Taşımacılık ve lojistikte yapay zeka | İş dünyasında yapay zeka #75

Taşımacılıkta yapay zeka ile filo yönetimi

Yapay zeka tabanlı sistemler araçlar, sürücüler ve rotalar hakkında çok büyük miktarda veriyi analiz edebiliyor. Bu, programların ve rotaların ayarlanmasına, ulaşım kaynaklarının daha iyi kullanılmasına ve yakıt tüketiminin %10-15'e kadar azaltılmasına olanak tanır.

Makine öğrenimi yetenekleriyle donatılmış akıllı sistemler, araçlara ve diğer ekipmanlara takılan sensörlerden gelen verilere dayanarak potansiyel arızaları aylar önceden tahmin edebilir. Bu, onarım ve bakımı uygun zamanlarda planlamayı, arıza süresini en aza indirmeyi ve yolda plansız durmaları önlemeyi mümkün kılar.

Filo yönetiminde yapay zeka kullanımına bir örnek, lojistik sektöründe küresel bir lider olan DB Schenker'dir. Şirket, ulaşım planlamasını, talep tahminini ve teklif yönetimini optimize etmek için gelişmiş yapay zeka algoritmaları kullanıyor. Örneğin Bulgaristan'da şirket, araç kullanımını iyileştirmek ve toplu gönderilerde geçiş sürelerini kısaltmak için Transmetrics AI çözümünü kullandı.

Hava taşımacılığında şirket, simülasyonların kişiselleştirilmesine olanak tanıyan ve geçmiş verilere dayanan hibrit bir simülasyon ve tahmin aracı kullanıyor. DB Schenker, yapay zekayı kullanarak yalnızca dijital dönüşümünü hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda lojistik pazarında uzun vadeli bir rekabet avantajı da sağlıyor.

Kaynak: DB Schenker (https://shippingwatch.com/logistics/article14448745.ece)

Rotaları optimize etmek ve nakliye maliyetlerini azaltmak için yapay zekayı uygulama

Yapay zeka destekli modern haritalama sistemleri, trafik sıkışıklığını gerçek zamanlı olarak analiz edebilir, rotaları arayabilir ve mevcut koşullara göre sürücüler için en uygun rotaları önerebilir. Dahası, makine öğrenimi algoritmaları, yüklerin mümkün olan en kısa mesafelerde taşınmasını sağlayacak şekilde dağıtımının daha iyi planlanmasına yardımcı olabilir. Bu doğrudan daha düşük işletme maliyetleri anlamına gelir.

Rota optimizasyonuna yönelik yapay zeka çözümlerinde uzmanlaşmış şirketlere örnek olarak Amerikan firması FourKites verilebilir. Taşımacılığın görünürlüğünü ve verimliliğini artırmak için verilerden ve makine öğreniminden yararlanan gerçek zamanlı bir tedarik zinciri izleme platformu geliştirdiler.

Müşterilerinden biri olan Henkel, gönderilerin konumu ve tahmini varış zamanı (ETA) hakkında gerçek zamanlı verilere erişerek FourKites çözümünü kullanmanın avantajlarından yararlanıyor. Bu onların görevlerini daha iyi planlamalarına ve olası gecikmelere yanıt vermelerine olanak tanır.

FourKites ayrıca Henkel'e zaman ve maliyet tasarrufu, LSP'nin (Lojistik Hizmet Sağlayıcıları) kalitesinde ve hesap verebilirliğinde iyileşme, anlaşmazlıkların adil çözümü ve gecikme cezalarından kaçınma gibi ek faydalar da sağladı. Henkel, 2024 yılında FourKites'ı kullanarak neredeyse bir milyon sevkiyatı takip etmeyi planlıyor.

Kaynak: Dört Uçurtma (https://www.fourkites.com/platform/)

Taşımacılıkta yapay zeka ile envanter yönetimi

Yapay zeka, belirli mallara ve hammaddelere olan talebi doğru bir şekilde tahmin etmek için büyük miktardaki verileri analiz etme konusunda ustadır. Sonuç olarak envanter daha verimli bir şekilde yönetilebilir, depolara daha doğru şekilde ikmal yapılabilir ve stokların tükenmesi azaltılabilir.

Tedarik zinciri optimizasyonu için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanan iki popüler araç şunlardır:

• RELEX (https://www.relexsolutions.com/) – talep tahmini ve otomatik envanter yenileme için kullanılan kapsamlı bir platform. Şirket, tüm sektörlerdeki müşterilerinin talebi planlamasına, envanteri yönetmesine, lojistik süreçlerini optimize etmesine ve gelir artışını artırmasına yardımcı oluyor.
• SAP IBP (https://www.sap.com/products/scm/integrated-business-planning.html) – SAP paketinin bir parçası olan gelişmiş bir envanter planlama ve tedarik zinciri modülü. SAP IBP, lojistik süreçlerin optimize edilmesine yardımcı olur ve Satış ve Operasyon Planlama (S&OP), talep tahmini, yanıt ve teslimat, envanter planlama ve nakliye planlaması dahil olmak üzere çeşitli işlevler sağlar.

Depo süreçlerini ve otonom taşımayı otomatikleştirmek için yapay zekayla tanışın

Yapay zeka modülleriyle donatılmış otonom robotlar birçok modern depo ve lojistik merkezinde halihazırda çalışıyor. Siparişleri toplama, ürünleri paketleme ve mal paletlerini taşıma yeteneğine sahiptirler. Makine öğrenimi algoritmaları, bu robotların bireysel malları ve paketleri tanımasına, depo çevresinde kendi yollarını planlamasına ve hatta çalışanlarla iletişim kurmasına olanak tanır.

Robot tarafından paketlenip hazırlanan bir ürün yola çıkmaya hazır olduğunda ne olur? Bu, yapay zekanın otonom araçlarda uygulanmasının kapısını açıyor. Bunun bir örneği, şu anda DB Schenker dağıtım merkezlerinde test edilen T-Pod otonom kamyonudur. Yolda sürüş sırasında bir operatör tarafından kontrol edilebilir veya yapay zekanın uygulanması sayesinde yol boyunca engellerden kaçınarak ürün paletlerini otonom olarak taşıyabilir. Navigasyon kameralar, radar ve derinlik sensörleri kullanılarak kolaylaştırılmıştır.

DB Schenker T-Pod, İsveç'te kamuya açık yollarda kullanım için onaylanan türünün ilk aracıdır. 20 tona kadar kargo taşıyabiliyor ve tek şarjla yaklaşık 200 km menzile sahip.

Kaynak: DB Schenker (https://www.dbschenker.com/)

Taşımacılıkta yapay zeka ile gerçek zamanlı veri izleme ve analizi

Araç içi sensörlerden, depo otomasyon sistemlerinden ve sevkiyat konum belirleyicilerden gelen veriler, yapay zeka algoritmaları ile gerçek zamanlı olarak analiz edilebiliyor. Bu, doğru iş kararlarının anında alınmasına olanak tanır ve tüm organizasyonun verimliliğini artırır. Örneğin yapay zeka modülüyle donatılmış bir sistem, teslimat gecikmelerine anında yanıt verilmesine, müşterilerin bilgilendirilmesine veya önleyici tedbirlerin alınmasına yardımcı olabilir.

OLX ekibi, ulaşım ve lojistikte Tahmini Varış Süresi anlamına gelen tahmine dayalı bir ETA modeli oluşturmak için makine öğrenimini kullandı. Model aşağıdaki gibi faktörleri dikkate alır:

• konum,
• mal cinsi,
• hava koşulları,
• tatiller vb.

Model, iki milyondan fazla işlemden elde edilen veriler üzerinde eğitildi ve altı ülkeden gelen verilerle test edildi. ETA modeli çok yüksek doğruluk ve kesinliğe ulaşarak pazar ve operasyonel koşullardaki değişikliklere uyum sağlama yeteneğini ortaya koydu. ETA modeli, müşteri güvenini ve memnuniyetini artırmanın yanı sıra teslimat sürecinin verimliliğini ve karlılığını da artırmaya yardımcı oldu.

Güvenlik ve kaza önleme

Yapay zeka modülleriyle donatılmış akıllı izleme sistemleri yalnızca taşımacılık şirketlerinin varlıklarını korumakla kalmıyor. Kameralardan gelen görüntüleri ve sensörlerden gelen verileri analiz ederek sürücü davranışını değerlendirebiliyor ve yolculuk sırasında molalar önererek yorgunluk belirtilerini tespit edebiliyorlar. Üstelik araçlardan gelen telemetri verilerini sürekli olarak analiz eden makine öğrenimi algoritmaları, olası arızaları çok önceden tahmin edebiliyor.

İsrailli start-up Cortica, yaklaşan arızaları erken tespit etmek amacıyla motor seslerini analiz etmek için sinir ağlarını uyguladı. Continental ve ZF Friedrichshafen AG gibi şirketler, taşıyıcılara yönelik öngörülü araç teşhisleri için benzer çözümler sunuyor.

Taşımacılık ve lojistikte yapay zekanın geleceği

Uzmanlar, yapay zeka sayesinde TSL sektörünün önümüzdeki on yıl içinde tam bir dönüşüm geçireceği konusunda hemfikir. Otonom kamyonlar Amerika Birleşik Devletleri'ndeki yollarda standart haline gelecek ve dünyanın diğer bölgelerinde daha sık görülmeye başlayacak. Bu arada depolarda sipariş toplamadan yüklemeye kadar operasyonların büyük çoğunluğu robotlar tarafından gerçekleştirilecek.

Yapay zeka sayesinde nakliye ve lojistik maliyetleri %30-40'a kadar azalacak. Güzergah ve yükleme optimizasyonunun yanı sıra güzergahın son kilometrelerinde araç hareketini kolaylaştıran akıllı şehir sistemlerinin uygulanmasıyla teslimat süreleri de kısaltılacak. Yapay zekanın lojistiğe entegrasyonu müşteri hizmetleri kalitesini artıracak ve insan hatası riski neredeyse ortadan kaldırılacak.

Kaynak: DALL·E 3, bilgi istemi: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Ulaşımda yapay zeka – özet

Sonuç olarak, ulaşımda makine öğrenimi ve yapay zeka algoritmalarını kullanan sistemler, yeni yeni kullanılmaya başlanan TSL endüstrisinde büyük bir potansiyele sahiptir. Bunların uygulanması, maliyetleri önemli ölçüde azaltmak, teslimat sürelerini kısaltmak, nakliye güvenliğini artırmak ve müşterilere daha iyi hizmet vermek için bir fırsattır. Ancak başarılı olmak için bu teknolojilerin uygulanmasına stratejik olarak yaklaşılmalıdır.

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