Lojistikte En İyi 15 Yapay Zeka Kullanım Alanı & Örnekleri

Sürekli verimsizlikler, artan operasyonel maliyetler ve devam eden tedarik zinciri kesintileri, küresel olarak lojistik fonksiyonlarını zorlamaya devam ediyor. Bu baskılar, geleneksel sistemleri zorlayarak, hizmet güvenilirliğini azaltıyor ve kuruluşların ölçeklenebilme yeteneklerini sınırlıyor.

Buna karşılık olarak, şirketler uçtan uca görünürlüğü artırmak, direnci güçlendirmek ve temel fonksiyonları optimize etmek için giderek daha fazla yapay zekaya yöneliyor.

Benimsenme hızlandıkça, yapay zeka, hızla gelişen bir tedarik zinciri ortamında rekabet gücünü korumak isteyen lojistik ekipleri için temel bir yetenek haline geliyor.

Bu teknolojilerin temel operasyonel zorlukları nasıl ele almak ve tedarik zinciri performansını iyileştirmek için nasıl kullanıldığını göstermek amacıyla, gerçek dünya örnekleriyle desteklenen en iyi 15 lojistik yapay zeka uygulamasını keşfedin.

En İyi 10 Lojistik Yapay Zeka Platformu

Not: Tablo alfabetik olarak sıralanmıştır.

Lojistik planlama kullanım alanları

Lojistik, tedarikçileri, müşterileri ve şirket içindeki çeşitli birimleri koordine etmeyi gerektiren önemli bir planlama gerektirir. Makine öğrenimi çözümleri, senaryo analizi ve sayısal analizlerle başa çıkma konusunda ustalaştıkları için, her ikisi de etkili planlama için kritik öneme sahip olan planlama faaliyetlerini kolaylaştırabilir.

1. Talep tahmini

Doğru talep tahmini, verimli lojistik planlamanın kalbinde yer alır. ARIMA (Otomatik Regresif Entegre Hareketli Ortalama) ve üstel düzleştirme gibi geleneksel yöntemler, yüksek değişkenlik veya gerçek zamanlı verilerle uğraşırken sıklıkla yetersiz kalır.

Lojistikteki yapay zeka, talebi daha hassas bir şekilde tahmin etmek için gerçek zamanlı beslemeleri tarihsel verilerle entegre eden yapay zeka algoritmalarını kullanır. Bu algoritmalar, dinamik ve bağlama duyarlı tahminler üretmek için mevsimsel kalıpları, promosyon etkilerini, taşımacılık sektörü trendlerini ve bölgesel tüketim davranışlarını dikkate alır.

Yapay zeka sistemleri tarafından desteklenen tahmine dayalı planlamadan yararlanarak, lojistik şirketleri şunları yapabilir:

• En verimli rotayı devreye alarak taşıma rotalarını optimize edin. Gerçek zamanlı trafik verilerine ve tarihsel teslimat sonuçlarına erişimle, rota planlama yerel koşullara çok daha duyarlı hale gelir. Bu, yakıt tüketiminde, teslimat sürelerinde ve karbon emisyonlarında önemli bir azalmaya yol açarken, aynı zamanda teslimat rotalarının yönetimini de iyileştirir.
• Stok miktarlarını gelecekteki talep ile hizalayarak yerel dağıtım merkezlerindeki envanter seviyelerini en aza indirin. Daha düşük envanter yönetimi maliyetleri, doğrudan işletme giderlerinin azalmasına dönüşür, çünkü envanter tutmak, başka yerlerde daha stratejik olarak yatırılabilen sermayeyi bağlar.
• Gelişmiş tahmine dayalı analizler yoluyla işgücü dağılımını daha doğru bir şekilde hizalayın. Lojistik operasyon hacmini önceden tahmin ederek, şirketler fazla mesai giderlerini azaltabilir ve eksik veya aşırı personel durumundan kaçınabilir.
• Stok eksiklikleri veya gecikmelerin sıklığını azaltarak müşteri memnuniyetini artırın. Daha doğru tahminlerle, şirketler müşteri talebini daha iyi karşılayabilir ve bugünün rekabetçi lojistik ortamında bir ayırt edici faktör olan daha iyi müşteri hizmeti sunabilir.

2. Tedarik planlaması

Tedarik planlaması, tahmin edilen talebi karşılamak için malzemelerin, üretimin ve dağıtımın koordinasyonunu içeren, daha geniş tedarik zinciri yönetimi ekosistemi içinde kritik bir işlevdir. Geleneksel lojistik operasyonlarında, tedarik planlaması genellikle periyodik güncellemelere ve katı parametrelere güvenerek reaktif bir şekilde gerçekleşir.

ancak, özellikle yapay zeka sistemleri ve makine öğrenimi algoritmalarının entegrasyonu, daha uyumlu, veri odaklı bir modele doğru evrilmeyi mümkün kılmıştır.

Lojistikteki yapay zeka, tarihsel satış verileri, gerçek zamanlı talep sinyalleri, müşteri bilgileri ve taşıma rotaları dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz etmelerini sağlayarak, tedarik planlarının sürekli olarak gerçek taleple hizalanmasını sağlar.

Statikten dinamik tedarik planlamasına bu geçiş, tüm lojistik sektörünün tepkiselliğini ve esnekliğini artırarak, tedarik zinciri zorluklarının gerçek zamanlı olarak ele alınmasına olanak tanır..

Tedarik parametrelerinin dinamik ayarlanması

Tahmine dayalı analizler ve yapay zeka teknolojisi kullanarak, lojistik şirketleri yeniden sipariş noktaları, güvenlik stok seviyeleri ve üretim programları gibi parametreleri dinamik olarak ayarlayabilir.

Bu, son derece değişken talep senaryolarını, mevsimsel dalgalanmaları ve taşıma hacimlerinde veya üretim kapasitesinde ani değişiklikleri yönetmede değerlidir.

Önceden belirlenmiş kurallara veya manuel veri girişine güvenmek yerine, kendini öğrenen dijital sistemler planlama kurallarını otonom olarak günceller, daha hassas ve zamanında karar vermeye yol açar.

Örneğin:

• Yapay zeka algoritmaları, gerçek zamanlı trafik verileri, tarihsel veriler veya değişen piyasa trendleri gibi girdiler yoluyla tahmin edilen talepte bir artış algıladığında, malzeme tedarikinde ve üretim programlarında yukarı yönlü ayarlamaları tetikleyerek darboğazları ve gecikmeleri önleyebilir.
• Buna karşılık, müşteri talebi beklenmedik şekilde düşerse, yapay zeka, aşırı üretimin riskini azaltmak ve aşırı tutma maliyetlerine ve israfa katkıda bulunan envanter seviyelerini en aza indirmek için ikmal hacimlerinde geçici bir azaltma önerebilir.

İsrafın azaltılması

Yapay zeka uygulaması tarafından desteklenen dinamik tedarik zinciri planlaması, sadece tedarik ve talep arasındaki hizalamayı iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda değer zinciri genelinde önemli verimlilik iyileştirmeleri de sağlar:

• Azaltılmış operasyonel maliyetler: Kuruluşlar daha az envanterle çalışabilir, envanter yönetimi giderlerini azaltabilir ve sermayeyi diğer yatırımlar için serbest bırakabilir.
• Daha düşük karbon emisyonları: Verimli planlama, gereksiz sevkiyatların azalmasına ve daha iyi yüklenmiş teslimat araçlarına yol açarak, lojistik sektöründe daha sürdürülebilir uygulamaları doğrudan destekler.
• İyileştirilmiş operasyonel verimlilik: Yapay zeka destekli araçlar, lojistik süreçleri arasındaki senkronizasyonu iyileştirerek, bekleme sürelerini azaltır, üretim koşularını optimize eder ve ham maddelerin veya bitmiş ürünlerin teslimi için en verimli rotanın belirlenmesini sağlar.
• Daha az manuel işlem: Yapay zeka teknolojisini uygulayarak, şirketler rutin analizler için insan uzmanlığına olan bağımlılığı önemli ölçüde azaltır, personelin tedarikçi işbirliği veya veri güvenliği ve uyumluluk gibi daha stratejik rollere odaklanmasını sağlar.

Tedarik zinciri görünürlüğünün artırılması

Yapay zeka destekli lojistik ile şirketler, taşıma gecikmeleri, ham madde kıtlığı veya tedarikçi güvenilirliği sorunlarıyla ilgili olsun, herhangi bir kesintinin hızlı bir şekilde tespit edilmesini ve hafifletilmesini sağlayan daha iyi tedarik zinciri görünürlüğü kazanır.

Bu sistemler, daha çevik tepkiler ve stres altında bile sürdürülen hizmet seviyeleri için çok çeşitli veri noktalarını ilişkilendirmek üzere makine öğrenimini kullanır.

Ayrıca, üretken yapay zeka tedarik zinciri araçları, alternatif tedarik senaryolarının simülasyonlarını oluşturarak planlamacıların maliyet, hız ve risk arasındaki takasları fiziksel olarak değişiklikleri uygulamadan değerlendirmelerine olanak tanıyarak planlamayı daha da artırabilir.

Bu tür tahmine dayalı planlama, modern lojistik ortamını tanımlayan oynaklığı yönetebilen daha dirençli bir tedarik zincirini destekler.

Gerçek yaşam örneği:

Argents Express Group, bir ABD lojistik sağlayıcısı, e-ticaret yerine getirme operasyonlarını genişletmek istedi ancak eski depo yönetim sistemiyle önemli sınırlamalarla karşılaştı, bu da operasyonel darboğazlara, sınırlı görünürlüğe ve aşırı manuel müdahaleye yol açtı. Bir gecede 20.000 siparişlik viral bir artış, sistemin ölçeklenememe yeteneğini ortaya çıkardı ve modern bir çözüm için kapsamlı bir arama başlattı.

Argents, daha önce parçalanmış sistemleri birleştirmek ve yüksek hacimli omnichannel yerine getirmeyi desteklemek için birleşik bir WMS, OMS ve entegrasyon yönetim çözümü olan Osa Unified Commerce Platform ile işbirliği yaptı. Geçiş, Argents'in yeni müşterileri hızlı bir şekilde kabul etmesine ve otomasyon yoluyla genel giderleri azaltmasına olanak tanıdı.

İşbirliği, ayrıca, kilometre taşı bazlı tarama ile envanter doğruluğunu iyileştirdi, yanlış sevkiyatları ortadan kaldırdı ve paketleme masası verimliliğini günde 650'den 1.100'den fazla siparişe yükselterek %57 artırdı.¹

Otomatize edilmiş depolama kullanım alanları

3. Depo robotları

Depo robotları, işletmelerin tedarik zinciri yönetimini geliştirmek için yoğun bir şekilde yatırım yapılan başka bir yapay zeka teknolojisidir.

Bu robotlar, toplama, paketleme, sıralama ve envanter yönetimi gibi görevleri otomatikleştirerek operasyonları yönetebilir, bu da daha hızlı sipariş işleme, iyileştirilmiş doğruluk ve daha düşük işçilik maliyetleri sağlar. Gelişmiş yapay zeka algoritmalarından yararlanarak, depo robotları dinamik ortamlara uyum sağlayabilir, iş akışlarını optimize edebilir ve diğer otomatize sistemlerle koordinasyonu sağlayabilir.

Şekil 1: Raflama ünitelerini taşımaya yardımcı olan otonom depo robotlarının bir örneği.²

Gerçek yaşam örnekleri:

Black Friday gibi etkinlikler sırasında keskin sipariş artışlarıyla karşı karşıya kalan THG Fulfil, throughput'u, ölçeklenebilirliği ve operasyonel görünürlüğü artırmak için Geekplus'ın robotik ve yazılım çözümlerini uyguladı. Otomasyon-enabled sistem, geç sipariş kesimlerini destekler, verimliliği artırır ve birimlerin çoğunluğunun otomatik iş akışları üzerinden işlenmesini sağlar.

Sonuç olarak, THG, yüksek hacimli dönemler sırasında hizmet seviyelerini korurken yerine getirme verimliliğini güçlendirdi.³

Lojistikteki yapay zeka ajanları

Depo ve tedarik zinciri ortamlarında, yapay zeka ajanları, envanter tahsisini dinamik olarak ayarlayabilir, sevkiyatları yeniden yönlendirebilir, kesintilere yanıt verebilir, robotları koordine edebilir ve operasyonel planlamayı desteklemek için "ne olur ne olmaz" senaryolarını simüle edebilir. Tarihsel ve gerçek zamanlı verilerden sürekli olarak öğrenerek, karar doğruluğunu iyileştirirler.

Gerçek yaşam örnekleri:

PTV Logistics' PTV Mira, gerçek lojistik zekasıyla doğal dil etkileşimini etkinleştirerek planlama, optimizasyon ve karar verme yapacak şekilde tasarlanmış interaktif bir yapay zeka ajanıdır.

Şirketin API-first platformu üzerine inşa edilen PTV Mira, kullanıcıların bir insan meslektaş gibi sorular sormasına ve gerçek optimizasyon tarafından desteklenen veri destekli yanıtlar almasına olanak tanır. Ajan, hem günlük operasyonel görevleri hem de stratejik planlamayı destekler, ekiplerin verimsizlikleri analiz etmesine, "ne olur ne olmaz" senaryolarını test etmesine ve kesintilere saatler yerine dakikalar içinde yanıt vermesine yardımcı olur.⁴

Logistics Reply, ajan tabanlı yapay zekayı doğrudan depo ve tedarik zinciri yürütme iş akışlarına getirmek için LEA Reply platformunun içine gömülü bir Yapay Zeka Ajan Oluşturucusu olan GaliLEA Dynamic Intelligence'ı tanıttı.

Araç, kullanıcıların veri kaynaklarını, davranışlarını ve eylemlerini tanımlayan görsel bir arayüz aracılığıyla programlama veya yapay zeka uzmanlığı olmadan özel yapay zeka ajanları tasarlamalarına, yapılandırmalarına ve dağıtmalarına olanak tanır. Bu ajanlar, birden fazla sistemden gelen verileri ilişkilendirebilir, anormallikleri tespit edebilir, iş akışlarını tetikleyebilir, istisna yönetimini otomatikleştirebilir ve canlı operasyonel verilere dayalı gerçek zamanlı karar vermeyi destekleyebilir.⁵

4. Hasar tespiti & görsel inceleme

Lojistik sektöründe, hasarlı mallar sadece operasyonel maliyetleri artırmakla kalmaz, aynı zamanda müşteri memnuniyetini de azaltarak potansiyel müşteri kaybına ve itibar zararına yol açar. Taşıma hacimleri ve sipariş sıklığı arttıkça, manuel işlemlere dayanan geleneksel inceleme yöntemleri zaman alıcıdır ve insan hatasına açıktır.

Yapay zeka teknolojisini, özellikle bilgisayarlı görü uygulayarak, lojistik şirketleri depo yönetimi ve paketleme iş akışları içinde görsel incelemeleri otomatikleştirebilir.

Bu makine öğrenimi ve veri bilimi odaklı araçlar, anormallikleri tespit etmek ve insanın gözden kaçırabileceği sorunları işaretlemek için binlerce görseli gerçek zamanlı olarak analiz eder.

Lojistikte hasar tespiti için yapay zeka kullanarak, lojistik yöneticileri şunları yapabilir:

• Makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla görsel kalıpları analiz ederek hasarın türünü ve boyutunu hassas bir şekilde tanımlayın.
• Erken aşamada etkilenen öğeleri izole ederek, israfı azaltarak ve zamanında yeniden yönlendirme veya değiştirme sağlayarak tırmanmayı önleyin.
• Tahmine dayalı planlamayı ve paketleme yöntemlerini iyileştirmek için müşteri verilerini, tarihsel satış verilerini ve ürün durum görsellerini birleştirerek uygulanabilir içgörüler oluşturun.

Yapay zeka destekli lojistik kullanımı, tedarik zinciri görünürlüğünü artırır, lojistik operasyonlarını iyileştirir ve tedarik zinciri genelinde daha yüksek bir kalite standardı sağlar, nihayetinde daha iyi müşteri memnuniyetine ve azaltılmış operasyonel maliyetlere katkıda bulunur.

5. Tahmine dayalı bakım

Tahmine dayalı bakım, IoT sensörlerinden toplanan gerçek zamanlı verileri analiz ederek bir fabrikadaki potansiyel makine arızalarını tahmin etmeyi içerir.

Makine öğrenimi destekli analiz araçları, tahmine dayalı analizleri geliştirir ve sensör verilerindeki kalıpları tespit eder, böylece teknisyenlerin arıza gerçekleşmeden önce harekete geçmesini sağlar.

Aşağıdaki videoda, makine öğrenimi yoluyla tahmine dayalı bakım yeteneklerini geliştiren ve 2-3 ay içinde etkili iş sonuçları elde eden, tahmine dayalı bakım çözümlerinde küresel bir lider olan DINGO'nun bir örneğini görebilirsiniz.

Gerçek yaşam örnekleri:

Mile's yapay zeka destekli lojistik işletim sistemi, aynı gün yerine getirme, tahmine dayalı sevkiyat, akıllı rota optimizasyonu ve depo operasyonları ile sürücüler arasında gerçek zamanlı koordinasyon sağlamak için doğrudan SAP ile entegre olur.

Manuel planlama süreçlerini, çok günlük sevkiyat gecikmelerini ve sınırlı operasyonel görünürlüğü değiştirerek, platform:

• SAP siparişlerinden sürücü ve araç atamalarını otomatikleştirir.
• Coğrafi bölgeleri ve palet yükleme işlemlerini optimize eder.
• Anında faturalandırma ile kamyon tabanlı doğrudan satışları destekler.
• Sürücü uygulaması üzerinden canlı rota yönlendirmesi sağlar.

Bu entegrasyon, talebe dayalı siparişlerin %90'ının aynı gün teslim edilmesi, planlama süresinde %85 azalma ve kamyon kullanımında %25 artış dahil olmak üzere önemli operasyonel kazançlar elde etmiştir.⁶

Google Cloud Visual Inspection AI, gelişmiş yapay zeka ve bilgisayarlı görü kullanarak ürün kusurlarını tespit ederek kalite kontrolünü otomatikleştirir.

Çözüm, bağımsız olarak, yerinde veya bulutta çalışır, hassas kusur tespiti için ultra yüksek çözünürlüklü görselleri destekler. Müşteriler, geleneksel makine öğrenimine (ML) göre 10 kata kadar daha yüksek doğruluk bildirmekte ve modelleri eğitmek için önemli ölçüde daha az etiketli görsel gerektirmektedir.

Anomali tespitinin ötesinde, tek bir görselde birden fazla kusuru tanımlar, sınıflandırır ve konumlandırır, böylece otomatik takip görevlerini mümkün kılar.⁷

Otonom şeyler kullanım alanları

Otonom şeyler, yapay zeka yardımıyla insan etkileşimi olmadan çalışır. Otonom şeyler, otonom araçları, dronları ve robotları içerir. Lojistik sektörünün yapay zeka uygulamaları için uygunluğu göz önüne alındığında, lojistik sektöründe otonom cihazlarda bir artış görmeyi bekleyebiliriz.

6. Otonom araçlar

Otonom arabaların, insan sürücülere olan ağır bağımlılığı azaltarak lojistiği dönüştürme potansiyeli vardır.

Plato oluşturma gibi teknolojiler, sürücülerin sağlığını ve güvenliğini desteklerken araçların karbon emisyonlarını ve yakıt tüketimini azaltır.

Tesla, Google ve Mercedes-Benz gibi büyük şirketler, otonom araçlara yoğun bir şekilde yatırım yapıyor. Ancak, BCG tahminlerine göre, 2030'a kadar hafif kamyonların sadece yaklaşık %10'unun otonom olarak sürmesi bekleniyor.⁸

7. Teslimat dronları

Lojistik amaçları için, teslimat dronları, işletmelerin ürünleri kara taşımacılığının mümkün olmadığı, güvenli olmadığı, güvenilir olmadığı veya sürdürülebilir olmadığı alanlara teslim etmesi gerektiğinde yararlı makinelerdir.

İlaç ürünlerinin raf ömrünün kısa olduğu sağlık sektöründe, teslimat dronları işletmelerin israf maliyetlerini azaltmasına ve pahalı depolama tesislerine yapılan yatırımları önlemesine yardımcı olabilir.

DHL, BMZ adına GIZ ve Wingcopter arasındaki işbirliği olan "Deliver Future" projesi için aşağıdaki videoyu izleyin; bu proje, Doğu Afrika'daki izole bölgelere ilaç tedarik etmek için dronların kullanımını başarıyla test etti.

Gerçek yaşam örneği:

Tesla Semi, performans, verimlilik ve sürdürülebilirliği ile yük taşımacılığını dönüştürmek için tasarlanmış tamamen elektrikli bir 8. Sınıf kamyonettir.

8. Sınıf elektrikli Semi'sinin en son üretim özellikleri, sırasıyla yaklaşık 325 ve 500 mil menzil sunan iki varyant (Standart Menzil ve Uzun Menzil) içerir ve müşteri teslimatlarından önce paylaşılan 800 kW sürüş gücü ve megawatt sınıfı hızlı şarjı içerir.

Analitik kullanım alanları

8. Dinamik fiyatlandırma

Dinamik fiyatlandırma, ürün fiyatlarının talep, arz, rakip fiyatlandırma ve ilgili ürün trendlerindeki dalgalanmalara yanıt olarak sürekli olarak ayarlandığı veri odaklı bir stratejidir. Hızlı tempolu lojistik ortamında, maliyet yapıları ve müşteri davranışları hızla geliştiğinden, statik fiyatlandırma modelleri gelir kaybı fırsatlarına veya verimsiz kaynak tahsisine yol açabilir.

Makine öğrenimi algoritmaları ve yapay zeka teknolojisi ile desteklenen modern fiyatlandırma yazılımları, şirketlerin tarihsel satış verileri, müşteri verileri ve rakip kıyaslamalar dahil olmak üzere verileri gerçek zamanlı olarak analiz etmelerini sağlar. Bu yapay zeka sistemleri, piyasa hareketlerini tahmin etmek ve zamanında fiyat ayarlamaları gerçekleştirmek için binlerce veri noktası boyunca kalıpları tespit eder.

Lojistikte yapay zekadan yararlanarak, işletmeler şunları yapabilir:

• Envanter seviyelerindeki, taşıma maliyetlerindeki veya taşımacılık sektörü dinamiklerindeki değişimleri yansıtan gerçek zamanlı fiyat değişiklikleriyle tedarik zinciri zorluklarına yanıt verin.
• Gelecekteki talebi tahmin etmek için tahmine dayalı analizleri kullanın ve hem satış hacmini hem de kâr marjlarını optimize eden fiyatlandırma modellerini uygulayın.
• Öğrenen dijital sistemlerin fiyatlandırma kararlarını otomatik olarak almasına izin vererek manuel işlemlere olan bağımlılığı azaltın ve yanıt süresindeki gecikmeyi ortadan kaldırın.

Sonuç, iyileştirilmiş operasyonel verimlilik, piyasa trendleriyle daha iyi hizalama ve lojistik sektörü genelinde operasyonel maliyetleri azaltmaya yardımcı olurken müşteri memnuniyetini artıran rekabetçi fiyatlandırma sunma yeteneğidir.

9. Rota optimizasyonu / Yük yönetimi

Yapay zeka modelleri, işletmelerin mevcut rotaları analiz etmesine ve rota optimizasyonunu takip etmesine yardımcı olur. Rota optimizasyonu, lojistik kamyonları için en verimli rotayı belirlemek için grafik analitiği alanında en kısa yol algoritmalarını kullanır.

Dolayısıyla, işletme nakliye maliyetlerini azaltabilecek ve nakliye sürecini hızlandırabilecektir. Rota optimizasyon araçları, bir şirketin karbon ayak izini azaltmak için da etkili araçlardır.

Gerçek yaşam örnekleri:

Valerann'ın Akıllı Yol Sistemi, yollarda güvenliği, verimliliği ve bağlantıyı artırmak için tasarlanmış yapay zeka destekli bir trafik yönetim platformudur. Yol altyapısına gömülü akıllı sensörlerden gelen gerçek zamanlı verileri toplar ve analiz eder, yol koşulları, trafik akışı ve potansiyel tehlikeler hakkında kritik içgörüler sağlar.

Bu bilgi, otonom araçlara, trafik operatörlerine ve yol kullanıcılarına iletilir, böylece daha iyi karar vermelerini ve taşıma sistemlerini daha proaktif bir şekilde yönetmelerini sağlar. Valerann'ın sistemi, kaza önleme, sıkışıklığın azaltılması ve optimize edilmiş trafik kontrolü dahil olmak üzere geniş bir uygulama yelpazesini destekler.⁹

Arka ofis yönetimi kullanım alanları

Her iş biriminin arka ofis görevleri vardır ve lojistik farklı değildir. Örneğin, yapılandırılmış verilerin manuel olarak çıkarılması gereken yükleme belgesi gibi çok sayıda lojistikle ilgili form vardır. Çoğu işletme bunu manuel olarak yapar.

10. Belge işleminin otomatikleştirilmesi

Fatura, yükleme belgesi ve fiyat listesi belgeleri, alıcılar, tedarikçiler ve lojistik hizmet sağlayıcıları arasındaki iletişimi kolaylaştırır.

Belge otomasyonu teknolojileri, veri girişi, hata uzlaştırması ve belge hazırlığını otomatikleştirerek belge işleme verimliliğini artırmak için kullanılabilir.

11. Diğer manuel ofis görevlerinin otomatikleştirilmesi

Hiperotomasyon, akıllı iş süreçleri otomasyonu olarak da adlandırılır, uçtan uca bir şekilde süreçleri otomatikleştirmek için yapay zeka, robotik süreç otomasyonu (RPA), süreç madenciliği ve diğer teknolojilerin bir kombinasyonunu kullanmayı ifade eder. Bu teknolojilerle, işletmeler aşağıdakiler gibi birkaç arka ofis görevini otomatikleştirebilir:

• Planlama ve takip: Yapay zeka sistemleri taşımayı planlayabilir, kargo boru hatlarını organize edebilir, çalışanları belirli istasyonlara atayıp yönetebilir ve paketleri depoda takip edebilir.
• Rapor oluşturma: Lojistik şirketleri, yöneticileri bilgilendirmek ve şirketteki herkesin hizalanmasını sağlamak için gereken düzenli raporları otomatik olarak oluşturmak için RPA araçlarını kullanabilir. RPA çözümleri, raporları kolayca otomatik oluşturabilir, içeriklerini analiz edebilir ve içeriğe göre ilgili paydaşlara e-posta gönderebilir.
• E-posta işleme: Otomatik oluşturulan raporlardaki içeriğe dayanarak, RPA botları içeriği analiz edebilir ve ilgili paydaşlara e-posta gönderebilir.

12. Müşteri hizmetleri

Müşteri hizmetleri, lojistik şirketlerinde kritik bir rol oynar, çünkü müşteriler genellikle teslimatlarıyla ilgili sorunlar yaşadıklarında onlarla iletişime geçerler. Müşteri hizmetleri chatbot'lar, aşağıdakiler gibi düşük-orta seviye çağrı merkezi görevlerini yönetme kapasitesine sahiptir:

• Teslimat talep etme
• Siparişi değiştirme
• Sevkiyatı takip etme
• SSS'ye yanıt verme

chatbot'lar, aynı zamanda müşteri deneyimini analiz etmek için değerli araçlardır; chatbot'lar analitiği metrikleri, işletmelerin müşterilerini daha derinlemesine anlamalarına ve sundukları müşteri yolculuğunu geliştirmelerine olanak tanır.

Gerçek yaşam örnekleri:

Streebo'nun lojistik chatbot'lar, lojistik ve teslimat sektörüne özel üretilmiş Üretken Yapay Zeka destekli bir çözümdür. Temel iş süreçlerini otomatikleştirmeye yardımcı olurken müşteri katılımını ve desteğini artırır.

chatbot'lar, web, mobil uygulamalar, WhatsApp, Facebook Messenger, e-posta ve SMS dahil olmak üzere çoklu kanallarda çalışır. Bu omnichannel yeteneği, müşterilerin işle en uygun yerde etkileşime girmelerini sağlar.

Ayrıca 38'den fazla dili destekler, böylece küresel bir kullanıcı tabanına erişilebilir hale gelir. Alttaki yapay zeka teknolojisi, IBM Watson, Google Dialogflow, Amazon Lex ve Microsoft Azure'un CLU'su gibi güçlü NLP motorlarıyla entegre olarak, akıllı, doğal konuşmalar sağlar.

Hazır olarak, lojistikle ilgili senaryolar için önceden eğitilmiş olarak gelir. İşletmeler, sevkiyat takibi, sipariş rezervasyonu ve değiştirme, teslimat planlama ve temel müşteri hizmetleri sorgulamaları gibi görevler için hızla kullanabilir.

Operasyonel tarafta, gerçek zamanlı envanter görünürlüğü sağlar, stok yönetimine yardımcı olur ve teslimat süresini ve maliyetlerini azaltmak için rota optimizasyonunu destekler.¹⁰

CMA CGM ve Fransız yapay zeka startup'ı Mistral AI, nakliye ve lojistikte müşteri hizmetlerini geliştirmeyi ve CMA CGM'nin BFM TV gibi Fransız medya kuruluşlarında gerçeklik kontrolü yeteneklerini iyileştirmeyi amaçlayan beş yıllık, 100 milyon euroluk bir ortaklık kurdu. Bu girişim, şu anda toplam 500 milyon euro olan CMA CGM'nin daha geniş yapay zeka yatırım stratejisinin bir parçasıdır.

İşbirliği, haftada bir milyondan fazla e-posta yöneten müşteri hizmetleri temsilcilerinin yanıt sürelerini azaltmayı amaçlıyor ve uygulamaların 6 ila 12 ay içinde bekleniyor.

Ayrıca, ortaklık, küresel ticaret gerilimleri ve düşük maliyetli Çin yapay zeka modellerinden gelen rekabet ortasında Fransız yeniliğine olan bağlılığı vurguluyor.¹¹

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Satış ve pazarlama kullanım alanları

Lojistik hizmet sağlayıcılarının satış ve pazarlama faaliyetleri de yapay zeka kullanımı yoluyla geliştirilebilir. Bazı uygulamalar şunlardır:

13. Potansiyel müşteri puanlaması

Potansiyel müşteri puanlaması, satış temsilcilerinin doğru potansiyel müşterilere odaklanmasını sağlar. Yapay zeka destekli araçlar, profillerine, davranışlarına ve ilgi alanlarına göre potansiyel müşterilere otomatik olarak puan atamak için kullanılabilir.

Yapay zeka tabanlı potansiyel müşteri puanlama sistemleri, verileri hızlı bir şekilde işlemek ve hangi potansiyel müşterilerin ödeme yapan müşterilere dönüşme olasılığının en yüksek olduğunu doğru bir şekilde belirlemek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.

14. Rutin pazarlama

Yapay zeka, lojistik hizmet sağlayıcılarının e-posta pazarlaması ve içerik oluşturma dahil olmak üzere rutin pazarlama görevlerini otomatikleştirmelerine yardımcı olmak için kullanılabilir.

15. Satış ve pazarlama analitiği

Yapay zeka, daha hassas satış ve pazarlama analitiği sunabilir. Yapay zeka destekli araçlar, lojistik hizmet sağlayıcılarının müşteri davranışını analiz etmesine ve müşterilerinin bir sonraki ne yapma olasılıklarının daha iyi anlaşılması için tahmine dayalı analizleri kullanmasına yardımcı olabilir.

Yapay zeka-enabled sistemler, piyasa değişikliklerini izlemek için de kullanılabilir, böylece lojistik hizmet sağlayıcılarının rekabette önde kalmasını ve daha büyük verimlilikle sonuçlanan veriye dayalı kararlar vermesini sağlar.

Maliyet tasarrufu mekanizmaları

Yapay zekanın lojistiğe entegrasyonu, kuruluşların kademeli verimlilik kazançlarına güvenmek yerine, maliyet tasarruflarını birden fazla mekanizma yoluyla elde etmelerini sağlar.

• Envanter maliyetinde azalma: Yapay zeka destekli talep tahmini ve tahmine dayalı planlama, stok miktarlarını tahmin edilen gelecekteki talep ile hizalar. Aşırı envanteri en aza indirerek, şirketler envanter maliyetlerini azaltır ve sermayeyi diğer yatırımlar için serbest bırakır.
• Daha düşük taşıma maliyetleri: Rota optimizasyonu ve araç rota algoritmaları, teslimatlar için en verimli rotaları belirler, böylece yakıt tüketimini ve nakliye maliyetlerini azaltır. Verimli rotalar ayrıca araç kullanımını iyileştirir ve karbon emisyonlarını düşürür.
• Azaltılmış duruş süresi: Makine öğrenimi algoritmaları tarafından desteklenen tahmine dayalı bakım, planlanmamış ekipman arızalarını önler. Bu, onarım giderlerini en aza indirir ve varlık ömürlerini en üst düzeye çıkarır, böylece daha maliyet etkin bir tedarik zinciri operasyonu sağlar.
• İşgücü verimliliği: Manuel veri girişi, veri çıkarma ve temel müşteri sorgulamaları gibi tekrarlayan görevlerin otomatikleştirilmesi, fazla mesai ihtiyacını azaltır ve personel maliyetlerini düşürür. Çalışanlar, insan uzmanlığının daha büyük değer kattığı stratejik alanlara yeniden yerleştirilebilir.
• Operasyonel performans iyileştirmeleri: Yapay zeka sistemleri, büyük veri hacimlerini gerçek zamanlı olarak analiz ederek karar vermeyi geliştirir. Daha iyi karar kalitesi, israfı azaltır, darboğazlardan kaçınır ve daha dirençli tedarik zincirleri oluşturur.

Etik hususlar

Yapay zekanın lojistik sektörüne entegrasyonunun faydalarına rağmen, işletmelerin dikkat etmesi gereken birkaç etik zorluk vardır:

• İş kaybı: Depo yönetimi, veri çıkarma ve belge işleme otomasyonu, tekrarlayan manuel görevlere olan ihtiyacı azaltır. Lojistik şirketleri, çalışanları veri güvenliği, tedarikçi işbirliği ve yapay zeka sistemlerinin denetimi gibi yeni roller için yeniden eğiterek iş kayıplarını azaltabilir.
• Algoritmik önyargı: Eksik veya önyargılı tarihsel veri noktaları üzerinde eğitilen makine öğrenimi algoritmaları, çarpık talep tahmini veya tedarik zinciri kararları üretebilir. Yapay zeka modellerinin düzenli denetimi, çeşitli eğitim verilerinin sağlanması ve karar doğrulamasında insan uzmanlığının dahil edilmesi bu riski azaltmaya yardımcı olur.
• Veri gizliliği ve güvenliği: Yapay zeka destekli lojistik sistemleri genellikle hassas müşteri ve tedarikçi bilgilerini işler. Kişisel veya operasyonel verilerin kötüye kullanılmasını önlemek için güçlü siber güvenlik önlemleri ve uyumluluk çerçeveleri yerinde olmalıdır.
• Sürdürülebilirlik takasları: Yapay zeka, yakıt tüketimini azaltarak ve karbon emisyonlarını düşürerek sürdürülebilir uygulamaları teşvik edebilirken, yapay zeka destekli robotların ve sensörlerin artan kullanımı enerji tüketimi konusunda endişeler uyandırır. Bu etkileri dengelemek için enerji verimli yapay zeka araçlarında sürekli iyileştirme gereklidir.

Küçük işletme benimsenmesi

Büyük lojistik firmaları yapay zeka benimsenmesinde öncülük ederken, küçük işletmeler sınırlı bütçeler, işgücü becerileri ve mevcut sistemlerle yapay zeka entegrasyonu dahil olmak üzere benzersiz zorluklarla karşı karşıyadır. Ancak, küçük oyuncuların yönetilebilir maliyetlerle yapay zeka benimsemesi için pratik fırsatlar mevcuttur.

• Uygun fiyatlı bulut tabanlı araçlar: Birçok yapay zeka destekli lojistik platform artık kullandıkça öde abonelik modelleri sunuyor. Örneğin, Routific gibi rota optimizasyon araçları, küçük lojistik ekiplerine yüksek ön yatırım olmadan verimli rota planlama sağlar.
• Müşteri hizmetleri otomasyonu: Küçük işletmeler, temel müşteri sorgularını (örneğin, sevkiyat takibi veya teslimat talepleri) yönetmek için yapay zeka destekli chatbot'lar dağıtabilir. Bu, personeli serbest bırakırken daha iyi müşteri hizmeti sunmaya devam eder.
• Envanter yönetimi: Bulut tabanlı tahmine dayalı analiz araçları, küçük işletmelerin gelecekteki talebin doğru tahminlerini sağlayarak, israfı en aza indirerek ve aşırı stoklamayı önleyerek envanter maliyetlerini azaltmalarını destekler.
• Açık kaynaklı çözümler: Makine öğrenimi çerçeveleri, küçük lojistik şirketlerinin topluluk kaynakları destekli olarak yapay zeka benimsenmesiyle minimal maliyetle deney yapmalarına olanak tanır.

Lojistik yapay zeka operasyonlarının geleceği

DHL Freight'ın Lojistik Trendleri raporuna göre,¹² yapay zeka, geleceğin lojistik operasyonlarının merkezinde olacak. Temel otomasyonun ötesine geçerek, tedarik zincirleri genelinde dinamik karar verme, tahmine dayalı planlama ve gerçek zamanlı optimizasyonu mümkün kılacaktır.

Yapay zeka sistemleri daha gelişmiş hale geldikçe, daha akıllı rota yönlendirme ve enerji kullanımı yoluyla çevresel etkiyi azaltacak, lojistik firmalarının kesintilere hızlı yanıt vermesine yardımcı olacak ve daha büyük verimlilik sağlayacaktır.

Yapay zekanın sürdürülebilir teknolojiler ve geliştirilmiş siber güvenlik ile entegrasyonu, akıllı, dirençli ve çevre bilincine sahip lojistiğin bir sonraki çağını tanımlayacaktır.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Lojistikte En İyi 15 Yapay Zeka Kullanım Alanı & Örnekleri}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/logistics-ai}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 8 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Revolutionizing Fulfillment: How Argents Express Group Improved Efficiency

Osa Commerce

2.

Autonomous Mobile Robots (AMRs) - Mecalux.com

3.

Amazon deploys its 1 millionth robot, releases generative AI model | TechCrunch

TechCrunch

4.

THG Fulfil and Geekplus Unite to Create a Peak Season Hero

5.

PTV Logistics launches an interactive AI Agent bringing logistics intelligence to life | PTV Logistics

6.

Logistics Reply announces the launch of its warehouse AI Agent Builder, GaliLEA Dynamic Intelligence | Reply

Reply

7.

PYMNTS | FedEx Plans Agent Workforce in Over 50% of Workflows by 2028

PYMNTS

8.

Mile X SAP

Milenow

9.

Improve manufacturing quality control with Visual Inspection AI | Google Cloud Blog

Google Cloud

10.

The Future of Commercial Vehicles

Boston Consulting Group

11.

AI Traffic Management Platform for Road Operators | Valerann

12.

Logistics Chatbot: Top Use Case Examples and Benefits

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da e-posta pazarlama ve satış videoları üzerine odaklanan bir sektör analistidir. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalışmıştır. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans ve Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorumlar 1

Düşüncelerinizi Paylaşın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder

Usa Wuttisilp

Mar 03, 2021 at 08:13

Good job!

Yanıtla