No última milhaA parte da cadeia de suprimentos que envolve o transporte de mercadorias de um armazém para a casa de um consumidor, muitas coisas podem dar errado. Um pacote pode acabar no endereço errado, as remessas podem estar atrasadas devido ao tráfego, ou uma tempestade poderia danificar uma parcela deixada de fora na chuva.
“Você está lidando com seres humanos e com o mundo real, caminhões e tráfego”, disse Fred Cook, co-fundador e diretor de tecnologia da empresa de entrega de última milha Veho.
Em uma área dominada há muito tempo por operadoras como UPS, FedEx e o Serviço Postal dos EUA, Veho e muitos outros provedores de software estão procurando resolver os desafios que permeiam essa parte notoriamente complexa e cara da cadeia de suprimentos. Eles estão usando ai para projetar rotas de entrega mais eficientesMelhore a precisão e a experiência do cliente e preveja erros antes que eles aconteçam.
Erik Mattson, sócio da empresa de consultoria AlixPartners’s Manufacturing and Operations Practice, vê “uma grande oportunidade para a IA ajudar esse setor a alcançar outros setores”.
As vendas de comércio eletrônico continuam a crescer, atingindo novos máximos de US $ 300 bilhões Nos últimos dois trimestres. Isso torna a última milha mais movimentada do que nunca e madura para uma interrupção tecnológica. Um relatório da McKinsey descobriu que no última década, sobre US $ 80 bilhões em capital de risco Fui a startups de logística, com plataformas de entrega de última milha sob demanda obtendo a maior parte desses fundos.
Ai da estrada para a porta da frente
As rotas de última milha geralmente envolvem várias paradas e pequenos pacotes individuais-em vez de um caminhão entregando paletes a um único armazém-dificultando o gerenciamento desse segmento da cadeia de suprimentos de maneira eficiente e cara para os negócios envolvidos. A entrega de última milha compõe cerca de 41% de todos os custos de logística na cadeia de suprimentos, de acordo com o Capgemini Research Institute.
Uma das aplicações anteriores de tecnologia de roteamento Na última milha, havia um aplicativo de aprendizado de máquina lançado na UPS em 2013 chamado Orion, ou otimização e navegação integradas na estrada. Há quatro anos, a empresa de encomendas lançou uma atualização para Orion, que reduziu as rotas em uma média de duas a seis quilômetros por motorista e redirecionou os motoristas com base nas mudanças nas condições.
“As tecnologias históricas seriam estáticas e rodavam na noite anterior”, disse Mattson. Se os pedidos alterassem ou a construção fosse iniciada, a tecnologia não explicaria essas alterações.
Os modelos de IA de hoje, por outro lado, se ajustam em tempo real.
“Comparado aos métodos pré-AI que se baseavam em regras de roteamento estáticas ou intuição de despachante, nossa plataforma agora responde dinamicamente às condições do mundo real em escala”, disse Andrew Leone, CEO e co-fundador da Dispatch, uma plataforma de entrega de última milha.
O Dispatch usa a IA para planejar rotas com base em fatores como tráfego, Janelas de entregaTempo estimado por parada e capacidade do motorista. Rotas mais eficientes podem reduzir os custos de combustível, melhorar a densidade e permitir mais entregas em um dia, aumentando a receita dos fornecedores.
A Amazon esteve na vanguarda de trazer a IA para sua última milha, disse Jett McCandless, fundador e CEO do Project44, uma plataforma de software da cadeia de suprimentos. No mês passado, a Amazon anunciou uma iniciativa chamada Wellspring, que usa IA generativa para analisar imagens de satélite, layouts de construção de apartamentos, imagens de rua, instruções do consumidor e fotos de entregas anteriores. Ele pode recomendar qual ponto de estacionamento ou entrada de apartamentos um motorista deve usar para deixar uma remessa. Em um teste no outono passado, a tecnologia identificou vagas de estacionamento em 4 milhões de endereços residenciais.
A Veho usa a IA para garantia de qualidade em suas entregas. Em um mundo ideal, disse Cook, um funcionário dedicado a tarefas de garantia de qualidade examinaria o geocódigo de onde uma parcela foi deixada, examinaria a foto da entrega, obtiveria feedback do motorista e determinará se alguma coisa deve mudar para futuras entregas.
“É totalmente inviável fazer isso em milhões de entregas. Mas esses são os tipos de casos de uso que vemos, no curto prazo, que a IA é ideal para”, disse Cook.
Os dados de entrega também permitem que os provedores de última milha mantenham os consumidores informados. A Deliveryight, um serviço de entrega de última milha, viu as chamadas de atendimento ao cliente caírem 80% devido a rastreamento em tempo real e ETAs mais precisos, de acordo com Doug Ladden, CEO da Deldight.
Veho disse que seu grande modelo de idioma, que criou internamente, responde a 60% das perguntas do cliente e do motorista e reduziu os tempos de resposta média de 2,5 minutos para 15 segundos.
Previsão e prevenção de contratempos de pacotes
O Veho usa a IA para identificar pontos em comum entre os contratempos que ocorreram durante o processo de logística, como o mesmo armazém associado lidando com vários pacotes que resultaram em erros ou em uma empresa de caminhões na milha do meio que danificou itens.
A empresa prevê a probabilidade de questões para rotas ou entregas específicas. Em seguida, toma decisões com base nos padrões, como mover pacotes para diferentes instalações ou aumentar as taxas em uma determinada rota, para que os drivers sejam incentivados a buscá -los no início do dia.
“Demos um passo adiante agora para onde estamos tentando prever defeitos”, disse Cook.
Os pacotes oscilados são um grande problema nas entregas de última milha, com 58 milhões de parcelas roubadas de portas no ano passado, totalizando US $ 16 bilhões em perdas, de acordo com um relatório do USPS Watchdog.
A UPS criou um software baseado em IA, DeliveryDefense, que analisa fatores históricos, como frequência de perda e tentativas de entrega. A IA então vê áreas que podem ser alvos para Piratas da varanda no futuro.
McCandless disse que a IA pode prever áreas de alto risco e horários do dia, permitindo que as empresas planejem cronogramas e rotas de entrega de acordo para minimizar a chance de que um pacote possa ser roubado.
“A IA poderia desempenhar um papel fundamental na identificação de padrões, ajudando a evitar roubo antes de acontecer”, disse McCandless.
