Sådan tackler du logistiske udfordringer i AI-tidsalderen
Transport- og logistikbranchen står over for en række komplekse udfordringer, herunder at forudsige kapacitetsbehov og håndtere manglen på chauffører. Disse udfordringer forstærkes af stigende efterspørgsel, teknologiske fremskridt og branchens vækst, der tilsammen ændrer måden, virksomhederne arbejder på. Her kan kunstig intelligens spille en afgørende rolle. AI kan hjælpe med at forudse kapacitetsbehov, optimere flådestyring og identificere fremtidige risici. Denne viden kan bruges til at træffe bedre beslutninger om ressourcefordeling og ruteplanlægning – og kan dermed løse mange af de udfordringer, transport- og logistikbranchen typisk kæmper med.
Udfordringer ved at implementere AI
- Høje implementeringsomkostninger
AI løsninger kan være dyre at udvikle og implementere.
- Ressourcemangel
Mange logistikvirksomheder mangler interne ressourcer til at udvikle og implementere AI-løsninger.
- Privatlivs- og sikkerhedsproblemer
Der er bekymringer omkring håndtering af privatlivsbeskyttelse og sikkerhed for de data, der anvendes af AI-løsninger.
- Bekymring for at blive erstattet
Nogle medarbejdere er bekymrede for, at AI vil erstatte dem.
Fem fordele ved AI i forhold til at løse kapacitetsudfordringen
På trods af de udfordringer, der er forbundet med implementering af AI, er der en række klare fordele ved at anvende AI til at håndtere logistik-kapacitet. Disse fordele er bl.a. som følger:
- Forudsigelse af nødvendige ressourcer
AI kan forudsige kapacitetsbehov ved hjælp af både tidligere og aktuelle data. Disse data kan forbedre ressourceallokering og planlægning. AI kan ligeledes forudsige efterspørgslen på produkter og tjenester for derved at sikre tilstrækkelige ressourcer til at imødekomme kundernes behov.
- Analyse af realtidsdata
AI kan analysere realtidsdata og give indsigt i de aktuelle kapacitetsniveauer og behov. Denne viden gør det muligt at træffe hurtige beslutninger om ressourceallokering og ruteplanlægning – f.eks. kan AI finde flaskehalse i forsyningskæden og omlægge forsendelser for at undgå dem. Dette hjælper med at forbedre effektiviteten og reducere leveringsforsinkelser.
- Dynamisk planlægning
AI-løsninger med dynamisk planlægningsfunktion bruger modeller, der tager højde for realtidsdata og ændrede forhold, og kan derfor hjælpe med at optimere flådeudnyttelsen samt reducere drifts- og brændstofomkostninger. Som eksempel kan AI anvendes til at forudsige det nødvendige antal lastbiler, der skal bruges for at imødekomme efterspørgslen på en bestemt dag eller uge. Denne information kan bruges til at sikre, at der er tilstrækkeligt lastbiler til rådighed i forhold til at opfylde kundernes behov uden at skulle overskride budgettet.
- Analyse af historiske data
AI kan analysere historiske data for at identificere mønstre og forudsige fremtidige risici. Denne information kan bruges til at træffe forebyggende foranstaltninger, inden en risiko bliver til virkelighed – f.eks. kan AI bruges til at forudsige, hvornår en lastbil sandsynligvis vil bryde sammen. Denne planlægning af forebyggende vedligehold, baseret på AI-frembragt viden, gør det muligt at undgå økonomiske tab.
- Opnå en konkurrencemæssig fordel på logistikmarkedet
Virksomheder, der kan anvende AI til effektivt at håndtere deres kapacitetsbehov, vil have en konkurrencefordel på logistikmarkedet. De vil kunne imødekomme kundernes efterspørgsel på en mere effektiv og omkostningsbesparende måde. De vil også bedre kunne tilpasse sig ændrede forhold og pludseligt opståede hændelser – alt sammen noget, der vil øge deres chancer for at opnå langsigtet succes.
Konklusion
Efterhånden som AI-løsninger udvikler sig, vil de sandsynligvis indtage en endnu større plads og rolle i transport- og logistikbranchen, fordi de kan hjælpe med at tackle de udfordringer, logistikledere og -planlæggere står overfor. AI gør logistikvirksomheder mere effektive, fleksible og pålidelige ved at tilbyde realtidsindsigt, forudsige kapacitetsbehov, analysere historiske data og hjælpe med at opnå konkurrencefordele.
Norma LIVE er et eksempel på en AI-løsning, der kan understøtte transport- og logistikvirksomheder i forhold til at håndtere udfordringer som bl.a. kapacitetsbehov og chaufførmangel. Ved at bruge realtidsdata giver løsningen præcise og opdaterede prognoser, der optimerer ruteplanlægning og reducerer omkostninger.
