Geçen ay, Descartes Sistemleri Grubu (bir Talking Logistics sponsoru) “Broker, Nakliyeci ve Gümrük için 2023 Descartes İnovasyon Forumu.” "Lojistik Teknolojisinde Yapay Zeka - Müttefik mi, Düşman mı?" başlıklı oturumda panelist olarak görev yaptım. Sanal sahnede bana DSV Air & Sea Inc. Ulusal Gümrük Müdürü Nelson Cabral ve Descartes Endüstri Stratejisinden Sorumlu Başkan Yardımcısı Glenn Palanacki katıldı.
Oturum, nitelikli kayıt sahipleri için isteğe bağlı olarak mevcuttur; bu nedenle, canlı olarak kaçırdıysanız, etkinlik web sitesini ziyaret etmenizi ve mümkün olduğunda izlemenizi öneririm.
Bugünkü yazımda sohbetimiz sırasında sorulan şu soruyla ilgili bazı yorumlarımı paylaşacağım: Yapay zeka teknolojisi bugün lojistik sektörünü nasıl etkiliyor?
Bir bütün olarak Yapay Zeka söz konusu olduğunda, birçok şirket (lojistik hizmet sağlayıcıları dahil) hâlâ öğrenme aşamasındadır; yani teknoloji ortamını ve neyin mümkün olduğunu anlamaya çalışıyorlar ve bu biraz zorlayıcı çünkü her şey gelişiyor çok hızlı.
Hatta geçtiğimiz Şubat ayında yaptığımız bir ankette üyelerimize şunu sorduk: Indago tedarik zinciri araştırma topluluğu — imalat, perakende ve dağıtım şirketlerinin tedarik zinciri ve lojistik yöneticilerinin tümü kimlerden oluşuyor — "Şirketiniz tedarik zincirinde veya lojistik operasyonlarında Yapay Zeka kullanıyor mu?" Ankete katılanların üçte ikisinden fazlası (%68) bugün yapay zekayı kullanmadıklarını söyledi.
Bir tedarik zinciri yöneticisinin dediği gibi, "Bunun bir 'sürün, yürü, koş' yolculuğu olacağı anlayışıyla gelecekte daha çevik karar alma için yapay zekayı kullanmayı dört gözle bekliyorum."
Tahmini/Tahmin Edilen Varış Süresi (ETA), bugün lojistikte muhtemelen en yaygın yapay zeka kullanım örneğidir. Depoda ise yapay zeka, otonom mobil robotların işletim sistemlerine aşılanıyor.
Üretken yapay zeka bloktaki yeni ve havalı çocuk, dolayısıyla bu yeteneğin nasıl kullanılacağı konusunda hâlâ çok erken aşamadayız.
Üretken yapay zekanın ilk kullanım durumları muhtemelen müşteri hizmetlerinde olacaktır. Müşterilerin en sık sorduğu soruların "Siparişim nerede?" olduğunu hepimiz biliyoruz. Gönderim nerede?” Dolayısıyla, yakında ChatGPT veya Bard teknolojisiyle desteklenen, bu soruları hızlı bir şekilde yanıtlayabilen, müşterilerin sorunları ve şikayetleri çözmelerine yardımcı olabilecek ve bunu daha uygun maliyetli ve ölçeklenebilir bir şekilde yapabilen sohbet robotlarını göreceğiz.
Bir diğer kullanım durumu ise satın almadır. Örneğin Walmart'ın satın almada yapay zeka sohbet robotları kullanıldı nispeten küçük bir ekipman tedarikçileri grubuyla pazarlık yapmak ve Harvard Business Review'a göre göre Davanın görüşülmesinin ardından şirket, taşımacılıkta tarifeleri müzakere etmek için teknolojiyi kullanmaya başladı. Ayrıca taşıyıcı profilleri ve fiyat tahminleri geliştirmek için yapay zeka, makine öğrenimi ve uygulamalı davranış bilimini kullanan taşımacılıkta otonom satın almanın ortaya çıktığını da görüyoruz.
Ayrıca tedarik zinciri ve lojistik yazılım uygulamalarının kullanıcı arayüzlerine yerleştirilmiş Üretken Yapay Zeka teknolojisini de göreceksiniz. Böylece çeşitli raporlara ve kontrol panellerine bakmak yerine sistemle iletişime geçersiniz:
"Bugün hangi gelen sevkiyatlar programın gerisinde?"
Sistem, geciken tüm gönderilerin bir listesiyle birkaç saniye içinde yanıt verir.
Ardından, "Etkilenen siparişleri yerine getirmek için kullanabileceğim başka konumlarda envanterim var mı?" diye sorarsınız.
Sistem, etkilenen siparişlerle ilgili stok pozisyonlarıyla saniyeler içinde yanıt verir.
Ardından, "Bunun yerine bu konumlardan gönderim için mevcut ücretler nedir?" diye sorarsınız.
Ve karar vermeniz için gereken tüm bilgilere sahip olana kadar konuşma devam eder. Bir lojistik yöneticisi bu analizi bugün mevcut ölçümler ve gösterge tablolarıyla yapabilir mi? Evet, ancak bir yapay zeka asistanıyla bu işlem 20 dakikaya karşılık 5 dakika veya daha az sürebilir.
Gelecekte, şirketlere yardımcı olmak için üretken bir yapay zeka motorunu tedarik zinciri verileriyle besleyebiliriz. Tedarik zincirlerinin görsel haritalarını oluşturmak. Günümüzde tedarik zinciri haritalaması çok zor, zaman alıcı ve maliyetlidir. Ancak üretken bir yapay zeka motorunu, satın alma siparişlerinden, önceden sevkıyat bildirimlerinden, faturalardan, konşimentolardan, durum güncellemelerinden, teslimat kanıtlarından ve bir iş ağındaki ticari ortaklar arasında akan diğer işlemlerden elde edilen verilerle beslerseniz, potansiyel olarak grafiksel bir tedarik oluşturabilir. sizin için zincir haritası.
Küresel ticaret cephesinde, ticari uyumluluk profesyonelleri HS sınıflandırmasına yardımcı olmak için yapay zekayı kullanacak. Sistem, bir öğenin belirli özelliklerini alabilir ve bunu otomatik olarak bir HS kodu atamak için geçmişte uygulanan sınıflandırma kararlarıyla birleştirebilir (her ne kadar bir ticaret uzmanı, en azından başlangıçta, sınıflandırmayı yine de inceleyip onaylasa da).
Ayrıca bu teknolojiyi Reddedilen Taraf Taramasına yardımcı olmak için de kullanacaklar. Sistem, örneğin kulağa benzer gelen adları, takma adları, takma adları, hatalı yazımları vb. vurgulamak ve bu taramaları daha hızlı ve doğru bir şekilde gerçekleştirmek için doğal dil işlemeyi kullanabilir (yine ticari uzmanların gözetiminde).
Bunlar sadece birkaç örnek. Eminim ki, bu konuşmayı bir yıl sonra tekrar yaparsak, bugün görüntülemediğimiz bazıları da dahil olmak üzere, lojistikte çok daha fazla yapay zeka kullanım durumu ortaya çıkacaktır.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://talkinglogistics.com/2023/10/25/how-is-ai-technology-impacting-the-logistics-industry-today/
