Örnekleriyle En İyi 20 Tedarik Zinciri Yapay Zeka Aracı

Talep tahmininden envanter optimizasyonuna, son kilometre teslimatından tedarikçi görüşmelerine kadar yapay zeka, tedarik zinciri şirketlerinin karmaşık verileri işlemesini, aksaklıklara daha hızlı yanıt vermesini ve küresel ağlarda daha bilinçli kararlar almasını sağlıyor.

Tedarik zinciri alanındaki en iyi 20 yapay zeka aracını keşfedin ve bu araçların planlama, otomasyon, görünürlük ve lojistik operasyonları gibi alanlarda gerçek dünya zorluklarını ele almak ve performansı artırmak için yapay zekayı nasıl kullandıklarını öğrenin.

Tedarik zinciri alanındaki en iyi 20 yapay zeka aracının karşılaştırması

Tedarikçi seçim kriterleri: Daha büyük pazar varlığı göstergesi olarak 50 veya daha fazla çalışanı olan şirketleri dahil ettik. Tedarikçiler çalışan sayısına göre sıralanmıştır.

Not: Bu şirketlerin çoğu birden fazla kategoriye giriyor. Tedarik zinciri yapay zeka şirketleri genellikle planlama, otomasyon ve görünürlük alanlarında örtüştüğü için, her biri çözümlerinin en büyük etkiyi sağladığı birincil kullanım alanı altında dahil edilmiştir.

Planlama ve tahminleme

Tedarik zinciri yönetiminde, küresel işletmeler genellikle satış, operasyon ve finansı uyumlu hale getirmek için planlama ve tahmin araçları kullanırlar. Bu araçlar, özellikle değişken piyasalarda tedarik zinciri operasyonlarını optimize etmek ve tedarik zinciri dayanıklılığını artırmak için önemlidir.

Mavi Ufuk

Blue Yonder, tedarik zinciri planlaması, envanter yönetimi ve taşımacılığı kapsayan entegre bir yapay zeka platformu sunmaktadır. Platform, gerçek zamanlı karar vermeyi sağlamak ve tüm tedarik zinciri genelinde görünürlüğü artırmak için ticari ortaklardan gelen verileri birleştirir.

Gerçek hayattan örnek: DHL, başarıya ulaşmak için taşıma süreçlerini optimize ediyor.

Dünyanın en büyük lojistik şirketlerinden biri olan DHL, taşımacılık ve depo operasyonlarının yönetimini iyileştirme ihtiyacı duyuyordu. Şirket çeşitli zorluklarla karşı karşıyaydı:

• Geniş lojistik ağları genelinde ulaşım maliyetlerini, depo maliyetlerini ve hizmet seviyelerini dengelemek.
• Müşteri projeleri için daha hızlı ve esnek çözümler sunmak.
• Verimliliği artırmak için birleşme fırsatlarını belirlemek ve maliyet senaryolarını değerlendirmek.
• İş kurallarını, kısıtlamaları ve müşteri talebini simüle edebilecek araçlarla tedarik zinciri yönetimini desteklemek.

DHL, Blue Yonder'ın tedarik zinciri çözümlerinden yararlanarak, ulaşım süreçlerini analiz etmek için gelişmiş modelleme ve ağ tasarımı araçlarını benimsedi. Bu araçlar DHL'ye şunları sağladı:

• Maliyet senaryolarını karşılaştırın ve bunların hizmet seviyeleri üzerindeki etkilerini anlayın.
• Yük yönetimi ve depo operasyonları için taktiksel çözümler geliştirin.
• İş kurallarını, kısıtlamaları ve talep gereksinimlerini değerlendirmek için veri analitiğini kullanın.
• Nakliye ve depolama maliyetlerine ilişkin şeffaflık sağlayarak karar verme süreçlerini iyileştirin.

DHL, tedarik zinciri performansında ölçülebilir iyileşmeler kaydettiğini bildirdi:

• Araç kullanımının iyileştirilmesi ve durakların birleştirilmesi sayesinde %7 oranında doğrudan tasarruf sağlandı.
• ABD merkezli bir perakende müşterisi için teslimat, araç filosu ve konum parametrelerinin optimize edilmesiyle %15 tasarruf sağlandı .
• İmalat , perakende ve tüketim malları sektörlerinde ulaşım maliyetlerinde azalma.
• Senaryoları modelleme, birleşme fırsatlarını belirleme ve tahmine dayalı içgörülerle veri odaklı kararlar alma yeteneğinin artması. ¹

Kinaks

Kinaxis'in Maestroyapay zeka ajanları, verileri analiz etmek ve uygulamayı desteklemek üzere tasarlanmıştır. Farklı kararların sonuçlarını değerlendirir, mevcut alternatifleri vurgular ve tahmin edilen sonuçları sunar. Bir eylem planı onaylandıktan sonra, ajanlar aynı platform içinde onaylanan adımları gerçekleştirebilir.

Bu, iş süreçlerindeki gecikmeleri azaltır, operasyonel verimliliği artırır ve kuruluşların birden fazla sistem arasında geçiş yapmadan hem depo operasyonlarını hem de ulaşım yönetimini optimize etmelerini sağlar.

Gerçek hayattan örnek: Eczane hizmetleri şirketi, talep tahminini ve tedarik güvenilirliğini iyileştiriyor.

Amerika, Avrupa ve Asya-Pasifik'te faaliyet gösteren önde gelen bir eczane hizmetleri şirketi, müşteri talebini tedarikçi teslimatlarıyla uyumlu hale getirme konusunda tekrarlayan zorluklarla karşılaşıyordu. Şirketin iç tahminleri, mevsimsel talep değişikliklerini veya ürün lansmanlarını hesaba katmayan istatistiksel modellere dayanıyordu. Bu sınırlı görünürlük, 25 lokasyonda stok tükenmesine ve genel tedarik zinciri performansının düşmesine neden oldu.

Şirket, tedarik zinciri planlamasını iyileştirmek için üç temel hedef belirledi:

• Tahmin doğruluğunu ve tedarik istikrarını artırın.
• Stokta olmayan ürün vakalarını azaltarak hasta deneyimini iyileştirin.
• Daha güvenilir tedarik zinciri verilerini paylaşarak tedarikçi iş birliğini güçlendirin.

Maestro'yu benimsemelerinin üzerinden üç ay geçmeden, planlama ekibi bir haftalık tahmin ufkundan 18 aylık planlama ufkuna geçiş yaptı. Sistem, ürün lansmanlarını, sigorta kapsamındaki değişiklikleri ve gerçek zamanlı arz-talep sinyallerini içeriyordu. Başlıca sonuçlar şunlardır:

• Tahmin doğruluğunda %47 artış.
• Mevcut stoklarda %14 azalma.
• Stok devir hızında %34 iyileşme.
• Ürün bulunabilirliğine bağlı olarak hasta sipariş iptallerinde önemli azalma. ²

Şekil 1: Maestro'nun senaryo oluşturma kontrol paneli. ³

o9 Çözümler

o9, tedarik zinciri operasyonlarında birden fazla fonksiyonda entegre iş planlaması, talep tahmini ve envanter optimizasyonuna odaklanarak, aşağı ve yukarı yönlü planlamayı koordine etmek için Dijital Beynini kullanıyor.

Gerçek hayattan örnek: Sermaye malları üreticisi, o9 ile tahmin ve planlama süreçlerini iyileştiriyor.

Kargo ve yük elleçleme sektöründe önde gelen bir üretici, tedarik zinciri planlama yeteneklerini güçlendirmeye ihtiyaç duyuyordu. Şirket, gelişmiş tahmin araçlarından yoksundu ve kararlarını esas olarak sipariş defterlerine dayandırıyordu. Bu durum, görünürlük açıkları yaratıyor, paydaş iş birliğini sınırlıyor ve finans ekibinin talep planlarını gelir tahminleriyle ilişkilendirmesini engelliyordu. Siparişe göre yapılandırma iş modelindeki uzun teslim süreleri de müşteri memnuniyetini düşürüyordu.

Şirket, uçtan uca planlamayı destekleyen yapay zeka destekli bir platform olan o9 Digital Brain'i benimsedi. Uygulanan işlevler şunlardır:

• Talep planlaması, tedarik planlaması, Satış ve Operasyon Planlaması (S&OP), stok optimizasyonu ve üretim planlaması.
• ERP (SAP HANA, Infor LN), CRM (Salesforce) ve TMS (Oracle) ile entegrasyon.
• Talep, arz ve stok durumuna gerçek zamanlı olarak hakimiyet sağlayan bir kontrol kulesi.
• Excel tabanlı planlama, O9'un entegre sistemiyle değiştirilerek paydaşlar arasında iş birliğine dayalı bir ortam oluşturuldu ve tedarik zinciri verilerinin doğruluğu artırıldı.

Şirket, o9'un tedarik zinciri alanındaki yapay zeka yeteneklerinden yararlanarak şunları başardı:

• Tahmin doğruluğunda artış.
• Temel malzemelerin daha iyi planlanması sayesinde parça kıtlığı azaltıldı.
• Planlama süreçlerinde verimlilik artışı ve manuel iş gücünde azalma.
• Senaryoları simüle etme yeteneğinin geliştirilmesi, küresel operasyonlar için veriye dayalı kararlar alınmasını mümkün kılıyor. ⁴

Şekil 2: o9'un Dijital Beyninin çalışma prensiplerini gösteren grafik. ⁵

E2open

E2open, planlama, uygulama ve ticaret genelinde yapay zekâ ile entegre bir tedarik zinciri ekosistemi sunmaktadır. Platformu, küresel zincir ağlarında talep tahmini, tedarik planlaması ve iş birliğini kapsamaktadır.

Gerçek hayattan örnek: Şeker üreticisi, talep algılama yöntemiyle tahminleme doğruluğunu artırıyor.

80'den fazla ülkede faaliyet gösteren ve 34.000'den fazla çalışanı olan küresel bir şekerleme üreticisi, talep planlama sürecinde zorluklarla karşılaştı.

Şirket, planlama dönüşümünün bir parçası olarak E2open Talep Planlaması ve E2open Talep Algılama çözümlerini uygulamaya koydu. Başlıca hususlar şunlardır:

• Yapay zeka ve makine öğrenimi modelleriyle desteklenen haftalık istatistiksel tahminler.
• Satış noktası ve harici tedarik zinciri verilerinin entegrasyonu, doğru günlük tahminler oluşturmak için kullanılır.
• Tahminleme görevlerinin otomasyonu, planlamacıların daha stratejik işlere odaklanmasını sağlar.
• Uygulama Kuzey Amerika'da başladı ve Asya Pasifik ile Avrupa'ya yayılarak bölgeler genelinde tedarik zinciri planlamasına yönelik birleşik bir yaklaşım oluşturdu.

Şekerleme üreticisi, E2open aracılığıyla tedarik zincirinde yapay zekayı kullanarak tedarik zinciri operasyonlarında ölçülebilir iyileştirmeler elde etti:

• Tahmin doğruluğu %23'ün üzerinde iyileşti.
• Tekrarlayan görevlerin otomatikleştirilmesiyle planlamacı verimliliği arttı.
• Stok güvenlik stoğu ve stok yenileme performansı iyileştirildi.
• Küresel çapta faaliyet gösteren tesislerdeki standartlaştırılmış süreçler, istisna yönetimini azalttı ve en iyi uygulamaların benimsenmesini kolaylaştırdı. ⁶

Şekil 3: E2open tarafından geliştirilen tedarik zinciri asistanı. ⁷

LevaData

LevaData, stratejik tedarik ve tedarik planlamasını desteklemek amacıyla pazar verilerini ve tedarik riski sinyallerini analiz ederek tedarikçi pazarları ve fiyat trendleri hakkında öngörücü bilgiler sunar.

Gerçek hayattan örnek: Küresel bir üretici, LevaData ile tedarik süreçlerini iyileştiriyor.

Stratejik olmayan parçaların tedarikinde büyük ölçüde dış ortaklara bağımlı olan küresel bir üretici, tedarik zinciri operasyonlarında artan bir karmaşıklıkla karşı karşıyaydı. Maliyet görünürlüğünün sınırlı olması, tedarikçi fiyatlarını değerlendirmeyi, rekabetçi kıyaslama ölçütleri belirlemeyi ve tedarik faaliyetlerinde karlılığı korumayı zorlaştırıyordu.

LevaData'nın tedarik zinciri çözümlerinin uygulanmasıyla üretici firma şunları başardı:

• Tedarik operasyonlarında 14 milyon dolarlık maliyet tasarrufu sağlandı.
• Doğru maliyet karşılaştırması sayesinde fiyat rekabet gücü artırıldı.
• Tedarik süreçlerine analitik yöntemleri entegre ederek daha yüksek kar marjları ve karlılık elde edin. ⁸

Zycus

Zycus, tedarikçi analitiği, sözleşme yönetimi ve tedarik tahminini tedarik zinciri planlama yetenekleriyle birleştiren, yapay zeka destekli bir kaynak bulma ve ödeme yönetimi paketi sunmaktadır.

• Otonom müzakereler : Yapay zeka ajanları taktiksel müzakereleri yürütür, teklifleri analiz eder ve tedarikçileri seçerek, uyumluluğu korurken rekabetçi fiyatlandırmayı sağlar.
• Tedarikçi tespiti ve risk yönetimi : Platform, uygun tedarikçileri belirler, riskleri değerlendirir ve tedarik zinciri görünürlüğünü artırmak için tedarik süreçlerini otomatikleştirir.
• Maliyet optimizasyonu ve kıyaslama : Fiyatlandırmaya ilişkin gerçek zamanlı veriler ve yapay zeka destekli bilgiler sağlar ve tasarruf fırsatlarını tespit eder.
• Talep yönetimi : Sohbet tabanlı arayüzler aracılığıyla tedarik taleplerini basitleştirir, politika uyumluluğunu gerçek zamanlı olarak sağlar ve kullanıcı deneyimini iyileştirir.
• Kategori ve harcama analizi : Harcama kalıpları, sözleşme performansı ve tedarikçi yönetimi hakkında bilgiler sunarak daha güçlü tedarik zinciri performansını destekler.

Şekil 4: Otonom müzakereler için Merlin üretken yapay zeka ajanı.

Envanter ve tedarik

Envanter ve tedarik yapay zeka çözümleri, envanter yönetimi, envanter optimizasyonu ve tedarik kararlarına odaklanır. Bu sistemler, tedarik zinciri operasyonlarında bulunabilirlik, maliyet ve riski dengeleyerek akıllı envanter yönetimini destekler.

Bu sistemler genellikle tedarik, stok yenileme ve tedarikçi koordinasyonundan sorumlu tedarik zinciri profesyonelleri tarafından kullanılır. Doğru uygulandıklarında, operasyonel maliyetleri düşürürken müşteri memnuniyetini de artırmaya yardımcı olurlar.

Coupa

Coupa, LLamasoft teknolojisini satın alarak harcama analitiğini, tedarik zinciri modellemesini ve planlamasını entegre ediyor. Platformu, satın alma kararlarını envanter, ulaşım ve senaryo modellemesiyle ilişkilendiriyor.

Gerçek hayattan örnek: Onsemi, Coupa ile satış ve operasyon planlamasını iyileştiriyor.

Enerji tasarruflu yarı iletken bileşenlerin küresel tedarikçisi olan Onsemi, dünya çapında 25'ten fazla fabrika işletmektedir. Bu tesislerdeki sınırlı veri görünürlüğü, dört iş birimi için üretim kapasitesi planlamasını zorlaştırmıştır.

Mühendisler tedarik zinciri modelleri oluşturmak için aşırı zaman harcadılar ve satış ekibi hangi siparişleri kabul edip, reddedip veya taşeronlara devredecekleri konusunda net bir rehberliğe sahip değildi. Bu manuel müdahaleye bağımlılık, karar alma süreçlerini yavaşlattı ve genel tedarik zinciri performansını düşürdü.

Onsemi, Coupa Tedarik Zinciri Tasarımı ve Planlaması'nı uygulayarak tüm fabrikalardaki makine ve takım seviyesindeki kısıtlama verilerini tek bir platformda entegre etti. Başlıca faydaları şunlardır:

• Fabrika verilerine gerçek zamanlı erişim sayesinde karar alma süreçleri %85 daha hızlı gerçekleşiyor.
• Şantiye mühendislerinin gereksiz yere dahil olmasının azaltılmasıyla sermaye verimliliğinde %10-15 oranında iyileşme sağlanır.
• Tedarik zinciri planlamasına yönelik tutarlı ve standartlaştırılmış bir yaklaşım, küresel fabrikaların üretim kapasiteleri konusunda uyum sağlamasına olanak tanır. ⁹

Şekil 5: Coupa yapay zeka destekli senaryo karşılaştırma paneli. ¹⁰

Verusen

Verusen, yapay zeka ajanları, doğal dil işleme (NLP) ve yinelenen ürün tespiti kullanarak fazla stoğu azaltmak ve büyük SKU setlerinde envanteri yönetmek amacıyla MRO (bakım, onarım, revizyon) envanterini optimize etme konusunda uzmanlaşmıştır.

Pactum AI

Pactum, tedarikçi ve alıcı şartlarını ele alan, kullanıcılar adına fiyatlandırma, hizmet seviyesi anlaşmaları (SLA) ve sözleşmeler üzerinde müzakere ederek tedarik sonuçlarını iyileştiren otonom müzakere aracıları sunar.

Gerçek hayattan örnek: Veritiv, Pactum ile uzun kuyruklu tedarikçi verimliliğini artırıyor.

Ambalaj, tesis malzemeleri ve baskı ürünleri dağıtıcısı olan Veritiv, Kuzey Amerika genelinde 5.000 ila 6.000 tedarikçiyi yönetiyor. Pactum'un ajan tabanlı yapay zekasını benimsemeden önce şirket, güncelliğini yitirmiş uzun kuyruklu tedarikçi sözleşmeleri, tedarikçi verilerine sınırlı erişim ve verimsiz satın alma süreçleriyle mücadele ediyordu. Harcamaların %80'i tedarikçilerin %20'si arasında yoğunlaştığı için, uzun kuyruk hem yetersiz yönetiliyor hem de finansal olarak optimum düzeyde değildi.

Pactum, Veritiv'in tedarikçi tabanını optimize etmek için otonom müzakere platformunu devreye aldı:

• Uzun vadeli tedarikçi sözleşmelerinin verimliliğinin artırılması.
• Veritiv'in ana kayıtlarında bulunmayan verilere erişim sağlandı.
• Satılan malların maliyetinde (COGS) tasarruf sağlama ve yeni tedarikçi ortaklıkları keşfetme fırsatları. ¹¹

Görünürlük ve uygulama

Görünürlük ve uygulama platformları, tedarik zincirleri ve lojistik ağları genelinde gerçek zamanlı görünürlüğe odaklanır. Bu araçlar, taşımacılık yönetimi, sevkiyat takibi ve tedarik zinciri risk yönetimi için kullanılır.

Bu sistemler, lojistik ekiplerine taşıyıcılar, lojistik sağlayıcıları ve lojistik hizmet sağlayıcıları genelinde gerçek zamanlı veriler sağlayarak tedarik zinciri aksamalarının yönetilmesinde ve dayanıklı tedarik zincirlerinin desteklenmesinde kritik bir rol oynar.

Surgere

Surgere'nin Interius platformu, yapay zekâ destekli tedarik zinciri görünürlüğü ve varlık yönetimi sunar. Microsoft mimarisi ve Power BI ile entegre olan Interius, kuruluşların tedarik zinciri verilerini analiz etmelerini ve güvenilir bilgilere dayalı kararlar almalarını sağlar.

• Sophia yapay zeka asistanı : Kullanıcıların tedarik zinciri bilgilerini sorgulamasına, sonuçları yorumlamasına ve tedarik zinciri operasyonlarını iyileştirmek için uygulanabilir öneriler almasına olanak tanıyan doğal dil arayüzü.
• Operasyonel uyarılar : Otomatik bildirimler, gözetimsiz varlıklar veya düzensiz lojistik süreçleri gibi istisnaları vurgulayarak ekiplerin hızlı bir şekilde müdahale etmesine yardımcı olur.
• Adaözel çözümler : Interius, hem küresel işletmeler hem de daha küçük işletmeler için yapılandırılabilir ve farklı karmaşıklık seviyelerine uygun tedarik zinciri çözümleri sunar.

Gemi

Shipsy, göndericilerin gönderileri gerçek zamanlı olarak izlemelerine ve rotaları dinamik olarak ayarlamalarına olanak tanıyan, tahmine dayalı analiz ve rota optimizasyonunu birleştiren bir görünürlük paneli sunar.

Gerçek hayattan örnek: Kout Food Group, Shipsy ile teslimat operasyonlarını iyileştiriyor.

Orta Doğu'da gıda hizmetleri sağlayıcısı olan Kout Food Group (KFG), 10'dan fazla hızlı servis restoran markasını, 1400'den fazla kuryeyi yönetmekte ve saatte 8000'den fazla teslimat gerçekleştirmektedir. Kurye planlaması için sınırlı araçlar, teslimat performansına ilişkin gerçek zamanlı görünürlüğün olmaması ve ödeme işlemlerindeki gecikmeler verimsizliklere ve sık sık teslimat başarısızlıklarına yol açmıştır.

KFG, tedarik zinciri operasyonlarını güçlendirmek için Shipsy'nin yapay zeka destekli lojistik platformunu devreye aldı. KFG'nin lojistik süreçlerindeki önemli iyileştirmeler şunlardır:

• Ortalama teslim süresinde %20 azalma.
• Sipariş birleştirme verimliliğinde %37,5'lik bir iyileşme sağlandı.
• SLA uyumluluğunda %10 artış. ¹²

Sevk Takibi

DispatchTrack, son kilometre teslimatında yapay zekaya odaklanarak, teslimat güvenilirliğini ve şeffaflığını artırmak için tahmini varış zamanı (ETA) tahminleri, sürücü rota planlaması ve müşteri iletişimi sağlıyor.

Gerçek hayattan örnek: Spirit Logistics Network, DispatchTrack ile son kilometre teslimatlarını iyileştiriyor.

New Jersey merkezli Spirit Logistics Network, 25 yılı aşkın süredir dış kaynaklı tedarik zinciri lojistik çözümleri sunmakta olup, ulusal, bölgesel ve yerel pazarlarda beyaz eşya ve ev mobilyası teslimatı konusunda uzmanlaşmıştır. Yüksek hizmet seviyelerini korumak için şirket, esneklik ve çeşitli müşteri teknoloji yığınlarıyla entegrasyon eksikliği olan eski, şirket içi yazılımından daha uyarlanabilir bir sisteme ihtiyaç duyuyordu.

DispatchTrack ile ortaklık kuran Spirit, son kilometre teslimat operasyonlarını dijitalleştiren ve modernize eden bulut tabanlı bir platforma geçiş yaptı:

• Doğru ve yapılandırılabilir teslimat aralıklarıyla zamanında performans iyileştirildi.
• Daha güvenilir hizmet sayesinde müşteri memnuniyetinde artış.
• Manuel rota planlama ihtiyacının azalması, operasyonel iş yükünü düşürüyor.
• Birden fazla müşteriden gelen siparişlerin işlenmesinde ve birleştirilmesinde daha yüksek verimlilik. ¹³

Pando

Pando'nun yapay zekâ destekli lojistik platformu, taşımacılık operasyonlarında gerçek zamanlı karar vermeyi desteklemek için rota belirleme, yük eşleştirme ve uygulama takibi işlemlerini gerçekleştirir.

Gerçek hayattan örnek: Ambalaj üreticisi Pando ile nakliye maliyetlerini düşürüyor.

30'dan fazla küresel lokasyonda faaliyet gösteren ve 10 milyar doların üzerinde gelire sahip önde gelen bir ABD bant ve film ürünleri üreticisi, parçalı kargo yönetimiyle mücadele ediyordu. Manuel elektronik tablolar, dağınık sistemler ve yerel bir ulaşım yönetim sistemine aşırı bağımlılık, uluslararası kargo, tedarik ve finansal süreçlerde verimsizliklere yol açıyordu.

Şirket, Pando'nun yapay zeka destekli lojistik platformunu kullanarak, yük tedarikini, sevkiyatını ve ödemesini tek bir sistemde birleştirdi. Sonuç olarak:

• Küresel operasyonlarda nakliye harcamalarında %4'lük bir azalma.
• Manuel süreçlerin ortadan kaldırılmasıyla ekip verimliliğinde %80 artış sağlandı.
• Gönderiler, fiyatlar ve taşıyıcı performansı konusunda %100 bütünleşik görünürlük. ¹⁴

To get up to date on enterprise AI and software, follow us:

Cem Dilmegani

Principal Analyst

Takip Et

Otomasyon ve robotik

Otomasyon ve robotik şirketleri, depo otomasyonuna ve depo operasyonlarındaki fiziksel uygulamalara odaklanmaktadır. Bu çözümler, lojistik sektöründe operasyonel verimliliği artırmak ve israfı ve hataları azaltarak sürdürülebilir operasyonları desteklemek için giderek daha fazla kullanılmaktadır.

Bu çözümler, büyük ölçekli depo yönetimi ihtiyaçları ve yüksek işlem hacimleri olan kuruluşlar için en uygundur.

Kargo Teknolojileri

Kargo, yükleme ve boşaltma işlemlerinde bilgisayar görüşü teknolojisini kullanarak yükleri doğrular, konteyner bütünlüğünü sağlar ve tutarsızlıkları tespit eder; böylece otomasyonu ve görsel doğrulamayı geliştirir.

• Yükleme rampası kapısı tarama: Forkliftler yükleme rampası kapılarından geçerken kargo etiketlerinden veri yakalamayı otomatikleştirir. Bu, insan hatasını azaltır, doğru envanter yönetim sistemlerini sağlar ve manuel tarama ihtiyacını ortadan kaldırarak verimliliği artırır.
• Hasar tespiti: Hasarlı yükleri yükleme rampasında anında tespit eder ve işaretler. Gerçek zamanlı uyarılar, yöneticilerin derhal düzeltici önlem almasını sağlayarak aksaklıkları en aza indirir ve müşteri memnuniyetini artırır.
• Sevkiyat doğrulama: Gelen ve giden sevkiyatların doğruluğunu, navlun verilerini siparişlerle eşleştirerek teyit eder. Sistem, yanlış sevkiyatları önler, kamyonlar yola çıkmadan önce tutarsızlıkları tespit eder ve müşteri ve sektör gereksinimlerine uyumu sağlar.
• Yük doğrulama: Treyler operasyonları sırasında yüklerin sıralamasını doğrular. Yanlış siparişleri, karışık yükleri veya özel gereksinimleri tespit ederek Kargo, gönderilerin doğru ve zamanında olmasını sağlar.

Vecna Robotik

Vecna, sevkiyat merkezlerinde malzeme taşımacılığı ve iş akışı düzenlemesi gibi görevleri otomatikleştirmek için otonom mobil robotlar ve bir koordinasyon katmanı kullanıyor.

Gerçek hayattan örnek: Perakende operasyonlarında Vecna Robotics ATG çekici robotları

Ulusal çapta faaliyet gösteren bir ev eşyası indirim perakendecisi, dağıtım tesisinde malzeme hareketini otomatikleştirmek için Vecna Robotics'in ATG çekici robotlarını kullanmaya başladı. Günde 23 saat, haftada 7 gün, iki vardiya halinde çalışan sistem, yüksek hacimli depo operasyonlarını desteklemek için yükleme ve boşaltma alanları arasında sürekli olarak arabaları hareket ettiriyor.

Vecna Robotics'i benimseyerek şirket şunları başardı:

• Robot başına saatte 9 dolarlık maliyet verimliliği, ölçülebilir tasarruflar sağlıyor.
• 8 aydan kısa sürede olumlu yatırım getirisi.
• Sürekli çalışma prensibiyle çalışan ve neredeyse sabit bir işlem hacmi gerektiren bir tedarik zinciri sürecini destekleyen sistem. ¹⁵

Analitik ve karar destek sistemleri

Analitik ve karar destek araçları, tedarik zinciri verilerini eyleme dönüştürülebilir içgörülere çevirmeye odaklanır. Bu platformlar, karar verme yeteneklerini, performans izlemeyi ve uzun vadeli tedarik zinciri planlamasını desteklemek için tedarik zinciri süreçlerinin tamamında kullanılır.

Bunlar genellikle, daha iyi veri analizi yoluyla rekabet avantajı arayan tedarik zinciri profesyonelleri için vazgeçilmez araçlar olarak konumlandırılır.

Bilişsel Operasyonlar

CognitOps, depo optimizasyonu ve iş gücü planlaması için makine öğrenimi tabanlı analizler sunarak tesislerin insan kaynaklarını ve iş akışlarını etkili bir şekilde tahsis etmelerini ve böylece verimliliği en üst düzeye çıkarmalarını sağlar.

Gerçek hayattan bir örnek: Medline dağıtım merkezindeki CognitOps Align platformu.

ABD'de sağlık malzemeleri üreten ve dağıtan özel bir şirket olan Medline, Rialto, Kaliforniya'daki dağıtım merkezindeki sipariş karşılama operasyonlarını iyileştirmek için CognitOps ile ortaklık kurdu. Bir milyon metrekareden fazla alana sahip ve gelişmiş robotik sistemlerle donatılmış tesis, iş gücü dengesini sağlama, iş akışlarını yönetme ve sıkı sipariş karşılama sürelerine uyma konusunda karmaşık zorluklarla karşı karşıyaydı.

Şirket, depo operasyonlarını iyileştirmek ve tedarik zinciri yönetimini desteklemek için makine öğrenimi ve simülasyon tabanlı araçları entegre eden CognitOps Align platformuyla iş birliği yaptı.

Medline için Align'dan beklenenler şunlardır:

• Sipariş işlem süresini ve toplam işlem süresini azaltın.
• Yüksek hizmet seviyelerini korurken sipariş karşılama hızını artırın.
• Kesintileri en aza indirmek için gerçek zamanlı istisna tahmini sağlayın.
• Hasta bakımının iyileştirilmesini desteklemek için genel tedarik zinciri performansını güçlendirin. ¹⁶

Sal

Raft, yapay zekayı kullanarak nakliye ve gümrük belgesi iş akışlarını otomatikleştirir; bu sayede küresel nakliye yollarında belge işleme , ticaret uyumluluğu ve gümrük vergisi optimizasyonu sağlanır.

Gerçek hayattan bir örnek: Navia Freight, Raft AI ile fatura işleme süreçlerini optimize ediyor.

Melbourne merkezli bir nakliye ve lojistik şirketi olan Navia Freight, deniz taşımacılığı, hava taşımacılığı, gümrükleme ve e-ticaret operasyonlarını yönetmektedir. Şirketin ödeme süreçleri büyük ölçüde manueldi ve bu durum her ay binlerce karmaşık faturanın işlenmesinde verimsizliğe yol açıyordu. Hatalar, gecikmeler ve tekrarlayan görevler, ekibin stratejik girişimlere odaklanma yeteneğini sınırlıyordu.

Navia Freight, Raft AI'nin otomatikleştirilmiş lojistik finans çözümünü devreye aldı. Bu çözüm şunları içeriyordu:

• Faturalardan verileri otomatik olarak çıkarmak için gelişmiş belge işleme.
• Bilgilerin doğruluğunu kontrol etmek için kullanılan veri doğrulama araçları.
• Faturaların onaylanmasını optimize etmek ve işlem süresini kısaltmak için otomatikleştirilmiş iş akışları.

Bu işbirliğinin sonucu olarak:

• Otomasyon oranı %75 olup, faturaların %35'inde insan müdahalesine gerek duyulmamaktadır.
• Manuel belge işleme süreçlerinde ayda 3.000 dakikadan fazla zaman tasarrufu sağlanıyor.
• Hata oranlarında önemli azalma ve işlem sürelerinde hızlanma.
• Operasyonel verimliliğin artması, personelin daha yüksek katma değerli faaliyetlere odaklanmasını sağlar. ¹⁷

7köprü

7bridges, tedarik zinciri operasyonlarını düzenlemek için yapay zeka destekli lojistik otomasyonu sunarak planlama, uygulama ve izlemeyi tek bir akışa entegre eder.

Gerçek hayattan örnek: Philipp Plein, 7bridges ile müşteri deneyimini ve verimliliğini artırıyor.

Lüks moda markası Philipp Plein, tedarik zinciri operasyonlarını modernize etmek ve küresel büyümesini desteklemek için 7bridges ile ortaklık kurdu. Şirket, hem B2C hem de B2B kanallarını büyütürken verimliliği artırmaya, maliyetleri düşürmeye ve üstün müşteri memnuniyeti sağlamaya ihtiyaç duyuyordu. 7bridges, yapay zeka destekli tedarik zinciri yönetim platformunu şu amaçlarla kullandı:

• Yüksek değerli uluslararası gönderiler için ihracat beyannamelerini otomatikleştirerek gecikmeleri ve maliyetleri azaltın.
• B2C operasyonlarından B2B lojistiğini optimize edecek şekilde genişleyin.
• Lojistik kararlarını iyileştirmek için simülasyon ve analitik yöntemlerle tedarik süreçlerini destekleyin.
• Depolama ve teslimat performansına ilişkin görünürlük ve kontrol sağlayın.

Ortaklığın sonuçları şunlardır:

• Yıllık 2 milyon Euro'nun üzerinde tasarruf sağlandı ve 17 kat yatırım getirisi elde edildi.
• Tartışmalı veya hatalı faturalardan geri kazanılan maliyetlerin yaklaşık %5'i.
• Daha hızlı ve güvenilir teslimatlar sayesinde müşteri deneyimi iyileştirildi. ¹⁸

Palet (CoPallet)

Pallet tarafından geliştirilen CoPallet, yüksek hacimli ve tekrarlayan lojistik görevlerini yönetmek için tasarlanmış yapay zeka destekli bir platformdur. Tedarik zinciri operasyonları için özel olarak geliştirilen bu platform, taşıma ve depo sistemlerinde belge işleme, veri girişi ve iş akışı yürütme işlemlerini otomatikleştirerek lojistik ekiplerinin maliyetleri düşürmesine ve verimliliği artırmasına yardımcı olur.

Temel yetenekler

• Belge otomasyonu : Konşimento (BOL), teslimat belgesi (POD), fiyat teklifi talebi (RFQ) ve gelişmiş sevkiyat bildirimi (ASN) dahil olmak üzere yapılandırılmamış lojistik belgelerini yapay zeka ve bilgisayar görüşü kullanarak çeşitli formatlara dönüştürür.
• İş akışı yürütme : Mevcut süreçleri değiştirmeden, tıklamaya dayalı görevleri otomatikleştirerek, doğrudan taşıma yönetim sistemleri (TMS), depo yönetim sistemleri (WMS) ve üçüncü taraf portalları içinde çalışır.
• İş mantığı uygulaması : Yanlış adresler veya eksik belgeler gibi istisnalara şirkete özgü kuralları uygular ve çözülemeyen vakaları insan çalışanlara iletir.
• Sistem entegrasyonu : E-posta , veritabanları, Teams ve diğer iş uygulamalarıyla bağlantı kurarak lojistik sektöründe uyumluluğu sağlar.

Augment (Augie)

Augment, siparişten tahsilata kadar olan yaşam döngüsü için yapay zekâ destekli bir ekip arkadaşı sağlayarak, fatura eşleştirme, anlaşmazlık çözümü ve tahsilat işlemlerini otomatikleştirir ve finansal iş akışlarındaki gecikmeleri azaltır.

Gerçek hayattan örnek: Armstrong Transport Group, Augie ile verimliliğini artırıyor.

Nakliye aracılık şirketi Armstrong Transport Group, düşük kar marjları ve artan çalışan tükenmişliğiyle karşı karşıyaydı. Operatörler günde 50-70 yük yönetirken, 400'den fazla e-postayı yanıtlıyor ve 20'den fazla portalda işlem yapıyordu; bu da personel sayısını artırmadan büyümeyi zorlaştırıyordu.

Armstrong, Slack, e-posta ve ulaşım yönetim sistemi (TMS) ile entegre edilmiş yapay zeka destekli bir lojistik ekip arkadaşı olan Augie'yi devreye aldı. Augie, aşağıdakiler de dahil olmak üzere tekrarlayan lojistik iş akışlarını otomatik hale getirdi:

• E-postaları okumak ve yanıtlamak.
• TMS'de yüklerin oluşturulması ve takibi.
• Taşıyıcılarla görüşme ve müzakere süreçleri.
• Teslimat kanıtlarının (POD'ların) toplanması ve doğrulanması.
• Hata durumlarını ve sevkiyat güncellemelerini gerçek zamanlı olarak ortaya çıkarır.

Sonuç olarak, Armstrong şunları başardı:

• Yükleme başına temas sayısında %40-60 azalma, operatörün iş yükünü neredeyse yarı yarıya düşürüyor.
• Faturalama döngüleri 8 gün hızlandırıldı, böylece fatura gecikmeleri azaldı ve nakit akışı iyileşti.
• Her temsilcinin taşıyabileceği yük sayısını iki katına çıkardı.
• Operatörler, müşteri memnuniyeti girişimleri ve operatörlerle ilişkiler için daha fazla zaman kazandı. ¹⁹

Tedarik zinciri yapay zeka tedarikçisi nasıl seçilir?

Tedarik zinciri yapay zeka şirketleri arasından seçim yapmak, organizasyonun olgunluğuna, operasyonel kapsamına ve veri hazırlığına bağlıdır. Tedarik zinciri girişimlerinde yapay zeka, net iş öncelikleriyle uyumlu olduğunda en büyük değeri sunar.

İşletmenin büyüklüğü ve karmaşıklığı:

• Tedarik zinciri alanındaki yeni girişimler ve orta ölçekli firmalar, modüler tedarik zinciri yapay zeka çözümlerinden sıklıkla faydalanmaktadır.
• Küresel işletmeler daha kapsamlı özelleştirme ve yönetilen hizmetlere ihtiyaç duyabilir.

Veri olgunluğu:

• Sınırlı veri, görünürlük ve analiz araçlarını destekler.
• Gelişmiş planlama ve stok optimizasyonu, tutarlı geçmiş verilere ihtiyaç duyar.

Bütçe ve uygulama:

• Görünürlük ve analiz araçları genellikle daha hızlı geri dönüşler sağlar.
• Otomasyon ve robotik, daha yüksek başlangıç maliyetleri gerektirir.

Entegrasyon ve benimseme:

• Kurumsal kaynak planlama, ulaşım yönetimi ve depo yönetim sistemleriyle uyumluluğu değerlendirin.
• Tedarikçinin danışmanlık hizmetleri, işe alım ve değişim yönetimi konularındaki desteğini değerlendirin.

Referans Linkleri

1.

DHL Saves 7% on Transportation Costs Through Better Optimization of Vehicles

2.

How a pharmacy care leader increased forecast accuracy and reduced stockouts

3.

Meet Maestro, the AI-powered orchestration platf | Kinaxis

Kinaxis Inc.

4.

Case Study: Demand & Supply Planning for Industrial Manufacturing

o9 Solutions

5.

o9 Digital Brain - Enterprise Decision-Making & Planning in 2026

o9 Solutions

6.

Master Volatile Demand with Candymaker’s AI Solution - e2open

7.

Leverage artificial intelligence (AI) with the right data, right network, right provider

e2open

8.

Whitepaper & ReportsUnderstanding Cost Savings: LevaData's Case Study

9.

onsemi Makes Supply Chain Decisions 85% Faster with Coupa | Coupa

Coupa

10.

Supply Chain Design Software — Powered by LLamasoft

Coupa

11.

Enterprise Client Success with Agentic AI in Procurement | Pactum

Pactum AI, Inc.

12.

Kout Food Group Reduces Average Delivery Time by 20% Using AI-Powered Driver Management & Business Intelligence - Shipsy

Shipsy

13.

Spirit Logistics Network Case Study

14.

Packaging giant cuts freight costs by 4% with AI

Pando

15.

Public discount retailer moves hundreds of tugger carts per day at $9.73 per hour per robot - Vecna Robotics

Vecna Robotics

16.

Medline Distribution Center Utilizes CognitOps | CognitOps

CognitOps

17.

Resources - Raft

Raft

18.

7bridges | Philipp Plein Case Study

19.

How Armstrong Transport Group Doubled Productivity with Augie

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

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder