AI Nasıl Sessizce Lojistiği Yeniden Şekillendiriyor: İsrafı Kesiyor ve Marjları Artırıyor

Finans ve sağlık sektörleri AI’ı benimsemeleri nedeniyle manşetlere çıkarken, en kârlı kullanım örneklerinin bir kısmı yollarda bulunuyor. Lojistik, küresel ticaretin omurgasıdır ve yöneticiler bunun farkına varıyor – 2024 yılında, tedarik zinciri liderlerinin %90’ı, teknoloji yeteneklerinin taşıma ortakları seçerken üst düzey faktörler olduğunu söyledi. Sebep? AI, verimsizlikle ünlü bir endüstriyi rekabette üstünlüğe dönüştürüyor.

Tarihsel olarak kağıt tabanlı süreçlere dayanmak, lojistiği tedarik zinciri liderleri için kör bir nokta haline getirdi. Bu görünürlük eksikliği, bullwhip etkisini besliyor: küçük perakende talep değişiklikleri, tedarik zincirinde yukarı doğru seyahat ettikçe şişer ve hammadde tedarikçilerine ulaşır. Uzun teslimat süreleri ile birleştiğinde, bu durum her aşamanın – perakendecilerin, toptancıların, dağıtıcıların ve üreticilerin – aşırı sipariş vermesine ve sorunu kötüleştirmesine neden olur.

Ama bir saniye için, yarı iletken çiplerle kamyonları ve depoları doldurup sonra PC talebinin azalması yerine, lojistiğin gerçek zamanlı takip ve tedarik zinciri görünürlüğü olduğunu hayal edelim. Talep dalgalanmalarını %99,9 doğrulukla tahmin edebilseler ve esnek lojistik çözümler sunabilseler nasıl olur?

AI ve makine öğrenimi ile bu ideal, iş liderlerinin düşündüğünden daha yakın olabilir.

Tedarik Zinciri Görünürlüğü Açıklanamayanı Açıklar

“Taşıma işleticilerinin hangi teknoloji yeteneklerini en değerli buluyorsunuz?” sorusuna, %67’lik bir cevap, gerçek zamanlı sevkiyat takibi için oy kullandı.

Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları, kargo takibini devrimleştirerek, gıdalar ve farmasötik ürünler gibi zaman duyarlı veya sıcaklık kontrollü sevkiyatlar için kritik olan malların durumları hakkında granüler görünürlük ve gerçek zamanlı uyarılar sağlar. Tedarik zinciri liderleri, yalnızca stoklarının ne kadar olduğunu ve nerede olduğunu herhangi bir anda öğrenebilmekle kalmaz, aynı zamanda durumları hakkında da bilgi edinebilirler. Göndericiler, malların sıcak, soğuk, nemli veya kuru olup olmadığını ve kapıların, kutuların veya diğer konteynırların açılıp açılmadığını takip edebilir ve paylaşabilir. Bu bilgiler, gıda maddelerinin bozulmuş olarak varması gibi anormallikleri açıklar ve gelecekteki israfı en aza indirir.

Elektronik endüstrisine geçerken, şirketler, ürünlerin takip edildiği ve izlendiği sürece laptop anakartları gibi ürünlerin gerçek olduğunu müşterilere garanti edebilir. Depo ve envanter yöneticileri, stok seviyelerini takip etmek için barkodları ve QR kodlarını taramak veya yüksek değerli varlıkları taramak zorunda kalmadan nesnelere bağlı radyo frekansı tanımlama (RFID) etiketlerini kullanabilir. Daha gelişmiş RFID etiketleri, önceden belirlenmiş eşiğin (örneğin sıcaklık) dışına çıktığında gerçek zamanlı uyarılar sunar.

Öğe düzeyinde görünürlük, göndericiler ve tedarik zinciri ortakları için bir zorunluluk haline geldi. Lojistik sağlayıcılar, kesintilere ve talep değişikliklerine nhanh chóng uyum sağlamak zorunda ve bu görünürlük dayanıklılığı artırıyor. Bu bilgiler, işletmelerin envanter hakkında holistik bir görünüm sahibi olmasını ve gerçek zamanlı olarak kararlar almasını sağlar, böylece israfı azaltır ve kaynak kullanımını iyileştirir.

Talep Tahmini ve Güvenilir Teslimat Süreleri

IoT sensörlerinin faydası, yalnızca öğeleri takip etmek ve müşterileri gerçek zamanlı olarak bilgilendirmekle sınırlı değildir. Talep tahmini algoritmalarını besleyen veriler sağlar.

Örneğin, Coca-Cola, otomatlardan ve buzdolaplarından veri toplamak ve stok seviyeleri ve tüketici tercihleri analizi için gerçek zamanlı ölçütleri izlemek için IoT’u kullanıyor. Bu, Coca-Cola’nın belirli ürün türleri ve tatlar için talebi hakkında bilgilendirilmiş tahminler yapmasını sağlar.

Taşıma işleticileri, benzer bir yöntemi kullanarak, belirli güzergahlardaki nakliye hacmini tahmin etmek için giderek daha fazla kullanıyor, bu da filo dağıtımını optimize etmelerine ve hizmet seviyesi anlaşmalarını (SLA) karşılamalarına olanak tanır. İşletmeler için iyi haber, daha güvenilir teslimat süreleri, yani daha düşük stok maliyetleri ve daha az stok çıkışı anlamına gelir.

Lojistik şirketleri talebi tahmin etmenin iki genel yolu vardır:

1. Uzun vadeli (stratejik): Bütçeler ve varlık planlaması için (6 ay ila 3 yıl planları).
2. Kısa vadeli (operasyonel): Lojistik için en değerli, karada nakliye taşımacılığı 14 güne kadar ve okyanus taşımacılığı için 1-12 hafta öncesinden tahmin ediyor.

Örneğin, DPDgroup’un kurye şirketi Speedy, historical sevkiyat verilerini (paket boyutu, teslimat süreleri, müşteri davranışı vb.) dış faktörlerle birleştirerek (tatiller, perakende zirveleri (Black Friday) vb.) talebi öngörüyor. Yeni sistemde, AI destekli talep tahmini, Speedy’nin gereksiz seyahatleri ve hatları hızlı bir şekilde tanımlamasına ve iptal etmesine olanak tanıdı. Bu, %25’lik bir hub-to-hub maliyet azaltması ve %14’lük bir filo kullanım artışı ile sonuçlandı. McKinsey, benzer sonuçları tedarik zinciri yönetiminde buldu, talebi tahmin etme araçlarının hataları %20 ila %50 oranında azalttığını buldu.

Yük-Kapasite Eşleştirme: Hava Taşımayı Durdurun

Uber Freight, 2023 yılında, ABD’de her yıl sürülen yaklaşık 175 milyar milden %20 ila %35’inin muhtemelen boş olduğunu bildirdi – bu, yakıt ve işgücü bütçelerini tüketiyor. Şimdi AI, ML ve dijital ikiz teknolojisi ana akım haline geldi, Dallas’ta teslimat yapan bir kamyonun Chicago’ya boş olarak geri dönmemesi gerekiyor. AI destekli yük eşleştirme platformları, nakliye talebi, kamyon mevcudiyeti ve rota kalıplarını analiz ederek her kamyonun maksimum verimlilikle çalışmasını sağlar.

Lojistik şirketleri, talep tahmini araçlarında kullanılan toplanan nakliye bilgilerini (yük boyutu, ağırlık, boyut, tip -是否 perishable, hazardous, vb.) kapasite ile çapraz analiz ediyor. AI destekli analitik, kamyon boyutu, özellikler, konum ve mevcudiyeti ile sürücünün hizmet saatleri düzenlemelerini inceleyerek göndericileri ve taşıyıcıları gerçek zamanlı olarak bağlayabilir. Dijital ikiz teknolojisi, sanal senaryoları simüle ederek optimal eşleştirmeyi sağlamak için bu süreci daha da ileri götürecek potansiyele sahiptir.

Bir gönderici, dijital bir platforma gelecek yükü hakkında bilgi girdiğini varsayalım. Sistem, mevcut taşıma kapasitesini analiz ederek yükü en uygun seçeneğe göre eşleştirir, daha önce belirtilen optimizasyon faktörlerini dikkate alarak. İşlem işlenir ve sevkiyat tüm yolculuğu boyunca takip edilir.

Varlıkları takip ederek, talebi öngörerek ve yükleri eşleştirerek lojistik şirketleri büyük miktarlarda para kazanıyor. Boş milleri en aza indiriyor, araç kullanımını en üst düzeye çıkarıyor ve karbon ayak izini ortadan kaldırıyor – sonunda daha güvenilir teslimatlarla müşteri ilişkilerini geliştiriyor.

Faydalar lojistiğin ötesine geçer. Bu düzeyde tedarik zinciri görünürlüğü, perakendecilerin ve üreticilerin üretim zamanlamalarını optimize etmelerine ve envanter tutma maliyetlerini azaltmalarına olanak tanır. Sevkiyatları daha verimli planlayabilir, gecikmeleri ve depolama ücretlerini en aza indirgeyebilir ve optimal kamyon kullanımını sağlayarak ve atıl kapasiteyi en aza indirerek taşıma masraflarını azaltabilirler.

Havayolları, imalat, hatta bulut bilişim gibi kaynak tahsisi ile uğraşan herhangi bir endüstri, lojistik AI’ın operasyonları nasıl düzene koyduğunu öğrenebilir.