ChatGPT: Mākslīgā intelekta perspektīvas loģistikā
2022. gada 30. novembrī sāka darboties ChatGPT - mūsdienīgs pakalpojums, kas balstīts uz ģeneratīvo mākslīgo intelektu. Piecu dienu laikā vien to izmantoja 1 miljons patērētāju. Nosaukums GPT cēlies no angļu valodas termina Generative Pre-trained Transformer, tas attiecas uz neironu tīklu modeļiem, kas apmācīti uz milzīgiem teksta datu apjomiem.
Ar šo rīku var ātri ģenerēt tekstus no dažādām jomām. ASV pētniecības un konsultāciju uzņēmums Gartner, kas specializējas informācijas tehnoloģiju tirgos, prognozē, ka līdz 2025. gadam ģeneratīvais mākslīgais intelekts veidos 10 % no visiem radītajiem datiem. Salīdzinājumam, šobrīd šis rādītājs ir mazāks par 1 %.
Kā ChatGPT "personīgi" novērtē savu vērtību loģistikā? Ja uzdodat šo jautājumu mākslīgajam intelektam, ChatGPT atbild, ka tas spēj:
Aplūkosim tās norādītās piemērošanas jomas secīgi.
Ar šo rīku var ātri ģenerēt tekstus no dažādām jomām. ASV pētniecības un konsultāciju uzņēmums Gartner, kas specializējas informācijas tehnoloģiju tirgos, prognozē, ka līdz 2025. gadam ģeneratīvais mākslīgais intelekts veidos 10 % no visiem radītajiem datiem. Salīdzinājumam, šobrīd šis rādītājs ir mazāks par 1 %.
Kā ChatGPT "personīgi" novērtē savu vērtību loģistikā? Ja uzdodat šo jautājumu mākslīgajam intelektam, ChatGPT atbild, ka tas spēj:
- automatizēt manuālus un darbietilpīgus procesus,
- analizēt lielus datu apjomus, lai pieņemtu pamatotus lēmumus,
- prognozēt sūtījumu piegādes laiku,
- automātiski apstrādāt klientu pieprasījumus un sūdzības,
- apmācīt un atbalstīt darbiniekus.
Aplūkosim tās norādītās piemērošanas jomas secīgi.
Manuālu un darbietilpīgu procesu automatizācija
Pirmais tērzēšanas izmantošanas ieguvums ir satura veidošanas procesa automatizācija. ChatGPT jau tagad spontāni atbalsta tādas jomas kā mārketinga satura veidošana, skriptu un makru rakstīšana un tulkošana, t. i., gandrīz visas jomas, kas tika izmantotas MS Office vai Google Workspace (mākoņpakalpojumi, kas ļauj uzņēmumiem integrēt savu domēna vārdu ar Google produktiem, piemēram, Gmail vai Google Drive).
ChatGPT efektīvi izpaužas kā digitālais palīgs vadītājam, sagatavojot pārskatus, ceļvežus, prezentācijas, atskaites, analizējot tehnisko un juridisko dokumentāciju. Izmantojot šo rīku, uzņēmumi var ģenerēt rakstus, emuāru ierakstus un sociālo mediju saturu. Tas var darboties arī kā rīks, lai automatizētu pasūtījumu apstrādi e-komercijā.
ChatGPT efektīvi izpaužas kā digitālais palīgs vadītājam, sagatavojot pārskatus, ceļvežus, prezentācijas, atskaites, analizējot tehnisko un juridisko dokumentāciju. Izmantojot šo rīku, uzņēmumi var ģenerēt rakstus, emuāru ierakstus un sociālo mediju saturu. Tas var darboties arī kā rīks, lai automatizētu pasūtījumu apstrādi e-komercijā.
Lielo datu analīze
ChatGPT spēj analizēt lielus datu apjomus par noliktavas darbību, satiksmi, resursu un laika patēriņu operācijām, transportēšanu un pasūtījumu izpildi.
Datu analīze ir būtiska, lai noteiktu likumsakarības un statistiku, kas ļauj uzņēmumiem pieņemt labākus lēmumus. Šie lēmumi attiecas uz maršrutu noteikšanu un optimizāciju, degvielas patēriņa samazināšanu, transporta un loģistikas operāciju drošības uzlabošanu, potenciālo draudu, piemēram, zādzību vai viltojumu, identificēšanu un reaģēšanu uz tiem reāllaikā.
Ģeneratīvais mākslīgais intelekts var analizēt vairāku gadu ārkārtas transporta negadījumu datus un noteikt drošākos un degvielas patēriņu ziņā visefektīvākos maršrutus.
Datu analīze ir būtiska, lai noteiktu likumsakarības un statistiku, kas ļauj uzņēmumiem pieņemt labākus lēmumus. Šie lēmumi attiecas uz maršrutu noteikšanu un optimizāciju, degvielas patēriņa samazināšanu, transporta un loģistikas operāciju drošības uzlabošanu, potenciālo draudu, piemēram, zādzību vai viltojumu, identificēšanu un reaģēšanu uz tiem reāllaikā.
Ģeneratīvais mākslīgais intelekts var analizēt vairāku gadu ārkārtas transporta negadījumu datus un noteikt drošākos un degvielas patēriņu ziņā visefektīvākos maršrutus.
ChatGPT var arī analizēt riska datus, piemēram, bojājumus vai zaudējumus transportēšanas laikā, noteikt jomas, kurās nepieciešams pievērst uzmanību preventīviem pasākumiem, ņemot vērā dažādus faktorus, piemēram, kravas veidu, maršrutus, laika apstākļus.
Noliktavā ChatGPT paātrina visus procesus, uzlabojot produktu izvietojumu, kustības analīzi un optimizāciju darbiniekiem un noliktavas robotiem. Tā var analizēt tādus datus kā pārdošanas vēsture, sezonalitāte, iepirkšanas modeļi, krājumu stāvokļa izsekošana, pārdošanas tendences un pieprasījuma prognozēšana, lai labāk pārvaldītu krājumus un izvairītos no to trūkuma vai pārpalikuma.
Ļoti svarīga ir arī kļūdu analīze un agrīna anomāliju atklāšana. Izmantojot mākslīgo intelektu, kļūdas tiek ātri atklātas un novērstas, pirms tās rada bojājumus.
Noliktavā ChatGPT paātrina visus procesus, uzlabojot produktu izvietojumu, kustības analīzi un optimizāciju darbiniekiem un noliktavas robotiem. Tā var analizēt tādus datus kā pārdošanas vēsture, sezonalitāte, iepirkšanas modeļi, krājumu stāvokļa izsekošana, pārdošanas tendences un pieprasījuma prognozēšana, lai labāk pārvaldītu krājumus un izvairītos no to trūkuma vai pārpalikuma.
Ļoti svarīga ir arī kļūdu analīze un agrīna anomāliju atklāšana. Izmantojot mākslīgo intelektu, kļūdas tiek ātri atklātas un novērstas, pirms tās rada bojājumus.
Pasūtījumu piegādes laika prognozēšana
Ar mākslīgo intelektu darbināmas automatizētas pasūtījumu pārvaldības sistēmas izmanto sarežģītus algoritmus, lai automātiski izsekotu pasūtījumus, uzraudzītu piegādes termiņus un identificētu iespējamās problēmas, kas varētu izraisīt kavēšanos.
Sniedzot reāllaika datus un analītiskos datus, šīs sistēmas ļauj uzņēmumiem paredzēt iespējamos kavējumus un veikt proaktīvus pasākumus, lai nodrošinātu savlaicīgu un pilnīgu pasūtījumu piegādi.
Sniedzot reāllaika datus un analītiskos datus, šīs sistēmas ļauj uzņēmumiem paredzēt iespējamos kavējumus un veikt proaktīvus pasākumus, lai nodrošinātu savlaicīgu un pilnīgu pasūtījumu piegādi.
Automatizēt klientu pieprasījumu un sūdzību apstrādi
Izmantojot piekļuvi atjauninātiem loģistikas datiem, ChatGPT var nodrošināt jebkādu informāciju un klientu atbalstu 24 stundas diennaktī, 7 dienas nedēļā, 7 dienas nedēļā.
Vēl viens aspekts ir satura personalizācija. ChatGPT ļauj pielāgot saturu atbilstoši individuālo klientu vēlmēm un vajadzībām. Analizējot klientu atsauksmes, mākslīgais intelekts uzrauga uzņēmuma darba kvalitāti. Lingvistiskais modelis var klasificēt atsauksmes kā pozitīvas, neitrālas vai negatīvas, noteikt viedokļu modeļus un tendences, kā arī ģenerēt atsauksmju kopsavilkumus.
ASV uzņēmums Servion Global Solutions, kas ir līderis klientu pieredzes pārvaldības jomā, uzskata, ka līdz 2025. gadam 95 % mijiedarbību ar klientiem nodrošinās mākslīgais intelekts.
Vēl viens aspekts ir satura personalizācija. ChatGPT ļauj pielāgot saturu atbilstoši individuālo klientu vēlmēm un vajadzībām. Analizējot klientu atsauksmes, mākslīgais intelekts uzrauga uzņēmuma darba kvalitāti. Lingvistiskais modelis var klasificēt atsauksmes kā pozitīvas, neitrālas vai negatīvas, noteikt viedokļu modeļus un tendences, kā arī ģenerēt atsauksmju kopsavilkumus.
ASV uzņēmums Servion Global Solutions, kas ir līderis klientu pieredzes pārvaldības jomā, uzskata, ka līdz 2025. gadam 95 % mijiedarbību ar klientiem nodrošinās mākslīgais intelekts.
Darbinieku apmācība un atbalsts
ChatGTP var uzlabot ne tikai uzņēmuma saziņu ar klientiem, bet arī saziņu starp cilvēkiem un mašīnām. To var izmantot, lai automatizētu un precizētu saziņu starp atsevišķiem uzņēmuma departamentiem, loģistikas pakalpojumu sniedzējiem, to darījumu partneriem un citiem piegādes ķēdes dalībniekiem.
Cilvēki darbinieki arvien biežāk saskaras ar viedajām sistēmām kā "kolēģiem". Jo ātrāk šīs sistēmas uzlabos mijiedarbību, jo labāka būs sadarbība. Mākslīgo intelektu var izmantot arī kā autovadītāju "viedo palīgu", kas sazinās vienkāršā valodā, sniedz vērtīgu informāciju un brīdina par apdraudējumiem, nenovēršojot uzmanību.
To var izmantot arī satiksmes noteikumu ievērošanas uzraudzībai un kravas automobiļu vadītāju stresa novēršanai. Personalizēti pārtraukumu ieteikumi var veicināt darba drošību un tādējādi novērst nelaimes gadījumus.
Cilvēki darbinieki arvien biežāk saskaras ar viedajām sistēmām kā "kolēģiem". Jo ātrāk šīs sistēmas uzlabos mijiedarbību, jo labāka būs sadarbība. Mākslīgo intelektu var izmantot arī kā autovadītāju "viedo palīgu", kas sazinās vienkāršā valodā, sniedz vērtīgu informāciju un brīdina par apdraudējumiem, nenovēršojot uzmanību.
To var izmantot arī satiksmes noteikumu ievērošanas uzraudzībai un kravas automobiļu vadītāju stresa novēršanai. Personalizēti pārtraukumu ieteikumi var veicināt darba drošību un tādējādi novērst nelaimes gadījumus.
ChatGPT transporta nozarē
Viens no galvenajiem tērzēšanas lietojumiem transporta nozarē ir palīdzēt kravas nosūtītājam vai ekspeditoram pirmā kontakta laikā ar klientu. Tā uzskata Polijas Autotransporta institūta (PITD) eksperti savā ziņojumā "Vai ChatGPT mainīs transporta nozari?", kas publicēts 2023. gada jūlijā. ChatGPT var veikt automatizētu saraksti, lai pārbaudītu potenciālā darījumu partnera motivāciju un uzticības līmeni. Šī pārbaude var novērtēt, vai ar subjektu vispār ir vērts runāt un vai piedāvātās iespējas atbilst subjekta mērķim (motivācijai).
Tērzēšanas roboti var būt noderīgi, lai noteiktu ETA (paredzamo ierašanās laiku). Nosakot ETA transportā, svarīgi mainīgie lielumi ir: attālums, ātrums, ceļa apstākļi un satiksmes intensitāte. Meklējot resursus, mākslīgais intelekts var iegūt datus par vidējo satiksmes ātrumu konkrētā ceļa posmā, iespējamiem šķēršļiem vai publicētiem brīdinājumiem, kas var mainīt ierašanās laiku. Tas rada jautājumu par to, cik lielā mērā nākotnē notiks tērzēšanas robotu integrācija ar autoparka pārvaldības sistēmām (FMS) vai GPS sistēmām ar maršrutēšanas funkcijām. Pašlaik tie ir visefektīvākais līdzeklis, lai precīzi novērtētu ierašanās laiku.
Mākslīgais intelekts var nodrošināt ietaupījumus, uzskata institūta analītiķi. Tas sniedz papildu informāciju, lai atvieglotu sarunas īsākā laikā, iesaka organizācijas, ar kurām slēgt partnerības līgumus, uzrauga darbības rezultātus un ņem vērā izmaksas. Eksperti norāda uz ietaupījumiem laika gaitā. Sākotnēji kapex - vienreizējās izmaksas par ROI iegādi un ieviešanu - uzņēmumam var būt augstas. Tomēr laika gaitā gūtie ietaupījumi nodrošinās labvēlīgu atdeves koeficientu. Izvairīšanās no kļūdām vai lēmumu pieņemšanas procesa paātrināšana var radīt konkurences priekšrocības.
Tērzēšanas roboti var būt noderīgi, lai noteiktu ETA (paredzamo ierašanās laiku). Nosakot ETA transportā, svarīgi mainīgie lielumi ir: attālums, ātrums, ceļa apstākļi un satiksmes intensitāte. Meklējot resursus, mākslīgais intelekts var iegūt datus par vidējo satiksmes ātrumu konkrētā ceļa posmā, iespējamiem šķēršļiem vai publicētiem brīdinājumiem, kas var mainīt ierašanās laiku. Tas rada jautājumu par to, cik lielā mērā nākotnē notiks tērzēšanas robotu integrācija ar autoparka pārvaldības sistēmām (FMS) vai GPS sistēmām ar maršrutēšanas funkcijām. Pašlaik tie ir visefektīvākais līdzeklis, lai precīzi novērtētu ierašanās laiku.
Mākslīgais intelekts var nodrošināt ietaupījumus, uzskata institūta analītiķi. Tas sniedz papildu informāciju, lai atvieglotu sarunas īsākā laikā, iesaka organizācijas, ar kurām slēgt partnerības līgumus, uzrauga darbības rezultātus un ņem vērā izmaksas. Eksperti norāda uz ietaupījumiem laika gaitā. Sākotnēji kapex - vienreizējās izmaksas par ROI iegādi un ieviešanu - uzņēmumam var būt augstas. Tomēr laika gaitā gūtie ietaupījumi nodrošinās labvēlīgu atdeves koeficientu. Izvairīšanās no kļūdām vai lēmumu pieņemšanas procesa paātrināšana var radīt konkurences priekšrocības.
Vēl viens apspriestais jautājums ir cilvēkresursu jautājums. Mākslīgā intelekta algoritmu ieviešana var novest pie darbinieku skaita samazināšanas uzņēmumos. Tomēr ir arī otra medaļas puse - tas radīs jaunas amata vietas, lai uzraudzītu darbības rezultātus.
“
"Esmu pārliecināts, ka mākslīgais intelekts un ChatGPT tuvākajās desmitgadēs varētu būtiski mainīt kravu autopārvadājumus, paverot durvis scenārijiem, kas šodien var šķist visai futūristiski,"
Starp šiem scenārijiem viņš min piegādes grafiku saskaņošanu, pamatojoties uz pieprasījumu un pušu vajadzībām, un automātisku saziņu ar apakšuzņēmējiem. Pēkšņu izmaiņu gadījumā ChatGPT nekavējoties paziņo informāciju visām ieinteresētajām pusēm, tādējādi samazinot iespējamos kavējumus un neērtības.
Otrais ir autonomo kravas automobiļu konvoju ieviešana, kuros viens autovadītājs vada, bet pārējie transportlīdzekļi autonomi seko tam. Tas varētu palielināt efektivitāti un drošību, kā arī samazināt izmaksas, kas saistītas ar autovadītāju nodarbināšanu.
Otrais ir autonomo kravas automobiļu konvoju ieviešana, kuros viens autovadītājs vada, bet pārējie transportlīdzekļi autonomi seko tam. Tas varētu palielināt efektivitāti un drošību, kā arī samazināt izmaksas, kas saistītas ar autovadītāju nodarbināšanu.
“
"Šobrīd to ir grūti iedomāties, bet kas būtu, ja mēs šādu risinājumu ieviestu lielos mezglos vai loģistikas centros, kur vienas noliktavas ietvaros to izmantotu, lai paātrinātu un optimizētu kravu pārkraušanas procesus?"
Trešais "izrāviena risinājums" būtu tā sauktā prognozējošā apstrāde: ChatGPT analizē transportlīdzekļu sensoru datus un var paredzēt mehāniskos defektus, pirms tie rodas, ļaujot veikt remontu un apkopi optimālākajā laikā.
Ceturtais: individualizēti pakalpojumi. Mākslīgais intelekts var nodrošināt daudz personalizētākus pakalpojumus klientiem, analizējot viņu iepriekšējo uzvedību un vajadzības. Piemēram, ieteikt optimālāko transporta maršrutu, pamatojoties uz klienta iepriekšējo pieredzi, laika apstākļiem, satiksmes sastrēgumiem utt.
Ilgtermiņā ChatGPT var izveidot pašmācības transporta tīklus: autonomi optimizēt transporta tīklus, mācoties no pieredzes un pielāgojoties mainīgajiem apstākļiem reālajā laikā.
Ceturtais: individualizēti pakalpojumi. Mākslīgais intelekts var nodrošināt daudz personalizētākus pakalpojumus klientiem, analizējot viņu iepriekšējo uzvedību un vajadzības. Piemēram, ieteikt optimālāko transporta maršrutu, pamatojoties uz klienta iepriekšējo pieredzi, laika apstākļiem, satiksmes sastrēgumiem utt.
Ilgtermiņā ChatGPT var izveidot pašmācības transporta tīklus: autonomi optimizēt transporta tīklus, mācoties no pieredzes un pielāgojoties mainīgajiem apstākļiem reālajā laikā.
ChatGPT ekspeditora darbā
ChatGPT izmantošana kravu ekspeditoru darbībā var radīt vairākas būtiskas pārmaiņas nozarē. Jo īpaši tas ir rīks, kas ļauj panākt augstāku procesu automatizācijas pakāpi, organizētāku klientu apkalpošanu un pievērst uzmanību precizitātei.
“
"Mēs, cilvēki, nemīlam pildīt atkārtotus uzdevumus. Iespējams, pirms desmit gadiem tas būtu bijis pievilcīgi, taču mūsdienās atkārtojošos uzdevumus mēs mēdzam deleģēt mašīnām, lai tās tos automatizētu. Tērzēšanas ieviešana var atbrīvot cilvēkus no šiem mazāk pievilcīgajiem uzdevumiem."
Šeit ir daži iespējamie veidi, kā tērzēšana var mainīt kravu pārvadājumu operācijas:
- Ātrāka klientu apkalpošana: ChatGPT var automātiski atbildēt uz klientu pieprasījumiem reālajā laikā. Tas var ievērojami samazināt atbildes sniegšanas laiku un nodrošināt ātru klientu apkalpošanu pat tad, ja pieprasījumu skaits ir liels.
- Automatizēt ekspedīcijas procesus: ģenerēt transporta dokumentus, izsekot sūtījumiem, apstrādāt pasūtījumus un pat risināt sarunas ar klientiem. Tas, savukārt, ļauj palielināt darba efektivitāti, samazināt kļūdu skaitu, ekonomējot laiku un resursus.
- Lielāka precizitāte un uzticamība: ChatGPT ļauj sniegt precīzāku un uzticamāku informāciju, kas palīdz novērst pārpratumus un kļūdas saziņā ar klientiem, pārvadātājiem un citiem sadarbības partneriem. Tas samazina kļūdu risku un uzlabo kravu pārvadājumu pakalpojumu kvalitāti.
- Loģistikas procesu optimizācija: mākslīgais intelekts spēj analizēt milzīgus datu apjomus par maršrutiem, izmaksām, piegādes laikiem un citiem loģistikas faktoriem. Pamatojoties uz šo informāciju, tas var piedāvāt optimālus risinājumus, palīdzot optimizēt loģistikas procesus, plānot maršrutus, pārvaldīt noliktavas un samazināt transporta izmaksas.
- Pakalpojumu personalizācija: ChatGPT var apkopot un analizēt datus par klientu vēlmēm, pasūtījumu vēsturi un piegādes informāciju. Pamatojoties uz to, tā var sniegt personalizētus piedāvājumus un ieteikumus, kas pielāgoti individuālām klientu vajadzībām. Tas palīdz veidot ilgtermiņa attiecības ar klientiem un palielināt viņu lojalitāti.
- Maršrutu optimizācija: ChatGPT var optimizēt transporta maršrutus, pamatojoties uz dažādiem faktoriem, piemēram, attālumu, izmaksām, ceļu ierobežojumiem un klientu vēlmēm. Pamatojoties uz sniegto informāciju par kravu, mākslīgais intelekts var ieteikt optimālus maršrutus, palīdzot ietaupīt laiku un transporta izmaksas.
- Pieprasījuma prognozēšana: mākslīgais intelekts ļauj analizēt vēsturiskos kravu pārvadājumu datus un citus faktorus, piemēram, sezonalitāti, tirgus tendences un īpašus notikumus, lai prognozētu pieprasījumu pēc kravu pārvadājumu pakalpojumiem. Tas ļauj labāk plānot resursu pieejamību un optimizēt loģistikas procesus.
Izaicinājumi loģistikas jomā
Lielākā daļa loģistikas uzņēmumu apzinās mākslīgā intelekta tehnoloģiju ieviešanas iespējas un priekšrocības, taču ne visi spēj īstenot šos projektus.
Ar mākslīgā intelekta ieviešanu loģistikā ir saistīti vairāki izaicinājumi un problēmas. ChatGPT ir balstīta uz lietotāja ievadi. Pats ChatGPT norāda: "Manas spējas aprobežojas ar informāciju, kas tika apstrādāta un bija pieejama līdz pēdējai apmācībai 2021. gadā. Ir daudzas tēmas un detalizēta informācija, kas var būt ārpus manām zināšanām".
Tātad, pirmkārt, lai efektīvi izmantotu mākslīgo intelektu, loģistikas uzņēmumiem ir nepieciešama piekļuve lielām datu bāzēm. Dati ir jāapkopo, jāstrukturē un jāanalizē, lai tos varētu izmantot par pamatu AI algoritmu izstrādē. Uzņēmumiem ir jāizstrādā savi AI algoritmi (precīzi definētu noteikumu kopums vai instrukciju kopums, kas apraksta darbību secību, lai atrisinātu kādu problēmu). Turklāt, lai iegūtu nepieciešamos darba rezultātus, ir jāiemācās pareizi formulēt uzdevumus mākslīgajam intelektam.
Ar mākslīgā intelekta ieviešanu loģistikā ir saistīti vairāki izaicinājumi un problēmas. ChatGPT ir balstīta uz lietotāja ievadi. Pats ChatGPT norāda: "Manas spējas aprobežojas ar informāciju, kas tika apstrādāta un bija pieejama līdz pēdējai apmācībai 2021. gadā. Ir daudzas tēmas un detalizēta informācija, kas var būt ārpus manām zināšanām".
Tātad, pirmkārt, lai efektīvi izmantotu mākslīgo intelektu, loģistikas uzņēmumiem ir nepieciešama piekļuve lielām datu bāzēm. Dati ir jāapkopo, jāstrukturē un jāanalizē, lai tos varētu izmantot par pamatu AI algoritmu izstrādē. Uzņēmumiem ir jāizstrādā savi AI algoritmi (precīzi definētu noteikumu kopums vai instrukciju kopums, kas apraksta darbību secību, lai atrisinātu kādu problēmu). Turklāt, lai iegūtu nepieciešamos darba rezultātus, ir jāiemācās pareizi formulēt uzdevumus mākslīgajam intelektam.
Otrkārt, loģistikas uzņēmumiem ir jāiegulda atbilstošās tehnoloģijās un resursos, lai izmantotu mākslīgo intelektu. Tas ietver aparatūru, programmatūru un personālu, kas var to apkalpot. Izmantojot mākslīgo intelektu, var apkopot un analizēt datus no vairākām savienotām ierīcēm un sistēmām.
Pie tiem pieder SCM (Supply Chain Management) - piegādes ķēdes pārvaldība, vadības koncepcija un organizatoriskā stratēģija, kas sastāv no integrētas pieejas, lai plānotu un pārvaldītu visu informācijas plūsmu par izejvielām, materiāliem, produktiem, pakalpojumiem, kas rodas un transformējas loģistikas un ražošanas procesos.
Otra šāda ierīce ir ERP (uzņēmuma resursu plānošanas) sistēma. Tā ir visu uzņēmuma vadībai nepieciešamo pamatdarbības procesu kopums: finanses, cilvēkresursi, ražošana, piegādes ķēde, pakalpojumi, iepirkumi un daudz kas cits. Mūsdienīgs ERP risinājums arī savieno iekšējās darbības ar uzņēmējdarbības partneriem un tīkliem visā pasaulē.
Trešā ierīce ir CRM sistēma (programma uzņēmuma mijiedarbības ar klientiem automatizēšanai un kontrolei). Tā glabā un strukturē informāciju par pasūtījumiem un klientiem, palīdz optimizēt mārketingu, palielināt pārdošanas apjomu un uzlabot pakalpojumu kvalitāti.
Lai saglabātu konkurētspēju, loģistikas nozares dalībniekiem mākslīgais intelekts jāievieš arī WMS un TMS sistēmās (noliktavu pārvaldības sistēmas un transporta pārvaldības sistēmas).
Ieviešot mākslīgo intelektu loģistikā, joprojām ir vairāki juridiski un morāli apsvērumi, kas jāņem vērā. Uzņēmumiem ir jānodrošina, ka tie ievēro datu privātuma noteikumus, nepārkāpj intelektuālā īpašuma tiesības un ka to uz AI balstītās sistēmas nediskriminē nevienu personu vai grupu.
Pie tiem pieder SCM (Supply Chain Management) - piegādes ķēdes pārvaldība, vadības koncepcija un organizatoriskā stratēģija, kas sastāv no integrētas pieejas, lai plānotu un pārvaldītu visu informācijas plūsmu par izejvielām, materiāliem, produktiem, pakalpojumiem, kas rodas un transformējas loģistikas un ražošanas procesos.
Otra šāda ierīce ir ERP (uzņēmuma resursu plānošanas) sistēma. Tā ir visu uzņēmuma vadībai nepieciešamo pamatdarbības procesu kopums: finanses, cilvēkresursi, ražošana, piegādes ķēde, pakalpojumi, iepirkumi un daudz kas cits. Mūsdienīgs ERP risinājums arī savieno iekšējās darbības ar uzņēmējdarbības partneriem un tīkliem visā pasaulē.
Trešā ierīce ir CRM sistēma (programma uzņēmuma mijiedarbības ar klientiem automatizēšanai un kontrolei). Tā glabā un strukturē informāciju par pasūtījumiem un klientiem, palīdz optimizēt mārketingu, palielināt pārdošanas apjomu un uzlabot pakalpojumu kvalitāti.
Lai saglabātu konkurētspēju, loģistikas nozares dalībniekiem mākslīgais intelekts jāievieš arī WMS un TMS sistēmās (noliktavu pārvaldības sistēmas un transporta pārvaldības sistēmas).
Ieviešot mākslīgo intelektu loģistikā, joprojām ir vairāki juridiski un morāli apsvērumi, kas jāņem vērā. Uzņēmumiem ir jānodrošina, ka tie ievēro datu privātuma noteikumus, nepārkāpj intelektuālā īpašuma tiesības un ka to uz AI balstītās sistēmas nediskriminē nevienu personu vai grupu.
Iespējamie riski
Pastāv bažas, ka mākslīgā intelekta radītas sistēmas var nespēt tikt galā ar neparedzētiem un sarežģītiem scenārijiem. Ja mākslīgā intelekta sistēmas nedarbojas, daži procesi var kļūt paralizēti. Loģistikas uzņēmumiem jābūt gataviem rezerves plānam šādām situācijām un jāspēj ātri pielāgot savus AI algoritmus, ja nepieciešams.
Mākslīgā intelekta plašāka ieviešana būs atkarīga arī no stabilas kiberdrošības, saka Tomass Evanss (Thomas Evans), ASV korporācijas Honeywell, kas ražo elektroniskās vadības un automatizācijas sistēmas, galvenais tehnoloģiju direktors robotikas jomā. Ja datus nevar droši apkopot, uzglabāt un kopīgot ar uzņēmuma partneriem, tas kļūst par problēmu, nevis priekšrocību. Tā kā mākslīgā intelekta sistēmu darbībai nepieciešamie dati kļūst arvien vērtīgāki uzņēmumiem, tie kļūst vērtīgāki arī uzbrucējiem.
Mākslīgā intelekta plašāka ieviešana būs atkarīga arī no stabilas kiberdrošības, saka Tomass Evanss (Thomas Evans), ASV korporācijas Honeywell, kas ražo elektroniskās vadības un automatizācijas sistēmas, galvenais tehnoloģiju direktors robotikas jomā. Ja datus nevar droši apkopot, uzglabāt un kopīgot ar uzņēmuma partneriem, tas kļūst par problēmu, nevis priekšrocību. Tā kā mākslīgā intelekta sistēmu darbībai nepieciešamie dati kļūst arvien vērtīgāki uzņēmumiem, tie kļūst vērtīgāki arī uzbrucējiem.
“
"Laika gaitā tie kļūst par arvien lielāku mērķi,"
Galvenais drauds, tāpat kā citās nozarēs, ir strauja status quo maiņa. ChatGPT ar laiku pārņems aizvien vairāk ekspeditoru, analītiķu, juristu, grāmatvežu darba, izraisot potenciālu haosu darba tirgū. No otras puses, ChatGPT daudzkārt palielina uzņēmumu efektivitāti.
“
"Es domāju, ka ChatGPT bez grūtībām izturētu autotransporta speciālista kvalifikācijas eksāmenu,"
“
"Protams, likumdošana nav sekojusi līdzi tehnoloģiskajām pārmaiņām un vēl ilgi bloķēs juridiskās personas statusu, kas nepieciešams sertifikāta izsniegšanai, taču to varētu nodot personai."
Līdzīgi, saka eksperts, ir ar kapitāla un juridiskās atbildības jautājumiem. Kamēr netiks atrisināts jautājums par mākslīgā intelekta juridisko statusu vai vismaz atbildību par veiktajām darbībām un pieņemtajiem lēmumiem, līdz tam laikam tas būs tikai palīglīdzeklis cilvēkiem.
“
"Sekojot šai argumentācijas līnijai, es pieņemu, ka pieaugs indivīdu lēmumu pieņemšanas pilnvaras. Es deru uz superkravu ekspeditoriem, kurus atbalstīs mākslīgā intelekta analītiķi un kuri individuāli vai salīdzinoši nelielās komandās koordinēs ļoti progresīvas piegādes ķēdes,"
Eiropas Savienība aktīvi strādā pie "Likuma par mākslīgo intelektu", lai regulētu atbildības jautājumus un tā izmantošanu. Kad tas tiks apstiprināts, tas būs pasaulē pirmais tiesību akts par mākslīgo intelektu.
Uz jautājumu, kur ChatGPT redz sevi biznesā pēc 10 gadiem, mākslīgais intelekts atbildēja šādi:
Uz jautājumu, kur ChatGPT redz sevi biznesā pēc 10 gadiem, mākslīgais intelekts atbildēja šādi:
“
"Es palīdzēšu identificēt uzņēmējdarbības riskus un analizēt potenciālos draudus, lai varētu labāk pārvaldīt riskus un veikt atbilstošus preventīvus pasākumus."
25.10.2023
Loģistikas blogs