Bugünün hızla ilerleyen dünyasında, tedarik zinciri yönetimi her zamankinden daha kritik hale geldi. E-ticaretin hızla büyümesiyle birlikte, işletmelerin hızlı ve verimli teslimat talebine ayak uydurması gerekiyor.
Ancak tedarik zincirlerinin bu talebe nasıl ayak uyduracağını nasıl sağlayabilirler? İşte burada lojistikte AI devreye giriyor – lojistik sektörü için bir oyun değiştirici, insanların bir yerden bir yere mallarını taşıma şeklini devrimleştiriyor.
Lojistikte AI, tedarik zinciri sürecini düzene sokmak ve optimize etmek için yapay zeka ve makine öğrenmesinin kullanılmasını ifade eder. Süreç madenciliğinden müşteri hizmetlerine, veri toplamadan lojistik hizmetlere kadar, AI tedarik zincirinin her yönünü dönüştürüyor.
Ancak lojistikte AI’nin avantajları nelerdir? Faydaları ve dezavantajları nelerdir? Tedarik zinciri endüstrisinde kullanılan AI kullanım durumları ve uygulamaları nelerdir? AI, 2023’te lojistik sektörünü nasıl değiştiriyor?
Bu makalede, yukarıda belirtilen tüm soruları yanıtlamaya çalışmanın yanı sıra, AI’nin yaygın tedarik zinciri sorunlarını nasıl çözdüğüne ve lojistikteki AI’nın heyecan verici kullanım durumlarını ve uygulamalarını kapsamlı bir şekilde inceleyeceğiz ve bunların 2023’te endüstriyi nasıl dönüştürdüğünü inceleyeceğiz.
Lojistik ve Tedarik Zincirinde AI’nın Artıları ve Eksilerini Keşfetmek
AI, son zamanlarda lojistik sektörü için en umut verici teknolojilerden biri olmuştur. Tedarik zinciri süreçlerini devrimleştirme, verimliliği artırma ve zaman ve para tasarrufu sağlama potansiyeli vardır. Ancak, her yeni teknoloji gibi, AI’nin lojistik ve tedarik zincirinde kullanılmasıyla ilgili potansiyel tuzaklar ve risklerle ilgili endişeler bulunmaktadır. Bu bölümde, argümanın her iki tarafını da inceleyecek ve lojistik sektöründe AI’nın artılarını ve eksilerini değerlendireceğiz.
Lojistik ve Tedarik Zincirinde AI’nın Artıları
- Geliştirilmiş Süreç Otomasyonu: AI, süreçleri otomatikleştirmeye yardımcı olabilir ve lojistik ve tedarik zinciri sürecinde gereken manuel müdahaleyi azaltabilir. Bu, operasyonların doğruluğunu ve verimliliğini artırabilir, üretkenliği artıracağı gibi maliyetleri de düşürebilir. AI, büyük miktarda veriyi daha hızlı bir şekilde işlemek ve analiz etmek için de kullanılabileceğinden süreç optimizasyonunu ve geliştirilmiş karar verme yeteneklerini sağlar.
- Geliştirilmiş Müşteri Hizmetleri: AI, daha hızlı yanıt süreleri ve daha doğru bilgiler sağlayarak müşteri hizmetlerini iyileştirmeye yardımcı olabilir. AI destekli chatbotlar, müşteri sorularına hızlı, kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlayarak bekleme sürelerini azaltabilir ve genel olarak daha iyi bir müşteri deneyimi sunabilir.
- Artan Verimlilik ve Doğruluk: AI, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz ederek lojistik ve tedarik zinciri süreçlerinin doğruluğunu ve verimliliğini artırabilir, böylece karar verme sürecini hızlandırır. Bu, tedarik zinciri operasyonlarının görünürlüğünü artırabilir ve gecikmeleri en aza indirebilir. AI, gelecekteki talep ve tedarik zinciri sorunlarına yönelik öngörücü içgörüler sağlayabilir ve beklenen riskleri daha hafif hale getirir.
- İyileştirilmiş Veri Kalitesi: AI, toplanan ve analiz edilen verilerin kalitesini artırmanın yanı sıra hata ve eksiklik riskini azaltmaya yardımcı olabilir. Yapay zeka tarafından toplanan veriler daha doğrudur ve bu da maliyetlerin düşürülmesine ve maliyetli ve zaman alıcı hataların ortadan kaldırılmasını sağlar.
- Gelişmiş Otonom Teknolojiler: AI, otonom araçlara ve nesnelere güç sağlamak için kullanılabilir ve malların daha verimli ve doğru bir şekilde teslim edilmesinin yanı sıra iyileştirilmiş envanter yönetimi ve optimizasyonuna olanak tanır.
Lojistik ve Tedarik Zinciri’nde AI’nın Eksileri
- Yüksek Maliyet: Lojistik ve tedarik zinciri operasyonlarında AI teknolojisinin uygulanması pahalı olabilir, çünkü donanım, yazılım ve teknolojiyi kullanmak için gerekli uzmanlığa sahip çalışanlarda önemli yatırımlar gerektirir.
- Şeffaflık Eksikliği: AI destekli teknolojiler hala gelişme aşamasında olduğu için, şeffaflıkla ilgili bazı sorunlar hala var. AI destekli sistemler tarafından alınan kararların ve eylemlerin gerektiği kadar şeffaf olmayabileceği konusunda endişeler var.
- Veri Gizliliği ve Güvenlik Riskleri: AI destekli teknolojileri beslemek için gereken büyük miktarda veri ile, verilerin tehlikeye girebileceği potansiyeli vardır. Şirketler, teknolojiden faydalanmak istiyorlarsa, verilerinin güvende olduğunu ve müşterilerin gizliliğini koruduklarını sağlamalıdırlar.
- Çeşitlilik Eksikliği: AI, karar vermek ve öğrenmek için veri setlerine dayanır. Veri setleri yeterince çeşitli veya sağlam değilse, AI yanlış kararlar verebilir. Bu, lojistik ve tedarik zinciri operasyonlarının envanteri yönetmek veya malları yönlendirmek için AI’yi kullanıyor olması durumunda bir sorun olabilir.
- Sentetik Veriye Bağımlılık: AI destekli teknolojiler, optimal performans için yüksek kaliteli verinin mevcudiyetine bağlıdır. Bu veri olmadan, performans zarar görebilir ve beklenmeyen sonuçlara yol açabilir. Şirketler, AI destekli teknolojiler için gerekli verinin yeterince çeşitli ve tam olduğundan emin olmalıdır.
Ortak Tedarik Zinciri Sorunları için 12 AI Çözümü
Global tedarik zinciri, üreticileri, tedarikçileri, lojistik hizmet sağlayıcıları ve perakendecileri içeren birçok parçanın hareket ettiği karmaşık bir ağdır. Bu kadar çok hareketli parça olduğu için tedarik zinciri sorunları yaygındır. Neyse ki, yapay zeka (AI) gelişi, lojistik ve tedarik zinciri yönetimini dönüştürüyor. İşte 12 ortak tedarik zinciri sorunu ve AI’nin sorunlara dair yardımları:
Yetersiz Gerçek Zamanlı Veri: AI destekli veri toplama ve süreç madenciliği, gerçek zamanlı olarak sorunları ve potansiyel çözümleri ortaya çıkarmaya ve tedarik zinciri aksamalarını belirlemeyi ve çözmeyi kolaylaştırmaya yardımcı olur.
Kaliteli Veri Toplama: Sentetik veriyi kullanarak AI, tedarik zinciri kararları için güvenilir, doğru ve kaliteli veriler sağlar.
Zayıf Envanter Yönetimi: AI destekli envanter yönetimi araçları, talep tahmini ve stok seviyesi optimizasyonu gibi, şirketlerin envanterlerini daha iyi yönetmelerine ve müşteri taleplerini öngörmelerine yardımcı olabilir.
Yüksek Taşıma Maliyetleri: AI tabanlı lojistik hizmetler, en maliyet etkin rotaları bulmaya ve optimize edilmiş teslimatları sağlamaya yardımcı olarak şirketlerin taşıma maliyetlerini azaltır.
Kapasite Planlama: AI destekli kapasite planlayıcılar, manuel çabayı azaltır ve müşteri taleplerine, sevkiyatlara ve envanter seviyelerine gerçek zamanlı içgörüler sağlar, düzgün bir süreç akışını garanti eder.
Eski Teknoloji: Makine öğrenmesi ve otonom şeyler aracılığıyla AI, şirketlerin en son tedarik zinciri uygulamalarında güncel kalmasına yardımcı olur, bu da daha fazla müşteri hizmetini geliştirir.
Gecikmeler ve Güvenilmez Hizmet Sağlayıcılar: AI destekli teslimat izleyiciler, güvenilir veriler sağlar, daha iyi müşteri hizmeti sağlar ve şirketlerin zamanında teslimatları gerçekleştirmesine yardımcı olur.
Dolandırıcılık ve Hırsızlık: AI, tedarik zincirindeki dolandırıcılık aktivitelerini ve sızıntıları belirlemeye yardımcı olur, şirketlerin hırsızlık veya kayıpları hızlı bir şekilde tespit etmesine ve kayıpları azaltmasına yardımcı olur.
Verimsiz Süreçler: AI destekli süreç otomasyonu ve otonom araçlar, şirketlerin tedarik zinciri süreçlerini düzene sokmalarına, daha hızlı ve daha verimli hale getirmelerine yardımcı olur.
Şeffaflık Eksikliği: AI destekli tedarik zinciri şeffaflık sistemi, şirketlerin tüm tedarik zinciri sürecini uçtan uca izlemelerine, sorunları hızlı bir şekilde çözmelerine ve gecikmeleri azaltmalarına olanak sağlar.
Zayıf Müşteri Hizmetleri: AI destekli chatbotlar ve sanal asistanlar, müşterilere 24/7 destek sağlayabilir, müşteri memnuniyetini artırabilir ve müşteri hizmetleri ekiplerinin yükünü azaltabilir.
Görünürlük Eksikliği: AI destekli analitikler, tedarik zincirine gerçek zamanlı görünürlük sağlayabilir, organizasyonların darboğazları belirlemesine ve düzeltici eylemler almasına olanak sağlar.
2023’te Lojistik & Tedarik Zinciri Sektörünü Dönüştüren 25 AI Kullanım Durumu ve Uygulama
AI teknolojileri, lojistik ve tedarik zinciri kullanım durumlarında zaten kullanılmakta olup, sektördeki verimliliği artırmak için paha biçilmez bir araç haline gelmiştir. İşte 2023’teki Lojistik & Tedarik Zinciri sektörünü dönüştüren 25 popüler AI kullanım durumu ve uygulamanın kapsamlı bir bakışı:
- Süreç Madenciliği
- Tedarik Zinciri Optimizasyonu
- Servis sağlayıcıları
- Proses Otomasyonu
- Otonom Araçlar
- Öngörücü bakım
- talep tahmini
- Depo yönetimi
- Rota optimizasyonu
- Son kilometre teslimatı
- Envanter yönetimi
- Kalite kontrol
- Tedarikçi risk yönetimi
- navlun eşleştirme
- Otomatik belge işleme
- Taşıyıcı seçimi
- Enerji optimizasyonu
- Sürdürülebilirlik takibi
- Sipariş yönetimi
- Gerçek zamanlı izleme ve görünürlük
- Otonom araçlar ve dronlar
- Robotik süreç otomasyonu
- Tahmine dayalı analitik
- Sentetik veri üretimi
- Dolandırıcılık tespiti ve önlenmesi
1. Süreç Madenciliği
Süreç Madenciliği, iş süreçleriyle ilgili verileri otomatik olarak izlemek ve analiz etmek için Yapay Zekayı (AI) kullanan bir teknolojidir. Tedarik zinciri şirketlerinin süreçlerini daha iyi anlamalarını ve maksimum verimlilik için optimize etmelerini sağlar. Süreç Madenciliği, müşteri verilerini tahmin etmek, analiz etmek ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için de kullanılabilir. Ek olarak, tedarik zincirindeki darboğazları ve zayıf noktaları belirlemek için kullanılabilir ve şirketlerin hızlı kararlar almasına ve süreçlerini buna göre optimize etmesine olanak tanır.
2. Tedarik Zinciri Optimizasyonu
AI, büyük miktarda veriyi analiz ederek ve eyleme geçirilebilir bir model geliştirerek tedarik zincirini optimize etmek için kullanılabilir. Tedarik zincirinin performansını izleyip ölçebilir ve potansiyel riskleri veya iyileştirme alanlarını belirleyebilir. AI, müşteri yanıt verme, sipariş karşılama ve envanter yönetimini ölçmek için de kullanılabilir.
3. Hizmet Sağlayıcılar
AI, üçüncü taraf şirketler tarafından sağlanan hizmetleri otomatikleştirmek için kullanılıyor. Örneğin yapay zeka, müşteri davranışı hakkında öngörüler oluşturmak ve katma değerli hizmetler önermek için büyük bir veri kümesini analiz edebilir. Şirketlerin tedarikçi ilişkilerini daha iyi yönetmesine ve tedarik zinciri riskini azaltmasına yardımcı olan stratejiler geliştirmek için de kullanılabilir.
4. Proses Otomasyonu
AI; siparişleri paketleme ve etiketleme, öğeleri gönderme, teslimatları planlama ve lojistiği izleme gibi rutin lojistik görevleri otomatikleştirmek ve kolaylaştırmak için kullanılabilir. AI teknolojisi, müşteri ihtiyaçlarını daha iyi tahmin etmek ve yerine getirme sürecini otomatikleştirmek için müşteri verilerinin tahmine dayalı analizine de olanak tanır.
5. Otonom Araçlar
Malları taşımak, zamandan, paradan ve kaynaklardan tasarruf etmek için otonom araçlar geliştiriliyor. AI, bu araçlara güç sağlamak ve onları daha akıllı, daha güvenli ve daha verimli hale getirmek için kullanılabilir. Otonom araçlar, el işçiliğine olan ihtiyacı azaltabilir ve tedarik zincirini daha verimli ve uygun maliyetli hale getirebilir.
6. Kestirimci Bakım
Yapay zeka destekli kestirimci bakım, lojistik ve tedarik zincirinin performansını izlemek ve ölçmek için kullanılabilir. Yapay zeka odaklı analitik, potansiyel arızaları oluşmadan önce belirlemek ve planlanmamış onarımlarla ilişkili maliyetleri azaltmak için kullanılabilir.
7. Talep Tahmini
AI, tahmini tahminler ve talep modelleri oluşturmak için müşteri ve pazar verilerini analiz etmek için kullanılabilir. Yapay zeka çözümleri ayrıca, belirli kalemlerin fazla veya eksik sipariş edilmesini önlemeye yardımcı olabilecek doğru bir envanter yönetimi planı geliştirmek için kullanılabilir.
8. Depo Yönetimi
AI, ürün depolamayı optimize ederek ve envanter seviyelerini izleyerek ambar verimliliğini artırmaya yardımcı olabilir. Alım, paketleme ve nakliye süreçlerini otomatikleştirmek için yapay zeka da kullanılabilir ve bu da zamandan, paradan ve kaynaklardan tasarruf edilmesine yardımcı olabilir.
9. Rota Optimizasyonu
AI, müşteri verilerini analiz eder ve teslimatlar için en verimli rotayı oluşturur. Yapay zeka güdümlü rota optimizasyonu, geri dönüş sürelerini azaltmaya ve müşteri memnuniyetini artırmaya yardımcı olur.
10. Son Mil Teslimatı
AI, aynı gün teslimat gibi özel teslimat seçenekleri oluşturarak son kilometre teslimat hizmetlerini modernize etmede etkilidir. AI, kişiselleştirilmiş teslimat rotaları oluşturmak ve son mil teslimatıyla ilişkili süreyi ve maliyeti azaltmak için müşteri verilerini analiz etmek için de kullanılabilir.
11. Envanter Yönetimi
AI, proaktif tedarik yönetimi yoluyla taleplerin ve marjların iyileştirilebileceğini tahmin ederek envanter seviyelerini analiz etmeye ve optimize etmeye yardımcı olur. Daha önce de söylediğimiz gibi, envanter maliyetlerini azaltmak amacıyla talep analizi ve tahminini iyileştirmek için de kullanılabilir.
12. Kalite Kontrol
AI, ürünleri izleyerek, analiz ederek ve inceleyerek kalite kontrol sürecini otomatikleştirmek için kullanılabilir. Malların en yüksek kalitede olmasını sağlamak için kusurları veya kusurları belirlemek için de kullanılabilir.
13. Tedarikçi Risk Yönetimi
AI, kapsamlı bir risk profili oluşturmak için tedarikçi bilgilerini analiz edebilir. Yapay zeka odaklı analitik sayesinde, tedarikçilerle ilgili potansiyel riskleri daha erken belirlemek ve tedarik zinciri kesintisi riskini azaltmaya yardımcı olmak mümkündür.
14. Navlun Eşleştirme
AI, yükü mevcut en iyi taşıyıcılarla eşleştirebilir ve daha iyi nakliye maliyetleri için pazarlık yapabilir. Ayrıca rezervasyon ve takip sürecini optimize etmek ve düzene sokmak, müşteri memnuniyetini artırmak ve geri dönüş sürelerini kısaltmak için kullanılabilir.
15. Otomatik Belge İşleme
AI, daha hızlı erişim ve depolama için belgeleri tarayarak ve dijital biçime dönüştürerek belge işlemeyi otomatikleştirmede etkilidir. Belgeleri tanımlayabilir ve doğrulukları için çapraz kontrol yaparak maliyetli manuel veri girişini ortadan kaldırabilir.
16. Taşıyıcı Seçimi
AI, iş için en iyi taşıyıcıyı seçmek üzere geçmiş performansı ve müşteri geri bildirimlerini analiz etmek için kullanılabilir. AI güdümlü algoritmalar, rekabetçi teklif verme için de kullanılabilir ve bu da iş için en uygun maliyetli taşıyıcıyı seçmeyi kolaylaştırır.
17. Enerji Optimizasyonu
Yapay zeka, verimsizlikleri belirlemek ve enerji maliyetlerini azaltmak için depolarda ve diğer tedarik zinciri tesislerinde enerji kullanımını optimize edebilir ve ayrıca enerji tüketim verilerini izleyip analiz edebilir.
18. Sürdürülebilirlik Takibi
AI teknolojisi, lojistik ve tedarik Zincirlerinin çevresel etkisini küresel ölçekte izleyip izleyebilir ve daha sürdürülebilir bir tedarik zinciri oluşturmak için en iyi uygulamaları ve olası iyileştirmeleri belirlemek için ortaya çıkan analitiği kullanabilir.
19. Sipariş Yönetimi
AI, verimliliği artırmak ve teslimat süresini azaltmak için sipariş işlemeyi otomatikleştirmek ve yönlendirmeyi optimize etmek için tasarlanmıştır. Müşteri memnuniyetini artırmak için müşteri taleplerini, tercihlerini ve kullanım geçmişini tanıyarak sipariş profilleri de geliştirebilir.
20. Gerçek Zamanlı İzleme ve Görünürlük
AI, müşterilere siparişleri hakkında güncel bilgiler sağlayan gerçek zamanlı izleme ve görünürlük platformları geliştirmek için kullanılabilir. AI güdümlü izleyiciler, gelen gönderileri izlemek, potansiyel gecikmeleri tespit etmek ve müşterileri siparişlerinin durumu hakkında otomatik olarak bilgilendirmek için kullanılabilir.
21. Otonom Araçlar ve Dronlar
Müşteriler için son kilometre teslimat hizmetlerini iyileştirmek için otonom araçlar ve dronlar kullanılabilir. Otonom araçlar, el işçiliğine olan ihtiyacı azaltır ve tedarik zincirini daha verimli ve uygun maliyetli hale getirir. Dronlar ayrıca daha kısa mesafelerde mal teslim etmek için de kullanılabilir ve geleneksel taşımacılıkla ilgili maliyetleri ortadan kaldırır.
22. Robotik Süreç Otomasyonu
AI, veri girişi, etiketleme ve paketleme görevleri gibi rutin lojistik operasyonları otomatikleştirmek için kullanılabilir. Robotlar, bu süreçleri otomatikleştirerek hataları ortadan kaldırabilir ve doğruluğu iyileştirerek zamandan ve paradan tasarruf edebilir.
23. Tahmine Dayalı Analitik
AI, gelecekteki müşteri talebini tahmin etmek ve kuruluşların tedarik zincirlerini buna göre planlamasına yardımcı olmak için tahmine dayalı modeller geliştirmek için kullanılabilir. Yapay zeka tarafından oluşturulan modeller, olası sorunları tespit etmek ve tedarik zincirindeki kesintileri önlemeye yardımcı olabilecek eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturmak için müşteri eğilimlerini analiz edebilir.
24. Sentetik Veri Üretimi
Bu, AI sistemlerini eğitmek ve iyileştirmek için kullanılabilecek sentetik veri kümelerinin geliştirilmesini içerir. AI, sentetik veri kümeleri oluşturarak hatalarından ders çıkarabilir ve zaman içinde doğruluğunu ve performansını iyileştirebilir.
25. Dolandırıcılık Tespiti ve Önleme
AI, lojistik ve tedarik zinciri endüstrisinde dolandırıcılığı tespit etmek ve önlemek için kullanılabilir. Bu, müşteri verilerini analiz ederek ve herhangi bir usulsüzlüğü veya şüpheli etkinliği belirleyerek yapılır, böylece şirketlerin dolandırıcılık riskini azaltmasına ve müşterilerini korumasına yardımcı olur.
Böylece, Yapay Zekanın halihazırda lojistik ve Tedarik Zinciri endüstrisinde çeşitli şekillerde devrim yarattığı görülebilir. AI, rutin görevleri ve süreçleri otomatikleştirerek maliyetleri azaltabilir ve müşteri memnuniyetini artırabilir. Ayrıca yapay zeka, büyük miktarda veriyi analiz ederek ve tahmine dayalı içgörüler sağlayarak tedarik zincirini optimize etmeye ve gerekli rekabet avantajını sağlamaya yardımcı olabilir. AI gelişmeye devam ettikçe, önümüzdeki yıllarda lojistik ve tedarik zinciri endüstrisini önemli ölçüde şekillendirme potansiyeline sahiptir.
