18+

Воскресенье, 9 февраля, 2025
business.auto.ru
ДомойЛонгридТренд: ИИ-логистика

Тренд: ИИ-логистика

Логистическая отрасль сталкивается с огромным количеством проблем, от сбоев в цепочке поставок до колебаний потребительского спроса. И хотя традиционные методы прогнозирования остаются приемлемыми на протяжении многих лет, они часто не успевают за динамичными изменениями в секторе. В автомобильной логистике, где затраты на единицу продукции выше, а работа с большими объемами автомобилей сложнее, точное прогнозирование и исполнение становятся еще важнее.

Решения, основанные на искусственном интеллекте, меняют способы прогнозирования и реагирования на рыночные тенденции. Анализируя огромные объемы данных и выявляя закономерности, ИИ позволяет логистическим компаниям принимать решения, основанные на данных, которые повышают эффективность, снижают затраты и повышают удовлетворенность клиентов.

Вот пять способов, с помощью которых ИИ меняет сектор автомобильной логистики.

Проактивная и предиктивная точность

Традиционные методы прогнозирования спроса часто в значительной степени опираются на исторические данные, что в современных динамичных условиях является ограничением. С другой стороны, системы на базе ИИ могут обрабатывать огромные объемы данных из различных источников, включая поведение клиентов, тенденции рынка и события в реальном времени, такие как изменения погоды или настроения в социальных сетях.

Разница между этими двумя подходами может быть разительной. Например, большинство GPS-приложений могут оценить ваш маршрут в субботу утром на поздний завтрак, основываясь на среднем трафике в это же время по субботам за последний год. Но данные социальных сетей могут показать, что на вашу поездку повлияет триатлон.

Полная картина очень важна для автомобильной логистики, особенно если вы автодилер, специалист по аукционам или руководитель автопарка, которому нужно перевезти автомобили в другой штат или на другой конец страны. Используя богатый данными подход, логисты могут добиться высокой точности прогнозов, что позволит им принимать проактивные решения, основанные на данных.

Адаптация к меняющимся условиям рынка в режиме реального времени

Одним из ключевых преимуществ прогнозирования спроса на основе ИИ является его способность обучаться и адаптироваться в режиме реального времени. Эта способность к адаптации особенно важна, когда внешние факторы, такие как стихийные бедствия или геополитические события, нарушают традиционные модели спроса. Системы на базе ИИ могут быстро перестраивать свои прогнозы, позволяя логистическим провайдерам оперативно корректировать свои стратегии управления запасами, маршрутизации и дистрибуции в соответствии с реальными рыночными реалиями.

Оптимизация управления запасами и снижение затрат

Прогнозирование спроса играет ключевую роль в управлении запасами для автосалонов. Точно прогнозируя будущий спрос, дилеры могут свести к минимуму затоваривание или недозагрузку склада, обеспечивая наличие нужных автомобилей на складах без лишних затрат на хранение. Это не только снижает расходы, но и согласуется с растущим вниманием к устойчивости в логистической отрасли. Кроме того, прогнозирование позволяет дилерам выявлять запасы, которые могут устаревать, что позволяет компаниям принимать упреждающие меры для снижения этих рисков.

Бесшовная интеграция с оптимизацией маршрутов и снижением рисков

Прогнозирование спроса на основе ИИ оказывает мощное влияние на различные логистические функции. Например, зная, какие автомобили будут пользоваться повышенным спросом, менеджеры по управлению запасами могут пересмотреть свои варианты поиска поставщиков и оптимизировать маршруты и графики доставки. Это помогает снизить расход топлива и минимизировать транспортные расходы.

Большинство из них, в частности, указывают на сокращение «мертвых» миль — расстояния между точками сдачи груза и последующим получением нового, когда грузовик едет пустым. Хотя это, безусловно, является одним из факторов оптимизации маршрута, это не единственная стратегия, в которой задействован ИИ. Прогнозирование с помощью ИИ может помочь выявить и избежать потенциальных сбоев, таких как узкие места в цепочке поставок или транспортные задержки, что позволяет компаниям принимать упреждающие меры по снижению рисков, например, создавать буферные запасы или корректировать источники поставок.

Повышение удовлетворенности клиентов

В конечном итоге целью прогнозирования спроса является повышение удовлетворенности клиентов. Согласовывая графики производства и поставок с ожидаемым спросом, дилерские центры могут гарантировать, что нужные автомобили будут в наличии, когда они понадобятся клиентам. Это не только повышает лояльность клиентов, но и укрепляет репутацию компании как надежного и оперативного партнера, что является важнейшим преимуществом на конкурентном рынке.

Будущее логистики

В предстоящие годы прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта станет краеугольным камнем логистических операций, что позволит компаниям превратить свою деятельность из реактивной в проактивную. По мере интеграции этих инструментов логистические компании получат возможность предвидеть, что необходимо для повышения эффективности, устойчивости и удовлетворенности клиентов — все это жизненно важно в условиях все более непредсказуемого мира.

По материалам WardsAuto.

- Реклама -yandex.zen

Популярное