Czy jest miejsce na AI w sektorze logistycznym?

Oto przetłumaczony tekst na język polski:

Czy jest miejsce na AI w sektorze logistycznym?

oryginalnie opublikowane na Medium 23 sierpnia 2021
przez Ülari Kalamees

AI (Sztuczna Inteligencja) — co to jest? Czy w ogóle istnieje coś takiego jak prawdziwie inteligentny system? Raczej nie. Mimo to, termin ten jest obecnie szeroko stosowany. Gdy jakiś program lub system potrafi analizować dane lub dokonywać prognoz na podstawie wcześniejszych zdarzeń, automatycznie nazywany jest AI. Po prostu brzmi to tak fajnie. Ludzie nie przejmują się zbytnio tym, czy dany system jest naprawdę inteligentny, czy nie. Po prostu oczekują, że zrobi coś mądrego. Oczekują, że zrobi coś, czego ludzki mózg nie jest w stanie. Wystarczająco sprawiedliwie.

Więc nawet jeśli nie używamy tego terminu poprawnie, jakie są te inteligentne rzeczy, z których moglibyśmy korzystać w logistyce? Aby zachować skupienie, skoncentruję się na części komunikacyjnej logistyki: jak wybrać odpowiednich partnerów logistycznych, jak sprawić, by komunikacja była płynna, jak uniknąć ręcznych interakcji, jak zwiększyć efektywność, jak podnieść jakość decyzji transportowych i tak dalej.

Sznurowanie butów

Zacznę od nakreślenia ogólnego procesu wyboru partnerów logistycznych — sposobu, w jaki działa to dzisiaj i jak było od dziesięcioleci.

Po pierwsze, musisz wybrać odpowiednich partnerów do współpracy. Zwykle odbywa się to za pomocą procesu zakupu frachtu. Do wszystkich odpowiednich firm logistycznych wysyłane jest publiczne zaproszenie do udziału w przetargu transportowym. W zaproszeniu wyjaśniony jest zakres i warunki. Oczekiwania. Dane statystyczne za poprzedni okres. Pliki wejściowe. Terminy. Podstawy kwalifikacji do kolejnych rund. I tak dalej. Ostatecznie wybieranych jest 1-5 głównych partnerów. Dodatkowo wybiera się 5-15 partnerów do obsługi nieoczekiwanych dostaw na zasadzie ad-hoc.

To była łatwa część. Teraz wszystko musi być skonfigurowane. Należy uzgodnić dodatkowe szczegóły. Jak składać zamówienia transportowe, jak się komunikować, fakturowanie, śledzenie, załadunki, specjalne ustalenia itp. Jeśli w grę wchodzą połączenia API — muszą one zostać zbudowane i skonfigurowane.

Potem zaczyna się prawdziwa praca. Ze starymi partnerami jest łatwiej — współpraca jest już nawiązana. Z nowymi partnerami, na początku, zawsze są jakieś wady. Komunikacja wymaga czasu, aby się ustabilizować. Może połączenie API wymaga dostosowania. Na początku dostawy nie są tak płynne. Zwykłe rzeczy. A potem w przyszłym roku — zacznij od początku.

Ogólnie rzecz biorąc, powinno być dużo miejsca na AI i inteligentne rozwiązania. Ale jak dokładnie?

Kilka przykładów z branży

Kilka lat temu brałem udział w projekcie o nazwie AiToldYou.com. Rozwiązanie to jest skierowane do firm logistycznych. Ale w rzeczywistości działa również w innych dziedzinach. Rozwiązanie to przewiduje zamówienia transportowe na klienta (klient = firma w tym przykładzie). Okazuje się, że istnieje stosunkowo stały wzorzec w średnich rezerwacjach klientów. Firmy mają tendencję do posiadania bardzo podobnych (jeśli nie identycznych) rezerwacji transportowych w określonym okresie czasu. Może to być surowiec do produkcji lub po prostu zapasy, które są zużywane w stałym tempie. W każdym razie istnieje wzorzec. Byłoby dość łatwo zauważyć brakującą rezerwację, gdybyś miał tylko bardzo niewielu klientów. Ale co, jeśli masz ich setki? I nagle odkrywasz, że od 2 miesięcy nie słyszałeś o 5 swoich średniej wielkości klientach? Ale co, gdybyś miał system, który powiedziałby ci, że przegapiłeś dwie rezerwacje od następujących klientów? Prawdziwa moc takiego podejścia polega na wysłaniu propozycji rezerwacji do klienta tuż przed tym, jak będzie musiał dokonać kolejnej rezerwacji. Fajne, prawda?

Być może jednym z najbardziej oczywistych zadań do zaatakowania rozwiązaniami typu AI jest wstępny wybór najlepszego partnera logistycznego dla danej przesyłki. Sama idea jest daleka od unikalnej i istnieją setki (jeśli nie tysiące) rozwiązań oferujących to. Ostatnio słyszałem o www.pickrr.com — ale jak już powiedziano, istnieje bardzo wiele podobnych rozwiązań. Niektóre bardziej zaawansowane, niektóre podchodzące do tego nieco inaczej, ale idea jest podobna — na podstawie ceny, czasu realizacji i danych historycznych system zaproponuje najlepsze rozwiązanie dla Ciebie.

Jedyną rzeczą, na którą należy zwrócić uwagę, jest to, czy proponowany partner logistyczny jest rzeczywiście najlepszy dla Ciebie, a nie najbardziej lukratywny dla systemu proponującego rozwiązanie.

Kolejnym wyzwaniem jest monitorowanie, które towary są dostarczane/przybywają na czas. Dokładniej mówiąc, chcemy wiedzieć, czy towary są opóźnione i nie zostaną dostarczone na czas. Normalnie automatycznie oznacza to, że niektóre następujące procesy prawdopodobnie również się opóźnią i ostatecznie spowodują wiele kłopotów. Z drugiej strony, jeśli mamy takie ostrzeżenie z wyprzedzeniem, moglibyśmy coś z tym zrobić.

Ponownie, pomysł nie jest nowy. Nie jest to również technicznie skomplikowana rzecz do wdrożenia. System po prostu musi śledzić aktualny postęp przesyłki i porównać go z podanym ETA (Szacowany Czas Przybycia). Jednak często wyzwaniem jest jakość danych. Jeśli chcemy zbudować taki system, który ostrzegałby nas w przypadku, gdy coś prawdopodobnie się opóźni, to nie chcemy otrzymywać fałszywych raportów wymieniających setki i setki przesyłek, które nie otrzymały odpowiedniej aktualizacji statusu od przewoźnika.

Kalkulator cen transportu. Być może najmniej godna AI rzecz na liście. Ale z drugiej strony, gdybym położył na stole 5 różnych cenników logistycznych — istnieje duże prawdopodobieństwo, że popełniłbyś błąd, odczytując przynajmniej jeden z nich. Robienie tego wiele razy dziennie jest nie tylko irytujące, ale byłoby to idealne zadanie do przekazania maszynie. Więc w pewnym sensie to zadanie się kwalifikuje — inteligentna rzecz, którą maszyna potrafi zrobić.

Żadne z powyższych nie jest naprawdę godnym AI zadaniem. Pomocne — na pewno. Ale po prostu nie tak imponujące, jak można by oczekiwać od prawdziwie inteligentnej maszyny. Więc zaciekawiło mnie, czy flagowe produkty AI Alexa/Siri/Google wiedzą coś o logistyce? Zrobiłem test i próbowałem zapytać Siri "ile by kosztowało wysłanie 1 palety, 500kg, z Berlina w Niemczech do Paryża we Francji. Odpowiedź była... zgodnie z oczekiwaniami rozczarowująca. Po prostu wymieniła najlepsze strony z wyników Google, gdzie sam mógłbym sprawdzić/zapytać/poprosić o ceny. To prawda, Siri nie jest do tego przeznaczona. Ale to jest dokładnie pytanie, które wielu specjalistów ds. zakupów zadaje codziennie swojemu menedżerowi logistyki.

Z drugiej strony, to zadanie nie jest tak proste, jak mogłoby się wydawać na pierwszy rzut oka. Ceny transportu zależą od setek drobnych aspektów, takich jak skąd, dokąd, ilości towarów, całkowite objętości, charakter towarów, środki transportu, sytuacja na rynku transportowym, sezonowość, dozwolone ramy czasowe, ładunki łączone, dostępne zasoby, kto pyta, kogo się pyta, itp., itp., itp. Z drugiej strony, w większości przypadków orientacyjny poziom cen jest więcej niż wystarczający. Oficjalna wycena firmy transportowej nie jest potrzebna do oszacowania kosztów transportu dla jakiegoś projektu lub przesyłki — szacunek byłby więcej niż wystarczający.

Nawet jeśli poziom cen jest znany, pozostaje praktyczne wyzwanie. Jak dotrzeć do odpowiedniej firmy logistycznej? Większość z nich ma własne portale klienckie, w których można wprowadzić swoje dane, a następnie zarezerwować przesyłkę. Następnie musisz znaleźć innego usługodawcę i ponownie wprowadzić te same dane. Ale co, jeśli potrzebujesz bardziej skalowalnego rozwiązania? Co, jeśli masz 10 przesyłek dziennie? A co z 100? 1000?

Na rynku istnieją tysiące różnych firm logistycznych. Ale nie ma jednolitego standardu API w świecie logistyki. Więc za każdym razem, gdy musisz zbudować połączenie z którąkolwiek z firm logistycznych, będziesz musiał zacząć od zera.

Nasze podejście do tematu

W Cargoson mamy własne podejście do tematu. Wybraliśmy te same dwa pytania, które słyszymy tak często:

Ile mniej więcej kosztowałoby wysłanie moich towarów z A do B?

Jak dotrzeć do odpowiedniego przewoźnika?

Aby odpowiedzieć na pierwsze pytanie, dążymy do stworzenia usługi, która uwzględniałaby najbardziej istotne czynniki i szacowała oczekiwaną cenę rynkową dla danej przesyłki. Bez faktycznych zapytań o ceny, bez dedykowanych cenników, bez modeli wyceny opartych na przewoźnikach. Dążymy do stworzenia systemu, który co tydzień analizowałby dane o zamówieniach transportowych z różnych źródeł, dostosowywał wyniki do danych kluczowych czynników, a następnie na podstawie tych danych generowałby oczekiwany poziom cen dla danej przesyłki. Nie ma znaczenia, czy przesyłka musi być wysłana tuż za rogiem, czy musi być odebrana z drugiego końca świata. Wystarczy wprowadzić najistotniejsze parametry przesyłki: skąd, dokąd i coś o ilościach, a system zasugeruje oczekiwany poziom cen transportu. Gdy nadejdzie odpowiedni czas, można wysłać faktyczne zapytanie o cenę, a następnie otrzymać oficjalne wyceny — ale dla wskazania początkowa sugestia byłaby już dostępna.

Szacowanie kosztu transportu dla dowolnej przesyłki to zadanie matematyczne, a nie AI.

Aby odpowiedzieć na drugie pytanie, zbudowaliśmy już rdzeń naszego translatora API. Na rynku istnieją tysiące różnych firm logistycznych. Ale nie ma jednolitego standardu API w świecie logistyki. Naszym celem jest stworzenie jednego. Tak, aby był jeden punkt końcowy do kontaktu, a wiadomości były następnie automatycznie przekazywane do API odpowiedniej firmy logistycznej.