كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية؟

22-Nov-2024

لقد كانت صناعة الخدمات اللوجستية دائمًا العمود الفقري للتجارة العالمية، مع التركيز على نقل البضائع بشكل فعال واقتصادي. ومع ذلك، مع تغلغل التقنيات الرقمية بشكل أعمق وأعمق في العمليات التجارية التناظرية سابقًا، تتغير الخدمات اللوجستية بشكل كبير. أحد التغييرات الأكثر وضوحًا هو إدخال الذكاء الاصطناعي. تعد الخدمات اللوجستية أحد المجالات التي يتم فيها استخدام الذكاء الاصطناعي، سواء في إدارة سلاسل التوريد أو توزيع البضائع ضمن الميل الأخير. في هذا المقال تحديدًا، سنناقش تأثير الذكاء الاصطناعي على قطاع الخدمات اللوجستية وكيف يساعد في إدارة الأمور بشكل أكثر كفاءة، وتقليل التكاليف، وتحسين رضا العملاء.

الذكاء الاصطناعي هو تحسين سلسلة التوريد:

واحدة من أهم الوظائف التي يقدمها الذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات اللوجستية هي القضاء على أوجه القصور في سلسلة التوريد. تضم سلسلة التوريد العالمية العديد من الموردين والمصنعين ومرافق التخزين وطرق النقل، مما يجعلها صعبة للغاية. ويأتي الذكاء الاصطناعي لمساعدة هذه الشركات في إدارة هذا الموقف من خلال استخدام التحليلات التنبؤية وتقنيات التعلم الآلي والبيانات الفعلية لمراقبة مستويات الطلب والمخزون، فضلاً عن المساعدة في اتخاذ القرارات.

التحليلات التنبؤية: 

 قد تنظر أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا في الاتجاهات في البيانات السابقة المتاحة. على سبيل المثال، في الملاحظات السابقة، سيكون من الممكن لنظام الذكاء الاصطناعي هذا التنبؤ بالارتفاعات المستقبلية المحتملة في الطلب على منتجات معينة، وبالتالي تمكين الشركة من زيادة أو تقليل مستويات المخزون ومعدل إنتاج العناصر بشكل مناسب. وهذا يضمن عدم وجود نقص أو فائض في المخزون وبالتالي تعزيز دوران المخزون وتقليل تكاليف التخزين.

التوجيه والجدولة: 

تُستخدم الأنظمة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا لتحسين الطرق وجدولة النقل. باستخدام المتغيرات في الوقت الحقيقي مثل الطقس وحركة المرور وتوافر المركبات من بين عوامل أخرى، يمكن إجراء تغييرات في طرق التسليم بحيث يكون هناك القليل من التأخير ويكون استخدام الوقود فعالاً. تساهم وظيفة التوجيه الديناميكي هذه في خفض النفقات التشغيلية وتحسين أوقات التسليم وبالتالي إنشاء نظام لوجستي فعال واقتصادي.

المركبات ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار:

يمكن أن تكون تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات اللوجستية مستقبلية، على سبيل المثال، المركبات ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار. وليس من المستغرب أن شركات مثل Amazon وWalmart وFedEx قامت باستثمارات ضخمة في هذه التكنولوجيا لتعزيز فعالية وكفاءة عمليات تسليمها. 

شاحنات بدون سائق: 

تعمل الشاحنات بدون سائق المجهزة بتقنية الذكاء الاصطناعي على تغيير قواعد اللعبة في مجال الخدمات اللوجستية لنقل البضائع عبر مسافات طويلة. تستخدم هذه الشاحنات الرادارات والكاميرات وأنظمة الحوسبة المتقدمة لفهم البيئة وتحديد المخاطر والاستجابة وفقًا لذلك في جزء من الثانية. يمكن للشاحنة المستقلة نقل الحمولة في فترة أقصر وبتكلفة منخفضة عن طريق تقليل الحاجة إلى التدخل اليدوي وتحسين كفاءة شبكة الطرق من خلال استخدام أقصر الطرق الممكنة.

أتمتة المستودعات:

يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير مسار العمليات داخل المستودع، من خلال دمج الاستفادة من الجوانب اليدوية أو التخلص منها. تتزايد الحاجة إلى المستودعات ومراكز التخزين والتوزيع مع الاستخدام المتزايد للمركبات الموجهة الآلية (AGVs)، والأيدي الروبوتية، وأنظمة الذكاء الاصطناعي في أنشطة الانتقاء والفرز والتعبئة.

الروبوتات في المستودعات:

لقد تخرجت الروبوتات من عائلة "الذكاء الاصطناعي" من مشاريع استرجاع الرفوف فقط داخل المستودعات إلى تعبئة المنتجات وفرزها أيضًا. تأتي هذه الأجهزة مزودة بقدرات مدمجة مثل الكاميرات وأجهزة الاستشعار والتعلم الآلي مما يمكنها من العمل في ظروف متنوعة حسب الحاجة. ويمكن الآن تنفيذ مثل هذا العمل المتكرر بواسطة الآلات، وهذا يسمح للموظفين البشريين بالتركيز على المهام المعقدة الأخرى، وبالتالي تعزيز الإنتاجية ككل.

الذكاء الاصطناعي في مطابقة الشحن وتحسينه:

تعد عملية مطابقة الشحن مجالًا آخر نشهد فيه تطورًا سريعًا بفضل الذكاء الاصطناعي. تقليديًا، كانت عملية العثور على وسيلة نقل للشحن تتم يدويًا، وتتضمن مكالمات هاتفية ورسائل بريد إلكتروني ووسطاء لا نهاية لها. ومع منصات الذكاء الاصطناعي اليوم، يقوم نظام التعلم الآلي بمطابقة الشحن المتاح مع شركات النقل الأكثر ملاءمة بدلاً من التدخل البشري بعد النظر في جوانب مختلفة مثل التكلفة وتحسين المسار وقدرة السيارة من بين أمور أخرى. 

تحسين التحميل:

الذكاء الاصطناعي قادر على تحسين حمولة الحمولة بطريقة تستغل كل المساحة المتاحة على السيارة وبالتالي يتم تنظيم البضائع بشكل جيد داخل السيارة، ويتم تقليل عدد الرحلات ذهابًا وإيابًا. واستنادًا إلى المعلمات المهمة مثل الأبعاد والوزن والحساسية، يمكن لهياكل التعلم الآلي المشاركة في تقدير أنماط تكوينات التعبئة المثالية وبالتالي تعزيز كفاءة النقل مع تقليل الأضرار البيئية.

يقدم دمج الذكاء الاصطناعي مزايا كبيرة تتراوح بين الاقتصاد في التكاليف وتعزيز الفعالية التشغيلية وتحسين الاستدامة البيئية ومستويات رضا العملاء. أما بالنسبة للشركات العاملة في المجال اللوجستي، فلم يعد من الممكن اعتبار الاستراتيجيات بما في ذلك استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي اختيارية بسبب ديناميكيات وتعقيدات بيئة الأعمال.

الذكاء الاصطناعي المستخدم في الخدمات اللوجستية الذكاء الاصطناعي المستخدم في النقل الذكاء الاصطناعي في مطابقة الشحن