Rozwój platformy logistycznej AI: redukcja emisji dwutlenku węgla 20%

Innowise zbudował platformę optymalizacji logistyki z planowaniem tras opartym na sztucznej inteligencji, analizą w czasie rzeczywistym i śledzeniem zrównoważonego rozwoju dla dużego dostawcy usług logistycznych.

Klient

Branża

Logistyka

Region

Klient od

2023

Naszym klientem jest wiodąca globalna firma logistyczna, która współpracuje z firmami z branży handlu detalicznego, opieki zdrowotnej i produkcji. Zatrudniając ponad 25 000 pracowników i dysponując ogromną flotą, każdego roku przewozi miliony przesyłek. Znana z dążenia do innowacji i ograniczania wpływu na środowisko, zawsze szuka inteligentniejszych sposobów na zwiększenie wydajności i zmniejszenie śladu węglowego.

Szczegółowe informacje o kliencie nie mogą być ujawnione zgodnie z postanowieniami NDA.

Wyzwanie

Przezwyciężenie nieefektywności logistyki, zmniejszenie śladu węglowego i terminowość dostaw

Klient zwrócił się do nas z kilkoma poważnymi problemami, które hamowały jego działania operacyjne i ekologiczne:

Nieefektywne planowanie trasy: Ich logistyka była w większości ręczna i statyczna, co prowadziło do nieefektywnych tras, większego zużycia paliwa i częstych opóźnień w dostawach.
Wysoka emisja dwutlenku węgla: Prowadzenie tak dużej działalności oznaczało duży wpływ na środowisko, co utrudniało osiągnięcie celów zrównoważonego rozwoju, ponieważ emisje stale rosły.
Fragmentaryczna koordynacja łańcucha dostaw: Różne regionalne centra korzystały z oddzielnych strumieni danych, co powodowało opóźnienia w zarządzaniu zapasami, śledzeniu w czasie rzeczywistym i koordynowaniu dostaw.
Nieodebrane okna dostawy: Korki uliczne i nieprzewidywalna pogoda często zakłócały harmonogramy, co skutkowało brakiem lub opóźnieniem wysyłek.

Jako firma myśląca przyszłościowo, dążąca do zmniejszenia swojego śladu środowiskowego, klient potrzebował skalowalnego, opartego na technologii rozwiązania, aby przyspieszyć logistykę i osiągnąć cele zrównoważonego rozwoju zgodne z Celami Zrównoważonego Rozwoju ONZ (SDG).

Rozwiązanie

Oparta na sztucznej inteligencji platforma do inteligentniejszego wyznaczania tras i płynnego zarządzania dostawami

Aby rozwiązać te problemy, stworzyliśmy platformę optymalizacji logistyki opartą na uczeniu maszynowym. Rozwiązanie wykorzystuje inteligentne algorytmy routingu, Analiza danych w czasie rzeczywistym, i bezproblemową integrację API w celu ulepszenia tras dostaw, zmniejszenia zużycia paliwa i zwiększenia ogólnej wydajności biznesowej.

Kluczowe cechy platformy

Nasz zespół wyposażył platformę w niezbędne funkcje, aby zwiększyć szybkość świadczenia usług i wzmocnić zrównoważony rozwój. Te kluczowe funkcje współpracują ze sobą, aby zapewnić łatwą integrację danych, wgląd w czasie rzeczywistym i analizę predykcyjną w całym łańcuchu dostaw.

Optymalizacja tras oparta na sztucznej inteligencji: System dostosowuje trasy dostaw na bieżąco, korzystając z informacji w czasie rzeczywistym, takich jak korki, warunki drogowe i aktualizacje pogody. System Model ML staje się coraz bardziej inteligentny, co pomaga jeszcze bardziej skrócić czas dostawy i zaoszczędzić na paliwie.
Integracja danych geoprzestrzennych: Mapowanie GIS zapewnia wszystkie ważne szczegóły, takie jak warunki drogowe i ukształtowanie terenu. Następnie nasze systemy AI wykorzystują te informacje, aby znaleźć najlepsze i najbardziej przyjazne dla środowiska trasy, dzięki czemu wszystko działa płynniej i bardziej ekologicznie.
Predykcyjna analiza opóźnień: Platforma przewiduje potencjalne opóźnienia na podstawie danych historycznych i bieżących oraz automatycznie przekierowuje pojazdy, aby upewnić się, że dostawy dotrą na czas.
Automatyczna synchronizacja danych: Interfejsy API aktualizują wszystkie dane dotyczące zamówień, zapasów i dostaw w czasie rzeczywistym w systemach ERP, WMS i TMS klienta - eliminując ręczną koordynację i zmniejszając opóźnienia.
Wskaźniki zrównoważonego rozwoju: Rozwiązanie śledzi kluczowe statystyki środowiskowe, takie jak ślad węglowy na dostawę, całkowite zużycie paliwa i wskaźnik redukcji emisji. Informacje te pomagają klientowi zachować zgodność z celami zrównoważonego rozwoju i zachować przejrzystość dla interesariuszy i audytorów. System generuje również raporty zgodne ze standardami GRI i ISO 14001.

Redukcja emisji dwutlenku węgla

Stworzyliśmy inteligentny algorytm routingu, który łączy GIS i uczenie maszynowe w celu optymalizacji tras dostaw. Uwzględnia on takie czynniki, jak zatłoczenie dróg, wysokość, wzorce ruchu i typ pojazdu, aby nadać priorytet ścieżkom oszczędzającym paliwo i ograniczyć niepotrzebne postoje i pracę na biegu jałowym.

Integracja łańcucha dostaw

Korzystając z interfejsów API, połączyliśmy platformę z systemami ERP, WMS i TMS klienta, dzięki czemu poziomy zapasów, aktualizacje zamówień i harmonogramy dostaw pozostają zsynchronizowane w czasie rzeczywistym. Potoki danych obsługują ładunki danych łańcucha dostaw, zapewniając płynne zarządzanie magazynem, kontrolę zapasów i dostawy.

Ulepszanie trasy w czasie rzeczywistym

Dostarczone Platforma oparta na sztucznej inteligencji stale śledzi zarówno dane historyczne, jak i bieżące, takie jak natężenie ruchu i pogoda, ucząc się na ich podstawie, aby przekierowywać dostawy w przypadku wystąpienia potencjalnych opóźnień. Wdrożyliśmy analitykę predykcyjną, która nie tylko sygnalizuje potencjalne problemy, ale także sugeruje lepsze trasy, aby dotrzymać napiętych terminów dostaw.

Zarządzanie zapasami i przepustowość

Łącząc platformę z systemem WMS klienta, pomogliśmy stworzyć stały przepływ towarów. Aktualizacje w czasie rzeczywistym dotyczące zapasów, dostaw i uzupełniania zapasów przyspieszyły rotację zapasów i zmniejszyły wąskie gardła w magazynach i węzłach transportowych - znacznie zwiększając przepustowość.

Technologie

Cloud Infrastruktura

AWS (Lambda, EC2, S3, RDS)

Przetwarzanie danych

Apache Kafka, Spark

Modele uczenia maszynowego

TensorFlow, scikit-learn

Integracja API

Interfejsy API RESTful, GraphQL

Mapowanie i GIS

Google Maps API, Mapbox

Analiza danych i raportowanie

Power BI, Tableau

Monitorowanie i alerty

Prometheus, Grafana

Proces

Klient zdecydował się pozostać przy modelu Waterfall, dzieląc projekt na wyraźne etapy: zbieranie wymagań, projektowanie, rozwój, testowanie i wdrażanie. Sprawdzaliśmy z nim każdą fazę, aby upewnić się, że wszyscy jesteśmy na tej samej stronie i wszystko idzie zgodnie z planem.

Nasz kierownik projektu przeprowadzał regularne odprawy, aby dzielić się postępami, zbierać opinie i uzyskiwać zatwierdzenia na kluczowych etapach. Trzymając się tej konfiguracji, pozostaliśmy zsynchronizowani, uniknęliśmy ryzyka i dostarczyliśmy dokładnie to, czego oczekiwał klient, i to na czas.

Zespół

Kierownik projektu

Analityk biznesowy

Analitycy danych

Konsultant ESG

Inżynierowie oprogramowania

Inżynier DevOps

Specjalista ds. GIS

Wyniki

Zmniejszona emisja dwutlenku węgla i zwiększona szybkość dostaw

Dzięki dostosowaniu tras w czasie rzeczywistym, klient przyspieszył dostawy o 30%, dzięki czemu klienci zawsze otrzymywali zamówienia na czas. Zmniejszono również emisję dwutlenku węgla o 20% dzięki optymalizacji tras i mniejszemu zużyciu paliwa. Zmiany te obniżyły koszty paliwa o 15%, podczas gdy płynniejszy przepływ zapasów i lepsze planowanie obniżyły koszty operacyjne o 10%. Przepływ w czasie rzeczywistym i szybsze podejmowanie decyzji zwiększyły przepustowość zapasów o 18%. W rezultacie zadowolenie klientów wzrosło, a zaufanie i lojalność zwiększyły się o 25%.

Rozwiązanie to, stworzone z myślą o rozwoju, nadąża za wysiłkami klienta w zakresie zrównoważonego rozwoju. Przyszłe aktualizacje dodadzą wskaźniki, takie jak zużycie pojazdów i plany elektryfikacji tras. Dzięki ciągłym ulepszeniom modeli ML i integracji danych, przygotowujemy klienta do zmniejszenia śladu węglowego o 50% w ciągu najbliższych pięciu lat, zgodnie z celami Zielonego Ładu UE.

Czas trwania projektu

Czerwiec 2023 r. - W trakcie realizacji

20%

redukcja emisji dwutlenku węgla

10%

spadek kosztów operacyjnych

Podobne projekty

Skontaktuj się z nami

Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość

Wyślij nam wiadomość głosową

Załącz dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć 1 plik o rozmiarze do 2 MB. Prawidłowe formaty plików: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikając przycisk Wyślij, użytkownik wyraża zgodę na przetwarzanie przez Innowise jego danych osobowych zgodnie z naszą polityką prywatności. Politykę Prywatności w celu dostarczenia użytkownikowi odpowiednich informacji. Podając swój numer telefonu, użytkownik wyraża zgodę na kontaktowanie się z nim za pośrednictwem połączeń głosowych, wiadomości SMS i aplikacji do przesyłania wiadomości. Mogą obowiązywać opłaty za połączenia, wiadomości i transmisję danych.

Możesz również przesłać nam swoje zapytanie
na adres contact@innowise.com

Co dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.