AI가 물류 산업을 혁신하는 방법: 주요 이점 및 사용 사례

세계화는 모든 장벽과 경계를 허물고 비즈니스가 번창할 수 있도록 합니다. 가장 많은 혜택을 받았고 가장 큰 영향을 받은 산업은 물류 및 공급망 관리입니다. 국가 간에 원활하게 작동하려면 기술 발전 속도를 따라가는 것이 중요합니다. 경제에 크게 기여하고 양국 간 교역을 늘리는 물류 산업은 제품을 원활하고 신속하게 운송할 수 있을 만큼 효율적이어야 합니다.

AI의 역할은 특정 산업에 거의 없어서는 안 될 정도로 부각되었습니다. Gartner에 따르면 공급망 회사는 향후 5년 동안 공급망 활동에서 기계 자동화가 2배 증가할 것으로 예상됩니다. AI와 분석의 동일한 원칙을 기반으로 구축된 공급망의 IoT도 하나의 산업으로 급성장하고 있습니다.

물류 산업은 원자재 조달에서 운송 및 유통에 이르기까지 공급망 관리의 전 과정을 수반합니다. 물류에 AI를 접목하면 생산성 향상과 원활한 운영으로 운영 비용을 현저히 낮출 수 있다. 사용자 경험은 인터넷에만 국한되지 않고 물류 및 공급망 관리에서도 똑같이 중요하다고 해도 과언이 아닙니다. 이는 디지털 트랜스포메이션을 통해서만 달성할 수 있습니다. 프로세스를 자동화하면 오류 및 지연 가능성이 줄어들고 예측 분석을 통해 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다.

AI는 물류 산업에 어떤 영향을 미치고 있습니까?

변화하는 소비자 요구에 따라 원활한 물류 운영을 위해 프로세스의 디지털화가 필요해졌습니다. 기계 지능 또는 인공 지능(AI)은 격차를 메우고 원자재 소싱에서 최종 제품 제공에 이르기까지 오류 없는 공급망 관리를 가속화할 수 있습니다. 이미 물류 산업을 돕고 있는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.

예측 분석

과거 데이터를 기반으로 수요를 예측하면 재고를 유지하고 운영을 최적화하여 물류 산업을 변화시킬 수 있습니다. AI는 여러 수준과 간격으로 이 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 또한 기계 학습 등의 기술을 통해 대량의 데이터를 처리함으로써 오류가 1% 미만이 되도록 하고 인력을 더 잘 활용할 수 있습니다. AI 및 분석으로 공급망을 최적화하면 위험을 피하고 수익성을 개선하기 위한 예측을 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예측 분석을 통해 최적화된 경로를 통해 배송을 전략적으로 계획하여 전체 프로세스를 보다 쉽고 간단하게 만들 수 있습니다. 정보에 입각한 결정을 내려 더 나은 최종 결과를 위해 다양한 운송 모드를 고려하고 최적화할 수도 있습니다.

컴퓨터 시각 인식

AI 기반 컴퓨터 비전은 AI가 손상, 결함, 범주 등에 따라 패키지를 정렬하고 분리할 수 있도록 하는 머신 러닝 알고리즘입니다. 카메라를 컴퓨터와 통합하고 처리를 위해 인간과 두뇌 좌표로 처리하는 것이 이 기술의 기초입니다. 또한 치수, 중량 및 기타 매개변수를 기반으로 인벤토리를 분리하고 라벨을 붙일 수 있습니다. 또한 창고에서 로봇의 도움을 받아 패키지를 신속하게 적재 및 하역하는 데 도움이 됩니다. 말할 것도 없이, AI 자동화의 도움으로 완료되면 이러한 모든 작업은 시간과 비용이 많이 드는 인적 노동을 절약합니다.

자율주행차

트럭 운송 업계의 AI 시스템을 사용하면 시스템이 목적지까지 가장 빠르고 가장 빠른 경로를 식별하는 데 도움이 되므로 배송을 최소 시간 내에 완료할 수 있습니다. 시스템이 데이터를 신속하게 분석하고 조치를 지능적으로 처리하여 경험과 수익성을 향상시킬 수 있으므로 패키지 손상 가능성도 줄어듭니다. 안전 기능은 아직 설계 및 테스트 중입니다.

빅 데이터

데이터는 모든 산업에서 금입니다. 이는 물류에서도 마찬가지입니다. 하지만 대량의 데이터는 물류 분야의 AI를 통해서만 효과적이고 의미 있게 처리할 수 있습니다. 철저한 분석을 통해 악천후 예보와 같은 예측된 위험에 대비하여 앞서 나갈 수 있습니다. 이 모든 것은 빅 데이터 분석을 통해서만 달성하고 처리할 수 있습니다.

물류에서 공급망 관리를 규제하는 데 AI를 어떻게 사용할 수 있습니까?

AI는 제품의 공급망을 완전히 규제하고 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그렇게 하면 회사에서 작업을 가속화하고 수요가 있는 제품을 효율적으로 제조 및 배포하는 데 도움이 됩니다.

제품 수요를 예측하고 물류를 계획하면 서비스를 개선하고 운송 비용을 줄이며 비용을 절감할 수 있습니다. AI는 시장을 예측하고 주문을 수정하며 창고에서 제품 경로를 변경합니다. 이러한 견적은 기업이 주문을 변경하고 주문형 상품을 현지 창고로 배송하는 데 도움이 됩니다. AI는 창고를 연결하여 최적의 재고 이전 솔루션을 찾을 수 있습니다. 물류 분야에서 AI의 활용 사례를 살펴보고 어디에 사용할 수 있는지 알아보겠습니다.

자동화 창고

빠르고 복잡한 물류 솔루션이 필요한 Amazon과 같은 글로벌 전자 상거래 상점은 자동 창고를 가능하게 하는 AI 및 로봇 공학의 발전을 지원하기 위해 자체 자금을 지출하고 있습니다. 지금까지 10년 동안 아마존은 창고 자동화, 기업 구매, 최고 전문가 모집, 최첨단 솔루션 발굴을 위한 콘테스트 지원에 상당한 투자를 해왔습니다. 비즈니스 유형과 규모에 따라 회사의 창고와 같은 물류 산업에 AI를 통합하는 유사한 전략을 채택하고 이를 사용하여 효율적으로 관리할 수 있습니다.

배송 프로세스 최적화

운송 및 물류 분야에서 AI의 사용이 지배적이었습니다. 가장 효율적인 운송 경로는 AI를 사용하여 추적 및 예측할 수 있습니다. 기업의 가장 빠르고 비용 효율적인 운송 경로는 그래프 이론을 사용하는 기계로 예측할 수 있습니다. 이는 운송 경로가 고객에게 최대한 도달하면서 비용이 가장 낮을 것으로 예상되기 때문에 다양한 고객에게 서비스를 제공하는 비즈니스에 특히 유용합니다.

여러 변수가 기업의 선적 시간에 영향을 미칩니다. 회사는 배달 임원이 도로에서 기다리는 시간을 줄이고 트래픽이 가장 적은 시간에 배달을 예약하여 더 많은 고객에게 배달하는 데 더 많은 시간을 할애하도록 할 수 있습니다. 또한 AI는 트래픽 패턴과 바쁜 시간을 예측할 수 있습니다. 결과적으로 기업의 효율성과 수익이 증가합니다.

재고 관리

회사는 유능한 재고 관리 시스템으로 보관을 관리하는 것보다 상품 판매에 모든 관심을 기울일 수 있습니다. 이것이 좋은 AI의 힘이자 물류에 미치는 영향입니다. 공급 유지를 보장하는 것 외에도 재고 관리의 AI는 수요를 예측할 수 있어야 합니다. 오늘날 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 고객 선호도를 분석하고 곧 수요가 있을 제품과 충분한 입소문을 내지 못할 수 있는 제품을 결정할 수 있습니다. "수요 예측"이라는 용어는 전 세계 기업과 인터넷 플랫폼에서 자주 사용됩니다. 결과적으로 비즈니스는 실시간 수요에 의존하기보다 미리 준비하고 적절하게 재고를 확보할 수 있습니다. 물류에서 AI의 가장 혁신적인 기능은 바로 이것입니다.

인력 관리

아마도 효과적인 AI가 처리하는 경우 공급망에 필요한 관리 지원이 줄어들 것입니다. 그러나 인력 관리에서 AI의 다른 의미가 있습니다. 인공 지능은 이제 직원을 효율적으로 채용하고, 업무에 대해 교육하고, 일상적인 성과를 모니터링하고, 평가하고, 장단점을 구분하여 각 사람에게 가장 적합한 작업을 제공하는 데 활용됩니다.

AI는 회사가 채용 및 교육 프로세스를 보다 효율적으로 계획하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 직원을 고용하려는 스타트업 회사라면 유용할 것입니다. 기존 기업도 이를 사용하여 적합한 직원을 효과적으로 고용할 수 있습니다. 이를 통해 조직 현장에서 효율적인 일상 업무를 수행할 수 있습니다. 또한 더 적합한 작업 할당을 제공하여 직원을 더 행복하게 만듭니다. 따라서 양쪽 모두에게 윈윈 상황이 됩니다.

물류에서 AI 사용의 이점

AI는 급속한 성장을 목격했으며 기업에 필수적인 요소가 되었습니다. 관리 기능을 강화하고 엔터프라이즈 또는 스타트업에서 작업을 구성하는 데 도움이 됩니다. 다음은 물류 산업에서의 이점 중 일부입니다.

데이터 품질 강화

AI가 확인하는 데 도움이 되는 데이터의 품질은 항상 물류 사용의 주요 이점이 될 것입니다. 물류 분야의 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습(ML)과 같은 AI 기능은 매일 물류 조직에 들어가는 엄청난 양의 정보를 정확하게 수집하고 구성하는 데 도움이 됩니다. NLP는 일반적으로 사용되는 단어, 구, 전문 용어까지 이해할 수 있으며 ML은 이러한 필수 아이디어를 연결하여 컨텍스트를 구축하고 이러한 단어가 변경될 때 학습할 수 있습니다.

AI는 이제 더 빠르고 더 나은 글로벌 연결 덕분에 그 어느 때보다 정확합니다. 물류에 활용하면 배송 시 데이터를 최대한 활용할 수 있습니다. AI는 위험을 예방하고 보다 효과적인 솔루션을 개발하여 리소스를 극대화하고 비용을 절감합니다.

향상된 안전성

AI 기반의 자동화 기술을 통해 지능형 계획 및 효과적인 창고 관리가 가능해 작업자 및 자재 안전을 향상시킬 수 있습니다. AI는 또한 작업장 안전에 대한 데이터를 조사하고 제조업체에게 잠재적인 위험을 경고할 수 있습니다. 작업을 업데이트하고 재고 매개변수를 기록하며 필수 피드백 루프 및 예방적 유지보수를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 신속하고 강력하게 대응하여 창고의 안전과 규정 준수를 유지할 수 있습니다.

시간을 초월한 배송

AI 시스템은 수동 작업에 대한 의존도를 줄이는 데 도움이 될 수 있으므로 전체 프로세스가 더 빠르고 안전하며 지능적입니다. 이를 통해 소비자에게 신속한 배송 약속을 보다 쉽게 ​​이행할 수 있습니다. 기존의 창고 프로세스는 최소한의 노력으로 자동화된 기술로 가속화되어 납품 기한을 맞출 수 있습니다.

운영 비용 절감

공급망은 AI 시스템의 이점을 크게 활용하여 운영 비용을 줄일 수 있습니다. 자동화된 지능형 프로세스는 오랜 기간 동안 오류 없이 작동할 수 있으므로 고객 서비스에서 창고에 이르기까지 실수 및 작업장 사고의 수를 줄입니다. 향상된 속도와 정확성으로 창고 로봇의 생산성이 향상됩니다.

더 나은 교통 예측

교통 예측은 CEO들이 지금 가장 흥미롭게 생각하는 기술 중 하나입니다. 여기에는 AI 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 현재 물류 시장의 가격 변동과 운송업체, 모드 및 레인에 대해 미래에 얼마나 많은 용량을 사용할 수 있는지 예측하는 것이 포함됩니다. 따라서 기본적으로 향후 배송 용량 요구 사항을 해결하는 데 도움이 됩니다. 간단히 말해서, 가치 사슬의 모든 사용 가능한 접점에서 시장 데이터의 막대한 캐시를 수집하여 공정한 가격으로 숙박 시설을 예약하는 데 능동적으로 대처할 수 있습니다(공급망 통합에 더 집중할수록 수행하기가 점점 더 쉬워지는 작업). 기존의 운송 계획 워크플로우에서 최상의 운송 선택을 찾는 시간 프레임은 주문이 이루어진 후 불과 며칠입니다.

비즈니스에서 물류를 위해 AI를 어떻게 사용할 수 있습니까?

AI와 물류 산업은 긴밀하게 연결되어 있습니다. 물류에서 AI를 계획하고 구현하는 데는 여러 가지 방법과 단계가 관련됩니다. AI가 물류 비즈니스에 어떻게 사용될 수 있는지 살펴보겠습니다.

주요 이슈 찾기

AI를 물류에 통합하기 전에 가장 먼저 해야 할 일은 공급망 격차를 식별하는 것입니다. 여기에는 공급망 관리, 창고 효율성 또는 장비 유지 관리가 포함될 수 있습니다. 지원이 필요한 부서를 알게 되면 AI를 사용하여 더 나은 효율성과 번거로움 없는 기능을 갖추도록 할 수 있습니다. AI의 가장 중요한 영향을 인식하여 노력과 자원을 집중할 수 있습니다.

비교 및 선택

선택하기 전에 사용 가능한 모든 옵션을 비교하여 요구 사항에 맞는 올바른 옵션을 찾는 것이 중요합니다. 귀하의 요구와 야망을 충족시키기 위해 제조 요구에 맞는 AI 솔루션을 선택하는 것이 가장 좋습니다. 예를 들어 기술 기능, 기존 시스템과의 통합, 공급업체 지원 및 교육과 같은 기능을 고려해야 합니다. 또 다른 중요한 측면은 개발 파트너를 현명하게 선택하는 것입니다. Appinventiv처럼 귀사의 문제점을 이해하고 필요에 따라 AI 솔루션을 혁신할 수 있는 파트너를 찾으십시오.

AI 구현 계획

명확한 포부와 올바른 파트너를 통해 공급망에서 구현을 계획해야 합니다. 이 계획에는 기술 구현 일정, 투자 예산, 교육 및 온보딩 전략이 포함되어야 합니다. AI 구현 성공을 정량화하는 방법과 진행 상황을 추적하는 데 사용할 메트릭을 고려하십시오. 명확한 비전은 구현 경로를 보다 간단하고 효과적으로 만듭니다.

작게 시작하여 성장

모든 물류 운영에 AI를 채택하고 싶은 유혹이 있지만 계획대로 작동하지 않을 가능성이 있습니다. 일반적으로 파일럿 프로젝트나 소규모 구현으로 천천히 진행하는 것이 더 유리합니다. 회사 전체에 기술을 적용하기 전에 테스트하십시오. 테스트 결과가 긍정적이면 점진적으로 대규모로 구현할 수 있습니다.

훈련 및 지원 직원

AI는 구현 후 많은 물류 활동을 자동화할 수 있지만 직원은 이를 사용할 준비가 되어 있어야 합니다. 처음에는 여러 가지 문제가 있을 수 있지만 이러한 문제는 팀에 적절한 지침을 제공하면 생략할 수 있습니다. 기업과 스타트업은 이러한 격차를 해소하기 위해 모든 직원에게 AI 시스템과 일반 AI 교육을 제공하는 것이 필수적입니다.

Appinventiv는 물류 관리를 강화하기 위해 어떻게 AI 지원을 제공할 수 있습니까?

신생 기업이든 물류 관리 분야의 확고한 기업이든 조직을 다음 단계로 끌어올리기 위해 올바른 AI 도구를 통합하고 구현하는 데 필요한 필수 요소는

• 믿고 맡길 수 있는 기업
• 적절한 기술 자원을 보유한 기업
• 하고 있는 일에 대한 경험이 있는 회사

Appinventiv는 모든 문제에 대한 다양한 디지털 솔루션을 제공하는 여러 회사와 협력해 왔으며 귀하를 위해 기꺼이 같은 일을 할 수 있습니다. 우리는 각 문제를 주의 깊게 듣고 우리 팀의 전문성과 결합된 혁신적인 기술의 도움으로 문제를 억제하는 것을 좋아합니다.

예를 들어, 우리는 고객 중 하나인 글로벌 건설 및 광산 장비 제조업체를 위해 AI 및 분석 기능을 갖춘 디지털 솔루션을 만들었습니다. 당사의 솔루션은 공급망 가시성을 60% 개선하고 운영 효율성을 30% 높이는 데 도움이 되었습니다.

선도적인 물류 소프트웨어 개발 회사로서 우리는 우리가 하는 일에서 탁월합니다. AI 개발 서비스를 사용해 보고 조직의 공급망을 간소화하십시오.

FAQ

Q. 물류에서 공급망 관리를 최적화하기 위해 AI를 어떻게 활용할 수 있습니까?

A. AI 기반 공급망 최적화 소프트웨어는 인지 예측을 기반으로 최선의 행동 방침을 권장함으로써 중요한 결정을 확대합니다. 이것은 전체 공급망의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 다양한 시나리오에서 잠재적인 시간, 비용 및 수익 영향으로 제조업체를 지원합니다.

Q. 물류 분야에서 가장 유망한 AI 활용 사례는?

A. 물류에서 AI의 역할은 운송업체 계약 모니터링, 운송 및 조달 요금 협상, 공급망의 어떤 프로세스를 개선하여 수익을 높일 수 있는지 정확하게 파악하는 것에서 확장됩니다. 더 많은 기업이 물류 및 공급망 관리에 대한 AI/머신 러닝 기반 접근 방식을 채택함에 따라 글로벌 공급망의 성능이 향상될 것입니다.

Q. 인공지능이 물류 운영에 미치는 영향은?

A. AI의 예측 능력 덕분에 수요 예측이 더욱 간편해졌습니다. 재고가 수요와 동기화되지 않으면 기업은 손실을 입습니다. AI는 네트워크 및 수요 계획의 효율성을 높여 머천다이저가 보다 능동적으로 대응할 수 있도록 합니다.