5 اثر برتر هوش مصنوعی بر لجستیک

هیچ شکل دیگری برای توصیف وضعیت فعلی وجود ندارد: هوش مصنوعی در حال ایجاد انقلابی در جهان لجستیک است. ممکن است فکر کنید در حال اغراق در این باره هستیم اما باور کنید این یک حقیقت است. تکنولوژی به طور اساسی در حال تغییر شیوه های ارسال بسته ها در سرتاسر جهان است، از تجزیه و تحلیل هایی که در زمینه پیش بینی انجام می شود تا ربات ها و وسایل نقلیه خودکار. در ادامه به بررسی پنج روشی که در آنها هوش مصنوعی در حال تغییر دادن صنعت لجستیک است می پردازیم. همراه باشید.

1- زمانی که پای هوش مصنوعی به صنعت وارد می شود، قابلیت ها برای پیش بینی به حد اعلای خود می رسد

قابلیت های هوش مصنوعی به طور جدی باعث افزایش کارایی کسب و کارها در زمینه تقاضای پیش بینی و برنامه ریزی شبکه می شود. داشتن ابزاری برای پیش بینی دقیق تقاضا و برنامه ریزی ظرفیت این امکان را برای شرکت ها فراهم می کند که فعالیت بیشتری داشته باشند. شرکت ها با دانستن اینکه چه چیزی انتظار آنها را می کشد، می توانند تعداد وسایل نقلیه مورد نیاز برای حمل و نقل کالاها را کاهش دهند و به سمت مکان هایی که تقاضا در آنجا بیشتر می شود، هدایت کنند. تمام اینها در کنار هم منجر به کاهش هزینه های عملیاتی می شود.

تکنولوژی از نهایت ظرفیت داده های موجود استفاده می کند تا بهتر بتواند اتفاق های پیش رو را پیش بینی کند، از ریسک ها دور بماند و برای مشکلات راه حل ارائه بدهد. این قابلیت به سازمان ها اجازه می دهد تا درباره چگونگی استفاده از منابعشان در بالاترین بهره وری و کارایی تصمیم گیری کنند و هوش مصنوعی می تواند تمام این معادله ها را خیلی سریع تر و دقیق تر از گذشته انجام بدهد.

به عنوان مثال، شرکت  DHL (1) 58 پارامتر داده داخلی متفاوت را بررسی و تحلیل می کند تا بتواند یک مدل یادگیری ماشین برای حمل و نقل هوایی بسازد. به جای حدس ذهنی، این شرکت با استفاده از این روش می تواند از یک هفته قبل پیش بینی کند که آیا متوسط زمان حمل و نقل روزانه کاهش پیدا می کند یا افزایش. علاوه بر این، شرکت دی اچ ال با استفاده از این فناوری می تواند دست به شناسایی عواملی بزند که ممکن است باعث تاخیر در جابه‌جایی محموله ها شوند. داشتن چنین چشم اندازی در بخشی مانند حمل و نقل هوایی، که فقط یک درصد از تناژ تجارت جهانی را بر عهده دارد اما ارزش آن به 35 درصد می رسد، باورنکردی به نظر می رسد.

به طور کلی، استفاده از ابزارهای تحلیلی پیش بینی کننده در لجستیک و زنجیره تامین در حال افزایش است. با این حال با وجود در دسترس بودن این نوع تکنولوژی ها، هستند افراد کمی که بتوانند با استفاده از داده های ناقص و کم کیفیت، کار تحلیل و پیش بینی آینده را به خوبی انجام بدهند.

فعلا تنها چند کمپانی بسیار بزرگ وجود دارند که می توانند از پس هزینه های استخدام یک تیم کامل و حرفه ای دانشمند داده برای توسعه ابزاری درون شرکتی بربیایند. به هر حال، دیگر شرکت های حاضر در این صنعت می توانند از طریق ابزارهای موجود، از مزایای هوش مصنوعی و قابلیت های پیش بینی کننده آن بهره ببرند.

آنالیزهای ارائه شده از سمت هوش مصنوعی همچنین می توانند از شما در برابر کارها و تصمیم های ریسک پذیر محافظت کنند. یک مثال خوب دیگر از DHL، پلتفرمی است که این شرکت از آن برای مانیتور کردن بیش از 8 میلیون پست و مطلب در شبکه های اجتماعی و فضای دیجیتال و شناسایی مشکلات احتمالی در زمینه زنجیره تامین استفاده می کند. از طریق ماشین لرنینگ پیشرفته و پردازش زبان طبیعی، سیستم می تواند متوجه احساسات موجود در مکالمه های آنلاین شود و کمبودهای احتمالی در تامین مواد، مشکلات دسترسی و وضعیت تامین کننده را شناسایی کند.

2- رباتیک

هیچ بحثی در زمینه هوش مصنوعی بدون اشاره به رشته رباتیک کامل نمی شود. با وجود اینکه این مبحث ممکن است مبحثی مربوط به آینده به نظر برسد، اما استفاده از رباتیک این روزها در زنجیره تامین امری بسیار عادی است. تحقیقات نشان می دهد که فروش جهانی ربات های لجستیک و انبارداری تا انتهای سال 2021 به 22.4 میلیارد دلار می رسد. ربات ها در حال موقعیت یابی، ردیابی و انتقال موجودی در انبارهای هوشمند هستند و کار انتقال و مرتب سازی بسته های بزرگ را در مراکز توزیع انجام می دهند.

یک مثال خوب از رباتیک در زنجیره تامین، شرکت استارت آبی فیزیر است. شرکت فناوری عمیق هلندی در بخش خودکارسازی جهانی لجستیک است و از ربات ها در کار خود استفاده می کند. شرکت فیزیر الگوریتم های یادگیری عمیق خود را در رباتیک ها می گنجاند و می تواند به آنها توانایی تصمیم گیری مستقل از انسان ها در فرایندهایی مانند شناسایی، تجزیه و تحلیل، شمارش، جمع آوری و دستکاری کالاها بدهد. بلندکردن بارها یکی از حساس ترین بخش های فرایند لجستیکی است، پس فیزیر توانسته به راه حلی دست پیدا کند که ربات ها بتوانند با استفاده از آن نوع بار را شناسایی (در کمتر از 0.2 ثانیه) تشخیص دهند و بار را به صورت فیزیکی به مکان مورد نظر انتقال دهند.  

3- داده بزرگ و تمیز

هوش مصنوعی تنها در ربات ها خلاصه نشده است. قدرت بیگ دیتا به شرکت های لجستیکی این امکان را می دهد تا عملکردهای آینده را با دقتی بسیار بالا پیش بینی و بهینه سازی کنند. دیدی که از طریق داده های بزرگ به دست می آید، به ویژه وقتی که توسط هوش مصنوعی ایجاد می شوند، می توانند جنبه های زیادی از زنجیره تامین مانند بهینه سازی مسیر و شفافیت زنجیره تامین را بهبود ببخشند.

به این مثال از دنیای واقعی توجه کنید: UPS توانسته است سالانه با استفاده از بهینه سازی مسیرهای خود در حدود 10 میلیون گالن صرفه جویی انجام بدهد. صنعت لجستیک می داند که بیگ دیتا، چه تغیر بزرگی ایجاد خواهد کرد: بر اساس یک مطالعه، 81 درصد شرکت های حمل و نقلی و 86 درصد شرکت های لجستیکی طرف سوم بر این عقیده هستند که بیگ دیتا به طور موثری تبدیل به شایستگی اصلی سازمان های زنجیره تامین آنها می شود. چرا این اتفاق می افتد؟ چون این بخش پیچیده و پویاست و بر بسیاری از قطعات متحرک تکیه دارد. بیگ دیتا به شما کمک می کند بر همه چیز نظارت داشته باشید.

تولید دیتای تمیز تبدیل به یک قدم مهم برای هوش مصنوعی در شرکت های لجستیکی تبدیل شده است چرا که بسیاری از آنها به سادگی ارقام قابل استفاده ای برای اجرا ندارند. اندازه گیری میزان بهره وری دشوار است زیرا برخی از شرکت ها داده های خود را از چند بخش و چند نفر تولید می کنند. چنین داده ها و ارقامی را نمی توان به راحتی در منبع بهبود داد، به همین دلیل الگوریتم ها به میدان آمدند تا با تحلیل داده های قدیمی، شناسایی مشکلات و بهبود کیفیت داده ها، آنها را تا اندازه ای شفاف کنند که قابلیت استفاده داشته باشند.

یک مثال خوب در پاک سازی داده ها در واقعیت، وقتی است که شرکت ها داده های ناقصی در بخش جابه‌جایی کالاها دارند، هوش مصنوعی می تواند به طور سیستماتیک به سراغ داده های قدیمی جابه‌جایی کالا برود تا یک کسر دقیقی از مقدارهای ناشناخته به دست بیاورد. این الگوریتم های هوش مصنوعی تنها به 5 تا 10 درصد داده صحیح برای ایجاد یک مجموعه داده ای آموزشی نیاز دارد تا از آن برای پاک سازی داده ها و غنی سازی آن استفاده کند. از اینجا به بعد داده های موجود تخمینی دقیق از تمام بخش های فرایند جابه‌جایی می دهد و می گوید چه اندازه از وسیله نقلیه خالی یا پر است.

4- دیدی کامپیوتری

وجود دو چشم اضافه در انجام تمام کارها امتیازی ویژه محسوب می شود، حالا فکر کنید که این دو چشم اضافه برای زیرنظر گرفتن محموله ها در سرتاسر دنیا باشند. هوش مصنوعی مبتنی بر دید کامپیوتری به ما این امکان را می دهد تا چیزها را از طریقی تازه ببینیم، که این شامل زنجیره تامین نیز می شود. بر طبقه گفته های شرکت DHL، بازرسی های بصری که توسط هوش مصنوعی تقویت شده است، می تواند خیلی سریع تر از قبل «خرابی ها را تشخیص بدهد، نوع آنها را دسته بندی کند و اقدام اصلاحی مناسب را تعیین سازد».

ابرکامپیوتر واتسون IBM مثالی خوب از چیزی است که دید هوش مصنوعی می تواند برای مان به ارمغان بیاورد. این ماشین برای شناسایی ظاهری واگن های قطار آسیب دیده، برنامه ریزی شده بود. زمانی که دوربین ها برای جمع آوری تصاویر واگن ها روی قطار نصب شدند، کامپیوتر واتسون به سرعت اطلاعات مربوط وضعیت این واگن ها را جمع آوری و پردازش کرد. در یک مدت کوتاه زمانی، توانایی های شناختی بصری ربات ها به میزان دقت بالای 90 درصد رسیدند.

مثال خوب دیگر از خرده فروشی آمازون است، جایی که سیستم های بصری کامپیوتری می توانند بار تریلرهای موجودی کالا را در مدت زمانی کمتر از 30 دقیقه خالی کنند که در مقایسه با قبل ساعت ها در زمان صرفه جویی می شود.

5- ماشین های خودران

با وجود اینکه رویای کامیون های خودران ممکن است هنوز به حقیقت نپیوسته باشد اما رانندگی با فناوری پیشرفته به کمک افزایش ایمنی و کارایی در صنعت لجستیک می آید. حمل و نقل جاده ای با کمک خلبان اتوماتیک بزرگراه، کمک خط و سیستم ترمز کمکی پیش بینی شده، در حال تغییرات بزرگی است.

سیستم های بهتر رانندگی، امروزه برای چندین کامیون در کنار هم این امکان را فراهم کرده اند تا از طریق صف آرایی، مصرف سوخت شان را پایین تر بیاوردند. این صف آرایی ها از طریق کامپیوترها کنترل می شوند و در متدی که به آن لشکرکشی (Platooning) می گویند با یکدیگر ارتباط می گیرند و پشت سر هم به حرکت در می آیند. این روش اثبات کرده است که می تواند در کاهش 4.5 درصدی سوخت کامیون ابتدایی و 10 درصدی کامیون های پشت سر او اثرگذار باشد. در عین حال، شرکت هایی مانند تسلا، فولکس واگن و دایملر روی خودکارسازی کامل وسایل نقلیه کار می کنند.

بسیاری از این خودروهای خودران الکترونیکی هستند. ایستگاه های شارژ در گذشته مساله بزرگی بودند اما وسایل نقلیه الکترونیکی این روزها در حال مقابله بر مشکلات مسافتی خود هستند. به عنوان مثل تسلا در بیانیه ای اعلام کرده است که کامیون های کوچک آنها قادر هستند تنها با نیم ساعت شارژ تا 800 کیلومتر را با باتری پر حرکت کنند و 600 کیلومتر دیگر را نیز پیش از رسیدن به ایستگاه شارژر بعدی حرکت کنند.

در انتها

این پنج تغییر در صنعت، پیشگامانه است اما فقط نوک کوه یخ را به ما نشان می دهد. جالب ترین  نکته در مورد هوش مصنوعی در لجستیک این است که بسیار بیشتر از این 5 روش در این صنعت وجود دارد. این فناوری تأثیر کل نگرانه ای در نحوه حمل و نقل ما دارد - و مطمئناً سال ها و دهه های آینده همکاری بیشتری بین شرکت های لجستیکی و استارتاپ ها ایجاد می کند.