نمونه‌های کاربرد هوش مصنوعی در لجستیک و زنجیره تامین

به همین دلیل است که بسیاری از شرکت‌ها شروع به اجرای فناوری هوش مصنوعی در انجام وظایف زنجیره تأمین و لجستیک خود کرده‌اند. در این صورت زمان کارکنان انسانی برای انجام کارهای پیچیده‌تری که رایانه‌ها قادر به انجام آن نیستند، آزاد می‌شود. شرکت‌هایی که در این مطلب به آن‌ها اشاره می‌کنیم‌ از هوش مصنوعی در لجستیک و زنجیره تامین برای ساده‌سازی کل زنجیره و فرآیندهای آن استفاده کرده‌اند.

کاربرد هوش مصنوعی در لجستیک و زنجیره تامین چیست؟

هوش مصنوعی در لجستیک کاربردهای بسیاری دارد. حوزه‌های تأثیرگذار در این بخش شامل تدارکات عملیات با استفاده از داده‌های هوشمند و چت‌بات‌ها، برنامه‌ریزی زنجیره تأمین برای پیش‌بینی تقاضا و عرضه، مدیریت انبار برای بهینه‌سازی موجودی، حمل و نقل سریع‌تر و دقیق‌تر به منظور کاهش زمان تحویل و کاهش هزینه‌های حمل و نقل و هم‌چنین انتخاب بهینه تامین‌کننده است. این کار از طریق استفاده از داده‌ها در زمان واقعی انجام می‌شود. در ادامه ۱۵ مثال از نحوه استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود فرآیند لجستیک آورده شده است.

1. کوپا (Coupa)

تاسیس: ۲۰۰۶

موقعیت مکانی: سن متئو، کالیفرنیا

کوپا شرکت‌های فعال در بخش زنجیره تامین را قادر می‌سازد تا با کمک ابزارهای دیجیتال و هوش مصنوعی در لجستیک، تصمیمات خود را بر مبنای داده‌ها اتخاذ کنند. با ابزار مدل‌ساز زنجیره تامین (Supply Chain Modeler) کسب ‌و کارها می‌توانند داده‌های لجستیک را جمع‌آوری کنند و پس از اجرای سناریوهای مختلف موفق به پیش‌بینی نتایج عملیاتی شوند. امکانات هوش مصنوعی متغیرهایی مانند تعرفه‌ها و رخدادهای محیطی را نیز تحت پوشش قرار می‌دهند، بنابراین شرکت‌ها می‌توانند تمام ریسک‌های احتمالی را ارزیابی کرده و زنجیره تأمین خود را بر اساس آن تنظیم کنند.

2. اپیکور (Epicor)

تاسیس: ۱۹۷۲

موقعیت مکانی: آستین، تگزاس

پلتفرم مایکروسافت ازور (Microsoft Azure) ارائه شده توسط اپیکور یک راهکار هوش مصنوعی مبتنی بر ابر است. هدف این پلتفرم از کاربرد هوش مصنوعی در لجستیک و زنجیره تامین هوشمندسازی راهکارهای تجاری برای تولیدکنندگان و توزیع کنندگان (از جمله زنجیره تامین و تدارکات) اعلام شده است. این شرکت هم‌چنین ترکیب گفتار به نوشتار مایکروسافت و قابلیت‌های جستجوی پیشرفته را به منظور بهبود تعامل مشتریان با برنامه‌های خود مورد بررسی قرار داده است.

3. اکو گلوبال لجستیک (Echo Global Logistics)

تاسیس: ۲۰۰۵

موقعیت مکانی: شیکاگو، ایلینوی

‌شرکت مدیریت حمل و نقل اکو از هوش مصنوعی در لجستیک برای ارائه راهکارها مورد نیاز زنجیره تامین استفاده می‎کند. این راهکارها با بهینه‌سازی نیازهای حمل و نقل و لجستیک مشتریان را قادر می‌سازند تا کالاهای خود را سریع، ایمن و مقرون به صرفه ارسال کنند. سایر خدمات آن شامل مذاکره نرخ، آماده‌سازی حمل و نقل (پیدا کردن کریر یا حامل‌های دارای کیفیت و مقرون به صرفه، ترسیم زنجیره تامین و مناقصه نرخ‌ها برای پیدا کردن بهترین قیمت)، اجرای تشریفات پیش از حمل (وزن کردن، بارگیری و ارسال) و ردیابی، مدیریت حامل، انتخاب، گزارش و موافقت با توافقنامه‌های قانونی هم‌چنین ارائه داشبورد اجرایی یا داشبورد استراتژیک و گزارش‌های دقیق حمل و نقل است.

4. لایو پرسن (LivePerson)

تاسیس: ۱۹۹۵

موقعیت مکانی: کاملاً از راه دور

پلتفرم مکالمه مبتنی بر هوش مصنوعی لایو پرسن با اندازه‌گیری تمایل و احساسات مصرف‌کننده، انجام وظایف کارکنان پشتیبانی مشتری را تسهیل می‌کند و در عین حال تعیین می‌کند که مکالمه در چه زمانی باید پایان یابد. به علوه مکالمات را به صورت همزمان انجام می‌دهد. کاربرد این پلتفرم هوش مصنوعی در لجستیک و زنجیره تامین برای بهبود تعامل این شرکت‌ها با مشتریانشان عنوان شده است.

5. اینفور (Infor)

تاسیس: ۲۰۰۲

موقعین مکانی: نیویورک، نیویورک

اپلیکیشن زنجیره تامین هوشمند اینفور از الگوریتم‌های پیشرفته، موتورهای بهینه‌سازی و یادگیری ماشین استفاده می‌کنند تا شرکت‌ها بتوانند به بینش‌های ارزشمند دسترسی داشته باشند و تصمیمات کسب و کار خود را آگاهانه‌تر اتخاذ کنند. راهکارهای این برنامه برای استفاده از هوش مصنوعی در لجستیک شامل برنامه‌ریزی زنجیره تامین، خودکارسازی و یکپارچه کردن سیستم‌های خرید تا پرداخت، تامین مالی زنجیره تامین، مدیریت تامین، قابلیت ردیابی کالاهای در حال حمل در زنجیره تامین، مدیریت حمل و نقل و مدیریت انبار است.

6. کوواریانت (Covariant)

تاسیس: ۲۰۱۷

موقعیت مکانی: امریویل، کالیفرنیا

کوواریانت با استفاده از ربات‌های خودکار و استفاده از هوش مصنوعی در لجستیک و زنجیره تامین امکان تحویل محصولات به صورت سریع‌تر و مطمئن‌تر را فراهم می‌کند. ربات‌های این شرکت توانایی کسب مهارت‌های عمومی و یادگیری از یکدیگر را دارند، بنابراین کل شبکه از دانش جدید یکی از ربات‌ها بهره می‌برد. علاوه بر این، یادگیری ماشین به روبات‌های کوواریانت امکان می‌دهد تا عملکرد خود را بهبود بخشند و با طیف وسیعی از وظایف سازگار شوند.

7. زبرا تکنولوژیز (Zebra Technologies)

تاسیس: ۱۹۶۹

موقعیت مکانی: لینکلن شایر، ایلینوی

راهکارهای هوش مصنوعی در لجستیک و زنجیره تامین زبرا شامل اسمارت پک (SmartPack) و اسمارت پک تریلر (SmartPack Trailer) با ادغام سخت‌افزار، نرم‌افزار و تجزیه و تحلیل داده‌ها موجب بهبود ردیابی محصولات در حال حمل در زمان واقعی و افزایش کارایی می‌شود. مزایای خاص این راهکار شامل بهینه سازی فضا برای اشغال فضای کمتر توسط محموله و کاهش هزینه‌های عملیاتی، پردازش سریع‌تر و کارآمدتر بسته‌ها، کاهش خسارت و تلفات بسته‌ها و بهبود ایمنی کارگران است.

8. هاوی (HAVI)

تاسیس: ۱۹۸۱

موقعیت مکانی: داونرز گروو، ایلینوی

هاوی راهکارهای چندگانه مبتنی بر هوش مصنوعی در لجستیک را ارائه می‌کند. این راهکارها در زمینه مدیریت زنجیره تامین و تدارکات هستند و از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی شونده استفاده می‌کنند. یکی از این راهکارهای چندگانه شامل برنامه‌ریزی، بهینه‌سازی، منبع‌یابی و مدیریت داده است. مورد دوم تدارکات، مدیریت حمل و نقل، انبارداری و توزیع را شامل می‌شود. با استفاده از این راهکارها شرکت‌ها می‌توانند عملیات خود را دیجیتالی کرده و زنجیره تامین پایدارتر و انعطاف‌پذیرتری ایجاد کنند.

9. هوش مصنوعی C3 (C3 AI)

تاسیس: ۲۰۰۹

موقعیت مکانی: سانتا آنا، کالیفرنیا

تولیدکنندگان از قابلیت بهینه‌سازی موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی C3 برای مدیریت سطوح موجودی در زمان واقعی در بخش‌های خرید قطعات، اجزا و کالاهای نهایی استفاده می‌کنند. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین، سیستم C3 AI به صورت مستمر از داده‌های جمع‌آوری‌شده در بخش سفارش‌های تولید، سفارش‌های خرید و فرایندهای تحویل ‌توسط تامین‌کنندگان یاد می‌گیرد.

10. سیمبوتیک (Symbotic)

تاسیس: ۲۰۰۷

موقعیت مکانی: ویلمینگتون، ماساچوست

سیمبوتیک ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در لجستیک را طراحی، تولید و آزمایش می‌کند تا بتواند راهکار‌های دستی یا کاملاً خودکار انعطاف‌پذیر را براساس محصولات، جریان عملیاتی و نیازهای مشتریان یک شرکت ارائه دهد. ربات‌های این شرکت به نام سیم‌باتز (SymBots) از الگوریتم‌های بینایی و یادگیری ماشین برای سازماندهی موجودی انبار به گونه‌ای استفاده می‌کنند که اطمینان حاصل شود تمام فضای افقی و عمودی به صورت حداکثر پر شده است.

11. اچ تو او دات اِی آی (H2O.ai)

تاسیس: ۲۰۱۲

موقعین مکانی: مونتین ویو، کالیفرنیا

این شرکت با تشویق کسب ‌و کارها به پذیرش هوش مصنوعی، وظایف زنجیره تامین و بخش تولید را ساده‌تر می‌کند. H2O.ai با تکیه بر کاربرد هوش مصنوعی و یک پلتفرم ابری می‌تواند تعداد تقاضاها و تعداد برگشت محصولات را تخمین بزند، ماشین‌‌آلات معیوب را شناسایی کند و زمان نیاز به تعمیر و نگهداری را پیش‌بینی کند. این شرکت هم‌چنین از هوش مصنوعی در لجستیک استفاده می‌کند تا به شرکت‌های ارائه دهنده‌ی خدمات زنجیره تامین در انجام وظیفشان کمک کند. به عنوان نمونه می‌توان به وسایل نقلیه مبتنی بر هوش مصنوعی بدون راننده برای برآوردن نیازهای موجودی انبار و تولید اشاره کرد.

12. آپ‌تیک (Uptake)

تاسیس: ۲۰۱۴

موقعیت مکانی: شیکاگو، ایلینوی

آپ‌تیک از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به منظور تجزیه و تحلیل داده‌ها در تله‌ماتیک (telematics) با هدف پیش‌بینی خرابی استفاده می‌کند. بنابراین می‌تواند زمان خرابی وسایل نقلیه و ماشین‌آلات مختلف از جمله کامیون، ماشین‌ها، واگن‌های ریلی، کمباین‌ها و هواپیماها را کاهش دهد. در واقع با کمک هوش مصنوعی تیم‌های زنجیره تامین و تدارکات می‌توانند مشکلات را پیش‌بینی کنند، هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند و جریان‌های کاری سازگارتری را توسعه دهند.

13. کویوت لجستیکز (Coyote Logistics)

تاسیس: ۲۰۰۶

موقعیت مکانی: شیکاگو، ایلینوی

این شرکت که توسط UPS خریداری شده است، از روش‌های مختلفی از جمله تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در لجستیک استفاده می‌کند. کارکرد اصلی این روش‌ها متناظر کردن اطلاعات حمل و نقل مشتری با داده‌های بیرونی (مانند ترافیک و آب و هوا) است. بنابراین می‌توان بسیاری از مشکلات زنجیره تامین، از جمله تاخیرها را پیش از وقوع آن‌ها پیش‌بینی کرد. این کار به مدیران کمک می‌کند تا  برنامه‌های جایگزین را در نظر داشته باشند و بتوانند در نهایت محموله‌ها را به موقع تحویل دهند.

14. آسپن تکنولوژی (Aspen Technology)

تاسیس: ۱۹۸۱

موقعیت مکانی: بدفورد، ماساچوست

آسپن تکنولوژی از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی سودآوری در برنامه‌های خرید، تولید، توزیع و موجودی استفاده می‌کند تا خواسته‌های مشتری و اهداف درآمدی را برآورده ‌کند. برنامه‌ریز زنجیره تامین آسپن (Aspen Supply Chain Planner) از تحلیل مبتنی بر ارزش برای تصور و توضیح سناریوهای فرضی چندگانه استفاده می‌کند. این سناریوها به تیم‌ها کمک می‌کند تا با مدیریت موثر موجودی و اجتناب از هزینه‌های سنگین حمل و نقل، عرضه و تقاضا را تنظیم کنند.

15. دیتا آرت (DataArt)

تاسیس: ۱۹۹۷

موقعیت مکانی: نیویورک، نیویورک

دیتا آرت با استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در لجستیک به مشتریان خود کمک می‌کند ناوگان حمل و نقل را ردیابی کنند، مسیرهای بهینه را توسعه دهند، اختلالات را پیش‌بینی کرده و نیروی کار را سازماندهی کنند. در نهایت این شرکت‌ها موفق به برآوردن کردن نیازهای تولید خواهند شد. این شرکت هم‌چنین خدماتی مانند تجزیه و تحلیل داده‌های زنجیره تامین در زمان واقعی و هم‌چنین همگام‌سازی فرآیندهای لجستیک و سایر عوامل کلیدی موثر بر آن را ارائه می‌دهد.