Lojistik Alanında Yapay Zekanın En İyi 15 Kullanım Örneği ve Durumu

Süregelen verimsizlikler, artan işletme maliyetleri ve devam eden tedarik zinciri aksamaları, küresel ölçekte lojistik işlevlerini zorlamaya devam ediyor. Bu baskılar, geleneksel sistemleri zorluyor, hizmet güvenilirliğini azaltıyor ve kuruluşların ölçeklenebilme yeteneğini sınırlıyor.

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

Yapay zekânın benimsenmesi hızlandıkça, hızla gelişen tedarik zinciri ortamında rekabet gücünü korumak isteyen lojistik ekipleri için temel bir yetenek haline geliyor.

Lojistik sektöründeki en iyi 15 yapay zeka uygulamasını, gerçek dünya örnekleriyle destekleyerek, bu teknolojilerin temel operasyonel zorlukların üstesinden gelmek ve tedarik zinciri performansını iyileştirmek için nasıl kullanıldığını keşfedin.

En iyi 10 lojistik yapay zeka platformu

Not: Tablo alfabetik olarak sıralanmıştır.

Lojistik planlama kullanım örnekleri

Lojistik, tedarikçilerin, müşterilerin ve şirket içindeki çeşitli birimlerin koordinasyonunu içeren önemli bir planlama gerektirir. Makine öğrenimi çözümleri, senaryo analizi ve sayısal analiz konularında üstün oldukları için planlama faaliyetlerini kolaylaştırabilir; bu iki unsur da etkili planlama için çok önemlidir.

1. Talep tahmini

Doğru talep tahmini, verimli lojistik planlamasının temelini oluşturur. ARIMA (Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama) ve üstel düzeltme gibi geleneksel yöntemler, yüksek değişkenlik gösteren veya gerçek zamanlı verilerle uğraşırken genellikle yetersiz kalır.

Lojistikte yapay zekâ, talebi daha hassas bir şekilde tahmin etmek için gerçek zamanlı verileri geçmiş verilerle entegre eden yapay zekâ algoritmalarından yararlanır. Bu algoritmalar, dinamik ve bağlam duyarlı tahminler üretmek için mevsimsel kalıpları, promosyon etkilerini, nakliye sektörü trendlerini ve bölgesel tüketim davranışlarını dikkate alır.

Yapay zekâ sistemleriyle desteklenen tahmine dayalı planlamadan yararlanarak, lojistik şirketleri şunları yapabilir:

• En verimli teslimat rotasını kullanarak ulaşım güzergahlarını optimize edin. Gerçek zamanlı trafik verilerine ve geçmiş teslimat sonuçlarına erişim sayesinde, rota planlaması saha koşullarına çok daha duyarlı hale gelir. Bu da yakıt tüketiminde, teslimat sürelerinde ve karbon emisyonlarında önemli bir azalmaya yol açarken, teslimat güzergahlarının yönetimini de iyileştirir.
• Yerel dağıtım merkezlerindeki stok seviyelerini, stok miktarlarını gelecekteki talebe göre ayarlayarak en aza indirin. Daha düşük stok yönetimi maliyetleri, doğrudan işletme giderlerinin azalmasına yol açar, çünkü stok tutmak, başka yerlere daha stratejik olarak yatırılabilecek sermayeyi bağlar.
• Gelişmiş tahmine dayalı analizler sayesinde iş gücü dağıtımını daha doğru bir şekilde planlayın. Lojistik operasyon hacmini önceden tahmin ederek, şirketler fazla mesai giderlerini azaltabilir ve personel eksikliği veya fazlalığından 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 unsur olan daha iyi müşteri hizmeti sunabilir.

2. Tedarik planlaması

Tedarik planlaması, öngörülen talebi karşılamak için malzeme, üretim ve dağıtımın 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 öğrenme 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 ulaşım rotaları da dahil olmak üzere çok çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz etmelerini sağlayarak, tedarik planlarının sürekli olarak gerçek talebe uygun olmasını mümkün kılar.

Statik tedarik planlamasından dinamik tedarik planlamasına geçiş, tüm lojistik sektörünün yanıt verme yeteneğini ve esnekliğini artırarak, tedarik zinciri zorluklarının gerçek zamanlı olarak ele alınmasına olanak tanır .

Arz parametrelerinin dinamik olarak ayarlanması

Lojistik şirketleri, tahmine dayalı analiz ve yapay zeka teknolojisini kullanarak yeniden sipariş noktaları, güvenlik stok seviyeleri ve üretim programları gibi parametreleri dinamik olarak ayarlayabilirler.

Bu, oldukça değişken talep senaryolarını, mevsimsel dalgalanmaları ve ulaşım hacimlerinde veya üretim kapasitesinde ani değişiklikleri yönetmede değerlidir.

Önceden belirlenmiş kurallara veya manuel veri girişine güvenmek yerine, kendi kendine öğrenen dijital sistemler planlama kurallarını otomatik olarak güncelleyerek daha doğru ve zamanında karar verilmesini sağlar.

Örneğin:

• Yapay zekâ algoritmaları, gerçek zamanlı trafik verileri, geçmiş veriler veya değişen pazar trendleri gibi girdiler aracılığıyla öngörülen talepte bir artış tespit ettiğinde, malzeme tedarikinde ve üretim programlarında yukarı yönlü ayarlamalar yaparak darboğazları ve gecikmeleri önleyebilir.
• Öte yandan, müşteri talebi beklenmedik bir şekilde düşerse, yapay zeka geçici olarak stok yenileme hacimlerinde azalma önerebilir; bu da aşırı üretim riskini azaltır ve fazla elde tutma maliyetlerine ve israfa yol açan stok seviyelerini en aza indirir.

Atık azaltımı

Yapay zekâ destekli dinamik tedarik zinciri planlaması, yalnızca arz ve talep arasındaki uyumu iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda değer zinciri genelinde önemli verimlilik artışları da sağlar:

• İşletme maliyetlerinde azalma: Kuruluşlar daha az stokla çalışabilir, stok yönetimi giderlerini azaltabilir ve sermayeyi diğer yatırımlar için serbest bırakabilir.
• Daha düşük karbon emisyonları : Verimli planlama, gereksiz sevkiyatların azalmasına ve teslimat araçlarının daha iyi yüklenmesine yol açarak lojistik sektöründe daha sürdürülebilir uygulamaları doğrudan destekler.
• Operasyonel verimlilikte iyileşme: Yapay zeka destekli araçlar, lojistik süreçleri arasındaki senkronizasyonu artırarak bekleme sürelerini azaltır, üretim süreçlerini optimize eder ve hammadde veya mamul malların teslimatı 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 ve personelin tedarikçi iş birliği veya veri güvenliği ve uyumluluğu gibi daha stratejik rollere odaklanmasını sağlar.

Tedarik zinciri görünürlüğünün artırılması

Yapay zekâ destekli lojistik sayesinde şirketler, tedarik zinciri görünürlüğünü artırarak, ulaşım gecikmeleri, hammadde kıtlığı veya tedarikçi güvenilirliği sorunları gibi her türlü aksaklığın hızlı bir şekilde tespit edilip giderilmesini sağlarlar.

Bu sistemler, çok çeşitli veri noktalarını ilişkilendirmek için makine öğreniminden yararlanarak, stres altında bile daha çevik yanıtlar ve sürdürülebilir hizmet seviyeleri sağlıyor.

Dahası, üretken yapay zekâ tedarik zinciri araçları, alternatif tedarik senaryolarının simülasyonlarını oluşturarak planlamayı daha da geliştirebilir ve planlamacıların değişiklikleri fiziksel olarak uygulamadan maliyet, hız ve risk arasındaki dengeyi değerlendirmelerini sağlayabilir.

Bu tür öngörücü planlama, modern lojistik ortamını tanımlayan dalgalanmaları yönetebilen, daha dirençli bir tedarik zincirini destekler.

Gerçek hayattan bir örnek:

ABD merkezli lojistik sağlayıcısı Argents Express Group , e-ticaret sipariş karşılama operasyonlarını genişletmek istedi ancak eski depo yönetim sistemiyle ilgili önemli sınırlamalarla karşılaştı; bu durum operasyonel darboğazlara, sınırlı görünürlüğe ve aşırı manuel müdahaleye yol açtı. Bir gecede 20.000 siparişin hızla artması, sistemin ölçeklenebilirliğinin olmadığını ortaya koydu ve modern bir çözüm için kapsamlı bir arayışa yol açtı.

Argents, daha önce parçalı olan sistemleri birleştirmek ve yüksek hacimli çok kanallı sipariş karşılama işlemlerini desteklemek için, birleşik bir depo yönetim sistemi (WMS), sipariş yönetim sistemi (OMS) ve entegrasyon yönetim çözümü olan Osa Birleşik Ticaret Platformu ile iş birliği yaptı. Bu geçiş, Argents'in yeni müşterileri hızla sisteme dahil etmesini ve otomasyon yoluyla genel giderleri azaltmasını sağladı.

Bu iş birliği ayrıca, kilometre taşı tabanlı tarama ile envanter doğruluğunu artırdı, yanlış sevkiyatları ortadan kaldırdı ve paketleme masası verimliliğini %57 artırarak günlük 650 siparişten 1.100'ün üzerine çıkardı. ¹

Otomatik depo kullanım örnekleri

3. Depo robotları

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

Bu robotlar, toplama, paketleme, sıralama ve envanter yönetimi gibi görevleri otomatikleştirerek operasyonları yönetebilir; bu da daha hızlı sipariş işleme, daha yüksek doğruluk ve daha düşük işçilik maliyetleriyle sonuçlanır. Gelişmiş yapay zeka algoritmalarından yararlanan depo robotları, dinamik ortamlara uyum sağlayabilir, iş akışlarını optimize edebilir ve diğer otomatik sistemlerle koordinasyonu sağlayabilir.

Şekil 1: Raf ünitelerinin taşınmasına yardımcı olan otonom depo robotlarına bir örnek. ²

Gerçek hayattan örnekler:

Black Friday gibi etkinlikler sırasında yaşanan ani sipariş artışlarıyla karşı karşıya kalan THG Fulfil , verimliliği, ölçeklenebilirliği ve operasyonel görünürlüğü artırmak için Geekplus'ın robotik ve yazılım çözümlerini uygulamaya koydu. Otomasyon özellikli sistem, geç siparişlerin işleme alınmasını destekliyor, verimliliği artırıyor ve birimlerin büyük çoğunluğunun otomatik iş akışları aracılığıyla işlenmesini sağlıyor.

Sonuç olarak, THG, yoğun dönemlerde hizmet seviyelerini korurken sipariş karşılama verimliliğini artırdı. ³

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 "varsayımsal" senaryoları simüle edebilir. Geçmiş ve gerçek zamanlı verilerden sürekli olarak öğrenerek karar doğruluğunu artırırlar.

Gerçek hayattan örnekler:

PTV Logistics'in PTV Mira'sı, gerçek lojistik zekasıyla doğal dil etkileşimini sağlayarak planlama, optimizasyon ve karar verme süreçlerini gerçekleştirmek üzere tasarlanmış etkileşimli bir yapay zeka ajanıdır .

Şirketin API öncelikli platformu üzerine inşa edilen PTV Mira, kullanıcıların insan bir meslektaş gibi sorular sormasına ve gerçek optimizasyonla desteklenen veriye dayalı yanıtlar almasına olanak tanır. Bu aracı, hem günlük operasyonel görevleri hem de stratejik planlamayı destekleyerek ekiplerin verimsizlikleri analiz etmesine, "ya şöyle olursa" senaryolarını test etmesine ve aksaklıkları saatler yerine dakikalar içinde gidermesine yardımcı olur. ⁴

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

Bu araç, kullanıcıların programlama veya yapay zeka uzmanlığına ihtiyaç duymadan, 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 yönetimini otomatikleştirebilir ve canlı operasyonel verilere dayalı gerçek zamanlı karar verme süreçlerini destekleyebilir. ⁵

4. Hasar tespiti ve görsel inceleme

Lojistik sektöründe hasarlı mallar yalnızca işletme maliyetlerini artırmakla kalmaz, aynı zamanda müşteri memnuniyetini de zedeleyerek potansiyel müşteri kaybına ve itibar zedelenmesine yol açar. Manuel süreçlere dayanan geleneksel denetim yöntemleri, taşıma hacimleri ve sipariş sıklığı arttıkça zaman alıcı ve insan hatasına yatkın hale gelir.

Yapay zeka teknolojisini, özellikle de bilgisayarla görme teknolojisini kullanarak, lojistik şirketleri depo yönetimi ve paketleme iş akışlarındaki görsel denetimleri otomatikleştirebilirler.

Makine öğrenimi ve veri bilimi tabanlı bu araçlar, anormallikleri tespit etmek ve insan gözünden kaçabilecek sorunları belirlemek için binlerce görüntüyü gerçek zamanlı olarak analiz eder.

Lojistik yöneticileri, hasar tespiti için lojistikte yapay zekayı kullanarak şunları yapabilir:

• Geçmiş verilere dayalı olarak eğitilmiş makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla görsel desenleri analiz ederek hasarın türünü ve boyutunu kesin olarak belirleyin.
• Etkilenen öğeleri erken aşamada izole ederek, israfı azaltarak ve zamanında yeniden yönlendirme veya değiştirme olanağı sağlayarak sorunların büyümesini önleyin.
• Müşteri verilerini, geçmiş satış verilerini ve ürün durumu görsellerini birleştirerek eyleme dönüştürülebilir bilgiler üretin ve tahmine dayalı planlama ve paketleme yöntemlerini geliştirin.

Yapay zekâ destekli lojistik kullanımı, tedarik zinciri görünürlüğünü artırır, lojistik operasyonlarını iyileştirir ve tedarik zinciri genelinde daha yüksek bir kalite standardı sağlar; bu da nihayetinde daha iyi müşteri memnuniyetine ve daha düşük işletme maliyetlerine katkıda bulunur.

5. Öngörücü bakım

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

Makine öğrenimi destekli analitik araçlar, tahmine dayalı analitiği geliştirir ve sensör verilerindeki kalıpları belirleyerek teknisyenlerin arıza meydana gelmeden önce harekete geçmesini sağlar.

Aşağıdaki videoda, küresel çapta tahmine dayalı bakım çözümleri lideri DINGO'nun, makine öğrenimi yoluyla tahmine dayalı bakım yeteneklerini geliştirmek ve 2-3 ay içinde etkili iş sonuçları elde etmek için QUT ile nasıl ortaklık kurduğuna dair bir örnek görebilirsiniz.

Gerçek hayattan örnekler:

Mile'ın yapay zekâ destekli lojistik işletim sistemi, aynı gün teslimat, tahmini sevkiyat, akıllı rota optimizasyonu ve depo operasyonları ile sürücüler arasında gerçek zamanlı koordinasyon sağlamak için doğrudan SAP ile entegre olur.

Platform, manuel planlama süreçlerini, günlerce süren sevkiyat gecikmelerini ve sınırlı operasyonel görünürlüğü ortadan kaldırarak şu avantajları sunar:

• SAP siparişlerinden sürücü ve araç atamasını otomatikleştirir.
• Coğrafi bölgeleri ve palet yüklemelerini optimize eder.
• Araç tabanlı doğrudan satışları anında faturalandırma ile destekler.
• Sürücü uygulaması üzerinden canlı rota yönlendirmesi sağlar.

Bu entegrasyon, operasyonel açıdan önemli kazanımlar sağladı; bunlar arasında siparişlerin %90'ının aynı gün teslim edilmesi, planlama süresinde %85 azalma ve araç kullanım oranında %25 artış yer alıyor. ⁶

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

Çözüm, yerel olarak veya bulutta otonom olarak çalışır ve hassas kusur tespiti için ultra yüksek çözünürlüklü görüntüleri destekler. Müşteriler, geleneksel makine öğrenimine (ML) kıyasla 10 kata kadar daha yüksek doğruluk elde ettiklerini ve modelleri eğitmek için önemli ölçüde daha az etiketli görüntüye ihtiyaç duyduklarını bildirmektedir.

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

Otonom nesnelerin kullanım örnekleri

Otonom cihazlar, yapay zeka yardımıyla insan etkileşimi olmadan çalışır. Otonom cihazlar arasında kendi kendine giden araçlar, dronlar ve robotlar yer alır. Lojistik sektörünün yapay zeka uygulamalarına uygunluğu göz önüne alındığında, bu sektörde otonom cihazların sayısında bir artış bekleyebiliriz.

6. Otonom araçlar

Otonom araçlar, insan sürücülere olan yoğun bağımlılığı azaltarak lojistik sektörünü dönüştürme potansiyeline sahip.

Konvoy halinde sürüş gibi teknolojiler, sürücülerin sağlığını ve güvenliğini desteklerken, araçların karbon emisyonlarını ve yakıt tüketimini de azaltır.

Tesla ve Mercedes-Benz gibi büyük şirketler otonom araçlara yoğun yatırım yapıyor. Ancak BCG tahminlerine göre, 2030 yılına kadar hafif ticari araçların yalnızca yaklaşık %10'unun otonom olarak sürülmesi bekleniyor. ⁸

7. Teslimat dronları

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

İlaç ürünlerinin kısa raf ömrüne sahip olduğu sağlık sektöründe, teslimat dronları işletmelerin atık maliyetlerini azaltmasına ve pahalı depolama tesislerine yapılan yatırımlardan kaçınmasına yardımcı olabilir.

Aşağıdaki videoda, DHL, BMZ adına GIZ ve Wingcopter iş birliğiyle yürütülen ve Doğu Afrika'daki izole bölgelere ilaç ulaştırmak için insansız hava araçlarının kullanımını başarıyla test eden "Deliver Future" projesini izleyebilirsiniz.

Gerçek hayattan bir örnek:

Tesla Semi, performansı, verimliliği ve sürdürülebilirliğiyle yük taşımacılığını dönüştürmek üzere tasarlanmış, tamamen elektrikli bir 8. sınıf kamyondur.

Class 8 elektrikli yarı römorkunun en son üretim özellikleri, yaklaşık 325 ve 500 mil menzil sunan iki donanım seviyesini (Standart Menzil ve Uzun Menzil) içeriyor; bu modellerde 800 kW'lık ortak tahrik gücü ve müşteri teslimatlarından önce megawatt sınıfı hızlı şarj özelliği bulunuyor.

Analitik kullanım örnekleri

8. Dinamik fiyatlandırma

Dinamik fiyatlandırma, ürün fiyatlarının talep, arz, rakip fiyatlandırması ve ilgili ürün trendlerindeki dalgalanmalara yanıt olarak sürekli olarak ayarlandığı, veriye dayalı bir stratejidir. Maliyet yapıları 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 teknolojisiyle desteklenen modern fiyatlandırma yazılımları, şirketlerin geçmiş satış verileri, müşteri verileri ve rakip kıyaslamaları da dahil olmak üzere verileri gerçek zamanlı olarak analiz etmelerini sağlar. Bu yapay zeka sistemleri, piyasa hareketlerini tahmin etmek ve zamanında fiyat ayarlamaları yapmak için binlerce veri noktasında kalıpları tespit eder.

Lojistik sektöründe yapay zekadan yararlanarak işletmeler şunları yapabilir:

• Stok seviyelerindeki değişimleri, ulaşım maliyetlerini veya nakliye sektörü dinamiklerini yansıtan gerçek zamanlı fiyat değişiklikleriyle tedarik zinciri zorluklarına yanıt verin.
• Gelecekteki talebi tahmin etmek için tahmine dayalı analizlerden yararlanın ve hem satış hacmini hem de kar marjlarını optimize eden fiyatlandırma modelleri kullanın.
• Dijital sistemlerin otomatik olarak fiyatlandırma kararları almasına izin vererek, manuel süreçlere olan bağımlılığı azaltın ve yanıt süresindeki gecikmeyi ortadan kaldırın.

Sonuç olarak, operasyonel verimlilik artar, piyasa trendleriyle daha iyi uyum sağlanır ve lojistik sektöründe işletme maliyetlerini düşürmeye yardımcı olurken müşteri memnuniyetini artıran rekabetçi fiyatlandırma sunma olanağı elde edilir.

9. Rota optimizasyonu / Yük yönetimi

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

Bu nedenle, işletme nakliye maliyetlerini düşürebilecek ve nakliye sürecini hızlandırabilecektir. Rota optimizasyon araçları, bir şirketin karbon ayak izini azaltmak için de etkili araçlardır.

Gerçek hayattan örnekler:

Valerann'ın Akıllı Yol Sistemi, yollarda güvenliği, verimliliği ve bağlantıyı artırmak için tasarlanmış yapay zeka destekli bir trafik yönetim platformudur. Yol altyapısına yerleştirilmiş akıllı sensörlerden oluşan bir ağdan gerçek zamanlı verileri toplar ve analiz eder; yol koşulları, trafik akışı ve potansiyel tehlikeler hakkında kritik bilgiler 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, trafik sıkışıklığını azaltma ve optimize edilmiş trafik kontrolü de dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamaları desteklemektedir. ⁹

Arka ofis yönetimi kullanım örnekleri

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

10. Belge işleme süreçlerinin otomasyonu

Fatura, konşimento ve fiyat listesi belgeleri, alıcılar, tedarikçiler ve lojistik hizmet sağlayıcıları arasında iletişimi kolaylaştırır.

Belge otomasyon teknolojileri, veri girişi, hata düzeltme ve belge hazırlama işlemlerini otomatikleştirerek belge işleme verimliliğini artırmak için kullanılabilir.

11. Diğer manuel ofis işlerinin otomasyonu

Hiperotomasyon, diğer adıyla akıllı iş süreç otomasyonu, süreçleri uçtan uca otomatikleştirmek için yapay zeka, robotik süreç otomasyonu (RPA) , süreç madenciliği ve diğer teknolojilerin bir kombinasyonunu kullanmak anlamına gelir. Bu teknolojilerle işletmeler, aşağıdakiler gibi birçok arka ofis görevini otomatikleştirebilir:

• Planlama ve takip: Yapay zeka sistemleri, taşımacılığı planlayabilir, kargo hatlarını organize edebilir, çalışanları belirli istasyonlara atayabilir ve yönetebilir ve depodaki paketleri takip edebilir.
• Rapor oluşturma: Lojistik şirketleri, yöneticileri bilgilendirmek ve şirketteki herkesin aynı doğrultuda hareket etmesini sağlamak için gerekli olan düzenli raporları otomatik olarak oluşturmak üzere RPA araçlarından yararlanabilir. RPA çözümleri, raporları kolayca otomatik olarak oluşturabilir, içeriklerini analiz edebilir ve içeriğe bağlı olarak ilgili paydaşlara e-posta yoluyla gönderebilir.
• E-posta işleme: Otomatik olarak oluşturulan raporlardaki içeriklere 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 genellikle teslimatlarıyla ilgili sorunlar yaşadıklarında onlarla iletişime geçerler. Müşteri hizmetleri sohbet botları, aşağıdaki gibi düşük ila orta seviye çağrı merkezi görevlerini yerine getirebilir:

• Teslimat talebi
• Bir emri değiştirmek
• Gönderi takibi
• Sıkça sorulan bir soruya yanıt verme

Sohbet botları, müşteri deneyimini analiz etmek için de değerli araçlardır; sohbet botu analizi metrikleri, işletmelerin müşterilerini daha derinlemesine anlamalarını sağlayarak sundukları müşteri yolculuğunu geliştirmelerine olanak tanır.

Gerçek hayattan örnekler:

Streebo'nun lojistik sohbet robotu, lojistik ve teslimat sektörü için özel olarak tasarlanmış, üretken yapay zeka destekli bir çözümdür. Müşteri etkileşimini ve desteğini artırırken, temel iş süreçlerini otomatikleştirmeye yardımcı olur.

Sohbet robotu, web, mobil uygulamalar, WhatsApp, Facebook Messenger, e-posta ve SMS dahil olmak üzere birden fazla kanalda çalışır. Bu çok kanallı özellik, müşterilerin işletmeyle kendileri için en uygun olan yerde etkileşim kurabilmelerini sağlar.

Ayrıca 38'den fazla dili destekleyerek küresel bir kullanıcı tabanına erişilebilir hale geliyor. Temel yapay zeka teknolojisi, Watson, Dialogflow, Amazon Lex ve Azure'un CLU'su gibi güçlü doğal dil işleme (NLP) motorlarıyla entegre olarak akıllı ve doğal konuşmalar sağlıyor.

Ürün, kutusundan çıkar çıkmaz lojistik odaklı senaryolar için önceden eğitilmiş olarak gelir. İşletmeler, sevkiyat takibi, sipariş kaydı ve değişikliği, teslimat planlaması ve temel müşteri hizmetleri soruları gibi görevler için bunu hızlıca kullanabilirler.

Operasyonel açıdan ise 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 girişim şirketi Mistral AI , nakliye ve lojistikte müşteri hizmetlerini iyileştirmenin yanı sıra CMA CGM'nin BFM TV gibi Fransız medya kuruluşlarındaki doğruluk kontrolü yeteneklerini geliştirmeyi amaçlayan beş yıllık, 100 milyon Euro'luk bir ortaklık kurdu. Bu girişim, CMA CGM'nin toplamda 500 milyon Euro'ya ulaşan daha geniş yapay zeka yatırım stratejisinin bir parçasıdır.

Bu iş birliğinin amacı, haftada bir milyondan fazla e-postayı işleyen müşteri hizmetleri temsilcilerinin yanıt sürelerini kısaltmak olup, uygulamaların 6 ila 12 ay içinde hayata geçirilmesi bekleniyor.

Ayrıca, bu ortaklık, küresel ticaret gerilimleri ve düşük maliyetli Çin yapay zeka modellerinden gelen rekabet ortamında Fransız inovasyonuna olan bağlılığın altını çizmektedir. ¹¹

Satış ve pazarlama kullanım örnekleri

Lojistik hizmet sağlayıcılarının satış ve pazarlama faaliyetleri de yapay zekâ kullanımıyla geliştirilebilir. Bazı uygulama alanları şunlardır:

13. Skor liderliği

Potansiyel müşteri puanlaması, satış temsilcilerinin doğru potansiyel müşterilere odaklanmasını sağlamak anlamına gelir. Yapay zeka destekli araçlar, potansiyel müşterilerin profillerine, davranışlarına ve ilgi alanlarına göre otomatik olarak puan atamaya yardımcı olmak için kullanılabilir.

Yapay zekâ tabanlı potansiyel müşteri puanlama sistemleri, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak verileri hızlı bir şekilde işler ve hangi potansiyel müşterilerin ödeme yapan müşterilere dönüşme olasılığının en yüksek olduğunu doğru bir şekilde belirler.

14. Rutin pazarlama

Yapay zekâ, lojistik hizmet sağlayıcılarına e-posta pazarlama ve içerik oluşturma da dahil olmak üzere rutin pazarlama görevlerini otomatikleştirmede yardımcı olmak için kullanılabilir.

15. Satış ve pazarlama analitiği

Yapay zeka, daha hassas satış ve pazarlama analizleri sunabilir. Yapay zeka destekli araçlar, lojistik hizmet sağlayıcılarının müşteri davranışlarını analiz etmelerine ve müşterilerinin bir sonraki adımda ne yapacaklarını daha iyi anlamak için tahmine dayalı analizlerden yararlanmalarına yardımcı olabilir.

Yapay zekâ destekli sistemler, piyasa değişikliklerini izlemek için de kullanılabilir; bu sayede lojistik hizmet sağlayıcıları rekabette önde kalabilir ve daha yüksek verimlilik sağlayan veri odaklı kararlar alabilirler.

Maliyet tasarrufu mekanizmaları

Yapay zekanın lojistik süreçlerine entegrasyonu, kuruluşların yalnızca kademeli verimlilik artışlarına güvenmek yerine, birden fazla mekanizma aracılığıyla maliyet tasarrufu sağlamalarına olanak tanır.

• Stok maliyetinde azalma: Yapay zeka destekli talep tahmini ve öngörücü planlama, stok miktarlarını gelecekteki tahmini talebe göre hizalar. Fazla stoğu en aza indirerek, şirketler stok maliyetlerini düşürür ve diğer yatırımlar için sermaye serbest bırakır.
• Daha düşük ulaşım maliyetleri: Rota optimizasyonu ve araç rotalama algoritmaları, teslimatlar için en verimli rotaları belirleyerek yakıt tüketimini ve nakliye maliyetlerini azaltır. Verimli rotalar ayrıca araç kullanımını iyileştirir ve karbon emisyonlarını düşürür.
• Arıza sürelerinin azalması: Makine öğrenimi algoritmalarıyla desteklenen öngörücü bakım, planlanmamış ekipman arızalarını önler. Bu, onarım giderlerini en aza indirir ve varlık ömrünü uzatarak daha maliyet etkin bir tedarik zinciri operasyonu sağlar.
• İş gücü verimliliği: Manuel veri girişi, veri çıkarma ve temel müşteri sorguları gibi tekrarlayan görevlerin otomasyonu, fazla mesai ihtiyacını azaltır ve personel maliyetlerini düşürür. Çalışanlar, insan uzmanlığının daha fazla değer kattığı stratejik alanlara yönlendirilebilir.
• Operasyonel performans iyileştirmeleri: Yapay zeka sistemleri, büyük veri hacimlerini gerçek zamanlı olarak analiz ederek karar verme süreçlerini geliştirir. Daha iyi karar kalitesi, israfı azaltır, darboğazları önler ve daha dayanıklı tedarik zincirleri oluşturur.

Etik hususlar

Lojistik sektörüne yapay zekanın entegrasyonunun faydalarına rağmen, işletmelerin dikkat etmesi gereken çeşitli etik zorluklar da bulunmaktadır:

• İş kaybı : Depo yönetimi, veri çıkarma ve belge işleme süreçlerinin otomasyonu, tekrarlayan manuel işlere olan ihtiyacı azaltır. Lojistik şirketleri, veri güvenliği, tedarikçi iş birliği ve yapay zeka sistemlerinin denetimi gibi yeni roller için çalışanları yeniden eğiterek iş kayıplarını azaltabilir.
• 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 doğrulamasında insan uzmanlığının dahil edilmesi bu riski azaltmaya yardımcı olur.
• Veri gizliliği ve güvenliği: Yapay zekâ 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 oluşturulmalıdır.
• Sürdürülebilirlik ödünleşmeleri: Yapay zeka, yakıt tüketimini azaltarak ve karbon emisyonlarını düşürerek sürdürülebilir uygulamaları teşvik edebilirken, yapay zeka destekli robotların ve sensörlerin artan kullanımı enerji tüketimi konusunda endişelere yol açmaktadır. Bu etkileri dengelemek için enerji verimli yapay zeka araçlarında sürekli iyileştirme gereklidir.

Küçük işletmelerin benimsemesi

Büyük lojistik firmaları yapay zekâ kullanımında öncülük ederken, küçük işletmeler sınırlı bütçeler, iş gücü becerileri ve yapay zekâyı mevcut sistemlerle entegre etme gibi benzersiz zorluklarla karşı karşıya kalıyor. Bununla birlikte, küçük işletmelerin yönetilebilir maliyetlerle yapay zekâyı benimsemeleri için pratik fırsatlar mevcut.

• 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 başlangıç yatırımı yapmadan verimli rota planlaması sağlıyor.
• Müşteri hizmetleri otomasyonu: Küçük işletmeler, gönderi takibi veya teslimat talepleri gibi temel müşteri sorularını yanıtlamak için yapay zeka destekli sohbet robotları kullanabilir. Bu, personelin iş yükünü azaltırken daha iyi müşteri hizmeti sunulmasını sağlar.
• Stok yönetimi: Bulut tabanlı tahmine dayalı analiz araçları, küçük işletmelerin gelecekteki talebi doğru bir şekilde tahmin ederek, israfı en aza indirerek ve aşırı stoklamayı önleyerek stok maliyetlerini düşürmelerine destek olur.
• Açık kaynak çözümler: Makine öğrenimi çerçeveleri, küçük lojistik şirketlerinin topluluk kaynaklarının desteğiyle minimum maliyetle yapay zeka kullanımını denemelerine olanak tanır.

Lojistikte yapay zeka operasyonlarının geleceği

DHL Freight'in Lojistik Trendleri raporuna göre, ¹² Yapay zeka, gelecekteki lojistik operasyonlarının merkezinde yer alacak. Temel otomasyonun ötesine geçerek, tedarik zincirleri genelinde dinamik karar verme, öngörücü planlama ve gerçek zamanlı optimizasyonu mümkün kılacak.

Yapay zekâ sistemleri daha da geliştikçe, verimliliği artıracak, daha akıllı rota belirleme ve enerji kullanımıyla çevresel etkiyi azaltacak ve lojistik firmalarının aksaklıklara hızlı bir şekilde yanıt vermesine yardımcı olacaktır.

Yapay zekanın sürdürülebilir teknolojiler ve gelişmiş siber güvenlikle entegrasyonu, akıllı, dayanıklı ve çevre bilincine sahip lojistiğin yeni çağını tanımlayacaktır.

Referans Linkleri

1.

Revolutionizing Fulfillment: How Argents Express Group Improved Efficiency

Osa Commerce

2.

Autonomous Mobile Robots (AMRs) - Mecalux.com

3.

THG Fulfil and Geekplus Unite to Create a Peak Season Hero

4.

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

5.

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

Reply

6.

Mile X SAP

Milenow

7.

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

Google Cloud

8.

The Future of Commercial Vehicles

BCG Global

9.

Valerann | Powered by Data. Driven by Insight

10.

Logistics Chatbot: Top Use Case Examples and Benefits

Streebo Inc.

11.

reuters.com

Reuters

12.

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'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.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder

Usa Wuttisilp

Mar 03, 2021 at 08:13

Good job!

Yanıtla