인공지능을 물류에 적용

머리말

인공지능은 모든 산업을 변화시키고 있으며, 물류도 그 중 하나입니다. 물류는 서로 다른 위치 간의 제품 이동을 관리하는 것입니다. 공급업체와 고객의 글로벌 네트워크는 물류 운영을 복잡하게 만들고, 물류 회사에는 쉽게 자동화되는 작업과 AI/머신러닝 알고리즘의 이점을 누릴 수 있는 복잡한 프로세스가 모두 포함되어 있습니다.

물류기업에게 인공지능은 어떤 의미인가요?

이 기술은 물류 회사에 자율 기계부터 예측 분석에 이르기까지 광범위한 기능을 제공합니다. McKinsey 조사에 따르면 물류 산업은 주로 서비스 운영, 제품 및 서비스 개발, 마케팅 및 판매, 공급망 관리 등 4가지 비즈니스 기능에 인공지능을 사용합니다. 이 4개 사업부는 물류 AI 도입의 87%를 담당합니다. McKinsey는 물류 회사가 프로세스에 인공 지능을 도입함으로써 연간 1조 3천억~2천억 달러의 경제적 가치를 창출할 것으로 추정합니다.

물류에 인공지능을 적용하는 방법은 무엇인가요?

PART01 창고 관리

"인공지능+" 창고는 고도로 통합된 종합 시스템입니다. 응용 시나리오에는 주로 창고 관리, AMR 및 장비 파견 시스템이 포함됩니다. , 전자 상거래 상업용 창고, 생산 물류 및 자동화된 대형 창고. 창고 현장 관리는 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능, RFID 등 기술을 기반으로 화물량 측정, 전자청구서 정보 식별, 입출고 전송, 물류 장비 스케줄링, 물류 장비 스케줄링 등의 기능을 효과적으로 동원합니다. AMR 등 일련의 지능형 관리를 위한 상품 창고, 접근, 선별, 분류, 포장 및 배송을 보장합니다. AMR(Automatic Relocation Robot)은 SLAM 시스템 측위 및 내비게이션을 기반으로 환경 인식, 지도 구축, 자율 측위, 경로 계획, 지능형 장애물 회피, 지능형 추적 등의 기능을 구현하고 수동 교체 역할을 수행합니다. 창고 현장 관리용. 장비 스케줄링 시스템은 주로 제약 조건 최적화, 시계열 및 대규모 클러스터링과 같은 기본 알고리즘을 기반으로 하며 협업 경로 최적화, 작업 최적 매칭, 계획된 보충 및 선반 레이아웃 조정과 같은 기능을 실현하고 보조 지원 기능을 제공합니다. 창고관리를 위한 것입니다.

PART02 운송관리

운송링크는 주로 운송장비의 정보관리와 운송과정을 포함하여 물품의 운송을 구현합니다. 국내 운송수단에는 항공운송, 철도운송, 도로운송, 해상운송이 있다. 도로 운송은 유연성이 높고 화물량이 많으므로 인공지능이 더 큰 역할을 할 수 있습니다. 점점 성숙해지는 자율주행 기술은 기존의 고속도로 교통체계를 완전히 뒤바꿀 것이며, 인력에 대한 의존도를 낮추고 효율적이고 안전한 운전을 통해 고속도로 교통의 효율성을 크게 향상시킬 것입니다. 출발 전 업무 할당 및 경로 계획, 운전 중 정보 추적 및 긴급 출동, 목적지 도착 후 재고, 하역, 차량 상태 점검 등 교통정보 관리가 복잡합니다. 인공지능 기술은 인간보다 효율적으로 정보를 처리합니다. 빅데이터 분석을 통해 차량 배차 메커니즘에 대한 보다 실시간이고 안정적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 장비 수명 관리는 차량 상태를 체계적으로 모니터링하고 적시에 알람 알림을 제공하여 사고 발생을 줄일 수 있습니다. 차량 고장률. 빅데이터 분석을 통해 콜드체인 운송 중 상품 상태와 운전자 행동을 더 잘 모니터링할 수 있으며, 품질과 수량을 유지하는 콜드체인 운송에 대한 보다 스마트한 감독을 제공할 수 있습니다.

PART03 유통 관리

빅데이터와 인공지능을 활용하여 전체 네트워크의 간선 및 지선 경로를 계획하고 분류 센터를 과학적으로 배치하며 전체 체인 채널의 침몰을 실현하고 효율적으로 차량 경로 계획을 통해 모든 매장을 연결하여 정확한 도시 배송 적시성과 최적의 배송 경로를 보장합니다. 드론, 배송로봇 등 무인기술을 활용해 라스트 마일 문제를 해결하고, 터미널 유통 효율을 높이며, 물류 네트워크의 효율적인 운영을 촉진한다.

PART04 창고 위치 선택

인공지능 기술은 실제 환경을 기반으로 최적의 솔루션에 가까운 위치 선택 모델을 제공할 수 있습니다. 창고 위치 선정은 지질학, 수문학, 지형 등의 자연 조건뿐만 아니라 제품 특성, 물류비, 서비스 수준, 고객 유통, 기반 시설, 운송 및 물류 등의 사회적 요소를 포함한 많은 요소를 고려하는 복잡한 프로세스입니다. 정책. 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 및 기타 기술을 통해 창고 위치 선택 및 최적화를 보다 정확하고 과학적으로 실현하여 인간의 주관적 요인으로 인한 간섭을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 부지 선택 효율성과 저장 품질이 향상됩니다.

PART05 고객 관리

고객 정보 관리 및 유지 관리, 고객 정보를 바탕으로 고객 초상화 그리기, 고객에게 보다 개인화된 서비스 제공 등은 모두 고객 경험과 회사의 서비스 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 스마트 주문 시스템은 이미지 인식 기술과 빅데이터 분석을 기반으로 주문부터 완료까지 고객 주문의 전 과정을 보다 효율적으로 처리할 수 있으며, 정보는 더욱 실시간이고 정확하다. 빅데이터 분석, 지식 축적, 딥러닝을 기반으로 한 스마트 쇼핑 가이드 시스템은 고객에게 보다 정확한 정보를 제공하고 쇼핑 품질을 향상시킬 것입니다. 지능형 고객 서비스 시스템은 음성 인식, 논리적 추론 및 음성 생성을 기반으로 하는 새로운 기술로 고객에게 사전 판매 상담, 판매 후 관리 및 기타 서비스를 제공할 수 있습니다. 24시간 컨설팅 솔루션 제공, 기업 고객 응대 인력을 줄이고 고객 서비스 품질을 향상시킵니다.

현재 우리나라는 새로운 기술 혁명과 산업 변혁의 중요한 시기에 있습니다. 인공 지능 + 물류는 연결 업그레이드, 데이터 업그레이드, 모델 업그레이드, 경험 업그레이드, 지능형 업그레이드 및 녹색 업그레이드를 통해 공급망 업그레이드를 종합적으로 촉진하고 사회 생산 및 순환 방식에 중대한 영향을 미치며 산업 구조 조정 및 추진력 전환을 촉진합니다. 공급측면 구조 성개혁은 물류산업 발전에 새로운 기회를 가져왔다. 인공지능 혁신을 바탕으로 지능형 유통로봇, 화물분류자동화시스템, 지능형 고객서비스 등 신기술이 물류산업에 새로운 지능형 변화를 일으키고 있습니다. 앞으로 물류산업의 경쟁은 인공지능 기술의 경쟁이 될 것이며, 스마트 물류 2.0 시대가 본격화되고 있습니다.

위 내용은 인공지능을 물류에 적용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!