الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية: المزايا والتطبيقات المحتملة

مجموعة فرعية من إدارة سلسلة التوريد، والتي تمتد في كل مرحلة من مراحل عملية إنشاء منتج وتسليمه إلى العميل النهائي، لتتضمن إدارة الخدمات اللوجستية نقل المواد الخام وحركة المنتجات وتخزينها. يظهر مديرو الخدمات اللوجستية باستمرار بحاثين عن طرق أكثر كفاءة لإدارة هذه العملية. حتى الآن، استفادوا منذ فترة طويلة من برامج إدارة النقل والمستودعات، بالإضافة إلى أجهزة إنترنت الأشياء التي تسهِّل تتبع الشاحنات ومركبات التسليم وقطارات الشحن وغيرها من وسائط النقل. بعد أن تم دمج الذكاء الاصطناعي حاليًا في هذه التطبيقات والأجهزة الأخرى، أصبح لدى مديري الخدمات اللوجستية أدوات أدق تحت تصرفهم.

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية؟

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية لمجموعة مُتنوعة من الأغراض، مثل التنبؤ بالطلب وتخطيط الشحنات وتحسين التخزين واكتساب رؤية مُفصَّلة للمسارات وظروف الشحن والاضطرابات المحتملة. يمكن أن تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي مُتخصصي الخدمات اللوجستية في التنبؤ بأوقات النقل وتحديد أفضل شركة شحن بأفضل سعر وتحديد المسارات البديلة وشركات النقل في حال تعطل النقل. كما يمكن استخدامها لأتمتة بعض عناصر خدمة العملاء، سواء من خلال روبوتات المحادثة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي يمكن أن تساعد في التعامل مع استفسارات العملاء الأساسية ومن خلال الأدوات المُستندة إلى الذكاء الاصطناعي التي تحلل شكاوى العملاء وتُرجع تلك البيانات مرة أخرى إلى فِرق الخدمات اللوجستية.

النقاط الرئيسة

• تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي لتتبع مصدر السلع والمكونات التي تنتقل عبر مراحل مُختلفة من سلسلة التوريد، مما يساعدها في ضمان التزام مورِّديها بقوانين العمل العادلة والممارسات المُستدامة.
• يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين مسارات النقل، مع اعتبار حركة المرور والطقس ومواقع التسليم، بالإضافة إلى تأثير إضرابات العمال. مع المسارات المحسنة، يمكن للشركات تقليل انبعاثات الكربون واستهلاك الوقود ونقل المزيد من المنتجات بسرعة أكبر.
• يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في حل مشكلات إرجاع المنتجات. على سبيل المثال، يمكنه تحديد المنتجات ذات التكرار العالي لإرجاعات العملاء، ثم يمكن للشركات استخدام هذه الملاحظات للكشف عن عيوب المنتج أو عدم التطابق بين المنتج والسوق المعني.

شرح الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية

تتمثل الأهداف الرئيسة للذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية في إنشاء تنبؤات أدق لوقت الوصول المُقدر استنادًا إلى البيانات الداخلية وبيانات الجهات الخارجية (على سبيل المثال، توقعات الطقس وتوقفات العمل المحتملة) وتحديد الشحنات المُعرضة إلى الخطر حتى يتمكن المديرون من اتخاذ إجراءات (على سبيل المثال، عن طريق نقل الشحنات إلى مسار مُختلف). يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على الطلبات وتفضيلات المستخدم التي تم تنفيذها سابقًا، مما يساعد في تحسين الأداء التشغيلي وتقليل الحاجة إلى التدخل اليدوي. يتمتع أوائل المستخدمين لبرامج إدارة سلسلة التوريد المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتكاليف لوجستية أقل بنسبة 15% من منافسيهم المتخلفين، في حين تحسنت مستويات المخزون بنسبة 35%، وفقًا إلى بحث من McKinsey & Company.

دور الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية الحديثة

يتوسَّع دور الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية الحديثة. وجدت دراسة استقصائية أجرتها شركتي Zogby Strategies وXometry في عام 2024 بشأن الرؤساء التنفيذيين في مجال التصنيع أن 97% من المشاركين قالوا إنهم سيستخدمون الذكاء الاصطناعي في عملياتهم خلال العامين المقبلين.

بدأ مديرو الخدمات اللوجستية في استخدام إمكانات الذكاء الاصطناعي الجديدة لتحسين كفاءة النقل، على سبيل المثال، من خلال تحليل أنماط حركة المرور والطقس للمساعدة في تحديد مسارات النقل الأكثر كفاءة في استهلاك الوقود وتجنب التأخيرات المُكلفة. تعتمد الشركات المصنعة على تسليم آلاف المكونات من جميع أنحاء العالم لتجميع منتجاتها، ويجب تنظيم عمليات التسليم هذه لضمان وجود جميع القطع عند الحاجة—لكن ليس قبل ذلك بوقت قصير، لأن تكلفة تخزين المخزون الزائد يمكن أن تكون كبيرة.

الاصطناعي المحتملة للذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية

إن حجم البيانات التي أُنشئت أثناء نقل المنتجات وتخزينها وتسليمها هائل. تتضمن نقاط البيانات الموقع الفعلي ودرجة الحرارة وتكاليف الشحن وتوافر شركات النقل، على سبيل المثال لا الحصر. يظهر التأثير المحتمل للخدمات اللوجستية المدعومة بالذكاء الاصطناعي—وعمليات التسليم المرتبطة في الوقت المحدد—في رضا العملاء واضحًا، لكن توجد العديد من الطرق الأخرى التي يساعد بها الذكاء الاصطناعي في تحسين الخدمات اللوجستية، وموضح بمزيد من التفاصيل أدناه.

• إدارة المخزون
  يمكن لأدوات إدارة المستودعات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مساعدة مديري الخدمات اللوجستية في تحديد الطلبات الواردة بأوقات استيفاء متوقعة تتجاوز الهدف. يمكنهم بعد ذلك مشاركة تفاصيل الطلبات المعرضة إلى الخطر مع مديري الاستيفاء لتحديد أولوية جمع هذه الطلبات، أو تعديل موقع تخزين الأصناف لتجميع المنتجات التي يتم طلبها بشكل متكرر معًا. بالإضافة إلى ذلك، تم تصميم إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتوفير ملخصات مُوجزة ومُنظمة لسجلات مراجعة الطلبات ذات الصلة وإقرارات رسائل البريد الإلكتروني القابلة للتحرير للطلبات الجديدة والمُتغيرة.
• دقة الطلب
  يمكن لتطبيقات الخدمات اللوجستية المُضمنة بالذكاء الاصطناعي توفير البيانات التي تساعد خبراء توقعات الطلبات على التنبؤ بالمشكلات التي قد تؤخر تسليم المنتجات النهائية. كما يمكن أن تساعد البيانات الناتجة عن تطبيقات التنبؤ بالطلب مديري الخدمات اللوجستية في إعطاء الأولوية إلى تسليم المنتجات التي من المحتمل أن يكون لها أقوى تأثير على رضا العملاء والربحية الإجمالية.
• تحسين المخزون الزائد
  يمكن للشركات المصنعة استخدام التحليلات التنبؤية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لتحسين مستويات المخزون، بالاعتماد على البيانات السابقة وبيانات الطلب الفورية للمساعدة في منع نفاد المخزون وتقليل حجم فائض المخزون.
• كفاءة الاستيفاء
  يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تعزيز معدلات الاستيفاء من خلال مساعدة المستودعات على أن تكون أكثر كفاءة—على سبيل المثال، من خلال تحليل بيانات الطلب السابقة لتحديد أفضل موقع لمنتجات محددة والتوصية بمخططات مناطق الإنتاج ومسارات العمال لتسريع الاستيفاء. يمكن لمديري المستودعات أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تقييم إذا كانت حاويات التسليم مليئة بالحجم المثالي من الحزم أم لا، دون إهدار مساحة.
• دقة الطلب
  تدرِّب شركات التصنيع والخدمات اللوجستية خوارزميات الذكاء الاصطناعي على البيانات التي تم تسجيلها من الكاميرات وأجهزة الاستشعار للمساعدة في الكشف عن أخطاء العمال والتخلص منها، مثل سحب المنتجات الخاطئة من مستودع أو إرسال العناصر إلى المواقع الخاطئة. يمكن استخدام هذه الأنظمة نفسها لتحليل البيانات التي تم تسجيلها لتحديد إذا كانت توجد أخطاء متكررة يمكن تجنبها من خلال تغييرات العملية أو التصميم—على سبيل المثال، من خلال تدريب أفضل للعاملين أو تعديلات التعبئة أو تحسين موقع المنتج استنادًا إلى مستويات الطلب.
• تحسين جمع المنتجات
  يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين جمع المنتجات—عندما يجمع موظفو المستودع المنتجات لتلبية الطلب—من خلال الكشف عن أنماط الطلبات واقتراح نقل المنتجات التي يتم طلبها بشكل متكرر معًا إلى نفس الجزء من المستودع. إن اقتراح تخزين المنتجات التي لها تاريخ تسليم أبكر، مثل البضائع القابلة إلى التلف أو الطلبات الحساسة للوقت في الأقسام الأكثر ملاءمة للمستودع، هو طريقة أخرى يمكن أن تحسن توقعات الطلب المدعومة بالذكاء الاصطناعي من جمع المنتجات.
• أتمتة الملصقات
  يمكن استخدام أدوات GenAI في أتمتة إنشاء ملصقات الشحن، والتي كانت في السابق مهمة يدوية وعرضة إلى الخطأ. يمكن دمج أدوات هذه المهمة في تطبيقات الخدمات اللوجستية وإدارة المستودعات ودعم متطلبات الشحن مُتعددة اللغات والدولية.
• إدارة النقل
  يمكن أن تتنبأ تطبيقات إدارة النقل المدعومة بالذكاء الاصطناعي بوقت الوصول المُقدر للشحنة في مرتين مختلفتين—عند النقطة التي يخطط فيها مدير الخدمات اللوجستية للشحن وأثناء نقل المنتجات. في مرحلة التخطيط، من المُفيد معرفة إذا كانت الشحنات قد تتأخر حتى يتمكن مديرو الخدمات اللوجستية من اختيار طرق نقل بديلة وشركات نقل.
  
  على الرغم من أنه ليس من الممكن دائمًا تغيير شركات النقل أثناء عمليات الشحن، إلا أن عمليات النقل متعددة المراحل يمكن أن توفر المزيد من فرص التحسين. يمكن لمديري الخدمات اللوجستية استخدام تحليل البيانات المستند إلى الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال لإرسال شحنة إلى ميناء مُختلف أو خدمات النقل بالشاحنات المُباشرة إلى مسار أفضل. يمكن أيضًا استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل أوقات الشحن المتوقعة والفعلية مع بعضها، حتى يتمكن مديرو الخدمات اللوجستية من تحديد أكثر الممرات خطورة وتجنبها كلما أمكن ذلك. بطبيعة الحال، تتحسن دقة التنبؤ مع اقتراب الشحنة من نقطة التسليم. بمجرد وصول موثوقية ETA إلى حد معين، يمكن استخدام أدوات إدارة الذكاء الاصطناعي لإرسال عرض مناقصة تلقائيًا إلى شركة النقل الأنسب حتى تكون جاهزة للتحرك بمجرد وصول الشحنة.
• وفورات الوقود
  بحلول عام 2050، من المرجح أن يمثل قطاعي الطيران والشحن العالميين ما يقرب من 40% من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون العالمية ما لم يتخذوا خطوات لخفض مستوياتهم الحالية، وفقًا إلى الوكالة الأوروبية للبيئة. يمكن أن تساعد الخدمات اللوجستية المحسنة بالذكاء الاصطناعي في تقليل التأثير البيئي لمنتجات الشحن ومواده من خلال تحسين حمولات الشاحنات/أحمال الشحن ومسارات التسليم. في تقرير عام 2021، قدر المنتدى الاقتصادي العالمي أن 15% من أميال النقل بالشاحنات أُجريت دون حمولة.
• تحسين وقت التسليم
  يستخدم مديرو الخدمات اللوجستية الذكاء الاصطناعي لتحسين مسارات التسليم بحيث تمتلك الشركات المواد الخام التي تحتاجها، وعندما تحتاج إليها، وتكون قادرة على شحن السلع تامة الصنع إلى المستودعات أو المتاجر بسرعة وكفاءة. يمكن للمديرين تحديد الأولويات استنادًا إلى أي عامل تقريبًا، مثل حجم الطلبات وتوافر المنتجات. يمكنهم حتى استخدام الذكاء الاصطناعي للإشارة إلى أن الطلبات من العملاء ذوي الأولوية العالية تحظى باهتمام خاص في كل مرحلة، إذا بدت هذه الطلبات في خطر.
• سلامة التسليم
  يمكن أن تساعد أنظمة لوحة المعلومات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والأنظمة الأخرى التي تتكون من كاميرات وأجهزة استشعار في اكتشاف المخاطر داخل المركبة، مثل تشتت السائقين أو نعاسهم، بالإضافة إلى المخاطر الخارجية، مثل الاصطدامات الوشيكة أو التغيرات المُفاجئة في ظروف الطرق. يمكن لمديري الخدمات اللوجستية أيضًا استخدام البيانات من هذه الأنظمة لتحديد الموظفين الذين لا يمتثلون إلى بروتوكولات السلامة. في حال وقوع حوادث، يمكن للمديرين استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تحليل الأسباب حتى يتمكنوا من اتخاذ خطوات للمساعدة في منع مثل هذه الحوادث في المستقبل.
• صيانة المستودعات والنقل
  تعد الرافعات الشوكية والمنصات وأجهزة الفرز والناقلات واللوادر وأنواع أخرى من معدات المستودعات عرضة إلى التعطُّل—كما هو الحال مع المعدات الرئيسة على الشاحنات والسفن والسكك الحديدية والسكك الحديدية وغيرها من وسائل النقل. يمكن لمديري الخدمات اللوجستية تطبيق GenAI على البيانات من أجهزة الاستشعار المُضمنة في هذه الأجهزة والبنية التحتية للتنبؤ بحالات التعطل بشكل أدق، وتمكينهم من جدولة الصيانة بشكل استباقي، والمساعدة في تجنب وقت التوقف غير المُخطط له، وربما إطالة عمر المعدات باهظة الثمن، والمساعدة في نهاية المطاف في الحفاظ على تشغيل سلاسل التوريد بسلاسة.
• مرتجعات المنتج
  يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في تسليط الضوء على مشكلات الخدمات اللوجستية العكسية (المعروفة باسم إرجاع المنتج). إذا كان منتج معين يمر بتكرار مرتفع لمرتجعات العملاء أو يتم إرجاعه بشكل متكرر من منطقة معينة، فيمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي المساعدة في القضاء على هذه الاتجاهات بسرعة، أو تنبيه الشركة المصنعة إلى عيب أو خلل محتمل في التصميم، أو إلى عدم تطابق بين المنتج والسوق. في حال استرجاع عدد كبير من المنتجات، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تبسيط هذه العملية من خلال إنشاء تدفق إرجاع أكثر كفاءة—على سبيل المثال، من خلال وضع رمز إرجاع خاص يوجه المنتجات التي تم استرجاعها إلى موقع معين حتى لا يتم فقدانها بين جميع المرتجعات الأخرى فحسب.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية

بدأت الشركات المصنعة في استخدام برامج الذكاء الاصطناعي للمساعدة في أتمتة مهام مثل تتبع أعطال المعدات وتحسين جودة المنتج وتسريع شحن البضائع إلى العملاء. كما يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات هائلة من البيانات للمساعدة في معالجة مشكلاتهم اللوجستية الأكثر تعقيدًا. فيما يلي بعض الطُرق المحددة التي يستخدمها مديرو الخدمات اللوجستية للذكاء الاصطناعي لتحقيق أهدافهم.

• تحسين المسارات
  تخطيط المسارات المستخدمة بصفتها عملية يدوية كثيفة العمالة. لكن يمكن استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحسينها من خلال مراعاة ظروف المرور والطرق والطقس ومواقع التسليم والبيانات الأخرى ذات الصلة. مع وجود طرق أكثر كفاءة، يمكن للشركات أن تكون في وضع أفضل لتوفير المال على الوقود وخفض انبعاثات الكربون، في حين يمكن للسائقين إجراء المزيد من عمليات التسليم في نفس الفترة الزمنية.
• تخطيط الميل الأخير
  زادت التكلفة المرتبطة بالمرحلة النهائية أو "الميل الأخير" من الاستيفاء، من مركز توزيع إلى باب العميل من 41% من إجمالي تكلفة التسليم في عام 2018 إلى 53% في عام 2023، وفقًا إلى CapGemini Research Institute. مع زيادة توقعات العملاء حول سرعة التسليم، تستجيب الشركات من خلال إنشاء شبكات من مستودعات التسليم الصغيرة، والاستعانة بمصادر خارجية لموردي الجهات الخارجية، واستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين جدولة المسارات. يمكن أن تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي في جعل توجيه المركبات أكثر كفاءة من خلال تحليل مواقع التسليم وقدرات المركبات ومساعدة السائقين على التكيف بسرعة أكبر مع التباطؤ غير المتوقع.
• إدارة الأسطول
  يمكن لإمكانات الذكاء الاصطناعي المُضمنة في تطبيقات إدارة الأسطول مساعدة المديرين في تحديد أفضل مزيج من شركات النقل للتوظيف مقابل شركات نقل الأسطول الخاصة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد هذه الأدوات في تخصيص الأحمال بشكل مستقل للسائقين وتعديل أوقات بدء الشحنات استنادًا إلى البيانات الداخلية والخارجية السابقة.
• تقدير الطلبات
  يعتمد تقدير الطلبات التقليدي بشكل حصري تقريبًا على البيانات السابقة الداخلية. تساعد أدوات تقدير الطلبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أيضًا في تحليل بيانات الجهات الخارجية حول الطقس والأحداث الإقليمية والتقلب في أنماط طلب العملاء وعوامل أخرى لتحسين الدقة.
• الروبوتات والأتمتة
  يمكن للروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تخزين المنتجات واختيارها أسرع وأكثر كفاءة من المشغلين البشريين. تشمل مزايا الروبوتات الآلية عددًا أقل من الأخطاء والإصابات وتحسين استخدام المساحة. تحمل البرامج التجريبية للشاحنات ذاتية القيادة وعدًا بمزيد من التخفيضات في تكاليف النقل بالإضافة إلى تحسين أوقات التسليم بسبب استخدام المركبات على مدار 24 ساعة طوال أيام الأسبوع.
• التعبئة والفرز الذكي
  يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اقتراح تخطيطات أرضية المستودع مثالية التي تساعد في تسريع حركة المخزون داخل هذه المرافق وخارجها. كما يمكنها المساعدة في تخطيط مسارات المستودعات الأكثر كفاءة لأجهزة جمع المنتجات لاستيفاء الطلبات. حتى إن واحدة من أكبر شركات تسليم الحزم العالمية تستخدم الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لفرز الحزم.
• التسعير الديناميكي
  يتم استبدال آليات التسعير التقليدية والثابتة تدريجيًا في بعض الصناعات بالتسعير الديناميكي، إذ تسهِّل خوارزميات الذكاء الاصطناعي التعديل المستمر لأسعار السلع والخدمات استنادًا إلى التحليل المستمر لطلبات السوق وعوامل أخرى. كانت صناعة الطيران رائدة في هذا المجال، في حين كانت الفنادق وتجار التجزئة ومواقع التجارة الإلكترونية وشركات مشاركة الركوب والفِرق الرياضية المهنية تابعين سريعين.
• تم تصميم أتمتة المستندات
  إمكانات فهم المستندات القائمة على GenAI—والتي تسمى أحيانًا التعرف الذكي على المستندات—لاستخراج النص تلقائيًا من الملفات الرقمية، حتى تلك التي تحتوي على مستندات غير مقروءة أو متدرية. يمكن أن تساعد هذه الإمكانات في تبسيط المهام اللوجستية الواردة، على سبيل المثال إنشاء إيصالات رقمية من بوالص الشحن أو رقمنة الفواتير الورقية واستيرادها إلى نظام المدفوعات. يمكن أن يساعد GenAI أيضًا في استخراج النصوص والجداول والبيانات الرئيسة الأخرى من المستندات للمساعدة في مدفوعات النفقات ومعالجة الفواتير وإدارة المحتوى.
• خدمة العملاء وتجربتهم
  تنشر الشركات روبوتات محادثة قائمة على GenAI للرد على الاستعلامات اللوجستية الأكثر شيوعًا للعملاء—مثل إذا كان يمكن شحن منتج إلى عنوان معين، أو إذا كانت شركة الشحن تدعم الشحنات عبر البلدان أو الشحنات متعددة الأجزاء في بلد معين. في السابق، كان وكلاء خدمة العملاء بحاجة إلى استشارة جدول بيانات مصفوف للإجابة على هذه الأسئلة. تم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي للتحقق من متغيرات متعددة وتحديث الإجابات تلقائيًا مع تغير هذه المتغيرات. تسمح واجهات مستخدم اللغة الطبيعية للأشخاص بالوصول إلى هذه المعلومات من خلال محادثة روبوت المحادثة.

أمثلة على الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية

تستخدم شركة Western Digital مساعدًا رقميًا يُسمى Logibot لتوفير المعلومات اللوجستية لشركاء سلسلة التوريد. بعد قياس مقارنة متجرها عبر الإنترنت مع المنافسين، حدد المديرون التنفيذيون للخدمات اللوجستية في Western Digital ثلاثة أهداف: الرد على مدار الساعة على الاستعلامات، والقدرة على جمع ملاحظات العملاء والرد على التعليقات، والقدرة على التعامل مع معظم الاستعلامات بصورة مستقلة حتى يتمكن وكلاء خدمة العملاء من الاستجابة للمشكلات الأهم فحسب. يتمثل الهدف النهائي للشركة في تتبع كل تفاعل لدى Logibot مع المستخدمين، وتحديد عدد التفاعلات الناجحة وعدد التفاعلات غير الناجحة، واستخدام تلك البيانات لجعل الأداة أكثر كفاءة وبالتالي؛ توفير خدمة عملاء أفضل. تخطط Western Digital لتوسيع Logibot من الخدمات اللوجستية إلى التخطيط والمشتريات والتصنيع.

بالنسبة إلى الشركات التي تنمو أو تصنع سلعًا قابلة إلى التلف —وتلك التي تعتمد على شبكات الشحن المُعقدة لتوريد السلع وتسليم المنتج النهائي إلى العملاء—فتمثل القدرة على تعقب الشحنات وتتبعها متطلبات أساسية. يوفر الذكاء الاصطناعي القدرة على تتبع العناصر التي تم نقلها بالفعل بشكل مستقل وتنبيه الوكلاء البشريين إذا ظهرت مشكلات، مثل زيادة درجة الحرارة في حاوية الشحن أو تأخير غير متوقع قد يعرض الشحنة إلى الخطر. يمكن لمديري الخدمات اللوجستية استخدام هذه المعلومات لإعادة توجيه المنتجات وإعادة تعيين توقعات العملاء. حتى قبل الشحن، يمكن لمديري الخدمات اللوجستية استخدام الإمكانات التنبؤية للذكاء الاصطناعي للمساعدة في الكشف عن المشكلات المحتملة باستخدام البيانات الداخلية السابقة وبيانات الجهات الخارجية حول الظروف الجوية وعمليات إغلاق الطرق والموانئ وإضرابات العمال والمتغيرات الأخرى.

التحديات التي تواجه اعتماد الذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تحسين طريقة تخزين المواد والمنتجات ونقلها، إلا أن التنفيذ ليس سهلاً دائمًا. فيما يلي بعض التحديات التي تواجهها الشركات عند اعتماد الذكاء الاصطناعي.

• تكلفة التنفيذ على القوى العاملة وتدريبها
  يخشى الموظفون أحيانًا من التطبيقات الجديدة، حتى التطبيقات البسيطة المستندة إلى السحابة، وقد يقاومون اعتمادها. قد ترغب الشركات في التفكير في وضع وقت توقف في جداولها لتعريف الموظفين بالإمكانات الجديدة. يجب على الشركات أيضًا التفكير في العمل مع بائعيها لتطوير برامج تدريبية مناسبة لمجموعة واسعة من الأدوار، بما في ذلك مديري الخدمات اللوجستية الذين يتعين عليهم الاستجابة بشكل مناسب إلى التنبيهات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والسائقين الذين يستخدمون ميزات القيادة الآلية ويتبعون المسارات المُحسنة بالذكاء الاصطناعي.
• التكامل مع الأنظمة الحالية
  يمكن أن يكون دمج إمكانات الذكاء الاصطناعي الجديدة في تطبيق لوجستي محلي قديم مهمة شاقة، وتتطلب غالبًا وحدة تكامل أنظمة. بمجرد أن يصبح النظام جاهزًا إلى العودة إلى مرحلة الإنتاج، تواجه المؤسسة عادةً بعض وقت التوقف عن العمل. يتم عادةً تقديم تحسينات الذكاء الاصطناعي وغيرها من الميزات في التطبيقات المستندة إلى السحابة بشكل أسلس.
• مخاوف حول الخصوصية والأمان
  مع تطبيقات الخدمات اللوجستية المحلية القديمة، يجب على الشركات تطبيق التصحيحات باستمرار لمعالجة الثغرات الأمنية. مع تشغيل التطبيقات اللوجستية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في السحابة، يتلقى البرنامج تحديثات مُنتظمة وآلية للمساعدة في تعزيز أمان البيانات وخصوصيتها.

زيادة الإنجاز أسرع باستخدام خدمات Oracle

تتضمن الخدمات اللوجستية من Oracle Fusion Cloud، وهو جزء من إدارة سلسلة التوريد والتصنيع من Oracle Fusion Cloud، إمكانات الذكاء الاصطناعي الجديدة للمساعدة في تبسيط المهام اللوجستية وتحسين مسارات شركات النقل وتقليل تكاليف الاحتفاظ بالمخزون. يمكن تطبيق هذه القدرات لمساعدة الشركات المُصنعة في خفض التكاليف وتقصير أوقات التسليم وتحسين سلامة الموظفين وتقليل بصمتها الكربونية.

الأسئلة الشائعة حول الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية

كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية؟
يُستخدم الذكاء الاصطناعي في اللوجستيات بشكل أساس لتقدير الطلبات وتخطيط الشحنات ومراقبة ظروف الشحن وتحسين مساحة المستودعات ومسارات النقل.

كيف يغير الذكاء الاصطناعي صناعة الشحن؟
تستخدم شركات الشحن الذكاء الاصطناعي لتحليل عوامل مثل حركة المرور والتيارات البحرية والظروف الجوية لضبط مساراتها أو التخطيط للبدائل، والحد من استهلاك الوقود وخطر التأخير المُكلف. كما تستخدمه في صيانة المعدات التنبؤية.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي جعل سلاسل التوريد أكثر استدامة؟
تكون الطريقة الرئيسة التي يمكن بها للذكاء الاصطناعي جعل سلاسل التوريد أكثر استدامة من خلال تحسين مسارات النقل، والتي يمكن أن تساعد في تقليل استهلاك الوقود الأحفوري لمركبات النقل وخفض انبعاثات الكربون.