De fleste avsendere, transportører og logistikktjenesteleverandører forstår viktigheten av datainnsamling og datadrevet beslutningstaking. Data som samles inn over tid, gir intelligens, og gjør det mulig for bedrifter å forbedre langsiktige beslutninger. I mellomtiden kan sanntidsdata brukes til å ta smarte avgjørelser på et brøkdelsekund – som hvordan du korrigerer eller planlegger om når problemer oppstår.
Kunstig intelligens er et potent verktøy som hjelper bedrifter å få mest mulig ut av dataene sine. Dette tar flere former. "Statistisk AI" gjør det mulig for brukere å analysere enorme mengder informasjon for å finne skjulte mønstre og ta smarte beslutninger. I mellomtiden kan bedrifter bruke tidligere data til å programmere «symbolske AI»-modeller, som kan brukes til «formålssøkende» applikasjoner, for eksempel prosessoptimalisering. Jonah Mcintire (bildet), Chief Network Officer påTransporeon, A Trimble Company, utforsker videre.
Automatisering vs. AI – forstå forskjellen
Automatisering og AI blir ofte snakket om i samme åndedrag, som om de er synonyme. Men selv om de er sammenkoblet, er det et viktig skille mellom de to. Automatisering innebærer å delegere verdslige, ofte administrative, oppgaver til programvare. Det er geistlig. På den annen side innebærer ekte AI å overlate beslutningsmakt. Programvare får angitte parametere, men den vil bruke dem til å trekke uventede konklusjoner. Brukere kan gi AI ulik grad av frihet. En mer forsiktig tilnærming er å la programvare beregne alternativer og komme med anbefalinger som et menneske kan godkjenne. Imidlertid er det også mulig for den å komme til konklusjoner og ta beslutninger autonomt, uten engang å informere et menneske.
Så hvor kan AI i logistikktransport ha størst innvirkning? Det korte svaret er "overalt". Faktisk er fremtidsrettede avsendere, transportører og logistikktjenesteleverandører allerede i gang med å integrere AI i teknologistablene sine.
Det er noen få hensyn å huske på. AI brukes best til beslutninger med konkrete økonomiske verdier som er enkle å score og har diskrete, velkjente variabler. Raske beslutningssykluser er også viktig. I likhet med mennesker lærer AI av eksperimentering. Så hvis en beslutning bare tas årlig, vil det ta flere tiår før programvaren samler nok data til å få tilbakemelding. Realistisk sett vil du at AI-modeller skal analysere tusenvis av beslutninger per dag. Ideelt sett vil aktører bruke modeller som er trent ikke bare med sine egne data, men med data samlet fra hele bransjen. Denne samarbeidsmetoden (også kjent som "plattform") gjør det mulig for alle å komme videre.
Så hvordan kan AI transformere hvordan bedrifter bruker dataene sine gjennom autonome anskaffelser, sanntids ETA-verktøy og dekarbonisering?
Sanntids ETA-verktøy
Koblingen mellom avsendere og transportører har lenge vært en utfordring i logistikktransportindustrien. For å øke synlighet, transparens og effektivitet, må vi koble sammen lastmottakere og lastgivere. For eksempel har å forutsi ankomsttider for laster tradisjonelt vært et smertepunkt for beggeavsendereog transportører. Vanlige årsaker til forsinkelser – som streik, trafikkork og mekaniske problemer – kan virke helt tilfeldige for det menneskelige øyet. Men når en AI-modell analyserer mange års verdi av disse dataene, dukker det opp skjulte mønstre. Vanligvis – med mindre omstendighetene virkelig er enestående – er AI mye bedre til å forutsi ETAer, og ved hjelp av et AI-assistert sanntids ETA-verktøy kan selskaper sikre at de er forberedt på å motta belastninger når de ankommer.
Automatisering av innkjøp og tilbud
Spot-kjøp er et perfekt bruksområde for symbolsk AI, ettersom selskaper har et fastsatt budsjett og klare begrensninger rundt ledetider og transportørtyper. Utover dette er forhandlingsstrukturen relativt enkel – deltakerne kan gi et tilbud, vente på svar, komme med et mottilbud, akseptere et tilbud eller avslutte en forhandling. Dette gjør det enkelt for programvare å forfølge sine mål uavhengig, og sparer tusenvis av manuelle administrative timer.
Dette er bare ett eksempel. På innkjøpsområdet kan statistisk kunstig intelligens også revolusjonere anbudskonkurranser ved å bruke enorme mengder data til å forutsi prissetting. For eksempel, i stedet for å be transportører om å by på et lastanbud, kan AI presentere anbudet – og et pristilbud – til et utvalgt antall transportører. Hvis ingen transportør aksepterer den tilbudte lasten til tilbudt pris, kan AI sette i gang ytterligere anbudsrunder etter behov.
AI kan også ha en transformativ effekt for selgere av logistikktjenester, slik at de automatisk kan betjene kunder med umiddelbar, nøyaktig prissetting for spottransporter basert på anslåtte markedspriser. Med denne evnen kan lasttakere øke volumet av muligheter de tilbyr, og til slutt vinne flere nye forretninger.
Avkarbonisering
Logistikktransportsektoren er under press for å kutte sine karbonutslipp. Sluttbrukerkunder stoler på at avsendere skal dekarbonisere. I mellomtiden legger avsendere det samme presset på transportører ved å kontrahere dem basert på deres bærekraftspraksis, tilby lengre fraktkontrakter til miljøansvarlige transportører, og til og med betale en premie for lavere karbontransport.
Med bærekraft som nå påvirker bunnlinjen, er det ingen overraskelse at dekarbonisering stiger til toppen av agendaen for både avsendere og transportører. Så hvordan kan AI hjelpe med alt dette? Det første å understreke er at – i motsetning til innkjøp – er det ofte ikke noe enkelt "riktig" svar når det gjelder bærekraft. Bedrifter kan ha ulike ideer om den optimale strategien, og balanserer nøye "kostnad vs. utslipp" eller "sikkerhet vs. utslipp". Men når avsendere, transportører og logistikktjenesteleverandører har bestemt seg for risikovilje, kan AI spille en avgjørende rolle i å hjelpe dem med å holde målene sine.
#Freightforwarder #DoortoDoor #Amazon #Export #AirFreight #Jordanshipping #ChinashippingtoJordan #Jordanaairfreight #Jordantrading #Jordan #Aqabashipping
Speditør 3pl dropshipping DoortoDoor AirFreight agent Jordan shipping Kina shipping agent oppfyllelsessenter
kapoklog logistikk luftfrakt fra Kina til Storbritannia DoortoDoor Amazon ExportAirFreight Jordan frakt KinafrakttilJordan Jordanluftfraktskip
化妆品 沙特空运-海运双清
مستحضرات التجميل، خدمة النقل الجوي من الباب إلى الباب في المملكة العربية السعودية
Kosmetikk, Saudi med fly og sjø dør-til-dør-tjeneste
#chinapurchasingagent #chinashippingagent #chinadropshipping #chinashippinglogistics #shippingcarrier
#fulfillmentcenter #onlinemarketing #3pl #dropshipping #doortodoor #consolidationshipping #chinashipping #freightforwarderchina #doortodoor #consolidationshipping #chinashipping #freightforwarderchina #DDP
Shenzhen kapoklog logistikk Saudi-Arabia skreddersydde told betalt dør til dør DDP
DDP Kina til Saudi-Arabia
Shenzhen kapoklog logistikk Dubai skreddersydd dør til dør service DDP
DDP Kina til Dubai
Shenzhen kapoklogLogistics Co., Ltd
Shenzhen kapoklog logistikk Qatar tilpasset klarering dør til dør DDP linje
DDP Kina til Qatar
Shenzhen kapoklog logistikk Pakistan DDP
DDP Kina til Pakistan
Shenzhen kapoklog logistikk Jordan skreddersydd dør til dør DDP Kina til Jordan
Shenzhen kapokloglogistics Egypt dobbel tilpasset klarering dør til dør DDP
Shenzhen kapoklog logistikk Jeddah tollgodkjenning, Jeddah DDP, Kina til Jeddah DDP frakt
Shenzhen Kapoklog logistikk Oman ddp, Kina til Oman DDP, Oman frakt DDP
Shenzhen kapoklog Irak tollgodkjenning, Kina til Irak DDP
Shenzhen Kapoklog logistikk Israel tollgodkjenning DDP, Kina til Israel dør til dør, Israel dør til dør, Kina til Israel DDP
Bedrifter bruker vanligvis en av to mentaliteter. Den første er en cap-and-trade-strategi, der selskapet bestemmer seg for at det ikke vil tolerere mer enn X-utslipp. Den andre er en karbonavgift, der et selskap bestemmer seg for å kompensere for sine utslipp. For begge disse strategiene kan avsendere og transportører ta "pris per tonn utslipp" inn i anskaffelseshendelser. Statistisk kunstig intelligens kan være et nyttig beslutningsverktøy. For eksempel når du skal bestemme hvilken transportmåte som skal brukes for hver forsendelse.
Fremtiden til AI innen logistikktransport er samarbeidende
Vi er ved et viktig vendepunkt i bruken av AI i logistikktransport. Den er klar til å kutte ned administrativt arbeid og hjelpe bedrifter med å bli mer effektive og bærekraftige. Men å oppnå dette avhenger av effektiv datainnsamling og deling. Det er her samarbeid mellom bransjeaktører kommer inn. For å maksimere positive resultater for alle, trenger avsendere, transportører og logistikktjenesteleverandører samarbeidende digitale plattformer for å dele data for å mate AI-modeller. Ser vi fremover med denne tilnærmingen, kan vi akselerere betydelig fremgangen mot å nå bransjens digitaliserings- og dekarboniseringsmål.
