искусственный интеллект

На главную

Ведущие компании мира хотят увеличить продажи за счет больших данных, ИИ и логистики

Крупные европейские, азиатские и американские компании пытаются спрогнозировать спрос в конкретных регионах присутствия для исключения случаев недостатка товара на складе. Для этого они планируют повысить прозрачность цепочек поставок, задействовать ИИ и большие данные.

Большие данные и искусственный интеллект создадут упреждающую логистику

Более 60% логистических компаний в пятилетней перспективе будут использовать большие данные и искусственный интеллект для доставки товаров еще до поступления заказов, то есть на этапах прогнозирования спроса и формирования складских запасов. Такие данные были получены аналитиками Ericsson по итогам опроса, проведенного среди 2000 профессионалов в области логистики из Китая, Германии, Швеции и США.

70% опрошенных из числа лиц, принимающих решения, заявили, что их бизнес должен быть частью более широкой системы обмена информацией в логистической отрасли. По их мнению, это позволит более детально прогнозировать спрос на продукцию и создать упреждающую логистику. Помимо этого, около трети респондентов заявили, что неспособность быстро обмениваться актуальной информацией между покупателями и поставщиками является препятствием для развития их бизнеса. Проблему серьезно усугубили сложности 2020 г., связанные с пандемией.

Использование ИИ-решений дает возможность эффективного управление запасами за счет упреждающей логистики

«Похожие трудности можно наблюдать и в России. Избыток запасов приводит к затовариванию склада и лишним расходам на хранение, а нехватка — к упущенной выручке и снижению лояльности покупателей, а когда речь идет о скоропортящихся продуктах, то еще и к расходам на утилизацию. Поэтому прогнозирование спроса — это одна из важнейших задач. От точности прогнозов зависят очень многие процессы ритейлера — начиная с управления запасами и промоакциями, и заканчивая работой службы доставки. Не секрет, что чем дольше срок доставки, тем выше риск, что покупатель откажется от покупки, а компания уже понесет определенные расходы на сбор заказа», — комментирует Александр Тихонов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.

Распределенные склады вытеснят централизованное хранение товаров

Как отмечают эксперты Ericsson, в идеальном мире упреждающей логистики отправители грузов смогут предсказать спрос на продукты, услуги и решения еще до того, как клиенты примут решение о покупке, а все заинтересованные стороны смогут увидеть, где и в каком состоянии находятся поставки. Это потребует от компаний внутренних инвестиций в цифровую трансформацию, работы с партнерами по цепочке поставок для обеспечения взаимодействия между системами и развития такого уровня доверия, который в первую очередь позволяет обмениваться информацией. Сейчас это кажется чем-то невероятным — картина идеального мира, поскольку в отчете отмечается существенное отсутствие прозрачности в отрасли.

Впрочем, у организаций есть много способов повысить прозрачность как внутри компании, так и во взаимодействии с партнерами по цепочке поставок: от инвестиций в системы цифрового управления и подключения 5G для складов до технологий отслеживания контейнеров и заказов. Большинство респондентов заявили также, что рассматривают возможность инвестирования в блокчейн для безопасного сбора данных и обмена ими.

В Ericsson признают, что некоторые компании, в частности Amazon, занимаются внутренней логистикой для цифровой интеграции своих цепочек поставок. Но реализация таких проектов требует больших затрат и ресурсов, которые есть далеко не у всех. Как следствие, ожидается рост спроса на аутсорсинг и обмен данными по всей цепочке поставок.

Превентивная логистика и пандемия способствуют изменению складских сетей. Локальные распределенные склады, вероятно, станут более распространенными, чем доставка заказов с централизованного склада. Это позволит быстрее добираться до клиентов, более точно строить прогнозы и гибко реагировать на изменения спроса.

«Россия уникальна с точки зрения размера наших ритейл-сетей и масштаба игроков e-commerce. В ходе каждого внедрения инструментов машинного обучения и моделей ИИ мы видим, какую большую отдачу это приносит нашим ритейлерам — именно в силу сложности ведения бизнеса, особенностей дистрибуции, количества регионов присутствия, различий в поведении покупателей в разных регионах. Что касается создания распределенной сети складов, то для нашего ритейла — это уже реальность, а вот эффективное управление запасами на этих складах за счет использования ИИ-решений — это то, к чему сейчас идут лидеры рынка», — говорит Александр Тихонов.

Другие статьи

Испорченные модели: как за один день потерять весь капитал с помощью искусственного интеллекта

Испорченные модели: как за один день потерять весь капитал с помощью искусственного интеллекта

В новый год с новым Ops-ом. Вслед за DevOps и DataOps пришел ModelOps. Если вы ещё не слышали об этой методологии, самое время познакомиться с этим термином. Скоро он прочно осядет среди основных ИТ-трендов.

Читать полностью

Как аналитика и ИИ меняют будущее: 8 трендов на 2021 год

Как аналитика и ИИ меняют будущее: 8 трендов на 2021 год

Пандемия создала новую реальность, к которой все мы должны были адаптироваться. Бизнесу пришлось переосмыслить рабочие процессы и осознать важность и преимущества цифровой трансформации. Причем, на базе технологий перестраивалось не только взаимодействие с клиентами, но и внутренние бизнес-процессы организаций. В этом смысле 2020 г. принес обществу новые возможности, и многие из них связаны с данными, аналитикой и искусственным интеллектом.

Читать полностью

Гений или двоечник? Почему ИИ справляется с закономерностями и теряется в связях

Гений или двоечник? Почему ИИ справляется с закономерностями и теряется в связях

Любой человек, если на него со всех сторон и крайне интенсивно начнет сыпаться информация быстро скажет: «Хватит!» Специально обученный профессионал, привыкший изучать данные, продержится дольше. Но время играет против него: он начнет ошибаться, уставать и тоже сдастся. Быстро разбираться с огромными массивами данных — вот то, с чем ИИ справляется на пятёрку. Однако не всё так гладко. У ИИ есть одна большая проблема — он туповат.

Читать полностью

Новости

Топ-10 стран с самым сильным потенциалом в области ИИ

Сегодня искусственный интеллект способен распознавать лица, управлять автомобилями, улучшать качество работы в Интернете и укреплять бизнес в различных отраслях, неудивительно, что многие страны сосредотачивают свои усилия на внедрении ИИ для реализации программ устойчивого развития. Но и среди них есть 10 государств, которые на общем фоне выделяются своими амбициозными планами.

02/02

Читать полностью

Четыре ключевых тренда ИИ в 2021 году

Технологии искусственного интеллекта проникают все глубже в повседневную жизнь, осваивая новые сферы применения и это, очевидно, лишь начало большого пути. Какие же перспективные направления будут наиболее актуальны уже в нынешнем году, особенно с учетом влияния пандемии?

01/02

Читать полностью

Как большие данные меняют бизнес

За последние несколько лет большие данные стали важным инструментом развития бизнеса. Сегодня практически любая компания хранит огромные массивы информации, которые благодаря технологиям глубокого анализа превращаются в ценный актив, открывающий новые возможности для продвижения товаров и услуг. Вот лишь несколько примеров того, как большие данные способны сегодня изменить бизнес в лучшую сторону.

29/01

Читать полностью

SAS приобрела компанию Boemska

Чтобы ускорить интеграцию ИИ в облачные сервисы и сторонние приложения

20/01

Читать полностью
Все новости
Вернуться на главную