أهم 7 مشاكل يمكن للذكاء الاصطناعي حلها في مجال الخدمات اللوجستية

في العقد الماضي ، ظهر الذكاء الاصطناعي (AI) كشيء يمكن أن يغير طريقة تفكير الإنسان وعمله. لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على تشغيل العديد من التطبيقات والأجهزة ، بل إنه مفيد أيضًا لجميع الشركات ، ولا تعد سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية استثناءً. في الواقع ، استفاد عدد من المنظمات من استثمارات الذكاء الاصطناعي.

وفقًا لأحد التقارير ، يعد الذكاء الاصطناعي أحد المجالات التي تجني إيرادات ضخمة للشركات في جميع أنحاء العالم. لن يكون من الخطأ الإشارة إلى أنه مع الارتفاع الهائل في أحجام البيانات في سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية ، أصبحت الحاجة الملحة إلى حلول أكثر تطورًا أكثر وضوحًا. لذلك ، تتبنى جحافل الشركات تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية.

تسهل هذه الأساليب تقييم كميات هائلة من البيانات بطريقة فعالة لتقديم تحليل معقد ، وتفعيل وظيفة أو حدث بناءً على نتائج التحليل ، وتقديم المعلومات المطلوبة ، وإنجاز العديد من الوظائف الأخرى متعددة الأوجه.

اتجاهات تسريع استخدام الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية

الحجم المتزايد من البيانات ليس هو الانجراف الوحيد الذي يساهم في نمو تقنية الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد. في الواقع ، هناك مجموعة واسعة من الميزات الحيوية الأخرى التي تقود هذا الاتجاه ، بما في ذلك قوة الكمبيوتر وسرعته ، والتحسينات الحسابية ، وزيادة وصول نظام الذكاء الاصطناعي إلى البيانات الضخمة.

يسمح التطور السريع لأجهزة الكمبيوتر للشركات بدمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها لأن هذا الأخير يتطلب تطورات كبيرة في قوة المعالجة والفعالية. على سبيل المثال ، كان أحد هذه التطورات هو تطوير وحدات المعالجة الرسومية (GPU) ، مما أدى إلى إطالة الوظائف المميزة لوحدات المعالجة المركزية.

البيانات الكبيرة

أثناء إنتاج الكثير من البيانات الضخمة ، تستفيد شركات سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية من الذكاء الاصطناعي لتوليد كميات كبيرة من البيانات لإظهار تأثيرها الكامل. ظهرت أيضًا بعض الأنواع الجديدة من البيانات في السنوات العديدة الماضية ، بالإضافة إلى إنشاء حجم متزايد باستمرار من البيانات ، يتم تزويد الذكاء الاصطناعي بما يكفي من المواد للعمل بأقصى إمكاناته.

التطورات الحسابية

شهد نمو الخوارزميات أيضًا تحسنًا في السنوات القليلة الماضية. إنه يمكّن من العثور على التصاميم واكتشاف الجمعيات التي كانت إشكالية أو من المستحيل العثور عليها من قبل البشر أو التكنولوجيا التقليدية وحدها. على سبيل المثال ، يمكن أن تقدم الخوارزميات الذكية معلومات قيمة مثل عدد الحافلات المتاحة للتوزيع مقدمًا حتى يتمكن العملاء من معرفة السعر والأطر الزمنية المقدرة لعمليات التسليم المستقبلية.

تدفع هذه العوامل مجتمعة التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي وتجعله تقنية مجدية بشكل كبير في العديد من المجالات. ومع ذلك ، لم يتضح بعد كيف يمكن أن تغير التكنولوجيا بدقة سلسلة التوريد وإدارة الخدمات اللوجستية. إنها تجربة مثيرة حقًا استخدام الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات اللوجستية.

فيما يلي المشاكل السبعة التي يمكن حلها بواسطة الذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات اللوجستية.

1. تواجه اللوجستيات قيودًا على الموارد

• وغني عن البيان أن الشركات التي تقدم الخدمات اللوجستية تواجه عددًا من المشكلات بسبب ندرة الموارد أو محدوديةها.

المحلول:

يقدم الذكاء الاصطناعي رؤى جديدة في جميع جوانب الخدمات اللوجستية

يوفر تطبيق التعلم الآلي وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى مفاهيم جديدة في مجموعة واسعة من الجوانب ، بما في ذلك الخدمات اللوجستية وإدارة المستودعات والعمل الجماعي وإدارة سلسلة التوريد.

2. لم يتم تقييم أداء سلسلة التوريد بشكل صحيح

• بسبب نقص الموارد ، فإن شركات الخدمات اللوجستية في جميع أنحاء العالم غير قادرة على تقييم أداء سلسلة التوريد بشكل فعال.

المحلول:

يوفر الذكاء الاصطناعي تقييمًا لا مثيل له لأداء سلسلة التوريد

يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي تقييمًا لا مثيل له لأداء إدارة سلسلة التوريد ، والذي بدوره يساعد في إيجاد عوامل جديدة تؤثر على هذا الأداء. يدمج الذكاء الاصطناعي الكفاءات القوية لثلاث تقنيات متطورة - التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز - للتعرف على الجوانب والقضايا المهمة التي تؤثر على أداء سلسلة التوريد. على سبيل المثال ، أشرف على التعلم ويمكنه إدراك عملية احتيال الهوية وإجراء تنبؤات مستنيرة ، بينما يمكن أن يؤدي تعزيز التعلم إلى اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي من خلال توفير البيانات ذات الصلة.

3. تواجه الشركات عقبات في تحليل كميات هائلة من البيانات

• واحدة من أكبر التحديات التي تواجهها الشركات اللوجستية عادة هي القدرة على تقييم كميات كبيرة من البيانات.

المحلول:

يوفر الذكاء الاصطناعي القدرة على تقييم كميات هائلة من البيانات

الذكاء الاصطناعي قادر على تحليل كميات كبيرة من البيانات ، وهو أمر صعب للغاية ومليء بعدم اليقين. قبل وقت طويل من تحول الذكاء الاصطناعي إلى اتجاه ، لم تكن التقنيات قادرة على تقديم قيمة لأنها لم تأخذ في الاعتبار هذه المجموعة الواسعة من العوامل مثل سمات المستهلك في جانب الطلب. يتيح الذكاء الاصطناعي تتبع وأبعاد جميع الجوانب المطلوبة لتحسين دقة التنبؤ بالطلب. في الواقع ، إنه يوفر حلقة لا نهائية من التنبؤ ، حيث يعمل على ضبط التوقعات باستمرار بناءً على المبيعات في الوقت الفعلي والطقس وعوامل أخرى.

4. إدارة العلاقات مع الموردين غير فعالة بشكل عام

• هناك مشكلة أخرى يجب أن تكتفي بها شركات الخدمات اللوجستية وهي نقص المتخصصين في سلسلة التوريد ، مما يجعل إدارة علاقات الموردين غير فعالة تقريبًا.

المحلول:

يحسن الذكاء الاصطناعي كفاءة إدارة العلاقات مع الموردين

تعتبر المخاطر المتعلقة بالموردين أحد الاعتبارات الرئيسية لمتخصصي الخدمات اللوجستية ؛ دائمًا ما تكون سمعة الشركة على المحك في حالة ارتكاب المورد لخطأ واحد فقط. يمكن للذكاء الاصطناعي فحص البيانات المتعلقة بالموردين وتوفير المعلومات لاستخدامها في القرارات المستقبلية المتعلقة بموردين معينين. وبالتالي ، يمكن للشركة اتخاذ قرارات أفضل بشأن الموردين وتحسين خدمة العملاء.

5. الشركات غير قادرة على تخصيص علاقة العملاء

• شكوى عامة ضد شركات الخدمات اللوجستية بأنها ، لسبب أو لآخر ، غير قادرة على تخصيص علاقة العملاء.

المحلول:

يرفع الذكاء الاصطناعي من تجربة العملاء

يحول الذكاء الاصطناعي العلاقات بين مقدمي الخدمات اللوجستية والعملاء من خلال تخصيصهم. من الأمثلة الرائعة على تجربة العملاء الشخصية تعاون DHL Parcel مع Amazon. عرضت شركة التوصيل خدمة قائمة على الصوت لتتبع الطرود والحصول على معلومات الشحن باستخدام Amazon's Alexa-powered Echo.

6. سلسلة التوريد خامدة عمليا

• نظرًا لأن معظم الشركات ليس لديها طرق مناسبة لتحسين تخطيط الإنتاج ، فإنها تواجه سلسلة إمداد خامدة أو غير فعالة.

المحلول:

يساعد الذكاء الاصطناعي في تقليل سكون سلسلة التوريد

في وقت سابق ، لم يكن لدى الشركات أجهزة راقية لتحسين تخطيط الإنتاج ودقة جدولة المصنع. مع ظهور الذكاء الاصطناعي ، أصبحوا قادرين على القيام بذلك لأن التكنولوجيا تسمح لهم بفحص مجموعة واسعة من القيود وزيادة لهم. يعمل هذا جيدًا بشكل خاص لصانعي البناء حسب الطلب لأن الذكاء الاصطناعي يساعدهم على موازنة القيود تلقائيًا. على سبيل المثال ، بفضل الذكاء الاصطناعي ، يمكن للشركات تقليل سكون سلسلة التوريد للأجزاء المستخدمة في المنتجات الأكثر شهرة أو المعدلة بشكل كبير.

7. يصبح التنبؤ بتجربة العميل وتحسينها أمرًا صعبًا

• الموارد النادرة تجعل من الصعب على الشركات توقع عدد السلع المطلوبة.

المحلول:

يساعد الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بتجربة العملاء وتحسينها

من الضروري أن تتوقع الشركات عدد السلع المطلوبة. ستتكبد الشركة خسائر فادحة إذا كان المخزون محدودًا ولكن الطلب مرتفع. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام الخوارزميات من أجل تصور الاتجاهات. يزعم عدد من الدراسات أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي تتنبأ دائمًا بشكل أفضل من المتخصصين البشريين.

في الوقت الحاضر ، يتيح الذكاء الاصطناعي تتبع وقياس جميع الجوانب الأساسية لتحسين دقة التنبؤ بالطلب. تساعد هذه البيانات في تسهيل إدارة المستودعات. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا إحداث تغييرات بناءة في تجربة العميل.

خاتمة

لا شك في أهمية الذكاء الاصطناعي في هذا اليوم وهذا العصر. على الرغم من عدم وجودها في بعض المجالات ، إلا أن أهميتها في مجالات أخرى مثل التعرف على الأنماط والتعلم الآلي لها ما يبررها. تلعب التكنولوجيا بالفعل دورًا كبيرًا في بعض الحلول اللوجستية وسلسلة التوريد المتطورة اليوم ، وزيادة الكفاءة والكفاءة وأتمتة العديد من المهام لمديري ومخططي سلسلة التوريد.

في الواقع ، لا مفر من حدوث انفجار في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد بفضل الاختراقات الحديثة في مجال التكنولوجيا الفائقة في البيانات الضخمة.