Hamma sun'iy intellekt haqida gapiradi, lekin uning saqlash va ta'minot zanjiri uchun potentsial ilovalari qanday? Edvard Napier-Fenning, yetakchi ta'minot zanjiri dasturiy ta'minot kompaniyasining savdo va marketing bo'yicha direktoriBalon, samaradorlikni oshirishi mumkin bo'lgan beshta asosiy sohani o'rganadi - marshrutni rejalashtirish, tanlash, mehnatni boshqarish hisoboti va ma'lumotlarni kiritish.
#Freightforwarder #DoortoDoor #Amazon #Export #AirFreight #Jordanshipping #ChinashippingtoIordaniya #Jordanairfreight #Jordantrading #Jordan #Aqabashipping
Ekspeditor 3pl dropshipping DoortoDoor AirFreight agenti Iordaniya Xitoy yuk tashish agentini bajarish markazi
kapoklog logistika havo yuki Xitoydan Buyuk Britaniyaga DoortoDoor Amazon ExportAirFreight Iordaniya ChinashippingtoIordaniya Iordaniya havo yuk kemasi
化妆品 沙特空运-海运双清
مستحضرات التجميل، خدمة النقل الجوي من الباب إلى الباب في المملكة العربية السعودية
Kosmetika, Saudiya havo va dengiz orqali eshikdan eshikgacha xizmat ko'rsatish
#chinaapparsingagent #chinashippingpinggent #chinadropshipping #chinashippinglogistics
#fulfillmentcenter #onlinemarketing #3pl #dropshipping #doortodoor #consolidationshipping #chinashipping #freightforwarderchina #doortodoo #consolidationshipping #chinashipping #DDP #shnghungzhou #dpnggnggnggnggnnggnng #yjnzhiiijn #yjnzhiijnqn #yngzhiyjnqn #yngyngyngyngyngyngyngyjnngjnngjnngjn #dpngyddp #yjnjnjínjínmí #yjínìííníní #yjíngíníníníníníníngyínínínínjíníngyínjínjínínínínínínínjínínjínjínínjínjínmínmínmínmínmínmínínmínmínmínmínmínmíngmínmíngmínmínmínmínmíngmínmínmínmínmínmínmímínmínmíngínmēngyínmēngi
Shenzhen kapoklog logistika Saudiya Arabistoni bojxona to'lovi eshikdan eshikdan DDP
DDP Xitoydan Saudiya Arabistoniga
Shenzhen kapoklog logistics Dubay bojxona rasmiylashtiruvi eshikdan eshikgacha xizmat ko'rsatish DDP
DDP Xitoydan Dubayga
Shenzhen kapoklogLogistics Co., Ltd
Shenzhen kapoklog logistika Qatar bojxona rasmiylashtiruvi eshikdan eshikgacha DDP liniyasi
DDP Xitoydan Qatarga
Shenzhen kapoklog logistika Pokiston DDP
DDP Xitoydan Pokistonga
Shenzhen kapoklog logistikasi Iordaniya bojxona rasmiylashtiruvi eshiklari DDP Xitoydan Iordaniyaga
Shenzhen kapokloglogistics Misr ikki tomonlama bojxona rasmiylashtiruvi eshiklari DDP
Shenzhen kapoklog logistika Jidda bojxona rasmiylashtiruvi, Jidda DDP, Xitoydan Jiddaga DDP yuk tashish
Shenzhen Kapoklog logistika Ummon ddp, Xitoy Ummon DDP, Ummon yuk DDP
Shenzhen kapoklog Iroq bojxona rasmiylashtiruvi, Xitoy Iroq DDP uchun
Shenzhen Kapoklog logistikasi Isroil bojxona rasmiylashtiruvi DDP, Xitoydan Isroilga eshikma, Isroildan eshikma, Xitoydan Isroilga DDP
To'satdan sun'iy intellekt (AI) hamma joyda paydo bo'ldi. Boshqa ko'plab inqilobiy texnologiyalarning dastlabki kunlarida bo'lgani kabi, juda ko'p da'volar mavjud va hozirda "AI-ni qo'llab-quvvatlaydi" deb e'tirof etilayotgan ko'p narsalar, albatta, mantiqiy algoritmlarga rioya qilgan holda, juda tez va juda aqlli algoritmlar ketma-ketligidir. odamlar tomonidan ishlab chiqilgan yo'llar. Katta hajmdagi "katta ma'lumotlarni" chaqmoq tezligida qayta ishlash qobiliyati ta'sirli va juda qimmatlidir, ammo bu o'z-o'zidan sun'iy intellektni tashkil etmaydi. Haqiqiy sun'iy intellekt tarixiy ma'lumotlardan va joriy faoliyatdan o'rganish va qaysidir ma'noda o'z algoritmlarini qayta yozish qobiliyatiga ega.
Sun'iy intellektning rivojlanish sur'atlari tezlashmoqda va biz uni qo'llash mumkin bo'lgan omborxona va logistikada ba'zi muhim sohalarni ko'rishimiz mumkin.
1. Kengaytirilgan marshrutni rejalashtirish
Hozirgacha haydovchi belgilangan marshrut, ehtimol oddiy tur yoki bir-ikki kun oldin rejalashtirilgan marshrut bilan yo'lga chiqqan va baxtsiz hodisa, tirbandlik yoki boshqa hodisaga eng yaxshi javobni ishlab chiqish unga bog'liq. ular qachon va qachon paydo bo'ladi. Endi trafikni boshqarishni real vaqt rejimida Google kabi resurslar bilan bog‘lash mumkin, u nafaqat hozirgi muammoni hal qilish, balki uning o‘rganishidan foydalanib, tirbandlik qayerda sodir bo‘lishini oldindan bashorat qiladi. haqiqiy voqea joyi. Bu oldini olish bo'yicha yanada ishonchli tavsiyalar beradi va omborga va undan keyin etkazib berishni jadvalga muvofiq saqlashga yordam beradi.
Marshrutni rejalashtirishning bunday yondashuvi dinamik yuk yaratish bilan birgalikda ishlashi mumkin. Hozirda kunning boshida yoki keyingi kundagi operatsiyalar uchun haydovchilar va marshrutlar aniqlanishi kerak bo'lgan joyda to'liq buyurtma fayli mavjud emas. Shunday qilib, marshrut, aslida amalga oshirilmaydigan yo'nalishlarni o'z ichiga olishi yoki foydali bo'lishi mumkin bo'lgan tomchilarni qoldirib ketishi mumkin. Intellektual tizimlar buyurtma profili o'sishi bilan marshrutlarni doimiy ravishda qayta rejalashtirishi, o'zgartirishi va optimallashtirishi mumkin. Bu, o'z navbatida, keyingi mavzuga, ya'ni samarali buyurtma tanlashga yordam berishi mumkin, bu albatta o'ziga xos yo'l va marshrutlash muammolariga ega.
2. Samarali terish
Ta'minot zanjirida sun'iy intellekt atrofidagi ko'p shovqin inventarizatsiya va buyurtma kabi muammolar atrofida. Bu erda yaxshilanish juda muhim, ammo biz omborni qanday samaraliroq boshqarish haqida zo'rg'a gapira boshladik, bu erda katta mehnat va ma'muriyat xarajatlari, shuningdek, potentsial tejash yotadi.
Yo'l tanlashni optimallashtirish omborxonada dolzarb mavzudir, garchi pastki qismida bu buyurtmalarni ketma-ketlikda joylashtirish va ularni ish bloklariga bo'lishdan ko'ra ko'proq narsani anglatadi. Buni tezda amalga oshirish juda yoqimli, lekin haqiqiy AI butun vaziyatga yanada aqlliroq qaray boshlaydi: tovarlar omborda qaerda, qaysi tovarlarni ma'lum bir trolleybus yoki konteynerda birlashtirish mumkin yoki birlashtirish mumkin emas ( va bu konteynerlar qayerda), ustuvor buyurtmalar nima (yuqoridagi marshrutlash savoliga aniq havolalar mavjud) va shu tariqa mumkin bo'lgan eng samarali tanlash tartiblarini yaratish.
AI tanlash va tanlash strategiyalarini yaxshilashga qodir bo'ladi - va optimal mahsulot turiga yoki hatto kun vaqtiga qarab farq qilishi mumkin. Strategiyalar juda ko'p va xilma-xildir: masalan, marshrut bo'ylab yurishni o'z ichiga olgan partiyalarni yig'ish, buyurtmalar to'plami uchun bir vaqtning o'zida bitta SKUni tanlash. Yoki bu zonal yoki “klaster” tanlovi bo‘lishi mumkin, bunda operator buyurtmalar to‘plami uchun bitta “zona”dagi barcha SKU’larni tanlaydi va yuk mashinasi (u operativ bilan yoki bo‘lmasdan) keyingi zonaga o‘tadi.
Klasterni yig'ish odatda samaraliroq bo'ladi, lekin ombordagi tovarlarning joylashishini optimallashtirishni talab qiladi, shuning uchun bir xil buyurtmalarda paydo bo'lishi mumkin bo'lgan tovarlar birgalikda guruhlanadi va buyurtmalar o'xshash profillar atrofida klasterlanadi. Bu shuni anglatadiki, buyurtmalar qat'iy xronologik tartibda, ya'ni etkazib berish marshrutining jo'nash vaqtlariga ko'ra tanlanishi shart emas va shuning uchun tor yo'laklar yoki piyodalarni yuk mashinalaridan ajratish zarurati tufayli tirbandlik kechikishiga moyil. boshqa mashinalar.
Pets Corner mijozi bilan ishlagan Balloon bulutga asoslangan veb-funksiya sifatida ishlashi mumkin bo'lgan umumiy maqsadli buyurtma klasterlash modelini ishlab chiqdi. Yangi texnika buyurtmalar to'lqinini tanlash uchun ketadigan vaqtni 38% ga tezlashtirdi. Bu yondashuv hech qanday ishlab chiqilgan AIdan qat'iyan foydalanmaydi, lekin biz AI buyurtmalarni tanlash tartibi va ishlashida va ushbu buyurtmalar uchun eng mos strategiyani tanlashda yanada sezilarli yaxshilanishlarga imkon berishi mumkinligini osongina ko'rishimiz mumkin. Biz, masalan, ushbu yondashuvni ko'p qatorli buyurtmalarga kengaytirish va omborning turli joylarida marshrutlarni tanlash uchun "boshlanish nuqtalari" ga ega bo'lish yo'llari ustida ishlamoqdamiz. Bu tezda ancha murakkablashadi va AI narsalarni ishlab chiqishda juda foydali bo'ladi.
Samaradorlik manbalaridan biri shundaki, operatsiyalar "standart" jarayonlar bilan unchalik bog'lanishi shart emas, ba'zida bu kerak bo'lmasligi mumkin. Kichkina misol - yaqinda Birlea uchun qilgan ishimiz. Bu firma an'anaviy protseduraga ega bo'lib, unda tanlab olingan tovarlarga ular tayinlanganlik tartibini ko'rsatadigan "WMS" yorlig'i beriladi va tekshirish va qayta qadoqlash uchun jo'natiladi, shundan so'ng ularga boshqa "tashuvchi" yorlig'i beriladi. Ammo ularning mebellarini tekshirish yoki qayta o'rash kerak emas. Ushbu tovarlar uchun WMS yorlig'ini yo'q qilish va SQLni qayta dasturlash mumkin bo'ldi, shunda tizim tashuvchi yorlig'i hozir kutgan WMS yorlig'i deb o'ylaydi. Bu o'z-o'zidan sun'iy intellektni talab qilmaydi, lekin AI tizimlarini tasavvur qilish oson, ular ma'lum bir element uchun ba'zi jarayonlar ortiqcha ekanligini va uni yo'q qilish mumkinligini tan olishni o'rganishadi - operator noto'g'ri qo'ng'iroq qilish xavfisiz.
3. Mehnatni yanada samarali boshqarish
Hozirgi sharoitda samaradorlikni oshirishning eng katta muammosi kam va qimmat mehnatni qayerga taqsimlashdir. Yaxshi omborni boshqarish dasturi (WMS) va boshqa tizimlarga ega bo'lgan ob'ekt boshidan oxirigacha juda ko'p ma'lumotlarga ega bo'lishi kerak: qabul qilish, joylashtirish, yig'ish, to'ldirish va hokazo. Bu operatorga o'z odamlarini qaerga qo'yish kerakligini aytishi kerak, ammo bu juda murakkab. An'anaviy WMS buni ma'lum bir nuqtaga qadar boshqaradi, lekin asosan ish elementlari uchun standart vaqtlardan boshlab, ma'lum vazifalarni bajarishga ruxsat berilgan va hokazolargacha ma'lumotlarni yaratuvchi, kiritadigan va saqlaydigan odamlarga tayanadi.
Ma'lum darajada biz mehnatni boshqarishning murakkabroq modellariga imkon berish uchun tarixiy yozuvlar va joriy ma'lumotlardan foydalangan holda tovarlar, faoliyat va resurslarni yanada samaraliroq taqsimlashga qodirmiz. Ammo sun'iy intellekt, shubhasiz, turli xil manbalardan ma'lumotlarni olish va uni tushunishda qo'shimcha hissa qo'shishi mumkin.
Samarali joylashtirish yanada muhimroq bo'ladi, chunki kompaniyalar robototexnikadan "kobotlar" - odamlar bilan hamkorlikda ishlaydigan mashinalar ko'rinishida foydalanishni boshlaydilar. Bu, ayniqsa, avtomatlashtirishning ushbu turini sotib olishga qodir bo'lgan va yirik operatsiyalar tomonidan boshqariladigan yirik avtomatlashtirilgan tizimlarga qaraganda ancha moslashuvchan bo'lishi kerak bo'lgan KO'B korxonalari uchun to'g'ri keladi. Misol uchun, ishchilarni robotning joriy yoki mo'ljallangan holatiga, shuningdek, ustuvor buyurtmalarning holati va holatiga nisbatan Bluetooth qurilmasi bilan "yorliqlash" mumkin, ammo bundan to'liq foydalanish aqlli tizimlarni talab qiladi.
Biz mehnat samaradorligini oshirish uchun sun'iy intellektdan foydalanishni birinchi navbatda xodimlar sonini qisqartirish deb bilmaymiz. Aksincha, bu "o'lik vaqt" ni yo'q qilish va omborning bir chetidan boshqasiga o'tish kabi samarasiz harakatlar haqida. Shubhasiz, bu samaradorlikni oshiradi, lekin yaxshi odamlarni ushlab qolish osonroq bo'ladi, agar ular vaqtlarining yarmini behuda, qolgan yarmini shoshilinch ravishda o'tkazmasalar, bu esa xodimlarni charchagan va qadrsiz his qilishiga olib kelishi mumkin.
4. Aniqroq hisobot va tahlil
Balon ta'minot zanjiri makonida AIni qo'llashda faol ishtirok etadi. Sektordagi faollik tez sur'atlar bilan o'sib bormoqda. Shuni esda tutish kerakki, har bir insonning muhiti, ayniqsa kichik va o'rta korxonalar orasida, bu sun'iy intellektning tashqi algoritmni qayta ishlashdan ko'ra, vaziyatdan o'rganish qobiliyatining juda jozibali bo'lishining sabablaridan biridir. Yana bir e'tibor shundaki, ko'p ma'lumotlar matnga asoslangan, shuning uchun biz qilayotgan ishlardan biri tizimga ma'lumotlarni turli ob'ektlar bilan qanday bog'lashni aytib beradigan ma'lumotlar modeliga ega Microsoft tahlil paketiga bir nechta manbalardan ma'lumotlarni olishdir. Biz asboblar panelini yaratishimiz va buning ustiga ChatGPT tipidagi baʼzi funksiyalarni qatlamlashimiz mumkin – “mening xodimlarimning kun boʻyicha va shaxsan tanlagan doiraviy diagrammasini koʻrsating” – shuning uchun menejerlar ITdan hisobot tuzishni soʻrashlari shart emas.
Sun'iy intellektga asoslangan tizimlar qo'lda ishlaydigan tizimlarda muqarrar ravishda yuzaga keladigan xatolarni bartaraf etish (yoki hech bo'lmaganda aniqlash) haqida gapirmasa ham, qo'lda hujjatlarni saqlash va tahlil qilishning ko'p xarajatlari va yukini ko'tarishi mumkin. Oxir-oqibat, ombor va tarqatish operatsiyalari ishlatadigan barcha turli tizimlarni integratsiyalashda tejash mumkin bo'lishi mumkin: AI bir tizimdan boshqasiga ma'lumot olishni "o'rganishi" mumkin, ko'rinishidan mos kelmaydigan formatlarga qaramay, kimdir mashaqqatli bo'lishidan ko'ra. har qanday vaziyat uchun kod yozing.
5. Kengaytirilgan tasvirni aniqlash va qisqartirilgan qayta kalitlash
AI allaqachon bu erda, masalan, ma'lumotlarni kiritishda, jumladan optik belgilarni aniqlash va tasvirni o'zgartirmoqda.skanerlash- uni tushunish, uni tizimning boshqa elementlari bilan bog'lash, ayniqsa xatolar va nomuvofiqliklarni izlash. Bu savdo buyurtmasi va tegishli tanlov eslatmasi o'rtasidagi miqdor farqi bo'lishi mumkin; yoki u mavjud boʻlmagan yoki mantiqiy boʻlmagan yetkazib berish manzili boʻlishi mumkin: bu holda yetkazib berish haydovchisi yovvoyi gʻozga otlanishidan oldin, manzil qanday boʻlishi kerakligi haqida aqlli takliflar berish uchun AIni sozlash mumkin boʻlishi mumkin. ketidan quvmoq.
Shunday qilib, ombor muhitida AI bilan ko'p narsa sodir bo'ladi. Hozirgi vaqtda landshaft - bu odamlarga AI bitlarini o'z operatsiyalariga moslashtirishga yordam beradigan kichik ishlanmalarning yamoq qismidir, ko'pincha tizimlar orasidagi interfeyslarda kichikroq ish qismlarini yo'q qilish bilan boshlanadi, bunda, masalan, ma'lumotlar tafovutlari namoyon bo'ladi. Ammo bu patchwork, albatta, juda qisqa vaqt ichida birlashadi.
Bu Balloonning o'ziga xos yondashuviga mos keladi, bunda bizning innovatsion jamoamiz ilg'or funksionallikning kichik cho'ntaklariga yo'naltirilgan, klasterlash birinchilardan bo'lib, mijozlar saytlarida yuqori samaradorlikni ko'rganmiz.
Omborni boshqarish bir nechta ma'lumotlarni kiritish va bir nechta mumkin bo'lgan qarorlar va chiqish stsenariylari bilan tavsiflanadi. Bular inson menejerlarining ishonchli va o'z vaqtida optimallashtirish qobiliyatidan tashqarida, an'anaviy algoritmik yondashuvlar esa har doim ham yoki to'liq amal qilmaydigan taxminlar va soddalashtirishlarga tayanadi. Ayni paytda, taqchil mehnat nima qilish kerakligini aytishni kutayotgan bo'lishi mumkin. AI ushbu muammolarni hal qilish uchun vositalarni taqdim etishga va'da beradi.
