Yapay Zeka Lojistik Sektöründe Nasıl Devrim Yaratıyor: Temel Faydalar ve Kullanım Örnekleri

Küreselleşme, işletmelerin gelişmesini sağlayarak tüm engelleri ve sınırları yıkıyor. En çok fayda sağlayan ve aynı zamanda en çok etkilenen sektör lojistik ve tedarik zinciri yönetimidir. Uluslar arasında sorunsuz bir şekilde çalışması için teknolojik gelişmelerin hızına ayak uydurmak önemlidir. Ekonomiye büyük katkı sağlayan ve ikili ticareti artıran lojistik sektörünün, ürünlerin sorunsuz ve hızlı bir şekilde karşı tarafa gönderilebilmesi için yeterince verimli olması gerekiyor.

Yapay zekanın rolü o kadar belirgin hale geldi ki, belirli endüstriler için neredeyse vazgeçilmez hale geldi. Gartner'a göre, tedarik zinciri firmalarının önümüzdeki beş yıl içinde tedarik zinciri faaliyetlerinde makine otomasyonunda iki kat artışa tanık olmaları bekleniyor. Yapay zeka ve analitiğin aynı ilkelerini temel alan IoT, tedarik zincirlerinde de bir endüstri olarak patlama yaşıyor.

Lojistik sektörü, hammaddelerin tedarik edilmesinden taşınmasına ve dağıtılmasına kadar tüm tedarik zinciri yönetimi sürecini içerir. AI'nın lojistiğe dahil edilmesiyle, artan üretkenlik ve sorunsuz operasyonlarla operasyon maliyetleri önemli ölçüde azaltılabilir. Kullanıcı deneyiminin sadece internetle sınırlı olmadığını, lojistik ve tedarik zinciri yönetiminde de eşit derecede önemli olduğunu söylemek abartı olmaz. Bu da ancak dijital dönüşümle sağlanabilir. Süreçlerin otomatikleştirilmesi, hata ve gecikme olasılığını azaltır ve tahmine dayalı analizin süreçleri iyileştirmesine yardımcı olur.

AI, Lojistik Endüstrisini nasıl etkiliyor?

Değişen tüketici talepleri ile sorunsuz lojistik operasyonlar için süreçlerin dijitalleştirilmesi gerekli hale geldi. Makine zekası veya Yapay Zeka (AI), boşlukları doldurabilir ve hammaddenin tedarik edilmesinden son ürünün teslimine kadar hatasız tedarik zinciri yönetimini hızlandırabilir. Lojistik endüstrisine halihazırda yardımcı olduğu yollardan bazılarına bakalım.

Tahmine Dayalı Analiz

Geçmiş verilere dayalı olarak talebin tahmin edilmesi, envanterin korunmasına ve lojistik endüstrisini değiştirebilecek operasyonların optimize edilmesine yardımcı olabilir. AI, bu veri analizini birden çok düzeyde ve aralıkta gerçekleştirebilir. Ayrıca makine öğrenimi ve diğer tekniklerle büyük miktarda verinin işlenmesi, hataların %1'den daha az olmasını ve insan emeğinin daha iyi kullanılmasını sağlar. Tedarik zincirlerini yapay zeka ve analitikle optimize etmek, risklerin önlenmesine ve daha iyi karlılık için tahminler yapılmasına da yardımcı olabilir.

Tahmine dayalı analiz ile, tüm süreci daha kolay ve basit hale getiren optimize edilmiş rotalar aracılığıyla gönderileri stratejik olarak planlamak mümkündür. Bilgiye dayalı kararlar alınarak daha iyi nihai sonuçlar için farklı ulaşım modları da dikkate alınabilir ve optimize edilebilir.

Bilgisayar görüşü

Yapay zeka tabanlı bir bilgisayar görüşü, yapay zekanın paketleri hasarlara, hatalara, kategorilere ve daha fazlasına göre sıralamasına ve ayırmasına olanak tanıyan bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Kameraları bilgisayarlarla entegre etmek ve işlemek için insan ve beyin koordinatı olarak işlemek bu tekniğin temelidir. Ayrıca stokları boyutlarına, ağırlıklarına ve diğer parametrelere göre ayırabilir ve etiketleyebilir. Ayrıca depolarda robotlar yardımıyla paketlerin hızlı bir şekilde yüklenmesine ve boşaltılmasına yardımcı olur. Yapay zeka otomasyonu yardımıyla yapıldığında, tüm bu görevlerin zamandan ve maliyetli insan emeğinden tasarruf etmesinin yanı sıra.

Otonom Araçlar

Kamyon taşımacılığı endüstrisindeki AI sistemleriyle, sistem varış noktalarına giden en iyi ve en hızlı rotaları belirlemeye yardımcı olabileceğinden teslimatlar minimum sürede yapılabilir. Sistem verileri hızlı bir şekilde analiz edebildiği ve eylemleri akıllıca işleyebildiği için paket hasarı olasılığı da azalır, böylece deneyim ve karlılık artar. Güvenlik özellikleri hala tasarlanmakta ve test edilmektedir.

Büyük veri

Veri her sektörde altın değerindedir. Lojistik için de geçerli. Bununla birlikte, büyük hacimli veriler ancak lojistikte yapay zeka ile etkin ve anlamlı bir şekilde ele alınabilir. Kapsamlı analizler, kötü hava tahminleri gibi tahmin edilen risklere hazır olarak eğrinin bir adım önünde olmanıza yardımcı olabilir. Bütün bunlar ancak büyük veri analitiği ile elde edilebilir ve işlenebilir.

Lojistikte tedarik zinciri yönetimini düzenlemek için yapay zeka nasıl kullanılabilir?

AI, bir ürünün tedarik zincirini tamamen düzenleme ve devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Bunu yapmak, bir şirketteki işi hızlandırmaya ve talep edilen ürünün verimli bir şekilde üretilmesini ve dağıtılmasını sağlamaya yardımcı olur.

Ürün talebini tahmin etmek ve lojistiği planlamak hizmeti iyileştirebilir, nakliye maliyetlerini azaltabilir ve paradan tasarruf edebilir. Yapay zeka, pazarı tahmin eder, siparişleri değiştirir ve ürünleri depolamada yeniden yönlendirir. Bu tahminler, işletmenizin siparişleri değiştirmesine ve talep edilen malları yerel depolara teslim etmesine yardımcı olur. AI, optimum envanter transferi çözümünü keşfetmek için depoları birbirine bağlayabilir. Yapay zekanın lojistikte bazı kullanım durumlarını görelim ve nerede kullanılabileceğini öğrenelim.

Otomatik Depolar

Hızlı ve karmaşık lojistik çözümlere ihtiyaç duyan Amazon gibi küresel e-ticaret mağazaları, otomatik depolamayı mümkün kılmak için yapay zeka ve robot teknolojisindeki gelişmeleri desteklemek için kendi paralarını harcıyor. Amazon, on yıldır ambar otomasyonuna, işletmeleri satın almaya, en iyi uzmanları işe almaya ve en son çözümleri ortaya çıkarmak için yarışmaları desteklemeye önemli ölçüde yatırım yaptı. İşletmenizin türüne ve boyutuna bağlı olarak, şirketinizin deposu gibi yapay zekayı lojistik sektörüne entegre etmek için benzer stratejiler benimseyebilir ve onu verimli bir şekilde yönetmek için kullanabilirsiniz.

Sevkiyat Sürecini Optimize Etme

AI'nın ulaşım ve lojistikte kullanımı baskın olmuştur. En verimli nakliye rotası yapay zeka kullanılarak izlenebilir ve tahmin edilebilir. İşletmenin en hızlı ve en uygun maliyetli nakliye rotaları, grafik teorisi kullanan makineler tarafından tahmin edilebilir. Bu, özellikle çeşitli müşterilere hizmet veren işletmeler için yararlıdır, çünkü nakliye rotalarının müşterilere maksimum erişime sahipken en düşük maliyete sahip olduğu tahmin edilmektedir.

Bir şirketin sevkiyat süresini çeşitli değişkenler etkiler. Şirketler, yoğun trafik saatlerinden kaçınarak ve trafiğin en hafif olduğu saatlerde teslimatı planlayarak, teslimat yöneticilerinin yollarda beklemek için daha az, daha fazla müşteriye teslimat yapmak için daha fazla zaman harcamasını sağlayabilir. Ayrıca AI, trafik modellerini ve yoğun dönemleri tahmin etme yeteneğine sahiptir. Sonuç olarak, işletmenizin etkinliği ve geliri artacaktır.

Envanter yönetimi

Bir şirket, yetenekli bir envanter yönetim sistemi ile depolamasını yönetmek yerine tüm dikkatini mallarını satmaya ayırabilir. Bu, iyi bir yapay zekanın gücü ve bunun lojistik üzerindeki etkisidir. Yapay zekanın, arzın devamlılığını sağlamanın yanı sıra, envanter yönetimindeki talebi de öngörebilmesi gerekir. Günümüzde algoritmalar, müşteri tercihlerini analiz etmek ve hangi ürünlerin kısa süre içinde talep göreceğini ve hangilerinin yeterince vızıltı üretemeyebileceğini belirlemek için büyük miktarda veriyi analiz edebiliyor. “Talep tahmini” terimi, dünya çapında şirketler ve internet platformları tarafından sıklıkla kullanılmaktadır. Sonuç olarak, bir işletme önceden hazır olabilir ve gerçek zamanlı talebe bağlı olmak yerine uygun şekilde stok alabilir. AI'nın lojistikteki en devrim niteliğindeki özelliği budur.

İşgücü yönetimi

Muhtemelen, tedarik zinciriniz, etkili bir yapay zeka bunu hallederse daha az idari desteğe ihtiyaç duyacaktır. Yine de yapay zekanın işgücü yönetiminde başka etkileri de var. Yapay zeka artık çalışanları verimli bir şekilde işe almak, onları işte eğitmek, günlük performanslarını izlemek, derecelendirmek ve her kişiye kendilerine en uygun işin verilmesini garanti etmek için güçlü ve zayıf yönlerini ayırmak için kullanılıyor.

AI, bir şirketin işe alma ve eğitim süreçlerini daha verimli bir şekilde planlamasına yardımcı olabilir. Çalışan kiralamak isteyen bir başlangıç ​​​​şirketiyseniz faydalı olacaktır. Yerleşik işletmeler bile uygun çalışanları etkili bir şekilde işe almak için kullanabilir. Bu, kuruluşun katlarında verimli günlük operasyonlara olanak tanır. Ayrıca, çalışanları daha mutlu eden daha uygun iş atamaları ile sonuçlanır. Böylece her ikisi için de bir kazan-kazan durumu olur.

LOJİSTİKTE AI KULLANMANIN AVANTAJLARI

AI hızlı bir büyümeye tanık oldu ve kendisini şirketler için ayrılmaz ve vazgeçilmez hale getirdi. Yönetim yeteneklerini artırmaya ve kuruluşta veya başlangıçta işi düzenlemeye yardımcı olurlar. Lojistik sektöründeki avantajlarından bazıları şunlardır:

Veri Kalitesini Zenginleştirme

AI'nın belirlenmesine yardımcı olduğu verilerin kalitesi, lojistikte kullanımının her zaman ana avantajı olacaktır. Lojistikte Doğal Dil İşleme (NLP) ve Makine Öğrenimi (ML) gibi yapay zeka yetenekleri, günlük olarak lojistik organizasyonlarına giren muazzam miktarda bilginin doğru bir şekilde toplanmasına ve düzenlenmesine yardımcı olur. NLP yaygın olarak kullanılan kelimeleri, deyimleri ve hatta jargonu anlayabilir ve makine öğrenimi bu temel fikirleri bağlam oluşturmak ve bu kelimeler değiştikçe öğrenmek için birbirine bağlayabilir.

Daha hızlı ve daha iyi küresel bağlantılar sayesinde AI artık her zamankinden daha doğru. Lojistikte kullanıldığında, nakliyede mümkün olan en iyi veri kullanımına izin verecektir. AI, tehlikeleri önleyerek ve daha etkili çözümler geliştirerek kaynakları en üst düzeye çıkarır ve maliyetleri azaltır.

Gelişmiş Güvenlik

Akıllı planlama ve etkili ambar yönetimi, işçi ve malzeme güvenliğini iyileştirebilen yapay zeka tabanlı otomatikleştirilmiş teknolojilerle mümkün hale geliyor. AI ayrıca iş yeri güvenliği ile ilgili verileri inceleyebilir ve üreticileri potansiyel tehlikelere karşı uyarabilir. İşlemleri güncelleyebilir, stoklama parametrelerini kaydedebilir ve temel geri bildirim döngülerini ve önleyici bakımı gerçekleştirebilir. Bu, üreticilerin depoların güvenliğini ve uyumluluğunu sürdürmek için hızlı ve güçlü bir şekilde yanıt vermesini sağlar.

Zamansız Teslimat

Yapay zeka sistemleri, manuel çabalara olan güveni azaltmaya yardımcı olarak daha hızlı, daha güvenli ve daha akıllı bir genel süreç sağlar. Bu da tüketiciye zamanında teslim sözünün yerine getirilmesini kolaylaştırır. Geleneksel depo süreçleri, teslim tarihlerini karşılamak için en az çabayla otomatik teknolojilerle hızlandırılır.

Azaltılmış İşletme Maliyetleri

Tedarik zinciri, operasyonel harcamaları azaltmak için AI sistemlerinden önemli ölçüde yararlanabilir. Otomatikleştirilmiş akıllı süreçler, müşteri hizmetlerinden depoya kadar hataların ve işyeri olaylarının sayısını azaltarak uzun süre hatasız çalışabilir. Artırılmış hızları ve doğrulukları ile depo robotları daha üretkendir.

Daha İyi Ulaşım Tahmini

Ulaşım tahmini, CEO'ların şu anda en heyecan verici bulduğu teknolojilerden biri. Mevcut lojistik pazarındaki fiyat değişikliklerini ve gelecekte taşıyıcılar, modlar ve şeritler için ne kadar kapasitenin mevcut olacağını tahmin etmek için yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarının kullanılmasını içerir. Dolayısıyla, temelde kendi gelecekteki nakliye kapasitesi ihtiyaçlarınızı karşılamanıza yardımcı olur. Basitçe söylemek gerekirse, değer zincirindeki mevcut her temas noktasından çok büyük pazar verileri önbellekleri toplayarak adil bir fiyata konaklama rezervasyonu yapma konusunda proaktif olabilirsiniz (tedarik zinciri entegrasyonuna ne kadar çok odaklanırsanız gerçekleştirmesi giderek daha kolay hale gelen bir görev). Geleneksel nakliye planlama iş akışlarında en iyi nakliye seçeneklerini bulmak için gereken süre, sipariş verildikten sadece birkaç gün sonradır.

Yapay Zeka İşletmeniz Tarafından Lojistik İçin Nasıl Kullanılabilir?

Yapay zeka ve lojistik endüstrisi birbirine sıkı sıkıya bağlı hale geldi. Lojistikte yapay zekanın planlanması ve uygulanmasında birden çok yol ve adım yer alır. Yapay zekanın lojistik işiniz için nasıl kullanılabileceğine bir göz atalım.

Önemli Sorunları Bulun

Yapay zekayı lojistiğinize entegre etmeden önce yapmanız gereken ilk şey, tedarik zinciri boşluklarını belirlemektir. Tedarik zinciri yönetimi, depo verimliliği veya ekipman bakımını içerebilirler. Hangi departmanın yardıma ihtiyacı olduğunu öğrendikten sonra, onu daha iyi verimlilik ve sorunsuz çalışma ile donatmak için yapay zekayı kullanabilirsiniz. Yapay zekanın en önemli etkilerini fark ederek çabalarınızı ve kaynaklarınızı odaklayabilirsiniz.

Karşılaştır ve Seç

Bir seçim yapmadan önce, gereksinimlerinize uyan doğru seçeneği bulmak için mevcut tüm seçenekleri karşılaştırmak önemlidir. İhtiyaçlarınızı ve hedeflerinizi karşılamak için üretim ihtiyaçlarınız için bir AI çözümü seçmek en iyisi olacaktır. Örneğin, teknik yetenekler, mevcut sistemlerle entegrasyon ve satıcı desteği ve eğitimi gibi özellikleri göz önünde bulundurmalısınız. Diğer bir kritik husus, geliştirme ortağını akıllıca seçmektir. Appinventiv'in yaptığı gibi, sorunlu alanlarınızı anlayabilecek ve ihtiyaçlarınıza göre yapay zeka çözümleri geliştirebilecek bir iş ortağı arayın.

AI Uygulamasını Planlayın

Net bir hırs ve doğru ortakla, tedarik zincirlerinizde uygulanmasını planlamalısınız. Bu plan, bir teknoloji uygulama programı, bir yatırım bütçesi ve bir eğitim ve işe alıştırma stratejisi içermelidir. AI uygulama başarısını nasıl ölçeceğinizi ve ilerlemeyi izlemek için hangi ölçümleri kullanacağınızı düşünün. Net bir vizyon, uygulama yolunuzu daha basit ve etkili hale getirecektir.

Küçük Başlayın, Büyütün

Yapay zekayı tüm lojistik operasyonlarınız boyunca benimsemek cazip gelse de planlandığı gibi çalışmama ihtimali de vardır. Genellikle bir pilot proje veya küçük ölçekli bir uygulama ile yavaş yavaş almak daha faydalıdır. Teknolojiyi şirket genelinde kullanıma sunmadan önce test edin. Test sonuçları olumlu olduğunda, kademeli olarak büyük ölçekte uygulayabilirsiniz.

Eğitim ve Destek Personeli

AI, uygulamadan sonra birçok lojistik faaliyeti otomatikleştirebilir, ancak personeliniz onunla çalışmaya hazır olmalıdır. Başlangıçta birden fazla zorluk olacaktır, ancak ekibe uygun rehberlikle bu tür sorunlar göz ardı edilebilir. Kuruluşların ve yeni başlayanların, bu tür boşlukları kapatmak için tüm çalışanlarına yapay zeka sistemleri ve genel yapay zeka eğitimi sunması çok önemlidir.

Appinventiv, Lojistik Yönetiminizi Güçlendirmek İçin Yapay Zeka Desteğini Nasıl Sağlayabilir?

İster startup olun ister lojistik yönetiminde köklü bir şirket olun, kuruluşunuzu bir sonraki seviyeye taşımak için doğru AI aracını entegre etmek ve uygulamak için ihtiyaç duyduğunuz temel unsurlar, aşağıdakilerle ortaklık kurarak elde edilebilir:

• Güvenebileceğiniz bir şirket
• Doğru teknoloji kaynaklarına sahip bir şirket
• Yaptığı işte tecrübeli bir firma

Appinventiv'de bizler, tüm sorunları için çeşitli dijital çözümler sunan birden fazla şirketle çalıştık ve aynısını sizin için memnuniyetle yapabiliriz. Her sorunu dikkatle dinlemeyi ve ekibimizin uzmanlığıyla birleşen yenilikçi teknolojilerin yardımıyla sorunları çözmeyi seviyoruz.

Örneğin, küresel bir inşaat ve madencilik ekipmanı üreticisi olan müşterilerimizden biri için yapay zeka ve analitik içeren bir dijital çözüm oluşturduk. Çözümümüz, operasyon verimliliğini %30 artırırken tedarik zinciri görünürlüğünü %60 artırmalarına yardımcı oldu.

Önde gelen bir lojistik yazılım geliştirme şirketi olarak, yaptığımız işte mükemmeliz. AI geliştirme hizmetlerimizi deneyin ve kuruluşunuzun tedarik zincirlerini kolaylaştırın.

SSS

S. Lojistikte tedarik zinciri yönetimini optimize etmek için yapay zekadan nasıl yararlanılabilir?

Y. Yapay zeka güdümlü tedarik zinciri optimizasyon yazılımı, bilişsel tahminlere dayalı olarak en iyi eylem planı için önerilerde bulunarak önemli kararları büyütür. Bu, tüm tedarik zincirinin verimliliğini artırabilir. Ayrıca, üreticilere çeşitli senaryolarda olası zaman, maliyet ve gelir etkileri konusunda yardımcı olur.

S. Lojistikte en umut verici AI kullanım durumları nelerdir?

Y. Yapay zekanın lojistikteki rolü, taşıyıcı sözleşmelerini izlemekten, nakliye ve tedarik ücretlerini müzakere etmekten ve karı artırmak için bir tedarik zincirindeki hangi süreçlerin iyileştirilebileceğini tam olarak belirlemeye kadar uzanır. Küresel tedarik zincirleri, daha fazla şirket lojistik ve tedarik zinciri yönetimine yapay zeka/makine öğrenimi tabanlı bir yaklaşımı benimsedikçe daha iyi performans gösterecek.

S. Yapay zekanın lojistik operasyonlara etkisi nedir?

Y. Yapay zekanın öngörü yetenekleri sayesinde talep tahmini daha basit hale geldi. Envanter taleple senkronize olmadığında işletmeler para kaybeder. Yapay zeka, ağ ve talep planlama etkinliğini artırarak satıcıların daha proaktif olmasını sağladı.