Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zekanın 6 Yenilikçi Uygulaması

Günümüzde yapay zeka (AI), aklımızı okuyan sohbet robotlarıyla alışveriş yapma şeklimizden otonom arabaların kendi kendine gittiği işe gidip gelmemize kadar hayatımızdaki her şeye güç veriyor gibi görünüyor.

Dünyanın her yerindeki her türden işletmenin yapay zekayı hızla işletim sistemlerine entegre etmesi şaşırtıcı değil. A son anket McKinsey & Company, bugün 2.5'ye kıyasla 2017 kat daha yüksek olan etkileyici bir yapay zeka benimseme oranını açıkladı.

Yapay zekanın tekrarlanan görevleri otomatikleştirme ve büyük hacimli verileri hızlı bir şekilde analiz etme yeteneği, işletmelerin süreçlerini düzene koymasına olanak tanıyarak onları daha üretken ve verimli hale getirir. Bu nedenlerden dolayı, tedarik zinciri operasyonlarında yapay zekanın kullanımı artık isteğe bağlı bir ekstra değil; performansı ve yakıt verimliliğini artıran motordur. 

Yapay zeka algoritmaları sayesinde şirketler gecikmeleri tahmin edebilir, tedarik zincirlerindeki olası aksaklıkları tespit edebilir ve hatta malların sınıflandırılması ve paketlenmesinden envanter seviyelerinin yönetilmesine kadar depo operasyonlarını optimize edebilir.

Kulağa ilginç geliyor mu? Yapay zekanın neyle ilgili olduğunu ve tedarik zincirlerinde altı yenilikçi yolla nasıl devrim yaratabileceğini açıklarken okumaya devam edin!

İçindekiler
Yapay Zekanın ABC'si: Temellerinin ve mevcut durumunun bir dökümü
Yapay zeka tedarik zincirlerinde nasıl kullanılıyor?
Yapay zekayla optimize edilmiş bir tedarik zincirine doğru: son düşünceler

Yapay Zekanın ABC'si: Temellerinin ve mevcut durumunun bir dökümü

Yapay zeka (AI), insan zekasını taklit edebilecek makineler ve yazılımlar yaratmayı amaçlayan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Bu size aşırı karmaşık veya teknik mi geliyor? Öyle olması gerekmiyor; tedarik zinciri yönetimindeki kullanımlarına girmeden önce yapay zekanın gerçekte ne olduğunu birlikte keşfedelim.

Yapay zeka (AI) nedir?

Yapay Zeka veya kısaca AI, bir bilgisayara insanların yaptığı gibi düşünebilen, öğrenebilen ve sorunları çözebilen bir beyin vermek gibidir. Bu, hücrelerden ve nöronlardan oluşan bir beyin değil, görevlerde daha iyi olabilmek için verileri ve deneyimleri kullanan programlama kodundan oluşan bir beyindir. 

Bu görevler, konuşulan kelimeleri anlamaktan (Siri veya Alexa'nın yaptığı gibi), resimleri tanımaktan (Facebook'un fotoğraflardaki arkadaşlarınızı tanımlaması gibi), bir sonraki videoyu izleyeceğinizi önermekten (Netflix'in yaptığı gibi) ve hatta araba kullanmaktan herhangi bir şey olabilir. Yapay zeka, aldığı bilgilerle ne yaptığına bağlı olarak iki büyük türe ayrılabilir:

• Ayırt edici yapay zeka: Yapay zekanın bu alt kümesi tamamen kimlik belirlemeyle ilgilidir. Örneğin, ona bir sürü fotoğraf gösterirseniz, hangilerinin kedili, hangilerinin kedisiz olduğunu anlayabilir. Bu, "kim olduğunu" anlamak (şeyleri tanımlamak) için ipuçlarına (verilere) bakan bir dedektif gibidir.
• Üretken AI: Üretken yapay zeka, yalnızca bir şeyleri tanımlamak yerine aslında yeni şeyler yapabilir. Sadece bir kedinin neye benzediğini bilmekle kalmıyor; Var olmayan bir kediyi hayal edebiliyor ve sonra onun hakkında sıfırdan bir fotoğraf ya da hikaye üretebiliyor.

Mevcut yapay zeka teknolojileri nelerdir?

Mevcut üretken yapay zeka araçları, büro işleri ve içerik oluşturmadan tasarım ve üretime kadar çeşitli görevleri ve rolleri yerine getirme konusunda giderek daha yetenekli hale geldi. Mevcut yapay zeka teknolojilerini iki kategoriye ayırabiliriz: metin ve sesle ilgili olanlar ve görüntü ve videoyla ilgili olanlar.

Metin ve ses üretimi

Üretken yapay zeka, metin ve ses oluşturma şeklimizi dönüştürerek yazılı içerikten müziğe kadar her şeyi üretmeyi kolaylaştırıyor. Gibi konuşma araçları ChatGPT ve İkizler burcu İnternetteki geniş içerik konusunda eğitiliyorlar. Konuşmalar yapabilir, e-posta taslakları hazırlayabilir, makaleler yazabilir, soruları yanıtlayabilir ve hatta sıfırdan yazılı içerik oluşturabilirler.

Ses ve ses söz konusu olduğunda ilerlemeler aynı derecede etkileyicidir. Örneğin, gibi araçlar OpenAI'nin MuseNet'i ve müzik kutusu çeşitli türlerde müzik besteleri üretebilir veya şarkı sözleri ve müzik tarzı verilerek bu girdilerden orijinal bir parça üretilebilir.

Görüntü ve video oluşturma

Yapay zekanın doğal dil işleme özelliği, görsel ve video dünyasında da oyunu değiştiriyor. Bir sahnenin basit bir açıklamasını yazdığınızı ve kelimelerinizle eşleşen ayrıntılı, orijinal bir görüntü elde ettiğinizi hayal edin. Araçlar tam olarak buna benziyor DALL-E Yapmak. DALL-E'ye “Bana gökyüzünde uçan pembe bir fil çiz” diyebilirsiniz ve işte, aynen böyle bir görüntü elde edeceksiniz.

Konu videoya gelince, gelişmeler daha da heyecan verici. OpenAI yakın zamanda tanıtıldı Sorazengin, ayrıntılı ve gerçekçi videolar oluşturabilen bir metinden videoya yapay zeka aracı. Yani birisi Sora'ya bir ejderha ile şövalyenin dansı hakkında bir video hazırlamasını söyleyebilir ve Sora da bu videoyu üreterek onu gerçekten küçük bir film sahnesi gibi gösterebilir.

Yapay zeka tedarik zincirlerinde nasıl kullanılıyor?

Artık yapay zekanın neyle ilgili olduğunu bildiğimize göre, en son buluşları da dahil olmak üzere, yapay zekanın yapay zekadaki rolünün tam olarak ne olduğunu merak ediyor olabilirsiniz. Tedarik zinciri yönetimi dır-dir. Küresel tedarik zincirlerinde yapay zekanın altı pratik uygulamasını keşfederken okumaya devam edin.

1. Talep tahmini

Eğer yapay zekanın güçlü bir yanı varsa, o da kesinlikle büyük verileri (insan zihnimizin özümseyemeyeceği çok miktardaki bilgiyi) gerçek zamanlı olarak işleyebilir ve analiz edebilir. Yapay zeka öncelikle geçmiş satın almaların hacmini, geçerli hava koşullarını, mevcut sosyal medya eğilimlerini ve tüketici satın alma tercihlerini değiştirebilecek önemli yaklaşan olayları içerebilecek bu büyük veri kümelerini inceliyor.

Daha sonra adı verilen bir teknikten yararlanılarak makine öğrenmeYapay Zeka, belirli bir ürün için gereken miktarı ve müşterilerin muhtemelen onu ne zaman satın almak isteyeceğini tahmin etmek için tüm bu verilerden öğreniyor. İle müşteri talebini tahmin etmek Daha doğrusu, şirketler envanter seviyelerini beklenen talebe göre daha iyi ayarlayabilir, elde tutma maliyetlerini azaltabilir ve satılamayan stok riskini en aza indirebilir.

Amazon, AI algoritmalarını kullanan şirketlerin en iyi örneğidir. Talep tahmininde devrim yaratın. Amazon, makine öğrenimine dayalı bir hizmet olan Amazon Forecast'i kullanarak dünya çapında milyonlarca ürüne yönelik gelecekteki talebi yalnızca saniyeler içinde tahmin edebilir. 

Amazon'un sanal rafları yalnızca yeterli ürünle dolu çünkü yapay zeka, kaç adet satılacağını tahmin ediyor. Neye ve nerede ihtiyaç duyulacağı konusunda daha iyi bir fikre sahip oldukları için Amazon, ürünleri müşterilerin yaşadığı yere daha tıklamadan önce daha yakın bir yere taşıyabilir.satın almak. '

2. Depo optimizasyonu

Depolama Tedarik zinciri yönetiminin hayati bir parçasıdır ve işletmelerin ürünlerini güvenli bir şekilde saklamasını, organize etmesini ve müşterilere gönderilmeye hazır olmasını sağlayan omurga görevi görür. Ancak depolama, tutulacak doğru stok miktarının tahmin edilmesi, öğeleri hızlı erişim için düzenlemenin en iyi yolunun bulunması ve hatta malların depoda taşınması gibi fiziksel görevlerin yerine getirilmesi gibi lojistik zorluklarla doludur.

Yapay zeka algoritmaları, optimum depo düzenlerini tasarlamak veya önermek için ürün hareketi ve talep modellerine ilişkin geçmiş verileri analiz edebilir. Bu, boyutlarına, ağırlıklarına ve erişim sıklıklarına göre mallar için en iyi konumların belirlenmesini ve böylece alan kullanımını en üst düzeye çıkaran ve toplama sürelerini en aza indiren mantıksal bir yerleştirmeyi sağlamayı içerir. 

Örneğin, OcadoBakkal teknolojisinde öncü olan , depo operasyonlarını otomatikleştirmek için yapay zekadan yararlanıyor. Geleneksel depo tasarımları, insan işçilerin ürün toplaması için koridorlarda önemli bir zemin alanı ayırırken, Ocado'nun depoları yüksek düzeyde otomasyona sahiptir; burada her metrekare ürün depolamaya yöneliktir ve otonom mobil robotlar (AMR'ler) gerektiği gibi öğeleri alır ve taşır.

Bu robotlar, 'kovan' olarak adlandırılan üç boyutlu bir depolama ızgarası üzerinde hareket ederek tüm potansiyel depolama alanını en iyi şekilde kullanır. Izgaranın tasarımı, robotların depolanan herhangi bir ürüne yukarıdan erişmesine olanak tanıyor; bu, geleneksel depolamadan çok farklı bir yaklaşım. Bu tasarım, Ocado'nun sınırlı bir alanda daha fazla mal depolamasına ve robotların ızgaradaki herhangi bir konuma hızla seyahat edebilmesi nedeniyle siparişleri hızlı bir şekilde yerine getirmesine yardımcı oluyor.

3. Lojistik ve rota planlama

Lojistikte zaman çok önemlidir. Yapay zekanın geçmiş trafik düzenlerini, mevcut yol koşullarını, hava durumu tahminlerini ve daha fazlasını analiz etme yeteneği, ulaşım için en verimli rotaları tahmin etmesine ve belirlemesine olanak tanıyor. Yolda daha az zaman ve daha doğrudan rotalar, araçların daha az yakıt kullanması anlamına gelir; bu da yalnızca maliyetleri düşürmekle kalmaz, aynı zamanda nakliye operasyonlarının çevresel etkisini de azaltır.

Yapay zekanın ulaşım yönlendirmesindeki en önemli avantajlarından biri, değişikliklere anında uyum sağlama yeteneğidir. Trafik sıkışıklığı veya yol kapanması nedeniyle bir gecikme olması durumunda yapay zeka, gönderileri gerçek zamanlı olarak yeniden yönlendirebilir, program ve rotalarda gerekli ayarlamaları yapabilir. Bu, özellikle kamyonlar, gemiler ve trenler gibi farklı ulaşım modları arasında koordinasyon yapılırken kullanışlıdır. intermodal nakliye or aktarma.

Örneğin, dünyanın en büyük paket teslimat şirketlerinden biri olan United Parcel Service (UPS), Yolda Entegre Optimizasyon ve Navigasyon'u kullanıyor (ORIONTeslimat rotalarını dinamik olarak optimize etmek için yapay zeka tabanlı bir sistem. ORION, trafik koşulları, teslim alma taahhütleri ve teslimat siparişleri değiştikçe gün boyunca bireysel paket teslimat rotalarını yeniden hesaplar. 

ORION, rotaları dinamik olarak optimize ederek zamandan önemli ölçüde tasarruf sağlar ve yakıt kullanımını azaltır. Sistemin her gün sürücü başına 2-4 mil tasarruf etmeyi başardığı ve daha kısa bir zaman diliminde daha fazla teslimatın tamamlanmasına olanak sağladığı bildiriliyor.

4. Tedarikçi değerlendirmesi ve seçimi

Tedarik zinciri yönetiminde iyi bir tedarikçi, kaliteli ürünler, azaltılmış maliyetler, zamanında teslimatlar ve sonuçta memnun müşteriler anlamına gelir. Ancak yürütülmesi tedarikçi değerlendirmeleri önceden belirlenmiş kriterleri (örn. maliyet, kalite, teslimat süreleri) karşılayanları belirlemek için yüzlerce potansiyel satıcının taranmasını içerir. Bu, önemli ve hataya açık bir manuel iş yükü oluşturur.

Neyse ki yapay zeka algoritmaları, tedarikçi web siteleri, performans kayıtları, sektör raporları ve çevrimiçi ticaret forumları dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veri çıkarıp analiz ederek daha bilinçli bir seçim sürecine olanak tanıyor. Tüm verileri işledikten sonra yapay zeka, her tedarikçi için aşağıdaki gibi faktörleri içeren ayrıntılı dinamik profilleri otomatik olarak oluşturabilir ve güncelleyebilir:

• Kaliteli performans: Geçmiş kalite ölçümleri, geri dönüş oranları, kalite standartlarına uygunluk (ISO sertifikaları) vb.
• Finansal istikrar: Kredi puanları, karlılık eğilimleri, finansal oran analizleri vb.
• Teslimat performansı: Zamanında teslimat oranları, teslim süreleri, teslimat programlarının karşılanmasındaki güvenilirlik vb.
• Maliyet etkinliği: Fiyatlandırma rekabetçiliği, maliyet yapısı analizi, toplam sahip olma maliyeti vb.
• Teknolojik yetenek: Gelişmiş üretim teknolojilerinin, fikri mülkiyet haklarının vb. benimsenmesi.
• Risk yönetimi: Maruz kalmak jeopolitik riskler, tedarik zinciri dayanıklılığı, kesintilerle başa çıkma geçmişi vb.
• Coğrafi hususlar: Önemli pazarlara veya üretim tesislerine yakınlık, lojistik ve nakliye maliyetlerinin etkisi vb.

Seçimden sonra yapay zeka, tedarikçi performanslarını izlemeye devam edebilir. Örneğin, tedarikçinin mali durumunu ölçmek veya istikrarsızlık veya aksaklıkların erken belirtilerini tespit etmek için duyarlılık analizini kullanabilir.

Örneğin, IBM'in Emptoris Tedarikçi Yaşam Döngüsü Yönetimi Uygulama, işlevler arası tedarikçi derecelendirmelerini oluşturmak, yönetmek ve değerlendirmek için tasarlanmış bir Performans Değerlendirme modülü içerir. 

Bu Performans Değerlendirme süreci, hem niceliksel (kesin gerçekler) hem de niteliksel (örneğin yenilik) ölçümleri dikkate alarak tedarikçinin belirlenen bir süre içindeki performansını değerlendirir. Performans değerlendirmesinin yanı sıra IBM'in Tedarikçi Riski Modül, gerçek zamanlı risk hesaplamaları yaparak ve buna göre uyarıları tetikleyerek riskin erken tanımlanmasına yardımcı olur.

5. Paketleme optimizasyonu

Ambalaj, markalaşma ve pazarlama için güçlü bir araçtır; ancak daha da önemlisi, ürün dağıtımının verimliliğini ve maliyet etkinliğini doğrudan etkiler. Optimize edilmiş paketleme yalnızca malzeme maliyetlerini düşürmekle kalmaz, aynı zamanda optimize edilmiş ağırlık ve alan kullanımı nedeniyle nakliye maliyetlerini de azaltır.

Yapay zeka, ürünün şekli, kırılganlığı, ağırlığı ve farklı malzemelerin özellikleri gibi faktörleri analiz ederek, taşıma sırasında ürün güvenliğini sağlarken minimum miktarda malzeme kullanan tasarımları belirleyebilir. Üstelik yapay zeka destekli araçlar, her gönderiye daha fazla ürün sığdırmak için ambalaj boyutlarını ve şekillerini simüle edip optimize edebiliyor, böylece gerekli yolculuk sayısını azaltabiliyor.

Gerçek dünyadan harika bir örnek, Paket boyutuTalep üzerine paketleme çözümlerinde lider olan , paketlenecek her öğenin boyutlarını analiz etmek ve her sipariş için özel boyutlu paketleme oluşturmak için yapay zeka destekli bir sisteme güveniyor. Yapay zeka, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli faktörleri dikkate alır:

• Öğenin/öğelerin boyutları
• Gerekli koruyucu alan veya dolgu
• Öğenin kutu içindeki en iyi yönü
• Malzeme kısıtlamaları ve verimlilikleri

Sonuç, en yüksek düzeyde koruma sağlayan, kullanılan ambalaj malzemesini en aza indiren ve her paketin nakliye sırasında kaplayacağı alanı azaltan optimum ambalaj boyutudur. 

Üstelik Packsize'ın isteğe bağlı paketleme Box On Demand sistemi gibi makineler, oluklu mukavvayı otomatik olarak kesmek, katlamak ve özel boyutlu bir kutuya yapıştırmak için AI tarafından önerilen tasarım özelliklerini kullanır. Makine, yapay zekanın tasarımını ürün için mükemmel boyutta fiziksel bir pakete dönüştürüyor.

6. Akıllı küresel kaynak kullanımı

Alibaba.com gibi B2B çevrimiçi platformlardaki küresel kaynak kullanımı, giderek tedarik zinciri yönetiminin stratejik bir unsuru haline geliyor. Bununla birlikte, küresel kaynak kullanımı bir dizi olası hatalar ve zorluklarözellikle yeni başlayan ticari alıcılar için.

Örneğin alıcılar milyonlarca ürün arasından doğru ürünü bulmakta zorluk yaşayabilirler. Üstelik farklı ülkelerden tedarikçilerle çalışmak, dil engeli nedeniyle olası yanlış anlamaları da beraberinde getiriyor.

Yapay zeka ile alıcılar optimize edilmiş bir satın alma süreci deneyimleyebilir. Yapay zeka algoritmaları pazar eğilimlerini tanımlayıp izleyebilir, belirli ürün kategorilerini tedarik etmek için en iyi zamanları önerebilir ve hatta satın alma siparişlerinin oluşturulması, faturaların işlenmesi ve ödemelerin takibi gibi satın almadaki rutin görevleri otomatikleştirebilir.

Gerçek dünyadan harika bir örnek, Alibaba.com'un, alıcılara 24/7 müşteri hizmeti sağlamak ve onlara yardımcı olmak için Akıllı Asistan aracı aracılığıyla yapay zekadan nasıl yararlandığıdır. kaynak bulma süreci mümkün olduğu kadar verimli. 

Akıllı Asistan, işletmelerin yeni fırsatları keşfetmesine, trendler hakkında güncel bilgilere sahip olmasına, siparişleri sorunsuz bir şekilde takip etmesine ve daha fazlasına tek ve etkili bir temas noktası aracılığıyla yardımcı olan yapay zeka destekli, sezgisel bir kişisel kaynak bulma kılavuzudur. Birçok yardımcı işlevin yanı sıra, küresel kaynak kullanımını akıllı hale getirecek üç temel özellik şunları içerir:

• Yükseltilmiş Görsel Arama
• Akıllı Teklif Talebi (RFQ)
• Anında Yardım

İlk iki özellik Eylül 2023'te tanıtıldı ve o zamandan beri işletmelerin verimli ve doğru bir şekilde ürün tedarik etmesine yardımcı oldu. Yükseltilmiş Görsel Arama Bu özellik, kullanıcıların metin tabanlı sorgular yerine görselleri kullanarak ürün aramasına olanak tanır. Alıcılar, satın almak istedikleri ürünün bir görselini yükleyebilir; bu noktada Akıllı Asistanın yapay zekası, görsel olarak benzer ürünleri bulmak için görsel içeriğini doğru bir şekilde yorumlar. 

Bunun tersine, Akıllı RFQ, süreci otomatikleştirmek için yapay zekadan yararlanır ve alıcıların daha hızlı üretim yapmasını sağlar. RFQ'lar. Alibaba.com'a göre Akıllı RFQ aracını kullanan alıcılar, 29% artış Tedarikçilerden gelen tekliflerde ise tedarikçiler, geleneksel manuel RFQ süreciyle karşılaştırıldığında alıcıların tekliflere verdiği yanıtlarda %21'lik bir artış yaşadı.

Üçüncü özellik olan Anında Yardım'ın 2024'te piyasaya sürülmesi planlanıyor. Bu özellik, yalnızca temel sorulara yanıt vermekle kalmayıp aynı zamanda gerçek zamanlı sektör içgörüleri, temel sektör bilgileri ve ürün ayrıntılarını da sunan bir yapay zeka sohbet robotu kullanıyor. Ayrıca alıcılar ve tedarikçiler arasındaki iletişimi geliştirmeye yönelik pratik ipuçları da sağlar.

Yapay zekayla optimize edilmiş bir tedarik zincirine doğru: son düşünceler

Tüm uygulamalardan ve örneklerden çıkarabileceğimiz bir şey varsa o da yapay zekanın, ürünlere yönelik talebin belirlenmesinden lojistik ve dağıtıma kadar tüm tedarik zinciri operasyonlarını kolaylaştırabileceğidir. Ancak işletmelerin tedarik zincirlerinde uygulanmasını engelleyebilecek yapay zeka ile ilgili bazı zorlukları akılda tutması gerekiyor:

• Siber güvenlik riskleri: Örneğin bilgisayar korsanları, nakliye rotalarını veya programlarını tahmin etmek ve bunlardan yararlanmak için yapay zekayı kullanabilir.
• Etik ve gizlilik kaygıları: Örneğin, çalışanların verimliliğini izinsiz izleyen yapay zeka gözetim teknolojileri.
• Yüksek uygulama maliyetleri: Örneğin, yapay zeka entegrasyonunu desteklemek için mevcut altyapıda gerekli yükseltmeler.
• Mevcut sistemlerle entegrasyon: Örneğin, eski ERP yazılımıyla uyumlu olmayan yapay zeka analiz araçları.

Yapay zekanın tedarik zinciri yönetiminde nasıl devrim yaratabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Çıkış yapmak Bu blogu Üretken yapay zekanın, gerekli evrak işlerinin tamamlanmasından gümrük vergileri ve vergilerinin tahmin edilmesine kadar gümrük komisyonculuğu sürecinin tüm yönlerini nasıl yönettiğini görmek için gönderi yayınlayın!