AI udvikling af logistikplatform: 20% reduktion af CO2-udledning

Innowise byggede en logistikoptimeringsplatform med AI-drevet ruteplanlægning, analyser i realtid og sporing af bæredygtighed for en stor logistikudbyder.

Kunde

Industri

Logistik

Region

Kunde siden

2023

Vores kunde er en fremtrædende global logistikvirksomhed, der samarbejder med detail-, sundheds- og produktionsvirksomheder. Med over 25.000 ansatte og en enorm flåde flytter de millioner af forsendelser hvert år. De er kendt for deres vilje til at innovere og reducere miljøpåvirkningen, og de er altid på udkig efter smartere måder at øge effektiviteten og mindske deres CO2-fodaftryk på.

Detaljerede oplysninger om klienten kan ikke videregives i henhold til bestemmelserne i NDA.

Udfordring

Overvinde ineffektivitet i logistikken, reducere CO2-aftrykket og holde leverancerne til tiden

Kunden kontaktede os med et par store problemer, som hæmmede deres drift og grønne indsats:

Ineffektiv ruteplanlægning: Deres logistik var for det meste manuel og statisk, hvilket førte til ineffektive veje, mere brændstofforbrug og hyppige leveringsforsinkelser.
Højt CO2-udslip: At drive så stor en virksomhed betød en stor miljøpåvirkning, hvilket gjorde det svært at nå deres bæredygtighedsmål, da udledningen blev ved med at stige.
Fragmenteret koordinering af forsyningskæden: Forskellige regionale knudepunkter brugte separate datastrømme, hvilket forårsagede forsinkelser i lagerstyring, sporing i realtid og koordinering af leverancer.
Udeblevne leveringsvinduer: Trafikpropper og uforudsigeligt vejr fik ofte tidsplanerne til at skride, hvilket resulterede i manglende eller forsinkede forsendelser.

Som en fremsynet virksomhed, der ønsker at reducere sit miljømæssige fodaftryk, ønskede kunden en skalerbar, teknologidrevet løsning til at styrke logistikken og nå bæredygtighedsmål, der er i overensstemmelse med FN's mål for bæredygtig udvikling (SDG'er).

Løsning

AI-drevet platform til smartere routing og problemfri forsyningsstyring

For at løse disse problemer har vi bygget en logistikoptimeringsplatform, der er drevet af maskinlæring. Løsningen bruger smarte routing-algoritmer, Dataanalyse i realtidog problemfri API-integration for at opgradere leveringsruter, reducere brændstofforbruget og øge den samlede forretningseffektivitet.

Platformens vigtigste funktioner

Vores team har fyldt platformen med vigtige funktioner for at øge serviceleveringsgraden og styrke bæredygtigheden. Disse nøglefunktioner arbejder sammen for at give nem dataintegration, indsigt i realtid og forudsigelige analyser på tværs af hele forsyningskæden.

AI-baseret ruteoptimering: Systemet justerer leveringsruterne i farten ved hjælp af realtidsinformation som trafikpropper, vejforhold og vejropdateringer. Den ML-model bliver hele tiden smartere, hvilket er med til at forkorte leveringstiderne yderligere og spare på brændstoffet.
Integration af geospatiale data: GIS-kortlægning giver alle de vigtige detaljer som f.eks. trafikforhold og terrænforhold. Derefter bruger vores AI-systemer disse oplysninger til at finde de bedste og mest miljøvenlige ruter, så alting kører nemmere og grønnere.
Forudsigende analyse af forsinkelser: Platformen forudsiger potentielle forsinkelser ved hjælp af historiske og aktuelle data og omdirigerer automatisk køretøjer for at sikre, at leverancerne når frem til tiden.
Automatisk synkronisering af data: API'er holder alle ordre-, lager- og leveringsdata opdateret i realtid på tværs af kundens ERP-, WMS- og TMS-systemer - hvilket eliminerer manuel koordinering og reducerer forsinkelser.
Målinger af bæredygtighed: Løsningen sporer vigtige miljøstatistikker som CO2-fodaftryk pr. levering, samlet brændstofforbrug og emissionsreduktionsrate. Denne indsigt hjælper kunden med at holde sig på linje med bæredygtighedsmålene og opretholde gennemsigtighed for interessenter og revisorer. Systemet genererer også rapporter, der opfylder GRI- og ISO 14001-standarderne.

Reduktion af kulstofudledning

Vi har bygget en smart rutealgoritme, der kombinerer GIS og maskinlæring for at optimere leveringsruterne. Den tager højde for ting som trafikbelastning, højde, trafikmønstre og køretøjstype for at prioritere brændstofeffektive ruter og skære ned på unødvendige stop og tomgangskørsel.

Integration af forsyningskæden

Ved hjælp af API'er forbandt vi platformen med kundens ERP, WMS og TMS, så lagerniveauer, ordreopdateringer og leveringsplaner forbliver synkroniserede i realtid. Datapipelines håndterer masser af forsyningskædedata og sørger for, at lagerstyring, lagerkontrol og leverancer kører gnidningsløst sammen.

Forbedring af ruter i realtid

Den AI-drevet platform sporer konstant både historiske og aktuelle data som trafik og vejr og lærer af dem for at omdirigere leverancer, hvis der opstår potentielle forsinkelser. Vi har implementeret prædiktive analyser, som ikke kun gør opmærksom på potentielle problemer, men også foreslår bedre ruter, så vi kan nå de stramme leveringsvinduer.

Lagerstyring og gennemstrømning

Ved at forbinde platformen med kundens WMS hjalp vi med at skabe et stabilt flow af varer. Opdateringer i realtid om lagerbeholdning, leverancer og genopfyldning gjorde lageromsætningen hurtigere og reducerede flaskehalse i lagerbygninger og transportcentre - og øgede gennemstrømningen dramatisk.

Teknologier

Cloud Infrastruktur

AWS (Lambda, EC2, S3, RDS)

Databehandling

Apache Kafka, Spark

Modeller for maskinlæring

TensorFlow, scikit-learn

API-integration

RESTful API'er, GraphQL

Kortlægning og GIS

Google Maps API, Mapbox

Dataanalyse og rapportering

Power BI, Tableau

Overvågning og alarmering

Prometheus, Grafana

Proces

Kunden valgte at holde sig til vandfaldsmodellen og opdele projektet i klare trin: indsamling af krav, design, udvikling, test og implementering. Vi tjekkede ind med dem efter hver fase for at sikre, at vi alle var på samme side, og at alt gik efter planen.

Vores projektleder holdt regelmæssige check-ins for at dele fremskridt, indsamle feedback og sikre godkendelser ved vigtige milepæle. Ved at holde os til dette setup forblev vi synkroniserede, undgik risici og leverede præcis det, kunden var ude efter, til tiden.

Hold

Projektleder

Forretningsanalytiker

Dataforskere

ESG-konsulent

Software Engineers

DevOps Engineer

GIS-specialist

Resultater

Reduceret CO2-udledning og øget leveringshastighed

Takket være rutejusteringer i realtid fremskyndede kunden leverancerne med 30%, så kunderne altid fik deres ordrer til tiden. De reducerede også CO2-udledningen med 20% blot ved at optimere ruterne og bruge mindre brændstof. Disse ændringer reducerede brændstofomkostningerne med 15%, mens et mere jævnt lagerflow og bedre planlægning sænkede driftsomkostningerne med 10%. Realtidsflowet og den hurtigere beslutningstagning øgede lagergennemstrømningen med 18%. Som følge heraf steg kundetilfredsheden med en stigning i tillid og loyalitet på 25%.

Denne løsning er bygget til vækst og holder trit med kundens bæredygtighedsindsats. Fremtidige opdateringer vil tilføje målinger som slid på køretøjer og planer for elektrificering af ruter. Med løbende forbedringer af ML-modeller og dataintegrationer sætter vi kunden i stand til at reducere deres CO2-fodaftryk med 50% i løbet af de næste fem år, hvilket er helt i tråd med EU's Green Deal-mål.

Projektets varighed

Juni 2023 - Løbende

20%

Reduktion af kulstofudledning

10%

fald i driftsomkostninger

Relaterede sager

Kontakt os

Book et opkald eller udfyld formularen nedenfor, så vender vi tilbage til dig, når vi har behandlet din anmodning.

Navn

Virksomhed

E-mail

Telefon

Besked

Send os en talebesked

Vedhæft dokumenter

Upload fil

Du kan vedhæfte 1 fil på op til 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved at klikke på Send accepterer du, at Innowise behandler dine personlige data i henhold til vores Politik for beskyttelse af personlige oplysninger for at give dig relevante oplysninger. Ved at indsende dit telefonnummer accepterer du, at vi kan kontakte dig via taleopkald, sms og beskedapps. Opkalds-, besked- og datatakster kan være gældende.

Du kan også sende os din anmodning
til contact@innowise.com

Hvad sker der nu?

Når vi har modtaget og behandlet din anmodning, vender vi tilbage til dig for at beskrive dine projektbehov og underskriver en NDA for at sikre fortrolighed.

Når vi har undersøgt dine ønsker, behov og forventninger, udarbejder vores team et projektforslag med forslag med arbejdets omfang, teamstørrelse, tids- og omkostningsoverslag.

Vi arrangerer et møde med dig for at diskutere tilbuddet og få detaljerne på plads.

Til sidst underskriver vi en kontrakt og begynder at arbejde på dit projekt med det samme.

AI udvikling af logistikplatform: 20% reduktion af CO2-udledning

Kunde

Udfordring

Overvinde ineffektivitet i logistikken, reducere CO2-aftrykket og holde leverancerne til tiden

Løsning

AI-drevet platform til smartere routing og problemfri forsyningsstyring

Platformens vigtigste funktioner

Reduktion af kulstofudledning

Integration af forsyningskæden

Forbedring af ruter i realtid

Lagerstyring og gennemstrømning

Teknologier

Proces

Hold

Resultater

Reduceret CO2-udledning og øget leveringshastighed

Relaterede sager

Kontakt os

Hvad sker der nu?

Brug for andre tjenester?

Abonner til vores nyhedsbrev

Abonner
til vores nyhedsbrev