V maloobchodním sektoru paliv se umělá inteligence stává revolučním prvkem, který transformuje způsob, jakým společnosti předpovídají poptávku, spravují zásoby a udržují zařízení. Adi Raz (Titan Cloud Software) podrobně zkoumá tyto trendy.
Úvod do umělé inteligence a analýzy paliv
Umělá inteligence (AI) už není jen technickým buzzwordem, mění podniky poskytováním měřitelných výsledků. Integrace AI do předpovědí poptávky se ukázala jako účinná v mnoha odvětvích, a to například podle zprávy McKinsey, že předpovědi řízené AI mohou snížit chyby v dodavatelském řetězci o 20 % až 50 %, což vede k redukci ztrát prodeje a nedostupnosti produktů až o 65 %.
AI a strojové učení analyzují obrovské množství dat, aby objevily trendy, předpovídaly poptávku zákazníků, rozpoznávaly vzory a využívaly tyto poznatky k optimalizaci provozní efektivity. Pro maloobchodní palivový průmysl to znamená hmatatelné zlepšení podnikání, od chytřejších strategií doplňování paliv po snížení ztrát variabilních nákladů.
1. Univerzální doprava
AI systémy umožňují automatizovanou tvorbu objednávek a plánování nákladů tím, že shromažďují data z několika zdrojů a kombinují různé datové toky pro výměnu dat v reálném čase. Integrací informačních toků z ATG, API toků, aktualizací řidičů atd. se používá centrální datový uzel k určení optimalizace nákladu, plánování tras, automatickému generování objednávek pro přepravce a poskytování statusu dodání, aby se předešlo problémům.
Jinými slovy, operátor paliv může jednoduše vybrat cíl dodání a algoritmy generované AI v systému optimalizují náklady a trasy pomocí dat o dopravě v reálném čase a pohledů na HAZMAT. Náklady a objednávky jsou automaticky přidělovány mezi řidiče a přepravce, aby se dosáhlo optimálního okna ETA, což zjednodušuje proces. Pro dodávky s rozdělenými náklady může AI technologie zlepšit procesy LTL k konsolidaci nákladů, optimalizaci metod dodání a dokonce informovat o výběru dopravce na základě sazeb a možností služeb – což vše zvyšuje efektivitu a snižuje náklady.
2. Přesné předpovídání
Aby dosáhli správné rovnováhy mezi dodávkou paliv a poptávkou, mohou maloobchodní operátoři paliv používat data v reálném čase, aby se dostali před potřeby jednotlivých lokalit. Zatímco maloobchodníci by nikdy neměli vyčerpat palivo, také chtějí vyhnout se přebytku a zamknout kapitál v nadbytečných zásobách. Chytré nástroje pro předpověď zkoumají vzory, jako jsou historická spotřeba, nadcházející počasí a místní události, aby předpověděly budoucí poptávku. Spojením s aktuálními zásobami a dobou dodání tyto poznatky pomáhají prioritizovat dodávky na základě „Musí jít“, „Měly by jít“, „Mohou jít“, aby se palivo dostalo tam, kde je potřeba nejvíce, bez plýtvání nebo domněnek.
Systémy poháněné AI detekují i nejnuancovanější trendy, aby neustále generovaly analýzu v reálném čase, zajišťovaly lepší přesnost kolem předpovědí poptávky, rychle se přizpůsobovaly neočekávaným výkyvům nebo narušením a aktivně vyhodnocovaly hypotetické scénáře, aby byly co nejlépe připraveny na změny na trhu. To vše se kombinuje, aby ušetřilo náklady na dodavatelský řetězec pro operátory paliv v krátkodobém a dlouhodobém horizontu.
3. Prediktivní údržba a správa alarmů
Integrované systémy řízené AI shromažďují historická výkonová data z kritických komponent, včetně zásobníků, filtrů, čerpadel a dalších. Pokročilé algoritmy pak analyzují tato data v reálném čase, aby detekovaly vzory a anomálie a vytvářely akční poznatky. Předvídání krátkodobých a dlouhodobých budoucích potřeb prostřednictvím analýz řízených AI umožňuje maloobchodníkům s palivy přejít od reaktivního ke proaktivnímu plánování údržby, což snižuje provozní přerušení a prostoje.
Na každodenní bázi může AI pracovat na zjemnění protokolu alarmu ATG tak, aby přesně určila pouze ty scénáře, které vyžadují okamžitou pozornost. Alarmy ATG mohou být často spuštěny chybným senzorem, testováním palivového systému, problémem s kabeláží nebo problémy s konektivitou systému. I když je důležité je řešit, nejsou nutně naléhavé. Pro ilustraci, Titan Cloud provedl 60denní hodnocení jednoho řetězce paliv, který sestával z 700. Bylo detekováno téměř 30 000 alarmů. Z těchto alarmů pouze 17 000 byly problémy související s dodržováním předpisů, 2 000 bylo akčních a pouze asi 350 vyžadovalo zásah na místě – asi 1 % všech detekovaných alarmů.
Proaktivním identifikováním a prioritizováním těchto událostí systémy reakce na alarmy řízené AI ušetří operátorům paliv ztracený čas na zbytečné vyšetřování a náklady na servisní výjezd.
Ale nejprve… Přesnost dat
Při zkoumání integrovaných technologií k řešení komplexních podnikatelských problémů musí maloobchodníci s palivy najít dodavatele, který upřednostňuje přesnost dat a který je – stejně jako oni – v neustálém procesu evoluce a zlepšování.
Nejvíce dopadové výsledky začínají u technologů zaměřených na vytváření robustních rámců, zajišťující nepřetržitou validaci a správu kvality dat. Prostřednictvím testování, úprav a zlepšování svých produktů může technologická firma zaměřená na data a vědu o datech podpořit úroveň provozní dokonalosti, kterou dnešní maloobchodníci s palivy potřebují k tomu, aby konkurovali.
Článek napsala Dr. Adi Raz. Vedoucí datové vědy v Titan Cloud, vede snahy o posílení a rozšíření našich schopností logistiky paliv a analýzy paliv se zaměřením na datovou vědu a umělou inteligenci.