الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات اللوجستية

عندما نتحدث عن الإمكانات الرائعة لـ "الذكاء الاصطناعي" التكنولوجيا، نحن نتصور مستقبل السيارات ذاتية القيادة، والروبوتات التي تجري عمليات جراحية عالية الدقة، وثورة التكنولوجيا المالية التي تعمل بتقنية blockchain، والتجارة الإلكترونية، وأكثر من ذلك بكثير. نادرًا ما نلاحظ أن الذكاء الاصطناعي يغير حياتنا اليومية بالفعل. إن اقتراح طريق التنقل بناءً على حركة المرور في الوقت الفعلي، واستكمال الجمل في رسائل البريد الإلكتروني، والتوصية بما يجب مشاهدته على YouTube استنادًا إلى تاريخنا، هي أمثلة على تأثير الذكاء الاصطناعي بشكل لا رجعة فيه على حياتنا نحو الأفضل. لا تحظى الفوائد الإضافية الدقيقة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في أعمال سلسلة التوريد بتغطية كافية، على الرغم من الإمكانات الهائلة. يمكن لحلول ذكاء الأعمال المصممة خصيصًا لصناعة الخدمات اللوجستية الاستفادة من مجموعة التكنولوجيا الحديثة (الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلوم البيانات والتحليلات التنبؤية والحوسبة السحابية) لتحسين العمليات القديمة.

يعد قطاع الخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد مرشحًا رئيسيًا للخضوع لتغييرات ثورية. فهو يوفر فرصة للتغيير على نطاق واسع وتحقيق نتائج فورية من خلال توفير كفاءة العملية والتنبؤ الدقيق والتخطيط الأمثل للمسار وإدارة المخزون وعرض لوحات المعلومات في الوقت الفعلي وغير ذلك الكثير.

نقاط الضعف في الصناعة اللوجستية

لا يزال العديد من مشغلي سلسلة التوريد يعتمدون على العمليات اللوجستية اليدوية التي تعود إلى عقود من الزمن، بينما تعمل الشركات الناشئة الذكية في العصر الجديد على تآكل قاعدة عملائها. إنهم بحاجة إلى إدراك أن اعتماد التكنولوجيا لم يعد خيارًا لتحقيق ميزة تنافسية - بل أصبح سريعًا ضرورة للبقاء على صلة بالموضوع.

قبل استكشاف استخدام الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية، دعونا نسلط الضوء على المشكلات السائدة التي تتسبب في وقت غير متوقع وتكاليف عامة غير متوقعة.

• قلة استخدام البيانات الموجودة
• عمليات إدارة ورشة العمل اليدوية
• النقل غير الدقيق والتنبؤ بالطريق
• توقعات الطلب غير دقيقة
• إعادة توجيه الطرود المفقودة يدويًا
• تجربة العملاء المجزأة

84% من مديري سلسلة التوريد يوضحون أن الافتقار إلى رؤية الشبكة هو السبب الرئيسي لعدم الكفاءة، والذي يغطي جميع النقاط المذكورة أعلاه. إن الحاجة الملحة الآن هي اعتماد نهجين استراتيجي وتكتيكي - فالأول سيحقق نتائج طويلة المدى بينما سيعطي الأخير فوائد وثقة على المدى القصير لمواصلة رحلة التحول الرقمي.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد

فيما يلي بعض الحلول التي يمكنها الاستفادة من حلول التكنولوجيا الحديثة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والحوسبة السحابية وتحليلات البيانات لقيادتها في طريقها إلى التحول الرقمي والتنافس مع الشركات الرقمية المحلية.

تحديث المخزون

يحتوي المستودع على عناصر من فئات منتجات مختلفة موزعة على فدان من المساحة الأرضية. ومن السهل أن تفقد أثرها بالاعتماد على المراقبة اليدوية. تعتبر بيانات المخزون حساسة للوقت بطبيعتها، وتحتاج إلى التحديث المستمر من أجل تقديم القيمة. قد لا تحمل بيانات اليوم أي قيمة غدًا، مما يخلق الحاجة إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والأتمتة لتحديثها بشكل متكرر.

يمكن لطائرة بدون طيار مزودة بكاميرا مثبتة على الرفوف كل يوم أن تلبي هذه الحاجة. سيتم تغذية البيانات إلى معالج فيديو يعمل بالذكاء الاصطناعي يمكنه قراءة الرموز الشريطية وتحديد موقع العنصر وكميته بدقة. ويقدم الفوائد المتكررة التالية:

• أسرع، مع معدل خطأ أقل
• وفورات في التكاليف على المدى الطويل
• معالجة الطلبات بشكل مبسط
• السلامة في مكان العمل، حيث لم يعد الموظفون بحاجة إلى العمل على ارتفاعات

الفرز الآلي

يعد فرز الطرود عملية بالغة الأهمية وتستغرق وقتًا طويلاً ولا يوجد بها مجال كبير للخطأ. أنت بحاجة إلى حلول آلية وقابلة للتطوير لتوسيع نطاق الطلب ومواكبة نمو التجارة الإلكترونية. ومع أجهزة الفرز التي تدعم الذكاء الاصطناعي، فإن الحاجة إلى تحويل المزيد من القوى العاملة نحو الفرز خلال موسم الأعياد ستكون شيئًا من الماضي.

يمكن أن يؤدي الجمع بين أجهزة القراءة الضوئية والروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إلى أتمتة العملية بأكملها. سيقوم القائمون على الفرز بترتيب الحزم تلقائيًا وفقًا للخوارزميات المحددة مسبقًا. من خلال العمل بكامل إمكاناته، يمكن للحل أن يجعل الدورة بأكملها أكثر كفاءة - بدءًا من استلام المخزون ومعالجة الطلبات والانتقاء والتعبئة والإرسال. ويمكن للماسحات الضوئية أيضًا تحديد الخصائص الحيوية لكل طرد، مثل الوزن والأبعاد والرمز السري للوجهة وما إلى ذلك لتحقيق نتائج أفضل وتقديم هذه الفوائد الأساسية:

• إنتاجية أفضل
• انخفاض الطلب على القوى العاملة
• دقة أفضل
• انخفاض تكلفة العمليات

تحسين طرق النقل والتسليم

تعد مشكلة البائع المتجول واحدة من أقدم المشكلات اللوجستية وأكثرها تحديًا. وكانت هناك طرق مختلفة لحلها. تعد الخطوة الأخيرة في سلسلة التوريد – التسليم – واحدة من أكثر المشكلات تعقيدًا التي يجب حلها، وذلك بسبب الأحداث غير المتوقعة التي يمكن أن تحدث في أي وقت. الاختناقات المرورية وحوادث الطرق وإغلاق الطريق وعدم توفر العميل وما إلى ذلك هي مواقف حياتية حقيقية لا يمكن التنبؤ بها. إن الحاجة الملحة الآن هي أن يكون لديك خوارزمية مرنة للتعلم الذاتي يمكنها التكيف مع الظروف.

عندما يغادر وكيل التوصيل منشأتك ومعه مجموعة مكونة من 20 صندوقًا ليتم تسليمها في 20 عنوانًا مختلفًا، يقدم له المشرف خريطة طريق للمساعدة في توفير الوقت وتكاليف الوقود. ما لا (ولا يستطيع) أن يأخذه في الاعتبار في ذلك الوقت هو ظروف المرور المتغيرة وحواجز الطرق على مدار اليوم. هذا هو المكان الذي يمكن أن يساعدك فيه تحسين المسار المدعوم بالذكاء الاصطناعي على البقاء في صدارة اللعبة. يمكن لتطبيق التوجيه قراءة بيانات حركة المرور والطقس في الوقت الفعلي للعمل بشكل مستمر على تحديد أفضل مسار ومسار صحيح عندما يكون ذلك ممكنًا.

خاتمة

باعتبارك مالك شركة لوجستية، فإنك لا تحتاج إلى حل جميع المشكلات القديمة مرة واحدة. يمكنك اعتماد التكنولوجيا بطريقة متدرجة، حيث تبدأ في جني فوائد أحد الحلول قبل الاستثمار في حل آخر. في AI Superior، نساعدك على توجيه التكنولوجيا لتحديث جميع مراحل عملك - بدءًا من إنشاء الطلب وحتى التسليم وكل شيء بينهما. ستساعدك حلولنا المخصصة على المنافسة والتنقل في المياه من خلال بيئة أعمال تتطور باستمرار.