هوش مصنوعی در صنعت لجستیک چه نقشی دارد؟

۱ آبان ۱۴۰۰ | ۲۱:۱۵ ۳ آبان ۱۴۰۰ زمان مورد نیاز برای مطالعه: ۴ دقیقه
هوش مصنوعی در صنعت لجستیک

ظهور تکنولوژی‌های جدید مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و بلاک‌چین بخش‌های پراکنده و سازمان‌دهی‌ نشده‌ی صنعت لجستیک را متمرکز کرده است. هوش مصنوعی توانسته با مدیریت زنجیره‌ی تامین، آن را به یک فرآیند یکپارچه و منظم تبدیل کند. در حال حاضر، شرکت‌های بزرگی در تمام دنیا از هوش مصنوعی در بخش لجستیک و زنجیره‌ی تامین و پردازش بهره‌ می‌برند. چنین رویکردی باعث بهینه‌سازی فرآیندها، کاهش خطاهای انسانی، صرفه‌جویی در زمان و پیش‌بینی چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو می‌شود.

چرا شرکت‌های لجستیکی به هوش مصنوعی روی آورده‌اند؟

فناوری‌های مدرن و پیشرفته مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به انتقال حجم زیادی از داده‌های مختلف کمک می‌کند؛ فرآیندی که سال‌هاست در صنعت حمل‌ونقل به‌شکلی زمان‌بر و فرسایشی انجام شده و البته احتمال بروز خطا و اشتباه هم در آن بیشتر وجود دارد. تا همین چند سال پیش، محموله‌های باربری، ریلی و دریایی از طریق تله‌ماتیک ماهواره‌ای ردیابی می‌شدند.

رشد سریع و ناگهانی تکنولوژی در زمینه‌ی دیجیتالی شدن صنعت لجستیک باعث شده تا شرکت‌ها بیش از پیش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به زنجیره‌ی تامین خود اضافه کنند. به این ترتیب، با کاهش زمان و هزینه‌ی ردیابی کالا در فرآیند پردازش، ارسال و تحویل مرسوله‌ها، صاحبان صنایع می‌توانند منابع خود را حفظ کنند و از حداکثر ظرفیت آن‌ها برای افزایش و بهبود عملکرد کسب‌وکار خود بهره ببرند.

این فناوری‌ها می‌توانند به شرکت‌های لجستیکی کمک کنند تا برای بهینه‌سازی فرآیندها در تولید، پردازش، انبار و تحویل فرصت بیشتری داشته باشند. هوش مصنوعی همچنین با ایجاد بستر و رابط کاربری یکپارچه‌، در پیشرفت و موفقیت کسب‌وکارها و همچنین آسایش و رضایت بیشتر مشتریان نقشی اثرگذار و چشم‌گیر دارد.

تاثیر هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در لجستیک

صنعت لجستیک

یادگیری ماشینی می‌تواند با شمارش الگوریتم‌ها، الگوهای داده‌های زنجیره‌ی تامین و مهم‌ترین عوامل تاثیرگذار در این زمینه را مشخص کند. شرکت‌های لجستیکی که از این فناوری استفاده می‌کنند از قابلیت‌های جدیدی مانند تجزیه و تحلیل سریع داده‌های بزرگ و متنوع و پیش‌بینی‌ دقیق‌تر میزان تقاضا بهره‌مند می‌شوند. از این گذشته، یادگیری ماشین به کاهش هزینه‌های حمل‌ونقل، بهبود عملکرد تامین‌کنندگان در تحویل مرسوله و کاهش ریسک تامین‌کنندگان در زنجیره‌ی تامین مشارکتی و لجستیک کمک می‌کند.

صرفه‌جویی در زمان و هزینه

هوش مصنوعی با بهره‌گیری از اتوماسیون شناختی، نقش مهمی در صرفه‌جویی زمان، کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری دارد. اتوماسیون توانسته فرآیندهای زمان‌بر لجستیکی را به فرآیندهایی کوتاه‌مدت و سریع تبدیل می‌کند. از این گذشته، هوش مصنوعی به بهینه‌سازی مسیرهای لجستیکی کمک می‌کند و هزینه‌های حمل و نقل را کاهش می‌دهد. کامپیوترهای مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند تنها در چند ثانیه اطلاعات را گردآوری و تجزیه‌وتحلیل کنند و با تصمیمات آگاهانه و سریع، در وقت صرفه‌جویی کنند.

هوش مصنوعی به‌طور کامل عملیات انبارداری را در جمع‌آوری اطلاعات، تجزیه و تحلیل آن‌ها یا پردازش موجودی تغییر داده است. در لجستیک هوشمند ربات‌ها به‌طور گسترده‌ای برای جابه‌جایی، ردیابی و مکان‌یابی کالاها و موجودی‌ها در انبارها استفاده می‌شوند. همچنین هوش مصنوعی با استفاده از بسترهای داده‌ها می‌تواند الگوهای منسجم و کارآمدی برای مدیریت زنجیره‌ی تامین استفاده کند.

زمان‌بندی دقیق و هدف‌مند

در صنعت لجستیک همه چیز براساس زمان برنامه‌ریزی می‌شود و مسائل غیرقابل ‌پیش‌بینی کمی وجود دارد. با این حال، هر مرحله به مرحله‌ی پیش از خود بستگی دارد، به‌طوری که حتی تاخیر جزیی در یک مرحله ممکن است در مراحل بعدی به صورت تصاعدی افزایش پیدا کند. نتیجه‌ی این تاخیر چند ثانیه‌ای احتمالا به تاخیر چند ساعته یا حتی چند روزه در تحویل سفارش‌ها خواهد بود.

برنامه‌ریزی دیجیتالی لجستیک از طریق یادگیری ماشین می‌تواند به پیش‌بینی شرایط و مسائل غیرقابل‌ پیش‌بینی کمک کند و به این ترتیب احتمال هر اشتباه و خطایی در تامین، پردازش و تحویل مرسوله را بسیار کاهش دهد. در صنعت لجستیک، یادگیری ماشین جایگزین مراحل پیچیده‌ی برنامه‌ریزی و زمان‌بندی می‌شود، دقت و کارایی فرآیندها را افزایش می‌دهد و به طور کلی زنجیره‌ی تامین و لجستیک را بسیار ساده‌تر و کارآمدتر می‌کند.

پردازش و بررسی سریع فاکتورها

فعالیت بسیاری از شرکت‌های لجستیکی به سازمان‌های واسطه وابسته است؛ سازمان‌هایی که در فرآیندهای حمل‌ونقل زمینی و خطوط هوایی، قرارداد پیمان‌کاری کارکنان و سایر عملیات لجستیکی شرکت سهمی دارند. تمام این همکاری‌ها در نهایت منجر به افزایش فشار روی تیم حساب‌داری شرکت می‌شود. این تیم باید میلیون‌ها فاکتور متعلق به هزاران فروشنده، شریک یا تامین‌کننده را سالیانه بررسی و پردازش کنند.

با استفاده از هوش مصنوعی بسیاری از شرکت‌های لجستیکی می‌توانند به اطلاعات اساسی مانند مبلغ صورت‌حساب‌ها، اطلاعات صورت‌حساب‌ها، و اطلاعات تماس افراد و شرکت‌ها دسترسی داشته باشند. همین‌ها کافی‌ست تا امروز شرکت‌های زیادی از هوش مصنوعی برای ارائه و دریافت خدمات بهتر استفاده کنند.

پیش‌بینی نیازها و چالش‌های آینده

پیش‌بینی نتایج و نیازهای آینده از مهم‌ترین و دشوارترین کارهایی‌ست که در شرکت‌های لجستیکی باید به‌شکلی دقیق و صحیح مشخص شود. یادگیری ماشین به شرکت‌ها کمک می‌کند تا چالش‌ها و نیازهای آینده را پیش‌بینی کنند، مانند پیش‌بینی و پیگیری میزان تقاضای بازار مصرف برای محصولات جدید. یادگیری ماشینی به ترکیب یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویت‌شده کمک می‌کند و یک فناوری بسیار قدرتمند و کارآمد ایجاد می‌کند.

برچسب‌ها :
دیدگاه شما