FedEx δοκιμάζει τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης στην παρακολούθηση και διαχείριση επιστροφών
Η FedEx εισάγει την τεχνητή νοημοσύνη για να αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο λειτουργεί η παρακολούθηση δεμάτων και η διαχείριση επιστροφών για μεγάλους επιχειρηματικούς αποστολείς. Για εταιρείες που μετακινούν μεγάλους όγκους αγαθών, η παρακολούθηση δεν τελειώνει πλέον όταν ένα δέμα φεύγει από την αποθήκη. Οι πελάτες αναμένουν ενημερώσεις σε πραγματικό χρόνο, ευέλικτες επιλογές παράδοσης και επιστροφές που δεν μετατρέπονται σε αιτήματα υποστήριξης ή καθυστερήσεις. Αυτή η πίεση ωθεί τις εταιρείες logistics να επανεξετάσουν πώς λειτουργούν η παρακολούθηση και οι επιστροφές σε μεγάλη κλίμακα, ειδικά σε πολύπλοκες αλυσίδες εφοδιασμού. Σε αυτό το σημείο, η τεχνητή νοημοσύνη αρχίζει να μεταβαίνει από πιλοτικά έργα σε καθημερινές λειτουργίες. Σύμφωνα με αναφορά της PYMNTS, η FedEx σχεδιάζει να εισαγάγει εργαλεία παρακολούθησης και επιστροφών που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη, σχεδιασμένα για επιχειρηματικούς αποστολείς. Τα εργαλεία στοχεύουν στην αυτοματοποίηση ρουτινών εργασιών εξυπηρέτησης πελατών, στη βελτίωση της ορατότητας στις αποστολές και στη μείωση των τριβών όταν τα δέματα χρειάζεται να επαναδρομολογηθούν ή να επιστραφούν.
Εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην παρακολούθηση δεμάτων από τη FedEx
Τα παραδοσιακά συστήματα παρακολούθησης ενημερώνουν τους πελάτες για τη θέση ενός δέματος και την πιθανή άφιξή του. Η παρακολούθηση που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη προχωρά ένα βήμα παραπέρα χρησιμοποιώντας ιστορικά δεδομένα παράδοσης, μοτίβα κυκλοφορίας, καιρικές συνθήκες και περιορισμούς δικτύου για να επισημάνει πιθανές καθυστερήσεις πριν συμβούν. Σύμφωνα με την αναφορά της PYMNTS, τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης της FedEx έχουν σχεδιαστεί για να βοηθούν τους επιχειρηματικούς αποστολείς να προβλέπουν προβλήματα νωρίτερα στη διαδικασία παράδοσης. Αντί να αντιδρούν σε χαμένα παράθυρα παράδοσης, οι αποστολείς μπορεί να είναι σε θέση να επαναδρομολογούν δέματα ή να ειδοποιούν τους πελάτες εκ των προτέρων. Για επιχειρήσεις που αποστέλλουν χιλιάδες πακέτα ημερησίως, αυτή η αλλαγή έχει σημασία. Μικρές βελτιώσεις στην ακρίβεια πρόβλεψης μπορούν να μειώσουν τις κλήσεις υποστήριξης, να μειώσουν τα ποσοστά επιστροφών και να βελτιώσουν την εμπιστοσύνη των πελατών, ιδιαίτερα στις αλυσίδες εφοδιασμού λιανικής, υγειονομικής περίθαλψης και κατασκευής.
Οι επιστροφές ως λειτουργικό πρόβλημα, όχι ως ζήτημα πελατών
Οι επιστροφές είναι ένα από τα πιο δαπανηρά μέρη της εφοδιαστικής. Για επιχειρηματικούς αποστολείς, ιδιαίτερα εκείνους στο ηλεκτρονικό εμπόριο, οι επιστροφές επηρεάζουν τη χωρητικότητα της αποθήκης, τον προγραμματισμό αποθεμάτων και το κόστος μεταφοράς. Σύμφωνα με την PYMNTS, τα εργαλεία επιστροφών με τεχνητή νοημοσύνη της FedEx στοχεύουν στην αυτοματοποίηση τμημάτων της διαδικασίας επιστροφών, συμπεριλαμβανομένης της δημιουργίας ετικετών, των αποφάσεων δρομολόγησης και των ενημερώσεων κατάστασης. Οι εταιρείες που χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να καθορίσουν την πιο αποδοτική διαδρομή επιστροφής μπορεί να είναι σε θέση να μειώσουν τις καθυστερήσεις και να αποφύγουν την επιστροφή πραγμάτων σε λάθος εγκατάσταση. Αυτό αφορά λιγότερο την ευκολία και περισσότερο την πειθαρχία στη λειτουργία. Οι επιστροφές που μένουν αδρανείς ή κινούνται μέσω λανθασμένου καναλιού δημιουργούν κόστος και αβεβαιότητα σε όλη την αλυσίδα εφοδιασμού.
Τι υποδηλώνει η προσέγγιση της FedEx για την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης από τις επιχειρήσεις
Αυτό που ξεχωρίζει στην προσέγγιση της FedEx είναι πόσο στενά εστιασμένη είναι η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης. Δεν υπάρχουν ευρείες δηλώσεις για μετασχηματισμό ή επανεφεύρεση. Η έμφαση δίνεται στη μείωση των τριβών σε διαδικασίες που ήδη υπάρχουν. Αυτό αντικατοπτρίζει τον τρόπο με τον οποίο άλλοι μεγάλοι οργανισμοί υιοθετούν την τεχνητή νοημοσύνη εσωτερικά. Σε ένα διαφορετικό πλαίσιο, η Microsoft περιέγραψε ένα παρόμοιο μοτίβο στο άρθρο της. Η εταιρεία περιέγραψε πώς τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης εισήχθησαν σταδιακά, με σαφή όρια, κανόνες διακυβέρνησης και κύκλους ανατροφοδότησης. Ενώ η περίπτωση της Microsoft εστιάστηκε στην εργασία γνώσης και της FedEx στις λειτουργίες logistics, το υποκείμενο μάθημα είναι το ίδιο. Η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης τείνει να λειτουργεί καλύτερα όταν εφαρμόζεται σε συγκεκριμένες δραστηριότητες με μετρήσιμα αποτελέσματα παρά σε ευρείες υποσχέσεις αποδοτικότητας.
Τι σηματοδοτεί η κίνηση της FedEx για τους επιχειρηματικούς πελάτες
Για τις τελικές εταιρείες-χρήστες, η κίνηση της FedEx σηματοδοτεί ότι οι πάροχοι logistics επενδύουν στην τεχνητή νοημοσύνη ως τρόπο υποστήριξης πιο σύνθετων απαιτήσεων αποστολής. Καθώς οι αλυσίδες εφοδιασμού γίνονται πιο διασκορπισμένες, η ορατότητα και η προβλεψιμότητα γίνονται πιο δύσκολες να διατηρηθούν χωρίς αυτοματοποίηση. Η παρακολούθηση και οι επιστροφές που καθοδηγούνται από την τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσαν επίσης να αλλάξουν τον τρόπο με τον οποίο οι επιχειρήσεις μετρούν την απόδοση της εφοδιαστικής. Οι εταιρείες μπορεί να επικεντρωθούν λιγότερο στην ταχύτητα παράδοσης και περισσότερο στο πόσο γρήγορα αναγνωρίζονται και επιλύονται τα προβλήματα. Αυτή η αλλαγή θα μπορούσε να επηρεάσει τις αποφάσεις προμήθειας, τις δομές συμβολαίων και τις συμφωνίες επιπέδου υπηρεσιών. Οι επιχειρηματικοί πελάτες μπορεί να αρχίσουν να ρωτούν όχι μόνο πού βρίσκεται μια αποστολή, αλλά πόσο καλά προβλέπει ένας πάροχος τα προβλήματα.
Συμπεράσματα για την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις
Τα σχέδια της FedEx αντικατοπτρίζουν μια πιο ήσυχη φάση υιοθέτησης της τεχνητής νοημοσύνης από τις επιχειρήσεις. Η έμφαση δεν δίνεται στην πειραματική χρήση, αλλά στην ενσωμάτωση. Αυτά τα συστήματα δεν έχουν σχεδιαστεί για να τραβούν την προσοχή, αλλά για να μειώνουν τον θόρυβο σε λειτουργίες που οι πελάτες παρατηρούν μόνο όταν κάτι πάει στραβά. Η προσέγγιση της FedEx δείχνει ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προσφέρει σημαντικά πλεονεκτήματα στη βελτίωση της αποτελεσματικότητας και της αξιοπιστίας στις διαδικασίες logistics, χωρίς να απαιτείται πλήρης αναδιάρθρωση των υφιστάμενων συστημάτων.
