۱۵ کاربرد هوش مصنوعی در لجستیک

ناکارآمدی‌های مداوم، افزایش هزینه‌های عملیاتی و اختلالات مداوم در زنجیره تأمین ، همچنان عملکردهای لجستیکی را در سطح جهان به چالش می‌کشند.

در پاسخ، سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای به هوش مصنوعی روی می‌آورند تا انعطاف‌پذیری را بهبود بخشند، عملیات را بهینه‌سازی کنند و به دستاوردهای قابل اندازه‌گیری در زمینه موجودی، حمل و نقل و تدارکات دست یابند.

15 کاربرد هوش مصنوعی در لجستیک را که با مثال‌های دنیای واقعی پشتیبانی می‌شوند، کشف کنید تا نشان دهید که چگونه این فناوری‌ها برای پرداختن به چالش‌های اصلی عملیاتی و بهبود عملکرد زنجیره تأمین به کار گرفته می‌شوند.

پیش‌بینی تقاضا: هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های لحظه‌ای و تاریخی، تقاضای آینده را پیش‌بینی می‌کند پیش‌بینی نیازهای موجودی برای کاهش هزینه‌های موجودی

برنامه‌ریزی تأمین: برنامه‌ریزی تطبیقی مواد و تولید با استفاده از هوش مصنوعی تنظیم تدارکات در زمان افزایش تقاضا

تنظیم پویا: هوش مصنوعی پارامترهای تأمین مانند نقاط سفارش مجدد و برنامه‌ها را به‌روزرسانی می‌کند اصلاح حجم‌های بازپرسازی در زمان کاهش تقاضا

کاهش ضایعات: هوش مصنوعی با به حداقل رساندن جریان‌های اضافی و بهینه‌سازی آنها، کارایی را بهبود می‌بخشد. کاهش ارسال‌های غیرضروری و زمان‌های بیکاری

قابلیت مشاهده زنجیره تامین: هوش مصنوعی، دید نسبت به اختلالات را افزایش می‌دهد و از شبیه‌سازی پشتیبانی می‌کند. هوش مصنوعی مولد، سناریوهای عرضه جایگزین را شبیه‌سازی می‌کند

لجستیک نیازمند برنامه‌ریزی قابل توجهی است که شامل هماهنگی تأمین‌کنندگان، مشتریان و واحدهای مختلف درون شرکت می‌شود. راهکارهای یادگیری ماشینی می‌توانند فعالیت‌های برنامه‌ریزی را تسهیل کنند، زیرا در مدیریت تحلیل سناریو و تجزیه و تحلیل عددی، که هر دو برای برنامه‌ریزی مؤثر بسیار مهم هستند، برتری دارند.

۱. پیش‌بینی تقاضا

پیش‌بینی دقیق تقاضا، قلب برنامه‌ریزی لجستیک کارآمد است. روش‌های سنتی، مانند ARIMA (میانگین متحرک خودهمبسته‌ی خودهمبسته) و هموارسازی نمایی، اغلب هنگام مواجهه با داده‌های با تغییرپذیری بالا یا داده‌های بلادرنگ، کارایی لازم را ندارند.

هوش مصنوعی در لجستیک از الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کند که داده‌های لحظه‌ای را با داده‌های تاریخی ادغام می‌کنند تا تقاضا را دقیق‌تر پیش‌بینی کنند. این الگوریتم‌ها الگوهای فصلی، تأثیرات تبلیغاتی، روندهای صنعت حمل و نقل و رفتارهای مصرف منطقه‌ای را در نظر می‌گیرند تا پیش‌بینی‌های پویا و آگاهانه از شرایط ایجاد کنند.

با بهره‌گیری از برنامه‌ریزی پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر سیستم‌های هوش مصنوعی، شرکت‌های لجستیک می‌توانند:

بهینه‌سازی مسیرهای حمل و نقل با به‌کارگیری کارآمدترین مسیر برای تحویل. با دسترسی به داده‌های ترافیکی در لحظه و نتایج تحویل‌های قبلی، برنامه‌ریزی مسیر بسیار بیشتر با شرایط موجود در محل تطبیق پیدا می‌کند. این امر منجر به کاهش قابل توجه مصرف سوخت، زمان تحویل و انتشار کربن می‌شود و در عین حال مدیریت مسیرهای تحویل را نیز بهبود می‌بخشد.

با هماهنگ کردن مقادیر موجودی با تقاضای آینده، سطح موجودی را در مراکز توزیع محلی به حداقل برسانید. هزینه‌های پایین‌تر مدیریت موجودی مستقیماً به کاهش هزینه‌های عملیاتی منجر می‌شود، زیرا نگهداری موجودی، سرمایه‌ای را که می‌توانست به طور استراتژیک‌تری در جای دیگری سرمایه‌گذاری شود، به خود اختصاص می‌دهد.

با پیش‌بینی دقیق‌تر حجم عملیات لجستیک از قبل، شرکت‌ها می‌توانند هزینه‌های اضافه کاری را کاهش داده و از کمبود یا اضافه استخدام کارکنان جلوگیری کنند.

با کاهش دفعات اتمام موجودی یا تأخیر، رضایت مشتری را افزایش دهید. با پیش‌بینی‌های دقیق‌تر، شرکت‌ها می‌توانند تقاضای مشتری را بهتر برآورده کرده و خدمات بهتری به مشتری ارائه دهند، که یک عامل تمایز کلیدی در چشم‌انداز رقابتی لجستیک امروز است.

۲. برنامه‌ریزی تأمین

برنامه‌ریزی تأمین، یک عملکرد حیاتی در اکوسیستم گسترده‌تر مدیریت زنجیره تأمین است که شامل هماهنگی مواد، تولید و توزیع برای برآوردن تقاضای پیش‌بینی‌شده می‌شود. در عملیات لجستیک سنتی، برنامه‌ریزی تأمین اغلب واکنشی است و به به‌روزرسانی‌های دوره‌ای و پارامترهای سفت و سخت متکی است.

با این حال، ادغام هوش مصنوعی، به ویژه سیستم‌های هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تکامل به سمت یک مدل سازگارتر و داده‌محور را ممکن ساخته است.

هوش مصنوعی در لجستیک، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌ها را از طیف متنوعی از منابع، از جمله داده‌های فروش تاریخی، سیگنال‌های تقاضای لحظه‌ای، اطلاعات مشتری و مسیرهای حمل و نقل، تجزیه و تحلیل کنند و از این طریق برنامه‌های تأمین را به طور مداوم با تقاضای واقعی همسو نگه دارند.

این تغییر از برنامه‌ریزی تأمین ایستا به پویا، پاسخگویی و انعطاف‌پذیری کل بخش لجستیک را افزایش می‌دهد و امکان رسیدگی به چالش‌های زنجیره تأمین را در لحظه فراهم می‌کند .

تنظیم پویای پارامترهای تأمین

با استفاده از تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و فناوری هوش مصنوعی، شرکت‌های لجستیک می‌توانند پارامترهایی مانند نقاط سفارش مجدد، سطح موجودی ایمنی و برنامه‌های تولید را به صورت پویا تنظیم کنند.

این امر در مدیریت سناریوهای تقاضای بسیار متغیر، نوسانات فصلی و تغییرات ناگهانی در حجم حمل و نقل یا ظرفیت تولید ارزشمند است.

سیستم‌های دیجیتال خودآموز به جای تکیه بر قوانین از پیش تعیین‌شده یا ورود دستی داده‌ها، قوانین برنامه‌ریزی را به صورت خودکار به‌روزرسانی می‌کنند و منجر به تصمیم‌گیری دقیق‌تر و به موقع‌تر می‌شوند.

برای مثال: وقتی الگوریتم‌های هوش مصنوعی از طریق ورودی‌هایی مانند داده‌های ترافیک لحظه‌ای، داده‌های تاریخی یا تغییر روند بازار، افزایش تقاضای پیش‌بینی‌شده را تشخیص می‌دهند، می‌توانند تنظیمات بالادستی را در برنامه‌های تهیه مواد و تولید اعمال کنند و از این طریق از تنگناها و تأخیرها جلوگیری کنند.

برعکس، اگر تقاضای مشتری به طور غیرمنتظره‌ای کاهش یابد، هوش مصنوعی می‌تواند کاهش موقت در حجم‌های دوباره پر کردن را توصیه کند، خطر تولید بیش از حد را کاهش دهد و سطح موجودی را که به هزینه‌های نگهداری اضافی و ضایعات کمک می‌کند، به حداقل برساند.

کاهش ضایعات

برنامه‌ریزی پویای زنجیره تأمین با استفاده از پیاده‌سازی هوش مصنوعی نه تنها هماهنگی بین عرضه و تقاضا را بهبود می‌بخشد، بلکه باعث بهبود قابل توجه بهره‌وری در سراسر زنجیره ارزش نیز می‌شود:

کاهش هزینه‌های عملیاتی: سازمان‌ها می‌توانند با موجودی‌های کمتر فعالیت کنند، هزینه‌های مدیریت موجودی را کاهش دهند و سرمایه را برای سایر سرمایه‌گذاری‌ها آزاد کنند.

انتشار کربن کمتر: برنامه‌ریزی کارآمد منجر به کاهش محموله‌های غیرضروری و وسایل نقلیه تحویل با بارگیری بهتر می‌شود و مستقیماً از شیوه‌های پایدارتر در صنعت لجستیک پشتیبانی می‌کند.

بهبود بهره‌وری عملیاتی: ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، همگام‌سازی بین فرآیندهای لجستیک را بهبود می‌بخشند، زمان بیکاری را کاهش می‌دهند، چرخه‌های تولید را بهینه می‌کنند و شناسایی کارآمدترین مسیر برای تحویل مواد اولیه یا کالاهای نهایی را امکان‌پذیر می‌سازند.

فرآیندهای دستی کمتر: با پیاده‌سازی فناوری هوش مصنوعی، شرکت‌ها وابستگی خود به تخصص انسانی برای تجزیه و تحلیل‌های روتین را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهند و به کارکنان اجازه می‌دهند تا بر نقش‌های استراتژیک‌تری مانند همکاری با تأمین‌کنندگان یا امنیت داده‌ها و انطباق با قوانین تمرکز کنند.

افزایش شفافیت زنجیره تأمین

با لجستیک مبتنی بر هوش مصنوعی، شرکت‌ها دید بهتری نسبت به زنجیره تأمین خود پیدا می‌کنند و اطمینان حاصل می‌شود که هرگونه اختلال، چه مربوط به تأخیر در حمل و نقل، کمبود مواد اولیه یا مسائل مربوط به قابلیت اطمینان تأمین‌کننده، به سرعت شناسایی و کاهش می‌یابد.

این سیستم‌ها از یادگیری ماشینی برای مرتبط کردن طیف وسیعی از نقاط داده استفاده می‌کنند و امکان پاسخ‌های چابک‌تر و سطوح خدمات پایدار را حتی تحت فشار فراهم می‌کنند.

علاوه بر این، ابزارهای زنجیره تأمین هوش مصنوعی مولد می‌توانند با ایجاد شبیه‌سازی سناریوهای تأمین جایگزین، برنامه‌ریزی را بیش از پیش تقویت کنند و برنامه‌ریزان را قادر سازند تا بدون اجرای فیزیکی تغییرات، بده‌بستان‌های بین هزینه، سرعت و ریسک را ارزیابی کنند.

این نوع برنامه‌ریزی پیش‌بینی‌کننده، از یک زنجیره تأمین انعطاف‌پذیرتر پشتیبانی می‌کند که قادر به پیمایش نوساناتی است که چشم‌انداز لجستیک مدرن را تعریف می‌کند.

انبارداری خودکار

ربات‌های انبار ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی، وظایف انبار مانند انتخاب و مرتب‌سازی را خودکار می‌کنند بیش از ۲۰۰۰۰۰ ربات آمازون برای انجام سفارشات و حمل و نقل

تشخیص و بازرسی آسیب هوش مصنوعی از بینایی کامپیوتر برای تشخیص کالاهای آسیب‌دیده در لحظه استفاده می‌کند هوش مصنوعی بازرسی بصری گوگل کلود (Google Cloud Visual Inspection) نقص‌ها را در تصاویر محصول شناسایی می‌کند.

نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های حسگر اینترنت اشیا در لحظه، خرابی دستگاه‌ها را پیش‌بینی می‌کند DINGO با استفاده از ML به همراه QUT برای جلوگیری از خرابی تجهیزات

۳. ربات‌های انبار

ربات‌های انبار یکی دیگر از فناوری‌های هوش مصنوعی هستند که به شدت برای بهبود مدیریت زنجیره تأمین کسب‌وکارها روی آنها سرمایه‌گذاری می‌شود.

این ربات‌ها می‌توانند با خودکارسازی وظایفی مانند جمع‌آوری، بسته‌بندی، مرتب‌سازی و مدیریت موجودی، عملیات را مدیریت کنند و در نتیجه پردازش سفارش سریع‌تر، دقت بهبود یافته و هزینه‌های نیروی کار کاهش یابد. با بهره‌گیری از الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی، ربات‌های انبار می‌توانند با محیط‌های پویا سازگار شوند، گردش کار را بهینه کنند و هماهنگی با سایر سیستم‌های خودکار را تضمین کنند.

نمونه‌ای از هوش مصنوعی لجستیک: ربات‌های انباردار خودران که به حمل و نقل واحدهای قفسه‌بندی کمک می‌کنند

مثال واقعی: آمازون بیش از ۲۰۰۰۰۰ ربات را در انبارهای خود مستقر کرده است تا بهره‌وری عملیاتی را افزایش دهد. این ربات‌ها در کنار کارمندان انسانی کار می‌کنند و وظایفی مانند جمع‌آوری، مرتب‌سازی و حمل کالاها را انجام می‌دهند.

آمازون با ادغام رباتیک، کارایی را بهبود بخشیده، هزینه‌ها را کاهش داده و توانایی خود را در مدیریت حجم بالای سفارشات در فصول اوج افزایش داده است.

۴. تشخیص آسیب و بازرسی بصری

در صنعت لجستیک، کالاهای آسیب‌دیده نه تنها هزینه‌های عملیاتی را افزایش می‌دهند، بلکه رضایت مشتری را نیز کاهش می‌دهند و منجر به ریزش احتمالی مشتری و آسیب به اعتبار شرکت می‌شوند. روش‌های بازرسی سنتی که به فرآیندهای دستی متکی هستند، با افزایش حجم حمل و نقل و دفعات سفارش، زمان‌بر و مستعد خطای انسانی هستند.

با پیاده‌سازی فناوری هوش مصنوعی، به‌ویژه بینایی کامپیوتر ، شرکت‌های لجستیک می‌توانند بازرسی‌های بصری را در مدیریت انبار و گردش‌های کاری بسته‌بندی خودکار کنند.

این ابزارهای مبتنی بر یادگیری ماشین و علم داده، هزاران تصویر را به صورت بلادرنگ تجزیه و تحلیل می‌کنند تا ناهنجاری‌ها را شناسایی کرده و مواردی را که ممکن است از توجه انسان پنهان بمانند، علامت‌گذاری کنند.

با استفاده از هوش مصنوعی در لجستیک برای تشخیص خسارت، مدیران لجستیک می‌توانند:

با تجزیه و تحلیل الگوهای بصری از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشینی که بر اساس داده‌های تاریخی آموزش دیده‌اند، نوع و اندازه آسیب را به طور دقیق شناسایی کنید.

با جداسازی زودهنگام اقلام آسیب‌دیده، کاهش ضایعات و امکان تغییر مسیر یا جایگزینی به موقع، از تشدید بحران جلوگیری کنید.

با ترکیب داده‌های مشتری، داده‌های فروش تاریخی و تصاویر وضعیت محصول، بینش‌های عملی ایجاد کنید تا روش‌های برنامه‌ریزی و بسته‌بندی پیش‌بینی‌شده را بهبود بخشید.

استفاده از لجستیک مبتنی بر هوش مصنوعی، شفافیت زنجیره تأمین را افزایش می‌دهد، عملیات لجستیک را بهبود می‌بخشد و استاندارد کیفیت بالاتری را در سراسر زنجیره تأمین تضمین می‌کند و در نهایت به رضایت بهتر مشتری و کاهش هزینه‌های عملیاتی کمک می‌کند.

مثال واقعی: هوش مصنوعی بازرسی بصری گوگل کلود (Google Cloud Visual Inspection AI) با تشخیص عیوب محصول با استفاده از هوش مصنوعی پیشرفته و بینایی کامپیوتر، کنترل کیفیت را خودکار می‌کند.

این راهکار به صورت خودکار در محل یا در فضای ابری اجرا می‌شود و از تصاویر با وضوح فوق‌العاده بالا برای تشخیص دقیق نقص پشتیبانی می‌کند. مشتریان تا 10 برابر بهبود دقت نسبت به یادگیری ماشینی (ML) سنتی را گزارش می‌دهند و برای آموزش مدل‌ها به تصاویر برچسب‌گذاری شده بسیار کمتری نیاز دارند.

فراتر از تشخیص ناهنجاری، این سیستم چندین نقص را در یک تصویر واحد شناسایی، طبقه‌بندی و مکان‌یابی می‌کند و امکان انجام وظایف پیگیری خودکار را فراهم می‌کند.۳

۵. نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه

تعمیر و نگهداری پیش‌بینانه شامل پیش‌بینی خرابی‌های احتمالی دستگاه‌ها در یک کارخانه با تجزیه و تحلیل داده‌های بلادرنگ جمع‌آوری‌شده از حسگرهای اینترنت اشیا روی دستگاه‌ها است.

ابزارهای تحلیلی مبتنی بر یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده را بهبود می‌بخشند و الگوهای موجود در داده‌های حسگر را شناسایی می‌کنند و به تکنسین‌ها این امکان را می‌دهند که قبل از وقوع خرابی، اقدامات لازم را انجام دهند.

با همکاری QUT، DINGO قابلیت‌های نگهداری و تعمیرات پیش‌بینی‌کننده خود را از طریق یادگیری ماشینی افزایش داد و در عرض ۲ تا ۳ ماه به نتایج تجاری دست یافت، در حالی که همچنان در مدیریت میلیاردها دلار تجهیزات سنگین در سطح جهانی پیشرو بود.

اشیاء خودمختار

وسایل نقلیه خودران کامیون‌های هوش مصنوعی که وابستگی به راننده انسانی را کاهش می‌دهند تسلا با برد ۵۰۰ مایل و سیستم هدایت خودکار

پهپادهای تحویل کالا پهپادها به مناطقی که دسترسی به آنها از طریق جاده دشوار است، خدمات ارائه می‌دهند DHL/Wingcopter در حال تحویل دارو در شرق آفریقا

اشیاء خودگردان دستگاه‌هایی هستند که بدون تعامل انسان و با کمک هوش مصنوعی کار می‌کنند. اشیاء خودگردان شامل وسایل نقلیه خودران، پهپادها و رباتیک می‌شوند. با توجه به مناسب بودن صنعت برای کاربردهای هوش مصنوعی، می‌توانیم انتظار افزایش دستگاه‌های خودگردان در صنعت لجستیک را داشته باشیم.

۶. وسایل نقلیه خودران

خودروهای خودران با کاهش وابستگی شدید به رانندگان انسانی، پتانسیل متحول کردن لجستیک را دارند.

فناوری‌هایی مانند پلاتونینگ از سلامت و ایمنی رانندگان پشتیبانی می‌کنند و در عین حال انتشار کربن و مصرف سوخت وسایل نقلیه را کاهش می‌دهند.

شرکت‌های بزرگی مانند تسلا، گوگل و مرسدس بنز سرمایه‌گذاری‌های هنگفتی روی مفهوم خودروهای خودران انجام می‌دهند. با این حال، طبق تخمین‌های BCG، انتظار می‌رود تنها حدود ۱۰ درصد از کامیون‌های سبک تا سال ۲۰۳۰ به صورت خودران رانندگی کنند.

مثال واقعی: تسلا سمی (Tesla Semi) یک کامیون تمام برقی کلاس ۸ است که برای متحول کردن حمل و نقل بار با عملکرد، کارایی و پایداری خود طراحی شده است. این کامیون با یک بار شارژ تا ۵۰۰ مایل (۸۰۰ کیلومتر) را طی می‌کند و می‌تواند در ۲۰ ثانیه، با بار کامل، از ۰ تا ۶۰ مایل در ساعت شتاب بگیرد.

مجهز به ویژگی‌های ایمنی پیشرفته مانند سیستم هدایت خودکار پیشرفته و سیستم‌های کم‌مصرف، Semi هزینه‌های عملیاتی و انتشار گازهای گلخانه‌ای را کاهش می‌دهد. قابلیت‌های شارژ سریع آن از طریق شبکه Megacharger تسلا، آن را به یک راه‌حل نوآورانه برای لجستیک مدرن تبدیل می‌کند.

۷. پهپادهای تحویل کالا

برای اهداف لجستیکی، پهپادهای تحویل کالا، ماشین‌های مفیدی هستند، زمانی که کسب‌وکارها نیاز به تحویل محصولات به مناطقی دارند که حمل و نقل زمینی در آنها امکان‌پذیر، ایمن، قابل اعتماد یا پایدار نیست.

در صنعت مراقبت‌های بهداشتی ، که محصولات دارویی ماندگاری کوتاهی دارند، پهپادهای تحویل می‌توانند به مشاغل کمک کنند تا هزینه‌های ضایعات را کاهش دهند و از سرمایه‌گذاری در تأسیسات ذخیره‌سازی پرهزینه جلوگیری کنند.

پروژه «تحویل آینده» توسط DHL، GIZ (به اختصار BMZ) و Wingcopter با موفقیت از Parcelcopter 4.0 خودران برای تحویل دارو توسط پهپاد به مناطق دورافتاده در شرق آفریقا استفاده کرد و یک سفر ۶۰ کیلومتری را در ۴۰ دقیقه به پایان رساند.

قیمت‌گذاری پویا هوش مصنوعی قیمت‌ها را بر اساس تقاضا و شرایط بازار تغییر می‌دهد هوش مصنوعی هزینه‌های لجستیک را به صورت آنی تنظیم می‌کند

بهینه‌سازی مسیر هوش مصنوعی مسیرهای تحویل کارآمد را برای کاهش زمان و هزینه‌ها پیدا می‌کند سیستم جاده هوشمند والران، مسیرهای ترافیک و تحویل را بهینه می‌کند

۸. قیمت‌گذاری پویا

قیمت‌گذاری پویا یک استراتژی مبتنی بر داده است که در آن قیمت محصولات به طور مداوم در پاسخ به نوسانات تقاضا، عرضه، قیمت‌گذاری رقبا و روندهای مرتبط با محصولات تنظیم می‌شود. در چشم‌انداز لجستیک پرشتاب، که در آن ساختارهای هزینه و رفتار مشتری به سرعت در حال تکامل هستند، مدل‌های قیمت‌گذاری ایستا می‌توانند منجر به از دست رفتن فرصت‌های درآمد یا تخصیص ناکارآمد منابع شوند.

نرم‌افزارهای مدرن قیمت‌گذاری، که توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین و فناوری هوش مصنوعی پشتیبانی می‌شوند، شرکت‌ها را قادر می‌سازند تا داده‌ها، از جمله داده‌های فروش تاریخی، داده‌های مشتری و معیارهای رقبا را به صورت بلادرنگ تجزیه و تحلیل کنند. این سیستم‌های هوش مصنوعی، الگوها را در هزاران نقطه داده شناسایی می‌کنند تا حرکات بازار را پیش‌بینی کرده و تنظیمات به موقع قیمت را انجام دهند.

با استفاده از هوش مصنوعی در لجستیک، کسب‌وکارها می‌توانند:

• با تغییرات قیمت‌گذاری در لحظه که منعکس‌کننده‌ی تغییرات در سطوح موجودی، هزینه‌های حمل‌ونقل یا پویایی صنعت حمل‌ونقل است، به چالش‌های زنجیره تأمین پاسخ دهید.
• از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده برای پیش‌بینی تقاضای آینده استفاده کنید و مدل‌های قیمت‌گذاری را به کار بگیرید که هم حجم فروش و هم حاشیه سود را بهینه می‌کنند.
• با اجازه دادن به سیستم‌های دیجیتال خودآموز برای تصمیم‌گیری خودکار در مورد قیمت‌گذاری، اتکا به فرآیندهای دستی را کاهش داده و تأخیر در زمان پاسخگویی را از بین ببرید.

نتیجه، بهبود بهره‌وری عملیاتی، همسویی بهتر با روندهای بازار و توانایی ارائه قیمت‌های رقابتی است که رضایت مشتری را افزایش می‌دهد و در عین حال به کاهش هزینه‌های عملیاتی در سراسر بخش لجستیک کمک می‌کند.

۹. بهینه‌سازی مسیر / مدیریت حمل و نقل

مدل‌های هوش مصنوعی به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا مسیریابی موجود را تجزیه و تحلیل کرده و بهینه‌سازی مسیر را انجام دهند. بهینه‌سازی مسیر از الگوریتم‌های کوتاه‌ترین مسیر در  زمینه تجزیه و تحلیل گراف  برای تعیین کارآمدترین مسیر برای کامیون‌های لجستیکی استفاده می‌کند.

بنابراین، کسب و کار قادر خواهد بود هزینه‌های حمل و نقل را کاهش داده و روند حمل و نقل را سرعت بخشد. بهینه‌سازان مسیر همچنین ابزارهای موثری برای کاهش ردپای کربن یک شرکت هستند .

مثال واقعی: سیستم جاده هوشمند والران یک پلتفرم مدیریت ترافیک مبتنی بر هوش مصنوعی است که برای افزایش ایمنی، کارایی و اتصال در جاده‌ها طراحی شده است. این سیستم داده‌های بلادرنگ را از شبکه‌ای از حسگرهای هوشمند تعبیه شده در زیرساخت‌های جاده‌ای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کند و بینش‌های مهمی در مورد شرایط جاده، جریان ترافیک و خطرات احتمالی ارائه می‌دهد.

این اطلاعات به وسایل نقلیه خودران، اپراتورهای ترافیک و کاربران جاده تحویل داده می‌شود و آنها را قادر می‌سازد تا تصمیمات بهتری بگیرند و سیستم‌های حمل و نقل را به صورت پیشگیرانه‌تری مدیریت کنند. سیستم Valerann از طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، از جمله پیشگیری از تصادف، کاهش ازدحام و کنترل بهینه ترافیک، پشتیبانی می‌کند.

مدیریت دفتر پشتیبانی

هر واحد تجاری وظایفی در حوزه پشتیبانی دارد و لجستیک نیز از این قاعده مستثنی نیست. به عنوان مثال، فرم‌های مرتبط با لجستیک متعددی مانند بارنامه وجود دارد که داده‌های ساختاریافته باید به صورت دستی از آنها استخراج شوند. اکثر مشاغل این کار را به صورت دستی انجام می‌دهند.

۱۰. خودکارسازی پردازش اسناد

فاکتور، بارنامه و اسناد نرخ‌نامه، ارتباط بین خریداران، تأمین‌کنندگان و ارائه‌دهندگان خدمات لجستیکی را تسهیل می‌کنند.

فناوری‌های اتوماسیون اسناد می‌توانند با خودکارسازی ورود داده‌ها، اصلاح خطاها و آماده‌سازی اسناد، برای افزایش کارایی پردازش اسناد مورد استفاده قرار گیرند.

۱۱. خودکارسازی سایر وظایف دستی اداری

هایپراتوماسیون ، که به عنوان اتوماسیون هوشمند فرآیندهای کسب و کار نیز شناخته می‌شود، به معنای استفاده از ترکیبی از هوش مصنوعی، اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) ، فرآیندکاوی و سایر فناوری‌ها برای خودکارسازی فرآیندها به صورت سرتاسری است. با استفاده از این فناوری‌ها، کسب و کارها می‌توانند چندین وظیفه اداری مانند موارد زیر را خودکار کنند:

• برنامه‌ریزی و ردیابی: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حمل و نقل را برنامه‌ریزی کنند، خطوط لوله حمل بار را سازماندهی کنند، کارمندان را به ایستگاه‌های خاص اختصاص داده و مدیریت کنند و بسته‌ها را در انبار ردیابی کنند.
• تولید گزارش: شرکت‌های لجستیک می‌توانند از ابزارهای RPA برای تولید خودکار گزارش‌های منظمی که برای اطلاع‌رسانی به مدیران و اطمینان از هماهنگی همه افراد در شرکت لازم است، استفاده کنند. راهکارهای RPA می‌توانند به راحتی گزارش‌ها را به صورت خودکار تولید کنند، محتوای آنها را تجزیه و تحلیل کنند و بر اساس محتوا، آنها را برای ذینفعان مربوطه ایمیل کنند.
• پردازش ایمیل: بر اساس محتویات گزارش‌های تولید شده خودکار، ربات‌های RPA می‌توانند محتوا را تجزیه و تحلیل کرده و ایمیل‌هایی را برای ذینفعان مربوطه ارسال کنند.

۱۲. خدمات مشتری

خدمات مشتری نقش حیاتی در شرکت‌های لجستیک ایفا می‌کند، زیرا مشتریان اغلب وقتی با مشکلاتی در تحویل کالا مواجه می‌شوند با آنها تماس می‌گیرند. چت‌بات‌های خدمات مشتری قادر به انجام وظایف مرکز تماس با حجم کم تا متوسط مانند موارد زیر هستند:

• درخواست تحویل
• اصلاح یک سفارش
• پیگیری محموله
• پاسخ به یک پرسش متداول

چت‌بات‌ها همچنین ابزارهای ارزشمندی برای تحلیل تجربه مشتری هستند؛ معیارهای تحلیلی چت‌بات‌ها به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که درک عمیق‌تری از مشتریان خود به دست آورند و به آنها اجازه می‌دهد سفر مشتری ارائه شده را بهبود بخشند.

مثال واقعی: چت‌بات لجستیکی Streebo یک راهکار مبتنی بر هوش مصنوعی مولد است که برای صنعت لجستیک و تحویل کالا طراحی شده است. این ربات به خودکارسازی فرآیندهای کلیدی کسب‌وکار کمک می‌کند و در عین حال تعامل و پشتیبانی مشتری را افزایش می‌دهد.

این چت‌بات از طریق کانال‌های مختلفی از جمله وب، اپلیکیشن‌های موبایل، واتس‌اپ، فیسبوک مسنجر، ایمیل و پیامک کار می‌کند. این قابلیت چندکاناله تضمین می‌کند که مشتریان می‌توانند در هر کجا که برایشان راحت‌تر است با کسب‌وکار تعامل داشته باشند.

همچنین از بیش از ۳۸ زبان پشتیبانی می‌کند و آن را برای یک پایگاه کاربری جهانی قابل دسترسی می‌سازد. فناوری هوش مصنوعی زیربنایی با موتورهای قدرتمند NLP مانند IBM Watson، Google Dialogflow، Amazon Lex و CLU مایکروسافت Azure ادغام می‌شود و مکالمات هوشمند و طبیعی را امکان‌پذیر می‌سازد.

این سیستم به صورت پیش‌فرض برای سناریوهای خاص لجستیک آموزش دیده است. کسب‌وکارها می‌توانند به سرعت از آن برای کارهایی مانند ردیابی محموله، رزرو و اصلاح سفارش، برنامه‌ریزی تحویل و سوالات اولیه خدمات مشتری استفاده کنند.

از نظر عملیاتی، این سیستم امکان مشاهده موجودی کالا را به صورت بلادرنگ فراهم می‌کند، به مدیریت موجودی کمک می‌کند و از بهینه‌سازی مسیر برای کاهش زمان و هزینه‌های تحویل پشتیبانی می‌کند.^۶

مثال واقعی: غول کشتیرانی CMA CGM و استارتاپ هوش مصنوعی فرانسوی Mistral AI یک همکاری پنج ساله به ارزش ۱۰۰ میلیون یورو با هدف افزایش خدمات مشتری در حمل و نقل و لجستیک و همچنین بهبود قابلیت‌های بررسی صحت اخبار در رسانه‌های فرانسوی CMA CGM مانند BFM TV آغاز کرده‌اند. این ابتکار بخشی از استراتژی سرمایه‌گذاری گسترده‌تر هوش مصنوعی CMA CGM است که اکنون بالغ بر ۵۰۰ میلیون یورو می‌شود.

هدف از این همکاری کاهش زمان پاسخگویی برای نمایندگان خدمات مشتری است که بیش از یک میلیون ایمیل را در هفته مدیریت می‌کنند و انتظار می‌رود پیاده‌سازی این طرح ظرف ۶ تا ۱۲ ماه انجام شود.

علاوه بر این، این مشارکت بر تعهد به نوآوری فرانسه در بحبوحه تنش‌های تجاری جهانی و رقابت با مدل‌های هوش مصنوعی کم‌هزینه چینی تأکید می‌کند.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد کاربردهای هوش مصنوعی در خدمات مشتری، موارد استفاده ChatGPT در خدمات مشتری را بررسی کنید .

فروش و بازاریابی

فعالیت‌های فروش و بازاریابی ارائه‌دهندگان خدمات لجستیک نیز می‌تواند از طریق استفاده از هوش مصنوعی بهبود یابد. برخی از کاربردها عبارتند از:

۱۳. امتیازدهی به سرنخ‌ها

امتیازدهی به سرنخ‌ها به این معنی است که نمایندگان فروش بتوانند روی مشتریان بالقوه‌ی مناسب تمرکز کنند. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند برای کمک به اختصاص خودکار امتیاز به سرنخ‌ها بر اساس پروفایل، رفتار و علایق آنها مورد استفاده قرار گیرند.

سیستم‌های امتیازدهی سرنخ مبتنی بر هوش مصنوعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای پردازش سریع داده‌ها و تعیین دقیق اینکه کدام سرنخ‌ها به احتمال زیاد به مشتریان واقعی تبدیل می‌شوند، استفاده می‌کنند.

۱۴. بازاریابی روتین

هوش مصنوعی می‌تواند برای کمک به ارائه‌دهندگان خدمات لجستیک در خودکارسازی وظایف بازاریابی روتین، از جمله بازاریابی ایمیلی و تولید محتوا، مورد استفاده قرار گیرد.

۱۵. تحلیل فروش و بازاریابی

هوش مصنوعی می‌تواند تجزیه و تحلیل دقیق‌تری از فروش و بازاریابی ارائه دهد . ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به ارائه‌دهندگان خدمات لجستیک در تجزیه و تحلیل رفتار مشتری و استفاده از تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده برای درک بهتر اقدامات احتمالی بعدی مشتریانشان کمک کنند.

سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می‌توانند برای نظارت بر تغییرات بازار مورد استفاده قرار گیرند و ارائه دهندگان خدمات لجستیک را قادر سازند تا از رقبا پیشی بگیرند و تصمیمات مبتنی بر داده بگیرند که منجر به کارایی بیشتر می‌شود.

برای کاربردهای بیشتر هوش مصنوعی در بازاریابی، به هوش مصنوعی مولد در بازاریابی مراجعه کنید .

آینده عملیات هوش مصنوعی لجستیک

طبق گزارش روندهای لجستیکی DHL Freight،^{هوش مصنوعی} در هسته عملیات لجستیک آینده خواهد بود. این فناوری فراتر از اتوماسیون اولیه عمل خواهد کرد و تصمیم‌گیری پویا، برنامه‌ریزی پیش‌بینی‌کننده و بهینه‌سازی بلادرنگ را در سراسر زنجیره‌های تأمین امکان‌پذیر خواهد ساخت.

با پیشرفته‌تر شدن سیستم‌های هوش مصنوعی، آنها کارایی بیشتری را به همراه خواهند داشت، از طریق مسیریابی و مصرف انرژی هوشمندانه‌تر، تأثیرات زیست‌محیطی را کاهش می‌دهند و به شرکت‌های لجستیکی کمک می‌کنند تا به سرعت به اختلالات پاسخ دهند.

ادغام هوش مصنوعی با فناوری‌های پایدار و امنیت سایبری پیشرفته، عصر بعدی لجستیک هوشمند، انعطاف‌پذیر و سازگار با محیط زیست را تعریف خواهد کرد.

هوش مصنوعی در لجستیک برای پشتیبانی از فرآیندهایی مانند پیش‌بینی تقاضا، برنامه‌ریزی تأمین و بهینه‌سازی مسیر استفاده می‌شود.

برای مثال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی، شرکت‌ها را قادر می‌سازند تا با ترکیب داده‌های تاریخی با ورودی‌های بلادرنگ، تقاضای آینده را پیش‌بینی کنند و در نتیجه برنامه‌ریزی و مدیریت موجودی مؤثرتری داشته باشند. این امر به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا برنامه‌های تأمین خود را به صورت پویا تنظیم کنند و هزینه‌های ضایعات و موجودی را کاهش دهند.

هوش مصنوعی همچنین امکان تنظیمات بلادرنگ در مسیرهای حمل و نقل را فراهم می‌کند که منجر به تحویل کارآمدتر، کاهش مصرف سوخت و کاهش انتشار کربن می‌شود.

در انبارها، ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی وظایفی مانند جمع‌آوری و مرتب‌سازی را انجام می‌دهند و در نتیجه دقت و سرعت انجام سفارش را افزایش می‌دهند. سیستم‌های بازرسی بصری، نقص‌های محصول را زود تشخیص می‌دهند، کنترل کیفیت را بهبود می‌بخشند و ضایعات را کاهش می‌دهند.

علاوه بر این، ابزارهای هوش مصنوعی در خدمات مشتری، مانند چت‌بات‌ها، پاسخ به سوالات متداول را خودکار می‌کنند و در عین حال که رضایت مشتری را افزایش می‌دهند، منابع را آزاد می‌کنند. این کاربردهای واقعی نشان می‌دهند که چگونه هوش مصنوعی به شرکت‌های لجستیک کمک می‌کند تا هزینه‌ها را کاهش دهند، کارایی را افزایش دهند و ارائه خدمات را بهبود بخشند و عملیات را پاسخگوتر و سازگارتر با شرایط متغیر کنند.