Yapay Zekanın Lojistikte Çözebileceği En Önemli 7 Sorun

Son on yılda, yapay zeka (AI), insanın düşünme ve çalışma şeklini değiştirebilecek bir şey olarak ortaya çıktı. Yapay zeka yalnızca birkaç uygulama ve cihaza güç sağlamakla kalmaz, aynı zamanda tüm işletmeler için faydalıdır ve tedarik zinciri ve lojistik de bir istisna değildir. Aslında, bir dizi kuruluş yapay zeka yatırımlarından yararlandı.

Bir rapora göre yapay zeka, dünya çapındaki işletmeler için büyük gelir elde eden alanlardan biri. Tedarik zinciri ve lojistikte veri hacmindeki olağanüstü artışla birlikte, daha karmaşık çözümlerin aciliyetinin daha belirgin hale geldiğini söylemek yanlış olmayacaktır. Bu nedenle, birçok şirket makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi yapay zeka tekniklerini benimsiyor.

Bu yöntemler, karmaşık bir analiz sunmak, analizin sonuçlarına dayalı olarak bir işlevi veya bir olayı etkinleştirmek, istenen bilgileri iletmek ve diğer birçok çok yönlü işlevi gerçekleştirmek için büyük hacimli verileri etkili bir şekilde değerlendirmeyi kolaylaştırır.

Tedarik Zinciri ve Lojistikte Yapay Zekanın Kullanımını Hızlandıran Trendler

Artan veri hacmi, tedarik zincirinde yapay zeka teknolojisinin büyümesine katkıda bulunan tek sapma değildir. Aslında, bilgisayar gücü ve hızı, algoritmik iyileştirmeler ve AI sisteminin büyük verilere erişimini artırma dahil olmak üzere trendi yönlendiren çok çeşitli diğer hayati özellikler var.

Bilgisayarların hızlı gelişimi, şirketlerin AI'yı operasyonlarına entegre etmelerine olanak tanır çünkü ikincisi, işlem gücü ve etkinliğinde önemli ilerlemeler gerektirir. Örneğin, bu ilerlemelerden biri, CPU'ların karakteristik işlevlerini uzatan GPU'ların (Grafik İşlem Birimleri) geliştirilmesiydi.

Büyük veri

Tedarik zinciri ve lojistik şirketleri, çok sayıda büyük veri üretirken, tam etkisini göstermek için önemli miktarda veri üretmek için yapay zekadan yararlanır. Son yıllarda bazı yeni veri türleri de ortaya çıktı ve sürekli artan bir veri hacmi yaratmanın yanı sıra, AI'ya tam potansiyeliyle çalışması için yeterli malzeme sağlandı.

Algoritmik Gelişmeler

Algoritmik büyüme de son birkaç yılda bir iyileşme gördü. Tek başına insanlar veya geleneksel teknoloji tarafından bulunması sorunlu veya imkansız olan tasarımların bulunmasını ve çağrışımların keşfedilmesini sağlar. Örneğin, akıllı algoritmalar, müşterilerin gelecekteki teslimatlar için fiyatı ve tahmini zaman dilimlerini bilmeleri için önceden dağıtım için mevcut otobüs sayısı gibi değerli bilgiler sunabilir.

Bu faktörler toplu olarak yapay zekadaki ilerlemeyi yönlendiriyor ve onu birçok alanda son derece uygulanabilir bir teknoloji haline getiriyor. Ancak, teknolojinin tedarik zincirini ve lojistik yönetimini ne kadar kesin olarak değiştirebileceği henüz görülmedi. Lojistik sorunları çözmek için yapay zekayı kullanmak oldukça heyecan verici bir deneyim.

İşte lojistikte yapay zeka ile çözülebilecek 7 problem.

1. Lojistik, kaynak sınırlamalarıyla karşı karşıya

• Lojistik sunan şirketlerin kıt veya sınırlı kaynaklar nedeniyle birçok sorunla karşılaştığını söylemeye gerek yok.

Çözüm:

Yapay zeka, lojistiğin tüm yönleriyle ilgili yeni bilgiler sunuyor

Makine öğrenimi ve diğer yapay zeka teknolojilerinin uygulanması, lojistik ve depo yönetimi, ekip çalışması ve tedarik zinciri yönetimi dahil olmak üzere geniş bir yelpazede yeni anlayışlar sunar.

2. Tedarik zinciri performansı uygun şekilde değerlendirilmiyor

• Kaynak kıtlığı nedeniyle, dünyanın her yerindeki lojistik şirketleri tedarik zinciri performansını etkin bir şekilde değerlendirememektedir.

Çözüm:

Yapay zeka, tedarik zinciri performansının benzersiz bir değerlendirmesini sağlar

Yapay zeka, tedarik zinciri yönetimi performansının rakipsiz bir değerlendirmesini sağlayabilir ve bu da bu performansı etkileyen yeni faktörlerin bulunmasına yardımcı olur. Yapay zeka, tedarik zincirinin performansını etkileyen önemli yönleri ve sorunları tanımak için üç karmaşık teknolojinin (denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme) güçlü yeterliliklerini bütünleştirir. Örneğin, öğrenmeyi denetleyebilir ve kimlik dolandırıcılığını algılayabilir ve bilinçli tahminler yapabilir, öğrenmeyi güçlendirmek ise ilgili verileri sağlayarak gerçek zamanlı kararları etkinleştirebilir.

3. Şirketler, büyük miktarda veriyi analiz etmede engellerle karşılaşıyor

• Lojistik şirketlerinin karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, büyük miktarda veriyi değerlendirme yeteneğidir.

Çözüm:

AI, büyük miktarda veriyi değerlendirme yeteneği sunar

Yapay zeka, çok zorlu ve belirsizliklerle dolu büyük miktarda veriyi analiz etme yeteneğine sahiptir. AI bir trend haline gelmeden çok önce, teknolojiler değer sunamadı çünkü talep tarafında tüketici özellikleri gibi bu çok çeşitli faktörleri dikkate almadılar. Yapay zeka, talep tahmin hassasiyetini geliştirmek için gereken tüm yönlerin izlenmesini ve boyutlandırılmasını sağlar. Aslında, gerçek zamanlı satışlar, hava durumu ve diğer faktörlere dayalı olarak tahminde durmaksızın ince ayar yaparak sonsuz bir tahmin döngüsü sunar.

4. Tedarikçi ilişkileri yönetimi genellikle etkisizdir

• Lojistik şirketlerinin yetinmesi gereken bir diğer büyük sorun, tedarikçi ilişkileri yönetimini neredeyse etkisiz hale getiren tedarik zinciri profesyonellerinin eksikliğidir.

Çözüm:

Yapay zeka, tedarikçi ilişkileri yönetiminin verimliliğini artırır

Tedarikçiyle ilgili riskler, lojistik profesyonelleri için en önemli husustur; Bir tedarikçinin tek bir hata yapması durumunda şirketin itibarı her zaman tehlikededir. AI, tedarikçiyle ilgili verileri inceleyebilir ve belirli tedarikçilerle ilgili gelecekteki kararlar için kullanılacak bilgileri sağlayabilir. Sonuç olarak, bir şirket daha iyi tedarikçi kararları verebilir ve müşteri hizmetlerini iyileştirebilir.

5. Şirketler müşteri ilişkilerini kişiselleştiremiyor

• Lojistik şirketlerine yönelik, şu veya bu nedenle müşteri ilişkilerini kişiselleştiremediklerine dair genel bir şikayet.

Çözüm:

Yapay zeka müşteri deneyimini yükseltiyor

Yapay zeka, lojistik sağlayıcılar ve müşteriler arasındaki ilişkileri kişiselleştirerek dönüştürüyor. Kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyiminin harika bir örneği, DHL Parcel'in Amazon ile yaptığı işbirliğidir. Teslimat şirketi, Amazon'un Alexa destekli Echo'sunu kullanarak paketleri izlemek ve gönderi bilgilerini almak için ses tabanlı bir hizmet sundu.

6. Tedarik zinciri neredeyse hareketsiz

• Şirketlerin çoğu üretim planlamasını iyileştirmek için uygun yöntemlere sahip olmadığından, atıl veya etkisiz tedarik zinciri ile karşı karşıyadır.

Çözüm:

Yapay zeka, tedarik zinciri durgunluğunun azaltılmasına yardımcı olur

Daha önce şirketler, üretim planlamasını ve fabrika çizelgeleme hassasiyetini geliştirmek için şık cihazlara sahip değildi. Yapay zekanın gelişiyle bunu yapabiliyorlar çünkü teknoloji geniş bir yelpazedeki kısıtlamaları incelemelerine ve onlar için artırmalarına izin veriyor. Bu, özellikle sipariş üzerine üretim yapanlar için iyi çalışır çünkü yapay zeka, sınırlamaları otomatik olarak dengelemelerine yardımcı olur. Örneğin, AI sayesinde işletmeler, en popüler veya yüksek oranda değiştirilmiş ürünlerde kullanılan parçalar için tedarik zinciri uykusunu azaltabilir.

7. Müşteri deneyimini tahmin etmek ve geliştirmek zorlaşıyor

• Kıt kaynaklar, işletmelerin gerekli mal sayısını tahmin etmesini zorlaştırır.

Çözüm:

AI, müşteri deneyimini tahmin etmeye ve iyileştirmeye yardımcı olur

Şirketlerin ihtiyaç duydukları mal sayısını tahmin etmeleri zorunludur. Envanter sınırlı, ancak talep yüksekse şirket ciddi kayıplara uğrayacaktır. Ayrıca yapay zeka, eğilimleri öngörmek için algoritmaları kullanabilir. Bir dizi çalışma, AI algoritmalarının neredeyse her zaman insan uzmanlardan daha iyi tahmin ettiğini iddia ediyor.

Günümüzde, AI, talep tahmininin kesinliğini artıran tüm temel unsurların izlenmesine ve ölçülmesine izin veriyor. Bu veriler, depo yönetimini kolaylaştırmaya yardımcı olur. Yapay zeka, müşteri deneyimine yapıcı değişiklikler de getirebilir.

Çözüm

Bu gün ve çağda yapay zekanın öneminden şüphe edilemez. Bazı alanlarda eksik olmasına rağmen, örüntü tanıma ve makine öğrenimi gibi diğer alanlarda önemi sağlam temellere dayanmaktadır. Teknoloji, günümüzün en ileri tedarik zinciri ve lojistik çözümlerinin bazılarında, artan verimlilik ve verimlilikte ve tedarik zinciri yöneticileri ve planlamacıları için sayısız görevi otomatikleştirmede halihazırda büyük bir rol oynamaktadır.

Aslında, büyük verideki son yüksek teknoloji atılımları sayesinde tedarik zincirinde yapay zeka teknolojisinde bir patlama kaçınılmazdır.