در دنیای امروز و به خصوص در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی تقریباً همه جوانب زندگی ما را تغییر داده است. طبیعتاً صنعت لجستیک هم از این موضوع مستثنی نیست. تحول فرآیندهای سنتی، افزایش بهره‌وری، صرفه‌جویی در هزینه‌ها و همچنین بهره‌مند شدن از مزیت‌های رقابتی از جمله قابل‌توجه‌ترین مزایای کاربرد هوش مصنوعی در صنعت لجستیک و به طور کلی زنجیره تأمین هستند.

طبق تحقیقاتی که اخیراً انجام شده انتظار می‌رود در سال جاری رشد 50 درصدی را در شرکت‌های لجستیکی که خواهان سرمایه‌گذاری در این زمینه هستند، شاهد باشیم. پیش‌بینی‌ها حاکی از آن است که تا سال 2035، هوش مصنوعی سبب افزاش بهره‌وری را تا بیش از 40 درصد در این صنعت می‌شود.

حال سؤالی که پیش می‌آید این است که هوش مصنوعی چگونه سبب تحول صنعت لجستیک می‌شود و صاحبان کسب و کار چگونه می‌توانند از این فناوری برای دستیابی به مزیت رقابتی استفاده کنند. در این مقاله سعی داریم به این سؤالات پاسخ دهیم.

مروری بر کاربرد هوش مصنوعی در صنعت لجستیک

اگرچه مفهوم هوش مصنوعی اولین بار در دهه 1950 مطرح شد اما این با بحث هوش مصنوعی که در سال‌های اخیر به شدت گسترش یافته است، فرق دارد. هوش مصنوعی حال حاضر تا حد زیادی پیشرفت خود را مدیون سخت‌افزارهای قدرتمند و تکنولوژی‌های پیشرفته است. به لطف پردازنده‌های پیشرفته، شبکه‌های پرسرعت و تجهیزات ذخیره‌سازی اطلاعات؛ می‌توانیم کاربرد عملی مفاهیمی که تا قبل از این محدود به مباحث نظری بودند را در زندگی خود شاهد باشیم.

لجستیک یکی از بخش‌هایی است که قبلاً دیجیتالی شده است. با این حال ظهور پهپادها، سیستم‌های خودران و هوش مصنوعی، سبب تحول این صنعت در این سال‌ها شده‌اند. یکی از بهترین کاربردهای هوش مصنوعی و الگوریتم‌های آن را در لجستیک شاهد هستیم. با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان روابط علت و معلولی را در این صنعت پیش‌بینی کرد. در نتیجه، شرکت‌های لجستیکی می‌توانند با استفاده از این فناوری فوق‌العاده، از مزایای قابل‌توجهی که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم، بهره‌مند شوند.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در صنعت لجستیک

تمایل به استفاده از فناوری‌هایی همچون هوش مصنوعی در زنجیره تأمین آن‌چنان زیاد شده که پیش‌بینی می‌شود ارزش مارکت این صنعت تا سال 2027 به 16.7 میلیارد دلار برسد.

با استفاده از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توان جنبه‌های خاصی از زنجیره تأمین که نیاز به بهبود دارند را هدف قرار داد تا سود بیشتری کسب شود، مدیریت بهتری صورت گیرد و نرخ‌های حمل و نقل هماهنگ‌سازی شوند. از دیگر مزایای استفاده از هوش مصنوعی می‌توان به افزایش بهره‌وری نیروی کار و متعاقباً صرفه‌جویی در هزینه‌ها تا حدود 70 درصد اشاره کرد.

1. افزایش کارایی و دقت در عملیات

کاربرد ابزارها و سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی سبب تسهیل فرآیندهای مختلف صنعت لجستیک، از مدیریت انبار گرفته تا حمل‌ونقل می‌شود. هوش مصنوعی سبب می‌شود که کارهای تکراری به ‌صورت خودکار انجام شوند و خطای انسانی به حداقل برسد. از دیگر مزیت‌های این فناوری، تجزیه‌وتحلیل دقیق داده‌ها است که منجر به هرچه کارآمدتر و دقیق‌تر شدن فرایندها و عملیات می‌شود.

2. افزایش شفافیت در زنجیره تأمین

با کمک پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توان محموله‌ها و رویدادهای زنجیره تأمین را لحظه به لحظه ردیابی کرد. شرکت‌ها و کسب‌وکارهای مختلف با کمک هوش مصنوعی می‌توانند کل زنجیره تأمین را کنترل، به سرعت موانع را شناسایی و تصمیم‌های لازم برای بهبود فرایند و عملکرد کلی زنجیره تأمین را اتخاذ کنند.

3. مدیریت هوشمند موجودی

الگوریتم‌های هوش مصنوعی این قابلیت را دارند که با استفاده از داده‌های موجود، میزان تقاضا را پیش‌بینی کنند. این سبب می‌شود که مدیریت اقلام موجود تسهیل و از انباشت بیش از حد کالا در انبارها جلوگیری شود. در نهایت هزینه‌های نگهداری را کاهش و رضایت مشتری را افزایش می‌دهد.

4. پیش‌بینی شرایط تأثیرگذار بر حمل و نقل

سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل داده‌های آب‌وهوا، شرایط ترافیکی و دیگر داده‌ها؛ زمان حمل و نقل و اختلالات احتمالی را پیش‌بینی کنند. شرکت‌های لجستیک با استفاده از این مزیت می‌توانند تصمیم‌گیری‌های بهتری انجام دهند و برنامه‌ریزی بهتری برای حمل و نقل داشته باشند. همه این موارد سبب می‌شوند که شرکت‌های لجستیکی از تحویل به موقع محموله اطمینان حاصل کنند.

5. بهینه‌سازی مسیر تحویل

خوشبختانه برای تعیین کارآمدترین مسیر تحویل، می‌توان از ابزارهای بهینه‌سازی مسیر که مبتنی بر هوش مصنوعی هستند استفاده کرد. شرایط جاده و زمان‌بندی تحویل از جمله عواملی هستند که در این ابزارها برای بهینه‌سازی مسیر لحاظ می‌شوند. بهینه‌سازی مسیر به شرکت‌های لجستیک کمک می‌کند که زمان و هزینه حمل و نقل و مصرف سوخت را کاهش دهند. مزیت دیگری که این امکان به همراه دارد، کمک به حفظ محیط‌زیست است.

6. کاهش هزینه‌های عملیاتی و افزایش ایمنی

هوش مصنوعی به واسطه خودکار سازی فرایندها و بهبود روند تصمیم‌گیری، به شرکت‌های لجستیکی کمک می‌کند تا هزینه‌های مربوط به نیروی کار و عملیات را کاهش دهند. علاوه بر این با استفاده از سیستم‌های نگهداری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توان مشکلات بالقوه تجهیزات را شناسایی کرد، تعمیرات را به موقع انجام داد و ریسک بروز حوادث را کاهش داد. همه این موارد سبب می‌شوند که ایمنی در کل فرایند افزایش یابد.

به طور کلی کاربرد هوش مصنوعی در لجستیک مزایای متعددی دارد که برخی از آن‌ها عبارت‌اند از: افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها، افزایش ایمنی و افزایش رضایت مشتری. همگام با پیشرفت فناوری هوش مصنوعی، کاربرد آن هم در صنعت لجستیک گسترده‌تر می‌شود.

کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت لجستیک

پیش‌بینی‌ها حکایت از این دارند که هوش مصنوعی تا سال 2030، تحولات عظیمی را در کسب‌وکارها به وجود می‌آورد و سبب رشد اقتصاد جهانی به میزان قابل توجه 15.7 تریلیون دلار می‌شود. افزایش سرعت و دقت در فرایندهای مختلف و افزایش بهره‌وری در عملیات و زنجیره تأمین از دستاوردهای بهینه‌سازی زنجیره تأمین با هوش مصنوعی هستند. به علاوه خودکار سازی کارهای تکراری که به صورت دستی انجام می‌شوند هم کاهش هزینه‌ها را در پی دارد.

از هوش مصنوعی می‌توان در جنبه‌های مختلفی از زنجیره تأمین استفاده کرد که در ادامه به برخی از مهم‌ترین موارد اشاره می‌کنیم.

وسایل نقلیه خودران

یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در زنجیره تأمین و به طور کلی صنعت لجستیک، استفاده از وسایل نقلیه خودران است. در ایالات‌متحده، حدود 65٪ از محموله‌ها با کامیون جابجا می‌شوند که البته هزینه‌های زیادی در پی دارد. به علاوه انتظار می‌رود در سال جاری هزینه‌های حمل و نقل، میزان واردات و قیمت‌های مصرف‌کننده افزایش یابند. به علاوه صنعت حمل و نقل با چالش کمبود نیروی انسانی (راننده) روبرو است.

راه‌حل، استفاده از هوش مصنوعی است. وسایل نقلیه خودران سبب کاهش هزینه‌های عملیات تا 45٪ می‌شوند از آنجا که خطای انسانی دلیل 94٪ از حوادث جاده‌ای است، استفاده از خودروهای خودران باعث افزایش ایمنی در جاده‌ها می‌شود.

نمونه واقعی استفاده از هوش مصنوعی را می‌توان در همکاری شرکت پستی UPS با TuSimple که شرکت سازنده کامیون‌های خودران است، دید. هدف از این همکاری بررسی پتانسیل حمل و نقل خودکار در کاهش زمان تحویل، کاهش مصرف سوخت و افزایش بهره‌وری عملیاتی است. کامیون‌های خودران TuSimple از تجهیزات مبتنی بر هوش مصنوعی مثل دوربین‌ها، لیدار (سیستم شناسایی و ردیابی نور) و سنسورهای راداری برای درک محیط اطراف و تصمیم‌گیری آگاهانه در هر لحظه استفاده می‌کنند.

شرکت بین‌المللی FedEx هم از هوش مصنوعی برای ردیابی بسته‌ها و بهینه‌سازی مسیر تحویل استفاده می‌کند. این شرکت همچنین با سرمایه‌گذاری روی وسایل نقلیه تحویل خودکار، پهپادها و روبات‌ها در تلاش است تا بهره‌وری فرایند تحویل را افزایش و هزینه‌ها را کاهش دهد.

تحلیل پیش‌بینی کننده

تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، برآورد ظرفیت و آنالیز شبکه ازجمله کارهایی هستند که انجام آن‌ها به صورت دستی سبب به چالش کشیده شدن برنامه ریزان صنعت لجستیک می‌شود. این مشکل وقتی جدی‌تر می‌شود که کسب و کارها در دوران اوج یا در حال گسترش باشند. بدیهی است که در دنیای شتابان امروز نمی‌توان کارها را به شیوه‌های قدیمی انجام داد و باید روش‌های انجام کار، بهینه‌سازی شوند.

هوش مصنوعی در این زمینه هم به کمک صنعت لجستیک می‌آید. هوش مصنوعی با پردازش دقیق داده‌ها، بهره‌وری فرایندها را افزایش و روش‌های انجام کار در صنعت لجستیک را بهبود می‌دهد. به علاوه این فناوری برای پیش‌بینی میزان تقاضا، فاکتورهای زیادی را در نظر می‌گیرد و این به شرکت‌های لجستیکی کمک می‌کند رویکردهای پیشگیرانه را سرلوحه کار خود قرار دهند. استفاده از هوش مصنوعی در این زمینه سبب می‌شود که شرکت‌ها لجستیکی علاوه بر بهره‌مند شدن از مزیت رقابتی، تصمیم‌گیری‌های بهتری بر اساس میزان تقاضای پیش‌بینی شده داشته باشند و بتوانند هزینه‌های غیر ضروری را کاهش دهند.

Maersk که یک شرکت حمل و نقل و لجستیکی معروف است، از هوش مصنوعی به شکل یک دستیار مجازی استفاده می‌کند که Captain Peter نام دارد. این دستیار مجازی می‌تواند پاسخ‌های سریع و مفیدی به سؤالات مشتریان بدهد و در عین حال بهترین مسیرهای حمل و نقل را پیشنهاد دهد.

Maersk همچنین از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای بهبود روند پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی شبکه حمل و نقل استفاده می‌کند تا عملیات را تسهیل و رضایت مشتری را افزایش دهد. Maersk به وسیله پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی TradeLens، حمل و نقل کالا در سراسر زنجیره تأمین را ردیابی و مدیریت می‌کند. در نتیجه شفافیت و بهره‌وری افزایش می‌یابد.

جاده‌های هوشمند

یکی دیگر از شیوه‌هایی که هوش مصنوعی می‌تواند سبب پیشرفت صنعت لجستیک شود، هوشمند سازی جاده‌ها است. جاده‌های هوشمند با استفاده از سنسورها، پنل‌های خورشیدی، هوش مصنوعی و کلان داده‌ها؛ دید در جاده را افزایش می‌دهند و ارتباط وسایل نقلیه خودران و رصد وضعیت جاده‌ها را ممکن می‌کنند. حمل و نقل ایمن کالا یکی از مهم‌ترین دستاوردهای این جاده‌ها در صنعت لجستیک به حساب می‌آید.

به طور مثال، استفاده از چراغ‌های LED و پنل‌های خورشیدی در بزرگراه‌ها، به دلیل تولید انرژی و گرما از یخ‌زدگی سطوح در زمستان جلوگیری می‌کند. در سیستم جاده‌های هوشمند، رانندگان در سریع‌ترین زمان ممکن از تغییر شرایط مطلع می‌شوند و سپس پیشنهاد مسیرهای جایگزین را دریافت می‌کنند. در این سیستم همچنین از سنسورهای فیبر نوری برای نظارت بر ترافیک و تشخیص موانع ناشی از تصادفات استفاده می‌شود. در نتیجه می‌توان تحویل به موقع بسته را پیش‌بینی کرد. به طور کلی جاده‌های هوشمند بر مرحله نهایی چرخه لجستیک تمرکز دارند و سبب اطمینان از تحویل سریع و ایمن محموله به مصرف‌کنندگان می‌شوند.

نمونه‌ای از این جاده‌های هوشمند را می‌توان در پروژه‌ای در ایالت اوهایو مشاهده کرد. در این پروژه که یک بزرگراه 35 مایلی را پوشش می‌دهد، از هوش مصنوعی و سنسورهای پیشرفته برای نظارت بر شرایط ترافیکی، شناسایی تصادفات و نقاط پرتراکم استفاده می‌شود. این سیستم به شرکت‌های لجستیک کمک می‌کند تا استراتژی‌های حمل‌ونقل خود را بر اساس اطلاعات لحظه‌ای تنظیم کنند و همچنین زمان سفر و مصرف سوخت را کاهش دهند.

فرآیندهای اداری

در صنعت لجستیک، شرکت‌ها اغلب با حجم کارهای اداری زیادی از جمله پردازش اسناد، مدیریت برنامه زمانی، ردیابی محموله‌ها، ارائه گزارش‌ها و مدیریت ایمیل‌ها روبرو هستند. شرکت‌های لجستیکی می‌توانند از فناوری‌های اتوماسیون مانند هوش مصنوعی، اتوماسیون رباتیک محور فرآیندها (RPA) و داده کاوی برای ساده‌سازی این فعالیت‌ها استفاده کنند.

به عنوان مثال، می‌توان ورود داده، اصلاح اشتباهات و پردازش اسنادی مانند فاکتورها، بارنامه‌ها و لیست نرخ خدمات مختلف را خودکار سازی کرد. در همین حال می‌توان از سیستم‌های هوش مصنوعی برای زمان‌بندی حمل‌ونقل، ردیابی بسته‌ها در انبار و تخصیص نیروی انسانی در بخش‌های خاص استفاده کرد. از کاربردهای ابزار RPA هم می‌توان به تهیه خودکار گزارش‌ها و ارسال آن‌ها به ذینفعان مربوطه اشاره کرد. هایپر اتوماسیون یا ابر اتوماسیون، به شرکت‌های لجستیکی کمک می‌کند تا کارهای اداری خود را بهینه کنند و بهره‌وری را افزایش دهند. هایپر اتوماسیون یا ابراتوماسیون در سازمان، به معنای خودکارسازی همه کارهایی است که امکان خودکار شدن دارند. ابر اتوماسیون عملیات و فرآیندهای سازمانی را با استفاده از هوش مصنوعی، اتوماسیون رباتیک محور فرایندها و سایر فناوری‌ها، خودکار سازی می‌کند.

به عنوان مثال، UPS از یک چت بات چت مبتنی بر هوش مصنوعی به نام UPS Bot برای خودکارسازی کارهای اداری مانند ردیابی محموله، پرسشنامه میزان رضایت مشتری و قیمت‌گذاری استفاده می‌کند.

این چت بات سؤالات مشتری را درک می‌کند و به آن‌ها پاسخ می‌دهد از ویژگی‌های این چت بات تعاملات محاوره‌ای با مشتری است. با استفاده از این فناوری می‌توان زمان پاسخگویی را کاهش داد. به این صورت نیروهای بخش خدمات مشتری این امکان را دارند که روی کارهای پیچیده‌تر تمرکز کنند تا رضایت مشتری از خدمات دریافتی افزایش یابد.

اتوماسیون رباتیک انبار

رباتیک را نمی‌توان یکی از فناوری‌های کاربردی سال‌های آینده در زنجیره تأمین دانست. چرا که شرکت‌های بسیاری در حال حاضر از فناوری رباتیک استفاده می‌کنند. از رباتیک می‌توان برای مکان‌یابی، ردیابی و حمل و نقل کالاها در انبارها و مرتب‌سازی و انتقال بسته‌های بزرگ در مراکز توزیع زمینی استفاده کرد.

در انبارهای خودکار سازی شده برای شناسایی و ساماندهی کالاها اغلب از فناوری بینایی کامپیوتری استفاده می‌شود. این فناوری با کاهش تعداد دفعات نیاز به مداخله انسان، سبب ارتقای فرآیندهای کنترل کیفیت در آینده می‌شود. به علاوه با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان چند انبار در یک زنجیره تأمین را به هم متصل و در نتیجه بهترین انبار برای اماده‌سازی محموله را مشخص کرد.

نمونه‌ای از کاربرد رباتیک در زنجیره تأمین را می‌توان در استارت آپ هلندی Fizyr مشاهده کرد.Fizyr از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای ارتقای فناوری رباتیک و تصمیم‌گیری مستقل در شناسایی، تجزیه‌وتحلیل، شمارش، چیدمان و کنترل کالاها استفاده می‌کند. چیدمان اغلب یکی از پرزحمت‌ترین کارها در لجستیک است. برای رفع این مشکل، Fizyr از ربات‌ها استفاده می‌کند. این ربات‌ها به سرعت نوع بسته را شناسایی کرده و آن را در کمتر از 0.2 ثانیه به محل مورد نظر منتقل می‌کنند.

آمازون از هوش مصنوعی برای اتوماسیون پیشرفته انبار و از ربات‌ها برای کمک به مرتب‌سازی، بسته‌بندی و جابجایی اقلام استفاده می‌کند. استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای پیش‌بینی تقاضا سبب بهبود مدیریت موجودی و دارایی‌ها و توزیع کارآمد محصولات در شبکه گسترده متشکل از مراکز توزیع می‌شود.

مدل‌های قیمت‌گذاری پویا

با پیچیده‌تر شدن زنجیره‌های تأمین، شرکت‌های لجستیک با چالش پیدا کردن راهکارهای بهینه‌سازی عملیات روبرو می‌شوند. یکی از راهکارهای حل این چالش، استراتژی قیمت‌گذاری پویا است که تغییرات دستی قیمت را کاهش می‌دهد و امکان قیمت‌گذاری استراتژیک را بر اساس عواملی همچون قیمت رقبا، عرضه و تقاضا و رفتار مشتری فراهم می‌کند.

شرکت‌ها با استفاده از نرم‌افزارهای قیمت‌گذاری پویا که مبتنی بر هوش مصنوعی هستند، می‌توانند این عوامل را رصد و قیمت‌ها را بر اساس آن تنظیم کنند. قیمت‌گذاری پویا منجر به افزایش سودآوری و واکنش سریع به تغییرات بازار می‌شود. علاوه بر این، هوش مصنوعی به کسب‌وکارها کمک می‌کند که فرصت‌های تبعیض قیمت را شناسایی کرده و استراتژی‌های قیمت‌گذاری خود را با هدف کسب حداکثر اثربخشی تنظیم کنند. تبعیض قیمت در اقتصاد به معنای رویه فروش کالای مشابه به مشتریان مختلف به قیمت‌های متفاوت است. این کالاها باید از تمام ابعاد یکسان باشند؛ به این معنا که از حیث کیفیت و هزینه‌های جانبی تفاوتی بین آن‌ها وجود نداشته باشد تا تبعیض قیمت محقق گردد.

نمونه‌ای از کاربرد استراتژی قیمت‌گذاری پویا در لجستیک را می‌توان در Uber Freight مشاهده کرد. Uber Freight که پلتفرم باربری اوبر است، از الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای قیمت‌گذاری بر اساس تقاضای بازار و در دسترس بودن راننده‌های کامیون استفاده می‌کند.

نمونه دیگر Convoy است که از داده‌های لحظه‌ای و فناوری یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی فرایند قیمت‌گذاری و مسیریابی استفاده می‌کند. این شرکت‌ از قابلیت‌های هوش مصنوعی و استراتژی‌ قیمت‌گذاری پویا برای بهره‌مند شدن از مزیت رقابتی در صنعتی همچون لجستیک که به سرعت در حال پیشرفت است، استفاده می‌کند.

آینده هوش مصنوعی در لجستیک و زنجیره تأمین

استفاده از هوش مصنوعی در لجستیک، شفافیت زنجیره تأمین و اعتماد مصرف‌کننده را در دریافت سفارشات افزایش می‌دهد. هوش مصنوعی با رفع موانع و تحلیل پیشرفته داده‌ها، دریچه‌هایی را به روی کسب و کارها باز کرده که تا قبل از این دست‌یافتنی نبودند. همه این موارد به مدیران این امکان را می‌دهند که رویکردهای پیشگیرانه را دنبال کنند و احتمال بروز مشکلات غیرمنتظره را کاهش دهند.

نتیجه‌گیری

واضح است که هوش مصنوعی سبب تحول سریع صنایع در حال گسترش مختلف مانند لجستیک می‌شود. به همین جهت کسب و کارها باید برای باقی ماندن در میدان رقابت توجه ویژه‌ای به این فناوری فوق‌العاده داشته باشند. بدیهی است شرکت‌هایی که زودتر از فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کنند، جریان نقدینگی چند برابر می‌شود. در عین حال کسب و کارهایی که تأثیرات این فناوری را نادیده بگیرند با کاهش جریان نقدینگی روبرو خواهند شد.

فرصت استفاده از پتانسیل هوش مصنوعی برای همه شرکت‌های لجستیکی فراهم است. تنها کاری که باید انجام دهید این است که امروز اولین گام را برای تغییر و بهبود فرایندهای لجستیکی بردارید. فراموش نکنید که با استفاده از فناوری‌های پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانید فرآیندهای لجستیکی را بهینه‌سازی کنید، بهره‌وری را افزایش دهد و یک مزیت رقابتی در این بازار در حال توسعه کسب کنید.