امروزه نقش واقعی هوش مصنوعی در صنعت لجستیک غیرقابل انکار است و لجستیک نیز در طی سال های گذشته دستخوش تغییرات بسیاری شده است، که ناشی از اختلالات در صنعت و ظهور فناوری های پیشرفته بوده است. در این میان، هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک نیروی تغییردهنده بازی ظاهر شده است و شیوه مدیریت و بهینه سازی زنجیره تامین خود را متحول کرده است. توانایی هوش مصنوعی در پردازش حجم وسیعی از داده ها، تصمیم گیری هوشمندانه و پیش بینی نتایج، آن را به ابزاری حیاتی در بخش لجستیک تبدیل نموده است. جای تعجب نیست که هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی (ML) فناوری هایی هستند که احتمالاً تا سال 2025 میلادی اجرا می شوند.
اگرچه هوش مصنوعی کاربردها و مزایای متنوعی در لجستیک دارد، بسیاری از شرکت ها هنوز نمی توانند از پتانسیل هوش مصنوعی در سازمان های خود استفاده کنند، زیرا حیاتی ترین بخش تحول دیجیتال خود را از دست می دهند: تغییر در طرز فکر و رفتار.
هوش مصنوعی واقعی: پیاده سازی اتوماسیون انبار و رباتیک
ادغام هوش مصنوعی و روباتیک به پیشرفت های قابل توجهی در اتوماسیون انبار منجر شده است. ربات های مجهز به هوش مصنوعی قادر هستند به طور موثر موجودی را مرتب سازی، انتخاب، بسته بندی و سازمان دهی کنند و روند انجام سفارش را تسریع نمایند. این هوش واقعاً “مصنوعی” است که در آن کارگران انبار را می توان با روبات ها برای بسیاری از کارهای انجام شده جایگزین کرد. علاوه بر این، سنسورها و دوربین های مبتنی بر هوش مصنوعی ردیابی و نظارت بر موجودی را در زمان واقعی امکان پذیر می کنند و امکان مدیریت بهتر موجودی و کاهش تلفات را فراهم می کنند. این باعث ایجاد فراوانی داده های جدید و بی درنگ در انبار می شود که می توانند برای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و کنترل های بهبود یافته فرآیندهای انبار استفاده شوند. در نتیجه، اتوماسیون انبارها با استفاده از هوش مصنوعی، انبارهای سنتی را به کارآمد تبدیل کرده است.
اتوماسیون انبارها به ویژه در زمانی که کمبود کارگران انبار، تهدید اعتصابات اتحادیه ها و همچنین هزینه روزافزون نیروی انسانی وجود دارد، اهمیت دارد. بسیاری از شرکت ها که در میان پایین ترین نرخ بیکاری آمریکا از سال 1969 میلادی به دنبال یافتن کارگر هستند، اتوماسیون را یک راه حل سریع می دانند. بنابراین نیاز به استفاده از این هوش مصنوعی در ترکیب با روباتیک دیگر یک فرصت نیست، بلکه یک ضرورت است. در سال 2024 میلادی، ربات ها توسط نیمی از اپراتورهای متوسط تا بزرگ انبارها و مراکز تکمیل در کشور آمریکا استفاده خواهند شد.
حمل و نقل یک وظیفه مرکزی انسان باقی می ماند
در حمل و نقل، داستان کمی متفاوت است. انسان در مرکز فرآیند حمل و نقل باقی می ماند. با این حال، بسیاری از افراد در تعجب هستند که آیا هوش مصنوعی و به طور خاص ChatGPT مشاغل آنها را به دست خواهند گرفت. هنگامی که از ChatGPT در مورد نقش هوش مصنوعی و ChatGPT در حمل و نقل سؤال شد، پاسخ داد:
توجه به این مهم است که اگرچه ChatGPT می تواند کمک و پشتیبانی ارزشمندی در صنعت حمل و نقل ارائه کند، تخصص و نظارت انسانی همچنان حیاتی است.
وقتی صحبت از حمل و نقل به میان می آید، بسیاری از ما شخصاً از هوش مصنوعی به عنوان هوش “افزایش یافته” یاد می کنیم زیرا هوش مصنوعی به انسان کمک می کند کارآمدتر باشد، حجم بیشتری را مدیریت کند، کار خود را سریع تر انجام دهد و نتایج با کیفیت تری داشته باشد. و در پایان روز، فرد شغل خود را بیشتر دوست خواهد داشت، که به شرکت هایی کمک می کند تا استعدادها را جذب و حفظ کنند که حیاتی هستند. بنابراین شرکت ها باید از هوش مصنوعی برای کمک به پرسنل حمل و نقل در عملیات روزانه خود استفاده کنند.
از Visibility به عنوان یک کاندید کلیدی برای اعمال هوش مصنوعی استفاده کنید
دیده شدن در زنجیره تامین به مدیریت ریسک کمک می کند و ارتباطات و همکاری موثر بین ذینفعان را ارتقا می بخشد و یک حوزه حیاتی برای سرمایه گذاری شرکت ها باقی می ماند. عملیات لجستیک در معرض خطرات مختلفی مانند بلایای طبیعی، کمبود نیروی کار، مسائل ژئوپلیتیکی و اختلالات پیش بینی نشده است. قابلیت های پیش بینی هوش مصنوعی شرکت ها را قادر می سازد تا ریسک های بالقوه را پیش بینی کنند و برنامه های اضطراری را به طور فعال طراحی کنند.
میزان اشتراک داده هایی که در این پلتفرم ها جمع آوری می شود، آن را به یک کاندیدای اصلی برای استفاده از هوش مصنوعی تبدیل می کند. هوش مصنوعی برای بهبود کیفیت داده ها، تولید داده ها از طریق هوش مصنوعی مولد زمانی که داده های واقعی در دسترس نیست و ارائه بینش های ارزشمند از طریق پیش بینی ها (مانند ETA یا زمان اقامت) یا پیش بینی ها (ظرفیت موجود دارایی ها یا در پورت ها) استفاده می شود. با پیاده سازی قابلیت مشاهده بلادرنگ، شرکت ها می توانند اطلاعات، به روزرسانی ها و پیش بینی ها را با تامین کنندگان، مشتریان و شرکا به اشتراک بگذارند. ارتباطات شفاف به ایجاد اعتماد، افزایش همکاری و امکان تصمیم گیری به موقع کمک می کند. چنین تلاش های مشترک، انعطاف پذیری و چابکی زنجیره تامین را افزایش می دهد.
افزایش کارایی لجستیک از طریق تجزیه و تحلیل پیش بینی
یکی از مهم ترین کمک های هوش مصنوعی در لجستیک، کاربرد قدرتمند آن در تحلیل های پیش بینی کننده است که با رشد انفجاری در داده ها تغذیه می شود. تا سال 2025 میلادی، 181 زتابایت داده تولید خواهد شد که معادل 200 میلیارد گوشی موبایل آیفون 14 است. در ترکیب با افزایش تصاعدی قدرت محاسباتی، می توان مدل های بزرگتری را ایجاد کرد که قادر به انجام کارهای پیچیده تر هستند.
با تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و اطلاعات بلادرنگ، سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند الگوهای تقاضا، نوسانات موجودی و اختلالات احتمالی را پیش بینی کنند که بهینه سازی سطوح موجودی را ممکن می سازد، انبارها را به حداقل می رساند و عملیات زنجیره تامین را ساده می کند. با پیش بینی دقیق تقاضا، کسب و کارها می توانند اطمینان حاصل کنند که محصولات مناسب در مکان و زمان مناسب هستند که منجر به بهبود کارایی و رضایت مشتری می شود. این تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به تجزیه و تحلیل تجویزی ادامه خواهد داد و در نهایت منجر به اتوماسیون بخش های بزرگتر گردش کار خواهد شد.
اما آیا شرکت ها آماده استفاده کامل از هوش مصنوعی در لجستیک هستند؟
اگرچه فناوری در سال های گذشته جهش های بزرگی داشته است، فناوری به تنهایی نمی تواند مشکلات لجستیک را برطرف کند.
تحول دیجیتال به سه عنصر حیاتی نیاز دارد:
- 1. استعدادهای دیجیتالی مناسب، مدل ها
- 2. فرآیندهای کسب و کار تنظیم شده
- 3. ترکیب مناسب فناوری
اکثر شرکت ها در حال حاضر سطح بلوغ دیجیتال، استعداد یا طرز فکر مناسبی برای استفاده کامل از آنچه هوش مصنوعی ارائه می دهد را ندارند. شرکت ها باید رفتار خود را از نگاه کردن در آینه دید عقب به آنچه اتفاق افتاده تغییر دهند و مشتاقانه منتظر استفاده از بینش های پیش بینی کننده و زمان واقعی باشند. آنها باید به داده هایی اعتماد کنند که به آنها این بینش را می دهد تا بتوانند تصمیمات آنی بگیرند و سپس آنها را اجرا کنند. تنها در این صورت است که تغییر واقعی رخ می دهد و می توان به تحول دیجیتال دست یافت.
