Дэлхийн ложистикийн салбар “хөдөлгөөн”-өөс “шийдвэр”-т шилжиж, энэхүү өөрчлөлтийн төвд хиймэл оюун ухаан байрлаж, компаниудын өрсөлдөх чадвар, үйлчилгээний чанар, өртгийн бүтцийг шинэчлэн тодорхойлох гол хүчин зүйл болжээ. Өнөөдөр дэлхийн тэргүүлэгч ложистикийн компаниуд AI-ийг шийдвэр гаргалт, автоматжуулалт, урьдчилан таамаглал, хэрэглэгчийн туршлага зэрэг бүх түвшинд нэвтрүүлж эхэллээ. AI-ийн нэвтрүүлэлт нь дараах гол чиглэлүүдэд хамгийн өндөр үр ашиг авчирч байна. Үүнд:
1.Эрэлтийн таамаглал ба төлөвлөлт (Demand Forecasting)
Хиймэл оюун ухаан нь их хэмжээний түүхэн болон бодит цагийн өгөгдлийг боловсруулж, ирээдүйн эрэлтийг өндөр нарийвчлалтай таамаглах боломжийг бүрдүүлдэг. Үүнд хэрэглэгчийн худалдан авалтын давтамж, зан төлөв, улирлын хэлбэлзэл, бүс нутгийн онцлог зэрэг олон хүчин зүйлийг нэгтгэн шинжилдэг.
Тухайлбал, Amazon компани энэхүү өгөгдөлд суурилсан загварыг ашиглан эрэлтийг урьдчилан тооцоолж, барааг хэрэглэгчидтэй ойр агуулахуудад урьдчилан байршуулах (anticipatory shipping) шийдлийг хэрэгжүүлдэг. Ингэснээр захиалга ирэхээс өмнө нийлүүлэлтийн бэлтгэл хангагдаж, хүргэлтийн хугацаа богиносно. Мөн илүүдэл нөөцөөс үүсэх хадгалалтын зардал (inventory holding cost) буурч, нийлүүлэлтийн сүлжээний нийт үр ашиг нэмэгддэг.
2.Маршрут оновчлол (Route Optimization)
AI нь замын хөдөлгөөн, цаг агаар, ачааллын түвшин, хүргэлтийн байршил зэрэг олон хувьсагчийг зэрэг тооцоолж, хамгийн оновчтой маршрутыг тодорхойлдог. Ингэснээр тээврийн хугацаа, зардал, нөөцийн ашиглалтыг илүү үр ашигтай болгодог.
Тухайлбал, UPS компанийн ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) систем нь жолооч бүрийн маршрутыг динамикаар оновчилдог. Энэхүү системийн үр дүнд жил бүр ойролцоогоор 100 сая миль илүүдэл зам хэмнэгдэж, шатахууны хэрэглээ мэдэгдэхүйц буурсан нь зардлыг оновчлох бодит жишээ болж байна.
3.Агуулахын автоматжуулалт (Warehouse Automation)
Агуулахын үйл ажиллагаанд роботжуулалт болон ухаалаг системүүдийг нэвтрүүлснээр гүйцэтгэл, нарийвчлал, үр ашиг шинэ түвшинд хүрч байна. Үүнийг хэрэгжүүлэгч DHL компани роботжуулсан бараа сонголтын (picking) систем, computer vision-д суурилсан чанарын хяналт, мөн өгөгдөлд тулгуурласан хүний нөөцийн төлөвлөлтийн (AI-based workforce planning) шийдлүүдийг үйл ажиллагаандаа амжилттай хэрэгжүүлж байна.
Эдгээрийн үр дүнд агуулахын ажиллагааны алдаа мэдэгдэхүйц буурч, хөдөлмөрийн зардал оновчлогдож, ажлын гүйцэтгэлийн хурд эрс нэмэгдсэн байна.
4.Эрсдэлийн удирдлага ба саатлын урьдчилсан таамаг (Risk Management and Delay Prediction)
Нийлүүлэлтийн сүлжээнд үүсэж болзошгүй эрсдэлийг урьдчилан илрүүлэхэд хиймэл оюун ухаан чухал үүрэг гүйцэтгэх болж, саатал, тасалдлыг урьдчилан таамаглаж, шийдвэр гаргалтыг илүү оновчтой болгох боломж бүрддэг. Тухайлбал, Maersk компани боомтын ачаалал, цаг агаар, геополитикийн хүчин зүйлсийг нэгтгэн шинжилж, тээврийн саатлыг урьдчилан тооцоолдог.
5.Хэрэглэгчийн үйлчилгээ ба автомат харилцаа (Customer Service and Automated Communication)
AI-д суурилсан чатбот болон автомат харилцааны системүүд нь хэрэглэгчийн үйлчилгээний чанарыг мэдэгдэхүйц сайжруулж байгаа бөгөөд үүнийг FedEx компани виртуал туслах (virtual assistant) -ын тусламжтайгаар илгээмжийн байршлын мэдээллийг бодит цаг хугацаанд хүргэж, мөн хэрэглэгчийн асуулт, хүсэлтийг автоматжуулан шуурхай шийдвэрлэх боломжийг бүрдүүлээд байна.
Өнөөгийн нөхцөлд салбарын өрсөлдөөн нь зөвхөн “хэн хурдан тээвэрлэх вэ?” гэдгээс давж, “хэн илүү ухаалаг, өгөгдөлд суурилсан системтэй вэ?” гэдэг шалгуурт төвлөрөх болжээ. Иймээс AI нь ложистикийн ирээдүйн чиг хандлага төдийгүй, өнөөдрийн өрсөлдөөний үндсэн шаардлага болж байна.
