ເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນສູນສໍາເລັດທີ່ມີ AI: ການວິເຄາະຄືນໃຫມ່ຂອງການເຊົ່າຍຸດທະສາດປີ 2018 ຂອງ Runway
ໃນປີ 2018, ໃຫ້ເຊົ່າເສັ້ນທາງແລ່ນ, ການບໍລິການໃຫ້ເຊົ່າແຟຊັ່ນຊັ້ນນໍາ, ປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນໃນການຈັດການສູນປະຕິບັດສໍາເລັດ. ບໍລິສັດກໍາລັງປະສົບການຈະເລີນເຕີບໂຕຢ່າງໄວວາ, ເຊິ່ງຈະເຮັດໃຫ້ປະລິມານການສັ່ງຊື້ແລະການດໍາເນີນງານທີ່ເພີ່ມຂື້ນ. ໃນເວລານັ້ນ, ການປະສົມປະສານຂອງປັນຍາປອມ (AI) ເຂົ້າໄປໃນການຂົນສົ່ງແລະການຄຸ້ມຄອງຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງຄວາມລະມັດລະວັງແຕ່ຍັງບໍ່ກວ້າງແຕ່ຍັງບໍ່ກວ້າງແຕ່ຍັງບໍ່ກວ້າງແຕ່ຍັງບໍ່ກວ້າງແຕ່ຍັງບໍ່ກວ້າງແຕ່ຍັງບໍ່ກວ້າງແຕ່ຍັງບໍ່ກວ້າງແຕ່ຍັງບໍ່ກວ້າງແຕ່ຍັງບໍ່ກວ້າງແຕ່ຍັງບໍ່ກວ້າງແຕ່ຍັງບໍ່ກວ້າງແຕ່ຍັງບໍ່ກວ້າງຂວາງ. ບົດຂຽນນີ້ສໍາຫລວດວິທີການເຊົ່າ Runway ສາມາດມີການໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີ AI ໃນປີ 2018 ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງສູນກາງຂອງຕົນທີ່ມີຄວາມກ້າວຫນ້າໃນຂະແຫນງການຂົນສົ່ງໃນປະຈຸບັນໃນຂະແຫນງການຂົນສົ່ງ.
ສະພາບຂອງສູນສໍາເລັດໃນປີ 2018
ສິ່ງທ້າທາຍໃນການດໍາເນີນງານ
ໃນປີ 2018, ໃຫ້ເຊົ່າສູນປະຕິບັດຄວາມສໍາເລັດຂອງ Runway ໄດ້ຖືກດຶງດູດໃຈດ້ວຍບັນຫາການປະຕິບັດງານຫຼາຍຢ່າງ:
- ບັດການຈັດການສິນຄ້າຄົງຄັງ: **ການຮັກສາລະດັບຫຼັກຊັບທີ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນທ້າທາຍ, ເຮັດໃຫ້ບາງລາຍການແລະການເກັບຊື້ຂອງຄົນອື່ນ.
-** ຄໍາສັ່ງປະມວນຜົນຄວາມຊັກຊ້າ: **ການຈັດລຽງແບບຄູ່ມືແລະຂະບວນການຫຸ້ມຫໍ່ສົ່ງຜົນໃຫ້ຊ້າລົງໃນຊ່ວງເວລາທີ່ເຫມາະສົມທີ່ສຸດ, ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າ.
-** ຂໍ້ກໍານົດດ້ານການອອກແຮງງານ: ** ອັດຕາການໂອນເງິນສູງແລະຄວາມຕ້ອງການຂອງພະນັກງານທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຮັກສາກໍາລັງແຮງງານທີ່ສອດຄ່ອງແລະມີປະສິດຕິພາບ.
ພູມສັນຖານດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ
ໃນລະຫວ່າງໄລຍະເວລານີ້, AI ໃບສະຫມັກໃນການຂົນສົ່ງແມ່ນຢູ່ໃນໄວເດັກຂອງພວກເຂົາ. ບັນດາບໍລິສັດເຊັ່ນ Amazon ກໍາລັງເລີ່ມທົດລອງໃຊ້ກັບວິທີແກ້ໄຂ AI-Dribl, ແຕ່ວ່າເປັນລູກຈ້າງທີ່ແຜ່ຂະຫຍາຍແມ່ນຍັງມີຫລາຍປີ. ສິ່ງດັ່ງກ່າວໄດ້ນໍາສະເຫນີທັງການທ້າທາຍແລະໂອກາດທີ່ຈະໃຫ້ເຊົ່າເສັ້ນທາງແລ່ນໄປທີ່ Pioneer AI ການເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າໃນການດໍາເນີນງານຂອງຕົນ.
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ທີ່ມີທ່າແຮງໃນສູນປະຕິບັດຕາມ
AI-Power-PERED ACEACTING
ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການທີ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນສິ່ງສໍາຄັນສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າຄົງຄັງ. Ai algorithms ສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນການຂາຍປະຫວັດສາດ, ທ່າອ່ຽງຂອງຕະຫຼາດແລະປັດໃຈພາຍນອກເພື່ອຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການຄວາມຕ້ອງການໃຫ້ຖືກຕ້ອງກວ່າເກົ່າ. ຍົກຕົວຢ່າງ, Walmart ໄດ້ໃຊ້ AI ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການຖືຫຸ້ນໂດຍ 30% ໂດຍການຄາດເດົາຄວາມຕ້ອງການທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງຂື້ນ (execkart.com). ການປະຕິບັດການຄາດຄະເນ Ai-drive ທີ່ຄ້າຍຄືກັນສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ເຊົ່າ Runway ເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນລະດັບສິນຄ້າຄົງຄັງ, ຫຼຸດຜ່ອນທັງການເກີນກໍານົດແລະການຖືຫຸ້ນ.
ການຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າຄົງຄັງສະຫຼາດ
ລະບົບ AI ສາມາດຕິດຕາມລະດັບຫຼັກຊັບໃນເວລາຈິງແລະປັບສິນຄ້າຄົງຄັງໃນຫລາຍສະຖານທີ່. ວິທີການແບບເຄື່ອນໄຫວນີ້ຮັບປະກັນວ່າບັນດາລາຍການທີ່ນິຍົມແມ່ນມີໃຫ້ພ້ອມ, ໃນຂະນະທີ່ມີຄວາມນິຍົມຫນ້ອຍທີ່ສຸດແມ່ນຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເກັບຮັກສາ. ການຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າຄົງຄັງ AI-Dribl ສາມາດອັດຕະໂນມັດໄດ້ອັດຕະໂນມັດ, ຮັບປະກັນການຟື້ນຟູທີ່ທັນເວລາແລະການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດຂອງຄູ່ມື.
ຫຸ່ນຍົນແລະອັດຕະໂນມັດ
ການປະສົມປະສານຫຸ່ນຍົນທີ່ໃຊ້ພະລັງງານ AI ເຂົ້າໃນສູນສໍາເລັດທີ່ປະຕິບັດສາມາດເສີມຂະຫຍາຍປະສິດທິພາບຢ່າງຫລວງຫລາຍ. ຫຸ່ນຍົນມືຖືມືຖື (AMRS) ສາມາດນໍາທາງສາງໄດ້, ດຶງເອົາສິ່ງຂອງຕ່າງໆ, ແລະຂົນສົ່ງໄປທີ່ເວລາແລະແຮງງານທີ່ຕ້ອງການສໍາລັບການສັ່ງຊື້. ບໍລິສັດເຊັ່ນ Amazon ໄດ້ໃຊ້ຫຸ່ນຍົນ 200,000 ໂຕໃນສາງຂອງພວກເຂົາ, ເຮັດໃຫ້ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເຮັດວຽກຫຼຸດລົງ 20% (warehousewhisper.com). ເຊົ່າ RIDWAY ສາມາດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການອັດຕະໂນມັດທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບການດໍາເນີນງານຂອງການປະຕິບັດງານ.
ການຄວບຄຸມຄຸນະພາບ AI-Drime
ຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຂອງເຄື່ອງນຸ່ງທີ່ເຊົ່າແມ່ນສໍາຄັນທີ່ສຸດ. ລະບົບການກວດກາທີ່ມີຄວາມຜິດປົກກະຕິ AI ສາມາດກວດພົບສິນຄ້າທີ່ເສຍຫາຍ, ການຫຸ້ມຫໍ່ຂໍ້ບົກຜ່ອງ, ຫຼືປ້າຍຊື່ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງກ່ອນທີ່ຈະອອກຈາກສາງ. ວິທີການທີ່ຕັ້ງຫນ້າໃຊ້ງານນີ້ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດໃນການຂົນສົ່ງແລະຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມເພິ່ງພໍໃຈຂອງລູກຄ້າ. ການສຶກສາໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການຄວບຄຸມຄຸນະພາບ AI-Dribn ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດຂອງການຂົນສົ່ງໄດ້ຫຼາຍກວ່າ 40% (iuemag.com).
ບໍາລຸງຮັກສາການຄາດເດົາ
AI ສາມາດຕິດຕາມກວດກາເຄື່ອງຈັກແລະອຸປະກອນທີ່ເປັນເວລາຈິງ, ການຄາດເດົາຄວາມລົ້ມເຫລວທີ່ອາດເກີດຂື້ນກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂື້ນ. ວິທີການບໍາລຸງຮັກສາການຄາດຄະເນນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນເວລາຫວ່າງທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ແລະຂະຫຍາຍອາຍຸຂອງອຸປະກອນ. ການຄົ້ນຄວ້າຊີ້ບອກວ່າການບໍາລຸງຮັກສາການຄາດເດົາສາມາດຕັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການບໍາລຸງຮັກສາໄດ້ 20% ແລະປັບປຸງຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງອຸປະກອນໂດຍ 30% (locusrobotics.com).
ປະໂຫຍດຂອງການເຊື່ອມໂຍງ AI
ປະສິດທິພາບທີ່ດີຂື້ນ
ການເຊື່ອມໂຍງ AI ສາມາດອັດຕະໂນມັດວຽກງານທີ່ເປັນປະຈໍາ, ໃຫ້ກໍາມະກອນມະນຸດສຸມໃສ່ກິດຈະກໍາທີ່ສັບສົນຫຼາຍຂຶ້ນ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ເວລາໃນການປຸງແຕ່ງແລະການປຸງແຕ່ງທີ່ເພີ່ມຂື້ນເລື້ອຍໆ. ຍົກຕົວຢ່າງ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງ AI-Driven ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການຈັດສົ່ງເວລາແລະການໃຊ້ນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟ, ນໍາໄປສູ່ການປະຫຍັດແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງລູກຄ້າ (retailerhub.ai).
ທີ່ຖືກປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງ
ລະບົບ AI ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດຂອງມະນຸດໃນວຽກງານຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການສັ່ງຊື້, ການຫຸ້ມຫໍ່, ແລະການຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າຄົງຄັງ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການສັ່ງຊື້ທີ່ສູງຂື້ນແລະຜົນຕອບແທນຫນ້ອຍລົງ, ເສີມຂະຫຍາຍຄວາມໄວ້ວາງໃຈແລະຄວາມສັດຊື່ຂອງລູກຄ້າ.
ຄວາມສາມາດ
ໃນຖານະເປັນຄ່າເຊົ່າທີ່ແລ່ນໄດ້ສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍຕົວ, AI Solutions ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການທີ່ເພີ່ມຂື້ນ. ລະບົບ AI ສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບປະລິມານການສັ່ງຊື້ທີ່ສູງຂື້ນແລະການດໍາເນີນງານທີ່ສັບສົນຫຼາຍໂດຍບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແຮງງານແບບອັດຕາສ່ວນ.
ສິ່ງທ້າທາຍແລະການພິຈາລະນາ
ການລົງທືນໃນເບື້ອງຕົ້ນ
ການປະຕິບັດເຕັກໂນໂລຢີ AI ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການລົງທືນທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນໃນຮາດແວ, ຊອບແວ, ແລະການຝຶກອົບຮົມ. ສໍາລັບໃຫ້ເຊົ່າ Runway, ນີ້ຈະມີສ່ວນຮ່ວມໃນການໃຊ້ຈ່າຍທຶນທີ່ມີທຶນຫຼາຍ.
ຄວາມສັບສົນການເຊື່ອມໂຍງ
ປະສົມປະສານລະບົບ AI ທີ່ມີລະບົບການຄຸ້ມຄອງສາງທີ່ມີຢູ່ແລ້ວທີ່ມີຢູ່ແລ້ວແມ່ນສາມາດສະລັບສັບຊ້ອນແລະໃຊ້ເວລາໃຊ້ເວລາ. ມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການວາງແຜນແລະການປະຕິບັດຢ່າງລະມັດລະວັງເພື່ອຮັບປະກັນການປະຕິບັດງານທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນ.
ການຫັນປ່ຽນກໍາລັງແຮງງານ
ການແນະນໍາ AI ແລະອັດຕະໂນມັດອາດຈະນໍາໄປສູ່ການປ່ຽນແປງໃນຄວາມຕ້ອງການໃນການເຮັດວຽກ. ເຊົ່າເສັ້ນທາງແລ່ນທີ່ຕ້ອງການໃນການຄຸ້ມຄອງການຫັນປ່ຽນນີ້ຢ່າງລະມັດລະວັງ, ໃຫ້ການຝຶກອົບຮົມແລະສະຫນັບສະຫນູນພະນັກງານທີ່ໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກການປ່ຽນແປງ.
ສະຫລຸບ
ໃນປີ 2018, ໃຫ້ເຊົ່າເສັ້ນທາງແລ່ນທີ່ປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນສູນສໍາເລັດ. ການປະສົມເຕັກໂນໂລຢີ AI ສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາຫຼາຍຢ່າງ, ນໍາໄປສູ່ການປັບປຸງປະສິດທິພາບ, ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ແລະຄວາມຄ່ອງແຄ້ວ. ໃນຂະນະທີ່ການລົງທືນໃນການລົງທືນແລະການເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າກັນແມ່ນມີຫຼາຍ, ຜົນປະໂຫຍດໃນໄລຍະຍາວຂອງການຮັບຮອງເອົາ AI ໃນການປະຕິບັດງານສໍາເລັດແມ່ນມີຄວາມສໍາເລັດຫຼາຍ. ໃນຖານະທີ່ Ai ສືບຕໍ່ພັດທະນາ, ບໍລິສັດທີ່ມັກເຊົ່າເຮືອນແລ່ນໄດ້ມີໂອກາດທີ່ຈະປະຕິເສດຄວາມກ້າວຫນ້າເຫລົ່ານີ້ເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມຕ້ອງການດ້ານພູມສັນຖານທາງອີເລັກໂທຣນິກ.
ອ່ານຕໍ່ໄປ
ສໍາລັບຄວາມເຂົ້າໃຈຫຼາຍຂື້ນໃນແອັບພລິເຄຊັນ AI ໃນສູນການຂົນສົ່ງແລະເປັນສູນສໍາເລັດ, ພິຈາລະນາຄົ້ນຫາຊັບພະຍາກອນດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:
-
AI-Driven Warehouse Automation: The Future of Fulfillment Centers with Robotics and AI
-
Warehouse AI Revolution: Powerful Transformations in Logistics 2024
