Son birkaç yılda yapay zekanın artan karmaşıklığı, tedarik zinciri yönetimine benzeri görülmemiş düzeyde hassasiyet, verimlilik ve yenilik getirdi. Görevlerin gerçekleştirilme, verilerin yönetilme ve müşteri hizmetlerinin sunulma şeklini yeniden şekillendiriyor.
Tedarik zincirinde yapay zekanın geleceği daha da heyecan verici. Markalar ve perakendeciler için yalnızca görünürlük artık yeterli değil. Daha önce olanlardan, hatta şu anda olup bitenlerden daha fazlasını bilmek istiyorlar. Müşteri beklentilerini aşarken arz ve talebi dengelemeye çalışırken geleceği mümkün olduğunca doğru ve hızlı bir şekilde tahmin edebilmek istiyorlar.
Aşağıda yapay zekanın tedarik zinciri endüstrisi üzerinde önemli bir etki yaratacağı üç temel alan yer almaktadır.
Depolama ve Taşıma
Daha akıllı yönlendirme kararları. Yapay zeka algoritmalarının teslimat rotalarını düzenlemeye, maliyetleri düşürmeye ve müşteri memnuniyetini artırmaya yardımcı olduğu zaten kanıtlandı. Verilerden ve geri bildirimlerden öğrenebilen sistem, trafik, hava durumu, teslimat programları, bina planları ve araç kapasitesi gibi değişkenleri hesaba katarak en az seyahat süresi ve yakıt tüketimini belirleme konusunda daha da akıllı hale geliyor.
Envanter ve hareket. Depo yönetiminin kritik yönlerinden biri, malların tesis içindeki hareketini optimize etmektir. Yapay zeka algoritmaları ürün talebi, depo düzeni ve envanter seviyelerine ilişkin gerçek zamanlı veriler gibi faktörleri dikkate alır. Yapay zeka destekli araçlar, talep modellerini tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmalarından yararlanıyor; böylece depolar hangi ürünlere daha sık ihtiyaç duyulacağını tahmin edebiliyor ve bunları daha hızlı erişim için konumlandırabiliyor. Bu tür sistemler değişen koşullara sürekli uyum sağlayarak kararların dinamik ortamlarda bile optimal kalmasını sağlar.
analitik. Tedarik zinciri yönetimi alanında veriler kraldır. Yapay zeka destekli analizler, depolara operasyonları hakkında paha biçilmez bilgiler sağlayarak veri odaklı karar alma olanağı sağlar. Bu araçlar, depodaki sensörler, radyo frekansı tanımlama etiketleri ve nesnelerin interneti cihazları tarafından üretilen büyük miktarda veriyi analiz eder.
Örneğin tahmine dayalı analitik, envanter ihtiyaçlarını ve potansiyel darboğazları tahmin edebilir. Tanımlayıcı analizler, geçmiş verilere kapsamlı bir genel bakış sunarak depoların eğilimleri ve iyileştirme alanlarını belirlemesine yardımcı olur. Bu yaklaşımların birleşimi yalnızca envanter yönetimindeki hassasiyeti arttırmakla kalmaz, aynı zamanda daha etkili kaynak tahsisi ve planlamasına da katkıda bulunur.
Yapay zeka destekli sistemler, talep modellerini tahmin etmek, envanter seviyelerini optimize etmek ve stok tükenmesi olasılığını azaltmak için geçmiş verileri analiz edebilir. Bu ilerlemeler aynı zamanda iş dönüşümleriyle de sonuçlanıyor ve çalışanların otomatik süreçleri denetlemek ve optimize etmek gibi entelektüel açıdan daha teşvik edici ve stratejik roller üstlenmelerine olanak tanıyor.
Gerçekleştirme ve paketleme. Son yıllarda yapay zeka ve otomasyon, depodaki görevlerin gerçekleştirilme biçiminde devrim yaratıyor. Sipariş toplama, paketleme ve envanter yönetimi gibi rutin ve emek yoğun faaliyetler otomatikleştiriliyor. Makine öğrenimi algoritmalarıyla desteklenen sistemler, öğeleri verimli bir şekilde düzenleyip paketleyebilir, böylece siparişin yerine getirilmesi için gereken süreyi kısaltabilir. Bu sistemler, optimum paketleme konfigürasyonlarını sağlamak, alan ihtiyacını en aza indirmek ve taşıma sırasında hasar riskini azaltmak için paket boyutu, ağırlık ve kırılganlık gibi faktörleri dikkate alır.
Çapraz limanlar. Yapay zeka algoritmaları, hava koşulları, trafik düzenleri ve teslimat süreleri dahil olmak üzere çok sayıda faktörü analiz ederek rota planlarında dinamik ayarlamalara olanak tanıyor. Bu, daha hızlı tepki veren ve uyarlanabilir çapraz sevk işlemleriyle sonuçlanır. Yapay zekanın büyük miktarda bilgiyi işleme yeteneği, çapraz yükleme noktalarının ulaşım ağının mevcut durumuna göre bilinçli kararlar alabilmesini sağlar.
Manuel Süreçler ve İş Akışı
Olayları tarayın. Manuel veri girişi uzun süredir tedarik zinciri yönetiminin emek yoğun ve hataya açık bir yönü olmuştur. Günümüzde pek çok şirket, bir ürünün bir yere varması veya bir yerden ayrılışı sırasında hâlâ elle yazılmış zaman damgalarına güveniyor. Otomatik tarama yalnızca veri girişini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda manuel girişle ilişkili hataları da neredeyse tamamen ortadan kaldırır. Bir paletin veya paketin yolculuğunun her aşamasında mevcut olan tarama, zincirin yukarısında ve aşağısında daha fazla konsolidasyon fırsatı sağlar. Verileri gerçek zamanlı olarak yakalayıp işleyerek bu sistemler, doğru envanter takibine, siparişlerin yerine getirilmesine ve genel tedarik zinciri görünürlüğüne katkıda bulunur. Gerçek zamanlı konum, kullanımı kolay bir uygulama veya platform aracılığıyla doğrudan paydaşlara iletilir.
Randevu planlaması. Yapay zeka algoritmaları, depo kapasitesi, liman tıkanıklığı, taşıyıcı kullanılabilirliği ve teslimat aralıkları gibi faktörleri hesaba katarak randevu planlamasını optimize etmek için giderek daha fazla kullanılıyor. Bu sistemler, hava durumu kesintileri veya trafik gecikmeleri gibi öngörülemeyen olaylara yanıt olarak programları dinamik olarak ayarlayabilir. Şirketler randevu planlamasını otomatikleştirerek bekleme sürelerini en aza indirebilir, nakliye maliyetlerini azaltabilir ve genel tedarik zinciri verimliliğini artırabilir.
Takip ve izleme teknolojisi. Yapay zeka destekli takip ve izleme sistemleri, son tüketiciye kadar uçtan uca görünürlük sağlar. Geri çağırma veya kalite sorunu olması durumunda şirketler, etkilenen ürünleri hızlı bir şekilde takip ederek hem tüketiciler hem de genel tedarik zinciri üzerindeki etkiyi en aza indirebilir.
Kişiselleştirilmiş Müşteri Hizmetleri
Sohbet robotları ve konuşabilen yapay zeka. Müşteri hizmetleri ortamı, yapay zeka destekli sohbet robotlarının ve konuşmaya dayalı yapay zekanın entegrasyonuyla önemli bir dönüşüm geçirdi. Tedarik zinciri endüstrisinde sohbet robotları, müşteri taleplerini yanıtlamak ve gerçek zamanlı güncellemeler sağlamak için ölçeklenebilir bir çözüm sunuyor. Sohbet robotları, müşteri sorgularını anlamak ve yanıtlamak için doğal dil işlemeden (NLP) ve makine öğreniminden yararlanır. Müşteriler sipariş durumu, gönderi takibi veya ürün bilgileri hakkında bilgi alıyorsa, sohbet robotları anında ve doğru yanıtlar verebilir. Bu arada insan işçiler, karmaşık ve duygusal açıdan incelikli etkileşimleri ele almaya odaklanabilirler.
Sorun giderme. Yapay zeka, tedarik zincirindeki sorunları büyümeden önce tespit edip gideriyor. Tahmine dayalı analitik ve makine öğrenimi algoritmaları, ulaşımdaki gecikmeler, envanter eksiklikleri veya üretim darboğazları gibi potansiyel aksaklıkları proaktif bir şekilde tespit edebilir. Yapay zeka sistemleri, gerçek zamanlı veri analizi sayesinde sorunların temel nedenini belirleyebilir ve uygun çözümler önerebilir.
İddialarla ilgili araştırma. Yapay zeka destekli sistemler, iddiaların geçerliliğini verimli bir şekilde araştırmak için birden fazla kaynaktan gelen verileri analiz edebilir ve çapraz referans verebilir. Buna, durumun kapsamlı ve doğru bir şekilde anlaşılmasını sağlamak için nakliye kayıtlarının, envanter verilerinin ve iletişim kayıtlarının incelenmesi de dahildir. Araştırma sürecini otomatikleştirerek şirketler iddiaların çözümünü hızlandırabilir.
Veri girişi, envanter yönetimi, yönlendirme ve temel analizler gibi işler giderek daha fazla otomatik hale geliyor ve çalışanların daha karmaşık ve stratejik rollere odaklanabilmelerine olanak tanıyor. Ancak bunun lojistik alanındaki çalışanlar için olumsuz bir durum olması gerekmiyor. Otomasyon belirli işlerin yerini alsa da aynı zamanda yeni fırsatlar da yaratıyor. Yapay zekanın yükselişi, yapay zeka sistem eğitmenleri, robotik sistemler için bakım teknisyenleri ve tedarik zinciri optimizasyonunda uzmanlaşmış veri analistleri gibi yeni rollerin ortaya çıkmasına yol açtı.
Endüstri geliştikçe, otomatik sistemleri yönetme ve sürdürme konusunda uzmanlığa sahip bireylere yönelik artan bir talep vardır ve bu durum, beceri geliştirme ve yeniden beceri kazandırma programlarının öneminin altını çizer. Makine öğrenimi gelişmeye ve uyum sağlamaya devam ettiği sürece, işin içine duygular girdiğinde her zaman insani bir dokunuşa ihtiyaç duyulacak.
Şirketler bu teknolojileri benimsemeye devam ettikçe kendilerini yalnızca bugünün zorluklarını karşılayacak şekilde değil aynı zamanda geleceğin dinamik ve sürekli gelişen ortamında başarılı olacak şekilde konumlandırıyorlar. Tedarik zincirinde yapay zekanın devam eden gelişimi ve benimsenmesi, yapay zekanın inovasyonu teşvik etme ve küresel tedarik ağlarının dayanıklılığını sağlamadaki önemli rolünün altını çiziyor.
Daniel Sokolovsky, İcra Kurulu Başkanı ve kurucu ortağıdır. ÇÖZGÜ.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.supplychainbrain.com/blogs/1-think-tank/post/38847-how-ai-and-automation-are-poised-to-revolutionize-the-supply-chain-industry
- :vardır
- :dır-dir
- :olumsuzluk
- :Neresi
- $UP
- a
- kabiliyet
- Yapabilmek
- Hakkımızda
- hızlandırır
- erişim
- Hesap
- muhasebe
- doğru
- tam olarak
- faaliyetler
- uyarlamak
- adresleri
- ayarlamak
- ayarlamaları
- Benimseme
- gelişmeler
- etkilenmiş
- AI
- AI sistemleri
- AI destekli
- algoritmalar
- Türkiye
- tahsis
- Izin
- veriyor
- zaten
- Ayrıca
- her zaman
- miktar
- tutarları
- an
- analiz
- Analistler
- analytics
- çözümlemek
- ve
- tahmin
- Uygulama
- randevu
- yaklaşımlar
- uygun
- ARE
- alanlar
- Geldiğinde
- yapay
- yapay zeka
- AS
- boy
- yönleri
- ilişkili
- At
- Otomatik
- ayrıca otomasyonun
- Otomasyon
- kullanılabilirliği
- mevcut
- Bakiye
- merkezli
- temel
- BE
- olur
- olma
- olmuştur
- önce
- olmak
- her ikisi de
- darboğazları
- markalar
- getirdi
- bina
- fakat
- by
- CAN
- Kapasite
- Yakalama
- Sebeb olmak
- belli
- zincir
- zorluklar
- değiştirme
- chatbots
- baş
- Baş yönetici
- CEO'su
- iddia
- Kurucu
- kombinasyon
- Yakın İletişim
- Şirketler
- karmaşık
- kapsamlı
- koşullar
- tıkanıklık
- sağlamlaştırma
- tüketici
- Tüketiciler
- tüketim
- devam etmek
- devam ediyor
- devamlı olarak
- katkıda bulunmak
- katkıda bulunur
- konuşkan
- konuşma yapay zekası
- maliyetler
- oluşturur
- kritik
- akım
- Şu anki durum
- müşteri
- müşteri beklentileri
- Müşteri memnuniyeti
- Müşteri Hizmetleri
- Müşteriler
- kesim
- Kesim maliyetleri
- hasar
- veri
- veri analizi
- veri girişi
- veri-güdümlü
- Karar verme
- kararlar
- gecikmeleri
- teslim edilen
- teslim
- Talep
- belirlenmesi
- gelişme
- Cihaz
- direkt olarak
- aksamalar
- dok
- Değil
- aşağı
- çekmek
- sürme
- sırasında
- dinamik
- dinamik
- kolay kullanımlı
- Etkili
- verim
- verimli biçimde
- ortadan kaldırır
- kucaklamak
- çıkma
- duygular
- istihdam
- etkinleştirme
- son
- son uca
- meşgul
- artırmak
- Geliştirir
- yeterli
- sağlamak
- olmasını sağlar
- sağlanması
- giriş
- ortamları
- Hatalar
- kızıştırmak
- Hatta
- Etkinlikler
- olaylar
- Her
- geliştikçe
- incelenmesi
- heyecan verici
- yürütme
- Müdür
- beklentileri
- hızlandırmak
- Uzmanlık
- Tesis
- faktörler
- geribesleme
- az
- alan
- odak
- İçin
- Tahmin
- kırılganlık
- Sıklık
- sık sık
- itibaren
- Yakıt
- yerine getirme
- gelecek
- Yapay Zeka'nın Geleceği
- oluşturulan
- Küresel
- mal
- büyük
- Büyüyen
- kullanma
- olmuş
- olay
- Var
- yardım
- tarihsel
- Ne kadar
- HTTPS
- insan
- Kimlik
- tanımlar
- belirlemek
- darbe
- önem
- iyileştirmek
- iyileşme
- in
- içerir
- Dahil olmak üzere
- giderek
- bireyler
- sanayi
- bilgi
- bilgi
- Yenilikçilik
- giriş
- Araştırma
- anlayışlar
- örnek
- anlık
- enstrümental
- bütünleşme
- İstihbarat
- etkileşimleri
- içine
- paha biçilmez
- envanter
- Envanter verileri
- Envanter Yönetimi
- araştırmak
- ilgili
- konu
- sorunlar
- IT
- ürün
- ONUN
- İş
- Mesleki Öğretiler
- seyahat
- jpg
- anahtar
- Anahtar Alanlar
- King
- Bilmek
- manzara
- dil
- Soyad
- Düzen
- ÖĞRENİN
- öğrenme
- en az
- Led
- seviyeleri
- olasılık
- yer
- lojistik
- Uzun
- uzun
- makine
- makine öğrenme
- sürdürmek
- bakım
- yapmak
- yönetilen
- yönetim
- yönetme
- Manuel
- çok
- Mayıs..
- Bu arada
- Neden
- mers
- azaltmak
- minimize
- Daha
- hareket
- çok
- çoklu
- sayısız
- Doğal (Madenden)
- Doğal lisan
- Doğal Dil İşleme
- gerek
- gerekli
- ihtiyaçlar
- negatif
- ağ
- ağlar
- yeni
- nlp
- yok hayır
- şimdi
- of
- teklif
- Subay
- on
- devam
- bir tek
- Operasyon
- Fırsatlar
- optimum
- optimizasyon
- optimize
- optimize
- or
- sipariş
- tüm
- nezaret
- genel bakış
- Paketlemek
- paket
- desen
- yapılan
- toplama
- asıl
- planlama
- ağladım
- platform
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- hazırlanıyor
- pozisyon
- mümkün
- potansiyel
- powered
- Hassas
- tahmin
- öngörü
- Akıllı Analytics
- Önceden
- sorunlar
- süreç
- Süreçler
- işleme
- PLATFORM
- Ürün Bilgisi
- üretim
- Ürünler
- Programlar
- kanıtladı
- sağlamak
- sağlama
- kalite
- sorgular
- hızlı
- radyo
- yükseltmek
- hızla
- gerçek
- gerçek zaman
- gerçek zamanlı veri
- alan
- son
- kayıtlar
- azaltmak
- azaltarak
- güvenmek
- kalmak
- gereklidir
- araştırma
- yeniden şekillendirilmesi
- esneklik
- yeniden beceri kazandırma
- çözüm
- kaynak
- Yanıtlamak
- yanıt
- yanıtları
- duyarlı
- sonuç
- Sonuçlar
- perakendeciler
- devrim yapmak
- devrim
- Yükselmek
- Risk
- Rol
- rolleri
- kök
- yolları
- rutin
- yönlendirme
- s
- memnuniyet
- ölçeklenebilir
- tarama
- çizelgeleme
- sensörler
- hizmet
- set
- Kargo
- sıkıntısı
- önemli
- aynı anda
- durum
- beden
- akıllı
- So
- çözüm
- Çözümler
- yapmacıklık
- kaynaklar
- uzay
- uzmanlaşmış
- Aşama
- paydaşlar
- Eyalet
- Durum
- Yine
- Stratejik
- kolaylaştırmak
- çabalamak
- böyle
- önermek
- arz
- Arz ve talep
- tedarik zinciri
- Tedarik zinciri yönetimi
- Tedarik Zinciri Optimizasyonu
- Tedarik Zinciri Görünürlüğü
- hızla
- sistem
- Sistemler
- Bizi daha iyi tanımak için
- alma
- görevleri
- Teknolojileri
- Teknoloji
- göre
- o
- The
- Gelecek
- ve bazı Asya
- Onları
- kendilerini
- Orada.
- Bunlar
- onlar
- Re-Tweet
- üç
- Gelişmek
- İçinden
- zaman
- zamanlar
- için
- bugün
- araçlar
- dokunma
- iz
- iz
- Takip
- trafik
- Dönüşüm
- dönüşümler
- transit
- taşımacılık
- seyahat
- Trendler
- geçirmiş
- vurgulamak
- anlamak
- anlayış
- beklenmedik
- eşi görülmemiş
- Güncellemeler
- upskilling
- kullanmak
- Geniş
- araç
- üzerinden
- fiilen
- görünürlük
- beklemek
- istemek
- depo
- depo yönetimi
- Yol..
- hava
- ağırlık
- Ne
- ne zaman
- olup olmadığını
- hangi
- süre
- irade
- pencereler
- ile
- içinde
- işçiler
- yıl
- zefirnet