング、販売中管理、販売後メンテナンスなどのサービスを提供し、顧客にパーソナライズされたサービスを提供することができます。 24時間体制でコンサルティングソリューションを提供し、企業の顧客サービス担当者の削減と顧客サービスサービスの品質の向上を実現します。

現在、我が国は新たな科学技術革命と産業変革の重要な時期にあります。人工知能物流は、接続アップグレード、データアップグレード、モデルアップグレード、エクスペリエンスアップグレード、インテリジェントアップグレード、グリーンアップグレードを通じてサプライチェーンのアップグレードを包括的に促進し、社会の生産と循環方法に大きな影響を与え、産業構造の調整と勢いの転換を促進し、供給を促進します。側面の構造変化改革は物流業界の発展に新たなチャンスをもたらします。人工知能のイノベーションによって推進され、インテリジェントな物流ロボット、自動貨物仕分けシステム、インテリジェントな顧客サービスなどの新技術が、物流業界に新たなインテリジェントな変化を引き起こしています。今後の物流業界の競争は人工知能技術の競争となり、スマート物流2.0の時代が本格化します。

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