Utvikling av AI-logistikkplattform: 20% reduksjon av karbonutslipp

Innowise har bygget en plattform for logistikkoptimalisering med AI-drevet ruteplanlegging, sanntidsanalyse og bærekraftssporing for en stor logistikkleverandør.

Kunde

Industri

Logistikk

Region

Kunde siden

2023

Vår kunde er et fremtredende globalt logistikkselskap som samarbeider med detaljhandel, helsevesen og produksjonsbedrifter. Med over 25 000 ansatte og en enorm flåte flytter de millioner av forsendelser hvert år. De er kjent for sin vilje til å innovere og redusere miljøpåvirkningen, og er alltid på utkikk etter smartere måter å øke effektiviteten og redusere karbonavtrykket på.

Detaljert informasjon om kunden kan ikke utleveres i henhold til bestemmelsene i NDA.

Utfordring

Få bukt med ineffektiv logistikk, redusere karbonavtrykket og holde leveransene i tide

Kunden kontaktet oss med noen store problemer som hemmet driften og miljøarbeidet deres:

Ineffektiv ruteplanlegging: Logistikken var for det meste manuell og statisk, noe som førte til ineffektive ruter, økt drivstofforbruk og hyppige leveringsforsinkelser.
Høye karbonutslipp: Å drive en så stor virksomhet innebar en stor miljøpåvirkning, noe som gjorde det vanskelig å nå bærekraftsmålene ettersom utslippene fortsatte å øke.
Fragmentert koordinering av leverandørkjeden: Ulike regionale knutepunkter brukte separate datastrømmer, noe som førte til forsinkelser i lagerstyringen, sporing i sanntid og koordinering av leveranser.
Ubesvarte leveringsvinduer: Trafikkork og uforutsigbart vær førte ofte til forsinkelser, noe som resulterte i uteblitte eller forsinkede forsendelser.

Som et fremtidsrettet selskap med mål om å redusere sitt miljøavtrykk, ønsket kunden en skalerbar, teknologidrevet løsning for å styrke logistikken og nå bærekraftsmålene i tråd med FNs bærekraftsmål.

Løsning

AI-drevet plattform for smartere ruting og smidig leverandørstyring

For å løse disse problemene har vi utviklet en plattform for logistikkoptimalisering basert på maskinlæring. Løsningen bruker smarte rutingsalgoritmer, dataanalyse i sanntidog sømløse API-integrasjoner for å oppgradere leveringsruter, redusere drivstofforbruket og øke den generelle effektiviteten i virksomheten.

Plattformens viktigste funksjoner

Teamet vårt har fylt plattformen med viktige funksjoner for å øke leveringshastigheten og styrke bærekraften. Disse nøkkelfunksjonene fungerer sammen for å gi enkel dataintegrasjon, sanntidsinnsikt og prediktiv analyse på tvers av hele forsyningskjeden.

AI-basert ruteoptimalisering: systemet justerer leveringsrutene underveis, ved hjelp av sanntidsinformasjon som trafikkork, veiforhold og væroppdateringer. Det ML-modell blir stadig smartere, noe som bidrar til å redusere leveringstidene ytterligere og spare drivstoff.
Integrering av geospatiale data: GIS-kartlegging gir alle viktige detaljer, som trafikkforhold og terrengforhold. Deretter bruker AI-systemene våre denne informasjonen til å finne de beste og mest miljøvennlige rutene, slik at alt går smidigere og grønnere.
Forutseende forsinkelsesanalyser: plattformen forutser potensielle forsinkelser ved hjelp av historiske og aktuelle data, og omdirigerer automatisk kjøretøyene for å sikre at leveransene kommer frem i tide.
Automatisk synkronisering av data: API-er sørger for at alle ordre-, lager- og leveringsdata oppdateres i sanntid på tvers av kundens ERP-, WMS- og TMS-systemer - noe som eliminerer manuell koordinering og reduserer forsinkelser.
Målinger av bærekraft: løsningen sporer viktig miljøstatistikk som karbonavtrykk per leveranse, totalt drivstofforbruk og utslippsreduksjonsrate. Denne innsikten hjelper kunden med å holde seg på linje med bærekraftsmålene og opprettholde åpenhet for interessenter og revisorer. Systemet genererer også rapporter som oppfyller GRI- og ISO 14001-standardene.

Reduksjon av karbonutslipp

Vi har utviklet en smart rutingsalgoritme som kombinerer GIS og maskinlæring for å optimalisere leveringsrutene. Den tar hensyn til ting som trafikkbelastning, høyde over havet, trafikkmønster og kjøretøytype for å prioritere drivstoffeffektive ruter og redusere unødvendige stopp og tomgangskjøring.

Integrasjon i leverandørkjeden

Ved hjelp av API-er koblet vi plattformen til kundens ERP-, WMS- og TMS-systemer, slik at lagernivåer, ordreoppdateringer og leveringsplaner holdes synkronisert i sanntid. Datapipelines håndterer store mengder forsyningskjededata og sørger for at lagerstyring, lagerkontroll og leveranser fungerer problemfritt sammen.

Ruteforbedring i sanntid

Den AI-drevet plattform sporer kontinuerlig både historiske data og sanntidsdata som trafikk og vær, og lærer av dem for å omdirigere leveransene hvis det oppstår potensielle forsinkelser. Vi har implementert prediktive analyser som ikke bare varsler om potensielle problemer, men som også foreslår bedre ruter for å overholde stramme leveringsvinduer.

Lagerstyring og gjennomstrømning

Ved å koble plattformen til kundens WMS bidro vi til å skape en jevn vareflyt. Sanntidsoppdateringer om lagerbeholdning, leveranser og påfylling gjorde lageromsetningen raskere og reduserte flaskehalser på lagre og transportknutepunkter - noe som ga en dramatisk økning i gjennomstrømningen.

Teknologier

Cloud Infrastruktur

AWS (Lambda, EC2, S3, RDS)

Databehandling

Apache Kafka, Spark

Maskinlæringsmodeller

TensorFlow, scikit-learn

API-integrering

RESTful API-er, GraphQL

Kartlegging og GIS

Google Maps API, Mapbox

Dataanalyse og rapportering

Power BI, Tableau

Overvåking og varsling

Prometheus, Grafana

Prosess

Kunden valgte å holde seg til fossefallsmodellen, og delte prosjektet inn i klare trinn: innsamling av krav, design, utvikling, testing og distribusjon. Vi tok kontakt med dem etter hver fase for å forsikre oss om at vi alle var på samme side og at alt gikk etter planen.

Prosjektlederen vår hadde regelmessige møter for å dele fremdrift, innhente tilbakemeldinger og sikre godkjenninger ved viktige milepæler. Ved å holde oss til dette opplegget holdt vi oss synkroniserte, unngikk risikoer og leverte nøyaktig det kunden var ute etter, og det til rett tid.

Team

Prosjekt-leder

Business Analyst

Dataforskere

ESG-konsulent

Programvareingeniører

DevOps-ingeniør

GIS-spesialist

Resultater

Reduserte karbonutslipp og økt leveringshastighet

Takket være rutejusteringer i sanntid fremskyndet kunden leveransene med 30%, slik at kundene alltid fikk bestillingene sine i tide. De reduserte også karbonutslippene med 20% bare ved å optimalisere rutene og bruke mindre drivstoff. Disse endringene reduserte drivstoffkostnadene med 15%, mens jevnere lagerflyt og bedre planlegging senket driftskostnadene med 10%. Sanntidsflyten og raskere beslutningstaking økte lagergjennomstrømningen med 181 Tp64T. Resultatet var at kundetilfredsheten økte kraftig, med en økning i tillit og lojalitet på 25%.

Løsningen er bygget for vekst og holder tritt med kundens bærekraftsarbeid. Fremtidige oppdateringer vil legge til beregninger som kjøretøyslitasje og planer for elektrifisering av ruter. Med kontinuerlige forbedringer av ML-modeller og dataintegrasjoner legger vi til rette for at kunden kan redusere karbonfotavtrykket sitt med 50% i løpet av de neste fem årene, helt i tråd med EUs Green Deal-mål.

Prosjektets varighet

Juni 2023 - Løpende

20%

kutt i karbonutslipp

10%

nedgang i driftskostnader

Relaterte saker

Kontakt oss

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så kontakter vi deg så snart vi har behandlet forespørselen din.

Navn

Selskap

E-post

Telefon

Melding

Send oss en talemelding

Legg ved dokumenter

Last opp fil

Du kan legge ved én fil på opptil 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved å klikke på Send, samtykker du til at Innowise behandler dine personopplysninger i henhold til våre Retningslinjer for personvern for å gi deg relevant informasjon. Ved å oppgi telefonnummeret ditt samtykker du i at vi kan kontakte deg via taleanrop, SMS og meldingsapper. Priser for samtaler, meldinger og data kan gjelde.

Du kan også sende oss en forespørsel
til contact@innowise.com

Hva skjer videre?

Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.

Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.

Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.