3 Yöntemle Makine Öğrenimi Lojistik Endüstrisini Dönüştürüyor

Lojistik şirketleri, en iyi sonuçları elde etmek için yapay zeka ve makine öğrenimi kullanıyor. Bu teknoloji, daha iyi iş kararları almalarına ve rekabeti sürdürmelerine yardımcı oluyor. Lojistik endüstrisinde yapay zekanın önemi çok büyük. Önümüzdeki 20 yılda, şirketlerin bu gelişmiş teknoloji sayesinde üretim ve küresel tedarik zincirlerinde yılda 1,3 trilyon ila 2 trilyon dolar arasında ekonomik değer elde edecekleri tahmin ediliyor.

Eğer hala yapay zeka ve makine öğreniminin sizin işiniz için nasıl yardımcı olabileceğini merak ediyorsanız, bazı heyecan verici uygulamalara bir göz atın ve bu çözüm sizin için uygun olup olmadığını karar verin.

1. Yapay Zeka Tabanlı Rota Planlama Yazılımı

Lojistik endüstrisinde, sürücülere en uygun rotayı seçmek, sürücülere molalar planlamak ve en kalabalık ve tehlikeli yollardan kaçınmak gibi birçok zorluk vardır.

Goldman Sachs’ (GS ) a göre, sadece 25 paket teslimi için mümkün rotalar trilyonlarca düzeyine ulaşıyor. Ve bu noktada makine öğrenimi devreye giriyor. Makine öğrenimi tabanlı rota planlama yazılımları, tüm seçenekleri analiz ederek maliyet, uygulanabilir son tarihler ve beklenmedik yol olayları gibi faktörler dikkate alınarak optimal çözümü seçebilir.

Sisteme sağlanan büyük veri kümeleri, yakıt verimliliği, olası trafik kazaları veya engeller, araç boyutu ve diğer sürücülerin çalışma saatleri gibi bilgiler içerir. Gerçek zamanlı rota optimizasyonu algoritmaları, sürücülere en iyi rotayı belirlemek için bu verileri kullanır. Bulut tabanlı olduklarından, tüm bilgiler gerçek zamanlı olarak sağlanabilir ve dispacer’ler, sürücüler, yöneticiler ve diğer çalışanlar tarafından erişilebilir.

Makine öğrenimi tabanlı rota optimizasyonu yazılımları, işinize birçok fayda sağlayabilir, chẳng hạn như:

• İyileştirilmiş müşteri deneyimi: Daha doğru teslimat zamanı tahmini ile müşterileriniz hizmetinizden daha memnun kalacak ve size daha fazla olumlu geri bildirimde bulunacaktır.
• Maliyet tasarrufu: Makine öğrenimi, zaman ve para tasarrufu sağlar. Rota optimizasyonu sistemleri, yakıt tüketimini izler ve en maliyet-effective rotaları önerir.
• Sürücü performansını izleme: Bulut tabanlı sistem, sürücülerin performansını izlemenize ve onların görevlerini güvenilir bir şekilde yerine getirdiklerinden emin olmanıza yardımcı olur.
• Anahtar performans göstergeleri (KPI) izleme: Seyahat süresi, yakıt maliyeti ve personel verimliliği gibi önemli bilgiler hakkında fikir sahibi olmanızı sağlar.

Lojistik endüstrisinde algoritmik rota optimizasyonunun bir gerçek yaşam örneği, McKinsey’in bir Asya lojistik şirketi için yaptığı bir çalışmadır.

Nasıl başardılar?

İlk olarak, McKinsey ekibi iş süreçleri hakkında veri topladı ve geliştirilebilecek alanları belirledi. Müşteri konumları, hub konumları ve filo kaynakları gibi kritik bilgileri analiz ettiler. Bu bilgiler, tüm araçlar için özelleştirilmiş zamanlamalar üretebilen bir rota optimizasyonu modeli oluşturmalarına olanak tanıdı.

• Araç türü
• Kullanım maliyeti
• Maksimum yük
• Seyahat süresi

Başarının arkasında ne vardı?

Hem deneyim hem de kullandıkları makine öğrenimi algoritmalarıydı. Örneğin, Network Optimization Algorithm (NOAH) modelini kullanarak günlük rotaların görsel rehberlerini oluşturdular. Ayrıca, dispacer’lerin ve sürücülerin işini kolaylaştıran gerçek zamanlı veri gösteren bir mobil uygulamayı sağladılar.

Sonuç olarak, çözüm, maliyetleri %3,6 oranında azalttı ve hat ağının verimliliğini artırdı, bu da %16’lık bir kar artışı ile sonuçlandı.

2. Lojistikte Chatbot’lar

Bildiğiniz gibi, %97’lik bir oranla müşteriler, kötü müşteri hizmetinin satın alma niyetlerini etkilediğini söylüyor. Ancak başka bir kaynak, %36’lık bir oranda müşterilerin basit sorulara cevap alamadıkları için stillerini kaybettiğini belirtiyor.

Bu veriler, müşterilere hemen cevap verebilmek için chatbot kullanmanın önemini gösteriyor. Sanal asistanlar, doğal dil işleme kullanarak sohbetlerde insanlarla konuşabilir. Algoritmalarla inşa edilmiş bu sohbet botları, soruları tanıyabilir ve uygun cevapları verebilir.

Bir chatbot, şirket hakkında ve ürün veya hizmetler hakkında belirli bir düzeyde bilgiye sahiptir. Veritabanlarından veya dış kaynaklardan bilgi alabilir. Müşterilerle sohbet eder ve şirketin faaliyetlerine ilişkin konulara yönlendirir.

5 Ana Chatbot Avantajı

Hala chatbot‘ların sizin işiniz için iyi bir çözüm olup olmadığını merak ediyorsanız, lojistik şirketleri için beş ana avantajına bir göz atın.

1. 24/7/365 Anında Cevaplar

Lojistik şirketlerinde müşteri teması çok önemlidir.

Chatbot, müşterilerin kargo durumu, fiyatlandırma, paketlerin teslimat zamanı ve daha fazlası hakkında anında bilgi almasına olanak tanır.

Neden önemlidir?

Bugün, %77’lik bir oranla insanlar, online sohbetlerden her zaman anında cevap bekliyor. Chatbot’lar, çalışanlarınızın olmadığı zamanlarda bile çalışabilir.

Her zaman उपलबabilir bir chatbot uygulaması, kullanıcı deneyimini önemli ölçüde iyileştirir. Örneğin, GetJenny tarafından oluşturulan Helmi chatbot’u kullanan Helsinki Bölgesel Öğrenci Konut Vakfı, genel müşteri hizmetleri memnuniyet puanını 4.11’den 4.26’ya çıkardı.

2. Daha İyi Site Gezintisi

Bildiğiniz gibi, %34’lük bir oranla müşteriler, zor site gezintisinden rahatsız oluyor.

Chatbot’lar, ziyaretçilerin siteyi gezinmesine ve ilgilendikleri bilgileri hızlı bir şekilde bulmasına yardımcı olabilir. Pozitif marka imajı ve kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi oluşturmanıza yardımcı olur.

Intellexer Summarizer web sitesinde bulunan Alex chatbot’u, bir ürün hakkında bilgi bulmanıza yardımcı olan bir örnek. Bir soru sorduğunuzda, ilgilendiğiniz bilgiye sahip bir sayfaya link içeren bir mesaj alırsınız.

Kaynak: https://summarizer.intellexer.com/

Böyle bir botu oluşturmak için çok fazla veri sağlamaya veya çıkarmaya gerek yok. Sadece site içeriğini uygun forma getirmek için işlemeniz yeterli. Ardından, sayfa içeriği hakkında bilgiyi ayırın ve sohbet akışını oluşturmak için verilerinizi kullanın. Chatbot’lar sürekli öğrenir, bu nedenle aldıkları soruların sayısı arttıkça cevaplarının doğruluğu da artar.

3. Teslimat Yardımı

Sanal asistanlar, müşterilerden teslimat taleplerini alabilir ve bunları anında işleyebilir. Diğer birçok tekrarlayan görevi gibi, sipariş bilgisi toplama görevini de personelinizden alabilir. Ayrıca, teslimat durumunu bildirme veya sipariş için fatura gönderme gibi teslimatla ilgili müşteri taleplerini hemen yerine getirebilir.

4. Kapsamlı Personel Desteği

Chatbot’lar, personelinizi birçok şekilde destekleyebilir, evrak işlerinden sipariş yerleştirme ve ödeme işlemlerine kadar. Faturalar veya ödeme talepleri gibi belgeleri alabilir veya oluşturabilir. İnsanların müdahalesi gerektiğinde, personelinize sonraki adımları atmaları için mesaj gönderirler.

DHL müşteri hizmetleri ekibinin süpervizör ve eğitmeni Bas Vogels’e göre: “Çalışanlar, karmaşık müşteri sorularını çözmek ve artan müşteri memnuniyeti için daha fazla zaman ayırabiliyorlar.”

5. Gerçek Zamanlı Teslimat Takibi

Lojistikte, teslimat zamanı ve gerçek zamanlı sipariş durumu bilgileri çok önemlidir. Chatbot’lar, müşterilerin beklemelerine gerek kalmadan onlara bilgi sağlar.

Bu çözümün gerçek hayattaki bir örneği, RoboRobo’nun RPL için oluşturduğu bir çalışmadır. Müşterilerin paketlerinin durumunu takip etmelerine ve ne zaman teslim edileceğini öğrenmelerine olanak tanıyan bir bot geliştirdiler.

Chatbot’lar, web sitenizin dışında da kullanılabilir. Daha fazla şirket, Facebook, Skype, WhatsApp ve diğer kanallarda chatbot kullanmayı tercih ediyor.

3. Depo Operasyonlarında Picker Routing ve Batching Problemlerinin Çözümü

Yapay zeka, lojistikte depo ve dağıtım aşamasında malların akışını optimize etmek için kullanılan bir diğer görevdir.

Yapay zeka tabanlı depo yönetim sistemleri, depoda gerçekleşen tüm faaliyetleri ve süreçleri kaydedebilir. Toplanan tarihsel verileri analiz ederek, kullanılan ekipmanların (robotlar ve otomatik ve yarı otomatik sistemler) yükleri nasıl işleyeceğini planlar. Özellikle burada derin öğrenme, tahminsel analiz, bilgisayar görme ve ürün tanıma yazılımları yardımcı olabilir.

Makine öğrenimi algoritmalarının ana hedeflerinden biri, insanların monoton ancak zor görevlerine yardımcı olmaktır. Lojistik ve üretim endüstrisinde bu görevlerden biri, makinelerin de destekleyebileceği picker routing işlemleridir.

Bu konunun ilginç bir örneği, Nvidia’ (NVDA ) nın Zalando için oluşturduğu çözümdür. Her saat binlerce yeni sipariş alan bir e-ticaret devi için bir çözüm geliştirdiler.

1. Picker Routing Süresini Azaltma

Depo kontrolü için “iplik merdiven” düzenini (ürünlerin rafta depolandığı çoklu sıralı bir düzen) hazırladılar. Bir çalışanın farklı depo bölümlerindeki ürünleri toplaması gerektiğinde, sistem en kısa rotayı önerir.

Nvidia’nın geliştiricileri, OCaPi (Optimal Cart Pick) algoritmasını yarattı. Bu, çalışanın ve çalışanın arabasının hareketleri için optimal turu bulur.

2. Batching Probleminin Çözümü

Zalando’da tüm siparişler bir toplama listesine atanır. Liste tamamlandığında, ürünler müşteriye paketlenir.

Nvidia geliştiricileri, tüm toplama listeleri için seyahat süresini en aza indirmeyi amaçlayan bir çözüm oluşturdular. OCaPi pick turlarını analiz ettiler.

Bu Problemleri Azaltabilecek Teknolojiler

Bu projelerde kullanılan ana teknoloji, OCaPi algoritmasıdır. Bu, seyahat süresini hesaplamak için kullanılan yüksek derecede非线性 bir fonksiyondur.

Seyahat süresini daha da hızlı tahmin etmek için Caffe sinir ağı çerçevesi ve NVIDIA’nın cuDNN convolutional sinir ağı kütüphanesini kullandılar. Dört modeli paralel olarak eğitmelerine olanak tanıdı ve çok doğru bir sinir ağı mimarisi bulmalarına yardımcı oldu. Sonuç olarak, sistem şirketin toplama başına seyahat süresini %11 oranında azaltmasına yardımcı oldu.

Bu makine öğrenimi-tabanlı çözümler, şirketlere:

• Verimliliği artırma
• Sipariş toplama sürelerini hızlandırarak müşteri memnuniyetini artırma
• Akıllı çözümlerle desteklenen personelin memnuniyetini artırma
• Günlük iş akışını iyileştirme
• İnsan hatasını ortadan kaldırma, çünkü rota hesaplama, insan tarafından yapılan hesaplama göre daha hızlı ve daha doğru