Verimliliği Artırma: E-Ticaret için Yapay Zeka Destekli Lojistik

Yapay zeka ve lojistik artık ayrılmaz hale geldi. Giderek daha fazla şirket lojistik operasyonlarının otomasyonuna yatırım yapıyor.

Bu son birkaç ayda, derin bir dönüşüme tanık olduk. Yapay Zekanın hayatımıza entegrasyonu, bir zamanlar internetin ortaya çıkışıyla aynı etkiye sahip.

Yapay Zeka çözümlerinin lojistikte uygulanması bu nedenle, giderek daha talepkar ve rekabetçi hale gelen bir pazarda zamana ayak uydurmak için çok önemlidir. Bu nedenle, bu makalede bu yeni teknolojinin e-ticarete getirebileceği trendleri ve fırsatları tartışmak istiyoruz.

Lojistik örneklerde ve trendlerde AI

Yapay Zeka, tüm sektörlerde giderek daha baskın bir rol üstleniyor ve lojistik ve tedarik zinciri de bir istisna değil.

Büyük veri   analiz buzdağının sadece görünen kısmı   bu teknoloji Aslında, nasıl olduğunu göreceğiz   E-ticaret lojistiğinde AI, depo yönetiminden son mil lojistiğine ve müşteriye teslimata kadar çeşitli alanlarda kullanılabilir .

Öyleyse, keşfedelim görelim   Lojistik için AI eğilimleri :

1. robotik ve depo otomasyonu;
2. nakliye ve sevkiyat planlaması;
3. ürün izlenebilirliği;
4. iş tahmininde tahmine dayalı analiz ve Büyük Veri;
5. öngörücü bakım;
6. fiyatların ve maliyetlerin tahmini analizi;
7. Müşteri Deneyimi Yönetimi;
8. gelişen teknolojilerin entegrasyonu.

1 . Robotik ve depolama

Daha önce ayrıntılı olarak tartıştığımız gibi, depo otomasyonu bir şirketin yapabileceği en stratejik seçimlerden biridir. entegre ederek   gelişmiş WCS (Depo Kontrol Sistemi) yazılımı   tüm lojistik süreçler sorunsuz bir şekilde yönetilebilirken, robotlar toplama veya malzeme taşıma gibi tekrarlayan eylemleri gerçekleştirmekten sorumlu.

Bu yazılım, robotların öğrenmesini ve çevreye uyum sağlamasını sağlar.   ve sürekli olarak insan müdahalesi gerektirmeden görevleri otonom olarak gerçekleştirin. Kısacası, Yapay Zekayı depo operasyonlarına uygulamak, yönetimini iyileştirerek,   insan müdahalesinin azaltılması   ve insanların daha denetleyici bir role geçmesine izin vermek. Ayrıca, gibi yazılımları kullanarak   SevkiyatPro   şirketlere, bir noktadan başlayarak tüm lojistik süreçlerini otomatikleştirme fırsatı sunar.   karşılaştırma haritası   en iyisi   İtalyan taşıyıcılar   ve yabancı olanlar.

Yapay zeka , geçmiş ve gerçek zamanlı verileri analiz ederek şirketlere şu konularda rehberlik edebilir:   envanter yönetimi , atık veya malzeme ve ürün eksikliklerini ortadan kaldırır. Bunun nedeni, pazar taleplerini tahmin edebilmesi ve sonuç olarak hangi satın almaların yapılması gerektiğini değerlendirebilmesidir.

2. Nakliye ve sevkiyat planlaması

Farklı değişkenler devreye girdiğinden, ulaşım rotalarını planlamak kolay bir iş değildir:

• trafik verileri;
• yol koşulları;
• müşteri tercihleri;
• teslimat zamanları.

Yönetme yeteneği   büyük miktarda veri   yani Büyük Veri, lojistiğe uygulanan Yapay Zekanın   ulaşım verimliliğini artırmak   tüm bu verileri gerçek zamanlı olarak analiz ederek ve geçmiş verilerle karşılaştırarak.

Bu şekilde bir sonuca ulaşmak mümkündür.   benzeri görülmemiş rota optimizasyonu,   nakliye sürelerinde ve işletme maliyetlerinde önemli bir azalmaya yol açar.

Tüm bunlar, şirket için yalnızca önemli maliyet tasarrufları sağlamakla kalmaz, böylece   kar marjı, ancak daha sonra göreceğimiz gibi, müşteriyi elde tutma oranının artmasına da katkıda bulunur.

Son olarak, sistematik ulaşım planlaması, sürdürülebilir lojistik uygulamalarını teşvik ederek enerji kullanımını optimize eder.

3. Ürün izlenebilirliği

Paketinin nerede olduğunu sürekli bilen bir müşteri, markaya güvenen memnun bir müşteridir.

Bununla birlikte, bu düzeyde bir müşteri memnuniyeti elde etmek için, şirketin bilmesi ve bilmesi gerekir.   gönderi verilerine erişim sahibi olmak .   Gönderileri etkili bir şekilde takip etme   uygulamak anlamına gelir   ileri teknoloji ve lojistik endüstrisinde AI'dan yararlanmak, örneğin IoT'yi (Nesnelerin İnterneti) kullanarak bu tür bilgilere ulaşmak için en etkili araç olduğunu kanıtlıyor.

Var   cihazlar   yapabilen sensörler, yazılımlar ve diğer teknolojilerle donatılmıştır.   internete bağlanmak ve daha önce hayal bile edilemeyen bilgileri elde etmek . Bir örnek olabilir   aşınma derecesi   bir makinenin bileşenlerinin,   performansı izleme   araçların veya   bir nesnenin durumu   taşıma sırasında.

AI, gönderilerin aşağıdakilerle yönetildiği sistemler gibi alternatif satış sistemlerinde bile gönderileri izlemek ve takip etmek için kullanılabilir:   Amazon FBA'sı.

4. İşletme tahmininde tahmine dayalı analiz ve Büyük Veri

Tahmine dayalı analiz   Büyük Veriyi kullanır , bu devasa ve heterojen miktarda   veriler, istatistikler, algoritmalar ve makine öğrenimi   ile   davranış veya olayları tahmin edin .

Bu şu demek   Yapay Zeka, örneğin, talep tahminleri yapabilir , böylece sözde riske girmeden ürün tedariklerinin üretimini optimize edebilir.   fazla stok

5. Kestirimci bakım

Lojistik süreçlerin otomasyonu da ilginizi çekebilir   araçların performansının izlenmesi   nakliye ve makine için kullanılan   depoda. Sensörler, gelişmiş yazılımlar ve IoT aracılığıyla,   Yapay Zeka, arızaları veya arızaları tahmin edebilen verileri toplayabilir .

Bu verilere dayanarak şirket, arıza onarımlarından kaynaklanan bekleme sürelerini azaltmak, onarım sürelerini hızlandırmak ve   her zaman tüm tedarik zincirini verimli tutar .

6. Fiyat ve maliyetlerin tahmine dayalı analizi

Lojistik için Yapay Zeka çözümleri arasında, fiyat ve maliyet tahmini en kullanışlı olanlardan biridir. Yapay zekanın işleyebileceği bilgi miktarı sayesinde,   malzeme fiyatlarının yanı sıra nakliye maliyetleri ve gelecekteki fiyat değişikliklerini tahmin etme   lojistik ile ilişkilidir.

7. Müşteri deneyimi yönetimi

Şikayet yönetimi, e-ticaret incelemeleri ve hatta   sepeti terk etme   aracılığıyla yönetilebilecek tüm yönlerdir.   konuşabilen yapay zeka , yani   müşterilerle etkileşim kurabilen sanal asistanlar ve sohbet robotları , siparişleriyle ilgili gerçek zamanlı destek sağlıyor.

8. Gelişmekte olan teknolojilerin entegrasyonu

Yapay zeka ve lojistik   gelişen diğer teknolojilerle giderek daha fazla bütünleşme .   Nesnelerin İnterneti   Daha önce bahsettiğimiz (IoT),   arttırılmış gerçeklik   ve   blok zinciri   en gelişmiş lojistik trendleri arasında yer almaktadır.

Arttırılmış gerçeklik   video bilgileriyle zenginleştirilmiş çevreleyen gerçekliği gösteren bir teknolojidir, örneğin   servis istasyonlarını projelendiren uydu navigasyon cihazları ,   hız bilgileri veya hız kameraları doğrudan arabanın ön camına .

bu   Öte yandan, blockchain   tedarik zincirini oluşturan çeşitli parçalar arasında bile daha güvenli iletişim sağlar .

Yapay zekanın lojistikte faydaları

Gördüğümüz gibi, lojistik için AI, işlerini geliştirmek isteyen girişimciler için çeşitli fırsatlar sunuyor. İşte ana avantajlar.

İşletme maliyetlerinin azaltılması . Uzun vadede, istatistiklere göre, yapay zekanın kullanılmaya başlanması,   %10   (McKinsey). Robotik, depo otomasyonu, nakliye planlaması, müşteri deneyimi yönetimi, lojistik yönetiminin önemli yönleridir ve bir kez otomatikleştirildiklerinde giderlerde önemli ölçüde azalma sağlar. Ancak, bu teknolojiyi kurmak önemli bir yatırım anlamına gelebilir ve bu nedenle tedarik zincirlerini otomatikleştirmek isteyen şirketler çeşitli finansal teşviklere erişebilir.

Tedarik zincirinde artan verimlilik.   Yapay Zekanın tanıtımı, tüm tedarik zincirini optimize eder. Daha doğru stratejik planlama ve daha iyi envanter yönetimi, müşteri talebine dayalı gelişmiş plan üretimi, kaynakların daha iyi tahsisi vb. sağlar. Bu, %4'e varan bir gelir artışı sağlayabilir.

Hizmet kalitesinin ve müşteri deneyiminin iyileştirilmesi.   Teslimat verimliliği, müşterilere sunulan hizmetin kalitesinde bir iyileşmeye yol açar. Bulduğumuz en önemli avantajlar arasında:

• azaltılmış zamanlar;
• daha yüksek doğruluk;
• teslimat özelleştirmesi;
• gelişmiş izleme ve izleme.

Bu yönler, marka farkındalığının ve müşteri sadakatinin önemli ölçüde artmasına katkıda bulunur.

Çevresel etkinin azaltılması.   Lojistikte Yapay Zeka, çevre ve sürdürülebilirlik konularında büyük bir müttefiki temsil ediyor. İşte bu kombinasyonun sunduğu fırsatlardan bazıları:

• süre ve mesafeleri azaltarak yakıtta ve tabii ki emisyonlarda sonuç olarak tasarruf sağlayacak şekilde teslimat yollarının optimizasyonu;

• özelliklerinin doğrulanması ve performanslarının analiz edilmesi yoluyla, şirketlerin en ekolojik olanları seçmesine olanak tanıyarak, çevresel etkisi düşük araçların benimsenmesinde destek;

• Envanter analizi, talep tahmini ve optimum depo yönetimi yoluyla kaynak kullanımının optimizasyonu ve atık azaltma;

• depolama alanlarının aydınlatma ve ısıtma sistemlerini izleyerek enerji yönetiminin iyileştirilmesi.

Sonuçlar

Lojistikte AI uygulaması giderek daha popüler hale geliyor. Artan sayıda şirket, daha rekabetçi, verimli bir hizmet sunmak ve içinde bulunduğumuz çağın taleplerini etkin bir şekilde karşılamak için bu potansiyelden yararlanmaya başlıyor.

Yakın gelecekte, e-ticaret gönderilerinin çok daha hızlı ve verimli olması, insansız hava araçları ve kendi kendine giden araçlar gibi yeni teknolojilerle veya Nesnelerin İnterneti gibi gelişmiş sistemlerin entegrasyonu yoluyla gerçekleştirilmesi bekleniyor. Metaverse gibi blockchain ve artırılmış gerçeklik.

Şirketlerin yapması gereken tek şey önde olmak ve verimli, hızlı ve rekabetçi bir hizmet sunmaya hazır olmak.

SSS

Lojistik için AI nedir?

Lojistik için Ai, lojistik ve tedarik zinciri operasyonlarının çeşitli yönlerini geliştirmek için Yapay Zeka tekniklerinin ve teknolojilerinin uygulanmasını ifade eder. Süreçleri optimize etmek ve kolaylaştırmak için bilgisayar sistemlerinden, algoritmalardan, makine öğrenme modellerinden yararlanmayı ve Büyük Veri gibi büyük miktarda veriyi işlemeyi içerir.

Yapay Zekanın lojistik için faydaları nelerdir?

Yapay Zeka ile lojistik süreçleri otomatikleştirerek elde edilebilecek başlıca faydalardan bazıları şunlardır:

• işletme maliyetlerinin azaltılması;
• artan tedarik zinciri verimliliği;
• daha kaliteli hizmet ve iyileştirilmiş müşteri deneyimi;
• çevresel etkinin azaltılması.

Depo yönetiminde Yapay Zeka nasıl kullanılır?

Yapay Zeka, bir deponun herhangi bir alanında veya faaliyetinde kullanılabilir:

• insan hatası marjlarını azaltmak ve tedarik tahminleri için geçmiş verileri analiz etmek üzere envanter yönetimi için;
• robotları tanıtarak ve bunları yönetebilecek BT ​​sistemlerini uygulayarak depo otomasyonu için;
• alan yönetimi için, hareket analizi yoluyla alan kullanımını en üst düzeye çıkarmak;
• arama sürelerini azaltmak için makale yerelleştirmesi için.

Yapay zeka, lojistikte ürün takibini nasıl iyileştirebilir?

IoT (Nesnelerin İnterneti), sensörler ve gelişmiş yazılımlar aracılığıyla Yapay Zeka, nakliye sırasında ürünleri gerçek zamanlı olarak izleyebilir, bir makine bileşenlerinin aşınma derecesini tespit edebilir, araç performansını veya bir öğenin yolculuğu sırasında veya varış noktasındaki durumunu izleyebilir. depolama sitesi.