• Par Virang Patel
  • 03-09-2021
  • Intelligence artificielle
ai en logistique

Avec l'automatisation cognitive, l'IA joue un rôle essentiel dans le gain de temps, la réduction des dépenses, l'amélioration de la productivité et l'amélioration de la précision. Il nous aide à gagner du temps et de l'argent en automatisant une variété d'opérations chronophages et en aidant aux prévisions de la demande. L'IA aide à optimiser les itinéraires logistiques, à réduire les coûts d'expédition et à augmenter les revenus. L'intelligence artificielle permet aux ordinateurs de collecter, d'analyser et de prendre des décisions éclairées en quelques secondes, ce qui fait gagner du temps aux humains.

Avec l'automatisation cognitive, l'IA joue un rôle essentiel dans le gain de temps, la réduction des dépenses, l'amélioration de la productivité et l'amélioration de la précision. Il nous aide à gagner du temps et de l'argent en automatisant une variété d'opérations chronophages et en aidant aux prévisions de la demande. L'IA aide à optimiser les itinéraires logistiques, à réduire les coûts d'expédition et à augmenter les revenus. L'intelligence artificielle permet aux ordinateurs de collecter, d'analyser et de prendre des décisions éclairées en quelques secondes, ce qui fait gagner du temps aux humains.

De nombreuses organisations logistiques utilisent l'IA pour extraire des informations critiques de la mer de formulaires de facturation non structurés qu'elles reçoivent, telles que les montants de facturation, les informations de compte, les dates, les adresses et les parties impliquées. Ce sont ces facteurs qui ont poussé les entreprises à adopter l'Intelligence Artificielle (IA) afin de fournir un meilleur service.

Les formulaires de facturation non structurés qu'ils reçoivent, tels que les montants de facturation, les informations de compte, les dates, les adresses et les parties impliquées. Ce sont les facteurs qui ont incité les entreprises de logistique, ainsi que la chaîne d'approvisionnement, à être impactées par l'intelligence artificielle. Nous assistons à des technologies telles que les routes intelligentes et les voitures autonomes. Nous examinerons cinq cas d'application prometteurs de l'IA en logistique dans cet article. Le montant d'argent qui pourrait être fait est énorme.

De l'analyse prédictive aux camions autonomes et à la robotique, la technologie transforme profondément la façon dont les colis voyagent à travers le monde. Voici les cinq principales façons dont l'IA modifie le secteur de la logistique tel que nous le connaissons :

Augmentation des Avantages Potentiels :

Dans les domaines de la prévision de la demande et de la planification du réseau, les compétences de l'IA augmentent considérablement la productivité organisationnelle. Les entreprises peuvent être plus proactives si elles disposent d'une solution pour une planification précise de la production et une gestion de la configuration. Ils peuvent réduire le nombre total de véhicules requis pour le transport en sachant à quoi s'attendre et en les dirigeant vers les endroits où la demande est attendue, ce qui entraîne des dépenses d'exploitation beaucoup moins chères. Les données sont utilisées à leur plein potentiel par la technologie pour mieux prévoir les événements, éviter les dangers et proposer des alternatives. L'intelligence artificielle peut résoudre ces équations beaucoup plus rapidement et plus précisément que jamais, permettant aux entreprises de modifier la façon dont les ressources sont utilisées pour une valeur optimale.

Les solutions d'analyse de données pour la logistique et les chaînes d'approvisionnement sont de plus en plus populaires. Malgré la disponibilité de la technologie, il y a toujours une pénurie de personnes capables de donner un sens à des données partielles et de mauvaise qualité, comme c'est le cas dans le secteur de la logistique.

Effacer les données :

La génération de données propres est devenue une étape critique pour l'IA dans les organisations logistiques, car beaucoup n'ont pas de chiffres appropriés avec lesquels travailler. Les avantages en termes d'efficacité sont difficiles à quantifier, car certaines entreprises collectent des données auprès de diverses sources et auprès de plusieurs employés. Étant donné que ces chiffres sont difficiles à modifier à la source, des algorithmes sont utilisés pour analyser les données historiques, détecter les problèmes et améliorer la qualité des données au point d'atteindre une transparence d'entreprise significative.

Lorsque les organisations disposent de données d'expédition incomplètes, l'IA peut systématiquement consulter les expéditions précédentes pour effectuer des déductions précises sur la quantité inconnue. Comme indiqué précédemment, ces algorithmes d'IA n'ont besoin que de 5 à 10 % de données correctes pour créer un ensemble de données d'entraînement qui peut être utilisé comme base pour la purification et l'enrichissement des données. Les données fournissent alors une approximation précise des qualités de l'ensemble de l'expédition en termes de remplissage ou de vide du véhicule.

Voitures autonomes :-

Alors que les camions autonomes sont encore loin, l'aide à la conduite de haute technologie fait son chemin dans le secteur de la logistique pour améliorer les performances et le confort. Les capacités de pilotage automatique sur route, d'assistance de voie et de freinage assisté devraient ouvrir la voie à une autonomie totale dans l'industrie du camionnage.

Plusieurs camions peuvent actuellement conduire des informations pour économiser du carburant grâce à une technologie de conduite améliorée. Ces formations, qui sont contrôlées avec précision par des ordinateurs qui communiquent entre eux dans un processus connu sous le nom de peloton, suivent étroitement les autres véhicules de leur groupe. Il a été démontré que ces formations de conduite permettent d'économiser 4,5 % pour le camion de tête et 10 % pour le camion suivant en termes de consommation de carburant. Pendant ce temps, des entreprises telles que Tesla, Einride, Daimler et Volkswagen développent des véhicules entièrement autonomes.

Beaucoup de ces voitures autonomes sont également devenues électriques. Les autonomies de charge ont été un problème dans le passé, mais les voitures électriques améliorent rapidement leurs capacités d'autonomie, Tesla ayant révélé l'année dernière que son semi-remorque serait capable de parcourir 800 kilomètres avec des batteries pleines et 600 kilomètres supplémentaires avec seulement 30 minutes de charge. .

Le domaine de la Robotique :-

La discipline de la robotique doit être mentionnée dans toute discussion sur l'intelligence artificielle. Ils peuvent sembler être un concept futuriste, mais ils sont déjà présents dans la chaîne d'approvisionnement. Dans les entrepôts, les robots localisent, suivent et déplacent les marchandises, et dans les centres de distribution au sol, ils transportent et trient les gros colis. Le travail de la startup Fizyr est une démonstration exceptionnelle de robots de chaîne d'approvisionnement. L'entreprise néerlandaise de technologie profonde spécialisée dans l'automatisation de la logistique mondiale et la mise en œuvre de robots. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur de Fizyr sont intégrés à la robotique, permettant une prise de décision autonome dans des opérations telles que la détection, l'analyse, le comptage, la sélection et la manipulation de produits. La préparation des commandes est l'un des aspects les plus chronophages du processus logistique, c'est pourquoi Fizyr a conçu une solution qui permet au robot de reconnaître le type de colis en moins de 0,2 seconde et de transporter physiquement l'article au bon endroit.

Traitement d'image via des ordinateurs :-

Lors du transport de marchandises à travers le monde, il est toujours avantageux d'avoir une paire d'yeux supplémentaire – et cela est particulièrement vrai lorsque ces yeux sont connectés à une technologie de pointe. L'intelligence artificielle basée sur la vision par ordinateur nous aide à observer les choses de nouvelles façons, y compris la chaîne d'approvisionnement.

Watson d'IBM est un excellent exemple de ce que la vision de l'IA peut accomplir. L'équipement avait été configuré pour reconnaître quels wagons de chemin de fer avaient été endommagés. Lorsque des caméras ont été placées le long des lignes de train pour collecter des photos des wagons, IBM Watson a rapidement acquis et traité les informations. Les capacités de reconnaissance visuelle du robot se sont améliorées à un taux de plus de 90