دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الخدمات اللوجستية للمستودعات - التطورات العالمية في ألمانيا والاتحاد الأوروبي والولايات المتحدة الأمريكية واليابان

مستقبل الخدمات اللوجستية للمستودعات: عمليات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحقيق أقصى إنتاجية

يشير الذكاء الاصطناعي إلى قدرة الآلات أو البرامج على أداء مهام تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا، مثل الاستدلال المنطقي، والتعلم، والتخطيط، وحل المشكلات الإبداعي. وباختصار، يتعلق الأمر بقدرة أنظمة الحاسوب على استخلاص النتائج من البيانات واتخاذ القرارات، بدلاً من مجرد اتباع قواعد محددة مسبقًا. يُعدّ التعلّم الآلي فرعًا من فروع الذكاء الاصطناعي، حيث تتعرف الخوارزميات بشكل مستقل على الأنماط من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات، وتُكيّف سلوكها وفقًا لذلك. ببساطة، يتعلم نظام التعلّم الآلي من التجربة: فهو يُدرّب باستخدام بيانات تاريخية، ثم يستطيع التنبؤ أو اتخاذ القرارات بناءً على بيانات جديدة غير معروفة. وهذا ما يسمح للذكاء الاصطناعي بتحسين تنبؤاته وأدائه باستمرار دون الحاجة إلى برمجته بشكل صريح من قِبل البشر لكل حالة على حدة.

في مجال الخدمات اللوجستية، وخاصةً في لوجستيات المستودعات، يفتح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي آفاقًا واسعة. يتميز قطاع الخدمات اللوجستية بشبكاته الواسعة وإنتاجه لكميات هائلة من البيانات، مما يجعله مجالًا مثاليًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. تستطيع الخوارزميات الذكية، على سبيل المثال، التنبؤ بأحجام الطلبات المستقبلية، وحساب المسارات المثلى، والتحكم في عمليات المستودعات المعقدة. كما تتميز أنظمة التعلم الذاتي بقدرتها على اتخاذ القرارات بسرعة ودقة تفوق البشر في كثير من الأحيان، لا سيما عند معالجة كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي. ولذلك، تُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي في مختلف مجالات المستودعات الحديثة، بدءًا من إدارة المخزون وتجهيز الطلبات وصولًا إلى التحكم في عمليات النقل داخل المستودع.

بشكل عام، تحاكي أنظمة الذكاء الاصطناعي في المستودعات "طريقة تفكير" مدير مستودع ذي خبرة واسعة، ولكن مع إمكانية الوصول إلى بيانات أكثر بكثير. على سبيل المثال، تستطيع هذه الأنظمة تحديد المنتجات الأكثر مبيعًا وأوقات بيعها، وكيفية تخزين البضائع بكفاءة عالية، أو المسارات المثلى التي يجب أن تسلكها الرافعات الشوكية لتوفير الوقت. تشكل هذه القرارات الآلية القائمة على البيانات أساسًا لتكامل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل متزايد في الخدمات اللوجستية للمستودعات.

تحسين عمليات المستودعات من خلال الذكاء الاصطناعي

من أبرز مزايا الذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات اللوجستية للمستودعات تحسين العمليات القائمة. تعتمد المستودعات على تدفق مستمر للمعلومات، كبيانات المخزون والطلبات ومواقع البضائع. في حين أن البشر عرضة للخطأ أو لديهم قدرات محدودة على معالجة المعلومات، يوفر الذكاء الاصطناعي الدقة والسرعة. فعلى سبيل المثال، يستطيع الذكاء الاصطناعي توفير البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي، مما يتيح اكتشاف الأخطاء وتصحيحها بسرعة قبل أن تتسبب في مشاكل. ويمكن أتمتة المهام الروتينية، مثل فحص مستويات المخزون أو تسجيل البضائع الواردة، مما يخفف العبء عن الموظفين.

تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا التعرف على أنماط في عمليات المستودعات قد تغيب عن العين البشرية. ومن خلال تحليل البيانات هذا، يكتسب النظام فهمًا أفضل للوضع الراهن في المستودع، ويحدد مواطن الاختناق أو أوجه القصور، ويقترح تحسينات. ومن الأمثلة العملية على ذلك تحسين المسارات: إذ يمكن للخوارزميات تحليل مسارات عمال المستودع أو معدات مناولة المواد (مثل الرافعات الشوكية) وتحسينها. فعلى سبيل المثال، تُرتّب قوائم التجميع بحيث يسلك الموظفون أقصر مسار ممكن عبر المستودع، مما يقلل أوقات التنقل ويسمح بتجميع الطلبات بسرعة أكبر. وبالمثل، يمكن لوظائف الذكاء الاصطناعي تحديد أفضل موقع تخزين لكل منتج - بناءً على حجمه ومعدل دورانه وعوامل أخرى - لجعل التخزين والاسترجاع أكثر كفاءة.

من الجوانب المهمة الأخرى تقليل الأخطاء وتحسين الجودة. فعلى سبيل المثال، تستطيع أنظمة التعرف على الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي مسح الطرود ضوئيًا عند استلامها والتحقق من حالتها وأبعادها. وهذا يتيح الكشف الفوري عن أي تلف أو وجود ملصقات خاطئة على المنتجات. تضمن هذه الضوابط الآلية للجودة حل المشكلات في مراحلها المبكرة ومنع انتشارها عبر سلسلة التوريد بأكملها. علاوة على ذلك، يتعلم الذكاء الاصطناعي مع مرور الوقت: فبينما قد تحدث أخطاء في البداية، تعمل تقنيات التعلم الآلي باستمرار على تحسين التعرف على الصور، مما يقلل معدل الخطأ بشكل مطرد.

تؤدي جميع هذه التحسينات في نهاية المطاف إلى زيادة الإنتاجية وخفض التكاليف في عمليات المستودعات. تستطيع الروبوتات وأنظمة الذكاء الاصطناعي أداء بعض المهام بسرعة ودقة تفوق البشر بكثير، مما يعزز الإنتاجية. في الوقت نفسه، يُمكّن التحليل الخوارزمي لبيانات المستودعات من اتخاذ قرارات استراتيجية أفضل، على سبيل المثال، في تخطيط الموارد البشرية والموارد، مما يجعل العمليات الشاملة أكثر كفاءة. تستطيع حلول الذكاء الاصطناعي مراقبة العمليات باستمرار، وتحليل المخاطر، والتصرف بشكل استباقي (مثل اكتشاف أي اختناق وشيك واتخاذ التدابير اللازمة). بشكل عام، يُحسّن هذا من الشفافية في المستودع، وغالبًا ما يتم تحديد المشكلات قبل حدوثها. كل هذا يُسهم في خفض التكاليف، حيث يُقلل المستودع الأكثر كفاءة من الهدر، ويُخفض تكاليف الأخطاء، ويستغل وقت العمل على النحو الأمثل. وفقًا لتوقعات الخبراء، يُمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي أن تزيد الكفاءة في قطاع الخدمات اللوجستية بشكل كبير في السنوات القادمة، فعلى سبيل المثال، تُقدّر شركة أكسنتشر زيادة في الكفاءة تتجاوز 40% بحلول عام 2035.

باختصار، يُحسّن الذكاء الاصطناعي سرعة ودقة ومرونة عمليات المستودعات. ويشمل ذلك تسريع تحديد مواقع المنتجات وشحنها، وتقليل التباينات في المخزون، وتحسين التنسيق مع مختلف أقسام سلسلة التوريد. بالنسبة للشركات، يعني هذا رفع كفاءة المستودعات مع تخفيف الأعباء الروتينية أو المعقدة عن الموظفين.

ذو صلة بهذا الموضوع:

• هل وصل مستودعك إلى أقصى طاقته؟ أتمتة المستودعات: تحسين المستودعات مقابل التحديث - القرار الأمثل لمستودعك

التنبؤ بالطلب وإدارة المخزون باستخدام التعلم الآلي

يُعدّ التنبؤ بالطلب أحد أهم تطبيقات التعلّم الآلي في الخدمات اللوجستية للمستودعات. ويعني هذا التنبؤ بالطلب المستقبلي، أي السؤال: ما المنتج المطلوب، ومتى، وبأي كمية؟ إنّ الإجابة الدقيقة على هذا السؤال بالغة الأهمية، إذ تُمكّن من إدارة المخزون على النحو الأمثل. فالمخزون الزائد يُهدر رأس المال ومساحة التخزين بلا داعٍ، بينما يؤدي نقص المخزون إلى اختناقات في الإمداد وعدم رضا العملاء. ويمكن للأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي التخفيف من هذه المعضلة من خلال تقديم تنبؤات عالية الدقة استنادًا إلى مجموعات بيانات ضخمة.

تحلل نماذج التعلم الآلي الحديثة بيانات المبيعات التاريخية، والتقلبات الموسمية، والطلبات الحالية، والحملات التسويقية، واتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي، والعديد من العوامل المؤثرة الأخرى. ومن خلال ذلك، تتعلم هذه النماذج الأنماط والارتباطات. فعلى سبيل المثال، يمكن لهذا النظام أن يلاحظ ارتفاع مبيعات بعض المنتجات بمجرد اقتراب حدث معين (كارتفاع الطلب على فحم الشواء قبل عطلات نهاية الأسبوع الصيفية). وبناءً على هذه الأنماط، يتنبأ الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بكميات البضائع التي يجب تسليمها إلى كل موقع وفي أي وقت. وتساعد هذه التنبؤات الشركات على تعديل مستويات مخزونها لتلبية الطلب. وهذا يعني تحديدًا أنه إذا كان من المتوقع زيادة الطلب على منتج ما قريبًا، يضمن الذكاء الاصطناعي طلب الإمدادات وتوفيرها في المستودع في الوقت المناسب. وعلى العكس، يصدر تنبيهًا إذا كان من المتوقع انخفاض الطلب على منتج ما، وبالتالي يمنع التخزين الزائد والإنتاج الزائد.

من الأمثلة العملية على ذلك شركة التجزئة الإلكترونية الألمانية OTTO. فمنذ عام 2019، تستخدم الشركة نظامًا خاصًا بها للتنبؤ بالمبيعات مدعومًا بالذكاء الاصطناعي. يتنبأ هذا النظام بشكل أساسي بمستقبل المبيعات ويدعم جميع العمليات ذات الصلة، بدءًا من الشراء والتخزين وصولًا إلى التسليم. تُظهر تنبؤات الذكاء الاصطناعي لشركة OTTO بدقة المنتجات التي ستصل إلى المستودع وموعد وصولها، بالإضافة إلى حجم المبيعات المتوقع في أي وقت. وبناءً على هذه المعلومات، تُقرر OTTO ما إذا كان ينبغي شراء منتج ما وكميته وكيفية توزيعه. على سبيل المثال، يُحدد الذكاء الاصطناعي ما إذا كان ينبغي الاحتفاظ بمنتج ما في المخزون أو شحنه مباشرة من المُصنِّع إلى العميل عند الحاجة. وبالتالي، يكون للتنبؤ تأثير مباشر على الشراء والتخزين والتوزيع. والنتيجة: الاحتفاظ فقط بالسلع المطلوبة فعليًا في المخزون، مما يقلل من تكاليف التخزين الزائد وما يتبعه من مبيعات بأسعار مخفضة. وفي الوقت نفسه، تضمن التنبؤات توفر المنتجات فور ازدياد الطلب، حتى لا تُفوَّت أي فرص بيع. بفضل هذا الذكاء الاصطناعي، تقوم شركة OTTO الآن بإعادة طلب 35٪ من مجموعة منتجاتها تلقائيًا دون الحاجة إلى وضع طلب يدوي من قبل الإنسان - دليل على مدى جودة عمل التوقعات.

تستخدم شركات أخرى أيضًا تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين إدارة المخزون. على سبيل المثال، أفادت شركة DHL بأن أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على مقارنة الطلب ومستويات المخزون في الوقت الفعلي، وبدء عمليات إعادة الطلب تلقائيًا. بل إنها قادرة على التنبؤ بذروة الطلب لتجنب نفاد المخزون أو تكديسه. وهذا يضمن سرعة التوصيل للعملاء لوجود مخزون كافٍ دائمًا، مع التخلص من المخزون الاحتياطي غير الضروري الذي قد يُكبّد تكاليف إضافية.

لا يؤثر التنبؤ بالطلب باستخدام تقنيات التعلم الآلي على مخزون الشركة فحسب، بل يؤثر أيضًا على سلسلة التوريد بأكملها. فالتنبؤات الدقيقة، على سبيل المثال، تُمكّن من إرسال البضائع إلى مراكز التوزيع الإقليمية مسبقًا، حتى قبل استلام الطلبات. على سبيل المثال، تُنشئ شركة OTTO تنبؤات إقليمية لتحديد المنتجات التي سيتم طلبها وأماكن طلبها وكمياتها. ثم تُسلّم هذه المنتجات استباقيًا إلى أقرب مستودع. هذا يُقلل من أوقات التسليم ومسافات النقل، مما يُخفض انبعاثات ثاني أكسيد الكربون.

باختصار، يؤدي تخطيط الطلب المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى إدارة أكثر كفاءة للمخزون، حيث يضمن توفر المنتج المناسب بالكمية المناسبة وفي الوقت المناسب. وهذا يُمكّن الشركات من تجنب اختناقات الإمداد، وزيادة رضا العملاء، وخفض تكاليف التخزين في الوقت نفسه. بالنسبة للخدمات اللوجستية للمستودعات، يعني هذا تقليل عمليات التدخل السريع لحل النقص المفاجئ، لأن الذكاء الاصطناعي قادر على اكتشاف هذه الحالات وإدارتها مبكرًا. في ظل تزايد تقلب سلوك المستهلكين (مثل ازدهار التجارة الإلكترونية، وذروة المواسم بسبب العروض الترويجية عبر الإنترنت، وغيرها)، أصبحت هذه الإدارة الاستباقية ميزة تنافسية حاسمة.

الأتمتة والروبوتات في المستودع

يُعدّ دمج الذكاء الاصطناعي في المستودعات أحد أبرز مجالات أتمتة العمليات من خلال الروبوتات. تعتمد المستودعات الحديثة بشكل متزايد على الآلات الذكية القادرة على نقل البضائع ورفعها وفرزها وتعبئتها، وغالبًا ما يتم التحكم بها أو دعمها بواسطة الذكاء الاصطناعي. تُخفف هذه الروبوتات من أعباء الموظفين، لا سيما المهام الشاقة والمملة والحساسة للوقت.

من الأمثلة على ذلك المركبات ذاتية القيادة في المستودعات، والمعروفة أيضًا باسم المركبات الموجهة آليًا (AGVs) أو الروبوتات المتنقلة ذاتية القيادة (AMRs). تستطيع هذه المركبات، التي تتراوح أحجامها من روبوتات نقل صغيرة مسطحة إلى رافعات شوكية آلية، نقل المنصات والصناديق أو العناصر الفردية من نقطة أ إلى نقطة ب بشكل مستقل تمامًا. ويتحقق ذلك بفضل أجهزة الاستشعار والكاميرات وأنظمة الملاحة، بالإضافة إلى خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتخطيط المسارات. ترى هذه الروبوتات محيطها، وتكتشف العوائق، وتجد أفضل مسار إلى وجهتها. يُمكّن الذكاء الاصطناعي هذه المركبات من التفاعل مع التغييرات في الوقت الفعلي، على سبيل المثال، الالتفاف حول عائق يظهر فجأة في الممر، مع الحفاظ على المسار الأمثل. في العديد من المستودعات، أصبحت هذه الناقلات ذاتية القيادة واقعًا ملموسًا: فهي تنقل البضائع بين مواقع التخزين، وتُعيد ملء الرفوف، وتجمع العناصر لطلبات العملاء (انتقاء الطلبات آليًا)، أو تنقل الطلبات المكتملة إلى محطة الشحن. هذا يُخفف عن الموظفين عناء المشي لمسافات طويلة ومهام النقل، مما يسمح لهم بالتركيز على أنشطة أكثر تطلبًا.

من تطبيقات الروبوتات الأخرى روبوتات الانتقاء التي يتم التحكم بها بواسطة الذكاء الاصطناعي. وهي روبوتات ثابتة أو متحركة مزودة بأذرع ماسكة قادرة على استخراج المنتجات من الرفوف. وباستخدام معالجة الصور (الكاميرات وبرامج الذكاء الاصطناعي)، يحدد هذا الروبوت المنتج الصحيح ويلتقط الكمية المطلوبة. توجد بالفعل أنظمة تقوم فيها الروبوتات بانتقاء أجزاء فردية: يتلقى الروبوت أمرًا من نظام إدارة المستودعات، على سبيل المثال، لانتقاء 5 وحدات من المنتج X. يتوجه الروبوت (إذا كان متحركًا) إلى الحجرة المناسبة، ويتعرف على المنتج بصريًا، ثم يلتقطه بدقة. تتحقق مستشعرات الوزن من انتقاء الكمية الصحيحة، ويؤكد الذكاء الاصطناعي هوية المنتج مرة أخرى عبر التعرف على الصور. غالبًا ما تعمل هذه الأنظمة في مناطق منفصلة أو ليلًا لتجهيز الطلبات على مدار الساعة. كما تُستخدم أنظمة أتمتة أكثر تعقيدًا، مثل أنظمة الانتقاء الآلية (المستودعات الآلية)، حيث تُخزن المنتجات المختلفة في حاويات أو قنوات، وعند الطلب، ينقل النظام المنتج المطلوب تلقائيًا إلى حاوية التوزيع.

اكتسبت أمازون شهرة واسعة في هذا المجال، إذ تعتمد الشركة بشكل كبير على روبوتات المستودعات منذ نحو عقد من الزمن. في مستودعات أمازون، تنقل آلاف الروبوتات البرتقالية الصغيرة (من شركة Kiva Systems سابقًا) وحدات الرفوف كاملةً عبر المستودع مباشرةً إلى عمال تجميع الطلبات. ويتولى نظام تحكم ذكي يعمل بالذكاء الاصطناعي تنسيق هذه الرفوف الروبوتية بكفاءة عالية، مما يقلل من مسافات تنقل الموظفين. وقد أظهرت دراسة داخلية أجرتها أمازون أن هذا التنسيق المُحسَّن بالذكاء الاصطناعي يُحقق وفورات هائلة، حيث توفر أمازون حوالي نصف مليار دولار أمريكي سنويًا بفضل توصيل الروبوتات للبضائع إلى الموظفين بسرعة وكفاءة أكبر. ويقوم الذكاء الاصطناعي بحساب وحدات الرفوف التي يجب توصيلها بجوار كل موظف على النحو الأمثل لمعالجة الطلبات. والنتيجة: تلبية طلبات العملاء بشكل أسرع وبتكلفة أقل.

أصبحت روبوتات الفرز والتعبئة شائعة الاستخدام. ففي بعض مراكز توزيع طرود DHL، على سبيل المثال، تقوم الروبوتات بأخذ الطرود من سير النقل وفرزها في أقسام مخصصة لمسارات التوصيل المختلفة. هذه الروبوتات، المعروفة باسم DHLBots، تعمل بتقنية الذكاء الاصطناعي وتتميز بالمرونة، فهي مزودة بكاميرات ثلاثية الأبعاد، وتتعرف على حجم وشكل الشحنات، وتمسح الرموز الشريطية، وتحدد تلقائيًا القسم المناسب لكل طرد. ولذلك، فهي تتجاوز كونها مجرد روبوتات صناعية جامدة؛ إذ يمكنها التعامل مع مجموعة واسعة من أحجام الطرود والتكيف مع العمليات المتغيرة. عمليًا، يعني هذا فرز الطرود مسبقًا بشكل أسرع وأكثر دقة، مما يُسرّع عملية التوصيل إلى الوجهة النهائية.

على الصعيد الدولي، توجد أمثلة عديدة ومُلهمة. ففي المركز اللوجستي لعملاق التجارة الإلكترونية الصيني علي بابا (وتحديدًا، شركته التابعة للخدمات اللوجستية كاينياو)، تم إنشاء مستودع عالي الأتمتة حيث تقوم الروبوتات بنحو 70% من العمل. ينقل ما يقارب 60 روبوتًا متحركًا - تُعرف محليًا باسم "تشو كيو" - البضائع إلى محطات التعبئة في مستودع مساحته 3000 متر مربع، مما يُضاعف الإنتاجية ثلاث مرات. في حين أن عامل المستودع البشري عادةً ما يجمع حوالي 1500 صنف في كل وردية، وبدعم من الروبوتات، يرتفع هذا الرقم إلى 3000 صنف، مع تقليل مسافة المشي بشكل ملحوظ. يضمن الذكاء الاصطناعي أن تعمل الروبوتات معًا بكفاءة، وتتجنب عرقلة بعضها البعض، وتُسلّم دائمًا الصنف التالي إلى محطة التجميع في الوقت المناسب تمامًا. يُجسّد مستودع علي بابا هذا الإمكانيات التقنية الهائلة عندما تكون الخدمات اللوجستية للمستودعات مؤتمتة بالكامل تقريبًا: إذ لم يعد الموظفون مضطرين للمشي بين الممرات تقريبًا لأن الروبوتات تُحضر لهم الرفوف أو البضائع مباشرةً، مما يزيد الإنتاجية بشكل كبير.

غالبًا ما تدمج المستودعات الذكية تقنيات متعددة: مركبات ذاتية القيادة، وأذرع روبوتية، وسيور ناقلة آلية، وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء لمراقبة الظروف البيئية والمخزون، وأنظمة ذكاء اصطناعي تُشكل "العقل" الذي يتحكم بكل شيء. والهدف هو مستودع مؤتمت بالكامل يعمل بكفاءة وأمان وشفافية. في هذه البيئات، يعمل الموظفون جنبًا إلى جنب مع الروبوتات التعاونية التي تساعدهم في رفع الأحمال الثقيلة أو توصيل البضائع. ورغم أن إدخال هذه الروبوتات يُغير من طبيعة عمل الموظفين، إلا أنه يزيد من الكفاءة العامة للمستودع.

لا تزال العديد من المستودعات في بداية هذا التطور؛ فبحسب التقديرات، لا تتجاوز نسبة المستودعات المؤتمتة في ألمانيا والولايات المتحدة 20%، بينما لا تزال النسبة المتبقية تُدار يدويًا في الغالب. إلا أن الشركات الكبرى مثل أمازون وعلي بابا ودي إتش إل تقود هذا التوجه، حيث تعمل تدريجيًا على تجهيز مستودعاتها بتقنيات الذكاء الاصطناعي والروبوتات. ومن المتوقع في السنوات القادمة أن تزداد أتمتة عمليات المستودعات، سواءً من خلال أنظمة النقل ذاتية القيادة، أو أنظمة الفرز الآلية، أو أنظمة المساعدة الذكية للموظفين.

ذو صلة بهذا الموضوع:

• أتمتة المستودعات بكفاءة: 25 سؤالاً وجواباً مهماً لتحسين عملياتك - نصائح حول تحسين المستودعات وتحديثها

الذكاء الاصطناعي في سلاسل التوريد وبرامج المؤسسات (SCM، DCM، ERP)

لا تقتصر أهمية دمج الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية للمستودعات على الروبوتات الفردية فحسب، بل تشمل أيضاً البرمجيات الأساسية. وتُزوَّد أنظمة إدارة سلسلة التوريد الحديثة وحلول تخطيط موارد المؤسسات بشكل متزايد بوظائف الذكاء الاصطناعي لتحسين التخطيط والتحكم والإدارة على امتداد سلسلة التوريد. ويظهر مصطلح إدارة سلسلة الطلب في هذا السياق، حيث ينصب التركيز تحديداً على طلب العملاء وسلسلة التوريد المتوافقة معه. ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يُشكّل طبقة ذكية في جميع هذه الأنظمة، مما يُعزز الوظائف التقليدية بشكل ملحوظ.

من الأمثلة الرئيسية على ذلك نظام إدارة المستودعات (WMS)، وهو البرنامج الذي يدير جميع عمليات المستودع (بدءًا من استلام البضائع وتخزينها، وصولًا إلى تجهيز الطلبات وإصدار البضائع). في السابق، كانت أنظمة إدارة المستودعات تعمل وفقًا لقواعد مُبرمجة مسبقًا. أما الآن، فيقوم المصنّعون بدمج وحدات الذكاء الاصطناعي لجعل نظام إدارة المستودعات "أكثر ذكاءً". على سبيل المثال، طبّقت شركة الأزياء البولندية LPP حلًا للذكاء الاصطناعي (PSIwms AI) في نظام إدارة مستودعاتها، والذي يستخدم آليات التعلّم الآلي لتحسين العمليات. وقد أسفر ذلك عن تقصير مسارات التجهيز بشكل ملحوظ، وزيادة كفاءة المستودع بشكل عام. يُبيّن هذا أن الذكاء الاصطناعي يُمكنه أن يُكمّل برامج الخدمات اللوجستية الحالية من خلال تمكينها من التعلّم من بياناتها التشغيلية الخاصة، وتحسين العمليات بشكل مستقل. على سبيل المثال، يُمكن لنظام إدارة المستودعات المدعوم بالذكاء الاصطناعي التعرّف على الأصناف التي يتم طلبها معًا بشكل متكرر، ونقل مواقع تخزينها لتكون أقرب إلى بعضها البعض وفقًا لذلك (تحسين التخطيط الآلي). أو يُمكنه ترتيب أولويات الطلبات ديناميكيًا بناءً على الموارد المتاحة، أو ظروف حركة المرور، أو مواعيد الشحن النهائية.

أنظمة إدارة سلسلة التوريد

تتجاوز أنظمة إدارة سلسلة التوريد المدعومة بالذكاء الاصطناعي مجرد المستودع الفردي لتشمل سلسلة التوريد بأكملها. فهي تستخدم الذكاء الاصطناعي لإجراء تحسينات شاملة، مثل موازنة المخزون عبر مواقع المستودعات المتعددة، وتحسين سعة النقل، والاستجابة بمرونة لأي اضطرابات. تستطيع أدوات إدارة سلسلة التوريد المدعومة بالذكاء الاصطناعي تجميع كميات هائلة من البيانات من مصادر متنوعة، كبيانات الطقس ومعلومات المرور ومعلومات الموردين، وبالتالي تعديل جداول التسليم في الوقت الفعلي. توضح أوراكل كيف تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي لموازنة مستويات المخزون وإيجاد مسارات توصيل موفرة للوقود بكفاءة تفوق بكثير ما يمكن تحقيقه باستخدام البرامج التقليدية. على سبيل المثال، يمكن لهذا النظام حساب مسار بديل تلقائيًا للشاحنات اللاحقة في حال إغلاق طريق ما فجأة، وإعادة جدولة عمليات التسليم المتأثرة. كما يمكنه اكتشاف مشاكل الجودة لدى مورد معين، وتقديم تحذيرات في الوقت المناسب قبل وصول الأجزاء المعيبة إلى المستودع.

إدارة سلسلة الطلب (DCM)

تستفيد إدارة سلسلة الطلب (DCM)، التي تركز على جانب الطلب، استفادةً كبيرةً من الذكاء الاصطناعي. والهدف هنا هو تلبية احتياجات العملاء على النحو الأمثل، وذلك من خلال دمج التسويق والمبيعات مع سلسلة التوريد. في إدارة سلسلة الطلب، يمكن للذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، تحليل طلبات العملاء وتحسين التوقعات لمواءمة الإنتاج والمخزون بدقة أكبر مع الطلب الفعلي. عمليًا، غالبًا ما تتداخل إدارة سلسلة التوريد (SCM) وإدارة سلسلة الطلب، لكن كلاهما يهدف إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لتحقيق التوازن بين العرض والطلب بأكبر قدر من الكفاءة.

قامت كبرى شركات أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، مثل SAP وOracle، بدمج وظائف الذكاء الاصطناعي في منتجاتها. تُشير SAP إلى هذه الوظائف باسم "ذكاء الأعمال الاصطناعي" ضمن وحدات ERP الخاصة بها، المصممة لتحسين عمليات مثل التخزين ومعالجة الطلبات والنقل باستخدام رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي. وتؤكد Oracle أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على التعرف على أنماط في سلاسل التوريد تبقى خفية عن البشر، مما يُتيح تنبؤات أكثر دقة بطلب العملاء، وبالتالي إدارة أكثر فعالية من حيث التكلفة للمخزون. كما تُقدم Microsoft وشركات برامج الخدمات اللوجستية المتخصصة وحدات ذكاء اصطناعي تتكامل بسلاسة مع العمليات الحالية. غالبًا ما تُوفر واجهات قياسية لأنظمة ERP، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، للتنبؤ) بالعمل مع بيانات الشركة بسرعة نسبية. فعلى سبيل المثال، يُمكن دمج نموذج ذكاء اصطناعي للتنبؤ بالمبيعات مباشرةً في معالجة طلبات ERP: حيث يقوم النظام بعد ذلك تلقائيًا بإنشاء اقتراحات لأوامر الشراء بناءً على تنبؤات التعلم الآلي.

من التطبيقات الواضحة لبرمجيات الذكاء الاصطناعي استخدام روبوتات المحادثة في مجال الخدمات اللوجستية. يمكن دمج هذه المساعدات الرقمية في أنظمة إدارة المستودعات أو أنظمة إدارة النقل، مما يُسهّل على الموظفين والشركاء الخارجيين الوصول السريع إلى المعلومات. في سياق المستودعات، يمكن لروبوتات المحادثة، على سبيل المثال، الإجابة على أسئلة مثل "أين يوجد المنتج XY؟" أو "ما هو مستوى المخزون الحالي للمنتج Z؟" - وذلك في غضون ثوانٍ، على مدار الساعة. كما يمكنها استقبال طلبات الشراء أو التنبؤ بمواعيد التسليم. داخليًا، تُخفف هذه المساعدات عن الموظفين عبء مهام البحث المُستهلكة للوقت؛ وخارجيًا، تُحسّن خدمة العملاء (مثل توفير معلومات حول حالة مخزون الطلب).

باختصار، بات الذكاء الاصطناعي يتغلغل في جميع مستويات برمجيات الخدمات اللوجستية. فمن أنظمة إدارة المستودعات وأنظمة إدارة سلسلة التوريد/إدارة سلسلة التوريد الموزعة إلى أنظمة تخطيط موارد المؤسسات، تُعزز الأنظمة التقليدية بالذكاء الاصطناعي لتمكين اتخاذ القرارات آليًا. ويُعد التكامل أمرًا بالغ الأهمية، إذ يجب أن تتكامل حلول الذكاء الاصطناعي بسلاسة مع العمليات القائمة. وبفضل تقنية الحوسبة السحابية والواجهات الموحدة، أصبح هذا الأمر أسهل من أي وقت مضى. غالبًا ما تستطيع الشركات إضافة وظائف الذكاء الاصطناعي كامتداد لأنظمتها الحالية. ومع ذلك، يبقى التنفيذ الناجح مهمة تتطلب خبرةً متخصصة، إذ يجب توفير البيانات الصحيحة، وتدريب النماذج، ومراقبتها باستمرار. وبمجرد إتقان هذه الجوانب، تُقدم أنظمة البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي قيمة مضافة كبيرة، حيث تُصبح الشفافية والسرعة والتحكم الاستباقي هي الوضع الطبيعي الجديد في الخدمات اللوجستية للمستودعات.

أمثلة عملية من الشركات

تستخدم العديد من الشركات حول العالم الذكاء الاصطناعي بنجاح في عمليات التخزين والخدمات اللوجستية. إليكم بعض الأمثلة العملية التي توضح النطاق المتنوع لتطبيقاته:

أمازون (الولايات المتحدة الأمريكية)

تستخدم أمازون، بصفتها شركة رائدة، الذكاء الاصطناعي والروبوتات على نطاق واسع. ففي مراكز التوزيع التابعة لها، تنقل عشرات الآلاف من الروبوتات رفوف البضائع إلى الموظفين. ويعمل الذكاء الاصطناعي باستمرار على تحسين العملية، حيث يحدد الرف المناسب لكل موظف لجلب المنتج. وقد ساهم هذا التحكم الذكي في انتقاء المنتجات في رفع كفاءة أمازون بشكل ملحوظ. وتشير التقديرات إلى أن الوفورات الناتجة عن تحسين انتقاء المنتجات باستخدام الذكاء الاصطناعي في أمازون تبلغ حوالي 470 مليون يورو سنويًا. علاوة على ذلك، تستخدم أمازون الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات الأخرى، مثل تخطيط مسارات مركبات التوصيل، وجدولة القوى العاملة بشكل ديناميكي بناءً على حجم الطلبات، والصيانة التنبؤية لمعدات مستودعاتها.

علي بابا (الصين)

تدير شركة علي بابا، من خلال شركتها التابعة للخدمات اللوجستية "كاينياو"، مستودعات مؤتمتة بالكامل، حيث تتولى الروبوتات معظم الأعمال اليدوية. في أحد مستودعاتها الشهيرة في مقاطعة غوانغدونغ، تُنجز روبوتات النقل الذكية 70% من مهام المستودع، مما يُضاعف الإنتاجية ثلاث مرات. تُتحكم هذه الروبوتات بواسطة الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتوصيل البضائع إلى الموظفين، الذين يركزون بشكل أساسي على التعبئة والتغليف. بفضل التنسيق الذكي، يستطيع موظف واحد بمساعدة الروبوت فرز ما يصل إلى 3000 طرد في كل وردية، مقارنةً بحوالي 1500 طرد بدون مساعدة. كما تستخدم علي بابا الذكاء الاصطناعي في طائرات التوصيل بدون طيار ومركبات التوصيل ذاتية القيادة في النقل المحلي، وتوظف تقنيات التعلم الآلي لتحسين توزيع المخزون عبر مراكز التوزيع العديدة التابعة لها. والنتيجة هي عمليات توصيل فائقة السرعة (أحيانًا في نفس اليوم أو خلال ساعات قليلة) على الرغم من ضخامة حجم الطلبات، وهو ما أصبح ممكنًا بفضل العمليات المُحسّنة بالذكاء الاصطناعي.

دويتشه بوست دي إتش إل (ألمانيا)

بصفتها مزودًا عالميًا للخدمات اللوجستية، تستثمر DHL في الذكاء الاصطناعي في مختلف مجالات أعمالها. ففي مجال توصيل الطرود، تختبر DHL طائرات التوصيل ذاتية القيادة وروبوتات الشوارع، كما تُستخدم حلول الذكاء الاصطناعي في المستودعات نفسها. في بعض مستودعات DHL ومراكز الطرود، تقوم روبوتات مدعومة بالذكاء الاصطناعي بفرز الطرود تلقائيًا وفقًا لمنطقة وجهتها. تستخدم هذه الأذرع الروبوتية كاميرات ثلاثية الأبعاد وتقنيات الذكاء الاصطناعي للتعرف على كل شحنة، والتقاطها، ووضعها في حجرة الشحن الصحيحة - بسرعة تفوق بكثير سرعة الإنسان. كما تستخدم DHL أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين مسارات أساطيل شاحناتها، والصيانة التنبؤية لأنظمة النقل، وإدارة المخزون لعملائها المتعاقدين. على سبيل المثال، في مجال الخدمات اللوجستية التعاقدية (الخدمات اللوجستية للمستودعات للعملاء الصناعيين)، تستخدم DHL الذكاء الاصطناعي لمراقبة مخزون العملاء وتفعيل طلبات التجديد التلقائي قبل حدوث أي نقص. وهذا يُمكّن DHL من زيادة موثوقية التسليم وتعزيز علاقاتها مع العملاء.

أوتو (ألمانيا)

كما ذكرنا سابقًا، تستخدم شركة OTTO الذكاء الاصطناعي بنجاح في التنبؤ بالمبيعات وإدارة المخزون. يقوم النظام تلقائيًا بإعادة طلب المخزون وتحسين مستوياته، مما مكّن OTTO من تقليل المخزون الزائد مع تحسين أداء التوصيل في الوقت نفسه. تُعدّ OTTO مثالًا يُحتذى به في كيفية تطوير شركة ألمانية للذكاء الاصطناعي ونشره داخليًا بكفاءة للحفاظ على قدرتها التنافسية في سوق شديدة التنافسية (التجارة الإلكترونية).

هيتاشي (اليابان)

في اليابان، حيث لا تزال العديد من العمليات يدوية تقليديًا، بدأ دمج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في الخدمات اللوجستية للمستودعات. ومن الأمثلة على ذلك شركة هيتاشي، التي تُجري أبحاثًا حول الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات انتقاء الطلبات في مراكز التوزيع التابعة لها. وتهدف الشركة إلى دعم قوتها العاملة المُتقدمة في السن من خلال تقنيات التعرف على الصور والروبوتات المُجهزة بأذرع آلية. كما تعتمد شركات يابانية أخرى، مثل تلك العاملة في قطاع توريد قطع غيار السيارات، بشكل متزايد على أنظمة المستودعات الآلية المزودة بالذكاء الاصطناعي. وتشجع الحكومة اليابانية مثل هذه المشاريع في إطار مبادرة "المجتمع 5.0" وبرامج خاصة للتخفيف من نقص العمالة الماهرة في قطاع الخدمات اللوجستية. وتحظى الروبوتات عمومًا بقبول واسع في اليابان، وتركز الاستراتيجيات الجديدة حاليًا على زيادة أتمتة المستودعات وسلاسل التوريد.

وول مارت (الولايات المتحدة الأمريكية)

تستثمر أكبر سلسلة متاجر تجزئة في العالم في الذكاء الاصطناعي لتحسين سلسلة التوريد الخاصة بها. تستخدم وول مارت تحليلات الذكاء الاصطناعي لتتبع مستويات المخزون في الوقت الفعلي في مراكز التوزيع التابعة لها، والتنبؤ بمواعيد إعادة تزويد المتاجر بالبضائع. كما اختبرت وول مارت روبوتات لإدارة المخزون في بعض متاجرها، حيث تتنقل هذه الروبوتات بين الممرات وتستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد المنتجات التي تحتاج إلى إعادة تعبئة. وتُستخدم أنظمة الفرز الآلي في مراكز الخدمات اللوجستية الضخمة للتجارة الإلكترونية التابعة للشركة، ويعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين توزيع الطرود على مسارات الشاحنات. وتقود هذه الشركات الأمريكية العملاقة في مجال التجزئة، إلى جانب شركات مثل وول مارت، تبني الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية.

تُظهر الأمثلة المذكورة أن شركات التكنولوجيا ومقدمي الخدمات اللوجستية التقليديين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بكفاءة في مستودعاتهم. وتُرسّخ أمازون وعلي بابا، على وجه الخصوص، معاييرَ يُحتذى بها. كما تبرز مشاريع الذكاء الاصطناعي بنجاح في ألمانيا وغيرها من الدول، بعضها طُوّر داخليًا (كما هو الحال في شركة OTTO)، وبعضها بالتعاون مع شركاء تقنيين، والبعض الآخر من خلال الاستحواذ على شركات ناشئة. ومن الأهمية بمكان أن تنتشر هذه النجاحات: إذ تُراقب العديد من شركات الخدمات اللوجستية الصغيرة والمتوسطة عن كثب ما تفعله الشركات الكبرى، وبدأت هي الأخرى بتجربة حلول الذكاء الاصطناعي في مجالات محددة.

الأثر الاقتصادي للذكاء الاصطناعي في مجال التخزين

إنّ إدخال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الخدمات اللوجستية للمستودعات ليس قراراً تقنياً فحسب، بل هو أيضاً قرار اقتصادي. تتوقع الشركات تحقيق مزايا تجارية ملموسة، ولكن عليها أيضاً الاستثمار ودراسة الآثار الجانبية المحتملة.

أولاً، دعونا ننظر إلى الآثار الاقتصادية الإيجابية

كما سبق شرحه، يُحسّن الذكاء الاصطناعي كفاءة المستودعات بشكلٍ ملحوظ، حيث تُصبح العمليات أسرع وأقلّ أخطاءً، مما يُؤثر إيجابًا على التكاليف. فعلى سبيل المثال، يُمكن لتخطيط المسارات المُحسّن بالذكاء الاصطناعي لعمال المستودعات أو الروبوتات أن يُقلّل بشكلٍ كبير من وقت تجهيز الطلبات، مما يسمح بمعالجة عدد أكبر من الطلبات في كل وردية (زيادة الإنتاجية). كما يُمكن توفير تكاليف الموظفين أو تحسين استخدامها، لأن الأتمتة تُتيح للموظفين التفرّغ للعمل في مجالات أخرى أكثر إنتاجية. ويُقلّل نظام إدارة المخزون المدعوم بالذكاء الاصطناعي من تكاليف المخزون، حيث يقلّ رأس المال المُستثمر في المخزون الزائد، وتنخفض الخسائر الناتجة عن تلف المنتجات أو تقادمها. وقد كشف استطلاع رأي أن العديد من شركات الخدمات اللوجستية ترى في الذكاء الاصطناعي فرصةً لزيادة الجودة والإنتاجية بشكلٍ كبير، بل إن أكثر من نصف الشركات تعتبر الخدمات اللوجستية قطاعًا رائدًا في مجال التحوّل الرقمي. وهذا يعني أن القطاع يتوقع أن يُساهم الذكاء الاصطناعي بشكلٍ كبير في خلق القيمة.

تؤكد الأرقام الملموسة على إمكانية تحقيق الوفورات

تتوقع تحليلات شركة أكسنتشر أن استخدام الذكاء الاصطناعي قد يزيد من كفاءة الخدمات اللوجستية بأكثر من 40% بحلول عام 2035. وهذا من شأنه أن يُترجم إلى تخفيضات هائلة في التكاليف، إذ أن زيادة الكفاءة تعني عمومًا تحقيق إنتاجية أكبر (إنجاز الطلبات) بنفس المدخلات أو بمدخلات أقل (الوقت، والموظفين، والمساحة). وحتى اليوم، تُظهر مشاريع ملموسة في كثير من الأحيان عائدًا سريعًا نسبيًا على الاستثمار. فعلى سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تُحسّن النقل أو تحميل الشاحنات أن تُوفّر في تكاليف الوقود وتتجنّب الرحلات الفارغة، مما يسمح باسترداد تكلفة الاستثمار في البرمجيات في غضون بضع سنوات فقط. كما يُساهم الذكاء الاصطناعي في توفير التكاليف من خلال منع فترات التوقف (الاضطرابات التي تؤدي إلى تأخيرات في التسليم)، كما هو الحال عندما تمنع أنظمة الصيانة التنبؤية توقف الآلات المكلف في المستودع.

المشاريع التجريبية ودراسات الجدوى: متى تؤتي تقنيات الذكاء الاصطناعي ثمارها في مجال الخدمات اللوجستية للمستودعات

إلا أن هذه الفرص تواجهها تكاليف وتحديات استثمارية. فامتلاك روبوتات المستودعات وأجهزة الاستشعار وبرامج الذكاء الاصطناعي مكلف في البداية. ولا تملك كل الشركات الموارد المالية التي تمتلكها أمازون لاستثمار مئات الملايين في الأتمتة. ويتردد العديد من صناع القرار في مجال الخدمات اللوجستية بسبب ارتفاع تكاليف الاستثمار أو نقص البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات. وغالبًا ما تفتقر المستودعات الصغيرة والمتوسطة الحجم، على وجه الخصوص، إلى الأسس الرقمية اللازمة (مثل جمع البيانات من البداية إلى النهاية) للاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، يتطلب التنفيذ خبرة متخصصة: فخبراء الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات مطلوبون بشدة، لكنهم نادرون ومكلفون. وفي البداية، قد تزيد مشاريع الذكاء الاصطناعي من التعقيد، مما يستلزم تدريب الموظفين وإدارة التغيير.

على المدى القريب، من الممكن أيضًا حدوث تحولات في التكاليف. فعلى سبيل المثال، يؤدي ازدياد استخدام تقنية المعلومات إلى ارتفاع تكاليف أمن البيانات وصيانة الأنظمة. لذا، يجب تخصيص ميزانيات لتحديثات البرامج الدورية، وإعادة تدريب النماذج (في حالة التعلم الآلي)، وأنظمة النسخ الاحتياطي. كما لا ينبغي الاستهانة بتكاليف التكامل، أي دمج حلول الذكاء الاصطناعي في بيئات الأنظمة القائمة. وتؤكد شركة أوراكل، على سبيل المثال، أن التنفيذ قد يكون صعبًا ومكلفًا في كثير من الأحيان، لا سيما عند الحاجة إلى تدريب نماذج تعلم آلي مخصصة على بيانات خاصة.

على المدى البعيد، يتوقع معظم الخبراء أن تفوق الوفورات المحتملة تكلفة الاستثمار. فبمجرد أن تتجاوز الشركة العقبات الأولية، يصبح تشغيل المستودع المدعوم بالذكاء الاصطناعي أكثر اقتصادية. وهناك أيضًا عوامل أخرى غير ملموسة: فالمستودع الحديث والمؤتمت قادر على التوسع بكفاءة أكبر لمواكبة النمو (معالجة المزيد من الطلبات دون الحاجة إلى زيادة عدد الموظفين بشكل مطرد). كما أنه يعزز القدرة التنافسية، إذ تحافظ الشركات على قدرتها التنافسية من حيث أوقات التسليم والتكاليف، بل ويمكنها حتى تمييز نفسها من خلال تقديم خدمة سريعة للغاية. علاوة على ذلك، تساعد العمليات المُحسّنة بالذكاء الاصطناعي على تقصير أوقات التسليم، مما يزيد بدوره من ولاء العملاء والإيرادات (فالعملاء الراضون أكثر ميلًا للطلب مرة أخرى).

من الجوانب المهمة الاستدامة، التي باتت ذات أهمية اقتصادية متزايدة. يُسهم الذكاء الاصطناعي في تشغيل المستودعات بطريقة أكثر مراعاةً للبيئة (على سبيل المثال، من خلال الاستخدام الأمثل لسعة الشاحنات، مما يوفر تكاليف النقل، أو من خلال تجنب المخزون الزائد، مما يقلل من الإنتاج الزائد). وبما أن الاستدامة باتت تحظى بتقدير المستثمرين والعملاء، فإن ذلك قد يُحقق مزايا مالية غير مباشرة (الكلمة المفتاحية: "اللوجستيات الخضراء" كنقطة بيع).

باختصار، يؤثر الذكاء الاصطناعي على تكاليف المخزون بطرق عديدة: تكاليف الموظفين، وتكاليف المخزون، وتكاليف الأخطاء، وتكاليف توقف الإنتاج - ويمكن خفض كل هذه التكاليف من خلال الذكاء الاصطناعي. مع ذلك، يجب موازنة ذلك مع تكاليف الاستثمار والتشغيل لأنظمة الذكاء الاصطناعي. تحتاج الشركات إلى تحديد متى وأين يكون استخدام الذكاء الاصطناعي مجديًا من الناحية المالية. عمليًا، غالبًا ما نرى مشاريع تجريبية تُطلق أولًا للحصول على بيانات ملموسة، والتي عادةً ما تُظهر بوضوح ما إذا كان التوسع مُجديًا. ومع ازدياد سهولة الوصول إلى هذه التقنية وانخفاض تكلفتها (الخدمات السحابية، والحلول القياسية)، تتضاءل عوائق الدخول إلى هذا المجال.

باختصار، يُعدّ الذكاء الاصطناعي عاملاً تنافسياً في مجال الخدمات اللوجستية. فالشركات التي تستثمر مبكراً وبشكل استراتيجي تستطيع تحقيق الريادة في خفض التكاليف أو التميّز في تقديم الخدمات. أما الشركات التي تنتظر، فتُخاطر بتراجع كفاءتها على المدى البعيد وفقدان حصتها السوقية. مع ذلك، فإنّ تطبيق الذكاء الاصطناعي ليس بالأمر الهيّن، فهو يتطلّب دراسة جدوى مقنعة، وتخطيطاً سليماً، ودعماً من الإدارة في كثير من الأحيان، نظراً لما ينطوي عليه من قرارات استراتيجية.

ذو صلة بهذا الموضوع:

• التخطيط والتنفيذ الفعال: الذكاء الاصطناعي والروبوتات والأتمتة في هياكل المستودعات الحديثة

الاختلافات الإقليمية: ألمانيا، والاتحاد الأوروبي، والولايات المتحدة الأمريكية، واليابان

يتباين تطور وانتشار الذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات اللوجستية للمستودعات إقليمياً، متأثراً بالظروف الاقتصادية، والجهات الرائدة في مجال التكنولوجيا، والأطر السياسية. إليكم نظرة على المناطق الرئيسية:

ألمانيا والاتحاد الأوروبي

في ألمانيا، لطالما احتل قطاع الخدمات اللوجستية مكانة بارزة ويُعتبر مبتكرًا نسبيًا. تُشير الدراسات إلى أن 22% من شركات الخدمات اللوجستية الألمانية تستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل، بينما لدى 26% أخرى خطط عملية لتطبيقه. ترى الشركات الألمانية في الذكاء الاصطناعي فائدة كبيرة في مجالات التنبؤ بالطلب، وتخطيط المبيعات، وتحسين النقل. مع ذلك، فإن حوالي 20% فقط من المستودعات في ألمانيا مؤتمتة بشكل كبير حاليًا، ما يعني أن معظمها لا يزال يعتمد على العمليات اليدوية. غالبًا ما تكمن التحديات في تعقيد الأنظمة ونقص العمالة الماهرة، الأمر الذي يُعيق تطبيق التقنيات الجديدة. على الرغم من ذلك، تستثمر الشركات الألمانية بكثافة في الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات والحفاظ على قدرتها التنافسية.

تقدم كل من ألمانيا والاتحاد الأوروبي دعمًا سياسيًا كبيرًا لتقنيات الذكاء الاصطناعي. فقد أطلقت ألمانيا استراتيجية للذكاء الاصطناعي وخصصت مليارات اليورو للبحوث. وتعمل مؤسسات مثل معاهد فراونهوفر (مثل معهد IML في دورتموند) تحديدًا على حلول الذكاء الاصطناعي للخدمات اللوجستية. وتُشكل مفاهيم مثل الثورة الصناعية الرابعة والخدمات اللوجستية الرابعة إطارًا لرؤية يلعب فيها الذكاء الاصطناعي دورًا محوريًا. من جانبه، يخطط الاتحاد الأوروبي للنهوض بالذكاء الاصطناعي والروبوتات في الصناعة من خلال برامج مثل برنامج Horizon Europe ومشاريع تمويل محددة. وفي الوقت نفسه، تُولي أوروبا اهتمامًا بالغًا للمبادئ التوجيهية الأخلاقية واللوائح التنظيمية، وتُعد المفوضية الأوروبية ومبادرة تنظيم الذكاء الاصطناعي الأوروبية (قانون الذكاء الاصطناعي) مثالين بارزين على ذلك. ويهدف هذا إلى ضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة موثوقة وآمنة، وهو أمر بالغ الأهمية في مجال الخدمات اللوجستية (مثل حماية بيانات الموظفين، ومعايير السلامة للأنظمة ذاتية التشغيل).

الولايات المتحدة الأمريكية

لطالما كانت الولايات المتحدة رائدةً في مجال أبحاث الأتمتة والذكاء الاصطناعي، وهي موطن لشركات تكنولوجية عملاقة مثل جوجل وأمازون وآي بي إم ومايكروسوفت، التي تقود تطوير الذكاء الاصطناعي. مع ذلك، عمليًا، لا تُعدّ الولايات المتحدة أكثر أتمتةً من أوروبا بشكل ملحوظ فيما يتعلق بالخدمات اللوجستية للمستودعات. تشير التقديرات إلى أن حوالي 20% فقط من المستودعات الأمريكية مؤتمتة بشكل كبير. ومع ذلك، فإن ارتفاع تكاليف العمالة وتزايد نقصها في الولايات المتحدة يدفعان الآن إلى استثمارات ضخمة في الأتمتة. تقوم شركات كبرى مثل أمازون وول مارت ويو بي إس بتطبيق أنظمة قائمة على الذكاء الاصطناعي، وتلعب دورًا رائدًا في هذا المجال. تُدرك الولايات المتحدة أن تقنية الذكاء الاصطناعي ضرورية لتجنب التخلف عن الركب في المنافسة العالمية (خاصةً مع آسيا).

سياسياً، تتبنى الولايات المتحدة أولويات مختلفة نوعاً ما، حيث يهيمن الاستثمار الخاص والمبادرات ذات الصلة. صحيح أن التمويل الحكومي أقل مركزيةً مقارنةً بالاتحاد الأوروبي أو الصين، إلا أن هناك برامج من وزارتي الدفاع والطاقة تدعم بشكل غير مباشر أبحاث الذكاء الاصطناعي (مثلاً، في مجال المركبات ذاتية القيادة، مما يُفيد قطاع الخدمات اللوجستية أيضاً). ومؤخراً، نوقشت استراتيجيات الذكاء الاصطناعي على المستوى الوطني، لا سيما لتعزيز القاعدة الصناعية. عموماً، يمكن القول إن الشركات الأمريكية تُحرز تقدماً عملياً في مجال الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية، بينما يسعى صناع السياسات ببطء إلى وضع إطار عمل لمواكبة التطورات الدولية.

اليابان

تُعدّ اليابان رائدةً في مجال الروبوتات والأتمتة، ففي الصناعة (مثل صناعة السيارات)، تفتخر اليابان بكثافة روبوتات تصل إلى 399 روبوتًا لكل 10,000 عامل، ما يضعها في مصاف الدول الرائدة عالميًا. مع ذلك، كانت اليابان أكثر ترددًا في مجال الخدمات اللوجستية للمستودعات. فقد أدت أساليب العمل التقليدية والقيمة العالية التي تُوليها للعمالة البشرية إلى محدودية أتمتة المستودعات نسبيًا. لكن هذا الوضع يتغير الآن بسرعة، إذ تواجه اليابان تحديات ديموغرافية حادة: تقلص القوى العاملة الشابة، والقيود القانونية المفروضة على ساعات العمل تُجبر الشركات على تطبيق حلول الأتمتة للحفاظ على الإنتاجية. ونتيجةً لذلك، يتجه عدد متزايد من الشركات اليابانية إلى حلول المستودعات الحديثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. وتُشجع الحكومة هذا التوجه بنشاط، إذ تُشجع "استراتيجية الروبوتات الجديدة" تحديدًا على استخدام الروبوتات في قطاعات الخدمات مثل الخدمات اللوجستية.

علاوة على ذلك، تروج اليابان لمفهوم "المجتمع 5.0"، وهو مجتمع فائق الترابط ينتشر فيه الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، بهدف معالجة التحديات الاجتماعية (مثل شيخوخة السكان). وفي هذا الإطار، يجري العمل على تطوير شاحنات توصيل آلية، وأنظمة تحميل وتفريغ بمساعدة الروبوتات، وسلاسل إمداد مُحسّنة بالذكاء الاصطناعي. ونشهد بالفعل مراكز لوجستية يابانية مُجهزة برافعات شوكية ذاتية القيادة وأنظمة نقل مُتحكّم بها بالذكاء الاصطناعي. ورغم أن اليابان ربما بدأت متأخرة بعض الشيء، فمن المرجح أن يزداد استخدام الأتمتة في المستودعات والذكاء الاصطناعي فيها بشكل كبير في السنوات القادمة. ومن الناحية الثقافية، يُعدّ تقبّل الروبوتات مرتفعًا للغاية، مما يُسهّل هذا التحوّل.

الصين وكوريا الجنوبية (للمقارنة)

على الرغم من عدم التطرق إلى هذا الأمر صراحةً في السؤال، إلا أن نظرة سريعة عليه جديرة بالاهتمام: تستثمر الصين بقوة في مجال الروبوتات والذكاء الاصطناعي، وهي الآن أكبر سوق في العالم للروبوتات الصناعية. يتم تركيب أكثر من 50% من جميع الروبوتات الجديدة في العالم في الصين. وتدعم الحكومة الصينية هذا التطور بشكل كبير لتحديث سلاسل التوريد لديها. وبفضل ازدهار التجارة الإلكترونية (علي بابا، JD.com، وغيرها)، شهدت الصين طفرة هائلة في حلول المستودعات الآلية. في المقابل، تُعتبر كوريا الجنوبية رائدةً خفيةً في مجال أتمتة المستودعات: إذ أن أكثر من 40% من مستودعاتها مؤتمتة بالفعل، وذلك بفضل شغفها الكبير بالتكنولوجيا وشركات مثل كوبانغ التي تعتمد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي. وتُعدّ هذه الدول بمثابة معايير لما يُمكن تحقيقه عند تطبيق التكنولوجيا بشكل متواصل.

أوروبا (الاتحاد الأوروبي) ككل

باستثناءات قليلة، تُعتبر أوروبا في مستوى مماثل للولايات المتحدة في هذا المجال. ففي أوروبا، تتمتع دول مثل ألمانيا وهولندا ودول إسكندنافيا بوضع متقدم في مجال تكنولوجيا المعلومات اللوجستية، بينما لا تزال دول أخرى بحاجة إلى بذل المزيد من الجهود. ويسعى الاتحاد الأوروبي إلى تحقيق تقدم موحد من خلال مشاريع مشتركة (مثل مشروع GAIA-X للبنية التحتية للبيانات) وبرامج تمويلية. علاوة على ذلك، توجد مشاريع بحثية على مستوى الاتحاد الأوروبي في مجال الذكاء الاصطناعي للنقل والخدمات اللوجستية (مثل مشاريع أساطيل الشاحنات ذاتية القيادة، وتنظيم طائرات التوصيل بدون طيار، وغيرها)، والتي تؤثر بطبيعة الحال على المستودعات، نظراً للترابط الوثيق بين جميع الأنظمة.

باختصار: لا تزال ألمانيا/الاتحاد الأوروبي والولايات المتحدة الأمريكية متقاربتين نسبيًا في الاستخدام العملي للذكاء الاصطناعي في المستودعات، حيث يُعترف بإمكانات كبيرة، لكن قطاعات واسعة من هذا القطاع لا تزال تفتقر إلى الذكاء الاصطناعي. أما آسيا، فتُظهر صورة متباينة: فالصين وكوريا الجنوبية متقدمتان جدًا بفضل تطبيقهما المكثف، بينما تسعى اليابان للحاق بركب التطور. وتلعب السياسات الإقليمية وبرامج التمويل دورًا محوريًا: فبينما تدفع الصين وأجزاء من أوروبا بقوة نحو تبني الذكاء الاصطناعي من خلال مبادرات حكومية، يقود القطاع الخاص عملية التطوير في الولايات المتحدة. وفي نهاية المطاف، يتبادل الجميع الخبرات: تُعتمد الحلول الناجحة دوليًا. لذا، يُمكن توقع درجة معينة من التقارب، فالخدمات اللوجستية للمستودعات عالمية، وستنتشر مفاهيم الذكاء الاصطناعي الناجحة (سواءً كانت "طريقة أمازون" أو روبوتات علي بابا) في جميع أنحاء العالم.

المستودعات الآلية 2050: رؤية تتحول إلى واقع

يُبشّر التطلّع إلى مستقبل الخدمات اللوجستية للمستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بمزيد من التطورات المثيرة. ومن المصطلحات التي تتكرر بكثرة مصطلح "المستودع الذكي"، أي المستودع الرقمي والذكي بالكامل تقريبًا. في مثل هذه السيناريوهات المستقبلية، تتواصل جميع الأنظمة والآلات فيما بينها (الكلمة المفتاحية: إنترنت الأشياء). ويعمل الذكاء الاصطناعي بمثابة العقل الذي يتحكم بهذه الأجهزة المتصلة بالشبكة. يمكن تخيّل مستودع في عام 2050 حيث تُؤتمت جميع المهام الروتينية تقريبًا: تنقل المركبات ذاتية القيادة البضائع، وتُجهّز الروبوتات الطلبات، وتُجري الطائرات المسيّرة عمليات فحص المخزون (مثل اكتشاف الفراغات على الرفوف عبر الطيران المزود بكاميرات)، وتراقب أنظمة الذكاء الاصطناعي كل شيء في الوقت الفعلي.

ذو صلة بهذا الموضوع:

• مواصلة تطوير وتحسين الخدمات اللوجستية للمستودعات: المستودعات، والأتمتة، والروبوتات، والذكاء الاصطناعي من أجل عصر جديد من الكفاءة

التطورات المحتملة

ما زلنا في بداية الطريق أمام إمكانيات الذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات اللوجستية. ففي المستقبل، ستتمكن خوارزميات التعلم الذاتي من تحسين أداء مجمعات المستودعات بأكملها في الوقت الفعلي، والتكيف ديناميكيًا مع مزيج المنتجات وحجم الطلبات، أو حتى الأحداث غير المتوقعة (مثل الإغلاق المفاجئ للحدود أو نقص المواد الخام). ويمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي (المعروف من خلال ChatGPT وتطبيقات مماثلة) أن يُسهم في عمليات التخطيط، على سبيل المثال، من خلال تصميم سيناريوهات بديلة لاضطرابات سلسلة التوريد. ومن المرجح أن تصبح الروبوتات أكثر تنوعًا: فلدينا اليوم روبوتات متخصصة لمهام محددة؛ وفي المستقبل، قد تعمل الروبوتات الشبيهة بالبشر أو أنظمة الروبوتات فائقة المرونة في المستودعات، لتؤدي مجموعة واسعة من المهام (الإمساك، والحمل، والقيادة). ويجري حاليًا اختبار النماذج الأولية لهذا (الروبوتات ثنائية الأرجل كمساعدين في المستودعات).

ويجري تطوير التعاون بين الإنسان والآلة باستمرار. إذ يمكن للروبوتات التعاونية العمل جنبًا إلى جنب مع البشر دون الحاجة إلى أقفاص واقية، ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون بمثابة مساعد شخصي لكل عامل في المستودع، على سبيل المثال، من خلال نظارات الواقع المعزز الذكية التي تعرض جميع المعلومات ذات الصلة للموظف في الوقت الفعلي (موقع التخزين، الخطوة التالية، التحذيرات). كما يمكن للأجهزة القابلة للارتداء المدعومة بالذكاء الاصطناعي مراقبة السلامة (على سبيل المثال، يهتز سوار المعصم عند اقتراب رافعة شوكية). ويهدف كل هذا إلى تحسين ظروف العمل والحد من الأخطاء والحوادث.

بالطبع، لا يخلو الأمر من تحديات وتساؤلات أخلاقية. ومن بين الشواغل التي تُناقش بكثرة مسألة الوظائف: فماذا سيحدث لوظائف عمال المستودعات إذا ما أُتمتت المزيد من العمليات فيها؟ على المدى القريب، قد تختفي بعض المهام، فعلى سبيل المثال، سيقلّ عدد جامعي الطلبات اليدويين إذا ما تولّت الروبوتات هذه المهام. وتتوقع الدراسات انخفاضًا في الوظائف البشرية، لا سيما في المهام البسيطة والمتكررة. ولكن في الوقت نفسه، تظهر أدوار جديدة: فالذكاء الاصطناعي يخلق وظائف جديدة أيضًا، وإن كانت مختلفة. في المستقبل، ستزداد الحاجة إلى متخصصين في صيانة الروبوتات، وتحليل البيانات، ودعم أنظمة الذكاء الاصطناعي. لذا، فبينما يتراجع العمل البدني الروتيني، تزداد متطلبات الخبرة التقنية للقوى العاملة. ويتعين على الشركات إعادة تدريب موظفيها وتطوير مهاراتهم ليتمكنوا من المساهمة بفعالية في بيئة العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ومن المثير للاهتمام أن بعض الشركات تُشير إلى أن الأتمتة مكّنتها من التوسع وتوظيف المزيد من الموظفين نظرًا لنمو أعمالها. فالآلة لا تلغي الوظيفة تمامًا بالضرورة، بل غالبًا ما تُزيل فقط الأجزاء الرتيبة والمرهقة منها، مما يسمح للبشر بتولي مهام تتطلب مهارات أعلى.

الإنسان في مواجهة الآلة؟ لماذا ستسيطر الحلول الهجينة على قطاع التخزين؟

تشمل الاعتبارات الأخلاقية أيضًا حماية البيانات والشفافية. يجمع الذكاء الاصطناعي في المستودعات كميات هائلة من البيانات، مثل بيانات أداء الموظفين (معدلات الانتقاء، أنماط الحركة) أو بيانات مراقبة البيئة. هنا، يجب التعامل مع البيانات الشخصية بعناية لحماية الخصوصية والحفاظ على مراقبة مكان العمل ضمن حدود معقولة. ينبغي أن تكون القرارات التي يتخذها الذكاء الاصطناعي مفهومة؛ فعلى سبيل المثال، إذا حددت خوارزمية ما مقدار الإنتاج المطلوب من الموظف، فلا بد من وجود معايير شفافة لضمان العدالة. في هذا السياق، يؤكد الاتحاد الأوروبي على أهمية الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة، أي الخوارزميات القابلة للتفسير والعادلة والموثوقة.

تُعدّ السلامة مسألة بالغة الأهمية: يجب تصميم الروبوتات ذاتية التشغيل وأنظمة الذكاء الاصطناعي بطريقة لا تُشكّل أي خطر على البشر. ويتطلب ذلك معايير فنية واختبارات دقيقة (على سبيل المثال، يجب أن تتوقف الرافعة الشوكية ذاتية القيادة بشكل موثوق بنسبة 100% في حال وجود شخص في مسارها). كما تزداد أهمية الأمن السيبراني: فقد يكون المستودع المتصل بشبكة هدفًا لهجمات القرصنة، لذا يجب حماية أنظمة الذكاء الاصطناعي من التلاعب.

في رؤية مستقبلية، يمكن تصور مستودعات ذاتية التشغيل بالكامل تعمل ليلاً دون إضاءة، وتعتمد كلياً على الآلات. وسيتولى البشر في المقام الأول مهام المراقبة. مع ذلك، سيظل البشر عنصراً أساسياً في المستقبل المنظور، ولو لضمان المرونة والقدرة على حل المشكلات في الظروف غير المتوقعة. لذا، يُرجح أن يكون الحل الهجين (البشر + الذكاء الاصطناعي) هو السبيل الأمثل للعقود القليلة القادمة.

مستقبل الخدمات اللوجستية للمستودعات: لماذا أصبح الذكاء الاصطناعي الآن لا غنى عنه

تكمن تحديات أخرى في التطبيق العملي: تواجه العديد من الشركات سؤال كيفية إدخال الذكاء الاصطناعي. فالمعايير غير واضحة، وهناك وفرة في مزودي الخدمات، ويعتمد النجاح على جودة البيانات. لن تحصل الشركات التي تستخدم بيانات رديئة أو غير مكتملة على نتائج جيدة مع الذكاء الاصطناعي ("مدخلات رديئة، مخرجات رديئة"). يجب ضمان التوافق بين الأنظمة المختلفة (مثل الذكاء الاصطناعي في المستودع والذكاء الاصطناعي في إدارة النقل) لإنشاء سلسلة توريد ذكية وسلسة حقًا.

ومع ذلك، فإن الاتجاه واضح: يكتسب الذكاء الاصطناعي أهمية متزايدة في الخدمات اللوجستية للمستودعات. في غضون عشر سنوات، سيصبح الكثير مما هو حاليًا مشروع تجريبي أمرًا شائعًا. الشركات التي تبدأ اليوم تكتسب خبرة قيّمة وتستطيع توسيع نطاق حلولها. يشجع صناع السياسات في العديد من البلدان هذا التطور لأنهم يدركون أن الخدمات اللوجستية قطاع رئيسي للاقتصاد ككل، وأن الذكاء الاصطناعي هو الأداة لجعل هذه الصناعة الحيوية أكثر كفاءة ومرونة.

بدأ بالفعل دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الخدمات اللوجستية للمستودعات، محققًا نجاحات ملموسة في الكفاءة والسرعة. يتطلب هذا الدمج استثمارًا وتحولًا جذريًا، ولكنه يتيح فرصًا هائلة، بدءًا من توفير التكاليف وتحسين خدمة العملاء وصولًا إلى نماذج أعمال جديدة. ستتضاءل الفروقات الإقليمية تدريجيًا مع اعتماد أفضل الممارسات عالميًا. يبشر المستقبل بخدمات لوجستية أكثر ذكاءً وأتمتةً للمستودعات، حيث يعمل البشر والآلات جنبًا إلى جنب. في الوقت نفسه، يجب علينا إدارة هذه التغييرات بمسؤولية، من خلال إشراك الموظفين، وضمان سلامة التكنولوجيا، والالتزام بالمعايير الأخلاقية. إذا نجحنا، يُمكننا أن نتوقع عالمًا لوجستيًا أكثر كفاءة ومرونة وقدرة على التكيف من أي شيء عرفناه في الماضي.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في مجالات الاستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الاستراتيجية الرقمية والتحول الرقمي

☑️ توسيع وتحسين عمليات المبيعات الدولية

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية بين الشركات

☑️ تطوير الأعمال الرائدة

 

يسعدني أن أكون مستشارك الشخصي.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة الاتصال بي على الرقم +49 7348 4088 965 .

أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

 

 

Xpert.Digital هو مركز صناعي يركز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/الخدمات اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

بفضل حلولنا الشاملة لتطوير الأعمال، ندعم الشركات المرموقة من الأعمال الجديدة إلى خدمات ما بعد البيع.

تُعدّ معلومات السوق، والتسويق الموجه، وأتمتة التسويق، وتطوير المحتوى، والعلاقات العامة، وحملات البريد، ووسائل التواصل الاجتماعي الشخصية، ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنكم الاطلاع على المزيد من المعلومات على المواقع التالية: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus