10. Dynaaminen hinnoittelu
Amazonin Web Servicen mukaan dynaaminen hinnoittelu voi parantaa logistiikan tarjoajan myyntikatetta jopa 10 %.
Tekoäly voi aktiivisesti tarjota asiakkaille hintoja perustuen esimerkiksi myyntidataan, varauksiin, asiakaskäyttäytymiseen, säähän ja markkinatietoihin. Logistiikan palveluntarjoaja voisi ketterästi optimoida hinnoittelua reittien kapasiteetin ja sesonkien mukaan.
Yhdysvaltalainen CH Robinson saa yli 10 000 tarjouspyyntöä yksittäisistä rahdeista päivittäin. Yhtiö on jo automatisoinut osan tarjouspyyntöjen vastauksista ja pyrkii automatisoimaan vastaukset kokonaan.
9. Dynaaminen reittioptimointi
Suomessa yritykset hyödyntävät jo dynaamista reittioptimointia etenkin last mile -toimituksissa. Eli tekoäly huomioi historiallista dataa ja reitittää toimitukset ja reitin ennen auton liikkeelle lähtöä.
Ajon aikana reittijärjestys voi muuttua dynaamisesti perustuen aikaan tai polttoaineen kulutukseen huomioiden liikenne- ja säätietoja.
8. Laadunvarmistus
Suomessa hyödynnetään laadunvarmistuksessa tekoälyä ja olen tämän nähnytkin jo onnistuneesti käytössä. Useat yritykset haluavat toimitukset oman varaston kautta varmistaakseen laadun.
Kouluttamalla algoritmejä analysoimaan virheitä kuvista, videoista ja sensoridatasta, laadunvarmistus on tehty jo tehtaalta lähtiessä ja varmenteet pilvessä asiakkaan ja tuottajan todennettavissa.
Tämä poistaa taas yhden kitkatekijän matkalta ja tuo tehokkuutta toimintaan. Mm. Ford ja Amazon hyödyntävät tätä menestyksekkäästi jo nyt.
7. Pakkaaminen
Tekoälyä hyödyntämällä olemassa olevia koneiden ominaisuuksia kyetään parantamaan jälkikäteen.
Siemens paransi asiakkaan pakkauskonetta, minkä avulla sen tuotteiden läpivirtaus parantui 35 % verrattuna aikaisempaan.
Käytännössä siis tekoälyllä koulutettiin pakkauskoneen ohjelmistoa tehokkaammaksi ilman, että itse laitteeseen tarvitsi koskea.
Tästä pääset lukemaan tarkempia tietoja: https://tinyurl.com/ycxsun6
6. Toimitusketjun optimointia ja hinnoittelua
Walmart hyödyntää tekoälyä myynnin ennustamiseen ja varaston optimoimiseen. Eli se optimoi varastoa ja tilaa tuotteita kysynnän ja datan perusteella. Sillä saadaan pidettyä varastonarvo kohtuullisena.
Ostin tällä viikolla uintipullarin ja kassa kertoi, että heillä uuden mallin tullessa varastoon vanhojen mallien hinnat alkavat automaattisesti laskea.
5. Automatisoitu keräily
Tekoälyn, robottien ja ihmisten yhteistyö on tulevaisuuden varastossa arkipäivää. Vieraillessani toissa viikolla Mercedez-Benzin tehtaalla liukuhihna liikkui tasaiseen tahtiin ja ihmiset ainoastaan asensivat robottien tuomat komponentit.
Jokaiseen autoon ostajat ovat tehneet erilaisia valintoja. Robotiikka, automatisointi ja tekoäly ovat helpottaneet ihmistä siten, että robotit tuovat varastosta pyytämättä kaiken. Robotit osaavat huomioida ympäristönsä, tulevat tilaukset, nopeimmat keräilyreitit ja paljon muuta.
Robotit pystyvät liikkumaan varastossa itsenäisesti ja toteuttamaan nopeampia keräilyaikoja.
4. Järjestelmien ylläpito
Uber, Meta ja isot verkkokaupat ovat käytännön kautta huomanneet, että tekoäly on tehokkaampi kuin ihminen varmistamaan sovelluksen, verkkokaupan tai verkkosivuston käytettävyyden ja luotettavuuden.
Tekoäly skannaa taustalla jatkuvasti etsien mahdollisia heikkouksia, tunnistaa järjestelmän kuormia ja uhkia sekä ostaa vastata niihin.
3. Ennakoivat huollot
Proaktiivisuudesta tykkäävät kaikki, mutta sitä on äärimmäisen vaikeata tuottaa. Tekoälyllä saadaan tarkistettua laitteiden todellista kuntoa sekä muokattua tulevaa huoltoväliä.
Usein esim kaluston huoltovälejä mitataan ajalla, kilometreillä tai työntekijän työajalla. Tämä johtaa siihen, että huoltoja tehdään liian aikaisin. Tekoäly on parantanut huolloissa turvallisuutta ja vähentänyt huoltokustannuksia, mikä on vähentänyt katkoksia tuotannossa, parantanut asiakastyytyväisyyttä ja yleisesti lisännyt tehokkuutta.
Tekoäly voi varata suoraan huollot ja varaosat valmiiksi ja ilmoittaa työnohjaukseen tulevista tarpeista.
United Airlinesilla koneiden moottoreiden kunnon seurantaan ja huoltotarpeiden tunnistamiseen käytetään AI:ta.
John Deere ja UPS hyödyntävät myös tekoäyä käyttöiän, kunnon ja huoltovälien optimointeihin.
Tämän avulla yritykset pystyvät optimoimaan ja säästämään hukkaa monella eri osa-alueella. Uskon tämän lisääntyvän huomattavasti!
2. Päästöjen vähentäminen
Päästöjen vähentämisen tukena tekoäly tulee olemaan logistiikassa oiva kumppani. Dataa hyödyntäen se pystyy ehdottamaan erilaisia tapoja vähentää hiilidioksidipäästöjä.
Käyttötapoja ovat reittien optimointi, pakkausmateriaalin valinta, kuljetusmuodon valinta ja kuormanlastaustilan parempi hyödyntäminen kuormatilan optimointiin ja läpinäkyvyyteen kaikkien osapuolien välillä.
Tekoälyllä pystytään myös ohjaamaan kuljettajaa ajamaan kestävämmin.
Esimerkiksi DHL käyttää tekoälyä vähentääkseen tyhjän tilan määrää kuljetuksissaan.
1. Raportointi
PWC tulee investoimaan tekoälyyn miljardin verran tulevan kolmen vuoden aikana, niin hyvät kokemukset heillä on AI:n hyödyntämisestä ja varsinkin raportoinnista!
Raportoinnista kuulee usein, että se on aikaa vievää ja sellaista väkisin tehtävää työtä, joka on vain pakko tehdä.
Tekoäly voi raportoida puolestasi, ja tuottaa raportin vielä paremmin ymmärrettävään muotoon kuin ihminen perustuen raportin tuottamiin tavoitteisiin. Tekoäly skannaa tietoa nopeammin kuin ihminen ikinä pystyisi.
Tärkeintä ovat kuitenkin datasta tehtävät huomiot ja mahdollisten poikkeamien välitön nosto ja raportointi.