آینده هوش مصنوعی در زنجیره تامین و لجستیک

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با افزایش کارایی و کاهش هزینه های عملیاتی، زنجیره تامین و صنایع لجستیک را متحول کند.

استفاده از هوش مصنوعی در زنجیره تامین و تدارکات این پتانسیل را دارد که در آینده نحوه توزیع، پردازش و حمل اقلام را به شدت تغییر دهد. اتوماسیون، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و سایر فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی طیف وسیعی از فرآیندهای مرتبط با زنجیره تامین قرار گرفته‌اند.

این پیشرفت‌ها می‌تواند منجر به بهبود پیش‌بینی تقاضا، ردیابی لحظه‌ای حمل و نقل و بهینه‌سازی مسیر خودرو، علاوه بر بهبود مدیریت موجودی شود.

علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند هزینه های عملیاتی را کاهش دهد، ناکارآمدی ها را شناسایی کند و پاسخگویی کلی مشتری را افزایش دهد. ادغام هوش مصنوعی در زنجیره تامین و عملیات لجستیک نویدبخش افزایش کارایی، کاهش ضایعات و پاسخگویی بهتر به تقاضاهای در حال تغییر بازار مدرن است که همچنان در حال تکامل است.

هوش مصنوعی در مدیریت حمل و نقل و بهینه سازی مسیر

در حوزه زنجیره تامین و تدارکات، از هوش مصنوعی می توان برای تجزیه و تحلیل داده ها و شناسایی الگوها برای تعیین مسیرهای حمل و نقل مناسب استفاده کرد.

راه‌حل‌های هوش مصنوعی می‌توانند از داده‌های بی‌درنگ، مانند ترافیک فعلی و شرایط آب و هوایی، برای تعیین کارآمدترین مسیرها برای تحویل استفاده کنند. از چنین قابلیت های هوش مصنوعی می توان برای کاهش ناراحتی های ناشی از عواملی مانند تراکم ترافیک، به ویژه در ساعات شلوغی استفاده کرد و در نتیجه زمان تحویل را کوتاه کرد.

انتظار می‌رود هوش مصنوعی از راه‌های دیگری نیز بر صنعت تأثیر بگذارد. به عنوان مثال، تحلیلگران صنعت پیش بینی می کنند که استفاده از کامیون های خودمختار مبتنی بر فناوری در آینده نزدیک افزایش خواهد یافت. انتظار می رود این تحول به دلیل ترکیبی از عوامل رخ دهد.

یکی از دلایل این امر پیشرفت سریع تکنولوژی در پشت وسایل نقلیه، افزایش تقاضا برای حمل و نقل بار و کمبود رانندگان ماهر کامیون است. به گفته کارشناسان، با توسعه فناوری و قابل اعتمادتر شدن آن، به گزینه ای جذاب برای مشاغل تبدیل خواهد شد.

البته نمی توان دقیقاً تعیین کرد که کامیون های خودران چه زمانی فراگیر می شوند. اما قبل از پذیرش انبوه، استانداردهای امنیتی جامع باید رعایت شود.

کاربردهای هوش مصنوعی در زنجیره تامین و تدارکات برای تجربه بهتر مشتری

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که بسیاری از جنبه های خدمات مشتری را در بخش های زنجیره تامین و لجستیک تغییر دهد.

یکی از این موارد، فعال کردن ردیابی سفارشات در زمان واقعی است. این ویژگی به مشتریان کمک می کند تا از وضعیت و مکان محموله های خود مطلع شوند و شفافیت و آرامش خاطر را برای آنها فراهم می کند.

علاوه بر این، راه‌حل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌تواند برای خودکارسازی وظایف خدمات مشتری و کاهش بار بر روی عوامل انسانی استفاده شود. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند برای پاسخ دادن به سؤالات متداول (FAQ) استفاده شود، و به عوامل انسانی اجازه می‌دهد روی کارهای پیچیده‌تر، به‌ویژه کارهایی که نیاز به ورودی یا تخصص انسانی دارند، تمرکز کنند.

این قابلیت ها نه تنها زمان پاسخگویی به سوالات مشتری را بهبود می بخشد، بلکه منجر به رضایت بیشتر مشتری می شود.

از هوش مصنوعی می توان برای ساده سازی فرآیند خرید استفاده کرد

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با خودکار کردن بسیاری از کارهای طاقت فرسا، یک تغییر دهنده بازی در ساده کردن فرآیندهای خرید باشد. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند برای خودکارسازی پردازش فاکتور با کمک به شرکت‌ها در تأیید اطلاعات فاکتور استفاده شود.

همچنین می‌توان از هوش مصنوعی برای هشدار دادن به مدیران تدارکات در مورد صورت‌حساب‌های معلق استفاده کرد تا اطمینان حاصل شود که آنها به موقع پردازش می‌شوند. فراتر از آن، قابلیت‌های هوش مصنوعی را می‌توان برای ایجاد سفارش‌های خرید و پیگیری پیشرفت آنها گسترش داد. این سطح از اتوماسیون احتمالاً منجر به کاهش قابل توجهی در زمان و تلاش صرف شده برای این وظایف می شود.

علاوه بر عملکردهای مرتبط با فاکتور، هوش مصنوعی می تواند برای تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و شناسایی الگوها و روندهایی که خطرات و مشکلات بالقوه در فرآیندهای خرید را نشان می دهد، برنامه ریزی شود. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند برای شناسایی مشکلات عملکرد تامین کننده یا نقض انطباق استفاده شود. چنین رویکردی به جلوگیری از موقعیت های مشکل ساز از قبل و بهبود بهینه سازی فرآیند کمک می کند.

برخی از شرکت ها در حال حاضر از قدرت هوش مصنوعی و فناوری بلاک چین برای ایجاد سیستم های تامین پایگاه داده ایمن و شفاف تر استفاده می کنند.

هوش مصنوعی برای کنترل کیفیت

ظهور حسگرها و ابزارهای تحلیلی مبتنی بر هوش مصنوعی، کنترل کیفیت را در زنجیره‌های تامین و شرکت‌های لجستیک متحول کرده است. زیرا فناوری‌های هوش مصنوعی می‌توانند کیفیت محصول را کنترل کرده و نقص‌ها را در زمان واقعی شناسایی کنند و اطمینان حاصل کنند که محصولات قبل از رسیدن به مشتریان، بالاترین استانداردها را دارند.

به عنوان مثال، برخی از حسگرها می توانند خراش، ترک و فرورفتگی روی محصولات را تشخیص دهند، در حالی که برخی دیگر برای بررسی علائم نادرست یا اجزای گم شده برنامه ریزی شده اند. برخی از مدل‌های هوش مصنوعی تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده نیز برای ارزیابی استفاده از محصول و ایجاد برنامه‌های نگهداری توصیه‌شده بر اساس طیف گسترده‌ای از روند استفاده استفاده می‌شوند.

در حمل و نقل می توان از حسگرهای مجهز به هوش مصنوعی برای نظارت بر وضعیت محصولات استفاده کرد. به عنوان مثال، حسگرهای هوش مصنوعی در اینترنت اشیا (IoT) می توانند برای تشخیص تغییرات دما و رطوبت استفاده شوند تا اطمینان حاصل شود که کالاهای فاسد شدنی در دمای مناسب نگهداری می شوند.

کسب‌وکارها با استفاده از حسگرهای پشتیبانی‌شده از هوش مصنوعی در زنجیره تأمین و فرآیندهای لجستیکی خود، می‌توانند اطمینان حاصل کنند که فقط محصولات با کیفیت بالا به دست مشتریان خود می‌رسند. این نه تنها رضایت مشتری را افزایش می دهد، بلکه از اعتبار برند نیز محافظت می کند.

استفاده از هوش مصنوعی در اتوماسیون انبار

ربات‌های هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای برای خودکارسازی انواع وظایف در زنجیره تامین و انبارهای لجستیک، مانند چیدن، بسته‌بندی و تکمیل استفاده می‌شوند.

روبات‌های متحرک مستقل (AMR) در حال تبدیل شدن به ابزار محبوب‌تری هستند که در انبارهای زنجیره تامین در سراسر جهان استفاده می‌شود. این به این دلیل است که آنها می توانند به طور مستقل با راهنمایی یا مداخله کمی انسانی عمل کنند. این ربات ها با ترکیب هوش مصنوعی با فناوری های پیشرفته مانند یادگیری ماشینی، بینایی کامپیوتری و همجوشی حسگرها می توانند وظایف پیچیده را به طور موثر انجام دهند.

علاوه بر این، AMR ها توانایی انطباق با تغییرات پیکربندی انبار و نیازهای عملیاتی را دارند. در محیط‌هایی که ربات‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور مشترک با کارگران انسانی کار کنند، این هم‌افزایی به انسان‌ها اجازه می‌دهد تا روی کارهای پیچیده‌تری که نیازمند خلاقیت انسانی و مهارت‌های حل مسئله هستند، تمرکز کنند، در حالی که روبات‌ها وظایف تکراری و پیش پا افتاده را بر عهده می‌گیرند.

چنین مشارکت های پویایی دارای پتانسیل برای به حداکثر رساندن بهره وری نیروی کار و بهبود کارایی کلی عملیات انبار در زنجیره تامین و بخش های لجستیک هستند.

بهبود پیش بینی تقاضا با راه حل های تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده هوش مصنوعی

پیش‌بینی تقاضا، پیش‌بینی‌پذیری و برنامه‌ریزی منابع را بهبود می‌بخشد، که به سازمان‌های زنجیره تامین و لجستیک کمک می‌کند تا تعادل ظریف بین تقاضا و عرضه مصرف‌کننده را حفظ کنند.

فناوری هوش مصنوعی در پیش بینی تقاضا با به دست آوردن بینش از استخرهای داده گسترده برتری دارد. برخی از ابزارهای پیش‌بینی هوش مصنوعی داده‌های بزرگ و شبکه‌های عصبی برای اعمال مدل‌های علم داده و استخراج اطلاعات مرتبط از منابع متعدد، از جمله سوابق تاریخی فروش، تراکنش‌های مشتری، ذکر رسانه‌های اجتماعی و شاخص‌های اقتصادی فعلی طراحی شده‌اند.

علاوه بر این، از این ابزارها می توان برای تسهیل همکاری بهتر بین شرکای زنجیره تامین با اجازه دادن به داده های پیش بینی تقاضا برای به اشتراک گذاشتن با تامین کنندگان استفاده کرد. چنین قابلیت هایی به کسب و کارها کمک می کند تا برنامه های تولید و برنامه های تحویل را برای ایجاد یک سیستم زنجیره تامین هماهنگ بهینه کنند. این امر به نفع سازمان های زنجیره تامین است که آنها را قادر می سازد به سرعت به نوسانات تقاضا پاسخ دهند.

سطح بالاتری از پیش بینی پذیری همچنین به کسب و کارها اجازه می دهد تا ذخایر را به حداقل برسانند، سطح موجودی را بهینه کنند و موجودی اضافی را کاهش دهند که در نتیجه مدیریت موجودی بهتر، صرفه جویی در هزینه بیشتر و رضایت مشتری بهتر می شود.

استفاده از هوش مصنوعی در زنجیره تامین

به دلیل پتانسیل تحول آفرین این فناوری، صنایع متعددی استفاده از هوش مصنوعی را پذیرفته اند.

در زمینه زنجیره تامین و تدارکات، بسیاری از شرکت ها در حال بررسی راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود کارایی گردش کار و غلبه بر پیچیدگی های مدیریت جابجایی کالا از شرکت ها به مصرف کننده نهایی هستند.

همانطور که در گزارش سال 2021 توسط شرکت تحقیقاتی و تجزیه و تحلیل داده Gartner مشخص شده است، انتظار می رود 50٪ از سازمان های زنجیره تامین تا سال 2024 در هوش مصنوعی و برنامه های تحلیلی سرمایه گذاری کنند.

با نگاهی به چگونگی شروع روند، نیاز به هوش مصنوعی در زنجیره تامین در سال 2020 به دنبال ظهور همه‌گیری COVID-19 به شدت افزایش یافت. پس از اینکه بحران جهانی بهداشت اقتصادها را مختل کرد، تولید را متوقف کرد و منجر به رفتار نامنظم مصرف‌کننده شد، شروع همه‌گیری، چالش‌های بی‌سابقه‌ای را برای سازمان‌های زنجیره تامین در سراسر جهان به همراه داشت.

وضعیت به سرعت در حال تحول بسیاری از اپراتورهای زنجیره تامین را با سطح بی سابقه ای از عدم قطعیت دست و پنجه نرم کرده است زیرا مدل های قدیمی مدیریت زنجیره تامین سنتی برای مقابله با مقیاس و پیچیدگی اختلالات ناکافی هستند.

این امر سازمان های زنجیره تامین را در صنایع مختلف مجبور کرده است که به دنبال ابزارها و فناوری های نوآورانه تر باشند. در نتیجه بخش قابل توجهی از آنها به دلیل مزایای فناوری به راهکارهای هوش مصنوعی روی آوردند.