Yapay zekanın günümüzde hemen her endüstriyi dönüştürücü potansiyeli var. Buradaki kilit nokta yapay zekanın standart otomasyon teknolojilerden farklı olduğunu görebilmek. Çünkü otomasyon temelde tanımlı iş adımlarını takip ederken, öğrenme sürecine devam eden yapay zeka karar verme konusunda daha fazla özgürlüğe sahip. Dolayısıyla da daha dinamik. Yapay zekanın bu ezber bozan etkilerini gördüğümüz sektörlerden biri de lojistik. Mal taşımacılığı için şehir ve ülkeler arasında ticari araçlar çalıştıran işletmeler için özellikle verimlilik konusunda yapay zeka müthiş fırsatlar sunuyor.
Yapay zekanın lojistik sektöründeki kullanımına baktığımızda karşımıza öncelikle, sürücüler için daha güvenli sürüş ortamlarından araç bakım ve performans optimizasyonuna kadar bazı temel faydalar geliyor. Bununla birlikte yapay zeka lojistik sektörünün geleceğine yön verecek sürücüsüz araçlar konusunda devrim yaratan bir teknoloji. Araştırmalara göre sektör liderlerinin %60-65’i yapay zeka ile lojistik, nakliye ve tedarik zincirinin büyük bir dönüşüm yaşayacağını öngörüyor. Bu dönüşüm aslında çoktan başladı. Accenture tarafından hazırlanan rapor, büyük, orta ve küçük ölçekli işletmelerin %36’sının lojistik ve tedarik zinciri süreçleri için yapay zeka teknolojilerini şimdiden benimsediğini ortaya koyuyor.
Araştırmacı Kimberly Mlitz tarafından gerçekleştirilen ve Statista’da sunulan bir ankete katılan işletmelerin yüzde 40’ı yapay zekanın envanter yönetiminin iyileştirilmesine yardımcı olabileceğini belirtiyor.
Yapay zekanın uygulanmasıyla işletmeler daha akıllı üretim ve dağıtım merkezleri oluşturabilecekler. Özetle yapay zeka, karmaşık gerçek zamanlı envanter kontrol dinamiklerini anlama, senaryoları tahmin etme, eylemler önerme ve buna göre hareket etme kapasitesine sahip. Anket ve araştırmalar, yapay zekanın 2035 yılına kadar üretkenliği kesinlikle %40-45’ten fazla artıracağını iddia ediyor. Yapay zeka sayesinde lojistik alanında gerçekleşecek gelir artışı da sektöre ciddi katkı sağlayacak ve pazarı büyütecek. Peki yapay zeka lojistik sektörüne hangi aşamalarda katkı sağlayacak?
Planlama
Herhangi bir endüstrinin, pazara ve potansiyeline dayalı talebi karşılaması için planlama en önemli adımdır. Gartner, 2023 yılına kadar akıllı algoritmaların ve yapay zeka tekniklerinin tüm tedarik zinciri teknolojisi çözümlerinin %25’inde kullanılacağını öngörüyor. Yapay zeka ve makine öğrenmesi, tedarik zinciri verilerindeki şablonları belirliyor, aynı zamanda müşterinin deneyimlerini geliştirerek lojistik süreçlerini iyileştiriyor. Talep ve kaynak arasındaki dengesizlik ve yetersiz araç sektörde en sık karşılaşılan sorunların başında geliyor. Yapay zeka bu noktada, lojistik endüstrilerinin talep ve tahmin formülasyonlarında gerçek zamanlı verilerin kullanılmasını sağlayacak yeteneklere sahip.
Tahmine dayalı analitik
Tahmine dayalı analitik, analitik testleri ile geçmiş verileri ayıklayıp düzenleyerek müşteri talebini tahmin etme sürecidir. Yapay zeka temelli çeşitli talep tahmin yöntemleri ile işletmeler, kapasite planlaması, kaynak planlaması, risk değerlendirmesi, satış ve pazarlama operasyonları stratejisi vb. alanlarda karar verme süreçlerini iyileştirebiliyor.
Satış ve pazarlama
Lojistik sektöründe satış ve pazarlama faaliyetleri işin en önemli adımlarından biridir. E-posta pazarlama, tahmine dayalı satış analitiği, satış temsilcisi sohbet robotu, mağaza içi satış robotları ve çok daha fazlası gibi yapay zeka odaklı araçların kullanımı ile satış ve pazarlama süreçlerinde verimliliği ve üretkenliği artırmak mümkün.
Depo yönetimi
İşletmeler yapay zeka teknolojilerini kullanarak depo yönetiminde uçtan uca eksiksiz bir sistem oluşturabiliyor. Depo yönetiminde giriş ve çıkışlardaki ürün akışını yönetme konusunda yapay zekayı kullanmak süreci çok daha çevik hale getiriyor. Süreç son derece basit bir şekilde şöyle işliyor; mallar depoya alınıyor, tanımlanıp sınıflandırılıyor ve işleniyor. Sonrasında paketlenip sevkiyat için çekiliyor.
Yapay zeka ile tüm bu adımlar ihmal edilebilir kusurlarla otomatik olarak gerçekleştiriliyor ve takip ediliyor. Ayrıca depo yönetiminde makine öğrenmesi temelli teknolojiler ile birçok görev otomatize edilebiliyor.
Yapay zeka ile işletmeler daha akıllı üretim ve dağıtım merkezleri oluşturabilecekler. Özetle yapay zeka, karmaşık gerçek zamanlı envanter kontrol dinamiklerini anlama, senaryoları tahmin etme, eylemler önerme ve buna göre hareket etme kapasitesine sahip.
Depoda yönetiminde IoT kullanımı
Makine öğrenimi ile IoT sensörlerini bir araya getiren gerçek zamanlı izleme verileri ile kusursuz bir depo yönetimi mümkün. Bu bütünsel mimari, gerçek zamanlı verileri tahmin ederek süreci otomatize ediyor.
Dahası tedarik zinciri yönetimini geliştirmek için daha fazla fırsat veren birçok iç görü sunuyor. Bu akıllı depo sistemi aynı zamanda merkezi veri işleme birimine de bağlanabiliyor, böylece sipariş işleme hacmi ve genel üretkenlik de artmış oluyor. Depolar IoT özellikli olduğunda, veri işlemede hem hız artıyor hem de hata oranı azalıyor. Bulut temelli teknolojilerle ile sistemimizin tüm unsurları birbirine bağlanıyor. Bu sayede tüm süreçlerde verimlilik artışı elde ediliyor.
Sosyal medya kampanyalarında yapay zeka kullanımının etkileri
Nakliye ve teslimat
Yapay zeka kara yolu trafiğini takip etmeye, yakıt tüketimini azaltmaya ve hava kalitesini ve şehir planlaması ile teslimatları süreçlerini iyileştirmeye de yardımcı oluyor. Sürücünün boş zamanlarını tanımlıyor, park etmeyi çok daha kolay hale getiriyor ve çok daha fazlasını yapıyor. İşletmelerin mevcut rotayı analiz etmesine, lojistik kamyonların ürünü teslim etmesi için en verimli rotayı belirlemek için en kısa yol algoritmalarını kullanarak rota optimizasyon tekniklerine yardımcı oluyor. Tüm bunlar nakliye sürecini hızlandırmaya ve nakliye maliyetlerini önemli ölçüde düşürmeye yardımcı oluyor.
Bu yazı Digital Report Dergisi 11. sayısında yayınlanmıştır.
