Tekhnelogos YazılımCOVID-19 pandemisi nedeniyle ortaya çıkan çeviklik ve dayanıklılık testi, yöneticilerin üzerinde yoğunlaştığı dijitalleşme ve modernleşme çabalarını hızlandırdı. Şirketler görünürlüğü artırmak, maliyetleri düşürmek, süreçleri otomatikleştirmek ve analitik içgörüler elde etmek için dijital girişimlere yatırım yaparak riskleri azaltmak için çalıştılar. Aynı zamanda nakliyecilerden gelen artan talepler de kuruluşları akıllı teknolojiyi keşfetmeye itti.
Buna bağlı olarak yapay zeka (AI) çözümleri; karları iyileştirmek, nakliyeci sözleşmelerini yönetmek ve hatta nakliye ve tedarik oranlarında pazarlık etmek için tedarik zincirinde hangi adımların geliştirilebileceğini tam olarak belirlemeye yardımcı olabilir. Ayrıca dönüşüm maliyetlerini %20 oranında azaltabilir ve bu da daha yüksek iş gücü verimliliği maliyet düşüşünün %70’ini oluşturur. Öyle ki McKinsey, yapay zeka tedarik zinciri çözümlerini erken benimseyenlerin ve başarıyla uygulayanların lojistik maliyetlerinde %15’lik bir düşüş bildirdiğini tespit etti.
Robotik süreç otomasyonuna benzeyen ancak tipik olarak yapılandırılmamış verilerle çalışan bilişsel otomasyon, otonom tedarik zincirleri oluşturmak için kullanılabilir. Bu sistemler önceden tanımlanmış kurallar kapsamında gerçek zamanlı önerilerde ve tahminlerde bulunabilir ve kararlar alabilir. Bu da verimliliği artırırken, buna bağlı olarak maliyetlerin azaltmasına da olanak tanıyabilir.
Peki yapay zeka ile başarılı bir tedarik zinciri yönetimi nasıl uygulanıyor?
Otomatik depolar
Amazon gibi hızlı ve karmaşık lojistik çözümlerine ihtiyaç duyan büyük şirketler, AI ve robotikte inovasyonu teşvik etmek ve otomatik depolamayı kolaylaştırmak için kendi kaynaklarına yatırım yapıyor. Amazon ayrıca, yenilikçi çözümler sağlamak amacıyla 10 yıldır depo otomasyonuna büyük yatırımlar yapmaya devam ediyor, ilgili şirketler satın alıyor, en iyi araştırmacıları işe alıyor ve finansman sağlıyor. Ancak, bugüne kadar kullandığı robotlar sadece temel görevleri gerçekleştirebildi ve bu da çok geniş kaynakları olan bir şirket için büyük zorluklar yaratıyor.
Bir başka örnek de Birleşik Krallık’ta yalnızca çevrimiçi bir süpermarket olan Ocado’dur. Şirketin son derece otomatik depoları, lojistiği o kadar etkili bir şekilde optimize ediyor ki, diğer market zincirleri de artık AI güdümlü depolama şirketlerini satın alıyor.
Bununla birlikte Ocado’nun otomatik fabrikasında bir AI trafik kontrolörü tarafından kontrol edilen 3.000 robot kullanılıyor. Robotlar, toplama işlemini hızlandırmak için kullanım sıklığına göre sipariş edilen 21 istiflenmiş ürün konteyneri içeren bir ızgara üzerinde hareket ediyor. Birden fazla robot, doğru olanı buluncaya kadar kasaları kaldırmak için birlikte çalışıyor. Bunun üzerine bir robot, eşyaları bir insan tarafından paketlenecek bir rafa teslim ediyor. Ocado, amacının sipariş almaktan teslimata kadar süreci tamamen otomatikleştirmek olduğunu söylüyor.
Rota optimizasyonu
Küresel nakliye ve lojistik şirketi UPS, On-Road Integrated adlı bir sistem kullanıyor. Başlangıçta, sürücü millerini bir miktar azalttığını söyleyen Optimizasyon ve Navigasyon (ORION), günde ortalama 8 mil azalttığını belirtiyor. Ayrıca şirket, değişen koşulları sürekli değerlendiren ve optimize edilmiş rota bilgilerini besleyen sürücülerin ortalama 2 ila 4 mil daha tasarruf sağladığını söylüyor. Bununla birlikte, dinamik yönlendirme ile sistemini yükselten UPS, her kaydedilen günlük sürücü mili ile yılda 50 milyon dolara kadar tasarruf sağlanabileceğini dile getiriyor.
Öngörücü bakım
Geçmiş ve şimdiki verileri kullanan ML algoritmaları, araç bakımıyla ilgili öngörülerde ve önerilerde bulunabilir, filo ömrünü uzatabilir ve arıza süresini azaltabilir. Teknoloji şirketi Uptake kamyonlar, uçaklar ve vagonlar dahil olmak üzere araçların mekanik arızalarını tahmin etmek IoT cihazlarından, GPS’ten ve araç kayıtlarından gelen verileri analiz etmek için AI ve ML’i birleştiriyor.
Yapay zeka ile envanter yönetimi
Envanterin etkin yönetimi, müşteri memnuniyeti ve rekabet avantajı açısından çok önemlidir. Yapay zeka envanter yönetimini aşağıdaki şekillerde geliştirebilir:
1. Müşterilerin hatalı ürün almasını önlemek ve iadeleri azaltmak için arızalı ürünleri veya ambalajları tespit etmek.
2. Öngörülü envanter uyarıları kullanarak ikmalleri otomatikleştiren ve tedarik ağını ayarlayan birleşik, yapay zeka destekli bir envanter ve depo yönetim sistemi ile görünürlüğün artırılması işletme maliyetlerini düşürebilir ve stok dışı sorunları önleyebilir.
3. Talebi tahmin etmek ve yetersiz veya aşırı stoklamayı önlemek için mevsimsel eğilimler, pazar ortamı, satışlar, promosyonlar ve diğer geçmiş veriler gibi faktörlerin değerlendirilmesi.
4. Satıcı eşleştirme, harcamaları sınıflandırma, tedarikçi ve piyasa verilerini toplama ve anormallikleri tespit etme yoluyla malzeme tedarikini otomatikleştirmek.
Lojistik sektörü karmaşık ve çok katmanlı olup, planlama ve esnek olma becerisi gerektirir. Ancak, doğru platformla lojistik iş süreçlerinin otomasyonu üretim operasyonlarının daha ucuz alanlara dağıtılmasını sağlayabilir, müşteri memnuniyetini artırabilir, maliyetleri kontrol edebilir ve personel gereksinimlerini azaltabilir. İleriye dönük olarak, yapay zekayı tedarik zincirlerine dahil eden işletmeler, giderek daha rekabetçi bir ortamda kritik bir avantaj elde etme şansına sahiptir.
Tekhnelogos Yazılım
