صنعت بزرگ و مهم لجستیک برای بهبود و بهینه سازی نیازمند شدید به روش های جدیدی است، یکی از این روشها همان استفاده از هوش مصنوعی در این زمین می باشد.

هنگامی که در ارتباط با لجستیک هوشمند صحبت می‌کنیم، در واقع به تمام ویژگی‌های هوشمند تکنولوژی سیستم مدیریت حمل و نقل، برای مدیریت حمل و نقل اشاره می کنیم. با مراجع به معنی هوشمندسازی، هوشمندسازی لجستیک سبب کاهش عملیات دستی و جایگزینی گزینه‌های اتوماتیک در پروسه‌ی حمل و نقل بار می‌شود. همچنین هوشمندسازی لجستیک امکان ارائه‌ی اطلاعات بار در لحظه را فراهم می‌کند.

عرضه و تقاضا

از تکمیل موجودی تا تحویل کالا، این صنعت در حال دیجیتالی شدن و تبدیل به لجستیک هوشمند می‌باشد. در حال حاضر بیش از 50 هزار ربات در انبارهای آمازون مشغول به کار هستند. سامانه های یادگیری به صورت بصری بسته‌های جدید را بررسی کرده و به قفسه ها نظارت کرده و حرکت وسایل موجود را از انبار به وسایل نقلیه جهت حمل و نقل هماهنگ می‌کنند. این همگرایی داده ها، رباتیک، و هوش مصنوعی تبدیل به یک الگو برای سیستم‌های فیزیکی سایبری شده است.

مدیریت عرضه و تقاضا می‌تواند بسیار پیچیده باشد و اشتباهات در آن می‌توانند به معنای از دست رفتن فرصت‌ها و صدمه و هدر رفت کالاها، به ویژه برای محصولات فاسد شدنی باشد. شرکت shelf engine از سامانه‌های یادگیری برای پیش‌بینی حجم غذاهای سفارشی با توجه به الگوهای تقاضا استفاده می‌کند. آن ها با استفاده از این تکنولوژی به شرکت molly’s کمک کردند تا به ۹% سود بیشتر دست پیدا کند.شرکت چند ملیتی مواد غذایی Tesco (تسکو) ۱۴۰ میلیون دلار با افزودن اطلاعات هواشناسی به موتورهای آنالیز پیش بینی‌ها صرفه‌جویی کرد. از این طریق آن ها توانستند تقاضای مواد غذایی همچون بستی را مطابق با شرایط هوایی پیش بینی کنند. از این داده ها برای تنظیم موجودی و سفارشات برای هر فروشگاه استفاده می‌کنند.

ارسال کالا

چالش‌های زیادی برای پذیرش لجستیک هوشمند وجود دارد که باید مورد توجه قرار گیرند، اما قابلیت‌های ارائه شده توسط هوش مصنوعی و دیگر تکنولوژی‌ها بیش از حد بزرگ هستند و امکان ندید گرفتن آن‌ها تقریبا صفر است با کمک زاگما لجستیک هوشمند را لمس نمایید.