الذكاء الاصطناعي في إدارة المستودعات: التأثيرات وحالات الاستخدام

أصبحت المستودعات أماكن مُثيرة للغاية في السنوات الأخيرة. مع استمرار نمو التجارة الإلكترونية، تجلب معها سباقًا لأوقات التسليم الأسرع، وبالنسبة إلى شركات البيع بالتجزئة التقليديين، تضغط للإبقاء على رفوف متاجرهم بتخزين جيد يحافظ على المنافسة. حولت هذه الضغوط مستودعات السلع تامة الصنع ومراكز التوزيع إلى الخطوط الأمامية للشركات للتحقيق الكفاءة التشغيلية، وتمكين رضا العملاء، والاستجابة إلى ديناميات السوق المُتغيرة. لمواكبة ذلك، شهدت أنظمة إدارة المستودعات (WMS) تدفقًا من التقنيات الذكية بما في ذلك الذكاء الاصطناعي الذي يساعد في تحقيق المزيد من الرؤية والدقة وتوفير التكاليف وسرعة عمليات التنفيذ.

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي في إدارة المستودعات؟

يعد الاستخدام الأساس للذكاء الاصطناعي في نظام إدارة المستودعات هو مرحلة التنفيذ—وهو الذي يساعد في تحسين وضع المنتجات وأنماط الانتقاء، وتدريب الروبوتات والتحكم فيها، وتحديد الطلبات المعرضة إلى الخطر، والمساعدة في عمليات سير عمل مركز التنفيذ الأخرى لتعزيز المخرجات وأداء الموظفين. يلعب الذكاء الاصطناعي أيضًا دورًا في مساعدة الشركات لأجل تحسين التنبؤ بالطلبات، والاستجابة إلى تقلبات السوق، وتحسين مستويات المخزون، وتخطيط عمليات المستودعات بشكل أكثر فعالية.

النقاط الرئيسة

• تعد إدارة المخزون واستيفاء الطلبات والتنبؤ من بين أهم المجالات التي يمكن أن يساعد فيها الذكاء الاصطناعي في تحسين الدقة والكفاءة في المستودعات.
• يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحسين الإنتاجية وسرعة معالجة الطلبات من خلال تعلم أنماط طلبات العملاء والتوصية بتخزين العناصر التي يتم اختيارها معًا بشكل عام بالقرب من بعضها بعضًا في المستودع.
• تساعد التطبيقات وتحليلات البيانات المعتمدة على السحابة في قياس عائد الاستثمار لمبادرات الذكاء الاصطناعي ودعم جهود التحسين المستمر.

شرح الذكاء الاصطناعي في إدارة المستودعات

يشمل برنامج إدارة المستودعات الوظائف والإمكانات التي تستخدمها الشركات لإدارة عمليات المخزون ومعالجة المواد والاستيفاء داخل مستودع أو مركز توزيع. يجلب النضج المتزايد لتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) المزيد من الفرص التي تُحسِّن من عمليات المستودعات. في بيئة المستودعات، يمكن أن تساعد هذه التقنيات في سد الفجوة بين العالمين المادي والرقمي، مما يدعم تغييرات كبيرة عبر عمليات المستودعات. وفقًا إلى تقرير صادر عن Accenture عام 2023، أشار 96% من المديرين التنفيذيين إلى أن دمج تكنولوجيا المعلومات والتكنولوجيا التشغيلية يصبح له تأثير تحويلي على صناعاتهم على مدى السنوات العشر القادمة. يحدث هذا التقارب بين تكنولوجيا المعلومات/تكنولوجيا التشغيل بالفعل في مستودعات التنفيذ عالية الكفاءة، وفي أشكال مثل أجهزة الاستشعار على المعدات للصيانة التنبؤية وأنظمة الاختيار الروبوتية المدعومة ببيانات الطلب والمخزون على الفور.

بشكل أعم، يتمثل هدف الأعمال الأساس عند دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات إدارة المستودعات في المساعدة في جعل هذه العمليات أكثر كفاءة ودقة. يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة عالية لتنفيذ المهام للمساعدة في التنبؤ بفترات تسليم الشحنات، أو اكتشاف أوجه الخلل في المعدات التي قد تشير إلى تعطُّل مُعلق، أو التنبؤ بالطلب ومقارنته بالمخزون والشحنات الواردة لقياس التوريد. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أيضًا التوصية بأفضل المسارات لاختيار المنتجات وشحنها، مما يساعد في تحسين طريقة عمل الموظفين والمساعدة في ضبط أوقات التسليم.

تأثيرات الذكاء الاصطناعي في مجال إدارة المستودعات

يمكن أن يحظى انتشار الذكاء الاصطناعي في إدارة المستودعات بمزايا بعيدة المدى للمؤسسات التي يمكنها إعادة تصور عملياتها للاستفادة من هذه الموجة التكنولوجية الجديدة.

• الإنتاجية: في بيئة المستودع، تكون الإنتاجية هي النجم المرشد. تحدد تكلفة تشغيل المستودع وسرعته، والتي تعد—إلى جانب الدقة—مقياسًا رئيسًا للنجاح التشغيلي. تهدف كل استثمارات التكنولوجيا أو تحسين العمليات تقريبًا إلى تعزيز الإنتاجية في المستودع، ويمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تشغيل معالجة الطلبات بشكل أسرع وأقل كثافة في العمالة. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي دعم تعيين الفترات الزمنية الديناميكية والتخزين المؤقت للمساعدة في تقليل أوقات الاختيار وتحسين الإنتاجية. يمكن لخوارزميات التقسيم القائمة على الذكاء الاصطناعي اقتراح موضع مُحسّن للأصناف باستمرار داخل المستودعات بناءً على أنماط الطلب وشعبية الصنف، مثل التوصية بوضع الأصناف الأعلى طلبًا بالقرب من مناطق الشحن والتعبئة.
• دقة الطلبات: تعد دقة الطلبات ضرورية في مستودعات الاستيفاء ومراكز التوزيع. باستخدام أنظمة رؤية الكمبيوتر ومعالجة الصور التي تفحص كل صنف تم اختياره، يمكن للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي المساعدة في اكتشاف الأخطاء مثل الحزم ذات التسميات الخاطئة أو تحديدات المنتجات غير الصحيحة والتعرُّف على الطلبات المعرضة إلى خطر التأخر. يتيح هذا لمديري المستودعات تصعيد المشكلات وإعلام العملاء بالتأخيرات المحتملة. يُعد الذكاء الاصطناعي مُفيدًا أيضًا لأتمتة المستودعات، مع الخوارزميات التي يمكن أن تساعد في توجيه الروبوتات المتنقلة الذاتية لنقل الأصناف في وقت أقل وبدقة أفضل.
• التقدير: في مستودعات الاستيفاء، يعد التنبؤ وسيلة للحفاظ على الكمية المناسبة من المخزون، حتى من خلال الدورات الموسمية والتحولات في طلبات السوق. يُشار إليها عادةً باسم تقديرات الطلب، وأصبحت هذه العملية مرتبطة بشكل متزايد بالذكاء الاصطناعي، والذي يمكن أن يتعرَّف على الاتجاهات ويتنبأ بالزيادات في الطلب لمساعدة الشركات ف الحفاظ على النوع المناسب وكمية المنتجات في المخزون. يمكن أن يساعد نظام WMS المدعوم بالذكاء الاصطناعي في اكتشاف مديري المستودعات وإخطارهم بالأصناف غير المُخزنة، مما يساعد في الحفاظ على مستويات المخزون وتجنب نقص المخزون أو فائضه. يمكن للذكاء الاصطناعي تعلم أنماط الطلب الموسمية—مثل ارتفاعات الطلب في العودة إلى المدرسة وعيد الهالوين وعيد الميلاد—للتنبؤ بالعناصر التي من المرجح أن يكون عليها ارتفاع في الطلب في تلك الفترات المحددة.
• المعالجة: يحاول مديرو المستودعات باستمرار تقليل الوقت المُستغرق في استلام صنف موضوع على منصة، وتخزين هذا الصنف على الرف، واختيار هذا الصنف ومعالجته بكفاءة عند شرائه لاستيفاء الطلب. يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في هذا الجهد من خلال تعلم أنماط طلبات العملاء وتوفير رؤى حول العناصر التي يجب أن توضع معًا. يمكن لموظفي المستودع بعد ذلك تجميع حزم الأصناف التي يتم تصنيفها بشكل عام معًا دون الانتقال من إحدى جهات المستودع إلى الأخرى. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا لسحب تفاصيل الطلبات من الفواتير وإشعارات الشحن لتقليل إدخال البيانات يدويًا والمساعدة في تسريع معالجة الطلبات.
• تخطيط البصمة: تمامًا كما يمكن أن يساعدك الفينغ شوي في تصميم مساحة معيشة متوازنة، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحسين تخطيطات المستودعات لزيادة سير العمل وكفاءة الاختيار إلى أقصى حد. يتضمن ذلك تخطيط البنية التحتية للمستودعات لتقليل المساحة المطلوب تأجيرها أو شراؤها، وتخزين العناصر ذات الصلة معًا من أجل معالجة الطلبات أسرع، ورسم طُرق الاختيار المثلى لتجنب المعوقات المرورية في أرضية المستودع، وتسهيل التدفق الفعَّال للمواد والمعدات.
• عُمر المعدات: يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي أذكى كلما تم استخدامه وزادت البيانات التي يستوعبها. من جانب مراقبة سلامة المعدات والآلات في المستودع، يمكن للذكاء الاصطناعي ملاحظة التباينات عن القاعدة في الحرارة أو الاهتزاز أو الإنتاجية أو عوامل أخرى. يمكن أن يسهِّل اكتشاف مثل أوجه الخلل هذه باستخدام الذكاء الاصطناعي في الكشف عن أعطال المعدات أو عيوبها قبل ظهورها أو تفاقم الوضع. نتيجة إلى ذلك، يمكن لمديري المستودعات ترتيب أوامر عمل الصيانة الوقائية قبل تعطُّل الجهاز، مما يمكن أن يساعد في الحفاظ على الإنتاجية والمخرجات مع إمكانية تمديد عمر المعدات.
• السلامة: يمكن أن يكون العمل في المستودع أمرًا صعبًا ماديًا، لذا فإن اتخاذ خطوات لتعزيز سلامة الموظفين وتقليل خطر الإصابة يمثل أولوية كبيرة للشركات. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي المُدرَّب على البيانات من بروتوكولات سلامة المستودع في تحديد متى وأين يكون أكثر أمانًا للآلات في التعامل مع المهام وإدارتها مقابل عمال المستودعات. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا المساعدة في سن ممارسات السلامة وبيئة العمل كجزء من إدارة المستودعات، مثل التوصية بعدم وضع العناصر الثقيلة بشكل علوي.
• الرؤية: يمكن أن يوسع وضع طبقات الذكاء الاصطناعي في أعلى بيانات الأعمال من الرؤية في العمليات، والتي يمكن لقادة الأعمال استخدامها بعد ذلك لزيادة الكفاءة عبر العمليات مثل المخزون وتتبع الطلبات. مع إمكانات التنبؤ بالطلب والصيانة التنبؤية، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا المساعدة في دعم عملية صنع القرار بشأن نفقات الإنتاج والمشتريات ورأس المال. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تراقب أدوات الذكاء الاصطناعي عمليات المستودعات باستمرار للمساعدة في تحديد أوجه القصور والمعوقات وجوانب التحسين.
• تقليل التكاليف: يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة مديري المستودعات في اكتساب رؤى حول طريقة خفض التكاليف في العديد من المجالات، بما في ذلك استخدام الطاقة والموارد واستخدام العمالة وإدارة المخزون. على سبيل المثال، يمكن لرؤية الكمبيوتر المدعومة بالذكاء الاصطناعي والأنظمة القائمة على أجهزة الاستشعار ضبط إضاءة المستودعات ودرجة الحرارة على أساس النشاط في مساحة محددة. يساعد تحقيق قدر أكبر من الكفاءة في هذه العمليات على تقليل النفايات وخفض التكاليف التشغيلية في نهاية المطاف. يمكن أن تساعد الأتمتة أيضًا في تقليل التكاليف والثقة في الروبوتات الذاتية وآلات الفرز للتعامل مع المهام الروتينية المُتكررة مثل الانتقاء والتعبئة والفرز مع إعادة توجيه الموظفين إلى عمل أكثر إستراتيجية.
• الاستدامة: يتطلب تشغيل مستودع الكثير من الكهرباء، وتنشر العديد من الشركات الذكاء الاصطناعي لمساعدتها في العمل بشكل أكثر استدامة. يمكن أن تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي في إدارة استهلاك الطاقة من خلال التحكم في الإضاءة والتدفئة والتبريد على أساس النشاط الفوري في مناطق مختلفة من المستودع. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تقليل استخدام الكهرباء عن طريق تعتيم الأضواء في المساحات غير المُستخدمة أو ضبط إعدادات درجة الحرارة خلال الساعات خارج أوقات الذروة. يمكن أن تساعد الكفاءة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في إدارة المخزون أيضًا على تقليل استخدام الطاقة أثناء عملية الانتقاء.

تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال المستودعات

توجد العديد من التقنيات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي التي تؤثر في عمليات المستودعات. فيما يلي بعض التقنيات التي تساعد بالفعل في تمكين الأتمتة وتعزيز أوجه الكفاءة ودعم اتخاذ قرارات أفضل.

• روبوتات الانتقاء والروبوتات المتنقلة الذاتية: تم تصميم الروبوتات المتنقلة الذاتية (AMR) لنقل الأصناف حول المستودع في وقت أقل وبسهولة أكبر، وبدقة أعلى مُقارنة بموظفي المستودع، من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي للتوصية بأفضل مسار بدلاً من مسار مُبرمج مُسبقًا. يمكن لهذه الروبوتات أيضًا التعامل مع المهام التي قد تكون صعبة أو غير آمنة على موظفي المستودعات، مثل استرجاع الأصناف من الرفوف العالية.
• الصيانة التنبؤية: تستخدم الصيانة التنبؤية الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تحديد مشكلات الآلات قبل أن تتحول إلى مشكلات كبيرة. يمكن أن يساعد تنبيه الموظفين إلى اتخاذ إجراءات قبل حدوث تعطل في تحسين موثوقية المعدات وتقليل وقت التعطُّل عن العمل وخفض تكاليف الإصلاح. تُستخدم أجهزة الاستشعار غالبًا في مراقبة الروبوتات والمعدات على الفور، وجمع البيانات ودفقها إلى نظام إدارة المستودعات حتى يمكن تحليلها مقابل البيانات السابقة لتحديد المخالفات. تتمثل مهمة الذكاء الاصطناعي في المساعدة في تحديد إذا كانت نقطة البيانات تمثل مخالفة وإذا كانت تشير إلى مشكلة محتملة أو عطل يلوح في الأفق.
• التخزين الذكي: يعد التخزين الذكي مفهومًا يشمل العديد من الإمكانات التي تدعم الذكاء الاصطناعي المنشورة في نظام إدارة المستودعات. يتضمن هذا استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين تخطيطات المستودعات ووضع الأصناف أو التعرُّف على تقلبات الطلب الموسمية لتخطيط المخزون المُسبق. يغطي التخزين الذكي أيضًا استخدام تقنيات إنترنت الأشياء مثل علامات RFID وأجهزة استشعار المعدات للمساعدة في تبسيط مسح الأصناف ووضع العلامات عليها، وذلك من بين عمليات أخرى، ومراقبة أداء المعدات والروبوتات لتمكين الصيانة التنبؤية.
• رؤية الكمبيوتر: تعد رؤية الكمبيوتر نوعًا من الذكاء الاصطناعي الذي يساعد الروبوتات المتنقلة الذاتية في التنقل في المستودعات وتجنب العقبات ونقل المخزون دون تدخل بشري. كما يمكنه التعرُّف على الحزم أو المواد وتصنيفها، مما يساعد في تبسيط عمليات الفرز والتحقق من إرسال الأصناف إلى الموقع المناسب لإجراء المزيد من معالجة الطلبات. يمكن للكاميرات وأنظمة التعرُّف على الصور مسح الرموز الشريطية أو رموز الاستجابة السريعة على المنتجات فورًا، مما يسمح بتحديثات المخزون الآلية كما يمكن أن يساعد في تقليل خطر الخطأ البشري.
• معالجة اللغة الطبيعية: تُعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) نوعًا من الذكاء الاصطناعي الذي يمكن استخدامه في نظام WMS لتلخيص المستندات وأتمتة مهام إدخال البيانات والاتصالات. يمكن للمساعدين الرقميين الذين يدعمون NLP استخدام بيانات الشحن من نظام مستودعات للمساعدة في تنفيذ بعض وظائف خدمة العملاء، مما يوفر تحديثات للطلبات على الفور واستجابات إلى استعلامات العملاء. يمكن لـ NLP أيضًا أتمتة استخراج البيانات من إشعارات الشحن والفواتير وإيصالات التسليم والمستندات الأخرى للمساعدة في تقليل الأخطاء اليدوية وتسريع أوقات المعالجة.
• التنبؤ الذكي والتحليلات التنبؤية: يتيح الجمع بين الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات والتطبيقات السحابية التنبؤ الذكي للطلبات وتخطيط المخزون في عمليات التخزين. بمساعدة التنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية، يمكن للشركات إدارة المواد الخام والسلع النهائية في مستودعاتها بما يتماشى مع اتجاهات الطلب والموسمية. يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية أيضًا في حساب المدة التي يستغرقها انتقاء الطلب وتعبئته وشحنه، مما يوفر تقديرات زمنية أدق لإتمام الطلب. يمكن أن تساعد هذه التنبؤات أيضًا في تحديد الطلبات المعرضة إلى خطر التأخير أو فقدان مستويات الخدمة المتوقعة ونوافذ الشحن، مما يؤدي إلى استيفاء أفضل للطلبات.

تحديات تنفيذ الذكاء الاصطناعي في المستودعات

تقول 16% فقط من المؤسسات إنها من غير المرجح أن تعتمد تقنيات الذكاء الاصطناعي في غضون السنوات الخمس المقبلة، وفقًا إلى تقرير نشرته جمعية اللوجستيات وسلسلة التوريد من MHI. على الرغم من أن معظم شركات الخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد بدأت في تحديد بعض الاستخدامات للذكاء الاصطناعي بالفعل، إلا أن العديد منها لا يزال مُترددًا في الالتزام بسبب أمور مجهولة مختلفة حول هذه التكنولوجيا. تواجه الشركات العديد من التحديات البارزة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي في المستودعات.

• خصوصية البيانات وأمانها: يتضمن تنفيذ الذكاء الاصطناعي التعامل مع كميات كبيرة من البيانات، مما قد يثير مخاوف بشأن الامتثال حول أمان البيانات والخصوصية—خاصةً داخل المجالات التي تتعامل مع البيانات الحساسة، مثل الإدارة المالية والرعاية الصحية. تتحمل الشركات مسؤولية ضمان التزام أدوات الذكاء الاصطناعي لديها بسياسات أمان وخصوصية البيانات المقبولة. يتطلب هذا فهمًا للتشفير وإخفاء الهوية والتحكم في الوصول والضمانات الأخرى، بالإضافة إلى طريقة استخدام بيانات العملاء للحصول على مزيد من التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي لموفر الخدمة.
• اعتماد القوى العاملة: من المرجح أن يتحدى تنفيذ الذكاء الاصطناعي في إدارة المستودعات الأساليب القديمة التي اعتاد الموظفون عليها. قد يخشى الموظفون من أخذ الذكاء الاصطناعي وظائفهم. كما أن متطلبات المعرفة التقنية يمكن أن تشكل مصدر قلق. نظرًا إلى أن الشركات تفكِّر فيما إذا كان لديها القوى العاملة المناسبة للعمل بجانب أدوات الذكاء الاصطناعي، فقد يقلق الموظفون بشأن المهارات التي يحتاجون إلى تعلمها للبقاء في العمل.
• التعقيد الفني: يمكن أن يكون دمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة والبرامج القديمة مُعقدًا ومُكلِّفًا، مما يتطلب جهودًا كبيرة من تكنولوجيا المعلومات لتحديث التكنولوجيا القديمة أو استبدالها. يمكن أن تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي القائمة على السحابة في تقليل هذا التعقيد وتعزيز نجاح التنفيذ. مع ذلك، لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي تتطلب إستراتيجيات قوية لتكامل البيانات لسحب البيانات من جميع أنحاء المؤسسة إلى منصة مركزية واحدة للتحليل.
• تحقيق عائد الاستثمار: قد يكون من الصعب تحديد حجم العائد الدقيق على الاستثمار من مبادرات الذكاء الاصطناعي في المستودع، خاصةً على المدى القصير. دون مقاييس واضحة لعائد الاستثمار، قد تواجه الشركات صعوبة في تبرير الإنفاق على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. قد تحتاج الشركات إلى تطوير مقاييس وأهداف أداء جديدة لإظهار قيمة الذكاء الاصطناعي في بيئة مستودعات.

إستراتيجيات التنفيذ الناجح للذكاء الاصطناعي في المستودعات

يبدأ تنفيذ الذكاء الاصطناعي الناجح في مجال إدارة المستودعات بدعم من قيادة الشركة، مع دعم الرُعاة التنفيذيين التغيير. من تلك النقطة، يكون حان الوقت لتخطيط شكل التنفيذ بالفعل، بما في ذلك أهداف وتقنيات ومقاييس محددة لقياس النجاح.

1. وضع الأهداف: ما المزايا الملموسة التي تأمل في تحقيقها من خلال تنفيذك الذكاء الاصطناعي؟ حدد النتائج المثلى والقابلة للتحقيق التي يمكنك قياسها، مثل إنجاز الطلبات أسرع مع خفض التكاليف. اكتشف أكثر مشكلات الأعمال إلحاحًا وإذا كان الذكاء الاصطناعي يمكنه المساعدة في حلها.
2. تحديد التقنيات المناسبة: يشتمل الذكاء الاصطناعي على مجموعة واسعة من الإمكانات، مع حالات استخدام ونتائج مُختلفة يمكن تحقيقها داخل كل مجموعة فرعية من هذه التكنولوجيا. على سبيل المثال، يوجد تعلم آلي للتحليلات التنبؤية ومعالجة اللغة الطبيعية لروبوتات المحادثة وتحليل النصوص ورؤية الكمبيوتر للتعرُّف على الصور. لتحقيق النتائج المرجوة، فكِّر في مطابقة أهداف أعمالك الثابتة مع الوظائف المناسبة.
3. تشغيل اختبار تجريبي: بمجرد اعتماد أداة الذكاء الاصطناعي، قد يشمل تقليل الاضطرابات التشغيلية اختبارها في بيئة خاضعة إلى التحكم أو مستودع واحد قبل التوسع إلى النشر بكميات كبيرة. يتيح لك هذا الاختبار التجريبي تحديد المشكلات المُحتملة وإجراء التعديلات اللازمة دون الكثير من المخاطر. كما أنها تمثل فرصة لجمع الملاحظات من المستخدمين وأصحاب المصلحة الآخرين لتحديد إذا كان النظام يمكن أن يلبي بالفعل احتياجات عملك. تحذير: ضع في اعتبارك أن أنظمة الاختبار التي تثق بها فحسب يمكنها التوسع بسرعة إذا اجتازت الاختبار.
4. تطوير خارطة طريق: لا يعد تنفيذ مستودعات تعمل بالذكاء الاصطناعي مشروعًا لمرة واحدة مع نهاية قاسية. بل هو جهد مستمر يتطلب إستراتيجية طويلة الأجل. يمكن أن يساعد إنشاء خارطة طريق شركتك في تصور طريقة تطور التنفيذ لتحقيق الأهداف المستقبلية، بما في ذلك الاستثمارات والإستراتيجيات التكنولوجية الإضافية للتوسع عبر المؤسسة.
5. تقييم التحسينات وقياسها: لقياس نجاح تنفيذ الذكاء الاصطناعي—بما في ذلك المكاسب البسيطة—، تعد المقاييس الواضحة التي تتبع التقدم حول أهداف الأعمال الرئيسة مثل معالجة الطلبات أسرع، ووفورات التكاليف، والدقة الأعلى، وإجمالي إنتاجية الطلبات مُفيدة. بالإضافة إلى مساعدتك في تحقيق مكاسب قصيرة الأجل، يمكن أن تساعدك هذه المقاييس أيضًا في تقييم القيمة الإستراتيجية طويلة الأجل للذكاء الاصطناعي مثل تحسين خدمة العملاء أو عمليات نشر أسرع للمنتجات الجديدة.

الاتجاهات المستقبلية للذكاء الاصطناعي وإدارة المستودعات

من المرجح أن يظل مستقبل الذكاء الاصطناعي في إدارة المستودعات يركز على زيادة الأتمتة وتحسين الإنتاجية وخفض التكاليف وزيادة الدقة وتعزيز عملية صنع القرار. يجب أن تستمر الروبوتات ومعدات معالجة المواد وأنظمة أتمتة المستودعات في التطور مع إمكانات أكثر تقدمًا، مثل أنظمة AMR التي يمكنها التكيف مع البيئات المُتغيرة على الفور. قد يلعب الذكاء الاصطناعي أيضًا دورًا حيويًا بشكل مُتزايد في إدارة المخزون والتنبؤ بالطلبات داخل المستودعات، مما يساعد في اكتشاف مستويات المخزون وتحديد الاتجاهات والتنبؤ بالاحتياجات المستقبلية مع مزيد من الدقة. يمكن أن يكون استخدام الذكاء الاصطناعي في دعم مبادرات الاستدامة محور تركيز مستمر أيضًا، مثل إستراتيجيات المستودعات بغرض المساعدة في تقليل تلف المنتجات أو تقليل انبعاثات النقل. كما يمثل العثور على طرق لمواصلة تحسين كفاءة مهام المستودعات باستخدام التكنولوجيا القابلة للارتداء أيضًا محرك ابتكار مُحتمل.

تحسين إنتاجية المستودعات باستخدام خدمات Oracle

يتطور الذكاء الاصطناعي بسرعة، لكن توجد خيارات ذكاء اصطناعي حقيقية وقابلة للتنفيذ لتستخدم في إدارة المستودعات ومتاحة للتنفيذ اليوم. تعد مكاسب الإنتاجية والناتج مجرد بداية للتحسينات التي قد يجلبها الذكاء الاصطناعي لعمليات المستودعات والاستيفاء.

تقدم سلسلة التوريد والتصنيع (SCM) في Oracle Fusion Cloud مجموعة متكاملة من التطبيقات التي تغطي سلسلة التوريد، بما في ذلك التخطيط والخدمات اللوجستية والمشتريات. توفر إدارة المستودعات في Oracle Fusion Cloud، وهي جزء من Oracle Fusion Cloud SCM إدارة مخزون قائمة على السحابة وتحسين المستودعات وإدارة العمالة. كما تدعم عمليات التنفيذ المُتقدمة بما في ذلك تكامل الروبوتات والأتمتة والتحليلات التنبؤية والتخزين والاسترجاع المؤتمتين. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، تقدم إدارة المستودعات من Oracle تحليلات تنبؤية للمساعدة في التنبؤ بالطلبات ومستويات المخزون ومتطلبات العمالة لاتخاذ قرارات استباقية. باعتباره حل قائم على السحابة، يمكن توسيع Oracle Fusion Cloud SCM عبر المؤسسة، مع تحديثات مُنتظمة تمنح الوصول إلى الابتكار المستمر، مثل إمكانات الذكاء الاصطناعي وGenAI.

الأسئلة الشائعة حول الذكاء الاصطناعي في إدارة المستودعات

كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في المستودعات؟
تتمثل أهم حالات الاستخدام للذكاء الاصطناعي في المستودعات في دعم تنفيذ الطلبات وإدارة المخزون، وهما مجالان يتضمنان أهم عمليات سير العمل في عمليات المستودعات.

هل يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة المخزون؟
نعم، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لإدارة المخزون في العديد من أنظمة إدارة المستودعات، مما يوفر إمكانات الأتمتة والرؤية الفورية والتحسين.

ما المقصود بنظام إدارة المستودعات الذكي؟
يمثل نظام إدارة المستودعات الذكي تطبيق برمجي يجمع بين تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والروبوتات وإنترنت الأشياء والأتمتة للمساعدة في تحسين عمليات المستودع أو مركز الاستيفاء.