Depo lojistiğinde yapay zeka ve makine öğreniminin entegrasyonu – Almanya, AB, ABD ve Japonya'daki küresel gelişmeler

Depo lojistiğinin geleceği: Maksimum verimlilik için yapay zeka destekli süreçler

Yapay zekâ (YZ), makinelerin veya yazılımların normalde insan zekâsı gerektiren görevleri (mantıksal akıl yürütme, öğrenme, planlama veya yaratıcı problem çözme gibi) yerine getirme yeteneğini ifade eder. Esasen, bilgisayar sistemlerinin önceden tanımlanmış katı kurallara uymak yerine verilerden sonuçlar çıkarabilmesi ve kararlar alabilmesiyle ilgilidir. Makine öğrenimi (ML), algoritmaların büyük miktarda veriyi analiz ederek kalıpları bağımsız olarak tanıdığı ve davranışlarını buna göre uyarladığı bir YZ alt alanıdır. Basitçe söylemek gerekirse, bir ML sistemi deneyimden öğrenir: Geçmiş verilerle "eğitilir" ve daha sonra yeni, bilinmeyen verilere dayanarak tahminlerde bulunabilir veya kararlar alabilir. Bu, YZ'nin her bir durum için insanlar tarafından açıkça programlanmasına gerek kalmadan kendi tahminlerini ve performansını sürekli olarak geliştirmesini sağlar.

Lojistik sektöründe – özellikle depo lojistiğinde – yapay zeka ve makine öğrenimi muazzam olanaklar sunmaktadır. Lojistik sektörü geniş ağlara sahiptir ve büyük miktarda veri üretir; bu da onu yapay zeka için ideal bir uygulama alanı haline getirir. Akıllı algoritmalar, örneğin, gelecekteki sipariş hacimlerini tahmin edebilir, en uygun rotaları hesaplayabilir veya karmaşık depo süreçlerini kontrol edebilir. Kendi kendine öğrenen sistemler, özellikle büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak işleme söz konusu olduğunda, insanlardan daha hızlı ve genellikle daha doğru kararlar alabilir. Bu nedenle, yapay zeka teknolojileri, envanter yönetiminden sipariş toplamaya ve depo içi taşıma kontrolüne kadar modern depoların çeşitli alanlarında kullanılmaktadır.

Genel olarak, depoda yapay zeka, çok daha fazla veriye erişimi olan, son derece deneyimli bir depo yöneticisinin "düşünme" biçimini taklit eder. Örneğin, yapay zeka sistemleri hangi ürünlerin ne zaman iyi sattığını, malların en verimli şekilde nasıl depolanacağını veya forkliftin zaman kazanmak için hangi rotaları izlemesi gerektiğini belirleyebilir. Bu otomatik, veri odaklı kararlar, yapay zeka ve makine öğreniminin depo lojistiğine giderek artan entegrasyonunun temelini oluşturmaktadır.

Yapay zekâ aracılığıyla depo süreçlerinin optimizasyonu

Depo lojistiğinde yapay zekanın en büyük avantajlarından biri, mevcut süreçlerin optimizasyonudur. Depolar, sürekli bir bilgi akışına bağlıdır; örneğin, envanter verileri, sipariş verileri veya malların konum bilgileri. İnsanların hata yapmaya yatkın olduğu veya bilgi işleme yeteneklerinin sınırlı olduğu durumlarda, yapay zeka hassasiyet ve hız sağlar. Örneğin, yapay zeka verileri gerçek zamanlı olarak sağlayabilir ve analiz edebilir, böylece hatalar sorunlara yol açmadan önce daha hızlı tespit ve düzeltme yapılabilir. Envanter seviyelerini kontrol etmek veya gelen malları kaydetmek gibi rutin görevler otomatikleştirilebilir, böylece çalışanların üzerindeki yük azaltılabilir.

Yapay zekâ sistemleri, insan gözünün fark edemeyeceği depo süreçlerindeki kalıpları da tanıyabilir. Bu veri analizi sayesinde sistem, depodaki mevcut durumu daha iyi anlar, darboğazları veya verimsizlikleri belirler ve iyileştirmeler önerir. Pratik bir örnek, rota optimizasyonudur: Algoritmalar, depo çalışanlarının veya malzeme taşıma ekipmanlarının (örneğin forkliftlerin) yürüme rotalarını analiz edebilir ve optimize edebilir. Örneğin, toplama listeleri, çalışanların depoda mümkün olan en kısa rotayı izlemesi için sıralanır. Bu, seyahat sürelerini azaltır ve siparişlerin daha hızlı hazırlanmasını sağlar. Benzer şekilde, yapay zekâ fonksiyonları, depolama ve geri alma işlemlerini daha verimli hale getirmek için her ürün için -boyutuna, ciro oranına ve diğer faktörlere bağlı olarak- en iyi depolama konumunu belirleyebilir.

Bir diğer önemli husus ise hataları azaltmak ve kaliteyi artırmaktır. Örneğin, yapay zeka destekli görüntü tanıma sistemleri, paketleri teslim aldıklarında tarayarak durumlarını ve boyutlarını kontrol edebilir. Bu, hasarlı veya yanlış etiketlenmiş ürünlerin anında tespit edilmesini sağlar. Bu tür otomatik kalite kontrolleri, sorunların sürecin başlarında çözülmesini ve tüm tedarik zincirine yayılmamasını sağlar. Dahası, yapay zeka zamanla öğrenir: Başlangıçta hatalar meydana gelebilirken, makine öğrenme teknikleri görüntü tanımayı sürekli olarak geliştirerek hata oranını istikrarlı bir şekilde azaltır.

Tüm bu optimizasyonlar nihayetinde depo operasyonlarında verimliliğin artmasına ve maliyetlerin düşmesine yol açar. Robotlar ve yapay zeka sistemleri bazı görevleri insanlardan önemli ölçüde daha hızlı ve doğru bir şekilde gerçekleştirebilir, böylece verimliliği artırır. Aynı zamanda, depo verilerinin algoritmik analizi, örneğin personel ve kaynak planlamasında daha iyi stratejik kararlar alınmasını sağlayarak genel süreçleri daha verimli hale getirir. Yapay zeka çözümleri operasyonları sürekli olarak izleyebilir, riskleri analiz edebilir ve proaktif olarak hareket edebilir (örneğin, yaklaşan bir darboğazı tespit edip karşı önlemler alabilir). Genel olarak, bu depoda şeffaflığı artırır ve sorunlar genellikle ortaya çıkmadan önce belirlenir. Tüm bunlar maliyet düşüşüne katkıda bulunur, çünkü daha verimli bir depo daha az atık üretir, hata maliyetlerini düşürür ve çalışma zamanını en iyi şekilde kullanır. Uzman tahminlerine göre, yapay zeka teknolojileri önümüzdeki yıllarda lojistik sektöründe verimliliği önemli ölçüde artırabilir; örneğin Accenture, 2035 yılına kadar verimlilikte %40'ın üzerinde bir artış öngörüyor.

Özetle, yapay zeka depo süreçlerinin hızını, doğruluğunu ve esnekliğini artırır. Bu, ürünlerin daha hızlı bulunmasından ve sevkiyatından, envanter tutarsızlıklarının en aza indirilmesine ve tedarik zincirinin diğer alanlarıyla daha iyi koordinasyona kadar uzanır. Şirketler için bu, depo verimliliğinin artması ve aynı zamanda çalışanların monoton veya karmaşık görevlerden kurtulması anlamına gelir.

İçin uygun:

• Depo kapasitesinin sınırına mı ulaştı? Depo otomasyonu: Depo optimizasyonu mu yoksa mevcut depoların iyileştirilmesi mi? Deponuz için doğru karar

Makine öğrenimi ile talep tahmini ve stok yönetimi

Depo lojistiğinde makine öğreniminin önemli bir uygulaması talep tahminidir. Bu, gelecekteki talebi tahmin etmeyi ifade eder; başka bir deyişle, şu soruyu yanıtlamayı amaçlar: Hangi ürüne, ne zaman ve hangi miktarda ihtiyaç duyulacak? Bu soruyu kesin olarak yanıtlamak, optimum envanter yönetimini mümkün kıldığı için son derece önemlidir. Çok fazla stok, sermayeyi ve depolama alanını gereksiz yere meşgul ederken, çok az stok ise tedarik darboğazlarına ve memnuniyetsiz müşterilere yol açar. Yapay zeka tabanlı sistemler, büyük veri kümelerine dayanarak son derece doğru tahminler yaparak bu ikilemi hafifletebilir.

Modern makine öğrenimi modelleri, geçmiş satış rakamlarını, mevsimsel dalgalanmaları, mevcut siparişleri, pazarlama kampanyalarını, sosyal medya trendlerini ve diğer birçok etkileyici faktörü analiz eder. Bu sayede kalıpları ve korelasyonları öğrenirler. Örneğin, böyle bir sistem, belirli bir olayın yaklaşmasıyla belirli ürünlerin satışlarının arttığını (örneğin, yaz hafta sonlarından önce barbekü kömürü talebinin arttığını) algılayabilir. Bu kalıplara dayanarak, yapay zeka otomatik olarak hangi miktarda malın hangi yere ve hangi zamanda teslim edilmesi gerektiğini tahmin eder. Bu tahminler, şirketlerin talebi karşılamak için stok seviyelerini ayarlamalarına yardımcı olur. Özellikle, bir ürüne olan talebin yakında artacağı öngörülebiliyorsa, yapay zeka tedariklerin zamanında sipariş edilmesini ve depoda hazır bulunmasını sağlar. Tersine, bir ürüne olan talebin azalması bekleniyorsa uyarı verir ve böylece aşırı stoklama ve aşırı üretimi önler.

Pratik bir örnek olarak Alman online perakendeci OTTO'yu ele alabiliriz. Şirket, 2019 yılından beri yapay zeka destekli, tescilli bir satış tahmin sistemi kullanıyor. Bu sistem, satışların geleceğine bakıyor ve satın alma, depolama ve teslimat gibi ilgili tüm süreçleri destekliyor. Yapay zeka tahminleri, OTTO'ya hangi ürünlerin ne zaman depoya geleceğini ve belirli bir zamanda beklenen satış hacmini tam olarak gösteriyor. Bu bilgilere dayanarak, OTTO bir ürünün satın alınıp alınmayacağına, hangi miktarda alınacağına ve nasıl dağıtılacağına karar veriyor. Örneğin, yapay zeka bir ürünün stokta tutulması mı yoksa ihtiyaç duyulduğunda doğrudan üreticiden müşteriye gönderilmesi mi gerektiğine karar veriyor. Dolayısıyla tahmin, satın alma, depolama ve dağıtım üzerinde doğrudan bir etkiye sahip. Sonuç: Sadece gerçekten ihtiyaç duyulan ürünler stokta tutuluyor, böylece maliyetli aşırı stoklama ve sonrasında indirimli satışlar azaltılıyor. Aynı zamanda, tahminler, talep arttığında ürünlerin hazır olmasını sağlayarak satış fırsatlarının kaçırılmamasını garanti ediyor. Bu yapay zeka sayesinde, OTTO artık ürün yelpazesinin %35'ini insan eliyle sipariş vermeye gerek kalmadan otomatik olarak yeniden sipariş edebiliyor; bu da tahminlerin ne kadar iyi çalıştığının bir kanıtı.

Diğer şirketler de yapay zekâ destekli envanter optimizasyonundan yararlanıyor. Örneğin DHL, yapay zekâ sistemlerinin talep ve stok seviyelerini gerçek zamanlı olarak karşılaştırabildiğini ve otomatik olarak yeniden sipariş başlatabildiğini bildiriyor. Hatta hem stok tükenmesini hem de aşırı stoklamayı önlemek için en yüksek talebi tahmin edebiliyorlar. Bu, her zaman yeterli stok bulunduğu için müşterilere hızlı teslimatı sağlarken, maliyetlere yol açacak gereksiz tampon stoklarını da ortadan kaldırıyor.

Makine öğrenimi yoluyla talep tahmini, bir şirketin yalnızca kendi envanterini değil, tüm tedarik zincirini de etkiler. Doğru tahminler, örneğin, siparişler alınmadan önce bile malların bölgesel dağıtım merkezlerine önceden gönderilmesine olanak tanır. Örneğin OTTO, hangi ürünlerin nerede ve hangi miktarlarda sipariş edileceğini tahmin etmek için bölgesel tahminler oluşturur. Bu ürünler daha sonra proaktif olarak yakındaki bir depoya teslim edilir. Bu, teslimat sürelerini kısaltır ve taşıma mesafelerini azaltarak CO₂ emisyonlarını da düşürür.

Özetle, yapay zekâ destekli talep planlaması, daha verimli envanter yönetimine yol açar: her zaman doğru ürüne, doğru miktarda ve doğru zamanda sahip olmak. Bu, şirketlerin tedarik darboğazlarından kaçınmasına, müşteri memnuniyetini artırmasına ve aynı zamanda depolama maliyetlerini düşürmesine olanak tanır. Depo lojistiği için bu, ani kıtlıkları gidermek için daha az "acil durum müdahalesi" operasyonu anlamına gelir, çünkü yapay zekâ bu tür durumları erken tespit etme ve yönetme olasılığı çok yüksektir. Giderek daha değişken hale gelen müşteri davranışları döneminde (e-ticaret patlaması, çevrimiçi promosyonlardan kaynaklanan mevsimsel zirveler vb. düşünün), bu proaktif yönetim, kritik bir rekabet avantajı haline gelmektedir.

Depoda otomasyon ve robotik

Yapay zekânın entegrasyonunun özellikle dikkat çekici bir alanı, depolarda robotik aracılığıyla otomasyondur. Modern depolar, malları hareket ettirebilen, kaldırabilen, sıralayabilen veya paketleyebilen – genellikle yapay zekâ tarafından kontrol edilen veya desteklenen – akıllı makinelere giderek daha fazla güveniyor. Bu depo robotları, özellikle fiziksel olarak zorlayıcı, monoton veya zaman açısından kritik görevlerden insan çalışanların yükünü hafifletiyor.

Bir örnek olarak, depolarda kullanılan otonom araçlar, diğer adıyla AGV'ler (Otomatik Yönlendirmeli Araçlar) veya AMR'ler (Otonom Mobil Robotlar) verilebilir. Küçük, düz taşıma robotlarından otomatik forkliftlere kadar değişen bu araçlar, paletleri, kutuları veya tek tek ürünleri A noktasından B noktasına tamamen bağımsız olarak taşıyabilir. Bu, sensörler, kameralar ve navigasyon sistemlerinin, rota planlaması için yapay zeka algoritmalarıyla birleştirilmesiyle mümkün olmaktadır. Robotlar çevrelerini "görür", engelleri algılar ve hedeflerine en iyi rotayı bulur. Yapay zeka, bu araçların gerçek zamanlı olarak değişikliklere tepki vermesini sağlar; örneğin, koridorda aniden beliren bir engelin etrafından dolaşırken, en uygun rotayı korumalarını sağlar. Birçok depoda, bu tür otonom yük taşıyıcılar zaten bir gerçekliktir: Malları depolama alanları arasında taşırlar, raflardaki stokları yenilerler, müşteri siparişleri için ürünleri toplarlar (otomatik sipariş toplama) veya tamamlanmış siparişleri sevkiyat istasyonuna taşırlar. Bu, insan çalışanları uzun yürüyüş mesafelerinden ve taşıma görevlerinden kurtararak, daha zorlu faaliyetlere odaklanmalarını sağlar.

Robotik teknolojisinin bir diğer uygulaması da yapay zeka kontrollü toplama robotlarıdır. Bunlar, raflardan ürünleri alabilen tutucu kollara sahip sabit veya mobil robotlardır. Görüntü işleme (kameralar ve yapay zeka yazılımı) kullanarak, bu tür bir robot doğru ürünü tanımlar ve gerekli miktarı toplar. Robotların tek tek parçaları topladığı sistemler zaten mevcuttur: Örneğin, robot depo yönetim sisteminden 5 adet X ürünü toplaması için bir sipariş alır. (Mobil ise) ilgili bölmeye gider, ürünü görsel olarak tanımlar ve hassas bir şekilde toplar. Ağırlık sensörleri doğru miktarın toplandığını doğrular ve yapay zeka, görüntü tanıma yoluyla ürünün kimliğini tekrar doğrular. Bu tür sistemler genellikle ayrı alanlarda veya gece çalışarak günün her saati siparişleri hazırlar. Otomatik toplama sistemleri (otomatik depolar) gibi daha karmaşık otomasyon sistemleri de kullanılır; burada çeşitli ürünler kaplarda veya oluklarda depolanır ve talep üzerine sistem, istenen ürünü otomatik olarak bir dağıtım kabına taşır.

Amazon bu bağlamda ünlendi: Şirket yaklaşık on yıldır depo robotlarına büyük ölçüde güveniyor. Amazon depolarında, binlerce küçük turuncu robot (eskiden Kiva Systems'e ait) tüm raf modüllerini depoda doğrudan insan sipariş toplayıcılarına taşıyor. Akıllı yapay zeka kontrolü, bu robotik rafları o kadar verimli bir şekilde koordine ediyor ki, çalışanların seyahat mesafeleri en aza indiriliyor. Amazon'un dahili bir araştırması, bu yapay zeka optimizasyonlu koordinasyonun muazzam tasarruflara yol açtığını gösterdi – Amazon, robotların malları çalışanlara daha hızlı ve verimli bir şekilde teslim etmesi sayesinde yılda yaklaşık yarım milyar ABD doları tasarruf ediyor. Yapay zeka, siparişleri en iyi şekilde işlemek için hangi raf modüllerinin hangi çalışanın yanına teslim edilmesi gerektiğini sürekli olarak hesaplıyor. Sonuç: daha düşük maliyetle müşteri siparişlerinin daha hızlı yerine getirilmesi.

Sıralama ve paketleme robotları da giderek yaygınlaşıyor. Örneğin, bazı DHL kargo merkezlerinde robotlar, paketleri konveyör banttan alıp ilgili teslimat rotaları için bölmelere ayırıyor. DHLBot olarak adlandırılan bu robotlar yapay zeka destekli ve esnek olup, 3D kameralarla donatılmış, gönderilerin boyutunu ve şeklini tanıyabilen, barkodları tarayabilen ve bir paketin hangi bölmeye ait olduğuna otonom olarak karar verebilen robotlardır. Bu nedenle, katı endüstriyel robotlardan çok daha fazlasıdırlar; çok çeşitli paket boyutlarını işleyebilir ve değişen süreçlere uyum sağlayabilirler. Pratikte bu, paketlerin daha hızlı ve daha doğru bir şekilde önceden sıralanması anlamına gelir ve bu da son kilometre teslimatını hızlandırır.

Uluslararası alanda, heyecan verici birçok örnek mevcut. Çinli e-ticaret devi Alibaba'nın (daha doğrusu lojistik iştiraki Cainiao'nun) lojistik merkezinde, robotların işin yaklaşık %70'ini gerçekleştirdiği son derece otomatik bir depo kuruldu. Yaklaşık 60 mobil robot – yerel olarak "Zhu Que" olarak biliniyor – 3.000 m²'lik bir depoda malları paketleme istasyonlarına taşıyarak verimliliği üç katına çıkarıyor. Bir insan depo çalışanı genellikle vardiya başına yaklaşık 1.500 ürün toplarken, robotların desteğiyle bu rakam 3.000 ürüne çıkıyor ve yürüme mesafesi önemli ölçüde azalıyor. Yapay zeka, robotların verimli bir şekilde birlikte çalışmasını, birbirlerinin yoluna çıkmamasını ve her zaman bir sonraki ürünü tam olarak doğru anda toplama istasyonuna teslim etmesini sağlıyor. Bu Alibaba deposu, depo lojistiği neredeyse tamamen otomatikleştirildiğinde teknik olarak nelerin mümkün olduğunu gösteriyor: Çalışanların artık koridorlarda yürümesine neredeyse hiç gerek kalmıyor çünkü robotlar rafları veya malları doğrudan onlara getiriyor ve verimlilik önemli ölçüde artıyor.

Akıllı depolar genellikle birden fazla teknolojiyi entegre eder: otonom araçlar, robotik kollar, otomatik konveyör bantları, çevresel koşulları ve envanteri izlemek için IoT sensörleri ve her şeyi kontrol eden "beyin" görevi gören yapay zeka sistemleri. Amaç, verimli, güvenli ve şeffaf bir şekilde çalışan yüksek düzeyde otomatikleştirilmiş bir depodur. Bu ortamlardaki insan çalışanlar, ağır kaldırma veya mal teslimatında onlara yardımcı olan işbirlikçi robotlarla (kobotlar) sıklıkla birlikte çalışırlar. Bu robotik teknolojinin devreye girmesi, çalışanlar için değişen bir iş profiline yol açarken, deponun genel verimliliğini de artırır.

Birçok depo bu gelişmenin henüz başındadır; tahminlere göre Almanya ve ABD'deki depoların yalnızca yaklaşık %20'si otomasyonludur, geri kalanı ise ağırlıklı olarak manuel olarak işletilmektedir. Ancak Amazon, Alibaba ve DHL gibi büyük oyuncular, depolarını yapay zeka teknolojileri ve robotlarla donatarak öncülük etmektedir. Önümüzdeki yıllarda, sürücüsüz taşıma sistemleri, otomatik sıralama sistemleri veya çalışanlar için akıllı destek sistemleri aracılığıyla giderek daha fazla depo sürecinin otomatikleştirilmesi beklenmektedir.

İçin uygun:

• Verimli depo otomasyonu: Optimizasyonunuz için 25 önemli soru ve yanıt – depo optimizasyonu ve iyileştirmeyle ilgili ipuçları

Tedarik zinciri ve kurumsal yazılımlarda (SCM, DCM, ERP) yapay zeka

Depo lojistiğinde yapay zeka entegrasyonunda yalnızca bireysel robotlar değil, altta yatan yazılım da çok önemli bir rol oynuyor. Modern tedarik zinciri yönetimi (SCM) sistemleri ve kurumsal kaynak planlama (ERP) çözümleri, tedarik zinciri boyunca planlama, kontrol ve yönetimi iyileştirmek için giderek daha fazla yapay zeka fonksiyonlarıyla donatılıyor. Bu bağlamda talep zinciri yönetimi (DCM) terimi de ortaya çıkıyor; burada odak noktası özellikle müşteri talebi ve buna uygun tedarik zinciridir. Yapay zeka, tüm bu sistemlerde bir tür akıllı katman görevi görerek geleneksel işlevleri önemli ölçüde geliştirebilir.

Önemli bir örnek, tüm depo işlemlerini (mal kabulünden yerleştirmeye, sipariş toplamadan mal çıkışına kadar) yöneten yazılım olan depo yönetim sistemidir (WMS). Geçmişte, WMS'ler önceden programlanmış kurallara göre çalışıyordu. Ancak şimdi, üreticiler WMS'yi "daha akıllı" hale getiren yapay zeka modüllerini entegre ediyorlar. Örneğin, Polonyalı moda perakendecisi LPP, süreçleri optimize etmek için makine öğrenme mekanizmalarını kullanan bir yapay zeka çözümünü (PSIwms AI) depo yönetim sistemine entegre etti. Sonuç, önemli ölçüde daha kısa toplama rotaları ve genel olarak daha yüksek depo verimliliği oldu. Bu, yapay zekanın, kendi operasyonel verilerinden öğrenmesini ve süreçleri bağımsız olarak iyileştirmesini sağlayarak mevcut lojistik yazılımlarını tamamlayabileceğini göstermektedir. Örneğin, yapay zeka destekli bir WMS, hangi ürünlerin sıklıkla birlikte sipariş edildiğini tanıyabilir ve depolama yerlerini buna göre birbirine yaklaştırabilir (otomatik yerleşim optimizasyonu). Veya mevcut kaynaklara, trafik koşullarına veya sevkiyat sürelerine göre siparişleri dinamik olarak önceliklendirebilir.

Tedarik zinciri yönetim sistemleri

Yapay zekâ destekli tedarik zinciri yönetim sistemleri, tek bir depodan öteye, tüm tedarik zincirine odaklanarak bir adım daha ileri gidiyor. Yapay zekâyı uçtan uca optimizasyonlar gerçekleştirmek için kullanıyorlar: örneğin, birden fazla depo konumunda envanteri dengelemek, taşıma kapasitesini optimize etmek ve aksaklıklara esnek bir şekilde yanıt vermek. Yapay zekâ destekli tedarik zinciri yönetim araçları, hava durumu verileri, trafik bilgileri ve tedarikçi bilgileri gibi çeşitli kaynaklardan büyük miktarda veriyi bir araya getirebilir ve böylece teslimat programlarını gerçek zamanlı olarak ayarlayabilir. Oracle, şirketlerin yapay zekâyı envanter seviyelerini dengelemek ve yakıt tasarruflu teslimat rotaları bulmak için geleneksel yazılımlara göre çok daha verimli bir şekilde nasıl kullandığını açıklıyor. Örneğin, böyle bir sistem, bir yol aniden kapanırsa sonraki kamyonlar için otomatik olarak alternatif bir rota hesaplayabilir ve etkilenen teslimatları yeniden planlayabilir. Veya belirli bir tedarikçideki kalite sorunlarını tespit edebilir ve kusurlu parçalar depoya ulaşmadan önce zamanında uyarılar verebilir.

Talep Zinciri Yönetimi (DCM)

Talep tarafına odaklanan talep zinciri yönetimi (DCM) de yapay zekadan büyük ölçüde faydalanmaktadır. Buradaki amaç, müşteri ihtiyaçlarını en iyi şekilde karşılamak; yani pazarlama/satışı tedarik zinciriyle entegre etmektir. DCM'de yapay zeka, örneğin müşteri siparişlerini analiz edebilir ve üretim ve envanteri gerçek talebe daha hassas bir şekilde uyarlamak için tahminleri iyileştirebilir. Uygulamada, tedarik zinciri yönetimi (SCM) ve DCM sıklıkla örtüşür, ancak her ikisi de yapay zekayı kullanarak arz ve talebi mümkün olduğunca verimli bir şekilde dengelemeyi amaçlar.

SAP ve Oracle gibi büyük ERP sağlayıcıları, yapay zeka işlevlerini ürünlerine zaten entegre etmiş durumda. SAP, ERP modüllerinde bunu "İş Yapay Zekası" olarak adlandırıyor ve bu modüller, yapay zeka destekli içgörüler kullanarak depolama, sipariş işleme ve taşıma gibi süreçleri optimize etmek üzere tasarlanmıştır. Oracle, yapay zeka sistemlerinin tedarik zincirlerinde insanlar için gizli kalan kalıpları tanıyabileceğini, böylece müşteri talebinin daha doğru tahmin edilmesini ve dolayısıyla daha uygun maliyetli envanter yönetimini sağladığını vurguluyor. Microsoft ve özel lojistik yazılım sağlayıcıları da mevcut süreçlere sorunsuz bir şekilde entegre olan yapay zeka modülleri sunuyor. Genellikle ERP sistemlerine standart arayüzler sağlanarak, yapay zeka modellerinin (örneğin, tahmin için) şirket verileriyle nispeten hızlı bir şekilde çalışması sağlanıyor. Örneğin, satış tahmini için bir yapay zeka modeli doğrudan ERP sipariş işleme sistemine entegre edilebilir: Sistem daha sonra makine öğrenimi tahminlerine dayanarak otomatik olarak satın alma siparişi önerileri oluşturur.

Yapay zekâ yazılımlarının kolayca anlaşılabilecek bir uygulaması, lojistikte chatbot kullanımıdır. Bu dijital asistanlar, depo yönetim sistemlerine veya taşımacılık yönetim sistemlerine entegre edilebilir ve çalışanların ve dış ortakların bilgilere hızlı bir şekilde erişmesine yardımcı olabilir. Bir depo bağlamında, chatbot'lar örneğin "XY ürünü nerede bulunuyor?" veya "Z ürününün mevcut stok seviyesi nedir?" gibi soruları saniyeler içinde, günün her saati yanıtlayabilir. Sipariş taleplerini kabul edebilir veya teslimat sürelerini tahmin edebilirler. Dahili olarak, bu tür asistanlar personeli zaman alan araştırma görevlerinden kurtarır; harici olarak ise müşteri hizmetlerini iyileştirir (örneğin, bir siparişin stok durumu hakkında bilgi sağlar).

Özetle, yapay zeka lojistik yazılım ortamına her seviyede nüfuz ediyor. Depo Yönetim Sistemlerinden (WMS), Tedarik Zinciri Yönetimi/Dağıtım Yönetimine (SCM/DCM) ve Kurumsal Kaynak Planlamasına (ERP) kadar geleneksel sistemler, otomatik karar verme olanağı sağlamak için yapay zeka ile destekleniyor. Entegrasyon çok önemli: Yapay zeka çözümleri mevcut süreçlere sorunsuz bir şekilde entegre olmalı. Bulut teknolojisi ve standartlaştırılmış arayüzler sayesinde bu giderek kolaylaşıyor. Şirketler genellikle mevcut sistemlerine yapay zeka işlevlerini bir uzantı olarak ekleyebiliyor. Bununla birlikte, başarılı uygulama uzmanlık gerektiren bir görev olmaya devam ediyor – doğru verilerin mevcut olması, modellerin eğitilmesi ve sürekli olarak izlenmesi gerekiyor. Bu başarıldığında, yapay zeka destekli yazılım sistemleri önemli bir katma değer sunuyor: şeffaflık, hız ve proaktif kontrol, depo lojistiğinde yeni normal haline geliyor.

Yapay zekâ uygulamalarının zorlukları: Şirketler yatırım ve BT engellerini nasıl aşıyor? – Görsel: Xpert.Digital

Şirketlerden pratik örnekler

Dünya çapında birçok şirket, depolama ve lojistik süreçlerinde yapay zekayı başarıyla kullanıyor. İşte uygulama alanlarının çeşitliliğini gösteren bazı pratik örnekler:

Amazon (ABD)

Öncü bir şirket olan Amazon, yapay zekayı ve robotik teknolojisini büyük ölçekte kullanıyor. E-ticaret devinin dağıtım merkezlerinde, on binlerce robot, ürün raflarını çalışanlara taşıyor. Yapay zeka, süreci sürekli olarak optimize ederek, hangi rafın hangi çalışana ait olduğunu ve hangi çalışanın ürünü alacağını belirliyor. Bu akıllı toplama kontrolü, Amazon'un verimliliğini önemli ölçüde artırdı. Çalışmalar, Amazon'un yapay zeka destekli toplama optimizasyonundan elde edilen tasarrufun yılda yaklaşık 470 milyon Euro olduğunu tahmin ediyor. Ayrıca Amazon, teslimat araçları için rota planlaması, sipariş hacmine dayalı dinamik iş gücü planlaması ve depo ekipmanlarının öngörücü bakımı gibi birçok alanda da yapay zeka kullanıyor.

Alibaba (Çin)

Alibaba, lojistik iştiraki Cainiao aracılığıyla, fiziksel iş gücünün büyük çoğunluğunu robotların üstlendiği yüksek otomasyonlu depolar işletiyor. Guangdong'daki bilinen bir depoda, akıllı taşıma robotları depo işlerinin %70'ini gerçekleştirerek verimliliği üç katına çıkarıyor. Yapay zeka tarafından kontrol edilen robotlar, öncelikle paketlemeye odaklanan insan çalışanlara malları teslim ediyor. Yapay zeka koordinasyonu sayesinde, robot yardımıyla tek bir çalışan, destek olmadan yaklaşık 1.500 pakete kıyasla, vardiya başına 3.000'e kadar paketi sıralayabiliyor. Alibaba ayrıca yerel taşımacılıkta teslimat dronları ve otonom teslimat araçları için yapay zeka kullanıyor ve çok sayıda dağıtım merkezinde envanter tahsisini optimize etmek için makine öğreniminden yararlanıyor. Sonuç olarak, devasa sipariş hacimlerine rağmen, yapay zeka ile optimize edilmiş süreçler sayesinde yıldırım hızında teslimatlar (bazen aynı gün veya birkaç saat içinde) mümkün oluyor.

Deutsche Post DHL (Almanya)

Küresel bir lojistik sağlayıcısı olan DHL, çeşitli iş alanlarında yapay zekaya yatırım yapıyor. Paket teslimatında DHL, otonom teslimat dronları ve sokak robotlarını test ediyor ve yapay zeka çözümleri depoların kendisinde de kullanılıyor. Bazı DHL depolarında ve paket merkezlerinde, yapay zeka destekli robotlar paketleri varış bölgelerine göre otomatik olarak sıralıyor. Bu robotik kollar, her gönderiyi tanımak, kavramak ve doğru gönderi bölmesine yerleştirmek için 3D kameralar ve yapay zeka kullanıyor; bu da bir insanın yapabileceğinden çok daha hızlı. DHL ayrıca, kamyon filolarının rota optimizasyonu, konveyör sistemlerinin öngörücü bakımı ve sözleşmeli müşteriler için envanter yönetimi için de yapay zeka araçları kullanıyor. Örneğin, sözleşmeli lojistikte (endüstriyel müşteriler için depo lojistiği), DHL, müşteri envanterini izlemek ve bir eksiklik oluşmadan önce otomatik yenileme siparişlerini tetiklemek için yapay zeka kullanıyor. Bu, DHL'nin teslimat güvenilirliğini artırmasına ve müşteri ilişkilerini güçlendirmesine olanak tanıyor.

OTTO (Almanya)

Yukarıda belirtildiği gibi, OTTO satış tahmini ve envanter yönetimi için yapay zekayı başarıyla kullanmaktadır. Sistem, stokları otomatik olarak yeniden sipariş eder ve envanter seviyelerini optimize eder. Bu, OTTO'nun fazla envanteri azaltırken aynı zamanda teslimat performansını iyileştirmesini sağlamıştır. OTTO, Alman bir şirketin son derece rekabetçi bir pazarda (e-ticaret) rekabet gücünü korumak için yapay zekayı nasıl geliştirebileceğine ve verimli bir şekilde kullanabileceğine dair bir örnektir.

Hitachi (Japonya)

Japonya'da, birçok sürecin geleneksel olarak hala manuel olarak yürütüldüğü yerlerde, depo lojistiğinde yapay zekanın yaygın entegrasyonu yeni başlıyor. Bunun bir örneği, dağıtım merkezlerinde sipariş toplama işlemlerini iyileştirmek için yapay zekayı araştıran Hitachi'dir. Şirket, yaşlanan iş gücünü görüntü tanıma ve robotik tutucularla desteklemeyi amaçlıyor. Otomotiv tedarik sektöründeki diğer Japon şirketleri de giderek artan bir şekilde yapay zeka destekli otomatik depo sistemlerine güveniyor. Japon hükümeti, lojistik sektöründeki nitelikli işçi açığını hafifletmek için "Toplum 5.0" çerçevesinde ve özel programlar kapsamında bu tür projeleri destekliyor. Robotik, Japonya'da genel olarak yüksek kabul görüyor ve yeni stratejiler artık depoların ve tedarik zincirlerinin daha da otomatikleştirilmesine odaklanıyor.

Walmart (ABD)

Dünyanın en büyük perakende zinciri de tedarik zinciri için yapay zekaya yatırım yapıyor. Walmart, dağıtım merkezlerindeki stok seviyelerini gerçek zamanlı olarak takip etmek ve mağazaların ne zaman stok yenilemeye ihtiyaç duyacağını tahmin etmek için yapay zeka analitiği kullanıyor. Walmart ayrıca bazı mağazalarında koridorlarda gezinen ve hangi ürünlerin yenilenmesi gerektiğini belirlemek için yapay zeka kullanan envanter robotlarını da test etti. Şirketin büyük e-ticaret lojistik merkezlerinde otomatik sıralama sistemleri kullanılıyor ve yapay zeka, paketlerin kamyon rotalarına tahsisini optimize ediyor. Walmart gibi şirketlerle birlikte, bu ABD perakende devleri lojistikte yapay zekanın benimsenmesini hızlandırıyor.

Bahsedilen örnekler, hem teknoloji şirketlerinin hem de geleneksel lojistik sağlayıcılarının depolarında yapay zekayı verimli bir şekilde kullandığını göstermektedir. Özellikle Amazon ve Alibaba, diğerlerinin takip ettiği standartlar belirliyor. Ancak yapay zeka projeleri Almanya'da ve başka yerlerde de başarıyla ortaya çıkıyor; bazıları şirket içi olarak (OTTO'da olduğu gibi), bazıları teknoloji ortaklarıyla iş birliği içinde ve diğerleri de girişimlerin satın alınması yoluyla geliştiriliyor. Bu başarıların yaygınlaşması çok önemli: Birçok küçük ve orta ölçekli lojistik şirketi, büyük oyuncuların neler yaptığını yakından izliyor ve şimdi de belirli alanlarda yapay zeka çözümlerini denemeye başlıyor.

Depolama sektöründe yapay zekanın ekonomik etkisi

Depo lojistiğinde yapay zeka ve makine öğreniminin kullanımı sadece teknik değil, aynı zamanda ekonomik bir karardır. Şirketler somut iş avantajları beklerken, yatırım yapmalı ve potansiyel yan etkileri de göz önünde bulundurmalıdır.

Öncelikle, olumlu ekonomik etkilere bakalım

Daha önce de açıklandığı gibi, yapay zeka depo verimliliğini önemli ölçüde artırır; süreçler daha hızlı ve daha az hatayla çalışır. Bu da doğrudan maliyetleri etkiler. Örneğin, depo çalışanları veya robotlar için yapay zeka ile optimize edilmiş rota planlaması, sipariş toplama süresini önemli ölçüde azaltarak vardiya başına daha fazla siparişin işlenmesine (daha yüksek verimlilik) olanak tanır. Otomasyon, çalışanları serbest bırakarak daha verimli bir şekilde başka yerlerde görevlendirilmelerini sağladığı için personel maliyetlerinden tasarruf edilebilir veya daha iyi kullanılabilir. Yapay zeka destekli envanter yönetimi, fazla stokta daha az sermaye bağlanması ve bozulma veya eski ürünler nedeniyle oluşan zararların azalması nedeniyle envanter maliyetlerini düşürür. Bir anket, birçok lojistik şirketinin yapay zekayı kalite ve verimliliği önemli ölçüde artırma fırsatı olarak gördüğünü ortaya koymuştur; şirketlerin yarısından fazlası lojistiği dijitalleşmede öncü bir sektör olarak değerlendirmektedir. Bu, sektörün yapay zekanın değer yaratmaya büyük katkı sağlayacağını beklediği anlamına gelir.

Tasarruf potansiyeli somut rakamlarla desteklenmektedir

Accenture analizleri, yapay zekanın kullanımının 2035 yılına kadar lojistik verimliliğini %40'ın üzerinde artırabileceğini öngörüyor. Bu, muazzam maliyet düşüşlerine dönüşecektir, çünkü artan verimlilik genellikle aynı veya daha az girdi (zaman, personel, alan) ile daha fazla çıktı (sipariş karşılama) elde etmek anlamına gelir. Günümüzde bile, somut projeler genellikle nispeten hızlı bir yatırım getirisi (ROI) göstermektedir. Örneğin, taşıma veya kamyon yüklemesini optimize eden yapay zeka sistemleri, yakıt maliyetlerinden tasarruf sağlayabilir ve boş seferleri önleyerek yazılıma yapılan yatırımın birkaç yıl içinde kendini amorti etmesini sağlayabilir. Yapay zeka ayrıca, depoda maliyetli makine arızalarını önleyen öngörücü bakım sistemleri gibi, arıza sürelerini (teslimat gecikmelerine yol açan aksaklıklar) önleyerek maliyet tasarrufuna katkıda bulunur.

Pilot projeler ve iş örnekleri: Yapay zeka depo lojistiğinde ne zaman karşılığını veriyor?

Ancak bu fırsatlar, yatırım maliyetleri ve zorluklarla dengeleniyor. Depo robotları, sensörler ve yapay zeka yazılımları edinmek başlangıçta pahalıdır. Her şirketin Amazon'un otomasyona yüz milyonlarca dolar yatırım yapacak mali kaynakları yoktur. Birçok lojistik karar vericisi, yüksek yatırım maliyetleri veya BT altyapısının eksikliği nedeniyle tereddüt etmektedir. Özellikle küçük ve orta ölçekli depolar, yapay zekadan tam olarak yararlanmak için gerekli dijital altyapılardan (örneğin, uçtan uca veri yakalama) genellikle yoksundur. Dahası, uygulama uzmanlık gerektirir: Yapay zeka ve veri analizi uzmanlarına talep yüksek, ancak az sayıda ve pahalıdır. Başlangıçta, yapay zeka projeleri karmaşıklığı artırabilir ve çalışan eğitimi ve değişim yönetimi gerektirebilir.

Kısa vadede maliyet kaymaları da mümkündür. Örneğin, artan BT kullanımı veri güvenliği ve sistem bakımı maliyetlerini artırır. Düzenli yazılım güncellemeleri, model yeniden eğitimi (makine öğrenimi durumunda) ve yedekleme sistemleri için bütçeler ayrılmalıdır. Entegrasyon maliyetleri, yani yapay zeka çözümlerinin mevcut sistem ortamlarına entegre edilmesi de hafife alınmamalıdır. Örneğin Oracle, özellikle özel makine öğrenimi modellerinin tescilli veriler üzerinde eğitilmesi gerektiğinde, uygulamanın genellikle zor ve pahalı olabileceğini vurgulamaktadır.

Uzun vadede ise çoğu uzman, potansiyel tasarrufların yatırımdan daha fazla olacağını öngörüyor. Bir şirket ilk engelleri aştıktan sonra, yapay zeka destekli bir depo genellikle çok daha ekonomik çalışır. Ayrıca dolaylı faktörler de vardır: Modern, otomatik bir depo, büyümeye daha etkili bir şekilde uyum sağlayabilir (personel sayısını doğrusal olarak artırmak zorunda kalmadan daha fazla siparişi işleyebilir). Rekabet gücünü artırır – şirketler teslimat süreleri ve maliyetler açısından rekabetçi kalır veya özellikle hızlı hizmet sunarak kendilerini farklılaştırabilirler. Dahası, yapay zeka ile optimize edilmiş süreçler teslimat sürelerini kısaltmaya yardımcı olur, bu da müşteri sadakatini ve geliri artırabilir (memnun müşterilerin tekrar sipariş verme olasılığı daha yüksektir).

İlginç bir yönü de sürdürülebilirlik olup, bu konu ekonomik açıdan da giderek önem kazanmaktadır. Yapay zeka, depoların daha çevre dostu bir şekilde işletilmesine katkıda bulunur (örneğin, kamyon kapasitesinin optimum kullanımıyla yolculuklardan tasarruf sağlanması veya fazla stoktan kaçınılarak aşırı üretimin azaltılması). Sürdürülebilirlik artık yatırımcılar ve müşteriler tarafından da değer gördüğü için, bu dolaylı olarak finansal avantajlar sağlayabilir (anahtar kelime: "Yeşil Lojistik" bir satış noktası olarak).

Özetle, yapay zeka envanter maliyetlerini birçok yönden etkiliyor: personel maliyetleri, envanter maliyetleri, hata maliyetleri ve arıza süreleri maliyetleri – bunların hepsi yapay zeka ile azaltılabilir. Ancak bu, yapay zeka sistemlerinin yatırım ve işletme maliyetleriyle karşılaştırılmalıdır. Şirketler, yapay zekanın kendileri için ne zaman ve nerede finansal olarak mantıklı olduğunu değerlendirmelidir. Uygulamada, somut veriler elde etmek için genellikle önce pilot projeler başlatıldığını görüyoruz. Bunlar genellikle ölçeklendirmenin faydalı olup olmadığını açıkça gösteriyor. Teknoloji giderek daha erişilebilir ve uygun fiyatlı hale geldikçe (bulut hizmetleri, standart çözümler), giriş engeli azalıyor.

Özetle, yapay zeka lojistikte rekabet faktörüdür. Erken ve stratejik yatırım yapanlar maliyet liderliği veya hizmet avantajı elde edebilirler. Öte yandan, bekleyen şirketler uzun vadede verimliliklerini kaybetme ve pazar payı yitirme riskiyle karşı karşıya kalırlar. Bununla birlikte, uygulama kolay değildir; ikna edici bir iş gerekçesi, sağlam bir planlama ve genellikle stratejik kararlar içerdiği için yönetimin desteğini gerektirir.

İçin uygun:

• Etkin planlama ve uygulama: Modern depo yapılarında yapay zeka, robotik ve otomasyon

Bölgesel farklılıklar: Almanya, AB, ABD ve Japonya

Depo lojistiğinde yapay zekanın gelişimi ve yaygınlaşması, ekonomik koşullar, teknoloji liderleri ve siyasi çerçevelerden etkilenerek bölgesel olarak farklılık göstermektedir. İşte önemli bölgelere bir bakış:

Almanya ve AB

Almanya'da lojistik sektörü geleneksel olarak önemli bir konuma sahip ve nispeten yenilikçi olarak kabul ediliyor. Çalışmalar, Alman lojistik şirketlerinin %22'sinin halihazırda yapay zeka kullandığını ve %26'sının da bunu yapmaya yönelik somut planları olduğunu gösteriyor. Alman şirketleri, yapay zekayı özellikle talep tahmini, satış planlaması ve taşıma optimizasyonu alanlarında faydalı görüyor. Bununla birlikte, Almanya'daki depoların yalnızca yaklaşık %20'si şu anda büyük ölçüde otomatikleştirilmiş durumda. Bu, çoğunluğun hala ağırlıklı olarak manuel süreçlerle çalıştığı anlamına geliyor. Zorluklar genellikle sistem karmaşıklığı ve nitelikli işçi eksikliğinden kaynaklanıyor ve bu da yeni teknolojilerin uygulanmasını engelliyor. Buna rağmen, Alman şirketleri süreçleri optimize etmek ve rekabetçi kalmak için yapay zekaya büyük yatırımlar yapıyor.

Hem Almanya hem de Avrupa Birliği, yapay zekâ teknolojilerine önemli ölçüde siyasi destek sağlıyor. Almanya bir yapay zekâ stratejisi başlattı ve araştırmalara milyarlarca avro ayırdı. Fraunhofer Enstitüleri (örneğin Dortmund'daki IML) gibi kurumlar özellikle lojistik için yapay zekâ çözümleri üzerinde çalışıyor. Endüstri 4.0 ve Lojistik 4.0 gibi kavramlar, yapay zekânın kilit rol oynadığı vizyonu çerçeveliyor. AB ise Horizon Europe gibi programlar ve özel fonlama projeleri aracılığıyla endüstride yapay zekâ ve robotik alanında ilerlemeyi planlıyor. Aynı zamanda Avrupa, etik yönergeler ve düzenlemelere de büyük önem veriyor; Avrupa Komisyonu ve Avrupa Yapay Zekâ Düzenleme Girişimi (Yapay Zekâ Yasası) bunun en önemli örnekleri. Bu, yapay zekânın güvenilir ve güvenli bir şekilde kullanılmasını sağlamayı amaçlıyor ki bu da lojistikte çok önemli (örneğin, çalışan verilerinin korunması, otonom sistemler için güvenlik standartları).

Amerika Birleşik Devletleri

Amerika Birleşik Devletleri uzun zamandır otomasyon ve yapay zeka araştırmalarında lider konumda olup, yapay zeka gelişimini yönlendiren Google, Amazon, IBM ve Microsoft gibi teknoloji devlerine ev sahipliği yapmaktadır. Bununla birlikte, pratikte, depo lojistiği söz konusu olduğunda ABD, Avrupa'ya göre önemli ölçüde daha fazla otomasyona sahip değildir. Tahminler, ABD depolarının yalnızca yaklaşık %20'sinin yüksek düzeyde otomatikleştirildiğini göstermektedir. Yine de, ABD'deki yüksek işçilik maliyetleri ve artan işgücü kıtlığı, otomasyona önemli yatırımları tetiklemektedir. Amazon, Walmart ve UPS gibi büyük şirketler yapay zeka tabanlı sistemler uygulamakta ve öncü rolü üstlenmektedir. ABD, küresel rekabette (özellikle Asya ile) geride kalmamak için yapay zeka teknolojisinin şart olduğunu kabul etmektedir.

Siyasi açıdan bakıldığında, ABD'nin öncelikleri biraz farklıdır; özel yatırımlar ve girişimler ön plandadır. Devlet fonlaması AB veya Çin'e göre daha az merkezi olarak kontrol edilmektedir, ancak Savunma Bakanlığı ve Enerji Bakanlığı'ndan dolaylı olarak yapay zeka araştırmalarını destekleyen programlar bulunmaktadır (örneğin, otonom araçlar için, bu da lojistiğe fayda sağlamaktadır). Son zamanlarda, özellikle sanayi tabanını güçlendirmek için yapay zeka stratejileri ulusal düzeyde de tartışılmaktadır. Genel olarak, Amerikan şirketlerinin lojistikte yapay zekayı pragmatik bir şekilde ilerlettiği, politika yapıcıların ise uluslararası alanda yetişmek için yavaş yavaş bir çerçeve oluşturmaya çalıştığı söylenebilir.

Japonya

Japonya, robotik ve otomasyon alanında öncü bir ülkedir; endüstride (örneğin otomotiv üretiminde) 10.000 işçi başına 399 robot yoğunluğuyla dünya liderleri arasında yer almaktadır. Ancak Japonya, depo lojistiğinde daha tereddütlü davranmıştır. Geleneksel çalışma yöntemleri ve insan emeğine verilen yüksek değer, uzun süredir nispeten sınırlı depo otomasyonuna yol açmıştır. Ancak bu durum, Japonya'nın ciddi demografik zorluklarla karşı karşıya kalmasıyla hızla değişmektedir: Genç iş gücü azalmakta ve çalışma saatlerine ilişkin yasal kısıtlamalar, şirketleri verimliliği korumak için otomasyon çözümleri uygulamaya zorlamaktadır. Sonuç olarak, giderek artan sayıda Japon firması modern yapay zeka destekli depo çözümlerine yönelmektedir. Hükümet de bunu aktif olarak teşvik etmektedir; "Yeni Robot Stratejisi" özellikle lojistik gibi hizmet sektörlerinde robot kullanımını teşvik etmektedir.

Ayrıca Japonya, yapay zekanın her yerde bulunduğu, süper bağlantılı bir toplum olan Toplum 5.0 konseptini teşvik ederek (yaşlanan nüfus gibi) sosyal zorluklara çözüm bulmayı hedefliyor. Bu çerçevede, otomatik teslimat kamyonları, robot destekli yükleme ve boşaltma sistemleri ve yapay zeka ile optimize edilmiş tedarik zincirleri üzerinde çalışmalar yürütülüyor. Japonya'daki lojistik merkezlerinde sürücüsüz forkliftler ve yapay zeka kontrollü konveyör sistemleri zaten görülüyor. Japonya biraz daha geç başlamış olsa da, depo otomasyonu ve yapay zeka kullanımı önümüzdeki yıllarda orada önemli ölçüde artacak gibi görünüyor. Kültürel olarak robotların kabulü çok yüksek, bu da bu dönüşümü kolaylaştırıyor.

Çin ve Güney Kore (karşılaştırma için)

Soruda açıkça istenmemiş olsa da, kısaca değinmekte fayda var: Çin, robotik ve yapay zekâya agresif bir şekilde yatırım yapıyor ve şu anda dünyanın en büyük endüstriyel robot pazarı konumunda. Dünya genelindeki tüm yeni robotların %50'sinden fazlası Çin'de kuruluyor. Çin hükümeti, tedarik zincirlerini modernize etmek için bu gelişmeyi büyük ölçüde destekliyor. Özellikle e-ticaret patlaması (Alibaba, JD.com, vb.) sayesinde Çin, otomatik depo çözümlerinde büyük bir ivme kazandı. Güney Kore ise depo otomasyonunda gizli bir lider olarak kabul ediliyor: Teknolojiye olan yüksek ilgisi ve yapay zekâya büyük ölçüde dayanan Coupang gibi şirketler sayesinde depolarının %40'ından fazlası zaten otomatikleştirilmiş durumda. Bu tür ülkeler, teknoloji tutarlı bir şekilde uygulandığında nelerin mümkün olabileceğine dair birer ölçüt görevi görüyor.

Avrupa Birliği'nin tamamı

Birkaç istisna dışında, Avrupa bu alanda ABD ile aşağı yukarı aynı seviyede. Avrupa içinde, Almanya, Hollanda ve İskandinav ülkeleri lojistik bilişim teknolojileri açısından iyi bir konumda bulunurken, diğerlerinin yetişmesi gereken bazı noktalar var. AB, ortak projeler (örneğin, veri altyapısı için GAIA-X) ve finansman programları aracılığıyla ilerlemeyi eşit bir şekilde yönlendirmeye çalışıyor. Ayrıca, ulaşım ve lojistik alanında yapay zeka üzerine AB çapında araştırma projeleri (örneğin, otonom kamyon konvoyları, teslimat dronlarının düzenlenmesi vb.) mevcut olup, her şey birbirine bağlı olduğundan, bu projeler doğal olarak depoları da etkiliyor.

Özetle: Almanya/AB ve ABD, depolarda yapay zekanın pratik kullanımında hala nispeten eşit durumda; önemli bir potansiyel kabul ediliyor, ancak sektörün büyük bir bölümünde hala yapay zeka eksikliği var. Asya ise heterojen bir tablo sunuyor: Çin ve Güney Kore, agresif uygulamaları sayesinde çok ileride, Japonya ise arayı kapatıyor. Bölgesel politika ve finansman programları büyük rol oynuyor: Çin ve Avrupa'nın bazı bölgeleri hükümet girişimleriyle yapay zekayı güçlü bir şekilde desteklerken, ABD'de özel sektör gelişmeyi yönlendiriyor. Sonuç olarak, herkes birbirini gözlemliyor: İyi çözümler uluslararası alanda benimseniyor. Bu nedenle, belirli bir yakınlaşma beklenebilir; depo lojistiği küreseldir ve başarılı yapay zeka konseptleri (ister "Amazon Yöntemi" ister Alibaba robotları olsun) dünya çapında yayılacaktır.

Otomatik depolar 2050: Bir vizyon gerçeğe dönüşüyor

Yapay zekâ ve makine öğrenimiyle depo lojistiğinin geleceğine bakmak, daha da heyecan verici gelişmeler vaat ediyor. Sıkça karşımıza çıkan bir terim ise "akıllı depo"; yani neredeyse tamamen dijitalleştirilmiş ve akıllı depo. Bu tür gelecek senaryolarında, tüm sistemler ve makineler birbirleriyle iletişim kuruyor (anahtar kelime: Nesnelerin İnterneti, IoT). Yapay zekâ, bu ağa bağlı cihazları kontrol eden beyin görevi görüyor. 2050 yılında neredeyse tüm rutin görevlerin otomatikleştirildiği bir depo hayal edilebilir: otonom araçlar malları taşıyor, robotlar siparişleri topluyor, dronlar envanter kontrolleri yapıyor (örneğin, kamera uçuşuyla raflardaki boşlukları tespit ediyor) ve yapay zekâ sistemleri her şeyi gerçek zamanlı olarak izliyor.

İçin uygun:

• Depo lojistiğinin daha da geliştirilmesi ve yeniden optimize edilmesi: verimlilikte yeni bir çağ için depolar, otomasyon, robotik ve yapay zeka

Potansiyel gelişmeler

Lojistikte yapay zekanın neler başarabileceğinin henüz başındayız. Gelecekte, kendi kendine öğrenen algoritmalar, ürün karışımına, sipariş hacmine veya hatta öngörülemeyen olaylara (ani sınır kapanması veya hammadde kıtlığı gibi) dinamik olarak uyum sağlayarak, tüm depo komplekslerini gerçek zamanlı olarak optimize edebilir. Üretken yapay zeka (ChatGPT ve benzeri uygulamalardan bilinen), örneğin tedarik zinciri aksamaları için alternatif senaryolar tasarlayarak planlama süreçlerine yardımcı olabilir. Robotik muhtemelen daha da çok yönlü hale gelecek: Bugün belirli görevler için uzmanlaşmış robotlarımız var; gelecekte, insansı robotlar veya son derece esnek robotik sistemler depolarda çalışarak çok çeşitli görevleri (kavrama, taşıma, sürüş) yerine getirebilir. Bunun ilk yaklaşımları (depo asistanı olarak iki ayaklı robotlar) halihazırda test ediliyor.

İnsan-makine iş birliği de daha da geliştiriliyor. İşbirlikçi robotlar (cobot'lar) koruyucu kafeslere ihtiyaç duymadan insanlarla yakın bir şekilde çalışabilir ve yapay zeka, her depo çalışanı için kişisel bir asistan görevi görebilir; örneğin, çalışana gerçek zamanlı olarak tüm ilgili bilgileri (depolama konumu, sonraki adım, uyarılar) gösteren artırılmış gerçeklik akıllı gözlükleri aracılığıyla. Yapay zeka destekli giyilebilir cihazlar da güvenliği izleyebilir (örneğin, bir forklift yaklaştığında bileklik titreşir). Tüm bunlar, çalışma koşullarını iyileştirmeyi ve hataları veya kazaları daha da azaltmayı amaçlamaktadır.

Elbette, yol boyunca zorluklar ve etik sorular da var. Sıkça tartışılan bir konu da işler meselesi: Depodaki süreçlerin giderek daha fazla otomasyonu gerçekleşirse, depo işçilerinin işlerine ne olacak? Kısa vadede, bazı görevler ortadan kalkabilir; örneğin, robotlar bu görevleri devralırsa daha az manuel toplayıcıya ihtiyaç duyulacaktır. Çalışmalar, özellikle basit, tekrarlayan işlerde insan işlerinde bir düşüş öngörüyor. Ancak aynı zamanda yeni roller de ortaya çıkıyor: Yapay zeka da yeni işler yaratıyor – sadece farklı işler. Gelecekte, robot bakımı, veri analizi veya yapay zeka sistem desteği konusunda uzmanlara olan ihtiyaç artacak. Dolayısıyla, rutin fiziksel emek azalırken, iş gücünün teknik uzmanlığına olan talep artıyor. Şirketlerin, yapay zeka destekli ortamda etkili bir şekilde katkıda bulunabilmeleri için çalışanlarını yeniden eğitmeleri ve daha fazla bilgi edinmelerini sağlamaları gerekiyor. İlginç bir şekilde, bazı şirketler otomasyonun, işlerinin büyümesi nedeniyle daha fazla personel istihdam etmelerini ve genişlemelerini sağladığını bile bildiriyor. Makine, işi tamamen ortadan kaldırmıyor, genellikle sadece monoton ve stresli kısımlarını ortadan kaldırıyor; bu da insanların daha yetenekli görevler üstlenmesine olanak tanıyor.

İnsan mı, makine mi? Depolama sektöründe hibrit çözümler neden öne çıkacak?

Etik hususlar arasında veri koruma ve şeffaflık da yer almaktadır. Depolarda kullanılan yapay zeka, çalışan performansı (toplama oranları, hareket modelleri) veya ortam izleme gibi konularda çok miktarda veri toplar. Burada, kişisel verilerin gizliliği korumak ve iş yeri gözetimini makul sınırlar içinde tutmak için dikkatli bir şekilde ele alınması gerekir. Yapay zeka tarafından alınan kararlar anlaşılabilir olmalıdır; örneğin, bir algoritma bir çalışanın ne kadar üretim yapması gerektiğini belirliyorsa, adaleti sağlamak için şeffaf kriterlere ihtiyaç vardır. Bu bağlamda, AB, açıklanabilir, adil ve güvenilir algoritmalar olan Güvenilir Yapay Zeka'yı vurgulamaktadır.

Bir diğer önemli konu ise güvenliktir: Otonom robotlar ve yapay zeka sistemleri, insanlara hiçbir tehlike oluşturmayacak şekilde tasarlanmalıdır. Bu, teknik standartlar ve testler gerektirir (örneğin, sürücüsüz bir forklift, yolunda bir insan varsa %100 güvenilir bir şekilde durmalıdır). Siber güvenlik de giderek daha önemli hale geliyor: Ağ bağlantılı bir depo, hacker saldırılarının hedefi olabilir, bu nedenle yapay zeka sistemleri manipülasyona karşı korunmalıdır.

Geleceğe yönelik bir vizyonda, geceleyin ışık olmadan, yalnızca makinelerle çalışan tamamen otonom depolar bile hayal edilebilir. İnsanlar öncelikle izleme işlevlerini üstlenecektir. Bununla birlikte, öngörülebilir gelecekte, insanlar -sadece beklenmedik durumlarda esneklik ve problem çözme yeteneklerini sağlamak için bile olsa- hayati bir bileşen olmaya devam edecektir. Bu nedenle, hibrit çözüm (insan + yapay zeka) önümüzdeki birkaç on yıl için ilerlemenin yolu olacaktır.

Depo lojistiğinin geleceği: Yapay zeka neden artık vazgeçilmez hale geliyor?

Daha büyük zorluklar pratik uygulamada yatmaktadır: Birçok şirket yapay zekayı nasıl entegre edeceğine dair soru işaretleriyle karşı karşıyadır. Standartlar yetersizdir, çok sayıda sağlayıcı mevcuttur ve başarı iyi veri kalitesine bağlıdır. Kötü veya eksik verilere sahip olanlar yapay zeka ile iyi sonuçlar alamayacaklardır ("çöp girerse, çöp çıkar"). Gerçekten kusursuz, akıllı bir tedarik zinciri oluşturmak için farklı sistemler arasında (örneğin, depodaki yapay zeka ve taşıma yönetimindeki yapay zeka) birlikte çalışabilirlik sağlanmalıdır.

Bununla birlikte, eğilim açık: Yapay zeka, depo lojistiğinde giderek daha önemli hale geliyor. On yıl içinde, şu anda pilot proje olan birçok şey yaygınlaşacak. Bugün başlayan şirketler değerli deneyimler kazanıyor ve çözümlerini ölçeklendirebiliyor. Birçok ülkedeki politika yapıcılar, lojistiğin genel ekonomi için kilit bir sektör olduğunu ve yapay zekanın bu önemli sektörü daha verimli ve dayanıklı hale getirecek bir kaldıraç olduğunu kabul ettikleri için bu gelişmeyi destekliyorlar.

Depo lojistiğinde yapay zeka ve makine öğreniminin entegrasyonu, verimlilik ve hızda gözle görülür başarılarla birlikte çoktan başladı. Yatırım ve dönüşüm gerektiriyor, ancak maliyet tasarruflarından ve müşteri hizmetlerinin iyileştirilmesinden yeni iş modellerine kadar muazzam fırsatlar sunuyor. En iyi uygulamalar küresel olarak benimsendikçe bölgesel farklılıklar zamanla azalacaktır. Gelecek, insan ve makinelerin yakın işbirliği içinde çalıştığı, büyük ölçüde otomatikleştirilmiş, daha akıllı bir depo lojistiği vaat ediyor. Aynı zamanda, bu değişiklikleri sorumlu bir şekilde yönetmeliyiz; çalışanları dahil etmeli, teknoloji güvenliğini sağlamalı ve etik kurallara uymalıyız. Başarılı olursak, geçmişte bildiğimizden çok daha verimli, esnek ve dayanıklı bir lojistik dünyası bekleyebiliriz.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus