De fleste afsendere, transportører og logistiktjenesteudbydere forstår vigtigheden af dataindsamling og datadrevet beslutningstagning. Data indsamlet over tid giver intelligens, hvilket gør det muligt for virksomheder at forbedre langsigtet beslutningstagning. I mellemtiden kan realtidsdata bruges til at træffe smarte beslutninger på et splitsekund – som hvordan man retter eller omplanlægger, når der opstår problemer.
Kunstig intelligens er et potent værktøj, der hjælper virksomheder med at få mest muligt ud af deres data. Dette antager flere former. "Statistisk AI" gør det muligt for brugere at analysere enorme mængder information for at finde skjulte mønstre og træffe smarte beslutninger. I mellemtiden kan virksomheder bruge tidligere data til at programmere "symbolske AI"-modeller, som kan bruges til "formålssøgende" applikationer, såsom procesoptimering. Jonah Mcintire (billedet), Chief Network Officer påTransporeon, A Trimble Company, udforsker yderligere.
Automatisering vs. AI – at forstå forskellen
Automation og AI bliver ofte talt om i samme åndedrag, som om de er synonyme. Men selvom de er indbyrdes forbundne, er der en vigtig sondring mellem de to. Automatisering involverer uddelegering af hverdagsagtige, ofte administrative, opgaver til software. Det er gejstligt. På den anden side involverer ægte AI overdragelse af beslutningsmagten. Software får faste parametre, men det vil bruge dem til at drage uventede konklusioner. Brugere kan give AI forskellige grader af frihed. En mere forsigtig tilgang er at give software mulighed for at beregne muligheder og komme med anbefalinger, som et menneske kan godkende. Men det er også muligt for det at nå konklusioner og træffe beslutninger selvstændigt, uden selv at informere et menneske.
Så hvor kan kunstig intelligens i logistiktransport have størst indflydelse? Det korte svar er 'overalt'. Faktisk er fremsynede afsendere, transportører og logistiktjenesteudbydere allerede ved at integrere AI i deres teknologiske stakke.
Der er et par overvejelser at huske på. AI bruges bedst til beslutninger med konkrete økonomiske værdier, der er nemme at score og har diskrete, velkendte variabler. Hurtige beslutningsprocesser er også vigtige. Ligesom mennesker lærer AI af eksperimenter. Så hvis en beslutning kun træffes årligt, vil det tage årtier for softwaren at indsamle nok data til at få feedback. Realistisk set vil du have AI-modeller til at analysere tusindvis af beslutninger om dagen. Ideelt set ville spillere bruge modeller, der er trænet ikke kun med deres egne data, men med data indsamlet fra hele branchen. Denne kollaborative (også kendt som "platform") tilgang gør det muligt for alle at komme videre.
Så hvordan kan kunstig intelligens transformere, hvordan virksomheder bruger deres data gennem autonome indkøb, ETA-værktøjer i realtid og dekarbonisering?
Real-time ETA værktøjer
Afbrydelsen mellem afsendere og transportører har længe været en udfordring i logistiktransportbranchen. For at øge synlighed, gennemsigtighed og effektivitet er vi nødt til at forbinde belastningsmodtagere og belastningsgivere. For eksempel har forudsigelse af ankomsttider for belastninger traditionelt været et smertepunkt for beggeafsendereog transportører. Almindelige årsager til forsinkelser - som strejker, trafikpropper og mekaniske vanskeligheder - kan virke helt tilfældige for det menneskelige øje. Men når en AI-model analyserer års værdi af disse data, dukker skjulte mønstre op. Typisk - medmindre omstændighederne virkelig er uden fortilfælde - er AI meget bedre til at forudsige ETA'er, og ved hjælp af et AI-assisteret ETA-værktøj i realtid kan virksomheder sikre, at de er parate til at modtage belastninger, når de ankommer.
Automatisering af indkøb og tilbud
Spot-køb er en perfekt use case for symbolsk AI, da virksomheder har et fast budget og klare begrænsninger omkring leveringstider og transportørtyper. Ud over dette er strukturen af forhandlinger relativt enkel - deltagere kan afgive et tilbud, vente på svar, afgive et modtilbud, acceptere et tilbud eller afslutte en forhandling. Dette gør det nemt for software at forfølge sine mål uafhængigt, hvilket sparer tusindvis af manuelle administrative timer.
Dette er blot ét eksempel. På indkøbsområdet kan statistisk kunstig intelligens også revolutionere udbud ved at bruge enorme mængder data til at forudsige priser. For eksempel, i stedet for at bede transportører om at byde på et lastudbud, kan AI præsentere dette bud – og et pristilbud – til et udvalgt antal transportører. Hvis ingen luftfartsselskaber accepterer den udbudte last til den tilbudte pris, kan AI'en igangsætte yderligere udbudsrunder efter behov.
AI kan også have en transformativ effekt for sælgere af logistiktjenester, hvilket gør dem i stand til automatisk at betjene kunder med øjeblikkelig, præcis prissætning for spottransporter baseret på forudsagte markedspriser. Med denne evne kan belastningstagere øge mængden af muligheder, de citerer for og i sidste ende vinde flere nye forretninger.
Dekarbonisering
Logistiktransportsektoren er under pres for at reducere sine CO2-emissioner. Slutbrugerkunder læner sig op af afsendere for at dekarbonisere. I mellemtiden lægger afskiberne det samme pres på transportørerne ved at indgå kontrakter med dem baseret på deres bæredygtighedspraksis, tilbyde længere fragtkontrakter til miljøansvarlige transportører og endda betale en præmie for lavere kulstoftransport.
Med bæredygtighed, der nu påvirker bundlinjen, er det ingen overraskelse, at dekarbonisering stiger til toppen af dagsordenen for både afskibere og transportører. Så hvordan kan AI hjælpe med alt dette? Den første ting at understrege er, at der – i modsætning til indkøb – ofte ikke er et enkelt "rigtigt" svar, når det kommer til bæredygtighed. Virksomheder kan have forskellige ideer om den optimale strategi, idet de nøje afbalancerer "omkostninger vs. emissioner" eller "sikkerhed vs. emissioner". Men når afsendere, transportører og logistiktjenesteudbydere har besluttet deres risikovillighed, kan AI spille en afgørende rolle i at hjælpe dem med at holde fast i deres mål.
#Freightforwarder #DoortoDoor #Amazon #Export #AirFreight #Jordanshipping #ChinashippingtoJordan #Jordanaairfreight #Jordantrading #Jordan #Aqabashipping
Speditør 3pl dropshipping DoortoDoor AirFreight agent Jordan shipping Kina shipping agent opfyldelsescenter
kapoklog logistik luftfragt fra Kina til Storbritannien DoortoDoor Amazon ExportAirFreight Jordan shipping ChinashippingtoJordan Jordanluftfragtskib
化妆品 沙特空运-海运双清
مستحضرات التجميل، خدمة النقل الجوي من الباب إلى الباب في المملكة العربية السعودية
Kosmetik, Saudi med fly og ad søvej dør til dør service
#chinapurchasingagent #chinashippingagent #chinadropshipping #chinashippinglogistics #shippingcarrier
#fulfillmentcenter #onlinemarketing #3pl #dropshipping #doortodoor #consolidationshipping #chinashipping #freightforwarderchina #doortodoor #consolidationshipping #chinashipping #freightforwarderchina #DDP
Shenzhen kapoklog logistik Saudi-Arabien toldklareret told fra dør til dør DDP
DDP Kina til Saudi-Arabien
Shenzhen kapoklog logistik Dubai kundeservice dør til dør service DDP
DDP Kina til Dubai
Shenzhen kapoklogLogistik Co.% 2c Ltd
Shenzhen kapoklog logistik Qatar custom clearance dør til dør DDP linje
DDP Kina til Qatar
Shenzhen kapoklog logistik Pakistan DDP
DDP Kina til Pakistan
Shenzhen kapoklog logistik Jordan toldklarering dør til dør DDP Kina til Jordan
Shenzhen kapokloglogistics Egypten dobbelt kundeservice dør til dør DDP
Shenzhen kapoklog logistik Jeddah toldklarering, Jeddah DDP, Kina til Jeddah DDP forsendelse
Shenzhen Kapoklog logistik Oman ddp, Kina til Oman DDP, Oman shipping DDP
Shenzhen kapoklog Irak toldklarering, Kina til Irak DDP
Shenzhen Kapoklog logistik Israel toldklarering DDP, Kina til Israel dør til dør, Israel dør til dør, Kina til Israel DDP
Virksomheder anvender typisk en af to mentaliteter. Den første er en cap-and-trade-strategi, hvor virksomheden beslutter, at den ikke vil tolerere mere end X-emissioner. Den anden er en kulstofafgift, hvor en virksomhed beslutter at udligne sine emissioner. For begge disse strategier kan afsendere og transportører tage "pris pr. ton emissioner" ind i indkøbsbegivenheder. Statistisk kunstig intelligens kan være et nyttigt beslutningsværktøj. For eksempel når man skal beslutte, hvilken transportform der skal bruges til hver forsendelse.
Fremtiden for kunstig intelligens inden for logistiktransport er samarbejdende
Vi er ved et vigtigt omdrejningspunkt i brugen af kunstig intelligens i logistiktransport. Det er klar til at skære ned på det administrative arbejde og hjælpe virksomheder med at blive mere effektive og bæredygtige. Men at opnå dette afhænger af effektiv dataindsamling og deling. Det er her samarbejdet mellem industriaktører kommer ind i billedet. For at maksimere positive resultater for alle, har afsendere, transportører og logistiktjenesteudbydere brug for samarbejdsbaserede digitale platforme til at dele data for at fodre AI-modeller. Ser vi fremad med denne tilgang, kan vi markant accelerere vores fremskridt i retning af at nå industriens digitaliserings- og dekarboniseringsmål.
