Краткое и подробное описание проекта
Информация о клиенте: Скорость Логистики — компания, занимающаяся доставкой и грузоперевозками, которая ежедневно обрабатывает сотни отправлений в нескольких городах. Компания управляет парком грузовиков и фургонов для доставки «последней мили» для интернет-магазинов и местных компаний. До внедрения искусственного интеллекта диспетчерская служба Velocity каждое утро вручную планировала маршруты доставки и оперативно реагировала на задержки (пробки, погодные условия, внезапные срочные заказы). Неэффективные маршруты и медленное реагирование на сбои приводили к задержкам в доставке, росту расходов на топливо и недовольству клиентов.
Цели: Основной целью компании было оптимизировать свои логистические операции за счет автоматизации. Они хотели оптимизировать маршруты и графики доставки в режиме реального времени сократить время доставки и расход топлива. Кроме того, компания стремилась повысить точность доставки и качество обслуживания клиентов, проактивно управляя задержками и проблемами. Одним словом, Velocity Logistics искала решение на базе искусственного интеллекта, которое могло бы координировать работу её автопарка более эффективно, чем при ручном планировании, что позволило бы снизить затраты и повысить надёжность (и, как следствие, доверие клиентов).
Решение: Мы внедрили ИИ Агент «Оптимизатор отправки» для Velocity Logistics. Этот агент выполняет функцию цифрового диспетчера, который всегда на связи, непрерывно анализируя текущую ситуацию и динамически маршрутизируя поставки. Он принимает данные в реальном времени о заказах, местоположении транспортных средств по GPS, данных о дорожном движении и погоде, а также о расписании водителей. Используя эту информацию, ИИ автономно оперативно перенаправляет грузы и корректирует последовательность доставки, чтобы найти наиболее эффективные пути Например, если авария на шоссе приводит к задержке, агент мгновенно пересчитывает новые маршруты для пострадавших водителей, возможно, распределяя доставку между ближайшими автомобилями, чтобы обойти затор. Он также оптимизирует доставку. планирование, распределяя нужные посылки по нужным грузовикам утром, исходя из кластеризации и приоритета местоположения. В течение дня агент реагирует на новые срочные заказы или изменения в последнюю минуту, оперативно добавляя их в маршруты. Кроме того, он обрабатывает коммуникация – отправка автоматических оповещений клиентам с обновлённым временем прибытия при обнаружении риска задержки и уведомление сотрудников склада о необходимости своевременной подготовки к разгрузке. Этот уровень интеллектуальной и автономной координации вывел управление логистикой Velocity на новый уровень эффективности.
Интеграции: Агент-диспетчер ИИ был интегрирован с существующим система управления транспортом (TMS) и телематика автопарка. Система собирала данные GPS-локации и скорости каждого автомобиля в режиме реального времени, а также информацию о заказах из внутренней базы данных. Мы подключили агента к API картографирования и трафика (например, Google Maps) для получения актуальной информации о плотности движения, перекрытиях дорог и предложений оптимальных маршрутов. Кроме того, система была связана с метеорологическими службами для прогнозирования штормов и других погодных условий. Для обслуживания клиентов агент был подключен к системе уведомлений Velocity (SMS/электронная почта), чтобы любые задержки или изменения запускали проактивные уведомления для конечных клиентов о статусе доставки. Интеграция с ERP-системой компании означала, что наличие запасов и требования к доставке учитывались при планировании маршрутов (чтобы агент знал, на каком складе какой товар находится и т. д.). Важно отметить, что вся эта интеграция была осуществлена с учетом безопасности и конфиденциальности данных: агент имел доступ только к необходимым данным и зарегистрированным решениям для проверки человеком. Подключившись к популярные инструменты и платформы Компания Velocity уже использовала эту технологию (как и службы GPS-отслеживания и картографирования), ее внедрение прошло гладко, а кривая обучения для персонала была минимальной.
Результаты: Влияние на ключевые показатели эффективности Velocity Logistics было колоссальным. Оптимизация маршрутов с помощью ИИ сократила среднее время доставки примерно на 25%, что означает, что клиенты получали посылки быстрее, чем когда-либо. расход топлива снизился ~15%, поскольку грузовики проезжали меньше миль и избегали простоев – экономия средств, которая напрямую улучшила итоговую прибыль. Показатели своевременной доставки, ранее составлявшие около 85%, выросли до 97% Стабильность работы системы в режиме реального времени означала, что даже при возникновении непредвиденных проблем динамическое перепланирование агентом позволяло поддерживать поставки в соответствии с графиком (отраслевые исследования показывают, что компании, грамотно управляющие своей цепочкой поставок, могут повысить уровень обслуживания примерно на 20%, что подтверждается опытом Velocity). Эффективность «последней мили» имеет решающее значение, поскольку этот последний этап может учитывать 28% от общей стоимости доставки – благодаря оптимизации Velocity сэкономила деньги и может обрабатывать большие объёмы доставки с тем же парком. Они также отметили рост удовлетворенности конечных клиентов: автоматические оповещения и ускоренная доставка повысили уровень удовлетворенности клиентов и сократили количество жалоб на 30%. Что касается диспетчерской службы, то её нагрузка снизилась: вместо того, чтобы решать проблемы с маршрутами, они теперь контролируют решения ИИ и сосредотачиваются на исключениях или стратегических улучшениях. Спустя год Velocity Logistics сообщает, что проект ИИ-агента многократно окупился благодаря экономии топлива и повышению производительности. Это яркий пример того, как… Автономные агенты ИИ могут произвести революцию в логистике, превращая некогда громоздкую операцию в отлаженную машину, управляемую данными и работающую практически на автопилоте (с привлечением человека по мере необходимости).