Ključne točke
- Umjetna inteligencija koristi se za transformaciju tradicionalnih logističkih operacija kroz pametne algoritme koji predviđaju potražnju, optimiziraju rute i poboljšavaju učinkovitost skladišta, smanjujući troškove do 50% uz istovremeno poboljšanje razina zaliha za 35%.
- Umjetna inteligencija može se koristiti za prediktivno održavanje, automatiziranu obradu dokumenata i dinamičke strategije određivanja cijena, štedeći 8-12% troškova održavanja i povećavajući prihode za 5-10% kroz optimizirane modele cijena.
- Primjena umjetne inteligencije u operacijama opskrbnog lanca rješava tradicionalna ograničenja poput slabe vidljivosti (što prijavljuje 44% direktora) i prometnih gužvi (74,5 milijardi dolara godišnjeg troška), istovremeno omogućujući bolju održivost kroz smanjenu potrošnju goriva i emisije.
- Tvrtke koje uspješno implementiraju logistička rješenja s umjetnom inteligencijom stječu konkurentske prednosti kroz poboljšana korisnička iskustva, pri čemu 97% direktora proizvodnje planira poboljšati logističke operacije s AI tehnologijom do 2026. godine.
Uloga umjetne inteligencije u suvremenoj logistici
Što definira AI tehnologiju u logistici
Umjetna inteligencija u logistici mijenja način na koji tvrtke vode svoje poslovanje kroz pametne algoritme koji predviđaju potražnju, planiraju pošiljke i optimiziraju skladištenje.
Ovi algoritmi pomažu stručnjacima predvidjeti trajanje prijevoza i pronaći alternativne rute kad dođe do poremećaja.
Modeli umjetne inteligencije trenirani na prethodnim narudžbama poboljšavaju učinkovitost bez stalnog ljudskog nadzora.
Prvi korisnici softvera za upravljanje opskrbnim lancem temeljenog na umjetnoj inteligenciji postigli su sjajne rezultate – 15% niže troškove logistike u usporedbi s konkurencijom i 35% bolje razine zaliha.
Ova tehnologija se koristi i u korisničkoj podršci kroz chatbotove koji odgovaraju na upite i analiziraju pritužbe.
Umjetna inteligencija u logistici izvrsno obrađuje ogromne količine podataka za izradu pouzdanih poslovnih prognoza.
Kako umjetna inteligencija rješava tradicionalna ograničenja logistike
Tradicionalna logistika muči se s neočekivanim kvarovima, lošim planiranjem ruta i slabom vidljivošću opskrbnog lanca.
Ručni procesi koštaju skladišta otprilike 3.000 radnih sati godišnje.
Umjetna inteligencija može pomoći smanjiti troškove poslovanja za 50% i istovremeno povećati sigurnost skladišta za 90%.
Prediktivna analitika s umjetnom inteligencijom otkriva moguća kašnjenja prije nego što se dogode koristeći podatke u stvarnom vremenu.
Tehnologija optimizira dostavne rute, smanjujući vrijeme prijevoza i potrošnju goriva s učinkovitošću do 30%.
Za logističke operacije koje se bore s problemima vidljivosti (što prijavljuje 44% direktora opskrbnog lanca), umjetna inteligencija nudi učinkovita rješenja za upravljanje poremećajima.
Prometne gužve koštaju logističku industriju 74,5 milijardi dolara godišnje, što umjetna inteligencija pomaže smanjiti kroz analizu u stvarnom vremenu.
Mogućnost predviđanja osigurava proaktivno planiranje za neočekivane događaje, značajno smanjujući zastoje tijekom vrhunca potražnje.
Razvoj od ručnih do pametnih operacija
Logistička industrija prešla je s ručnih procesa na pametne sustave, pri čemu 38% logističkih tvrtki aktivno koristi AI tehnologije.
Prije uvođenja umjetne inteligencije, oko dvije trećine skladišnih aktivnosti obavljalo se ručno.
Stručnjaci predviđaju da će AI povećati produktivnost logistike za više od 40% do 2035. godine.
Roboti danas obavljaju poslove koje su tradicionalno radili ljudi.
Dok se nekad predviđanje oslanjalo na interne povijesne podatke, moderni alati analiziraju vanjske informacije o vremenu, događajima i ponašanju kupaca.
Tradicionalni rasporedi održavanja ustupaju mjesto prediktivnim sustavima koji unaprijed otkrivaju probleme analizirajući podatke sa senzora.
Ručna obrada dokumenata postaje automatizirana zahvaljujući tehnologijama poput optičkog prepoznavanja znakova i obrade prirodnog jezika.
Ovaj razvoj ubrzano napreduje – istraživanje iz 2024. pokazalo je da 97% direktora proizvodnje planira uvesti umjetnu inteligenciju u sljedeće dvije godine.
Ključne prednosti logističkih operacija s umjetnom inteligencijom
Poboljšanja poslovne učinkovitosti
Poslovna učinkovitost dramatično se poboljšava sustavima s umjetnom inteligencijom.
Ove aplikacije pomažu predvidjeti kašnjenja u isporuci i optimizirati prostor u kontejnerima.
AI predlaže najbolji raspored skladišta i putanje radnika za brže ispunjavanje narudžbi.
Upravljanje transportom s umjetnom inteligencijom predviđa vrijeme dolaska pošiljki tijekom planiranja i dok su proizvodi u prijevozu.
AI alati analiziraju vremena isporuke, omogućujući logističkim menadžerima prepoznavanje i izbjegavanje rizičnih trasa.
Skladišne operacije postaju učinkovitije kroz automatizaciju koja povećava broj ispunjenih narudžbi boljim smještajem zaliha na temelju prethodne potražnje.
Sigurnost se poboljšava jer nadzorni sustavi s umjetnom inteligencijom otkrivaju opasnosti unutar vozila (poput nepažljivih vozača) i izvan njih (poput mogućih sudara ili promjena stanja ceste), osiguravajući pouzdanije vrijeme isporuke.
Mogućnosti smanjenja troškova
Prediktivna analiza optimizira razine zaliha, sprječavajući nestašice uz istovremeno smanjenje viškova.
Uspješna primjena upravljanja opskrbnim lancem s umjetnom inteligencijom smanjuje troškove logistike za 15% u usporedbi s konkurencijom.
AI pomaže identificirati proizvode s visokom stopom povrata, otkrivajući moguće nedostatke ili nepodudaranje s tržištem.
Sustavi održavanja s umjetnom inteligencijom predviđaju kvarove opreme, omogućujući pravovremeno planiranje održavanja.
Budući da će brodski i zračni promet činiti gotovo 40% globalnih emisija CO2 do 2050. godine, smanjite troškove poslovanja kroz učinkovitije usmjeravanje i optimizaciju tereta.
Svjetski ekonomski forum procijenio je da je 15% kilometara napravljeno kamionima u 2021. prijeđeno prazno – rasipnu praksu koju rješava optimizacija razina zaliha.
Tvrtke koje koriste AI za prediktivno održavanje štede 8-12% u odnosu na preventivno održavanje i do 40% u odnosu na reaktivno održavanje prema podacima američkog Ministarstva energetike.
Bolja vidljivost opskrbnog lanca
Umjetna inteligencija omogućuje tvrtkama praćenje robe kroz svaku fazu opskrbnog lanca, osiguravajući da dobavljači poštuju pravedne radne zakone i održivu praksu.
AI sustavi otkrivaju odstupanja u procesima, isporukama i kvaliteti proizvoda prije nego što postanu problem.
Algoritmi strojnog učenja analiziraju velike skupove podataka iz više izvora za cjelovit pregled cijele mreže opskrbnog lanca.
Za kvarljive proizvode, AI poboljšava sljedivost nadgledanjem temperature i drugih ključnih uvjeta tijekom prijevoza.
Prediktivna analitika predviđa moguća uska grla, omogućujući proaktivno upravljanje opskrbnim lancima.
Prepoznavanje obrazaca kroz mreže dobavljača stvara dodatne prilike za optimizaciju.
Napredak u ekološkoj održivosti
Transportne mreže imaju koristi od AI optimizacije koja uzima u obzir promet, vremenske uvjete i mjesta dostave, smanjujući emisije CO2 i potrošnju goriva.
Algoritmi za planiranje ruta smanjuju nepotrebnu kilometražu, izravno smanjujući emisije stakleničkih plinova.
AI pronalazi energetski najučinkovitije transportne rute analizirajući prometne i vremenske uvjete.
Čak i skladištenje postaje održivije s automatiziranim sustavima koji smanjuju potrošnju energije kroz optimalno korištenje prostora.
Transportne i logističke tvrtke koje primjenjuju ova rješenja ispunjavaju očekivanja održivosti uz smanjenje operativnih troškova.
Poboljšanje korisničkog iskustva
Korisničko iskustvo poboljšava se alatima s umjetnom inteligencijom koji automatiziraju izradu otpremnica i smanjuju pogreške.
AI chatbotovi odmah odgovaraju na logističke upite, dok praćenje u stvarnom vremenu poboljšava cjelokupno iskustvo.
AI pomaže prepoznati rizične pošiljke kako bi menadžeri mogli djelovati proaktivno i održati obećanja o isporuci.
Za kvarljivu robu, automatsko praćenje temperature i uvjeta osigurava da proizvodi stignu u savršenom stanju.
Tržišni trendovi pokazuju da kupci sve više cijene preglednost i pouzdanost od pružatelja logističkih usluga, stvarajući konkurentske prednosti za tvrtke koje koriste AI tehnologije.
Ključne AI aplikacije koje mijenjaju logistiku
Pametno skladištenje i upravljanje zalihama
Skladišne operacije temeljito su promijenjene AI sustavima.
Alati za upravljanje s umjetnom inteligencijom prepoznaju narudžbe koje kasne, omogućujući davanje prednosti vremenski osjetljivim pošiljkama.
Tvrtke poput Amazona koriste preko 200.000 robota za skladišne zadatke, koji rade uz ljudske zaposlenike kako bi povećali propusnost uz manje pogrešaka.
Upravljanje zalihama poboljšava se prediktivnom analitikom koja optimizira razine zaliha koristeći povijesne podatke i signale potražnje u stvarnom vremenu.
Stručnjaci predviđaju da će do 2026. godine preko 60% tvrtki uvesti skladišna rješenja s umjetnom inteligencijom.
Tvrtke poput GreyOrange kombiniraju robotiku s algoritmima strojnog učenja za stvaranje sustava koji skupljaju, sortiraju i pakiraju robu točnije i brže nego ljudi sami.
Ovi sustavi stalno uče i prilagođavaju se, preraspoređujući skladišni prostor na temelju predviđenih obrazaca potražnje.
Predviđanje potražnje i planiranje opskrbe
Predviđanje potražnje napredovalo je kroz metode s umjetnom inteligencijom koje značajno smanjuju stopu pogreške u usporedbi s tradicionalnim pristupima.
Rješenja strojnog učenja podržavaju planiranje kroz naprednu analizu scenarija i brojčanu analitiku u velikom opsegu.
Umjetna inteligencija pomaže tvrtkama analizirati potražnju u stvarnom vremenu, omogućujući dinamičko ažuriranje parametara planiranja opskrbe.
Sustavi uključuju varijable poput vremenskih prilika, regionalnih događaja i trendova kupaca kako bi poboljšali točnost predviđanja.
Kako ovi sustavi obrađuju više podataka, njihova preciznost se stalno poboljšava.
Poboljšana točnost pomaže proizvođačima optimizirati otpremu vozila u skladišta, smanjujući troškove prijevoza uz osiguravanje dostupnosti proizvoda.
Povijesni podaci o prodaji predstavljaju temelj, ali moderna umjetna inteligencija gleda izvan prošlih transakcija na trenutno stanje tržišta i nove trendove koji utječu na potražnju.
Optimizacija transportne mreže
Optimizacija ruta srce je moderne logističke učinkovitosti.
AI analizira faktore poput prometa, morskih struja i vremena za fino podešavanje ruta i mapiranje alternativa.
Napredni algoritmi za najkraće puteve pronalaze najučinkovitije rute za logističke kamione, rješavajući problem 74,5 milijardi dolara godišnje izgubljenih zbog prometnih gužvi.
Učinkovitost opskrbnog lanca raste kad AI podržava "planiranje posljednje milje" analizirajući lokacije dostave i kapacitete vozila.
Aplikacije za upravljanje voznim parkom određuju najbolji miks prijevoznika i automatski dodjeljuju terete vozačima.
Tehnologije poput konvojevanja podržavaju sigurnost vozača uz smanjenje emisija i potrošnje goriva.
Logistički procesi postali su sve složeniji, ali AI pomaže upravljati ovom složenošću kroz sposobnost stalnog učenja koje poboljšava rute kako sustavi prikupljaju više podataka o stvarnim uvjetima.
Sustavi prediktivnog održavanja
Prediktivno održavanje iz temelja mijenja upravljanje opremom kroz AI koji analizira podatke sa senzora u stvarnom vremenu kako bi predvidio moguće kvarove.
Analitika strojnog učenja prepoznaje obrasce koji ukazuju na probleme u razvoju.
Prema američkom Ministarstvu energetike, prediktivno održavanje smanjuje troškove za 8-12% u usporedbi s preventivnim održavanjem i do 40% u usporedbi s reaktivnim pristupima.
Značajne koristi prelaze okvire izravnih ušteda.
AI pomaže produljiti životni vijek opreme ranim otkrivanjem potreba za održavanjem.
Tvrtke poput DINGO-a poboljšale su svoje mogućnosti kroz strojno učenje, postižući mjerljive poslovne rezultate unutar 2-3 mjeseca od primjene.
Podaci sa senzora pružaju uvide u obrasce korištenja opreme, moguća poboljšanja dizajna i prilike za obuku operatera, transformirajući ukupnu operativnu učinkovitost.
Automatizirana obrada dokumenata
Obrada dokumenata pojednostavljena je AI tehnologijama.
Generativna umjetna inteligencija automatski izvlači tekst iz digitalnih datoteka, čak i iz nečitkih dokumenata.
Ova tehnologija stvara digitalne potvrde iz teretnica i digitalizira papirnate račune za sustave plaćanja.
AI koristi optičko prepoznavanje znakova i obradu prirodnog jezika za izvlačenje ključnih informacija iz dokumenata, što rezultira bržim unosom podataka, manjim brojem pogrešaka i značajnim uštedama vremena.
Sustavi učinkovito upravljaju, organiziraju i dohvaćaju dokumente, pojednostavljujući radne procese u cijeloj organizaciji.
Za međunarodne pošiljke, automatizirani sustavi obrađuju više jezika i formata dokumenata, osiguravajući nesmetano prekogranično poslovanje s manje pogrešaka i boljom usklađenošću s propisima.
Dinamičke strategije određivanja cijena
AI pristup cijenama promijenio je način određivanja cijena.
Dinamički modeli zamjenjuju statičko određivanje cijena stalnim prilagođavanjem cijena na temelju analize tržišne potražnje.
AI algoritmi analiziraju podatke o kupcima u stvarnom vremenu, omogućujući brže odgovore na promjene potražnje kroz automatske prilagodbe cijena.
Među prednostima AI-ja, dinamičko određivanje cijena pomaže tvrtkama prilagoditi se tržišnim promjenama učinkovitije od fiksnih modela.
Korišteni u logistici od dostave paketa do prijevoza tereta, ovi sustavi uzimaju u obzir varijable poput troškova goriva, kapaciteta i konkurentskih cijena, optimizirajući prihode bez gubitka tržišnog udjela.
Tvrtke koje primjenjuju dinamičko određivanje cijena obično vide povećanje prihoda od 5-10% uz održavanje konkurentnosti, što predstavlja jedan od najvrjednijih primjena umjetne inteligencije u transportu.
Automatizacija korisničke podrške
AI aplikacije promijenile su interakcije s kupcima.
Tvrtke koriste chatbotove temeljene na generativnoj umjetnoj inteligenciji za uobičajene logističke upite, pružajući trenutne odgovore bez ljudske intervencije.
Sučelja prirodnog jezika omogućuju pristup informacijama kroz razgovor umjesto složenog pretraživanja baza podataka.
AI sustavi prate interakcije s kupcima i stope uspjeha za poboljšanje učinkovitosti usluge.
Velike tvrtke prihvatile su ovaj pristup – Western Digital koristi Logibot za pružanje non-stop logističkih informacija partnerima.
Ovi sustavi pokretani umjetnom inteligencijom obrađuju zadatke od zahtjeva za isporuku do praćenja pošiljki i čestih pitanja.
Analitičke mogućnosti donose dodatnu vrijednost, pomažući tvrtkama bolje razumjeti kupce uz stvaranje ciklusa stalnog poboljšanja.
Tehnologija mijenja logistiku automatizacijom uobičajenih interakcija uz prikupljanje vrijednih informacija o kupcima.
Autonomne tehnologije koje mijenjaju sustave dostave
Samovozeća vozila i upravljanje voznim parkom
Autonomna vozila predstavljaju veliki napredak u logistici.
Tvrtke poput Tesle, Googlea i Mercedes Benza snažno ulažu, a BCG procjenjuje da će 10% lakih kamiona voziti autonomno do 2030.
Nuro razvija autonomna vozila s umjetnom inteligencijom za dostave bez posade, smanjujući pogreške i gužve.
Tesla Semi nudi impresivne mogućnosti s dometom od 500 milja i naprednim značajkama autopilota koje nagovještavaju autonomni prijevoz tereta.
Pilot programi obećavaju značajna smanjenja troškova i brže dostave kroz neprekidno korištenje vozila.
Logistički AI uključuje sigurnosne sustave koji otkrivaju rizike unutar vozila i vanjske opasnosti.
Samovozne tehnologije mogu riješiti manjak vozača uz poboljšanje sigurnosti i učinkovitosti.
Ovi sustavi analiziraju promet, stanje cesta i ograničenja dostave kako bi odredili optimalne rute koje ljudski vozači možda ne bi uočili.
Skladišna robotika i automatizacija
Umjetna inteligencija preobrazila je skladišne operacije diljem logističke industrije.
Amazon prednjači s preko 200.000 robota koji obavljaju odabir, sortiranje i transport zajedno s ljudima.
Stručnjaci predviđaju da će više od 60% tvrtki uvesti skladišna rješenja s umjetnom inteligencijom do 2026.
Logističke tvrtke koriste AI za poboljšanje učinkovitosti i sigurnosti.
Roboti s umjetnom inteligencijom skladište i izuzimaju proizvode brže i točnije, smanjujući pogreške i ozljede.
Tvrtke poput GreyOrange kombiniraju robotiku sa strojnim učenjem za iznimnu brzinu sortiranja i pakiranja.
Otkako je AI počeo uzimati maha, skladišta su postala sigurnija, učinkovitija i prilagodljivija promjenjivoj potražnji.
Roboti se prilagođavaju dinamičnom okruženju, optimizirajući radne procese i osiguravajući koordinaciju s drugim automatiziranim sustavima, pružajući konkurentske prednosti kroz brže ispunjavanje i niže troškove.
Sustavi dostave dronovima
Korištenje umjetne inteligencije za dostavu posljednje milje otvara nove mogućnosti.
Dronovi za dostavu prevoze proizvode tamo gdje zemaljski prijevoz nije praktičan, što je posebno korisno u zahtjevnim područjima ili hitnim situacijama.
Zdravstvena logistika pokazuje ovaj potencijal – dronovi dostavljaju lijekove s kratkim rokom trajanja, smanjujući otpad i eliminirajući skupe udaljene skladišne objekte.
Projekt "Deliver Future" DHL-a, GIZ-a i Wingcoptera uspješno je testirao dostave lijekova u izolirana područja istočne Afrike.
Mogućnosti umjetne inteligencije omogućuju navigaciju, izbjegavanje prepreka i postupke slijetanja koji bi bili izazovni za ljudske pilote.
Amazon i drugi trgovci testiraju sustave koji se oslanjaju na AI za optimizaciju i sigurnost u složenim okolinama.
Kako se propisi razvijaju, dostave dronovima vjerojatno će postati uobičajene za vrijedne, vremenski osjetljive pošiljke.
Vizualni pregled i otkrivanje oštećenja
Softverska rješenja za vizualni pregled promijenila su kontrolu kvalitete.
Računalni vid omogućuje prepoznavanje oštećenja i kontrolu kvalitete kroz skladišne operacije.
Google Cloud Visual Inspection AI automatizira kontrolu kvalitete kroz naprednu umjetnu inteligenciju i računalni vid, podržavajući slike vrlo visoke rezolucije za precizno otkrivanje nedostataka.
Korisnici bilježe do 10 puta veću točnost u usporedbi s tradicionalnim strojnim učenjem uz potrebu za manje označenih slika za trening.
Osim otkrivanja anomalija, AI vizualni sustavi prepoznaju, klasificiraju i lociraju višestruke nedostatke na pojedinim slikama, omogućujući automatizirane popratne radnje.
Stručnost u industriji igra ključnu ulogu u učinkovitoj primjeni.
Unutar tvrtke, sustavi vizualnog pregleda analiziraju podatke za prepoznavanje poboljšanja procesa ili potreba za obukom koje smanjuju učestalost pogrešaka, stvarajući ne samo bolje otkrivanje već općenito manje problema.
Svladavanje izazova implementacije
Ulaganje i povrat investicije
Uvođenje umjetne inteligencije u logističke operacije zahtijeva značajno ulaganje.
Sustavi mogu biti skupi za kupnju, integraciju i održavanje, s velikim troškovima hardvera, softvera i infrastrukture.
U 2023. tvrtke su u prosjeku potrošile 267 eura po zaposleniku na softver.
Unatoč visokim početnim troškovima, uvođenje AI-ja u logistiku može smanjiti operativne troškove za do 50%, pomažući tvrtkama postići pozitivan povrat ulaganja brže nego što se očekivalo.
Za najveći povrat, tvrtke bi trebale dati prednost AI projektima visoke vrijednosti koji zahtijevaju minimalan napor uz jasne koristi.
Logistika zahtijeva realno financijsko planiranje koje uzima u obzir i neposredne troškove i dugoročne koristi.
Usmjerite se na projekte koji rješavaju konkretne operativne probleme umjesto uvođenja tehnologije radi nje same za brži povrat i jaču organizacijsku podršku.
Strategije integracije starih sustava
Integracija naprednih AI rješenja sa starim IT sustavima predstavlja velike izazove.
Proces je složen i često zahtijeva stručnjake za integraciju sustava.
Mnoge logističke tvrtke podcjenjuju potrebnu promjenu postojeće infrastrukture, što dovodi do kašnjenja projekata.
Organizacije obično doživljavaju zastoje tijekom integracije novih AI mogućnosti u stare aplikacije.
Rješenja u oblaku često pružaju glađe uvođenje, s poboljšanjima koja stižu neprimjetnije nego kod lokalnih sustava.
Izazovi integracije mogu se riješiti detaljnim planiranjem koje jasno definira probleme i rješenja.
Različita AI rješenja mogu zahtijevati različite pristupe, pa je fleksibilnost važna tijekom cijele implementacije.
Zahtjevi za kvalitetu i dostupnost podataka
AI rješenja potpuno ovise o kvaliteti i dostupnosti podataka.
Uspješna implementacija zahtijeva pripremu informacija za osiguranje kompatibilnosti među sustavima.
Podaci se moraju prikupljati iz različitih izvora kako bi se stvorila potpuna operativna slika.
AI u logistici zahtijeva čiste, strukturirane podatke za pružanje točnih uvida.
API-ji i sučelja moraju biti uspostavljeni za osiguranje pravilnog protoka informacija između sustava.
Priprema podataka predstavlja ključnu fazu prije nego što izrada modela i testiranje mogu učinkovito započeti.
Različita AI rješenja imaju različite zahtjeve za podacima, pa razumijevanje tih potreba pomaže tvrtkama učinkovito se pripremiti.
Poboljšanje dolazi kroz pažljivu brigu o kvaliteti podataka, s redovitim provjerama i održavanjem koje osigurava trajnu točnost.
Potrebe za nabavom talenata i obukom
Logistička industrija suočava se sa značajnim izazovima u pronalaženju kvalificiranog AI osoblja.
Nedostaje stručnjaka za strojno učenje, znanost o podacima i AI razvoj za logističke aplikacije.
Jedno istraživanje predviđa da će 1,5 milijuna menadžera i analitičara nedostajati znanja o analizi velikih podataka za učinkovito odlučivanje.
Postojeći zaposlenici često trebaju temeljitu prekvalifikaciju za rad s AI sustavima.
Obuka se mora nastaviti nakon implementacije kako bi korisnici učinkovito koristili ove alate.
Tvrtke bi trebale planirati vrijeme za upoznavanje zaposlenika s novim AI mogućnostima, priznajući privremeni pad produktivnosti tijekom razdoblja učenja.
Stručnost u industriji posebno je vrijedna tijekom implementacije, jer stručnjaci koji razumiju i tehnologiju i logističke operacije mogu premostiti jaz između tehničkih mogućnosti i poslovnih potreba.
Pitanja privatnosti i sigurnosti
Logističke tvrtke suočavaju se sa sigurnosnim izazovima s novim tehnologijama.
Stare lokalne aplikacije zahtijevaju stalne sigurnosne nadogradnje, dok logističke aplikacije s umjetnom inteligencijom u oblaku primaju automatska ažuriranja koja poboljšavaju zaštitu sigurnosti i privatnosti.
Prethodni sigurnosni incidenti narušili su povjerenje u tehnološka rješenja.
U travnju 2021. podružnica C&C Grupe Bulmers doživjela je sigurnosni incident koji je prisilno doveo do ručnog ispunjavanja narudžbi dok su se vraćale online mogućnosti.
Tvrtke moraju procijeniti je li AI u logističkim operacijama prikladan za određene procese ili bi druga vrsta automatizacije predstavljala manje sigurnosnih rizika.
Pri rukovanju korisničkim podacima, pitanja privatnosti moraju biti temeljito riješena kako bi se osigurala usklađenost s propisima.
Stručnost u sigurnosti i umjetnoj inteligenciji pomaže tvrtkama učinkovito svladati ove izazove.
Spremni za transformaciju svojih logističkih operacija s umjetnom inteligencijom?
Iako 97% direktora proizvodnje planira uvesti umjetnu inteligenciju u svoje logističke operacije do 2026., mnoge tvrtke muče se sa složenostima integracije, izazovima kvalitete podataka i pronalaženjem kvalificiranog osoblja.
U Gaussu razumijemo posebne izazove logističke industrije – od skupih prometnih gužvi do slabe vidljivosti opskrbnog lanca i neučinkovitih skladišnih operacija.
Naša prilagođena AI rješenja osmišljena su da vam pomognu:
- Značajno smanjiti operativne troškove
- Optimizirati upravljanje zalihama
- Poboljšati sigurnost i učinkovitost skladišta
- Uvesti pametnije sustave održavanja
- Pojednostaviti transportne mreže i rutiranje
Ne prolazite kroz uvođenje AI-ja sami. Naš tim stručnjaka specijaliziran je za stvaranje besprijekornih integracija između najnovijih AI tehnologija i vaših postojećih sustava, rješavajući upravo one probleme istaknute u ovom članku.
Kontaktirajte Gauss danas kako biste razgovarali o tome kako naša prilagođena AI rješenja mogu preobraziti vaše logističke operacije i dati vam konkurentsku prednost u sve složenijem okruženju opskrbnog lanca.