قطعا اسم آمازون را شنیده‌اید، یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های تجارت الکترونیک جهان که در زمینه فروش آنلاین، انبارداری و ارسال کالا فعالیت می‌کند و بخش قابل توجهی از عملیاتش را با کمک فناوری‌های پیشرفته مدیریت می‌کند. آمازون یکی از نمونه‌های شناخته‌شده در استفاده از هوش مصنوعی در لجستیک است که از این فناوری برای مدیریت انبار، پیش‌بینی تقاضا و ارسال کالا استفاده می‌کند.

اما فقط آمازون به این فناوری احتیاج ندارد. تقریبا هر کسب‌وکاری که با تامین کالا، انبارداری، تولید، حمل‌ونقل و یا توزیع سروکار دارد، با زنجیره پیچیده‌ای از تصمیم‌ها و داده‌ها مواجه است و باید تعداد کالاها، زمان موجودی انبار، مسیر انتقال کالا و موارد دیگر را بشناسد. اگر این تصمیم‌ها فقط بر اساس تجربه و روش‌های سنتی گرفته شود، هم احتمال خطا بالا می‌رود و هم هزینه و زمان بیشتری صرف می‌شود. در این یادداشت همراه ما باشید تا ببینیم هوش مصنوعی دقیقا چطور می‌تواند یک زنجیره تأمین هوشمند ایجاد کند و فرایندهای آن را خودکار و بهینه کند.

تاثیر هوش مصنوعی بر اتوماسیون زنجیره تامین

شاید بتوان گفت یکی از چشمگیرترین تغییراتی که هوش مصنوعی در زنجیره تامین ایجاد کرده، اتوماسیون لجستیک و خودکار شدن بسیاری از فرایندهاست. وقتی از خودکارسازی صحبت می‌کنیم، تصور نکنید یک ربات هوشمند در انبار بیاید و اجناس را جابه‌جا کند. در یک زنجیره تأمین، داده‌های زیادی از بخش‌های مختلف مثل خرید مواد اولیه، موجودی انبار، سفارش‌ها، تولید، حمل‌ونقل و تحویل تولید می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند در لحظه این داده‌ها را تحلیل کند، الگوها را پیدا کند و بر اساس آن پیشنهاد دهد و یا حتی برخی اقدامات را خودش انجام دهد.

بیشتر بخوانید: AI Agent چیست؟ عامل های هوشمند چه کاربردی دارند؟

رشد بازار این فناوری هم نشان می‌دهد که کسب‌وکارها رفته رفته به سمت این تغییر حرکت می‌کنند. بر اساس داده‌های Verified Market Research که در منابع این حوزه نقل شده، ارزش بازار AI در لجستیک و زنجیره تامین در سال 2022 حدود 3.03 میلیارد دلار بوده و پیش‌بینی شده این رقم تا سال 2030 به 64.46 میلیارد دلار برسد. یعنی انتظار می‌رود این رقم تا سال 2023 با نرخ رشد سالانه مرکب حدود 46.5 درصد رشد کند.

می‌توان گفت دلیل این رشد، گسترش کاربرد هوش مصنوعی در زنجیره تأمین است. نقش هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تأمین فقط به خودکار کردن یک کار مشخص محدود نمی‌شود، بلکه می‌تواند در بخش‌های مختلف زنجیره، از تأمین مواد اولیه و مدیریت موجودی گرفته تا انبارداری و حمل‌ونقل، به تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی فرایندها کمک کند. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند با بررسی داده‌های فروش و رفتار بازار، میزان تقاضای آینده را پیش‌بینی کند و بر اساس آن، مشخص کند چه مقدار کالا باید در انبار موجود باشد.

سپس می‌تواند در مراحل بعد، زمان مناسب برای تامین دوباره کالا را پیشنهاد دهد. علاوه بر این، در بخش حمل‌ونقل نیز با بررسی اطلاعاتی مانند ترافیک، وضعیت جاده و موقعیت خودروها، به انتخاب مسیر مناسب‌تر کمک کند. همان‌طور که دیدید، کسب‌وکارها می‌توانند از AI در بخش‌های مختلف زنجیره استفاده کنند و همین گستردگی کاربرد، یکی از دلایل استقبال از این فناوری است.

مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در لجستیک و زنجیره تامین

هوش مصنوعی می‌تواند از ابتدا تا انتهای زنجیره تأمین، یعنی درست از زمانی که کسب‌وکار برای تأمین کالا و مواد اولیه برنامه‌ریزی می‌کند تا وقتی که محصول نهایتا به دست مشتری می‌رسد، نقش داشته باشد و به شکل‌گیری لجستیک هوشمند کمک کند. در چنین رویکردی، داده‌های مربوط به موجودی، انبار، حمل‌ونقل و سفارش‌ها تحلیل می‌شوند تا بسیاری از فرایندها با دقت و سرعت بیشتری مدیریت شوند. در ادامه، چهار مورد از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در لجستیک و زنجیره تأمین را بررسی می‌کنیم.

• مدیریت موجودی با هوش مصنوعی: کسب‌وکارها باید حواسشان به این موضوع باشد که نه موجودی بیش از حد داشته باشند و نه با کمبود کاملا مواجه شوند. موجودی اضافه هزینه‌های انبارداری را بالا می‌برد و حتی ممکن است باعث هدررفت کالا شود و از طرف دیگر، کمبود موجودی می‌تواند باعث از دست رفتن فرصت‎های فروش شود. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های فروش گذشته، رفتار مشتریان و تغییرات تقاضا میزان نیاز آینده را پیش‌بینی کند و به کسب‌وکارها بگوید چه محصولی، چه زمانی و با چه مقداری باید تامین شود. حتی می‌توان از این فناوری، فرایند تامین مجدد کالا را نیز هوشمند کرد و بر اساس پیش‌بینی تقاضا، مقدار مناسب سفارش جدید را مشخص کرد. این همان جایی است که پیش‌بینی تقاضا با AI  می‌تواند به کاهش کمبود یا انباشت بیش از حد کالا کمک کند.
• سیستم مدیریت انبار: هوشمندسازی انبار و بهینه‌سازی چیدمان کالا یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در لجستیک و زنجیره تامین است. AI می‌تواند فرایندهای مختلف انبار را از یک عملیات دستی و زمان‎بر به یک فرایند هوشمند و خودکار تبدیل کند و در فرایند چیدمان کالا مشخص کند هر محصول بهتر است در کدام قسمت انبار قرار بگیرد تا زمان پیدا کردن و جابه‌جایی آن نیز کمتر شود. از طرف دیگر، ربات‌های متحرک خودران (AMR) می‌توانند برای برداشتن، جابه‌جا کردن، دسته‌بندی و انتقال کالاها استفاده شوند. جالب است بدانید هوش مصنوعی حتی می‌تواند در انتخاب نوع و اندازه بسته‌بندی هم نقش داشته باشد و با توجه به ابعاد کالا، شرایط نگهداری و مسیر حمل، گزینه مناسب‌تری را پیشنهاد دهد. در کنار این موارد، سیستم‎های بینایی ماشین می‌توانند برای شناسایی خودکار کالاهای معیوب هم به کار روند و در صورت مشاهده مشکل، به مسئول مربوطه هشدارهای لازم را ارسال کنند.
• سیستم مدیریت حمل‌ونقل: روشن است که بخش قابل توجهی از هزینه و زمان زنجیره تامین به حمل‌ونقل مربوط می‌شود و AI می‌تواند این بخش را تا حد زیادی بهینه کند. به این صورت که سیستم‌های هوشمند می‌توانند اطلاعات لحظه‌ای ترافیک، شرایط آب‌وهوا، وضعیت خودرو و محدودیت‌های مربوط به تحویل را تحلیل و بررسی کنند و با استفاده از هوش مصنوعی، مسیر مناسب‌تری را برای حمل کالا انتخاب کنند. به این ترتیب، بهینه‌سازی مسیر حمل‌ونقل با هوش مصنوعی می‌تواند زمان تحویل، مصرف سوخت و هزینه‌های حمل‌ونقل را کاهش دهد. از طرف دیگر، هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های حس‌گر خودرو می‌تواند خرابی‌های احتمالی را قبل از وقوع پیش‌بینی کند و این موجب می‌شود تعمیر و نگهداری خودروها قبل از خرابی‌های جدید انجام شود و احتمال توقف ناگهانی ناوگان کاهش پیدا کند.
• سیستم مدیریت روابط با تامین‌کنندگان: تامین‌کنندگان نقش مهمی در پایداری زنجیره تامین دارند و هرگونه تاخیر، افت کیفیت یا مشکل مالی در این بخش می‌تواند کل زنجیره را تحت‌تاثیر قرار دهد. AI می‌تواند با تحلیل داده‌‎های مربوط به عملکرد تامین‌کنندگان، به کسب‌وکارها کمک کند تا تامین‌کنندگان بهتر را شناسایی و عملکرد آن‌ها را به صورت مستمر ارزیابی کنند. برای مثال سیستم می‌تواند شاخص‌هایی مانند میزان تاخیر در تحویل، کیفیت کالا، نرخ خرابی و هزینه‌ها را بررسی کرده و در صورت مشاهده انحراف از وضعیت معمول هشدار دهد. از طرف دیگر، با تحلیل سوابق قبلی و اطلاعات مربوط به تامین‎کنندگان، این فناوری می‌تواند ریسک‌هایی مانند تقلب، سرقت یا اختلال در تامین را زودتر شناسایی کند و برای هر تامین‌کننده یک امتیاز ریسک در نظر بگیرد تا قبل از وقوع مشکل، بهترین تصمیم را بگیرند. در نتیجه این موضوع باعث می‌شود بهینه‌سازی زنجیره تامین فقط به انبار و حمل‌ونقل محدود نشود و روابط با تامین‌کنندگان را نیز در نظر بگیرد. 

مزایای هوش مصنوعی در لجستیک و زنجیره تامین

هوش مصنوعی تنها به فرایندهای لجستیکی سرعت نمی‌بخشد، بلکه مزایای بی‎شمار دیگری نیز دارد. این فناوری می‌تواند روی هزینه‌ها، تصمیم‌گیری، زمان تحویل، تجربه مشتری و حتی ایمنی عملیات هم تاثیر بگذارد. در واقع تحلیل داده‌های مربوط به موجودی، سفارش‌ها، حمل‌ونقل، تجهیزات و مشتریان در کنار هم تحلیل می‌شوند. کسب‌وکارها می‌توانند تصویر دقیق‌تری از وضعیت زنجیره تامین داشته باشند و قبل از اینکه مشکل جدی رخ دهد واکنش نشان دهد. به همین دلیل، مزایای AI در لجستیک و زنجیره تامین فقط به اتوماسیون محدود نمی‌شود و می‌تواند عملکرد کل زنجیره را تحت‌تاثیر قرار دهد.

• کاهش هزینه‌های عملیاتی: یکی از مهم‌ترین مزایای استفاده از هوش مصنوعی، کاهش هزینه‌های لجستیک است. کاهش هزینه‌های لجستیک با هوش مصنوعی به این دلیل اتفاق می‌افتد که AI می‌تواند بسیاری از کارهای تکراری را خودکار کند و نیاز به انجام دستی آن‌ها را کاهش دهد. از طرف دیگر، با تحلیل داده‌های قبلی می‌تواند نقاط ضعف و اتلاف منابع را شناسایی کند. مواردی مثل مدیریت موجودی با هوش مصنوعی و جلوگیری از انباشت بیش از حد کالا، بهینه‌سازی مسیرهای حمل‌ونقل، پیش‌بینی خرابی تجهیزات و انجام تعمیرات قبل از وقوع مشکل در کاهش هزینه‎ها بسیار موثر است.
• تحویل به موقع: تاخیر در تحویل کالا هم می‎تواند هزینه‌های کسب‌وکار را افزایش دهد و هم باعث نارضایتی مشتری می‌شود. هوش مصنوعی با تحلیل عواملی مثل وضعیت ترافیک، آب‌وهوا، شرایط جاده، موقعیت خودروها و محدودیت‌های مربوط به تحویل، می‌تواند مسیرهای مناسب‌تری را پیشنهاد دهد. از طرف دیگر، پیش‌بینی تقاضا با AI به کسب‌وکارها کمک می‌کند تولید و تامین کالا را بهتر برنامه‌ریزی کنند تا محصول در زمان مورد نیاز آماده باشد. سیستم‌های هوشمند همچنین می‌توانند با پایش لحظه‌ای اتفاقات زنجیره تامین، احتمال تاخیر یا اختلال را زودتر شناسایی کنند و فرصت لازم برای واکنش به آن را در اختیار تیم لجستیک بگذارند. در نتیجه، استفاده از هوش مصنوعی برای برنامه‌ریزی لجستیک می‌تواند به تحویل سریع‌تر و قابل اعتمادتر کالا کمک کند.
•  عملیات و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه: همان‌طور که می‌دانید در یک زنجیره تامین، تصمیم‌های زیادی مانند مقدار خرید مواد اولیه تا میزان نگهداری کالا در انبار باید گرفته شوند. هوش مصنوعی باعث می‌شود این تصمیم‌ها با دقت بررسی شوند، زیرا حجم زیادی از داده‌های تاریخی و لحظه‌ای را تحلیل می‌کند و اطلاعات دقیق‌تری را در اختیار مدیران قرار می‌دهد. تحلیل داده در زنجیره تامین به کسب‌وکار کمک می‌کند تا الگوهای تقاضا، مشکلات تامین کنندگان، تغییرات موجودی و اختلال‌های احتمالی را بهتر شناسایی کند و در نتیجه استفاده بهینه‌تری از منابع صورت می‌گیرد و زنجیره تامین در بخش‌های مختلف بهینه‌سازی می‌شود.
•  تجربه بهتر مشتری: اینکه کالا در چه زمانی و با چه اطمینانی به دست مشتری برسد، بخش مهمی از تجربه خرید مشتری است. AI می‌تواند با فراهم کردن ردیابی هوشمند کالا، اطلاعات لحظه‌ای درباره موقعیت محموله و زمان تقریبی تحویل را در اختیار کسب‌وکار قرار می‌دهد. اگر سیستم احتمال تاخیر را پیش‌بینی کند، کسب‌وکار می‌تواند قبل از ایجاد مشکل، مشتری را در جریان بگذارد. همچنین چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند نیز می‌توانند به صورت شبانه‌روزی به سوالات مشتریان پاسخ دهند و اطلاعات مربوط به سفارش را در اختیارشان بگذارند. بنابراین، AI فقط فرایندهای پشت صحنه را بهینه نمی‌کند، بلکه می‌تواند تجربه‌ای سریع‌تر، شفاف‌تر و قابل‌اعتمادتر برای مشتری فراهم کند.
•  افزایش ایمنی و امنیت: از آنجا که در لجستیک و زنجیره تامین، سلامت تجهیزات، خودروها و محیط کار اهمیت زیادی دارد. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به صورت مداوم وضعیت تجهیزات وسایل نقلیه را پایش کنند و در صورت مشاهده نشانه‌های غیرعادی یا احتمال خرابی، به اپراتورها هشدار دهند. به عنوان مثال، نگهداری پیش‌بینانه می‌تواند قبل از خراب شدن یک وسیله نقلیه یا دستگاه، احتمال مشکل را شناسایی کند. AI همچنین می‌تواند با تحلیل داده‌های عملیاتی، شرایط خطرناک یا رفتارهای غیرعادی را زودتر تشخیص دهد. در نتیجه این رویکرد باعث می‌شود بسیاری از مشکلات قبل از تبدیل شدن به حادثه‌ای جدی شناسایی شوند و سطح ایمنی و امنیت عملیات در سراسر زنجیره تامین افزایش پیدا کند.

جمع‌بندی

فقط عامل سرعت نیست که در زنجیره تامین اهمیتی اساسی دارد، بلکه این زنجیره باید بتواند هوشمندانه پیش برود. هوش مصنوعی این امکان را فراهم می‌کند تا کسب‌وکارها به جای اینکه بعد از ایجاد مشکل به فکر راه‌حل بیفتند، بسیاری از اتفاقات را از قبل پیش‌بینی کنند و برای آن آماده باشند.

همان‌طور که دیدیم هوش مصنوعی در لجستیک و زنجیره تامین کاربردهای مختلفی دارد. از پیش‎بینی تقاضا و مدیریت موجودی گرفته تا هوشمندسازی انبار، بهینه‌سازی مسیر حمل و نقل و ردیابی کالا، AI در حال تغییر شیوه مدیریت جریان کالا و اطلاعات در زنجیره تامین است. بنابراین، در آینده مزیت رقابتی کسب‌وکارها فقط به سرعت رساندن کالا به مقصد بستگی ندارد؛ بلکه کسب‌وکاری موفق‌تر خواهد بود که بتواند زودتر از دیگران تغییرات تقاضا، کمبود موجودی، تاخیر در حمل‌و‌نقل و سایر مشکلات زنجیره تامین را پیش‌بینی و برای آن‌ها آماده شود.