MG Ship додає оптимізацію маршрутів за допомогою ШІ на тлі прискорення окупності логістичних впроваджень

MG Ship представила модуль оптимізації маршрутів і вибору перевізників на основі ШІ, оскільки впровадження логістичних рішень демонструє швидке зниження витрат і скорочення часу.

Технічний модуль призначений для глобальних роздрібних продавців і комерційних вантажовідправників та поєднує автоматизовані алгоритми маршрутизації із системами рекомендацій перевізників на міжнародних торговельних коридорах. Впровадження відбувається на тлі того, що оператори корпоративних ланцюгів постачання повідомляють про вимірювані операційні результати від використання інструментів машинного навчання, спрямовуючи розподіл капіталу від спекулятивних випробувань до промислової експлуатації.

Вимірювані результати впровадження ШІ в логістиці

Сукі Чун, генеральна директорка MG Ship, представить показники впровадження під час панельної дискусії на майбутній конференції WMX Asia. Чун приєднається до керівників Pos Malaysia, Omniva та OnyX Space на сесії під назвою «ШІ поза межами хайпу: вимірювані результати в сучасній логістиці».

«Занадто багато розмов про ШІ в логістиці й надалі зосереджені на майбутніх можливостях, — сказала Чун. — Реальність полягає в тому, що ШІ вже сьогодні забезпечує вимірювані бізнес-результати. Провідні організації скорочують транспортні витрати, підвищують точність прогнозування, збільшують продуктивність складів і досягають окупності протягом місяців, а не років».

Операційні дані галузі свідчать, що початкові інвестиційні прибутки концентруються у трьох основних робочих процесах:

• Динамічне планування маршрутів скоротило споживання пального підприємствами на 15–20 відсотків, підвищило швидкість перевезень на 15–25 відсотків і знизило загальні транспортні витрати на 12–22 відсотки, причому окупність капіталу було досягнуто протягом трьох–шести місяців.
• Прогнозування попиту з використанням предиктивної аналітики скоротило похибки прогнозів на 20–40 відсотків, підвищило точність планування до 35 відсотків і зменшило надлишкові запаси на 20–30 відсотків протягом шести–12 місяців.
• Автоматизована обробка вантажної документації скоротила тривалість ручних завдань до 85 відсотків, забезпечивши повернення початкових витрат протягом трьох–шести місяців.

За п’ятирічні цикли впровадження корпоративні користувачі зафіксували середнє скорочення операційних витрат на 10–25 відсотків, що супроводжувалося підвищенням продуктивності складів на 25–35 відсотків.

Алгоритми маршрутизації та оцінювання перевізників

MG Ship інтегрувала нові можливості маршрутизації безпосередньо у свою платформу прозорості та інтелектуального управління ланцюгами постачання, яка обслуговує роздрібних продавців, виробників і вантажних операторів на кількох міжнародних ринках. Базова система синтезує телеметрію вантажів у реальному часі з торговельною аналітикою, моніторингом ризиків і предиктивною аналітикою для підтримки операційного планування та торговельного фінансування.

Механізм оптимізації маршрутів обробляє журнали транзитних перевезень на напрямках у реальному часі та за минулі періоди, погодні умови, показники завантаженості авіаційних і морських портів, попередження про митні ризики та дані про надійність транзиту. Вантажовідправники отримують автоматизовані рекомендації, що визначають маршрути перевезень із низькою вартістю та низьким рівнем ризику.

Функції оцінювання перевізників ранжують транспортних операторів за напрямком і рівнем обслуговування. Замість вибору потужностей виключно на основі спотових тарифів на вантажні перевезення система оцінює перевізників за історичними показниками своєчасності, стабільністю транзиту, кількістю інцидентів, частотою претензій, доступними обсягами та загальною вартістю обслуговування.

Логістичні команди також можуть моделювати сценарії до початку пікових кварталів перевезень. Програмне забезпечення моделює терміни доставки, рівні обслуговування, витрати на вантажні перевезення та ризики за альтернативних правил розподілу між перевізниками.

Перші корпоративні впровадження демонструють меншу варіативність термінів доставки, скорочення витрат на прискорені вантажні перевезення та підвищення показників доставки вчасно й у повному обсязі.

Чун зазначила, що платформа «не просто повідомляє компаніям, де перебуває їхній вантаж», додавши, що «вона рекомендує найкращий маршрут, правильного перевізника та варіант із найнижчим ризиком на основі умов у реальному часі, допомагаючи організаціям ухвалювати швидші й прибутковіші рішення».

Дивіться також: OneRail використовує ШІ Nvidia для оптимізації доставки на останній милі в реальному часі

Хочете дізнатися більше про ШІ та великі дані від лідерів галузі? Відвідайте AI & Big Data Expo, що відбудеться в Амстердамі, Каліфорнії та Лондоні. Цей масштабний захід є частиною TechEx і проходитиме спільно з іншими провідними технологічними заходами, зокрема Cyber Security & Cloud Expo. Натисніть тут, щоб дізнатися більше.

AI News працює на базі TechForge Media. Ознайомтеся з іншими майбутніми заходами та вебінарами для корпоративних технологій тут.