قادة الفكر
كيف يغير الذكاء الاصطناعي بشكل هادئ اللوجستيات: تقليص الفاقد وزيادة الهامش
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
في حين تحصل المالية والرعاية الصحية على العناوين الرئيسية لاعتماد الذكاء الاصطناعي، فإن بعض الحالات الأكثر ربحية موجودة على الطرق. اللوجستيات هي العمود الفقري للتجارة العالمية، ويتعرف عليها التنفيذيين – في عام 2024، قال 90٪ من قادة سلسلة التوريد إن القدرات التكنولوجية هي العوامل الرئيسية عند اختيار شركاء النقل. السبب؟ الذكاء الاصطناعي يتحول إلى صناعة مشهورة بال عدم كفاءة إلى يد عُليا للشركات على المنافسة.
Historically، اعتمدت اللوجستيات على العمليات القائمة على الورق، وكانت نقطة عمياء لسلسلة التوريد. هذا النقص في الرؤية يغذي تأثير الهراوة: التغيرات الصغيرة في الطلب بالتجزئة تتضخم عندما تسافر في سلسلة التوريد، وتصل إلى موردي المواد الخام. هذا يؤدي إلى أن كل مرحلة – التجزئة، الجملة، التوزيع، التصنيع – تطلب أكثر من المطلوب، مما يزيد من المشكلة.
ولكن دعونا نتخيل للحظة أن اللوجستيات لديها تتبع حقيقي وزمني ومرئية سلسلة التوريد. ماذا لو كانوا يستطيعون التنبؤ بتقلبات الطلب بدقة 99.9٪؟ وماذا لو كانوا يستطيعون تقديم حلول لوجستية مرنة مثل النقل عند الطلب استجابة لذلك؟
مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، قد لا يكون هذا المثالي بعيدًا كما يعتقد قادة الأعمال.
مرئية سلسلة التوريد توضح الأمور غير المفسرة
عند سؤال “أي من القدرات التكنولوجية لشركات النقل البحري تعتبر أكثر قيمة؟”، صوت 67٪ من المستجيبين لصالح تتبع الشحنات في الوقت الفعلي.
أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) تحول دون تتبع البضائع، وتوفر رؤية دقيقة وتنبيهات في الوقت الفعلي حول حالة السلع – أمر حيوي للشحنات الحساسة للوقت أو التي تتمتع بمراقبة صارمة مثل الأغذية والأدوية التي لها لوائح التحقق الصارمة. ليس فقط يمكن لقادة سلسلة التوريد معرفة كمية المخزون لديهم وأين يوجد في أي لحظة، ولكنهم يمكن أيضًا معرفة حالته. يمكن للمشحنين مراقبة ومشاركة المعلومات حول ما إذا كانت السلع ساخنة أو باردة أو رطبة أو جافة، ويمكنهم رؤية ما إذا كانت الأبواب أو الصناديق أو الحاويات الأخرى مفتوحة. هذه المعلومات توضح الشذوذات مع وصول المنتجات الغذائية المتفسخة، وتقلل من الهدر في المستقبل.
انتقل إلى صناعة الإلكترونيات، يمكن للشركات أن تؤكد للعملاء أن المنتجات مثل لوحات الأم الحاسوب هي أصلية عند تتبعها وتحديد موقعها. يمكن لمديري المستودعات ومديري المخزون مسح الرموز الشريطية والرموزQR لتتبع مستويات المخزون، أو استخدام علامات تحديد الهوية بالتردد اللاسلكي (RFID) المرفقة بالكائنات لتتبع الأصول القيمة دون الحاجة إلى مسحها. تقدم علامات RFID الأكثر تقدمًا تنبيهات في الوقت الفعلي عند انحراف الشروط (مثل درجة الحرارة) عن العتبات المحددة مسبقًا.
أصبحت الرؤية على مستوى العنصر ضرورية للمشحنين وشركائهم في سلسلة التوريد. يجب على مزودي اللوجستيات التكيف بسرعة مع الانقطاعات وتغيرات الطلب، وزيادة هذه الرؤية من الصلابة. تسمح هذه المعلومات للأعمال بوجود نظرة شاملة للمخزون واتخاذ قرارات مدروسة في الوقت الفعلي، وتقليل الهدر وتحسين استخدام الموارد.
توقعات الطلب وأوقات تسليم موثوقة
تمتد فائدة حساسات إنترنت الأشياء إلى ما هو أبعد من مجرد تتبع العناصر وتحديث العملاء في الوقت الفعلي. إنها توفر البيانات التي تغذي خوارزميات توقعات الطلب.
خذ كوكا كولا على سبيل المثال. تستخدم شركة المشروبات الغازية عملاقة إنترنت الأشياء لمراقبة وجمع البيانات من أجهزة البيع والثلاجات، وتتبع معايير الوقت الفعلي لمستويات المخزون وتحليل تفضيلات المستهلك. هذا يسمح لكوكا كولا بتقديم توقعات مدروسة حول الطلب لنوع معين من المنتجات والنكهات.
يستخدم وكلاء الشحن بشكل متزايد طريقة مماثلة للتنبؤ بحجم الشحن في طرق معينة، مما يسمح لهم بتحسين نشر الأسطول وتنفيذ اتفاقيات مستوى الخدمة. هذا خبر جيد للأعمال، حيث يستفيدون من أوقات تسليم أكثر موثوقية، مما يعني تكاليف مخزون أقل وعدد أقل من حالات النفاد.
هناك طريقتان شاملتان لاستخدام شركات اللوجستيات للتوقعات :
- النطاق الطويل (الاستراتيجي): لتحديد الميزانيات وتخطيط الأصول (خطة 6 أشهر إلى 3 سنوات).
- النطاق القصير (العملياتي): الأكثر قيمة للوجستيات، حيث يمكن التنبؤ بنقل الشحن البري حتى 14 يومًا مقدماً، و1-12 أسبوعًا للشحن البحري.
على سبيل المثال، تتوقع شركة Speedy التابعة لشركة DPDgroup الطلب من خلال الجمع بين بيانات الشحن التاريخية (حجم الحزمة، أوقات التسليم، سلوك العملاء، إلخ.) مع العوامل الخارجية مثل العطلات، قمم التجزئة (الجمعة السوداء)، إلخ. تحت النظام الجديد، سمح التنبؤ بالطلب القائم على الذكاء الاصطناعي لشركة Speedy بالتعرف بسرعة على الرحلات غير الضرورية والرحلات البرية و إلغاؤها. هذا أدى إلى تخفيض التكاليف بنسبة 25٪ وزيادة استخدام الأسطول بنسبة 14٪. وجدت مكنزي نتائج مماثلة في إدارة سلسلة التوريد، حيث قامت أدوات التنبؤ بتقليل الأخطاء بنسبة 20 إلى 50٪.
مطابقة الحمل إلى السعة: أوقفوا نقل الهواء
أفادت شركة Uber Freight في عام 2023 أن بين 20٪ و 35٪ من الأميال البالغة 175 مليار ميل التي تقطعها الشاحنات في الولايات المتحدة كل عام من المحتمل أن تكون فارغة – مما يضيع الوقود وميزانيات العمالة. الآن بعد أن أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتكنولوجيا المزدوجة الرقمية شائعة، لا ينبغي لشاحنة قامت بتسليمها في دالاس أن تعود إلى شيكاغو فارغة. تقوم منصات مطابقة الحمل القائمة على الذكاء الاصطناعي بتحليل الطلب على الشحن ومتوفرية الشاحنات وأنماط المسار لضمان أن كل شاحنة تحمل بفعالية قصوى.
تأخذ شركات اللوجستيات المعلومات التي تم جمعها حول الشحنات المستخدمة في أدوات التنبؤ وتقوم بتحليلها مع سعتها. يمكن للتحليلات القائمة على الذكاء الاصطناعي أن تتحقق من حجم الشاحنة وميزاتها وموقعها ومتوفرية السائقين، إلى جانب لوائح ساعات خدمة السائقين، لربط المشحنين مع الناقلين في الوقت الفعلي. يمكن لتكنولوجيا التكنولوجيا المزدوجة الرقمية أن تأخذ هذا إلى حد أبعد، من خلال محاكاة السيناريوهات الافتراضية لضمان المطابقة المثالية.
لنفترض أن مشغلاً يدخل معلومات حول حمولته القادمة إلى منصة رقمية. تقوم النظام بتحليل سعة الناقل المتاحة وتربط الحمولة مع الخيار الأكثر ملاءمة، مع مراعاة عوامل التحسين المذكورة أعلاه. يتم معالجة المعاملة، ويتم تتبع الشحنة خلال رحلتها.
من خلال تتبع الأصول، وتوقعات الطلب، ومطابقة الحمل، تقوم شركات اللوجستيات بتوفير مبالغ كبيرة. إنهم يقللون من الأميال الفارغة، ويحققون أقصى استفادة من المركبات، ويقضون على بصمة الكربون – في النهاية، يحسنون علاقات العملاء من خلال تسليمات أكثر موثوقية.
تتجاوز الفوائد اللوجستيات. تسمح هذه المستوى من رؤية سلسلة التوريد للمتاجر والصناعيين بتحسين جداول الإنتاج وتقليل تكاليف حجز المخزون. يمكنهم التخطيط للشحنات بشكل أكثر كفاءة، وتقليل التأخيرات ورسوم التخزين، وتقليل نفقات النقل من خلال ضمان الاستفادة القصوى من الشاحنات والحد من السعة المهدرة.
يمكن لأي صناعة تتعامل مع تخصيص الموارد – الخطوط الجوية، التصنيع، حتى الحوسبة السحابية – أن تتعلم من كيفية تحسين عمليات اللوجستيات بواسطة الذكاء الاصطناعي.
