Lojistikte Makine Öğrenmesi
Lojistik sektörü, makine öğrenimesi kaynakları için olgunlaşmış durumda. Bu gönderide, yapay zeka ve makine öğrenmesinin halihazırda tedarik zinciri yönetimi dünyasını geliştirmekte olduğu birkaç yola ve gelecekte bunu nasıl sürdüreceklerine bakacağız.
Sürücüsüz kamyonlar
Kendi kendini süren kamyonlar yakın gelecekte norm haline gelecek ve bildiğimiz şekliyle tedarik zincirlerini değiştirecekler.
Birincisi, haftanın yedi günü, günde yaklaşık 24 saat araba kullanabilecekler. Bu, ek depo alanına ihtiyaç duymadan veya daha fazla işçi çalıştırmadan her zaman daha fazla mala erişebileceğiniz anlamına gelir.
Ek olarak, sürücüsüz kamyonlar her türlü yolda, hatta asfaltsız yollarda bile gidebilir, bu da şehir içi teslimatların olağan hale geleceği anlamına gelir. Bu araçların trafik sıkışıklığı içinde kendi yollarını bulma yeteneği, Londra ve New York City (ve Paris!) gibi büyük şehirlerdeki tıkanıklığın hafifletilmesine de yardımcı olabilir.
Depo envanterinin RFID ile düzenlenmesi
RFID (Radyo Frekanslı Tanımlama) etiketleri, genellikle bir ürün veya öğelerin hareketini tanımlamak için kullanılır. Bu teknoloji, nesnelere iliştirilmiş RFID etiketleri hakkında bilgi okumak ve yazmak için radyo dalgalarını kullanır. RFID etiketleri uzaktan okunabilir ve bu da kuruluşların envanterlerini gerçek zamanlı olarak görmelerine olanak tanır.
RFID kullanmanın faydaları, ürünlerin sevkiyat sırasında kaybolmamasını veya kopyalanmamasını sağlamaya yardımcı oldukları için depoda artan doğruluk, verimlilik ve güvenliği içerir.
Robotik kullanım örnekleri
Lojistikte robotik için birçok kullanım durumu vardır. En yaygın olanlardan biri tekrarlayan görevler içindir. Bu, kutuları taşımak gibi basit görevleri yerine getirmek için robotların kullanıldığı fabrikalarda veya bir üretim hattında malları birleştirmek için robotlar kullanan üretim tesislerinde görülebilir. Diğer bir yaygın kullanım durumu, insanların çalışmasının tehlikeli olduğu enerji santralleri veya petrol platformları gibi tehlikeli ortamlarda çalışmaktır. Bu durumlarda, robotları kullanmak mantıklıdır çünkü insanların orada kendi başlarına çalışmasından daha güvenlidir. Son olarak, robotları bu endüstride yararlı kılan bir şey de, insanların normalde ölüm riski olmadan gidemeyeceği yerlere – örneğin bir uçak kanadının altı veya bir nükleer reaktör soğutma kulesinin içi – gidebilmeleridir!
Özetle: robotlar, işleri insanlardan daha hızlı ve daha ucuza yapabilir; molalara veya öğle yemeği saatlerine ihtiyaç duymazlar; yorulmazlar veya hastalanmazlar (pillerinin bittiği zamanlar hariç).
Teslimat süreçlerini otomatikleştirme
Makine öğrenmesini kullanarak teslimat süreçlerini otomatikleştirme
Makine öğrenmesini lojistiğiniz için etkin bir şekilde kullanmak için en yaygın zorlukların neler olduğunu ve bunların veri bilimi ile nasıl çözülebileceğini anlamanız gerekir. Başlamak için teslimat süreçlerinden bahsedelim. Her tedarik zincirinin amacı, yüksek kalite standartlarını korurken, ürünleri A noktasından (fabrika) B noktasına (deponuz veya mağazanız) mümkün olan en kısa sürede ulaştırmaktır. Ancak sürece çok sayıda farklı paydaş dahil olduğunda bu zor olabilir: üreticilerin kendi öncelikleri vardır; depoların kendilerine ait; müşterilerin kendilerine ait; vb.
Perakendeciler, hangi ürünlerin özel işleme (örn. soğutma) ihtiyacı olduğunu belirleyen görüntü tanıma yazılımı gibi yapay zeka sistemlerini kullanarak, her bir ürüne ne tür bir paketleme yapılması gerektiğine dair daha hızlı kararlar verebilir; bu da, malları her zamankinden daha hızlı gönderirken paradan tasarruf etmelerine yardımcı olur!
Nakliye lojistik otomasyonu
Nakliye lojistiği otomasyonu, özellikle taşıyıcılar ve nakliyeciler süreçlerini düzene sokmak ve nakliye operasyonlarını optimize etmek için teknolojiye baktıklarından, birkaç yıldır önemli bir konu olmuştur. Makine öğrenmesi, insan analistlerin göremeyebileceği nakliye modelleri hakkında içgörü sağlayarak bu amaca yardımcı olabilir.
Taşıyıcı ücreti isteklerini tedarik zinciri sistemlerine entegre etme sürecini otomatikleştirme söz konusu olduğunda makine öğrenmesi özellikle yararlıdır. Bu, geçmiş davranışlara dayalı olarak müşteriler tarafından en çok hangi oranların tercih edildiğini öğrenen ve ardından birçok işlem sırasında bir nakliyeci veya taşıyıcı tarafından talep edildiğinde bu oranların hesaplanmasını otomatikleştiren makine öğrenmesi algoritmaları aracılığıyla yapılabilir.
Makine öğrenmesi, lojistiğin geleceğinin büyük bir parçası olacak
Makine öğrenmesi, bilgisayarlara verilerden öğrenmeyi öğretmek için kullanılabilen yapay zekanın bir alt kümesidir. Lojistik bağlamında makine öğrenmesi, lojistiğin geleceğinin büyük bir parçası olacaktır. İnsanların, ürününüzü nereye ve ne zaman göndereceklerine ilişkin karar verme sürecindeki tüm bilgileri takip etmesi zordur. Makine öğrenmesi ile bilgisayarlar, herhangi bir programlama gerektirmeden insanlardan daha iyi kararlar almalarını sağlayan algoritmalar kullanarak bu görevi halledebilir!
Sonuç
Bir lojistik devrimin eşiğindeyiz. Gördüğümüz gibi, makine öğrenmesi sektörde şimdiden büyük ilerlemeler kaydetti, ancak daha yapılacak çok şey var. Bu geleceğe doğru ilerlerken başka hangi yeniliklerin ortaya çıkacağını görmek heyecan verici olacak!