MG Ship добавя оптимизация на маршрути с AI на фона на ускоряваща се възвръщаемост от логистичните внедрявания

MG Ship представи модул за оптимизиране на маршрути и избор на превозвачи с изкуствен интелект, тъй като внедряванията в логистиката демонстрират бърза възвръщаемост на разходите и времето.

Техническият модул е предназначен за глобални търговци на дребно и търговски превозвачи, като съчетава автоматизирани алгоритми за маршрутизиране със системи за препоръки на превозвачи по международните търговски коридори. Внедряването идва в момент, когато операторите на корпоративни вериги за доставки отчитат измерима оперативна възвръщаемост от инструментите за машинно обучение и пренасочват капиталовите инвестиции от спекулативни изпитания към внедрявания в реална производствена среда.

Измерима възвръщаемост от внедряването на изкуствен интелект в логистиката

Суки Чунг, главен изпълнителен директор на MG Ship, ще представи показатели от внедряването по време на панелна дискусия на предстоящата конференция WMX Asia. Чунг ще се присъедини към ръководители от Pos Malaysia, Omniva и OnyX Space за сесията, озаглавена „Изкуственият интелект отвъд шума: измерими резултати в днешната логистика“.

„Твърде много разговори за изкуствения интелект в логистиката остават фокусирани върху бъдещите възможности“, каза Чунг. „Реалността е, че изкуственият интелект вече осигурява измерими бизнес резултати. Водещите организации намаляват транспортните разходи, подобряват точността на прогнозите, повишават производителността на складовете и постигат възвръщаемост в рамките на месеци, а не на години.“

Оперативните данни от индустрията показват, че първоначалната възвръщаемост на инвестициите се концентрира в три основни работни процеса:

• Динамичното планиране на маршрути е намалило разхода на гориво на предприятията с 15–20 процента, подобрило е скоростта на транзит с 15–25 процента и е понижило общите транспортни разходи с 12–22 процента, като възвръщаемостта на капитала е постигната в рамките на три до шест месеца.
• Прогнозирането на търсенето е намалило грешките при прогнозите с 20–40 процента, подобрило е точността на планирането с до 35 процента и е намалило излишните запаси с 20–30 процента в рамките на шест до 12 месеца.
• Автоматизираната обработка на товарната документация е съкратила продължителността на ръчните задачи с до 85 процента, като първоначалните разходи са възстановени в рамките на три до шест месеца.

В рамките на петгодишни цикли на внедряване корпоративните потребители са регистрирали средно намаление на оперативните разходи между 10–25 процента, съпроводено с ръст на производителността на складовете от 25–35 процента.

Алгоритми за маршрутизиране и оценяване на превозвачите

MG Ship вгради новата функционалност за маршрутизиране директно в своята платформа за видимост и разузнаване на веригата за доставки, която обслужва търговци на дребно, производители и товарни оператори на множество международни пазари. Базовата система обединява телеметрични данни за товарите в реално време с търговско разузнаване, мониторинг на риска и прогнозен анализ в подкрепа на оперативното планиране и търговското финансиране.

Двигателят за оптимизиране на маршрутите обработва записи за транзита по маршрутите в реално време и от минали периоди, метеорологични модели, показатели за претоварването на въздушни и морски пристанища, сигнали за митнически рискове и данни за надеждността на транзита. Превозвачите получават автоматизирани препоръки, идентифициращи маршрути с ниски разходи и нисък риск.

Функциите за оценяване на превозвачите класират транспортните доставчици за всеки маршрут и ниво на обслужване. Вместо да избира капацитет единствено въз основа на спот цените за превоз на товари, системата оценява превозвачите според историческите показатели за навременност, последователността на транзита, броя на възникналите отклонения, процента на предявените искове, наличния обем и общата цена за обслужване.

Логистичните екипи могат също да изпълняват симулации на сценарии преди пиковите тримесечия за превоз на товари. Софтуерът моделира сроковете за доставка, нивата на обслужване, разходите за товарни превози и рисковите експозиции при алтернативни правила за разпределение на превозвачите.

Ранните корпоративни внедрявания показват по-малки отклонения в сроковете за доставка, намалени разходи за експресни товарни превози и подобрени нива на доставки навреме и в пълен обем.

Чунг заяви, че платформата „не просто казва на бизнеса къде се намира товарът му“, като добави, че „препоръчва най-добрия маршрут, правилния превозвач и опцията с най-нисък риск въз основа на условията в реално време, помагайки на организациите да вземат по-бързи и по-печеливши решения“.

Вижте също: OneRail използва изкуствен интелект на Nvidia за оптимизиране на доставките в последната миля в реално време

Искате ли да научите повече за изкуствения интелект и големите данни от водещи представители на индустрията? Посетете AI & Big Data Expo, което ще се проведе в Амстердам, Калифорния и Лондон. Всеобхватното събитие е част от TechEx и се провежда едновременно с други водещи технологични събития, включително Cyber Security & Cloud Expo. Кликнете тук за повече информация.

AI News се поддържа от TechForge Media. Разгледайте други предстоящи събития и уебинари за корпоративни технологии тук.