Utveckling av AI-logistikplattform: 20% minskade koldioxidutsläpp

Innowise byggde en plattform för logistikoptimering med AI-driven ruttplanering, realtidsanalys och hållbarhetsspårning för en stor logistikleverantör.

Kund

Industri

Logistik

Region

Kund sedan

2023

Vår kund är ett framstående globalt logistikföretag som samarbetar med detaljhandel, hälso- och sjukvård och tillverkningsföretag. Med över 25 000 anställda och en massiv flotta flyttar de miljontals försändelser varje år. De är kända för sin drivkraft att förnya sig och minska miljöpåverkan och letar alltid efter smartare sätt att öka effektiviteten och krympa sitt koldioxidavtryck.

Detaljerad information om kunden kan inte lämnas ut enligt bestämmelserna i NDA.

Utmaning

Övervinna ineffektivitet i logistiken, minska koldioxidavtrycket och hålla leveranserna i tid

Kunden kontaktade oss med några stora problem som hindrade deras verksamhet och miljöarbete:

Ineffektiv ruttplanering: Deras logistik var mestadels manuell och statisk, vilket ledde till ineffektiva vägar, mer bränsleförbrukning och frekventa leveransförseningar.
Höga koldioxidutsläpp: Att driva en så stor verksamhet innebar en stor miljöpåverkan, vilket gjorde det svårt att nå hållbarhetsmålen eftersom utsläppen fortsatte att öka.
Fragmenterad samordning av leveranskedjan: Olika regionala hubbar använde separata dataflöden, vilket orsakade förseningar i lagerhanteringen, spårning i realtid och samordning av leveranser.
Missade leveranstillfällen: Trafikstockningar och oförutsägbart väder gjorde ofta att tidtabellerna inte stämde, vilket ledde till missade eller försenade leveranser.

Som ett framåtblickande företag som strävar efter att minska sitt miljöavtryck ville kunden ha en skalbar, teknikdriven lösning för att effektivisera logistiken och nå hållbarhetsmål i linje med FN:s mål för hållbar utveckling (SDG).

Lösning

AI-driven plattform för smartare routing och smidig leveranshantering

För att hantera dessa problem har vi byggt en plattform för logistikoptimering som drivs av maskininlärning. Lösningen använder smarta routingalgoritmer, dataanalys i realtidoch sömlösa API-integrationer för att uppgradera leveransrutter, minska bränsleförbrukningen och öka den övergripande effektiviteten i verksamheten.

Plattformens viktigaste funktioner

Vårt team fyllde plattformen med viktiga funktioner för att öka servicegraden och förbättra hållbarheten. Dessa nyckelfunktioner samverkar för att ge enkel dataintegration, insikter i realtid och prediktiv analys över hela leveranskedjan.

AI-baserad ruttoptimering: systemet justerar leveransrutterna i farten med hjälp av realtidsinformation som trafikstockningar, vägförhållanden och väderuppdateringar. Den ML-modell blir hela tiden smartare, vilket bidrar till att ytterligare korta leveranstiderna och spara bränsle.
Integration av geospatiala data: GIS-kartläggning ger alla viktiga detaljer som trafikförhållanden och terrängegenskaper. Sedan använder våra AI-system den informationen för att hitta de bästa och mest miljövänliga rutterna, vilket gör att allt går smidigare och grönare.
Prediktiv fördröjningsanalys: plattformen förutspår potentiella förseningar med hjälp av historiska och aktuella data och omdirigerar automatiskt fordon för att se till att leveranserna kommer fram i tid.
Automatiserad synkronisering av data: API:er håller alla order-, lager- och leveransdata uppdaterade i realtid i kundens ERP-, WMS- och TMS-system - vilket eliminerar manuell samordning och minskar förseningar.
Mätetal för hållbarhet: lösningen spårar viktig miljöstatistik som koldioxidavtryck per leverans, total bränsleförbrukning och utsläppsminskningsgrad. Dessa insikter hjälper kunden att hålla sig i linje med hållbarhetsmålen och upprätthålla transparens för intressenter och revisorer. Systemet genererar också rapporter som uppfyller GRI- och ISO 14001-standarderna.

Minskning av koldioxidutsläpp

Vi har byggt en algoritm för smart ruttplanering som kombinerar GIS och maskininlärning för att optimera leveransrutterna. Den tar hänsyn till saker som trafikstockningar, höjd över havet, trafikmönster och fordonstyp för att prioritera bränsleeffektiva vägar och minska antalet onödiga stopp och tomgångskörning.

Integration av leveranskedjan

Med hjälp av API:er kopplade vi plattformen till kundens ERP-, WMS- och TMS-system, så att lagernivåer, orderuppdateringar och leveransscheman synkroniseras i realtid. Datapipelines hanterar mängder av data från leveranskedjan och ser till att lagerhantering, lagerstyrning och leveranser fungerar smidigt tillsammans.

Förbättring av rutten i realtid

Den AI-driven plattform spårar ständigt både historiska och aktuella data som trafik och väder, och drar lärdom av dem för att omdirigera leveranser om potentiella förseningar uppstår. Vi implementerade prediktiv analys som inte bara flaggar för potentiella problem utan också föreslår bättre rutter för att klara snäva leveranstider.

Lagerhantering och genomströmning

Genom att ansluta plattformen till kundens WMS hjälpte vi till att skapa ett jämnt flöde av varor. Realtidsuppdateringar om lager, leveranser och påfyllning gjorde lageromsättningen snabbare och minskade flaskhalsar i lager och transporthubbar - vilket dramatiskt ökade genomströmningen.

Teknik

Cloud Infrastruktur

AWS (Lambda, EC2, S3, RDS)

Databehandling

Apache Kafka, Spark

Modeller för maskininlärning

TensorFlow, scikit-learn

API-integration

RESTful API:er, GraphQL

Kartläggning och GIS

Google Maps API, Mapbox

Dataanalys och rapportering

Power BI, Tableau

Övervakning och varning

Prometheus, Grafana

Process

Kunden valde att hålla sig till vattenfallsmodellen och delade upp projektet i tydliga steg: kravinsamling, design, utveckling, testning och driftsättning. Vi stämde av med dem efter varje fas för att se till att vi alla var på samma sida och att allt gick enligt plan.

Vår projektledare höll regelbundna avstämningar för att dela med sig av framsteg, samla in feedback och säkra godkännanden vid viktiga milstolpar. Genom att hålla oss till det här upplägget höll vi oss synkroniserade, undvek risker och levererade exakt vad kunden var ute efter i rätt tid.

Team

Projekt- ledare

Affärsan-alytiker

Dataforskare

ESG-konsult

Programvaruingenjörer

DevOps-ingenjör

GIS-specialist

Resultat

Minskade koldioxidutsläpp och ökad leveranshastighet

Tack vare ruttjusteringar i realtid kunde kunden påskynda leveranserna med 30%, så att kunderna alltid fick sina beställningar i tid. De minskade också koldioxidutsläppen med 20% bara genom att optimera rutterna och använda mindre bränsle. Dessa förändringar sänkte bränslekostnaderna med 15%, medan ett jämnare lagerflöde och bättre schemaläggning sänkte driftskostnaderna med 10%. Realtidsflödet och det snabbare beslutsfattandet ökade lagergenomströmningen med 18%. Som ett resultat av detta ökade kundnöjdheten kraftigt, med en ökning av förtroende och lojalitet med 25%.

Den här lösningen är byggd för tillväxt och håller jämna steg med kundens hållbarhetsarbete. Framtida uppdateringar kommer att lägga till mätvärden som fordonsslitage och planer för elektrifiering av rutter. Med kontinuerliga förbättringar av ML-modeller och dataintegrationer gör vi det möjligt för kunden att minska sitt koldioxidavtryck med 50% under de kommande fem åren, helt i linje med EU:s Green Deal-mål.

Projektets löptid

Juni 2023 - Pågående

20%

minskade koldioxidutsläpp

10%

sänkta driftskostnader

Relaterade fall

Kontakta oss

Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande

Skicka ett röstmeddelande till oss

Bifoga dokument

Ladda upp filen

Du kan bifoga 1 fil på upp till 2 MB. Giltiga filformat: pdf, jpg, jpeg, png.

Genom att klicka på Skicka samtycker du till att Innowise behandlar dina personuppgifter enligt våra Integritetspolicy för att förse dig med relevant information. Genom att lämna ditt telefonnummer samtycker du till att vi kan kontakta dig via röstsamtal, SMS och meddelandeappar. Samtals-, meddelande- och datataxor kan gälla.

Du kan också skicka oss din förfrågan
till contact@innowise.com

Vad händer härnäst?

Efter att ha mottagit och behandlat din begäran kommer vi att återkomma till dig inom kort för att specificera dina projektbehov och underteckna en NDA för att säkerställa konfidentialitet av information.

Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad uppskattningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma överens.

Vi skriver på ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt.