"Depolamada Yapay Zeka Durumu" adlı çalışma şunları ortaya koyuyor: Depolamada yapay zeka yatırımlarının neden sadece 2 yılda karşılığını aldığı

Deneysel teknolojilerin çağı sona erdi: Yapay zeka modern depolama alanını nasıl yeniden tanımlıyor?

Uzun bir süre, depolamada yapay zeka (YZ) kullanımı fütüristik bir deney veya birkaç teknoloji devinin özel bir aracı olarak görülüyordu. Ancak yeni ve kapsamlı bir çalışma artık bambaşka bir tablo çiziyor: Yapay zekanın rekabetçi tedarik zincirleri için vazgeçilmez bir temel haline geldiği köklü bir dönüşümün ortasındayız.

Depo teknolojisi uzmanı Mecalux ve ünlü Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nün (MIT) Akıllı Lojistik Sistemleri Laboratuvarı (ILS) iş birliğiyle yürütülen "Depolamada Yapay Zekanın Durumu" başlıklı yeni araştırma, bu konuda etkileyici veriler sunuyor. 21 ülkeden 2.000'den fazla profesyonelin deneyimlerine dayanan rapor, teknolojinin henüz emekleme aşamasında olduğunu gösteriyor. On depodan dokuzu, yapay zeka destekli çözümleri halihazırda kullanıyor; artık sadece izole pilot projelerde değil, günlük operasyonlarının ayrılmaz bir parçası olarak.

Çalışmanın bulguları, yaygın mitleri çürütüyor ve akıllı lojistiğin muazzam potansiyelini ortaya koyuyor. Otomasyonun işleri yok edeceği yönündeki korkuların aksine, şirketler çalışan memnuniyetinin arttığını ve hatta personel sayısında artış olduğunu bildiriyor. Aynı zamanda, ekonomik göstergeler de ikna edici: Ortalama geri ödeme süresi yalnızca iki ila üç yıl olan yapay zeka ve makine öğrenimine yapılan yatırımlar, üretkenlik ve maliyet azaltımında son derece etkili olduğunu kanıtlıyor.

Ancak gelişim burada bitmiyor. Geleneksel makine öğrenimi sipariş toplama ve bakım gibi süreçleri optimize ederken, üretken yapay zeka bir sonraki inovasyon dalgasını getirmeye hazır. Sadece sorunları tahmin etmekle kalmayıp aynı zamanda proaktif çözümler geliştirmeyi de vaat ediyor.

Bu rapor, pazarın mevcut olgunluk seviyesini vurguluyor, yapay zekanın belirli rekabet avantajlarını analiz ediyor ve şirketlerin giderek karmaşıklaşan ve değişken hale gelen küresel ekonomide dirençli ve karlı kalmak için şimdi atması gereken stratejik adımları gösteriyor.

"Depolamada Yapay Zekanın Durumu" adlı güncel çalışma neyi gösteriyor?

"Depolamada Yapay Zekanın Durumu" başlıklı yeni çalışma, önde gelen bir depo teknolojisi ve lojistik yazılımı sağlayıcısı olan Mecalux tarafından, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'ndeki Akıllı Lojistik Sistemleri Laboratuvarı (ILS) iş birliğiyle gerçekleştirildi. Bu kapsamlı araştırma, 21 ülkede faaliyet gösteren 2.000'den fazla tedarik zinciri ve depolama uzmanının yanıtlarına dayanmaktadır. Çalışmanın bulguları net bir tablo çiziyor: Yapay zeka ve makine öğrenimi, çoktan deneysel araçların ötesine geçerek depolamada üretkenliğin, hassasiyetin ve iş gücü gelişiminin temel itici güçleri haline geldi. Çalışma, dünya çapındaki depo operatörlerinin artık izole pilot projeler aşamasında olmadığını, günlük operasyonlarında giderek daha fazla yapay zeka uyguladığını gösteriyor.

Depo operasyonlarında yapay zeka çözümlerine yönelik mevcut pazar ne kadar olgun?

Depo operasyonlarında yapay zeka çözümleri pazarı etkileyici bir olgunluk seviyesine ulaştı. Araştırmaya göre, on depodan dokuzundan fazlası bir tür yapay zeka veya gelişmiş otomasyon kullanıyor. Bu, yalnızca yüksek bir benimseme oranını değil, aynı zamanda sektörün bu teknolojilere olan güvenini de gösteriyor. Ankete katılan şirketlerin yarısından fazlasının artan veya tam otomasyonla faaliyet gösterdiğini bildirmesi özellikle dikkat çekici. Bu yüksek otomasyon oranı, özellikle karmaşık lojistik ağlarına ve birden fazla dağıtılmış lokasyona sahip büyük şirketler arasında belirginleşiyor. Pilot projelerden tam uygulamaya geçiş, depoların yapay zekayı artık yalnızca deneysel bir çözüm olarak değil, günlük operasyonlarının yerleşik bir bileşeni olarak görmesinden de anlaşılıyor. Bu olgunluk, şirketlerin birikmiş deneyim ve en iyi uygulamalardan yararlanmalarını sağlıyor.

Yapay zekanın depo operasyonlarında hangi özel uygulamaları kullanılıyor?

Yapay zekanın depo operasyonlarındaki pratik uygulaması, birkaç temel operasyonel işlevi kapsar. Sipariş toplama, yani toplama ve paketleme, yapay zeka sistemleri rotaları optimize edip hata oranlarını azaltabildiği için en yaygın uygulamalar arasındadır. Envanter optimizasyonu, yapay zekanın envanteri daha verimli yönetmek ve aşırı stoklamayı önlemek için öngörücü modeller kullandığı bir diğer kritik uygulama alanıdır. Özellikle önemli bir uygulama alanı ekipman ve makine bakımıdır. Bu alanda yapay zeka, durum izleme yoluyla önleyici bakım sağlayarak arıza süresini en aza indirir ve ekipmanın ömrünü uzatır. İş planlaması da, verimliliği ve çalışan memnuniyetini dikkate alarak personel için optimum dağıtım planları oluşturan yapay zeka sistemlerinden önemli ölçüde yararlanır. Bir diğer uygulama alanı ise, yapay zeka destekli sistemlerin potansiyel güvenlik risklerini tespit edip izleyebildiği güvenlik izlemedir. Bu çeşitli uygulamalar, yapay zekanın yalnızca tek bir işlevi iyileştirmekle kalmayıp tüm depo sistemini dönüştürdüğünü göstermektedir.

Yapay zeka uygulamaları hangi rekabet avantajlarını beraberinde getiriyor?

Mecalux CEO'su Javier Carrillo'ya göre akıllı depolar, hacim, hassasiyet ve uyum sağlama gibi üç temel boyutta rakiplerinden daha iyi performans gösteriyor. Yapay zekâya yatırım yapan şirketler, siparişleri ve envanter hareketlerini daha hızlı işlemenin yanı sıra operasyonlarında da daha yüksek doğruluk sergiliyor. Dahası, piyasa dalgalanmalarına karşı daha dirençli ve değişen taleplere uyum sağlamada daha esnek hale geliyorlar. Artan hız, daha yüksek doğruluk ve gelişmiş uyum sağlama yeteneğinin birleşimi, şirketlerin piyasa değişikliklerine daha hızlı yanıt vermelerini ve müşterilerine daha iyi hizmet vermelerini sağlıyor. Carrillo, bu şirketlerin yalnızca kısa vadede daha iyi sonuçlar elde etmekle kalmayıp, aynı zamanda daha öngörülebilir ve uzun vadede ekonomik dalgalanmalara karşı daha donanımlı olduklarını vurguluyor. Bu, giderek karmaşıklaşan zorluklarla karşı karşıya kalan küresel bir tedarik zincirinde özellikle önemli.

Depolarda yapay zeka uygulamasının yatırım getirisi nedir?

Çalışmaya göre, depolardaki yapay zeka uygulamalarına yönelik yatırım getirisi metrikleri oldukça olumlu. Ankete katılan şirketlerin çoğu, depo teknolojisi bütçelerinin yüzde 11 ila 30'unu yapay zeka ve makine öğrenimi girişimlerine ayırıyor. Özellikle cesaret verici olan, bu yatırımların genellikle iki ila üç yıl içinde kendini amorti etmesi. Bu nispeten kısa geri ödeme süresi, yatırımların hızla ölçülebilir sonuçlara yol açtığını gösteriyor. Olumlu yatırım getirisi, birkaç özel iyileştirmeye atfedilebilir. En önemlilerinden biri, depo yönetimi hatalarını en aza indiren ve maliyetli hata ücretlerini düşüren artan envanter doğruluğudur. Dahası, yapay zeka, artan verimlilik ve optimize edilmiş süreçlerle ölçülen anında performans iyileştirmelerine yol açar. Daha iyi planlama ve kaynak kullanımıyla iş verimliliği artar ve hataların azalması doğrudan maliyet tasarruflarına katkıda bulunur. Bu ölçülebilir iyileştirmeler, hızlı yatırım getirisinin temelini oluşturur.

Şirketleri yapay zeka çözümlerine yatırım yapmaya iten faktörler nelerdir?

Depo operasyonlarına yapay zeka yatırımının itici güçleri çeşitlidir ve modern tedarik zinciri yönetiminin zorluklarını yansıtır. Birincil etkenlerden biri, daha verimli operasyonlar sayesinde elde edilen maliyet tasarruflarıdır. Modern müşteriler daha hızlı teslimatlar ve daha fazla güvenilirlik beklediğinden, artan müşteri beklentileri de aynı derecede önemli bir rol oynamaktadır. Şirketler daha az personel ile daha yüksek hacimleri yönetmek için yapay zekadan yararlandıkça, birçok bölgedeki iş gücü sıkıntısı kritik bir itici güç haline gelmiştir. Yapay zeka enerji tüketimini ve israfı azaltabildiğinden, sürdürülebilirlik hedefleri giderek artan bir itici güçtür. Son olarak, şirketler yapay zeka donanımlı rakipler tarafından geride bırakılmaktan korktukları için rekabet baskısı sürekli bir motivasyon kaynağıdır. Ekonomik, operasyonel ve stratejik nedenlerin bu birleşimi, depolamaya yapay zeka yatırımının neden bu kadar yaygın olduğunu açıklamaktadır.

Yapay zeka çözümlerinin yaygınlaştırılmasında hangi zorluklar ortaya çıkıyor?

İlerleme ve olumlu sonuçlara rağmen, şirketler yapay zeka uygulamalarını ölçeklendirmede hâlâ önemli zorluklarla karşı karşıya. MIT'deki ILS laboratuvarı direktörü Dr. Matthias Winkenbach'a göre, en zor kısım geliştirme veya ilk uygulamada değil, entegrasyonun son aşamasında, yani insanların, verilerin ve analitiklerin mevcut sistemlere sorunsuz bir şekilde entegre edilmesinde yatıyor. Bu, birçok şirketin yapay zeka entegrasyonu için tasarlanmamış eski sistemlerle çalışmak zorunda kalması nedeniyle kritik bir nokta. En büyük engellerden biri, geleneksel olarak teknoloji merkezli olmayan birçok depo operasyonundaki teknik uzmanlık eksikliği. Sistem entegrasyonu, yeni yapay zeka sistemlerinin eski makineler ve yazılımlarla iletişim kurması gerektiğinden teknik bir zorluk teşkil ediyor. Veri kalitesi genellikle hafife alınan bir konu, çünkü yapay zeka sistemleri yalnızca üzerinde eğitim aldıkları veriler kadar iyi ve birçok şirket parçalanmış veya eksik veri kaynaklarıyla boğuşuyor. Uygulama maliyetleri de, özellikle sınırlı BT bütçelerine sahip küçük şirketler için bir engel teşkil ediyor. Bu zorluklar, gelişmiş yapay zeka araçlarını mevcut eski sistemlere bağlamak için gereken önemli çabayı yansıtıyor.

Şirketlerin yapay zeka zorluklarının üstesinden gelmesine yardımcı olan faktörler nelerdir?

Zorluklara rağmen, çalışma şirketlerin bunların üstesinden gelmek için sağlam bir temele sahip olduğunu gösteriyor. Ankete katılan şirketlere göre, veri ve proje yönetiminde sağlam bir temele sahipler ve bu da yapay zeka uygulamaları için iyi bir temel sağlıyor. Şirketler, yapay zeka benimseme yönündeki devam eden eğilim için çeşitli hızlandırıcılar belirledi. Uzmanlaşmış yazılım çözümleri entegrasyonu kolaylaştırabileceğinden, uygun araçların kullanımı çok önemlidir. Net yol haritaları, şirketlerin yapay zeka benimseme süreçlerini yapılandırmalarına ve paydaşları uyumlu hale getirmelerine yardımcı olur. Uygulama maliyetlerini karşılamak ve projenin erken sonlandırılmasını önlemek için daha büyük bütçeler gereklidir. Yapay zeka deneyimine sahip çalışanlar daha hızlı uygulama yapabilecekleri ve tuzaklardan kaçınabilecekleri için daha fazla şirket içi uzmanlık şarttır. Ayrıca, kurum kültürü, direncin üstesinden gelmek ve yenilikçi bir zihniyet geliştirmek için önemlidir. Bu faktörleri birleştiren kuruluşlar, yapay zekayı başarıyla uygulamak ve ölçeklendirmek konusunda daha kolay deneyim kazanırlar.

Yapay zeka uygulamaları işleri tehlikeye atacak mı?

Çalışmanın ele aldığı önemli bir nokta, otomasyon ve yapay zekanın büyük iş kayıplarına yol açacağı yönündeki yaygın korkudur. Rapor bu korkuları açıkça çürütmekte ve farklı bir resim çizmektedir. Araştırmaya göre, yapay zeka insanların yerini almıyor, aksine üretkenliği ve iş tatminini artırıyor ve yeni istihdam fırsatları yaratıyor. Bu, otomasyondan kaynaklanan büyük iş kayıpları hakkındaki yaygın anlatıya aykırı önemli bir bulgudur. Ankete katılan şirketlerin dörtte üçünden fazlası, yani yaklaşık %75'i, yapay zekayı uyguladıktan sonra çalışan üretkenliğinde ölçülebilir bir artış gördü. Daha da önemlisi, bu uygulamalar aynı zamanda iş tatmininin de artmasına yol açarak, çalışanların işlerini daha az tekrarlayıcı ve daha tatmin edici bulduklarını göstermektedir. Daha da etkileyici olanı, ankete katılan şirketlerin yarısından fazlasının, yani %50'sinden fazlasının, yapay zekayı uyguladıktan sonra iş gücünde artış bildirmesidir. Bu, yapay zeka destekli depo operasyonlarının daha hızlı büyüdüğünü ve yeni oluşturulan pozisyonları doldurmak için daha fazla kalifiye çalışana ihtiyaç duyduğunu göstermektedir.

LTW Intralogistics – Akış Mühendisleri - Görsel: LTW Intralogistics GmbH

LTW, müşterilerine tek tek bileşenler değil, entegre komple çözümler sunmaktadır. Danışmanlık, planlama, mekanik ve elektroteknik bileşenler, kontrol ve otomasyon teknolojisi, yazılım ve servis - her şey ağ bağlantılı ve hassas bir şekilde koordine edilmiştir.

Temel bileşenlerin şirket içinde üretilmesi özellikle avantajlıdır. Bu, kalite, tedarik zincirleri ve arayüzlerin optimum şekilde kontrol edilmesini sağlar.

LTW, güvenilirlik, şeffaflık ve iş birliğine dayalı ortaklığın simgesidir. Sadakat ve dürüstlük şirket felsefesinin ayrılmaz bir parçasıdır; burada el sıkışmanın hâlâ bir anlamı vardır.

İçin uygun:

• LTW Çözümleri

Şirketler geleceğe yönelik yapay zeka yatırımlarını nasıl planlıyor?

Şirketlerin yapay zeka ile ilgili gelecek planları iddialı ve teknolojiye güçlü bir güven gösteriyor. Ankete katılan şirketlerin neredeyse tamamı önümüzdeki iki ila üç yıl içinde yapay zeka kullanımını daha da genişletmeyi planlıyor. Bu tutarlı ileriye dönük yaklaşım, şirketlerin yapay zekayı tek seferlik bir uygulama olarak değil, devam eden bir geliştirme olarak gördüğünü gösteriyor. Bu güvenin çarpıcı bir göstergesi, ankete katılan şirketlerin yüzde 87'sinin gelecekte yapay zeka bütçelerini artırmayı planlamasıdır. Bu, şirketlerin yalnızca mevcut yapay zeka yatırımlarından memnun olmadıklarını, aynı zamanda rekabetçi kalmak için daha fazla yatırımın gerekli olduğunu da anladıklarını güçlü bir şekilde göstermektedir. Daha da etkileyici olanı, şirketlerin yüzde 92'sinin halihazırda yeni yapay zeka projeleri uyguluyor veya planlıyor olmasıdır. Bu, yapay zeka uygulamasının artık istisna değil, kural olduğunu göstermektedir. Bu rakamlar, şirketlerin operasyonlarını optimize etmek için yapay zekadan yararlanmanın yeni yollarını sürekli olarak aradığı hızla gelişen bir ekosisteme işaret etmektedir.

Üretken yapay zekanın modern depo operasyonlarındaki rolü nedir?

Çalışmaya göre, bir sonraki yapay zeka inovasyon dalgası, özellikle üretken yapay zeka olmak üzere karar alma teknolojileri alanında olacak. Şirketler, üretken yapay zekayı modern lojistik merkezlerinde en değerli yöntem olarak tanımlıyor ve çeşitli uygulamalarını takdir ediyor. Bir uygulama, üretken yapay zekanın belgeleri otomatik olarak oluşturup güncelleyerek manuel çalışmayı azaltabildiği otomatik dokümantasyondur. Depo dağıtım optimizasyonu, üretken yapay zekanın geleneksel yaklaşımların dikkate almayacağı yenilikçi dağıtım modelleri önerebildiği bir diğer uygulamadır. Süreç tasarımı da, yeni ve daha verimli süreç tasarımları geliştirebilen üretken yapay zekadan faydalanır. Özellikle teknik bir uygulama ise, üretken yapay zekanın depo yönetim sistemlerini ve robotikleri kontrol etmek için otomatik olarak kod yazabildiği otomasyon sistemleri için kod üretimidir. Dr. Matthias Winkenbach'a göre, geleneksel makine öğrenimi ile üretken yapay zeka arasında önemli bir ayrım vardır.

Geleneksel makine öğrenmesi ve üretken yapay zeka lojistikte nasıl farklılık gösteriyor?

MIT'den Dr. Matthias Winkenbach, depolarda yapay zekanın geleceğini anlamak için hayati önem taşıyan temel bir ayrıma işaret ediyor. Geleneksel makine öğrenimi, sorunları tahmin etmede oldukça etkilidir. Bu modeller, hangi koşulların makine hasarına, teslimat gecikmelerine veya güvenlik sorunlarına yol açtığını analiz edebilir ve şirketlere erken uyarılar sağlayabilir. Bu, maliyetleri düşüren ve duruş süresini en aza indiren önleyici tedbirleri mümkün kılar. Öte yandan, üretken yapay zeka, çözümlerin geliştirilmesine aktif olarak yardımcı olarak farklı bir şekilde çalışır. Süreçleri optimize etmek veya sorunları yenilikçi yollarla çözmek için yeni yollar önerebilir. Geleneksel makine öğrenimi "Bir sorun olacak" derken, üretken yapay zeka "Sorunu çözebileceğimiz beş yol var" der. Bu tamamlayıcı güçlü yönler, optimum şekilde donatılmış bir depo operasyonunun her iki teknolojiyi de kullanması gerektiği anlamına gelir. Bu nedenle şirketler bugün üretken yapay zekayı depolardaki en büyük değer yaratıcısı olarak görüyor. Şirketlerin yalnızca sorunlara tepki vermesini değil, aynı zamanda iyileştirmeleri proaktif olarak belirlemesini ve uygulamasını da sağlar.

Yapay zeka sistemleri depo operasyonlarının temel çalışma şeklini nasıl değiştiriyor?

Yapay zeka, depo operasyonlarının işleyişinde bireysel optimizasyonların ötesine geçerek köklü bir dönüşüme yol açıyor. Akıllı depolama artık sabit ve değişmeyen süreçlere değil, yeni koşullara uyum sağlayabilen uyarlanabilir sistemlere dayanıyor. Geleneksel bir depodaki depolama ve geri alma makinesi sabit rotaları ve rutinleri takip ederken, yapay zeka donanımlı bir makine mevcut depo durumuna göre rotasını gerçek zamanlı olarak optimize eder. Bu, yalnızca verimlilik artışı sağlamakla kalmaz, aynı zamanda aşınma ve yıpranmayı azaltır ve ekipmanın ömrünü uzatır. Makine durum izleme, köklü bir değişim geçiren bir diğer alandır. Sabit aralıklara dayalı düzenli önleyici bakım yerine, sistemler makinelerin gerçek durumunu izleyebilir ve yalnızca gerektiğinde bakım yapabilir. Bu, özellikle duruş süreleri önemli maliyetlere yol açabilen depolama ve geri alma makineleri gibi darboğazdaki makineler için önemlidir. Veri, yapay zeka sistemlerinin çalışmasını sağlayan "yağ" olduğundan, veri toplama ve analizi her zamankinden daha önemli hale geliyor. Şirketler, yapay zekadan yararlanmak için sağlam veri altyapılarına yatırım yapmalıdır.

Yazılımın ötesinde hangi yatırımlar gereklidir?

Yapay zeka yazılımlarına büyük önem verilse de, başarılı bir uygulama için başka birçok alana yatırım yapılması gerekmektedir. Yapay zeka yüksek kaliteli veri gerektirdiğinden, veri altyapısı temel öneme sahiptir. Bu durum, ilgili verileri yakalamak için sensörlere, Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarına ve veri yönetim sistemlerine yatırım yapılmasını gerektirebilir. Modern yapay zeka sistemlerinin gerektirdiği bilgi işlem gücünü desteklemek için BT altyapısının modernize edilmesi gerekmektedir. Şirket içi altyapı genellikle yetersiz olduğundan, bulut hizmetleri birçok kuruluş için vazgeçilmez hale gelecektir. Çalışanların yeni sistemlerle çalışıp bunlardan faydalanabilmeleri için eğitime ihtiyaç duymaları nedeniyle çalışan gelişimi hayati önem taşımaktadır. Yönetim sistemleri, yapay zeka destekli ortamlarda insan ve makinelerin entegrasyonunu destekleyecek şekilde uyarlanmalıdır. Son olarak, yapay zeka geleneksel rolleri ve sorumlulukları dönüştürdüğü için kurumsal değişim yönetimi önemlidir. Bu daha geniş yatırım perspektifini anlayan kuruluşların başarılı olma olasılığı daha yüksektir.

Küçük ve orta ölçekli depolar yapay zekayı nasıl uygulayabilir?

Çalışma, daha büyük operasyonlara odaklansa da yapay zekanın daha küçük işletmeler için de erişilebilir hale geldiğini öne sürüyor. Önemli olan, büyük miktarda ön sermaye gerektirmeyen ölçeklenebilir çözümlerle başlamaktır. Bulut tabanlı yapay zeka hizmetleri, daha küçük şirketlerin kapsamlı bir BT altyapısına sahip olmadan yapay zeka yeteneklerinden yararlanmalarını sağlar. Yapay zeka sağlayıcılarıyla ortaklık kurmak, daha küçük işletmelerin her şeyi şirket içinde inşa etmek zorunda kalmadan uzmanlık ve deneyimden yararlanmalarına yardımcı olabilir. Bir veya iki kullanım örneğiyle başlayan odaklı bir yaklaşım, daha fazla katılımı teşvik eden başarılar sağlayabilir. İki ila üç yıllık bir geri ödeme süresiyle, aşamalı bir yaklaşım benimsenirse küçük kazanımlar hızla yatırım getirisine (YG) dönüşebilir. Gerçekçi beklentiler belirlemek için benzer büyüklükteki depolarla çalışma deneyimi olan sağlayıcılardan rehberlik almak da önemlidir.

Yapay zeka uygulamalarıyla ilişkili sürdürülebilirlik yönleri nelerdir?

Sürdürülebilirlik, yapay zekanın depolara yaptığı yatırımlar için giderek daha önemli bir itici güç haline geliyor. Yapay zeka sistemleri aracılığıyla optimize edilmiş rotalar, makinelerin enerji tüketimini azaltıyor ve depolama lokasyonları arasında malların nakliye maliyetlerini düşürüyor. Akıllı envanter yönetimi, aşırı stoklamayı ve buna bağlı depolama maliyetlerini ve israfı azaltıyor. İyileştirilmiş envanter takibi, özellikle çabuk bozulan ürünler için önemli olan bozulma ve israfı önlüyor. Optimize edilmiş alan kullanımı, depoların aynı hacim için daha az alana ihtiyaç duyması anlamına geliyor ve bu da ısıtma, soğutma ve aydınlatma için enerji maliyetlerinden tasarruf sağlıyor. Otomasyon sayesinde azalan iş gücü gereksinimleri, daha az kişinin taşınması gerektiği anlamına gelebilir ve bu da emisyonları azaltır. Bu sürdürülebilirlik unsurları yalnızca çevre için iyi olmakla kalmıyor, aynı zamanda giderek daha bilinçli müşterilere de hitap ediyor ve şirketlerin ESG hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olabiliyor.

Depolama sektörünün geleceği nasıl görünüyor?

Çalışmanın bulgularına göre, yapay zekanın isteğe bağlı değil, rekabetçi depo operasyonlarının merkezinde yer aldığı bir gelecek ortaya çıkıyor. Yapay zekaya yatırım yapmayan şirketler, yapay zeka destekli rakipleriyle başa çıkmakta giderek daha fazla zorlanacak. Önümüzdeki iki-üç yıl, bu dönüşümün kazananları ve kaybedenlerinin ortaya çıkmasıyla kritik öneme sahip olacak. Çalışanların rolü, daha az tekrarlayan görev ve izleme, optimizasyon ve problem çözmeye daha fazla odaklanma ile dönüşecek. Geleneksel depo işleri ortadan kalktıkça yeni iş profilleri ortaya çıkacak. İş gücünü yeniden eğitmeye yatırım yapan şirketler daha iyi bir konumda olacak. Küresel tedarik zincirleri, kesintilere karşı daha çevik ve duyarlı hale gelerek daha dayanıklı sistemlere yol açacak. Tedarik zinciri istihbaratını geliştiren şirketler rekabet avantajı elde edecek. Tahmine dayalı analitikten üretken yapay zekaya kadar çeşitli yapay zeka teknolojilerinin entegrasyonu norm haline gelecek. Son olarak, depo operasyonları veri akışlarına daha bağımlı hale geldikçe veri gizliliği ve siber güvenlik giderek daha kritik hale gelecek. Bu güvenlik unsurlarını ciddiye alan şirketler siber tehditlere karşı daha az savunmasız olacak.

Şirketler yapay zeka dönüşüm süreçlerini nasıl planlamalı?

Yapay zeka dönüşümüne yapılandırılmış bir yaklaşım başarı için olmazsa olmazdır. İlk adım, hangi süreçlerin optimizasyona ihtiyaç duyduğunu ve yapay zekanın en büyük değeri nerede sağlayabileceğini anlamak için mevcut durumun kapsamlı bir analizi olmalıdır. Başarıyı ölçmek için net KPI'lar (Temel Performans Göstergeleri) tanımlamak önemlidir. Yapay zeka uygulaması özel bilgi gerektirdiğinden, gerekli becerilere sahip özel bir yapay zeka ekibi oluşturmak çok önemlidir. Hızlı kazanımlara öncelik vermek, daha büyük projeler için destek ve bütçe sağlayan erken başarılar sağlayabilir. Dış uzmanlar ve tedarikçilerle iş birliği yapmak, uygulama risklerini azaltabilir ve süreci hızlandırabilir. Çalışanlarla planlanan değişiklikler hakkında iletişim kurmak, direnci azaltmak ve kabulü artırmak için önemlidir. Stratejiyi sonuçlara göre düzenli olarak gözden geçirmek ve ayarlamak, kuruluşların çevik kalmasını ve planlarını uyarlayabilmesini sağlar. Son olarak, yapay zeka dönüşümü tek seferlik bir proje değil, devam eden bir geliştirme süreci olduğundan, uzun vadeli bir bakış açısı benimsenmelidir.

Modern depo yönetiminde yapay zekanın önemi

Mecalux ve MIT tarafından yürütülen "Depolamada Yapay Zekanın Durumu" adlı çalışma, depolamanın evriminde kritik bir noktada olduğumuzu açıkça ortaya koyuyor. Yapay zeka artık geleceğin bir teknolojisi değil, çoğu modern depo operasyonunda halihazırda kullanılan ileriye dönük bir teknoloji. Avantajları açık ve ölçülebilir: gelişmiş verimlilik, daha hızlı yatırım getirisi ve iş kayıpları yerine yeni işlerin yaratılması. Yapay zekaya yatırım yapan şirketler artık kendilerini yalnızca kısa vadeli rekabet avantajları için değil, aynı zamanda uzun vadeli rekabet gücü için de konumlandırıyor. Zorluklar gerçek, ancak doğru strateji, doğru araçlar ve doğru zihniyetle aşılabilir. Depo işletmecileri için soru artık yapay zekayı uygulayıp uygulamamak değil, bunu ne kadar hızlı ve kapsamlı bir şekilde yapabilecekleri ve rekabetçi kalıp şirketlerinin geleceğe hazır olup olmadıklarıdır.

☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!

Konrad Wolfenstein

Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

☑️ 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 / Pazarlama / Halkla İlişkiler / Fuarlar

Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketinde sunduğu beş katlı uzmanlığından yararlanın | Ar-Ge, XR, PR ve Dijital Görünürlük Optimizasyonu - Görsel: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki küresel sektör ve iş uzmanlığımız - Görsel: Xpert.Digital

Sektör odağı: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'a), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert İş Merkezi

Görüş ve uzmanlık içeren bir konu merkezi:

• Küresel ve bölgesel ekonomi, inovasyon ve sektöre özgü trendler hakkında bilgi platformu
• Odak alanlarımızdan analizler, dürtüler ve arka plan bilgilerinin toplanması
• İş ve teknolojideki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektör yenilikleri hakkında bilgi edinmek isteyen şirketler için konu merkezi