En İyi 15 Lojistik Yapay Zeka Kullanım Alanı ve Örnekleri

Sürekli verimsizlikler, artan operasyonel maliyetler ve devam eden tedarik zinciri aksaklıkları, lojistik fonksiyonlarını küresel olarak zorlamaya devam ediyor. Bu baskılar geleneksel sistemleri zorluyor, hizmet güvenilirliğini azaltıyor ve kuruluşların ölçeklenme kabiliyetini sınırlıyor.

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

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

Temel operasyonel zorlukları ele almak ve tedarik zinciri performansını iyileştirmek için bu teknolojilerin nasıl kullanıldığını göstermek üzere, gerçek dünyadan örneklerle desteklenen en önemli 15 lojistik yapay zeka uygulamasını keşfedin.

En İyi 10 lojistik yapay zeka platformu

Not: Tablo alfabetik olarak sıralanmıştır.

Lojistik planlama kullanım alanları

Lojistik, şirket içindeki tedarikçiler, müşteriler ve çeşitli birimler arasında koordinasyon gerektiren önemli bir planlama gerektirir. Makine öğrenimi çözümleri, senaryo analizi ve sayısal analitik konusunda başarılı oldukları için planlama faaliyetlerini kolaylaştırabilir; her ikisi de etkili planlama için hayati öneme sahiptir.

1. Talep tahmini

Doğru talep tahmini, verimli lojistik planlamanın merkezinde yer alır. ARIMA (Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama) ve üstel düzleştirme gibi geleneksel yöntemler, yüksek değişkenlik veya gerçek zamanlı verilerle çalışırken genellikle yetersiz kalır.

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

Yapay zeka sistemleriyle desteklenen öngörücü planlamadan yararlanarak lojistik şirketleri şunları yapabilir:

• Teslimatlar için en verimli rotayı uygulayarak taşıma rotalarını optimize edin. Gerçek zamanlı trafik verilerine ve geçmiş teslimat sonuçlarına erişim sayesinde, rota planlaması sahadaki koşullara çok daha duyarlı hale gelir. Bu, yakıt tüketimi, teslimat süreleri ve karbon emisyonlarında kayda değer bir azalma sağlarken, teslimat rotalarının yönetimini de iyileştirir.
• Stok miktarlarını gelecekteki taleple uyumlu hale getirerek yerel dağıtım merkezlerindeki envanter seviyelerini en aza indirin. Stok tutmak, daha stratejik yerlere yatırılabilecek sermayeyi bağladığından, daha düşük envanter yönetimi maliyetleri doğrudan işletme giderlerinin azalmasına yol açar.
• Gelişmiş öngörücü analitik sayesinde iş gücü dağılımını daha doğru bir şekilde hizalayın. Lojistik operasyon hacmini önceden tahmin ederek şirketler fazla mesai masraflarını azaltabilir ve yetersiz ya da aşırı personelden kaçınabilir.
• Stok tükenmesi veya gecikme sıklığını azaltarak müşteri memnuniyetini artırın. Daha doğru tahminlerle şirketler müşteri talebini daha iyi karşılayabilir ve günümüzün rekabetçi lojistik ortamında önemli bir farklılaştırıcı olan daha iyi müşteri hizmeti sunabilir.

2. Tedarik planlaması

Tedarik planlaması, tahmin edilen talebi karşılamak için malzeme, üretim ve dağıtım koordinasyonunu kapsayan daha geniş tedarik zinciri yönetimi ekosistemi içinde kritik bir işlevdir. Geleneksel lojistik operasyonlarında tedarik planlaması genellikle reaktiftir ve periyodik güncellemelere ve katı parametrelere dayanır.

Ancak yapay zekanın, özellikle yapay zeka sistemlerinin ve makine öğrenimi algoritmalarının entegrasyonu, daha uyarlanabilir, veri odaklı bir modele doğru evrimi mümkün kılmıştır.

Lojistikte yapay zeka kuruluşların geçmiş satış verileri, gerçek zamanlı talep sinyalleri, müşteri bilgileri ve taşıma rotaları dahil olmak üzere çok çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz etmelerini sağlayarak tedarik planlarını sürekli olarak gerçek taleple uyumlu tutar.

Statikten dinamik tedarik planlamasına bu geçiş, tüm lojistik sektörünün yanıt verebilirliğini ve esnekliğini artırarak tedarik zinciri zorluklarının gerçek zamanlı olarak ele alınmasını sağlar.

Tedarik parametrelerinin dinamik ayarlanması

Öngörücü analitik ve yapay zeka teknolojisini kullanarak lojistik şirketleri, yeniden sipariş noktaları, güvenlik stok seviyeleri ve üretim programları gibi parametreleri dinamik olarak ayarlayabilir.

Bu, yüksek değişkenlik gösteren talep senaryolarını, mevsimsel dalgalanmaları ve taşıma hacimlerindeki veya üretim kapasitesindeki ani değişiklikleri yönetmede değerlidir.

Önceden belirlenmiş kurallara veya manuel veri girişine güvenmek yerine, kendi kendine öğrenen dijital sistemler planlama kurallarını otonom olarak güncelleyerek daha hassas ve zamanında karar almaya yol açar.

Örneğin:

• Yapay zeka algoritmaları, gerçek zamanlı trafik verileri, geçmiş veriler veya değişen piyasa trendleri gibi girdiler aracılığıyla tahmin edilen talepte bir artış tespit ettiğinde, malzeme tedarikinde ve üretim programlarında yukarı yönlü ayarlamaları tetikleyerek darboğazları ve gecikmeleri önleyebilir.
• Tersine, müşteri talebi beklenmedik şekilde düşerse, yapay zeka ikmal hacimlerinde geçici bir azaltma önererek aşırı üretim riskini azaltabilir ve fazla elde tutma maliyetlerine ve israfa katkıda bulunan envanter seviyelerini en aza indirebilir.

İsrafın azaltılması

Yapay zeka uygulamasıyla desteklenen dinamik tedarik zinciri planlaması, arz ve talep arasındaki uyumu iyileştirir ve değer zinciri genelinde önemli verimlilik iyileştirmeleri sağlar:

• Düşürülmüş operasyonel maliyetler: Kuruluşlar daha yalın envanterlerle çalışabilir, envanter yönetimi giderlerini azaltır ve sermayeyi diğer yatırımlar için serbest bırakır.
• Daha düşük karbon emisyonları: Verimli planlama, daha az gereksiz sevkiyat ve daha iyi yüklenmiş teslimat araçları ile sonuçlanır ve lojistik sektöründe daha sürdürülebilir uygulamaları doğrudan destekler.
• Geliştirilmiş operasyonel verimlilik: Yapay zeka destekli araçlar lojistik süreçler arasındaki senkronizasyonu iyileştirir, boşta kalma süresini azaltır, üretim partilerini optimize eder ve hammadde veya bitmiş ürünlerin teslimatı için en verimli rotanın belirlenmesini sağlar.
• Daha az manuel süreç: Yapay zeka teknolojisini uygulayarak şirketler, rutin analizler için insan uzmanlığına olan bağımlılığı önemli ölçüde azaltır ve çalışanların tedarikçi iş birliği veya veri güvenliği ve uyumluluk gibi daha stratejik rollere odaklanmasını sağlar.

Tedarik zinciri görünürlüğünü artırma

Yapay zeka destekli lojistik ile şirketler, taşıma gecikmeleri, hammadde kıtlığı veya tedarikçi güvenilirliği sorunları ile ilgili olsun, her türlü aksaklığın hızla tespit edilip giderilmesini sağlayarak daha iyi tedarik zinciri görünürlüğü elde eder.

Bu sistemler, çok çeşitli veri noktalarını ilişkilendirmek için makine öğrenimini kullanır ve stres altında bile daha çevik yanıtlar ve sürekli hizmet seviyeleri sağlar.

Dahası, üretken yapay zeka tedarik zinciri araçları, alternatif tedarik senaryolarının simülasyonlarını oluşturarak planlamayı daha da güçlendirebilir ve planlamacıların değişiklikleri fiziksel olarak uygulamadan maliyet, hız ve risk arasındaki dengeleri değerlendirmesine olanak tanır.

Bu tür öngörücü planlama, modern lojistik ortamını tanımlayan oynaklıkla başa çıkabilen daha dayanıklı bir tedarik zincirini destekler.

Gerçek hayat örneği: Maersk

Maersk, nakliye rotalarını izleyerek ve liman sıkışıklığı veya şiddetli hava koşulları gibi olası aksaklıkları gerçek zamanlı olarak tespit ederek tedarik zinciri dayanıklılığını artırmak için yapay zekayı kullanır.

Bu içgörüler, şirketin sevkiyatları proaktif olarak yeniden yönlendirmesine, gecikmeleri azaltmasına ve tedarik risklerini operasyonları etkilemeden önce tahmin etmesine yardımcı olur.

Gerçek hayat örneği: Argents Express Group ve Osa Unified Commerce Platform

ABD merkezli bir lojistik sağlayıcısı olan Argents Express Group, e-Ticaret sipariş karşılama operasyonlarını genişletmek istedi, ancak eski depo yönetim sistemi ile önemli sınırlamalarla karşılaştı; bu da operasyonel darboğazlara, sınırlı görünürlüğe ve aşırı manuel müdahaleye yol açtı. Bir gecede gelen 20.000 siparişlik viral bir artış, sistemin ölçeklenemediğini ortaya çıkardı ve modern bir çözüm için kapsamlı bir arayışa yol açtı.

Argents, daha önce parçalı olan sistemleri birleştirmek ve yüksek hacimli çok kanallı sipariş karşılamayı desteklemek için birleşik bir WMS, OMS ve entegrasyon yönetimi çözümü olan Osa Unified Commerce Platform ile iş birliği yaptı. Geçiş, Argents'ın yeni müşterileri hızla bünyesine katmasını ve otomasyon yoluyla genel gider maliyetlerini azaltmasını sağladı.

İş birliği ayrıca kilometre taşı tabanlı tarama ile envanter doğruluğunu artırdı, yanlış sevkiyatları ortadan kaldırdı ve paketleme masası üretkenliğini %57 artırarak günlük sipariş sayısını 650'den 1.100'ün üzerine çıkardı.¹

Otomatik depolama kullanım alanları

3. Depo robotları

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

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

Şekil 1: Raf ünitelerini taşımaya yardımcı olan otonom depo robotlarına bir örnek.²

Gerçek hayat örneği: Amazon DeepFleet

Amazon, depo verimliliğini ve teslimat operasyonlarını iyileştirmek için sipariş karşılama merkezlerinde yapay zeka destekli robotlar kullanıyor.

Üretken yapay zeka modeli DeepFleet, robot rotalarını daha verimli bir şekilde koordine ederek Amazon'un robot filosunun hızını %10 artırmaya yardımcı oluyor.³

Gerçek hayat örneği: THG Fulfil

Black Friday gibi etkinlikler sırasında keskin sipariş artışlarıyla karşı karşıya kalan THG Fulfil, işlem hacmini, ölçeklenebilirliği ve operasyonel görünürlüğü artırmak için Geekplus'ın robotik ve yazılım çözümlerini uyguladı. Otomasyon destekli sistem, geç sipariş kesintilerini destekler, üretkenliği artırır ve birimlerin çoğunun otomatik iş akışlarıyla işlenmesini sağlar.

Sonuç olarak, THG yüksek hacimli dönemlerde hizmet seviyelerini korurken sipariş karşılama verimliliğini güçlendirdi.⁴

Lojistikte yapay zeka ajanları

Depo ve tedarik zinciri ortamlarında, yapay zeka ajanları envanter tahsisini dinamik olarak ayarlayabilir, sevkiyatları yeniden yönlendirebilir, aksaklıklara yanıt verebilir, robotları koordine edebilir ve operasyonel planlamayı desteklemek için “eğer” senaryolarını simüle edebilir. Geçmiş ve gerçek zamanlı verilerden sürekli öğrenerek karar doğruluğunu artırırlar.

Gerçek hayat örneği: PTV Logistics’in PTV Mira'sı

PTV Logistics'in PTV Mira'sı, gerçek lojistik zekası ile doğal dil etkileşimi sağlayarak planlama, optimize etme ve karar verme için tasarlanmış etkileşimli bir yapay zeka ajanıdır.

Şirketin API öncelikli platformu üzerine inşa edilen PTV Mira, kullanıcıların bir insan meslektaş gibi soru sormasına ve gerçek optimizasyonla desteklenen veriye dayalı cevaplar almasına olanak tanır. Ajan, hem günlük operasyonel görevleri hem de stratejik planlamayı destekleyerek ekiplerin verimsizlikleri analiz etmesine, “eğer” senaryolarını test etmesine ve aksaklıkları saatler yerine dakikalar içinde ele almasına yardımcı olur.⁵

Gerçek hayat örneği: Logistics Reply

Logistics Reply, ajansal yapay zekayı doğrudan depo ve tedarik zinciri yürütme iş akışlarına getirmek için LEA Reply platformuna yerleştirilmiş bir Yapay Zeka Ajan Oluşturucu olan GaliLEA Dynamic Intelligence'ı tanıttı.

Araç, kullanıcıların programlama veya yapay zeka uzmanlığı olmadan veri kaynaklarını, davranışları ve eylemleri tanımlayan görsel bir arayüz aracılığıyla özel yapay zeka ajanları tasarlamasına, yapılandırmasına ve dağıtmasına olanak tanır. Bu ajanlar, birden fazla sistemden gelen verileri ilişkilendirebilir, anormallikleri tespit edebilir, iş akışlarını tetikleyebilir, istisna işlemeyi otomatikleştirebilir ve canlı operasyonel verilere dayalı gerçek zamanlı karar almayı destekleyebilir.⁶

4. Hasar tespiti & görsel inceleme

Lojistik sektöründe hasarlı mallar operasyon maliyetlerini artırır ve müşteri memnuniyetini aşındırarak potansiyel kayıplara ve itibar zararına yol açar. Manuel süreçlere dayanan geleneksel denetim yöntemleri, taşıma hacimleri ve sipariş sıklığı arttıkça zaman alıcıdır ve insan hatasına açıktır.

Yapay zeka teknolojisini, özellikle bilgisayarla görüyü uygulayarak lojistik şirketleri, depo yönetimi ve paketleme iş akışlarında görsel denetimleri otomatikleştirebilir.

Bu makine öğrenimi ve veri bilimi odaklı araçlar, anormallikleri tespit etmek ve insan gözünden kaçabilecek sorunları işaretlemek için binlerce görüntüyü gerçek zamanlı olarak analiz eder.

Hasar tespiti için lojistikte yapay zeka kullanarak lojistik yöneticileri şunları yapabilir:

• Geçmiş verilerle eğitilmiş makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla görsel desenleri analiz ederek hasarın türünü ve boyutunu hassas bir şekilde belirleyebilir.
• Etkilenen ürünleri erken izole ederek, israfı azaltarak ve zamanında yeniden yönlendirme veya değiştirme sağlayarak sorunun büyümesini önleyebilir.
• Öngörücü planlamayı ve paketleme yöntemlerini iyileştirmek için müşteri verilerini, geçmiş satış verilerini ve ürün durumu görüntülerini birleştirerek eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturabilir.

Yapay zeka destekli lojistik kullanımı, tedarik zinciri görünürlüğünü artırır, lojistik operasyonları iyileştirir ve tedarik zinciri genelinde daha yüksek bir kalite standardı sağlayarak sonuçta daha iyi müşteri memnuniyetine ve düşük operasyonel maliyetlere katkıda bulunur.

Gerçek hayat örneği: FedEx

FedEx, 2028 yılına kadar operasyonel iş akışlarının yarıdan fazlasında ajansal yapay zekayı kullanmayı planlıyor.

Bu yapay zeka ajanları, sevkiyat izleme, istisna yönetimi, rotalama kararları ve iş akışı koordinasyonunu destekleyerek FedEx'in daha önce manuel gözetim gerektiren lojistik kararlarını otomatikleştirmesine yardımcı olabilir.⁷

5. Öngörücü bakım

Öngörücü bakım, makineler üzerindeki IoT sensörlerinden toplanan gerçek zamanlı verileri analiz ederek bir fabrikadaki olası makine arızalarını tahmin etmeyi içerir.

Makine öğrenimi destekli analitik araçları, öngörücü analitiği geliştirir ve sensör verilerindeki desenleri belirleyerek teknisyenlerin arıza meydana gelmeden önce harekete geçmesini sağlar.

Öngörücü Bakım çözümlerinde küresel bir lider olan DINGO'nun, makine öğrenimi yoluyla öngörücü bakım yeteneklerini geliştirmek için QUT ile ortaklık kurarak 2-3 ay içinde etkili iş sonuçları elde ettiği bir örnek için aşağıdaki videoyu izleyin.

Gerçek hayat örneği: Mile

Mile'ın yapay zeka odaklı lojistik işletim sistemi, aynı gün sipariş karşılama, öngörücü 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 ortadan kaldırarak platform:

• SAP siparişlerinden sürücü ve araç atamasını otomatikleştirir.
• Coğrafi bölgeleri ve palet yükleme düzenlerini optimize eder.
• Anında faturalandırma ile kamyonet tabanlı doğrudan satışları destekler.
• Sürücü uygulaması üzerinden canlı rotalama sağlar.

Bu entegrasyon, talebe bağlı siparişlerin %90'ının aynı gün teslim edilmesi, planlama süresinde %85 azalma ve kamyonet kullanımında %25 artış gibi önemli operasyonel kazanımlar sağlamıştır.⁸

Gerçek hayat örneği: Google Cloud Görsel Denetim Yapay Zekası

Google Cloud Görsel Denetim Yapay Zekası, gelişmiş yapay zeka ve bilgisayarla görü kullanarak ürün kusurlarını tespit ederek kalite kontrolünü otomatikleştirir.

Çözüm, hassas kusur tespiti için ultra yüksek çözünürlüklü görüntüleri destekleyerek şirket içinde veya bulutta otonom olarak çalışır. Müşteriler, geleneksel makine öğrenimine (ML) kıyasla 10 kata kadar daha fazla doğruluk bildiriyor ve modelleri eğitmek için önemli ölçüde daha az etiketli görüntüye ihtiyaç duyuyor.

Anormallik tespitinin ötesinde, tek bir görüntüde birden fazla kusuru tanımlar, sınıflandırır ve konumlandırarak otomatik takip görevlerini mümkün kılar.⁹

Otonom nesneler kullanım alanları

Otonom nesneler, yapay zeka yardımıyla insan etkileşimi olmadan çalışır. Otonom nesneler; sürücüsüz araçları, dronları ve robot bilimini içerir. Lojistik sektörünün yapay zeka uygulamalarına uygunluğu göz önüne alındığında, sektörde otonom cihazların artmasını bekleyebiliriz.

6. Sürücüsüz araçlar

Sürücüsüz arabalar, insan sürücülere olan yoğun bağımlılığı azaltarak lojistiği dönüştürme potansiyeline sahiptir.

Platooning gibi teknolojiler, sürücülerin sağlığını ve güvenliğini desteklerken araçların karbon emisyonlarını ve yakıt kullanımını azaltır.

Tesla, Google ve Mercedes-Benz gibi büyük şirketler otonom araçlara yoğun yatırım yapıyor. Ancak BCG tahminlerine göre, 2030 yılına kadar hafif kamyonların yaklaşık %10'unun otonom olarak sürüş yapması bekleniyor.¹⁰

7. Teslimat dronları

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

Farmasötik ürünlerin raf ömrünün kısa olduğu sağlık sektöründe, teslimat dronları işletmelerin israf maliyetlerini azaltmasına ve maliyetli depolama tesislerine yatırım yapmasını önlemesine yardımcı olabilir.

DHL, BMZ adına GIZ ve Wingcopter arasındaki iş birliği 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 hayat örneği: Tesla Semi

Tesla Semi, performansı, verimliliği ve sürdürülebilirliği ile yük taşımacılığını dönüştürmek üzere tasarlanmış tamamen elektrikli bir Sınıf 8 kamyondur.

Sınıf 8 elektrikli Semi için en son üretim özellikleri, sırasıyla yaklaşık 325 ve 500 mil menzil sunan iki donanım seviyesini (Standart Menzil ve Uzun Menzil) ve müşteri teslimatları öncesinde ortak 800 kW sürüş gücü ve megavat sınıfı hızlı şarjı içeriyor.

Analitik kullanım alanları

8. Dinamik fiyatlandırma

Dinamik fiyatlandırma, ürün fiyatlarının talep, arz, rakip fiyatlandırması ve ilgili ürün trendlerindeki dalgalanmalara yanıt olarak sürekli ayarlandığı veri odaklı bir stratejidir. Maliyet yapılarının ve müşteri davranışlarının hızla değiştiği hızlı tempolu lojistik ortamında statik fiyatlandırma modelleri, gelir fırsatlarının kaybına veya verimsiz kaynak tahsisine yol açabilir.

Makine öğrenimi algoritmaları ve yapay zeka teknolojisi ile desteklenen modern fiyatlandırma yazılımı, şirketlerin geçmiş satış verileri, müşteri verileri ve rakip karşılaştırmaları dahil olmak üzere verileri gerçek zamanlı olarak analiz etmesini sağlar. Bu yapay zeka sistemleri, piyasa hareketlerini tahmin etmek ve zamanında fiyat ayarlamaları yapmak için binlerce veri noktasındaki desenleri tespit eder.

Lojistikte yapay zekadan yararlanarak işletmeler şunları yapabilir:

• Envanter seviyelerindeki, taşıma maliyetlerindeki veya nakliye sektörü dinamiklerindeki değişimleri yansıtan gerçek zamanlı fiyat değişiklikleriyle tedarik zinciri zorluklarına yanıt verebilir.
• Gelecekteki talebi tahmin etmek için öngörücü analitiği kullanabilir ve hem satış hacmini hem de kar marjlarını optimize eden fiyatlandırma modelleri uygulayabilir.
• Kendi kendine öğrenen dijital sistemlerin fiyatlandırma kararlarını otomatik olarak almasına izin vererek manuel süreçlere olan bağımlılığı azaltabilir ve yanıt süresindeki gecikmeyi ortadan kaldırabilir.

Sonuç, gelişmiş operasyonel verimlilik, piyasa trendleriyle daha iyi uyum ve lojistik sektörü genelinde operasyonel maliyetleri düşürmeye yardımcı olurken müşteri memnuniyetini artıran rekabetçi fiyatlandırma sunma yeteneğidir.

9. Rota optimizasyonu / Navlun yönetimi

Yapay zeka modelleri, işletmelerin mevcut rotalamayı analiz etmesine ve rota optimizasyonunu izlemesine yardımcı olur. Rota optimizasyonu, lojistik kamyonlar için en verimli rotayı belirlemek üzere çizge analitiği alanındaki en kısa yol algoritmalarını kullanır.

Böylece işletme, nakliye maliyetlerini azaltabilir ve nakliye sürecini hızlandırabilir. Rota optimize ediciler, bir şirketin karbon ayak izini azaltmak için de etkili araçlardır.

Gerçek hayat örneği: Valerann'ın Akıllı Yol Sistemi

Valerann'ın Akıllı Yol Sistemi, yollarda güvenliği, verimliliği ve bağlanabilirliği artırmak için tasarlanmış yapay zeka destekli bir trafik yönetim platformudur. Yol altyapısına yerleştirilmiş bir akıllı sensör ağından gerçek zamanlı verileri toplayıp analiz ederek yol koşulları, trafik akışı ve potansiyel tehlikeler hakkında kritik içgörüler sağlar.

Bu bilgiler otonom araçlara, trafik operatörlerine ve yol kullanıcılarına iletilerek daha iyi kararlar almalarını ve ulaşım sistemlerini daha proaktif bir şekilde yönetmelerini sağlar. Valerann'ın sistemi, kaza önleme, sıkışıklığı azaltma ve optimize edilmiş trafik kontrolü dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamaları destekler.¹¹

Arka ofis yönetimi kullanım alanları

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

10. Belge işlemeyi otomatikleştirme

Fatura, konşimento ve fiyat tarifesi belgeleri, alıcılar, tedarikçiler ve lojistik hizmet sağlayıcılar arasındaki iletişimi kolaylaştırır.

Belge otomasyonu teknolojileri, veri girişini, hata mutabakatını ve belge hazırlamayı otomatikleştirerek belge işlemenin verimliliğini artırmak için kullanılabilir.

11. Diğer manuel ofis görevlerini otomatikleştirme

Akıllı iş süreci otomasyonu olarak da adlandırılan hiperotomasyon, süreçleri uçtan uca otomatikleştirmek için yapay zeka,robotik süreç otomasyonu (RPA),süreç madenciliği ve diğer teknolojilerin bir kombinasyonunun kullanılması anlamına gelir. Bu teknolojilerle işletmeler, aşağıdakiler gibi çeşitli arka ofis görevlerini otomatikleştirebilir

• Planlama ve takip: Yapay zeka sistemleri, taşımayı planlayabilir, kargo boru hatlarını düzenleyebilir, çalışanları belirli istasyonlara atayıp yönetebilir ve depodaki paketleri takip edebilir.
• Rapor oluşturma: Lojistik şirketleri, yöneticileri bilgilendirmek ve şirketteki herkesin aynı hizada olmasını sağlamak için gerekli olan düzenli raporları otomatik olarak oluşturmak üzere RPA araçlarından yararlanabilir. RPA çözümleri kolayca otomatik-raporlar oluşturabilir, içeriklerini analiz edebilir ve içeriğe göre ilgili paydaşlara e-posta gönderebilir.
• E-posta işleme: otomatik-oluşturulmuş raporlardaki içeriğe dayanarak, RPA botları içeriği analiz edebilir ve ilgili paydaşlara e-posta gönderebilir.

12. Müşteri hizmetleri

Müşteri hizmetleri, lojistik şirketlerinde çok önemli bir rol oynar, çünkü müşteriler teslimatlarıyla ilgili sorun yaşadıklarında genellikle onlarla iletişime geçer. Müşteri hizmetleri chatbot'ları aşağıdakiler gibi düşük ila orta düzey çağrı merkezi görevlerini yerine getirebilir:

• Teslimat talep etme
• Bir siparişi değiştirme
• Gönderiyi takip etme
• SSS'ye yanıt verme

Chatbot'lar aynı zamanda müşteri deneyimini analiz etmek için değerli araçlardır; chatbot analitiği metrikleri, işletmelerin müşterilerini daha derinlemesine anlamalarını sağlayarak sundukları müşteri yolculuğunu iyileştirmelerine olanak tanır.

Gerçek hayat örneği: Streebo

Streebo'nun lojistik chatbot'u, lojistik ve teslimat sektörü için özel olarak uyarlanmış Üretken Yapay Zeka destekli bir çözümdür. Müşteri etkileşimini ve desteğini artırırken temel iş süreçlerini otomatikleştirmeye yardımcı olur.

Chatbot, web, mobil uygulamalar, WhatsApp, Facebook Messenger, e-posta ve SMS dahil olmak üzere birden fazla kanalda çalışır. Bu çok kanallı yetenek, müşterilerin kendileri için en uygun olan yerde işletme ile etkileşim kurabilmesini sağlar.

Aynı zamanda 38'den fazla dili destekleyerek küresel bir kullanıcı tabanına erişilebilir olmasını sağlar. Temel 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.

Kutudan çıktığı anda, lojistiğe özel senaryolar için önceden eğitilmiş olarak gelir. İşletmeler, gönderi takibi, sipariş rezervasyonu ve değişikliği, teslimat planlaması ve temel müşteri hizmetleri sorguları gibi görevler için hızlıca kullanabilir.

Operasyonel tarafta, gerçek zamanlı envanter görünürlüğü sağlar, stok yönetimine yardımcı olur ve teslimat süresini ve maliyetlerini azaltmak için rota optimizasyonunu destekler.¹²

Gerçek hayat örneği: CMA CGM ve Mistral AI

CMA CGM ve Fransız yapay zeka girişimi Mistral AI, nakliye ve lojistikte müşteri hizmetlerini geliştirmenin yanı sıra CMA CGM'in BFM TV gibi Fransız medya kuruluşlarındaki teyit yeteneklerini iyileştirmeyi amaçlayan beş yıllık, €100 milyonluk bir ortaklık kurdu. Bu girişim, CMA CGM'in şu anda toplam €500 milyona ulaşan daha geniş yapay zeka yatırım stratejisinin bir parçasıdır.

İş birliği, haftada bir milyondan fazla e-posta işleyen müşteri hizmetleri temsilcilerinin yanıt sürelerini azaltmayı hedefliyor ve uygulamaların 6 ila 12 ay içinde gerçekleşmesi bekleniyor.

Ayrıca, ortaklık, küresel ticaret gerilimleri ve düşük maliyetli Çin yapay zeka modellerinden kaynaklanan rekabet ortamında Fransız inovasyonuna olan bağlılığın altını çiziyor.¹³

Satış & pazarlama kullanım alanları

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

13. Aday puanlama

Aday puanlama, satış temsilcilerinin doğru potansiyel müşterilere odaklanmasını sağlamak anlamına gelir. Yapay zeka destekli araçlar, adaylara profillerine, davranışlarına ve ilgi alanlarına göre otomatik olarak puan atamasına yardımcı olmak için kullanılabilir.

Yapay zeka tabanlı aday puanlama sistemleri, verileri hızla işlemek ve hangi adayların 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 otomatikleştirmesine 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 bundan sonra ne yapacağını daha iyi anlamak için öngörücü analitiği kullanmasına yardımcı olabilir.

Yapay zeka etkin sistemler, piyasa değişikliklerini izlemek için de kullanılabilir; lojistik hizmet sağlayıcılarının rekabette önde kalmasını ve daha yüksek verimlilikle sonuçlanan veri odaklı kararlar almasını sağlar.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Maliyet tasarrufu mekanizmaları

Yapay zekanın lojistikle entegrasyonu, kuruluşların yalnızca kademeli verimlilik artışlarına güvenmek yerine birden fazla mekanizma aracılığıyla maliyet tasarrufu elde etmesini sağlar.

• Envanter maliyetlerinin azaltılması: Yapay zeka destekli talep tahmini ve öngörücü planlama, stok miktarlarını tahmin edilen gelecek taleple uyumlu hale getirir. Şirketler fazla envanteri en aza indirerek envanter maliyetlerini azaltır ve diğer yatırımlar için sermayeyi ücretsiz bırakır.
• Daha düşük nakliye maliyetleri: Rota optimizasyonu ve araç rotalama algoritmaları, teslimatlar için en verimli rotaları belirleyerek yakıt tüketimini ve nakliye maliyetlerini azaltır. Verimli rotalar aynı zamanda araç kullanımını iyileştirir ve karbon emisyonlarını düşürür.
• Azaltılmış duruş süresi: Makine öğrenimi algoritmalarıyla desteklenen öngörücü bakım, plansız ekipman arızalarını önler. Bu, onarım masraflarını en aza indirir ve varlık ömürlerini en üst düzeye çıkararak daha maliyet etkin bir tedarik zinciri operasyonu sağlar.
• İş gücü verimliliği: Manuel veri girişi, veri çıkarma ve temel müşteri sorguları gibi tekrarlayan görevlerin otomatikleştirilmesi, fazla mesai ihtiyacını azaltır ve personel maliyetlerini düşürür. Çalışanlar, insan uzmanlığının daha fazla değer kattığı stratejik alanlara yeniden yönlendirilebilir.
• Operasyonel performans iyileştirmeleri: Yapay zeka sistemleri, büyük hacimli verileri gerçek zamanlı olarak analiz ederek karar verme sürecini iyileştirir. Daha iyi karar kalitesi israfı azaltır, darboğazları önler ve daha dayanıklı tedarik zincirleri oluşturur.

Etik hususlar

Yapay zekayı lojistik sektörüne entegre etmenin faydalarına rağmen, işletmelerin dikkat etmesi gereken çeşitli etik zorluklar vardır:

• İş kaybı: Depo yönetimi, veri çıkarma ve belge işlemenin otomasyonu, tekrarlayan manuel görevlere olan ihtiyacı azaltır. Lojistik şirketleri, çalışanları veri güvenliği, tedarikçi iş birliği ve yapay zeka sistemlerinin gözetimi gibi yeni roller için yeniden eğiterek iş kayıplarını hafifletebilir.
• Algoritmik önyargı: Eksik veya önyargılı geçmiş verilerle eğitilmiş makine öğrenimi algoritmaları, çarpık talep tahminleri veya tedarik zinciri kararları üretebilir. Yapay zeka modellerinin düzenli olarak denetlenmesi, çeşitli eğitim verilerinin sağlanması ve karar doğrulamaya insan uzmanlığının dahil edilmesi bu riskin azaltılmasına yardımcı olur.
• Veri gizliliği ve güvenliği: Yapay zeka destekli lojistik sistemleri genellikle hassas müşteri ve tedarikçi bilgilerini işler. Kişisel veya operasyonel verilerin kötüye kullanımını önlemek için güçlü siber güvenlik önlemleri ve uyumluluk çerçeveleri mevcut olmalıdır.
• Sürdürülebilirlik dengeleri: Yapay zeka, yakıt tüketimini azaltarak ve karbon emisyonlarını düşürerek sürdürülebilir uygulamaları teşvik edebilse de, yapay zeka destekli robotların ve sensörlerin artan kullanımı enerji tüketimiyle ilgili endişeleri artırmaktadır. Bu etkileri dengelemek için enerji verimli yapay zeka araçlarında sürekli iyileştirme gereklidir.

Küçük işletmelerin benimsemesi

Büyük lojistik firmaları yapay zekanın benimsenmesinde öncü olsa da, küçük işletmeler sınırlı bütçeler, iş gücü becerileri ve yapay zekayı mevcut sistemlerle entegre etme gibi benzersiz zorluklarla karşı karşıyadır. Bununla birlikte, küçük oyuncuların yapay zekayı yönetilebilir maliyetlerle benimsemesi için pratik fırsatlar mevcuttur.

• Uygun fiyatlı bulut tabanlı araçlar: Birçok yapay zeka destekli lojistik platformu artık kullandıkça öde abonelik modelleri sunuyor. Örneğin, Routific gibi rota optimizasyon araçları, küçük lojistik ekiplerine yüksek ön yatırım olmadan verimli rota planlaması sağlar.
• Müşteri hizmetleri otomasyonu: Küçük işletmeler, gönderi takibi veya teslimat talepleri gibi temel müşteri sorgularını yönetmek için yapay zeka destekli chatbot'lar dağıtabilir. Bu, daha iyi müşteri hizmeti sunmaya devam ederken personeli serbest bırakır.
• Envanter yönetimi: Bulut tabanlı öngörücü analitik araçları, gelecekteki talebin doğru tahminlerini sunarak, israfı en aza indirerek ve aşırı stoklamayı önleyerek küçük işletmelerin envanter maliyetlerini azaltmasına destek olur.
• Açık kaynak çözümler: Makine öğrenimi çerçeveleri, küçük lojistik şirketlerinin topluluk kaynaklarıyla desteklenerek minimum maliyetle yapay zeka benimsemeyi denemelerine olanak tanır.

Lojistik yapay zeka operasyonlarının geleceği

DHL Freight'in Lojistik Trendleri raporuna göre,¹⁴ yapay zeka, gelecekteki lojistik operasyonlarının merkezinde yer alacak. Temel otomasyonun ötesine geçerek tedarik zincirleri genelinde dinamik karar alma, öngörücü planlama ve gerçek zamanlı optimizasyon sağlayacak.

Yapay zeka sistemleri daha da geliştikçe, daha fazla verimlilik sağlayacak, daha akıllı rotalama ve enerji kullanımıyla çevresel etkiyi azaltacak ve lojistik firmalarının aksaklıklara hızla yanıt vermesine yardımcı olacak.

Yapay zekanın sürdürülebilir teknolojiler ve gelişmiş siber güvenlikle entegrasyonu, akıllı, dayanıklı ve çevreye duyarlı lojistiğin bir sonraki dönemini tanımlayacak.

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  = {{En İyi 15 Lojistik Yapay Zeka Kullanım Alanı ve 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

13.

reuters.com

14.

Logistics Trends 2025 | DHL Freight

DHL Freight Connections

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'ta e-posta pazarlama ve satış videolarına odaklanan bir sektör analistidir. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. 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