هوش مصنوعی در صنعت لجستیک (چگونه هوش مصنوعی می تواند مشکلات لجستیک را حل کند؟)

هوش مصنوعی به همراه زنجیره تأمین، تأثیر زیادی بر صنعت لجستیک داشته است. امروزه شاهد نوآوری‌هایی مانند جاده‌های هوشمند و وسایل نقلیه خودکار هستیم. تحقیقات نشان داده که هوش مصنوعی در صنعت لجستیک از 1.3 تریلیون دلار تا 2 تریلیون دلار در سال می‌تواند به تولید کمک کند. هدف اصلی پیاده سازی هوش مصنوعی در صنعت لجستیک، جلوگیری از اقدامات وقت‌گیر و صرفه جویی در هزینه‌ها است. بسیاری از شرکت‌های بزرگ مانند گوگل و آمازون به شدت در این فناوری سرمایه‌گذاری می‌کنند. در این مقاله، به 5 مورد استفاده از هوش مصنوعی در صنعت لجستیک اشاره خواهیم کرد.

1. انبارهای خودکار

فناوری هوش مصنوعی بسیاری از عملیات‌های انبارداری مثل جمع آوری داده‌ها، فرآیندهای موجودی و موارد دیگر را تغییر می‌دهد. در نتیجه شرکت‌ها می‌توانند از طریق آن درآمدشان را افزایش دهند. هوش مصنوعی در اتوماسیون انبارداری، جهت پیش بینی تقاضا برای محصولات خاص نیز استفاده می‌شود.

این پیش بینی تقاضا و برنامه ریزی تدارکات از قبل، به معنای کاهش هزینه حمل و نقل است. سیستم‌های اتوماسیون انبار فرصتی برای انجام بسیاری از کارهای روزمره را فراهم می‌کنند. فناوری پیشرو مورد استفاده در این سیستم‌ها، دید رایانه‌ای است که می‌تواند موجودی را شناسایی و به افراد کمک کند. مورد استفاده دیگر هوش مصنوعی، کنترل کیفیت خودکار است.

2. وسایل نقلیه خودمختار

استفاده از وسایل نقلیه خودکار در صنعت لجستیک موجب صرفه جویی در وقت و هزینه می‌شود و می‌تواند نرخ تصادف را کاهش دهد. البته در حال حاضر رانندگان موظف هستند که در داخل وسایل نقلیه حضور داشته باشند و مدتی زمان خواهد برد تا مقررات اجازه دهد وسایل نقلیه کاملاً خودمختار در جاده‌ها بدون نظارت انسانی رانندگی کنند. وسایل نقلیه خودمختار شروع یک روند عمده در زنجیره تأمین است، از وسایل نقلیه زمینی تا هواپیماهای بدون سرنشین، به گونه‌ای که هوش مصنوعی فرایند رانندگی را مدیریت می‌کند.

برخی از شرکت‌ها پیشگام در زنجیره تامین خودمختار هستند و بسیاری از وظایف را در زنجیره تأمین خودکار می‌کنند، البته این اتوماسیون در ابتدا به طور سنتی توسط برنامه ریزان و مدیران انسانی انجام می‌شود. فناوری رانندگی خود‌مختار مزایای بارز بسیاری را در صنعت لجستیک به ارمغان می‌آورد. وسایل نقلیه بدون راننده باعث سرعت بخشیدن به روند تحویل، بهینه سازی مسیرها، کاهش حوادث ناشی از خطای انسانی می‌شوند و می‌توانند در تمام طول شبانه روز کار کنند.

· داستان موفقیت Waymo

ویمو اولین شرکتی بود که تصمیم گرفت یک سرویس تاکسی تجاری را با اتومبیل‌های خودمختار ادغام کند. این سرویس نوآورانه در دسامبر سال 2018 در آریزونا راه اندازی شد. این روزها ، این شرکت در حال ساختن کامیون‌های بدون راننده است که تأثیر چشمگیری بر صنعت لجستیک خواهد گذاشت.

3. جاده‌های هوشمند

مورد دیگر استفاده از هوش مصنوعی در صنعت لجستیک، جاده‌های هوشمند است. نمونه ای از این فناوری بزرگراه‌های دارای چراغ‌های LED با پنل خورشیدی است. پنل‌های خورشیدی به تولید برق کمک می‌کنند در حالی که از چراغ‌های LED برای هشدار دادن به رانندگان در مورد شرایط جاده استفاده می‌شود. علاوه بر این ، پنل‌های خورشیدی مانع از لغزندگی جاده در زمستان می‌شوند. کاربرد دیگر هوش مصنوعی در صنعت لجستیک، سنسورهای فیبر نوری است که می‌توانند حجم و الگوهای رفت و آمد را حس کنند و به رانندگان نسبت به شرایط جاده پیش رو هشدار دهند. آنها همچنین می‌توانند در هنگام خروج وسایل نقلیه از جاده راننده را آگاه کنند و به نزدیک ترین اورژانس، پیغام دهند. این امر باعث تحویل سریع تر و جاده‌های ایمن‌تر می‌شود.

4. پشتیبانی دفتر

هوش مصنوعی در ترکیب با اتوماسیون مراحل بوسیله ربات‌ها، فرصتی را برای کارگران فراهم می‌کند تا کیفیت کار خود را افزایش دهند. به عنوان مثال، کارهای تکراری روزمره می‌توانند به صورت خودکار انجام شوند. این امر باعث کاهش هزینه‌ها و افزایش دقت و تحویل به موقع داده‌ها برای شرکت‌های صنعت لجستیک می‌شود.

· داستان موفقیت UIPath

شرکت UIPath روی تجهیزات رباتیک کار می‌کند. آنها روباتی را توسعه داده اند که قادر است تقریباً 99٪ از کارهای پشتیبانی دفتر را اداره کند. با این کشف، ARR (Annual Recurring Revenue) یا همان درآمد دوره‌ای سالیانه این شرکت به بیش از 200 میلیون دلار افزایش یافته است.

5. پیش بینی تقاضا

یکی از نیازهای مهم اقتصادی که بر بیشتر مشاغل تأثیر می‌گذارد، لزوم پیش بینی میزان کالاهای مورد نیاز در آینده است. موجودی کم به معنای از دست رفتن فروش ایده‌آل، از دست دادن درآمد و از دست دادن اغلب مشتریانی است که مشتری دائمی شما بوده اند اما اکنون به سمت رقیبانتان خواهند رفت.

هوش مصنوعی الگوریتم‌های مختلفی را ارائه می‌دهد که می‌توانند روند کاهش موجودی را پیش بینی کنند. طبق گفته Deloitte این الگوریتم‌ها می‌توانند نتایج را بهتر از متخصصان انسانی پیش بینی کنند. هوش مصنوعی می‌تواند همه ورودی‌ها و متغیرها را ردیابی و اندازه گیری کند و این کار را با سرعت و به صورت دقیق انجام دهد، که به معنای مدیریت ساده‌تر انبار است. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند تجربه مشتری را بهبود ببخشد، و محصولات و سفارش‌های متناسب با عادات خرید آنها را پیشنهاد دهد.

در آخر

روش‌های زیادی برای پیاده سازی هوش مصنوعی در زنجیره تأمین و ورود به بخش لجستیک وجود دارد. این امر فرآیندهای لجستیک را بهبود بخشیده و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد و همچنین نقش مهمی در بهبود سرعت و دقت کارهای روزمره و انجام برنامه‌های کاربردی دارد.