Lojistikte yapay zeka. en iyi 5 araç | İş dünyasında yapay zeka #89

Lojistikte yapay zeka. Yapay zeka kullanılarak dağıtım sistemi nasıl geliştirilir?

Lojistik sektörü bir dönüşüm yaşıyor. Allied Market Research'ün tahminlerine göre bu sektörün değeri 2027 yılına kadar 13 trilyon dolara ulaşacak. Yapay zeka, operasyonel sorunlar hakkında gerçek zamanlı uyarılar sağlayarak şirketlerin anında tepki vermesini ve zamanında teslimat yapmasını sağlıyor.

Yapay zeka algoritmaları sayesinde karar verme sürecinde veri doğruluğunu sağlamak ve popüler ürünlerin eksikliğini önlemek için envanter ihtiyaçlarını tahmin etmek mümkün. Yapay zeka aynı zamanda en ucuz ve en verimli teslimat rotalarını da belirleyerek maliyet tasarrufu sağlıyor. Yapay zekanın lojistik sektörünü etkilemesinin birkaç temel yolu şunlardır:

• Kaynak yönetimi – Yapay zeka operasyonel verimliliği artırır. Örneğin yapay zeka sistemleri, programları ve teslimat rotalarını optimize etmek için yakıt tüketimini ve sürücünün çalışma saatlerini analiz ediyor.
• Gelişim ve trendlerden öğrenme: Yapay zeka sayesinde şirketler süreçleri otomatikleştirir ve rekabetçi kalır. Algoritmalar gelecekteki talebi daha iyi tahmin etmek için mevsimsel satış modellerinden öğrenir.
• Paket takibi – Yapay zeka, teslimatların zamanında yapıldığından emin olmak için izlenmesine yardımcı olur. Yapay zeka tabanlı takip sistemleri, nakliyedeki olası gecikmeler hakkında şirketi bilgilendiriyor.
• Tedarik zinciri şeffaflığı – Yapay zeka, sorunların hızlı çözülmesini sağlar. Yapay zeka kontrol panelleri, tedarik zincirindeki darboğazların gerçek zamanlı olarak tanımlanmasına ve çözülmesine olanak tanır.
• Veri yönetimi – Yapay zeka, verilerin doğruluğunu ve tutarlılığını sağlar. Yapay zeka sistemleri, ürün verilerini gerçek zamanlı olarak izleyip güncelleyerek tedarik zinciri boyunca doğruluğunu sağlar.

Lojistikte yapay zeka. En iyi araçlar

Lojistikte yapay zeka teknolojisinin gelişimi, şirketlere tedarik zinciri yönetimini iyileştirme konusunda yeni olanaklar açtı. Bu hedeflere ulaşmanıza yardımcı olacak en gelişmiş araçlara bir göz atalım.

IBM Watson Tedarik Zinciri

IBM Watson Supply Chain, yapay zeka aracılığıyla kuruluşlara gerçek zamanlı içgörüler, tahmine dayalı ipuçları ve eylem önerileri sağlayan bir araçtır. Bu, çeşitli kaynaklardan gelen verilerin analizi yoluyla envanter yönetimi optimizasyonuna, talep tahminine ve tedarikçi ilişkilerine olanak tanır. IBM Watson Supply Chain Insights, aşağıdaki özelliklere sahip yapay zeka tabanlı bir çözümdür:

• Tedarik zinciri görünürlüğünü artırır,
• daha iyi veri yönetimi ve pratik rehberlik sağlayan içgörüler sağlar.

Bu, aksaklıkların ve risklerin daha etkili bir şekilde azaltılmasına ve ayrıca tüm tedarik zinciri boyunca karar alma ve performansın iyileştirilmesine olanak tanır.

Kaynak: IBM (https://www.ibm.com/products/planning-analytics/supply-chain-planning)

SAP Ariba

SAP Ariba, mal tedarik etme, tedarikçileri yönetme ve sözleşme müzakere etme süreçlerini kolaylaştırmak için yapay zekadan yararlanan bulut tabanlı bir satın alma ve tedarik zinciri yönetimi platformudur. Yapay zeka destekli analitik motoru, şirketlerin tedarik zincirlerinde verimliliği ve güvenliği artırmak için potansiyel riskleri ve fırsatları belirlemelerine yardımcı oluyor.

SAP Ariba tarafından uygulanan lojistikte yapay zeka, tedarikçilerin ve alıcıların tek bir platformda bağlantı kurmasına ve iş yürütmesine olanak tanıyan bir satın alma ve gider yönetimi hizmetidir. Tüm satın alma sürecini yönetmek ve etik ve ekolojik tedarik zincirleri oluşturmak için kapsamlı çözümler sunar.

SAP Ariba'nın en büyük avantajı, dijital hizmetler ve uzmanlık açısından kapsamlı iş desteği sağlamak için diğer SAP araçlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olabilme yeteneğidir. Bu, finansal ve operasyonel aksaklıkların azalmasına ve tedarikçilerle ilişkili riskin azalmasına neden olur. Ariba Ağı, SAP HANA tarafından desteklenen SAP Ariba'nın önemli bir bileşenidir ve katalogları, teklifleri, satın almaları ve faturaları yönetmek için bir platform sağlar.

Kaynak: SAP (https://www.sap.com/poland/products/spend-management/ariba-login.html)

o9 Çözümler

o9 Solutions, kuruluşların şirketin üç ana alanındaki süreçleri uyumlu hale getirmesine yardımcı olan, yapay zeka tarafından desteklenen bir Entegre İş Planlama (IBP) platformu sunar:

• tedarik zinciri,
• satış departmanı ve
• finans alanı.

Gelişmiş talep tahmini yetenekleri, şirketlerin stok seviyelerini optimize etmesine, sipariş karşılama süresini kısaltmasına ve müşteri memnuniyetini artırmasına olanak tanır. o9 Solutions, küresel şirketler için gerçek Entegre İş Planlamasını (IBP) mümkün kılan yapay zeka destekli bir planlama ve karar verme platformudur. Tedarik zinciri planlaması ve analizi, perakende planlaması ve üretim planlamaya yönelik bir dizi çözüm sunar.

o9 Control Tower kontrol paneli, verilere dayalı olarak hızlı ve bilinçli karar alınmasını sağlar. Lojistikte yapay zeka çözümleri sunan o9 Solutions platformu, en iyi uygulamaları entegre ederek ve veri odaklı stratejik iş planlamasını mümkün kılarak şirketlerin karmaşık süreçleri yönetmelerine yardımcı olur.

Kaynak: o9 Çözümleri (https://o9solutions.com/solutions/supply-chain/)

Dört Uçurtma

FourKites, gönderilerin varış zamanlarını tahmin etmek ve nakliye rotalarını optimize etmek için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanan gerçek zamanlı bir tedarik zinciri izleme platformudur. Sonuç olarak şirketler nakliye maliyetlerini azaltabilir, müşteri memnuniyetini artırabilir ve lojistik operasyonlarının çevresel etkilerini en aza indirebilir.

FourKites müşterilerinden biri olan Henkel, gönderilerin konumu ve tahmini varış zamanı (ETA) hakkında gerçek zamanlı verilere erişerek lojistikte yapay zekanın kullanılmasından yararlanıyor. Bu onların görevlerini daha iyi planlamalarına ve olası gecikmelere yanıt vermelerine olanak tanır. FourKites ayrıca Henkel'e zaman ve maliyet tasarrufu, gelişmiş kalite, adil anlaşmazlık çözümü ve gecikme cezalarından kaçınma gibi başka avantajlar da getirdi. Henkel, 2023'te FourKites'ı kullanarak yaklaşık bir milyon sevkiyatı takip etmeyi planladı.

Oracle SCM

Oracle SCM, lojistikteki en gelişmiş yapay zeka araçlarından biridir. Tedarik zinciri boyunca karar almayı geliştiren, süreçleri optimize eden ve operasyonel performansı artıran bir dizi yapay zeka destekli tedarik zinciri yönetimi aracı sağlar (Oracle Tedarik Zinciri Yönetimi (SCM)). Bu araçlardan bazıları şunlardır:

• Oracle Intelligent Track and Trace – taşıyıcının rotasını ve gönderinin yolunu izlemeye yönelik bir araç anlamına gelir,
• Oracle Talep Yönetimi - büyük işletmelerde bile envanter seviyelerinin kontrol edilmesine olanak tanıyan bir talep yönetimi aracı,
• Oracle Supply Chain Planning – şirketteki tedarik zincirlerini planlamak için kullanılan bir modül,
• Oracle Transport Management – ​​bir aktarım yönetimi platformu,
• Oracle Warehouse Management – ​​depoları ve teslimatları kontrol etmeye yönelik bir araç.

Oracle SCM (Tedarik Zinciri Yönetimi), tedarik zincirini artan verimlilik ve görünürlükle yönetmek için tasarlanmış kapsamlı bir uygulama setidir. Ürün yaşam döngüsü yönetimi, tedarik zinciri planlaması, satın alma, lojistik ve sipariş yönetimi gibi bir dizi özelliği içerir. Yapay zeka destekli bir lojistik aracı, modern tedarik zinciri zorluklarını karşılamak için Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları ve blockchain ile de entegre olabilir.

Oracle, lojistikte veri analizini hızlandıran, çalışanlarla ve tedarik zinciri verimsizlikleriyle ilgili sorunları ortaya çıkaran AI ve ML'yi (Makine Öğrenimi) kullanmakla kalmıyor. Lojistikte yapay zeka ile iş birliği yapan modern çözümler aynı zamanda ses arayüzlerini ve Doğal Dil İşlemeyi (NLP) de içeriyor ve yalnızca erişilebilirlik ve hızı değil, aynı zamanda veri analizi ve karar verme becerilerini de geliştiriyor.

Ancak en önemli yenilik tahmine dayalı analitiktir. Beceri boşluklarını ortaya çıkarmak ve depo hacmi veya araç kullanılabilirliği ile ilgili ihtiyaçları belirlemek için gelecekteki satış siparişlerini personel seviyeleriyle karşılaştırmaya olanak tanır. Bütün bunların amacı tedarik zincirindeki aksaklıkları azaltmaktır.

Kaynak: Oracle (https://www.oracle.com/scm/product-tours/#supply-chain-planning)

Lojistikte yapay zeka kullanıldığında ne gibi sorunlar ortaya çıkabilir?

Yapay zekanın lojistiğe dahil edilmesi zorluklarla birlikte gelir. İlk dönüşüm, önemli yatırımlar ve işletmenin dijitalleşmesini gerektirir. Lojistikteki yapay zeka algoritmaları karmaşık olabilir ve bu da başlangıçta yeni uygulanan yönetim sistemleri tarafından önerilen kararların anlaşılmasını zorlaştırabilir.

Veri güvenliğinin sağlanması, operasyonel bütünlüğün ve müşteri güveninin korunması açısından da önemlidir. Ek olarak, yetersiz kaliteli verilerle eğitilmiş yapay zeka sistemleri hatalı kararlara ve algoritmik önyargılara yol açabilir. Bu nedenle, bir şirket içinde lojistikte yapay zeka uygulamasının başlangıcından itibaren taşımayı optimize etmek için çalışanların eğitimine ve kapsamlı veri toplamaya öncelik vermek önemlidir.

Lojistikte yapay zekanın geleceği

Yapay zeka lojistiği dönüştürüyor, operasyonları kolaylaştırıyor, teslimat maliyetlerini azaltıyor ve şirketlere stratejik avantaj sağlıyor. Yapay zekanın yetenekleri şirketlerin giderek daha fazla şunları yapabilmesini sağlar:

• Tedarik zincirlerini optimize edin – Lojistikte yapay zeka, daha hassas planlama ve kaynak yönetimine olanak tanır,
• Rotaları planlayın – yapay zeka sayesinde malların taşınması için en verimli rotaları bulmak mümkün,
• Stratejik avantaj elde edin: Lojistikte yapay zeka kullanan şirketler, hem teslimat sistemlerini hem de yönetim yöntemlerini zaman içinde sürekli olarak iyileştirerek rekabette avantaj elde eder.

Lojistikte yapay zeka ile gelecek senaryosunun taslağı şu şekilde görünebilir: Şirketler talep tahmini, depo süreçlerinin otomasyonu ve teslimat rotalarının optimizasyonu için yapay zekaya giderek daha fazla güvenecek. Yapay zekanın yönetimde, planlamada ve gelecek stratejilerinin oluşturulmasında kullanımı da artacak.

Özet

Lojistikte yapay zeka önemli faydalar sağlar ancak aynı zamanda zorluklar da doğurur. Yapay zekayı düşünen şirketler, teknolojinin hem avantajlarının hem de etkililiğinin güvenli ve kontrollü bir şekilde en üst düzeye çıkarılmasını sağlamak için lojistik yapay zeka uzmanlarından rehberlik alarak uygulamalara düşünceli bir şekilde yaklaşmalı.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney

BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.

Tüm gönderileri görüntüle

İş dünyasında yapay zeka:

1. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
2. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
3. İşletmelerdeki yapay zeka uygulamaları - genel bakış
4. Yapay zeka destekli metin sohbet robotları
5. İş NLP'sinin bugünü ve geleceği
6. Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
7. Sosyal medya paylaşımlarının planlanması. Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
8. Otomatik sosyal medya gönderileri
9. Yapay zeka ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
10. İş fikrimin zayıf yönleri nelerdir? ChatGPT ile beyin fırtınası oturumu
11. ChatGPT'yi iş hayatında kullanma
12. Sentetik aktörler. En iyi 3 yapay zeka video oluşturucu
13. 3 kullanışlı AI grafik tasarım aracı. İş dünyasında üretken yapay zeka
14. Bugün denemeniz gereken 3 harika AI yazarı
15. Müzik yaratmada yapay zekanın gücünü keşfetmek
16. ChatGPT-4 ile yeni iş fırsatlarına yön vermek
17. Yönetici için yapay zeka araçları
18. Hayatınızı kolaylaştıracak 6 harika ChatGTP eklentisi
19. 3 grafik akışlı yapay zeka. Generatywna sztuczna akıllı telefon ve iş dünyası
20. McKinsey Global Institute'e göre yapay zekanın geleceği ne olacak?
21. İş dünyasında yapay zeka - Giriş
22. NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
23. Otomatik belge işleme
24. Google Çeviri vs DeepL. İşletmeler için makine çevirisinin 5 uygulaması
25. Voicebot'ların işleyişi ve iş uygulamaları
26. Sanal asistan teknolojisi veya yapay zeka ile nasıl konuşulur?
27. İş Zekası Nedir?
28. Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
29. Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?
30. Yapay zeka ve sosyal medya – hakkımızda ne söylüyorlar?
31. İçerik yönetiminde yapay zeka
32. Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
33. Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
34. Yeni etkileşimler. Yapay zeka, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
35. Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
36. Gelecekteki iş piyasası ve gelecek meslekler
37. Eğitim Teknolojisinde Yapay Zeka. Yapay zeka potansiyelini kullanan şirketlere 3 örnek
38. Yapay zeka ve çevre. Sürdürülebilir bir iş kurmanıza yardımcı olacak 3 yapay zeka çözümü
39. Yapay zeka içerik dedektörleri. Buna değerler mi?
40. ChatGPT, Bard ve Bing'e karşı. Hangi yapay zeka sohbet robotu yarışa liderlik ediyor?
41. Chatbot AI, Google aramanın rakibi mi?
42. İK ve İşe Alım için Etkili ChatGPT İstemleri
43. Hızlı mühendislik. Hızlı bir mühendis ne yapar?
44. AI Mockup oluşturucu. En iyi 4 araç
45. AI ve başka ne var? 2024'te iş dünyasına yönelik en önemli teknoloji trendleri
46. Yapay zeka ve iş etiği. Neden etik çözümlere yatırım yapmalısınız?
47. Meta yapay zeka. Facebook ve Instagram'ın yapay zeka destekli özellikleri hakkında bilmeniz gerekenler nelerdir?
48. AI düzenlemesi. Bir girişimci olarak bilmeniz gerekenler nelerdir?
49. Yapay zekanın iş dünyasında 5 yeni kullanımı
50. Yapay zeka ürünleri ve projeleri – diğerlerinden nasıl farklılar?
51. Yapay zeka destekli süreç otomasyonu. Nereden başlamalı?
52. Bir yapay zeka çözümünü bir iş sorunuyla nasıl eşleştirirsiniz?
53. Ekibinizin uzmanı olarak yapay zeka
54. Yapay zeka ekibi ve rol paylaşımı
55. Yapay zekada kariyer alanı nasıl seçilir?
56. Ürün geliştirme sürecine yapay zekayı eklemek her zaman değer mi?
57. İK'da yapay zeka: İşe alım otomasyonu İK ve ekip gelişimini nasıl etkiler?
58. 2023'ün en ilginç 6 yapay zeka aracı
59. Yapay zekanın yol açtığı en büyük 6 iş kazası
60. Şirketin yapay zeka olgunluk analizi nedir?
61. B2B kişiselleştirme için yapay zeka
62. ChatGPT kullanım durumları. 2024'te ChatGPT ile işinizi nasıl geliştirebileceğinize dair 18 örnek
63. Mikro öğrenme. Yeni beceriler edinmenin hızlı bir yolu
64. 2024'te şirketlerdeki en ilginç yapay zeka uygulamaları
65. Yapay zeka uzmanları ne yapar?
66. Yapay zeka projesi ne gibi zorluklar getiriyor?
67. 2024'te işletmeler için en iyi 8 yapay zeka aracı
68. CRM'de yapay zeka. Yapay zeka CRM araçlarında neyi değiştiriyor?
69. UE AI Yasası. Avrupa yapay zeka kullanımını nasıl düzenliyor?
70. Sora. OpenAI'nin gerçekçi videoları işi nasıl değiştirecek?
71. En iyi 7 yapay zeka web sitesi oluşturucusu
72. Kodsuz araçlar ve yapay zeka yenilikleri
73. Yapay zekayı kullanmak ekibinizin üretkenliğini ne kadar artırır?
74. Pazar araştırması için ChatGTP nasıl kullanılır?
75. Yapay zeka pazarlama kampanyanızın kapsamını nasıl genişletebilirsiniz?
76. "Hepimiz geliştiriciyiz". Vatandaş geliştiriciler şirketinize nasıl yardımcı olabilir?
77. Taşımacılık ve lojistikte yapay zeka
78. Yapay zeka hangi iş sıkıntılı noktalarını düzeltebilir?
79. Medyada yapay zeka
80. Bankacılık ve finansta yapay zeka. Stripe, Monzo ve Grab
81. Seyahat endüstrisinde yapay zeka
82. Yapay zeka yeni teknolojilerin doğuşunu nasıl teşvik ediyor?
83. Yapay zekanın sosyal medyada devrimi
84. E-ticarette yapay zeka. Küresel liderlere genel bakış
85. En iyi 4 yapay zeka görseli oluşturma aracı
86. Veri analizi için en iyi 5 yapay zeka aracı
87. Şirketinizdeki yapay zeka stratejisi - nasıl oluşturulur?
88. En iyi AI kursları – 6 harika öneri
89. Yapay zeka araçlarıyla sosyal medya dinlemeyi optimize etme
90. IoT + AI veya bir şirketteki enerji maliyetlerinin nasıl azaltılacağı
91. Lojistikte yapay zeka. 5 en iyi araç