CEVA Logistics wykorzystuje AI do automatyzacji transportu FVL

CEVA Logistics wykorzystuje AI do automatyzacji transportu CEVA Logistics

CEVA Logistics wprowadza sztuczną inteligencję (AI) do planowania i optymalizacji logistyki pojazdów gotowych (FVL). Operator wykorzysta rozwiązania typu Software-as-a-Service (SaaS) firmy DCbrain do realizacji celów transformacji cyfrowej i podniesienia jakości usług dla producentów samochodów.

Doskonałość operacyjna dzięki AI

Wykorzystanie sztucznej inteligencji ma uprościć procesy planowania schematów dystrybucji FVL (logistyki pojazdów gotowych). Celem, jaki stawia sobie CEVA, jest digitalizacja procesów, poprawa przetwarzania zamówień transportowych i konsolidacja rund dystrybucyjnych przez lepsze wykorzystanie floty przewoźników drogowych i zoptymalizowane przydziały.

Cyfryzacja przepływów transportowych umożliwi też przejście od optymalizacji statycznej do dynamicznej i automatyzację różnych części operacji. Dynamiczna optymalizacja opiera się na zasadzie cyfrowych bliźniaków (digital twins) i wcześniejszym ustandaryzowaniu wstępnych procesów. 

Narzędzie dopasowane do ekspertów CEVA

CEVA Logistics zapewni osobom odpowiedzialnym za planowanie narzędzie, które uzupełni ich wiedzę, pomagając w standaryzacji i ujednoliceniu procesów pracy między agencjami. Rozwiązanie DCbrain, w połączeniu z systemem zarządzania transportem CEVA (TMS), oferuje globalną wizję przepływu operacyjnego. Umożliwi przeprowadzanie testów z uwzględnieniem ograniczeń i zapewni zespołom narzędzie wspierające podejmowanie decyzji przy jednoczesnym skróceniu czasu obliczeń. 

Międzynarodowe wsparcie dla efektywnego łańcucha dostaw

Przepływy transportowe są skomplikowane, a ich planowanie opiera się na wielu zmiennych ograniczeniach, co wymaga ciągłego doskonalenia. CEVA, zwiększając efektywność i elastyczność łańcuchów dostaw, wdroży rozwiązanie na swoich platformach we Francji oraz w czterech innych krajach europejskich: w Belgii, Holandii, Polsce i Czechach.

Zespoły lokalne, przekonane o konieczności szybkiej adaptacji, wprowadzą to rozwiązanie, aby zwiększyć szybkość reakcji na nieprzewidziane zdarzenia związane z dostawą zamówień. Współpraca między zespołami planowania i lokalnymi oddziałami pozwoli na stworzenie bardziej wydajnego i dynamicznego rozwiązania w zakresie łańcucha dostaw.

Sztuczna inteligencja umożliwia osobom odpowiedzialnym za planowanie osiąganie coraz lepszych wyników, dlatego też musi być w stanie szybciej integrować ich wiedzę. Współpraca TMS i DCbrain będzie się rozwijać, tak aby zapewnić użytkownikom jeszcze większą elastyczność – mówi Benjamin de Buttet, dyrektor operacyjny w DCbrain.

Przemyślenie procesu planowania tras skłoniło nas do rewizji dotychczasowych metod pracyi optymalizacji planowania, z wykorzystaniem korzyści płynących z zastosowania AI do automatyzacji zadań planistów – stwierdził Thomas Maître, chief project officer FVL, CEVA Logistics.

Źródło: CEVA Logistics

Tagi artykułu

autoExpert 06 2024

Chcesz otrzymać nasze czasopismo?

Zamów prenumeratę