Важнейшая роль аннотаций данных в логистической отрасли
5 апреля 2024 г.Традиционные логистические услуги не могут удовлетворить растущий спрос на эффективность и точность. Следовательно, необходимо изучить решения искусственного интеллекта для оптимизации затрат и использования ресурсов. Они также должны в то же время обеспечивать скорость и точность. Успех ИИ во многом зависит от точности и качества предоставляемых данных.
По сути, аннотация данных действует как мост, позволяющий моделям машинного обучения понимать и решать реальные проблемы.
На протяжении многих лет аннотации данных играли огромную роль в стимулировании роста во многих отраслях. Компании нанимают обученных специалистов для аннотирования данных для своих клиентов. Современные технологии используют искусственный интеллект (ИИ) и аннотирование данных для сокращения затрат и привлечения клиентов.
Аннотации данных также способствуют быстрому росту транспортной отрасли, помогая машинам лучше понимать мир таким, какой он существует. Популярность онлайн-покупок также привела к росту спроса на логистические услуги со стороны потребителей.
И ИИ, и аннотации данных имеют возможность переопределить каждый элемент логистическая отрасль благодаря автоматизированному управлению складами, интеллектуальному планированию маршрутов доставки, профилактическому обслуживанию и прогнозированию спроса. Итак, давайте рассмотрим каждый из этих элементов.
- Автоматизированное управление складом. Системы управления запасами на базе искусственного интеллекта помогают принимать более обоснованные решения о запасах за счет автоматизации нескольких ручных процессов. Поскольку ручные процессы, такие как ввод данных и ручная регистрация товаров, отнимают очень много времени и подвержены человеческим ошибкам, они могут не обеспечивать в реальном времени информацию об уровнях запасов и моделях спроса.
ИИ также полезен для анализа огромных объемов данных и предоставления информации об уровне запасов, спросе и предложении в режиме реального времени. Он включает в себя анализ данных о товарах в точках продаж, исторические данные о продажах и данные о поставщиках. Он также используется для прогнозирования спроса на продукцию и оказания помощи предприятиям в корректировке уровня запасов, чтобы предотвратить затоваривание или недостаточность запасов. Это помогает ритейлерам сократить расходы, связанные с хранением запасов, и сократить сроки выполнения заказов.
2. Интеллектуальное планирование маршрута доставки или оптимизация маршрута: это важный компонент логистики, поскольку он устанавливает лучший маршрут для перевозки товаров из одной точки в другую. Данные из различных источников, таких как GPS-слежение, прогнозы погоды и датчики дорожного движения, используются для определения наилучшего маршрута с использованием алгоритмов искусственного интеллекта. Его можно использовать для оптимизации маршрутов в зависимости от погодных условий. Использование искусственного интеллекта в бизнесе помогает сэкономить время и средства, повышая качество доставки.
3. Прогнозируемое обслуживание. Это важная область в области искусственного интеллекта, поскольку он преобразует логистическую отрасль, предотвращая простои, которые обходятся дорого и приводят к задержкам и потере доходов. Он использует анализ данных и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования необходимости технического обслуживания и помогает логистическим компаниям выявлять проблемы до их возникновения.
ИИ используется для анализа данных и выявления закономерностей для прогнозирования работ по техническому обслуживанию, включая ремонт или замену оборудования. ИИ помогает предприятиям выявлять проблемы до того, как они станут серьезными, и принимать меры предосторожности, чтобы ограничить сбои в работе бизнеса.
4. Прогнозирование спроса. Это важная часть управления цепочками поставок в компаниях электронной коммерции, поскольку она помогает им оптимизировать запасы, улучшить планирование цепочки поставок и ограничить риск дефицита и отходов. Более того, это сложная и трудная задача для предприятий, работающих с широким спектром продуктов и сегментов рынка.
Прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта помогает предприятиям электронной коммерции прогнозировать продажи и оптимизировать уровень запасов, что приводит к повышению эффективности цепочки поставок и удовлетворенности клиентов. В целом ИИ помогает изменить методы работы предприятий, используя ИИ для анализа данных и прогнозирования будущего спроса.
Вывод
ИИ открывает большие возможности для автоматизации рутинных задач, повышения эффективности и ограничения затрат. Внедрение искусственного интеллекта в логистике помогает предприятиям получать прибыль и опережать конкурентов. Продолжающееся развитие искусственного интеллекта открыло двери для безграничных возможностей. К ним относятся интеграция и совместимость данных, масштабируемость, точное прогнозирование, устранение пробелов в навыках и знаниях, повышение эффективности и т. д.
Оригинал