هوش مصنوعی پست و لجستیکی روزبه‌روز بیشتر به یکی از رایج‌ترین راهکارها در میان کسب‌وکارها تبدیل می‌شود. ۱۹ درصد از مدیران کالاهای مصرفی، بهینه‌سازی لجستیک را یکی از بهترین کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در مطالعه و تجزیه‌وتحلیل خرده‌فروشی و کالاهای مصرفی CGT/RIS ذکر کرده‌اند.

بی‌شک آینده هوش مصنوعی و راهکارهای لجستیکی در زنجیره تامین، برای شرکت‌ها نویدبخش خواهد بود و به موفقیت سرمایه‌گذاری‌هایشان کمک خواهد کرد. تا انتهای این مقاله همراهمان باشید تا با نحوه عملکرد هوش مصنوعی پست و لجستیکی بیشتر آشنا شوید.

نحوه استفاده از هوش مصنوعی در زنجیره تامین

هوش مصنوعی در زمینه لجستیک و زنجیره تامین کاربردهای زیادی دارد. برای افزایش کارایی، کاهش ضایعات، کاهش ریسک و شناسایی فرصت‌های جدید از جمله در مدیریت انبار،

فولفیلمنت (fulfillment) وبهینه‌سازی تحویل، تامین منابع و خدمات مشتری از چنین راهکارهایی استفاده می‎‌شود.

این سیستم هوشمند به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا اطلاعات مهم و پیش‌بینی‌های نسبتا دقیقی را به زنجیره‌های تامین خود بیفزایند. معاون شرکت بلو یاندر (Blue Yonder) ، مانیش گوش (Manish Ghosh) معتقد است که پیش از شیوع کرونا، برنامه‌ریزی و پیش‌بینی، اهمیت بسیار زیادی داشته است. اما پیشرفت‌های اخیر در زمینه هوش مصنوعی این قابلیت‌ها را بهبود بخشیده و اهمیت آن‌ها را بیشتر کرده است. شرکت‌ها برای پیش‌بینی عودت کالاها، اعتبار هر تامین‌کننده، جذب قیمت برای مصرف‌کنندگان، نیاز به نیروی کار و بسیاری از موارد دیگر از هوش مصنوعی بهره می‌برند. هوش مصنوعی به عنوان یک همراه هوشمند و قابل اعتماد برای برندها عمل می‌کند و به آن‌ها در تصمیم‌گیری بهتر و حل مشکلاتشان کمک می‌کند.

هوش مصنوعی پست و لجستیکی با یکپارچه‌سازی سریع داده‌های منابع متفاوت، عملیات‌ها را بهبود می‌بخشد تا رهبران و صاحبان هر کسب‌وکار بتوانند سریع‌تر در ارتباط با تقاضا و پاسخ به آن و همچنین حمل‌ونقل تصمیم بگیرند. به‌طور کلی کسب‌وکارها قادرند با استفاده از تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی و بررسی راهکارهای لجستیکی از مزایای آن بهره‌مند شوند.

آینده هوش مصنوعی در لجستیک

کاربردهای هوش مصنوعی در لجستیک کالاهای مصرفی بسیار زیاد و متنوع هستند. این امر نوید آینده‌ای درخشان را به شرکت‌ها در زمینه هوش مصنوعی پست و لجستیکی می‌دهد تا تجارت بهتری داشته باشند. 15درصد از خرده‌فروشان و تولیدکنندگان کالاهای مصرفی طی تحقیقی در اواخر سال 2022 اظهار داشتند که از هوش مصنوعی یا یادگیری ماشینی برای پشتیبانی از عملکردهای زنجیره تامین خود استفاده می‌کنند. همچنین 16درصد دیگر برنامه داشتند تا در یک الی دو سال آینده از این فناوری‌ها بهره ببرند.

مدیر پیش‌بینی و تجزیه‌وتحلیل داده‌های شرکت ساخت بازی‌های رومیزیUSAopoly ، اریک ریچاردسون، معتقد است که هوش مصنوعی مزایای زیادی در زمینه لجستیک دارد و می‌گوید: «از زمانی که شخصی چیزی در خارج از کشور می‌خرد تا وقتی که به انبارش می‌رسد، می‌توانیم از بهینه‌سازی‌های کامل این زنجیره بهره ببریم. هوش مصنوعی به درک، رفع پیچیدگی‌ها و کاهش زمان ارسال بسته پستی کمک می‌کند تا زنجیره تامین بهینه‌تر شود.»

مدیر تحقیقات شرکت IDC در بخش منبع‌یابی، فولفیلمنت و پایداری محصول، جردن اسپیر(Jordan Speer)، توصیه می‌کند که شرکت‌ها در زنجیره تامین خرده‌فروشی از مدل‌های هوش مصنوعی یا یادگیری ماشینی برای افزایش بینش خود، مقیاس‌پذیری و چابکی بیشتر بهره ببرند. چنین رویکردی زمان لازم برای تصمیم‌گیری‌ را کاهش می‌دهد و مزیتی رقابتی برای شرکت فراهم می‌کند.

او در زمینه هوش مصنوعی پست و لجستیکی همچنین خاطرنشان کرد: پیاده‌سازی تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده برای بهینه‌سازی برنامه‌ریزی تقاضا، قراردادن موجودی‌ها، برنامه‌ریزی نیروی کار و مدیریت وظایف، به تیم‌های لجستیکی کمک می‌کنند تا علاوه‌بر شناسایی ریسک‌ها، منابع را فعالانه مدیریت کنند و مشکلات را کاهش دهند.

مثالی برای استفاده از هوش مصنوعی پست و لجستیکی

هوش مصنوعی در لجستیک کالاهای مصرفی برای بهینه‌سازی برنامه‌ریزی مسیر و عملیات‌ انبارداری استفاده می‌شود. شرکت‌ها با چنین رویکردی انتشار گازهای گلخانه‌ای خود را کاهش می‌دهند و اهداف‌های حفاظت از محیط زیست خود را بهتر پیش می‌برند. همچنین هزینه‌های نیروی کار را کمتر خواهند کرد و قادر خواهند بود به مشتریانشان خدمات باکیفیت‌تری ارائه دهند.

یکی از مثال‌های هوش مصنوعی پست و لجستیکی، پلتفرم ProvisionAI کیمبرلی کلارک(Kimberly-Clark) در امریکای شمالی است. یک شرکت کالاهای مصرفی می‌خواست تعداد «تقاضای یکباره سفارش‌ها» را کاهش دهد. این تقاضاها در روزهای خاصی از هفته بسیار بیشتر از حالت عادی بودند که روی تحویل به‌موقع و همچنین نیروهای کار تاثیر منفی می‌گذاشتند.

ین شرکت از هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرایند برنامه‌ریزی و توزیع استفاده کرد و توانست سیستم‌های متفاوتی را از همین طریق به یکدیگر وصل کند و به راهکارهای لجستیکی خوبی برسد.

کیمبرلی کلارک با بهره‌گیری از هوش مصنوعی پست و لجستیکی، دید بهتری در زمینه فضای تریلرهای کم‌استفاده به‌دست آورد و تیم‌های توزیع و خدمات مشتری‌اش را تشویق کرد تا فعالیت بیشتری داشته باشند. پلتفرم ProvisionAI‏ ‏به این شرکت کمک کرد تا تغییرات درخواست روزانه را تا 40درصد کاهش دهد، مخصوصا در جاهایی که کارخانه‌ها به مراکز توزیع بسته پستی و کالا می‌فرستادند.

کارمندان کیمبرلی کلارک اکنون می‌توانند با هر تغییری، مشکلات احتمالی را پیش‌بینی کنند و مطمئن باشند که استقرار محصولات با اهداف موجودی‌ها و زمان‌های تحویل کالاها مطابقت دارد. معاون تدارکات جهانی کیمبرلی کلارک، اسکات دی گروت ( Scott DeGroot) اظهار دارد که تمامی این راهکارها، عملکرد تحویل به‌موقع و خدمت‌رسانی به مشتری را بهبود بخشیده‌اند و هزینه‌های توزیع در امریکای شمالی را چندین میلیون دلار کاهش داده‌اند.

هوش مصنوعی مولد (generative AI) چگونه می‌تواند تحول زنجیره تامین را هدایت کند

با توجه به آینده هوش مصنوعی پست و لجستیکی، یکی دیگر از فناوری‌های بسیار مهم و تاثیرگذار، هوش مصنوعی مولد است. این نوع تکنولوژی هنوز نوظهور است اما تقریبا در تمام عملکردهای تجاری از جمله زنجیره تامین CPG پتانسیل زیادی دارد.

رهبر زنجیره تامین جهانی کالاهای مصرفی و صنعت Accenture، اذیر بالکار(Adheer Bahulkar) ، بر این باور است که هنگامی که هوش مصنوعی مولد در هسته دیجیتال سازمانی به‌کار گرفته شود، توانایی تحول و بهینه سازی وظایف، مدیریت داده‌ها، ایجاد بینش سریع‌تر، نوآوری با تجربیات جدید، تقویت کارگران، اتصال و ارتباط با مشتریان و مصرف‌کنندگان را دارد. هسته دیجیتالی سازمانی خود نیز شامل ابرها، داده‌ها، امنیت و یادگیری ماشینی می‌شود.

شرکت حمل‌ونقل کانتینری Maersk نیز به‌دنبال استفاده از هوش مصنوعی برای مسیرهای حمل‌ونقل شلوغ و همچنین درک عمیق‌تر فرایند فروش و جزئیات مربوطه است.

مدیر ارشد فنی Manhattan Associates، سرویس ارائه‌دهنده سیستم‌های مدیریت انبار (WMS) به‌نام سانجیو سیوتا (Sanjeev Siotta) بر این باور است که هوش مصنوعی مولد به‌خصوص چت جی‌پی‌تی برای کمک به پیکربندی WMS پتانسیل زیادی دارد. مدیران زنجیره تامین خرده‌فروشی با ارائه تنظیمات ممکن موجودی و توزیع‌ها به هوش مصنوعی پست و لجستیکی به‌سرعت نماهای سفارشی از موجودی کالاها و سناریوهای ارسال به مشتری‌ها را دریافت می‌کنند.

هوش مصنوعی پست و لجستیکی روزبه‌روز بیشتر به یکی از رایج‌ترین راهکارها در میان کسب‌وکارها تبدیل می‌شود. ۱۹ درصد از مدیران کالاهای مصرفی، بهینه‌سازی لجستیک را یکی از بهترین کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در مطالعه و تجزیه‌وتحلیل خرده‌فروشی و کالاهای مصرفی CGT/RIS ذکر کرده‌اند.

بی‌شک آینده هوش مصنوعی و راهکارهای لجستیکی در زنجیره تامین، برای شرکت‌ها نویدبخش خواهد بود و به موفقیت سرمایه‌گذاری‌هایشان کمک خواهد کرد. تا انتهای این مقاله همراهمان باشید تا با نحوه عملکرد هوش مصنوعی پست و لجستیکی بیشتر آشنا شوید.

نحوه استفاده از هوش مصنوعی در زنجیره تامین

هوش مصنوعی در زمینه لجستیک و زنجیره تامین کاربردهای زیادی دارد. برای افزایش کارایی، کاهش ضایعات، کاهش ریسک و شناسایی فرصت‌های جدید از جمله در مدیریت انبار،

فولفیلمنت (fulfillment) وبهینه‌سازی تحویل، تامین منابع و خدمات مشتری از چنین راهکارهایی استفاده می‎‌شود.

این سیستم هوشمند به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا اطلاعات مهم و پیش‌بینی‌های نسبتا دقیقی را به زنجیره‌های تامین خود بیفزایند. معاون شرکت بلو یاندر (Blue Yonder) ، مانیش گوش (Manish Ghosh) معتقد است که پیش از شیوع کرونا، برنامه‌ریزی و پیش‌بینی، اهمیت بسیار زیادی داشته است. اما پیشرفت‌های اخیر در زمینه هوش مصنوعی این قابلیت‌ها را بهبود بخشیده و اهمیت آن‌ها را بیشتر کرده است. شرکت‌ها برای پیش‌بینی عودت کالاها، اعتبار هر تامین‌کننده، جذب قیمت برای مصرف‌کنندگان، نیاز به نیروی کار و بسیاری از موارد دیگر از هوش مصنوعی بهره می‌برند. هوش مصنوعی به عنوان یک همراه هوشمند و قابل اعتماد برای برندها عمل می‌کند و به آن‌ها در تصمیم‌گیری بهتر و حل مشکلاتشان کمک می‌کند.

هوش مصنوعی پست و لجستیکی با یکپارچه‌سازی سریع داده‌های منابع متفاوت، عملیات‌ها را بهبود می‌بخشد تا رهبران و صاحبان هر کسب‌وکار بتوانند سریع‌تر در ارتباط با تقاضا و پاسخ به آن و همچنین حمل‌ونقل تصمیم بگیرند. به‌طور کلی کسب‌وکارها قادرند با استفاده از تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی و بررسی راهکارهای لجستیکی از مزایای آن بهره‌مند شوند.

آینده هوش مصنوعی در لجستیک

کاربردهای هوش مصنوعی در لجستیک کالاهای مصرفی بسیار زیاد و متنوع هستند. این امر نوید آینده‌ای درخشان را به شرکت‌ها در زمینه هوش مصنوعی پست و لجستیکی می‌دهد تا تجارت بهتری داشته باشند. 15درصد از خرده‌فروشان و تولیدکنندگان کالاهای مصرفی طی تحقیقی در اواخر سال 2022 اظهار داشتند که از هوش مصنوعی یا یادگیری ماشینی برای پشتیبانی از عملکردهای زنجیره تامین خود استفاده می‌کنند. همچنین 16درصد دیگر برنامه داشتند تا در یک الی دو سال آینده از این فناوری‌ها بهره ببرند.

مدیر پیش‌بینی و تجزیه‌وتحلیل داده‌های شرکت ساخت بازی‌های رومیزیUSAopoly ، اریک ریچاردسون، معتقد است که هوش مصنوعی مزایای زیادی در زمینه لجستیک دارد و می‌گوید: «از زمانی که شخصی چیزی در خارج از کشور می‌خرد تا وقتی که به انبارش می‌رسد، می‌توانیم از بهینه‌سازی‌های کامل این زنجیره بهره ببریم. هوش مصنوعی به درک، رفع پیچیدگی‌ها و کاهش زمان ارسال بسته پستی کمک می‌کند تا زنجیره تامین بهینه‌تر شود.»

مدیر تحقیقات شرکت IDC در بخش منبع‌یابی، فولفیلمنت و پایداری محصول، جردن اسپیر(Jordan Speer)، توصیه می‌کند که شرکت‌ها در زنجیره تامین خرده‌فروشی از مدل‌های هوش مصنوعی یا یادگیری ماشینی برای افزایش بینش خود، مقیاس‌پذیری و چابکی بیشتر بهره ببرند. چنین رویکردی زمان لازم برای تصمیم‌گیری‌ را کاهش می‌دهد و مزیتی رقابتی برای شرکت فراهم می‌کند.

او در زمینه هوش مصنوعی پست و لجستیکی همچنین خاطرنشان کرد: پیاده‌سازی تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده برای بهینه‌سازی برنامه‌ریزی تقاضا، قراردادن موجودی‌ها، برنامه‌ریزی نیروی کار و مدیریت وظایف، به تیم‌های لجستیکی کمک می‌کنند تا علاوه‌بر شناسایی ریسک‌ها، منابع را فعالانه مدیریت کنند و مشکلات را کاهش دهند.

مثالی برای استفاده از هوش مصنوعی پست و لجستیکی

هوش مصنوعی در لجستیک کالاهای مصرفی برای بهینه‌سازی برنامه‌ریزی مسیر و عملیات‌ انبارداری استفاده می‌شود. شرکت‌ها با چنین رویکردی انتشار گازهای گلخانه‌ای خود را کاهش می‌دهند و اهداف‌های حفاظت از محیط زیست خود را بهتر پیش می‌برند. همچنین هزینه‌های نیروی کار را کمتر خواهند کرد و قادر خواهند بود به مشتریانشان خدمات باکیفیت‌تری ارائه دهند.

یکی از مثال‌های هوش مصنوعی پست و لجستیکی، پلتفرم ProvisionAI کیمبرلی کلارک(Kimberly-Clark) در امریکای شمالی است. یک شرکت کالاهای مصرفی می‌خواست تعداد «تقاضای یکباره سفارش‌ها» را کاهش دهد. این تقاضاها در روزهای خاصی از هفته بسیار بیشتر از حالت عادی بودند که روی تحویل به‌موقع و همچنین نیروهای کار تاثیر منفی می‌گذاشتند.

ین شرکت از هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرایند برنامه‌ریزی و توزیع استفاده کرد و توانست سیستم‌های متفاوتی را از همین طریق به یکدیگر وصل کند و به راهکارهای لجستیکی خوبی برسد.

کیمبرلی کلارک با بهره‌گیری از هوش مصنوعی پست و لجستیکی، دید بهتری در زمینه فضای تریلرهای کم‌استفاده به‌دست آورد و تیم‌های توزیع و خدمات مشتری‌اش را تشویق کرد تا فعالیت بیشتری داشته باشند. پلتفرم ProvisionAI‏ ‏به این شرکت کمک کرد تا تغییرات درخواست روزانه را تا 40درصد کاهش دهد، مخصوصا در جاهایی که کارخانه‌ها به مراکز توزیع بسته پستی و کالا می‌فرستادند.

کارمندان کیمبرلی کلارک اکنون می‌توانند با هر تغییری، مشکلات احتمالی را پیش‌بینی کنند و مطمئن باشند که استقرار محصولات با اهداف موجودی‌ها و زمان‌های تحویل کالاها مطابقت دارد. معاون تدارکات جهانی کیمبرلی کلارک، اسکات دی گروت ( Scott DeGroot) اظهار دارد که تمامی این راهکارها، عملکرد تحویل به‌موقع و خدمت‌رسانی به مشتری را بهبود بخشیده‌اند و هزینه‌های توزیع در امریکای شمالی را چندین میلیون دلار کاهش داده‌اند.

هوش مصنوعی مولد (generative AI) چگونه می‌تواند تحول زنجیره تامین را هدایت کند

با توجه به آینده هوش مصنوعی پست و لجستیکی، یکی دیگر از فناوری‌های بسیار مهم و تاثیرگذار، هوش مصنوعی مولد است. این نوع تکنولوژی هنوز نوظهور است اما تقریبا در تمام عملکردهای تجاری از جمله زنجیره تامین CPG پتانسیل زیادی دارد.

رهبر زنجیره تامین جهانی کالاهای مصرفی و صنعت Accenture، اذیر بالکار(Adheer Bahulkar) ، بر این باور است که هنگامی که هوش مصنوعی مولد در هسته دیجیتال سازمانی به‌کار گرفته شود، توانایی تحول و بهینه سازی وظایف، مدیریت داده‌ها، ایجاد بینش سریع‌تر، نوآوری با تجربیات جدید، تقویت کارگران، اتصال و ارتباط با مشتریان و مصرف‌کنندگان را دارد. هسته دیجیتالی سازمانی خود نیز شامل ابرها، داده‌ها، امنیت و یادگیری ماشینی می‌شود.

شرکت حمل‌ونقل کانتینری Maersk نیز به‌دنبال استفاده از هوش مصنوعی برای مسیرهای حمل‌ونقل شلوغ و همچنین درک عمیق‌تر فرایند فروش و جزئیات مربوطه است.

مدیر ارشد فنی Manhattan Associates، سرویس ارائه‌دهنده سیستم‌های مدیریت انبار (WMS) به‌نام سانجیو سیوتا (Sanjeev Siotta) بر این باور است که هوش مصنوعی مولد به‌خصوص چت جی‌پی‌تی برای کمک به پیکربندی WMS پتانسیل زیادی دارد. مدیران زنجیره تامین خرده‌فروشی با ارائه تنظیمات ممکن موجودی و توزیع‌ها به هوش مصنوعی پست و لجستیکی به‌سرعت نماهای سفارشی از موجودی کالاها و سناریوهای ارسال به مشتری‌ها را دریافت می‌کنند.