自動配送物流における人工知能の応用

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コロナウイルスの流行を受けて、企業はサプライチェーンの複雑性と労働力不足の課題を克服するために、さまざまな技術的プロセスの導入を検討している。この不確実な環境において、AI はすでに、新しい常態に適応するために輸送物流を合理化する上で重要な役割を果たしており、その影響は広範囲に及んでいます。

現代産業における人工知能技術の応用はピークに達しました。調査によると、あらゆる規模の企業が効率性向上のため、よりスマートなコンピューティング プロセスを統合するにつれて、ビジネス プロセスにおける人工知能の使用が前年比で 25% 増加していることがわかりました。特に、輸送とサプライチェーンにおけるこのテクノロジーの力は、データ分析、接続された監視システム、自動化されたプロセスの形で業界を変革しています。

これらのツールとそれが世界貿易に与える影響の範囲を理解するには、海上物流における AI の役割と、企業がこれらの自動化ソリューションをどのように適用しているかをより深く理解する必要があります。これらのトピックおよびその他のトピックについては、以下で詳しく説明します。

海上物流における人工知能の役割

まず、人工知能の意味をより適切に定義する必要があります。人工知能は、アルゴリズムとデータを使用することで、これまで人間の知能に関連付けられていたタスクをコンピューターが実行できるようにする、幅広い領域のインテリジェント プロセスをカバーしています。

明らかに、人工知能の定義は非常に広範囲です。人工知能は、ソーシャル メディアのアルゴリズムから自動運転車まで、あらゆる分野で重要な役割を果たしています。しかし、人工知能のすべての機能の中で、特に強力なものが 1 つあります。機械学習は、コンピューターがデータ分析に基づいて意思決定を行えるようにする人工知能のサブセットです。このプロセスはビッグデータによって実行され、記録された情報から得られる洞察を活用して、さまざまなパターンと予測を処理します。その結果、機械学習を統合した多数の新しいデバイスが人々の仕事や生活をより便利にしています。

これらのデバイスとシステムには次のものが含まれます。

• Amazon Alexaとその他のスマートホームシステム
• ウェブ上のパーソナライズ広告
• Google翻訳などの翻訳アルゴリズム
• 自動運転車

機械学習にはプロセスを改善する能力があるため、データが増えるほど、これらのシステムはますます改善されます。配送物流に関しては、AI 機能の影響は広範囲にわたります。

まず、スマート デバイスは、サプライ チェーン、在庫、倉庫プロセス、貨物、ルートなどに関する大量のデータを生成します。このデータはデータ アナリストと人工知能ソフトウェアに送信され、情報をインテリジェントに組み合わせて重要なデータ ポイントを接続します。

これらの洞察を活用することで、輸送ロジスティクスを全面的に改善することが可能になります。利点は次のとおりです:

• コストを削減
• より速い配送
• シームレスな在庫追跡
• 化石燃料の排出量の削減
• 生産性の向上

人工知能技術は、経費管理から安全対策まで、輸送物流業界のあらゆるレベルで改善を推進しています。つまり、適切なアプリケーションを使用することで計り知れないメリットがもたらされ、世界にとってよりクリーンな未来が実現するのです。

物流チームによるAIの活用方法

現代の AI 技術にはまだ改善の余地がありますが、この技術はすでにその応用分野の発展を推進しています。 AI により、出荷および貨物ソリューションをナビゲートする際に、これまでにない最適化が可能になります。これらの利点は、物流チームのマネージャーが輸送を改善するために AI を使用している方法や、パンデミック中に使用された戦略的なサプライ チェーン アプローチに明確に表れています。

物流管理における人工知能

物流管理において、AI は業界の効率性を変革できるツールと洞察を提供します。これらのツールは物流会社で使用されています。たとえば、統合ビデオは、トラック運転手の行動を迅速かつシームレスに分析することで、AI テクノロジーを車両管理に適用します。 AI はビデオ データを精査し、車両管理者が車両とその運用方法をより深く理解できるように洞察をまとめます。これらの洞察は次のようなものを提供します。

• オリジナルの運転ビデオをすぐに見る
• ドライバーの行動の改善
• リスク軽減
• 責任保護
• 保険割引

車両管理における AI は、情報と認識が中心であり、これらはドライバーが安全を維持し、燃料排出などの不必要なリスクを減らすために必要なツールです。人工知能技術を利用することで、データを活用して国際貿易におけるより良い意思決定を行うことができます。

戦略的サプライチェーンにおける人工知能

世界中で続くコロナウイルスの流行により、世界のサプライチェーンは混乱に陥っている。突然、閉鎖や感染拡大により、供給品、商品、サービスが単一の供給元に頼ることができなくなりました。企業はサプライチェーン管理の戦略と対策を迅速に構築する必要があり、この点では人工知能が役立ちます。

ネスレは、AI を効果的に活用して需要予測と在庫調整の方法を改善し、それによって自社の無駄や未使用在庫を削減した企業の一例にすぎません。ネスレは、ソフトウェア開発会社 SAS の AI システムを使用して、10,000 を超える SKU 全体の需要変数に統計分析を適用しています。その結果、プロモーションや取引が需要と必要な供給をどのように促進するかをよりよく理解できるようになります。

サプライ チェーン ナビゲーションにおける AI のこのリアルタイム アプリケーションは、コストの節約と無駄の削減に非常に役立ちます。海上物流の将来は、革新と効率を推進するスマート テクノロジーの応用によって定義されることは間違いありません。

自動化物流システムの将来的発展

配送物流は、適切に機能するためにできるだけ多くの情報を必要とする分野です。在庫率、重量、場所からルート管理や調整まで、AI と自動化によって多くの領域を効率化できます。

将来的には、これらのツールが広く使用されることで、消費者中心のパーソナライズされた物流や貨物輸送が可能になります。これにドローンを使用して特定の商品を顧客に届けることになるかどうかはまだ分からないが、AIと自動化を通じてマーケティングで定着しつつあるパーソナライゼーションのレベルが配送物流に統合されることは間違いないだろう。これは、Amazon が 1 日で大量の商品を配送できる能力からも明らかです。

AI 技術が発展し進歩するにつれて、自動化ツールによって配送物流の効率も向上します。これは、配送の高速化と世界貿易システムの簡素化を意味します。 AI の導入が今日では一般的になりつつあるため、このテクノロジーを導入する企業は間違いなく競合他社に対して優位に立つことになります。