Lojistikte Yapay Zeka Uygulamaları

🤖 Dikkat! Bu makale yapay zeka tarafından hazırlanmıştır. Daha önce hazırlamış olduğumuz Dil Edinim Modeli kullanılmıştır.

Yapay zeka ve makine öğrenimi, endüstriler arasında uzun bir uygulama listesine sahiptir, ancak lojistik, bu teknolojilerin zaten büyük bir fark yarattığı alanlardan biridir.

Büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde işlemek için bilgisayarlı görü ve derin öğrenme algoritmalarını kullanma yeteneği, lojistik şirketlerinin verimliliği artırmalarına, maliyetleri düşürmelerine ve teslimat araçlarında hangi rotaları izleyecekleri konusunda daha iyi kararlar almalarına yardımcı oluyor.

İşte yapay zekanın şirketler ve ülkeler arasında mal akışını iyileştirmek için kullanılma yollarından bazılarına bir göz atın.

YZ, gönderileri izlemek için kullanılabilir. YZ, gönderileri izlemek için kullanılıyor ve bir depo çalışanının envanterini manuel olarak güncellemesi ve doğru ürünün doğru müşteriye gönderildiğinden emin olması için geçen süreyi azaltıyor. Bu, daha az hata yapılması anlamına gelir, bu da nakliye maliyetlerinde tasarruf sağlar ve ayrıca müşteri memnuniyetini artırır.

Yapay zeka, sinir ağlarını eğitmek için kullanılabilir. Yapay zekanın, büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde analiz etme yeteneği sayesinde tahmin doğruluğunu iyileştirdiği ve insanların kolayca göremeyebileceği tarihsel eğilimlere dayalı tahminler yapmasına olanak sağladığı gösterilmiştir. Örneğin, YZ, belirli müşterilerin belirli zamanlarda belirli ürünleri satın alma eğiliminde olmadığını, önceki yılların satış kayıtlarına dayanarak belirleyebilir ve daha sonra bu bilgileri kendi tahminlerini yaparken kullanabilir. Yapay zeka ayrıca, bu olaylar meydana gelmeden önce kaç çalışanın ekstra yardıma ihtiyacı olacağını tahmin ederek (ve bunlara daha hızlı erişim sağlayarak) şirketlerin doğal afetler veya işçi grevleri gibi beklenmedik kesintilerle başa çıkmasına yardımcı olabilir.

Gönderileri takip edin.

Gönderilerinizin yerini, durumunu, içeriğini ve güvenliğini takip etmek, lojistiğin önemli bir parçasıdır. Ayrıca manuel olarak yapıyorsanız pahalı olabilir. Ancak YZ, süreci otomatikleştirerek maliyetleri düşürmenize ve performansı artırmanıza yardımcı olabilir.

Çeşitli kaynaklardan (kendi sistemleriniz veya üçüncü taraf tedarikçileriniz) gelen izleme verilerini kullanarak her bir gönderinin herhangi bir zamanda nerede olduğuna, onu kimin yönettiğine ve bundan sonra ne olması gerektiğine ilişkin daha doğru bir resim oluşturabilirsiniz. Bu, müşterileri gönderilerinin bulunduğu yer hakkında güncel bilgilerle bilgilendirirken teslimat performansını artırmanıza yardımcı olur.

Hasarlı öğeleri güvenilir bir şekilde tanımak veya limanlardaki denetim ve gümrük işlemlerini hızlandırmak için sinir ağlarını eğitin.

Yapay zekanın lojistikte kullanılması, sektöre çeşitli şekillerde fayda sağlayabilir. Örneğin, bilgisayarla görme tekniklerini kullanarak, sinir ağlarını hasarlı öğeleri güvenilir bir şekilde tanıyacak şekilde eğitebilirsiniz. Bu, özellikle şirketiniz kırılgan mallar taşıyorsa veya nakliye sırasında ekstra özen gösterilmesi gereken büyük boyutlu kargolarla çalışıyorsa kullanışlıdır. Ayrıca, limanlardaki denetim ve gümrükleme işlemlerini hızlandırmak için gümrük yazılımıyla da entegre olabilirsiniz; bu, gümrükten geçmeyi bekleyen kamyonların ülkelere girerken veya çıkarken genellikle konteyner başına birkaç saat sürebilen bekleme sürelerini azaltır.

Bu iki uygulama için YZ kullanmaya ek olarak, birçok başka potansiyel kullanıma da sahiptir:

Birden fazla lokasyonda envanteri yönetme
Bir konumdan diğerine yük gönderilerini koordine etmek

Nakliye maliyetlerini azaltın

Sevkiyat maliyetlerini azaltmak için, en ucuz sevkiyat zamanını ve en ucuz sevkiyat seçeneklerini tahmin etmek için yapay zekayı kullanan rota optimizasyonunu kullanın. YZ, en ucuz nakliye rotalarını, yöntemlerini ve taşıyıcılarını tahmin etmek için de kullanılabilir.

Gerçek zamanlı hava durumu verileri, tahmine dayalı bakım ve daha iyi trafik planlaması ile tedarik zincirlerini canlı tutun.

Gerçek zamanlı hava durumu verileri, nakliye gecikmelerinin tahmin edilmesine yardımcı olabilir.
Tahmine dayalı bakım, ekipmanınızın sorunsuz çalışmasına yardımcı olabilir ve onarım veya değiştirme zamanının geldiğini bilirsiniz.
Veriler, sizi hedefinize zamanında ve mümkün olan en az gecikmeyle ulaştıracak daha iyi trafik rotaları ve koşulları planlamanıza da yardımcı olabilir.

Derin öğrenme ve sinir ağları ile tahminleri iyileştirin.

Tahmin, lojistik operasyonların kritik bir bileşenidir. Tedarik zinciri düzeyinde, talep genellikle oldukça değişken ve öngörülemezdir, bu da tahmin yapmayı hem şirketlerin başarısını hem de bir bütün olarak ekonomimizin sağlığını etkileyen önemli bir faktör haline getirir.

Bu noktada, talep tahmini ve araç çizelgeleme gibi lojistikte birçok sorunu çözmek için derin öğrenmenin nasıl kullanılabileceğini gördük. Bu bölümde, aşağıdaki gibi soruları yanıtlayarak kurumsal düzeyde tahminleri iyileştirmek için derin öğrenmenin nasıl uygulanabileceğini keşfedeceğiz: Gelecek yıl satış hacmimiz ne olacak?

Tahminde derin öğrenmenin değeri, çeşitli çalışmalar tarafından iyi bir şekilde belirlenmiştir, ancak bu alanda ana teknoloji haline gelmeden önce hala üstesinden gelinmesi gereken bazı zorluklar vardır; yani:

Makine öğrenimi algoritmalarının verimliliğini artırmak;
Eğitim modelleri için kullanılan hassas verilerle ilgili gizlilik endişelerinin ele alınması;
Eğitim sırasında yapılan model tasarımı seçimlerinde şeffaflığın arttırılması;
Paydaşların sınırlı olmak yerine görselleştirmeleri kullanarak belirli tahminlerin neden yapıldığını daha iyi anlamalarına yardımcı olacak araçlar oluşturmak

Tedarik zincirlerinde beklenmedik kesintilerle başa çıkın.

Tedarik zincirindeki kesintiler, özellikle tedarik zincirinin önemli anlarında meydana geldiğinde maliyetli ve hatta yıkıcı olabilir. Örneğin, tedarikçilerinizden birinden taze ürün siparişi alan büyük bir gıda perakendecisi olduğunuzu varsayalım. Ne yazık ki, bu gönderi, nakliyeyle ilgili ikincil bir sorun nedeniyle birkaç gün gecikti. Öncelikli endişeniz, müşterilerin siparişlerini almadaki gecikmeden memnun olmayacağıdır; satışlar veya müşteri sadakati üzerinde uzun vadeli etkiler olmadığından emin olmanız gerekir. Neyse ki, esnek tedarik zincirlerine sahip olmak, iş operasyonları üzerinde olumsuz etkiler olmaksızın bu tür kesintilere izin verir.

Çözüm? Şirketler, aksamalara yol açan gereksiz riskleri azaltmak için adımlar atmalıdır: öğelerin stoklanması; kaynakları çeşitlendirmek; tek bir noktanın diğer her şeyi etkilememesi için fazlalık kullanma (buna hem fiziksel konumlar hem de satıcılar dahildir).

Makine öğrenimini kullanan planlama yazılımıyla operasyonları iyileştirin.

Makine öğrenimi nedir? Makine öğrenimi, yapay zekanın (YZ) bir alt kümesidir. Makinelerin önceki deneyimlere dayanarak performanslarını öğrenme ve iyileştirme yeteneğini ifade eder. Makine öğrenimi algoritmaları, bir ürüne olan talebi tahmin etmek veya belirli bir teslimat için hangi rotanın en verimli olacağını tahmin etmek gibi gelecekteki olaylar hakkında tahminler yapmak için lojistik yazılımlarında kullanılabilir.

Lojistikte makine öğrenimi örnekleri: Amazon, envanteri ne zaman yeniden stoklaması veya müşterilere ne zaman yeni ürünler önermesi gerektiğini belirlemek için hava durumu raporları ve geçmiş satış kalıpları gibi diğer veri kaynaklarıyla birlikte makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Havayolları, geçmiş olaylardan gelen eğilimlere dayalı olarak uçuş gecikmelerini ve iptallerini tahmin etmek için benzer teknolojiyi kullanır.

Onu bu kadar kullanışlı yapan nedir? Birçok kuruluş tarafından toplanan artan miktarda mevcut veri ile, analiz için çok sayıda bilgi mevcuttur. İşletmeler bu bilgiyi tahmin amacıyla kullanabilir; örneğin, Pazartesi günleri belirli bir ürünü haftanın herhangi bir gününden daha fazla müşteri satın alıyorsa, daha yüksek talep geleceği için depo personelimizin Pazartesi vardiyalarında daha fazla saat çalışmasını isteyebiliriz. o gün kapımızdan! Bu, ev üsleri (ofisiniz) arasında gereksiz yere gidip gelmeleri ortadan kaldırarak zamandan tasarruf sağlarken yakıt tüketimiyle ilişkili maliyetleri de azaltır.”

Depolama iş akışlarını kolaylaştıran AR/VR yazılımıyla operasyonları görselleştirin.

Artırılmış Gerçeklik ve Sanal Gerçeklik (AR/VR) yazılımı, endüstrilerdeki şirketlerin operasyonlarını görselleştirmelerine yardımcı oluyor. AR/VR, eldeki envanterin daha doğru bir görünümünü sağlayarak depolama iş akışlarını düzene sokabileceği ve üretkenliği artırabileceğinden, depolama bu eğilimin bir istisnası değildir.

Örneğin, bir raf veya palet üzerindeki her bir ürünü depodaki uygun yerine taşımadan önce manuel olarak kontrol etmek yerine, çalışanlar AR yazılımını kullanarak ürünleri cep telefonlarıyla tarayabilir ve nereye gitmeleri gerektiğini anında öğrenebilirler. Bu teknoloji, gönderileri takip etmek için yardıma ihtiyaç duyan depo yöneticileri veya katipler tarafından kullanılabilir. Ayrıca, işçilerin elleriyle dokunmadan önce hasar görmelerine izin vererek, stoklama işlemleri sırasında hasarlı öğelerin belirlenmesine yardımcı olabilir; bu yaygın bir uygulama, parmak izlerinden kontaminasyona veya ambalaj malzemelerindeki çatlaklar arasına kir girmesine neden olur.”

İster devam eden bir mal akışını yönetiyor olun, ister bir pandeminin ortasında insanlara temel malzemeleri sağlamaya çalışıyor olun, yapay zeka her şeyin üstesinden gelir.

Lojistik sektörü büyük bir değişimin eşiğinde. McKinsey’in yakın tarihli bir raporu, teknolojinin tek başına 2030 yılına kadar küresel ekonomiye 1 trilyon dolar ekleyebileceğini tahmin ediyor – ve bu sadece tedarik zinciri yönetiminde. YZ bu büyümenin büyük bir parçası olacak. Accenture tarafından yapılan başka bir araştırmaya göre, ankete katılan yöneticilerin %67’si iş operasyonlarında zaten YZ teknolojilerini kullandıklarını ve %58’i önümüzdeki üç yıl içinde bunları benimsemeyi planladıklarını söyledi.

Daha fazla şirket YZ çözümlerini benimserken şirketinizin rekabetçi kalmasını istiyorsanız, iş akışlarında ve süreçlerinde etkin bir şekilde kullanabilmeleri için bu yeni araçların nasıl çalıştığını anlamanız sizin ve çalışanlarınız için önemlidir.