Lojistik için Yönetilen Yapay Zeka: Yeni bir kategori intralojistiği nasıl yeniden düzenliyor?

Maliyetler, karmaşıklık ve oynaklık arasındaki gerilimde lojistik

Lojistik, tarihsel olarak iki arada bir derede kalmıştır: aynı anda hem bir maliyet merkezi, hem bir hizmet sağlayıcı hem de stratejik bir kaldıraçtır. Ancak son yıllarda, çerçeve koşulları önemli ölçüde kötüleşmiştir. Avrupa'daki enerji fiyatları, bazen ABD veya Asya'dakilerin iki ila dört katı kadar yüksek olup, bu durum özellikle enerji yoğun endüstriyel ve lojistik lokasyonlarında büyük bir marj baskısı yaratmaktadır. Aynı zamanda, daha yüksek nakliye maliyetleri, ücretler, enerji, arazi maliyetleri ve otomasyon giderleri nedeniyle genel lojistik maliyetleri önemli ölçüde artmaktadır.

Aynı zamanda, sektör yapısal bir işgücü açığıyla boğuşuyor: Avrupa'da ulaştırma ve depolama sektörlerinde büyük darboğazlar gözlemleniyor; araştırmalar, ankete katılan lojistik operatörlerinin yaklaşık dörtte üçünün personel açığı yaşadığını ve bunların önemli bir kısmının ciddi personel açığı yaşadığını gösteriyor. E-ticaret, çok kanallı perakende, ilaç, otomotiv akü lojistiği ve diğer yüksek büyüme sektörlerinden gelen talep artmaya devam ederken, yeterli sayıda kalifiye personeli çekmek ve elde tutmak son derece zorlaşıyor.

Aynı zamanda teknik karmaşıklık da artıyor. Depo otomasyonu pazarı yıllık çift haneli oranlarda büyüyor; tahminler, 2030 yılına kadar 55 milyar ABD dolarını aşan bir hacim ve yılda yaklaşık %15 ila %19 arasında küresel bir büyüme öngörüyor. İç lojistik otomasyon çözümleri pazarının değeri halihazırda 20 milyar ABD dolarının üzerinde ve e-ticaret, artan hizmet talepleri ve sınırlı alan sayesinde önemli ölçüde büyüyor.

Lojistik zinciri boyunca yapay zekanın kullanımı giderek daha dinamik bir şekilde gelişiyor. Lojistikte yapay zekaya yönelik küresel pazar, 2020'lerin ortalarında tek haneli ila çift haneli milyar dolar aralığında seyrederken, 2030'ların başı ile ortası arasında birkaç yüz milyar ABD dolarına ulaşması ve yıllık büyüme oranlarının yüzde 40'ı aşması bekleniyor. Depolamada yapay zeka için de benzer bir eğilim bekleniyor: burada da çift haneli milyar dolarlık pazarlar ve yüzde 20'nin çok üzerinde büyüme oranları öngörülüyor.

Sonuç bir gerilim: Lojistik yöneticileri otomasyona, robotiğe ve yazılıma yatırım yaparken, aynı zamanda talep, kapasite, enerji maliyetleri ve personeldeki muazzam dalgalanmalarla boğuşuyorlar. Bu son derece ağ bağlantılı ve giderek daha fazla otomasyona sahip sistemleri geleneksel BT ve organizasyonel yaklaşımlarla yönetmek sınırlarına ulaşıyor. İşte tam da bu noktada yeni bir ürün ve çözüm kategorisi fikri ortaya çıkıyor: Lojistik Yönetimli Yapay Zeka.

İçin uygun:

• Endüstri 4.0 ve 5.0'da Endüstriyel Yönetilen Yapay Zeka çözümlerinin potansiyeli

Endüstriyel Yönetilen Yapay Zeka'dan Lojistik Yönetilen Yapay Zeka'ya: Lojistiğin neden kendine özgü bir yaklaşıma ihtiyacı var?

Son yıllarda, Yönetilen Yapay Zeka veya Endüstriyel Yönetilen Yapay Zeka kavramı kurumsal ortamda yerleşik hale geldi. Bu kavram, yapay zekayı yalnızca bir model veya bağımsız bir çözüm olarak değil, veri entegrasyonu ve model geliştirmeden operasyon, izleme ve yönetişime, güvenlik ve uyumluluğa kadar tamamen yönetilen bir sistem olarak sunan platform ve hizmetleri ifade eder. Endüstriyel Yapay Zeka hizmetleri, endüstride öncelikli olarak öngörücü bakım, süreç optimizasyonu, enerji verimliliği ve kalite kontrol gibi konuları ele alır.

Bu kavramlar değerlidir, ancak çoğunlukla genel kalır veya üretim süreçlerine yoğun bir şekilde odaklanır. Lojistikte - özellikle yüksek raflı depolar, otomatik küçük parça depolama, mekik sistemleri, konveyör teknolojisi ve robotik içeren intralojistikte - gereksinimler temelden farklıdır:

Öncelikle, lojistik gerçek zamanlı olarak çok daha kritiktir. Depo veya nakliye yönetimindeki gecikmeli veya hatalı kararlar, hizmet seviyeleri, teslimat süreleri ve müşteri memnuniyeti üzerinde doğrudan ve gözle görülür bir etkiye sahiptir.

İkinci olarak, birçok lojistik süreci oldukça stokastiktir: Düzensiz mal girişleri, değişken siparişler, kısa vadeli promosyonlar, mevsimsel zirveler, taşıma kapasitelerindeki başarısızlıklar veya ağdaki ani kesintiler, haftalık veya aylık bazda klasik planlama modelleri kullanılarak yalnızca sınırlı bir ölçüde temsil edilebilir.

Üçüncüsü, lojistik sistemleri; WMS, TMS, ERP, robotik kontrolörler, IoT sensörleri, taşıyıcı platformlar, platform tüccarları ve müşteri sistemlerinden oluşan sıkı bir şekilde entegre bir ekosistem içinde çalışır. Mantık, çok sayıda teknik ve organizasyonel arayüze dağıtılmıştır.

Genel bir yönetilen yapay zeka çözümü teknik temelleri (veri platformu, MLOps, yönetişim) sağlasa da, her dakika çözülmesi gereken ayrıntılı lojistik düzenleme görevlerini nadiren ele alır. Bu nedenle, lojistik yalnızca "yapay zeka"ya değil, aynı zamanda kendi alanına özgü bir kategoriye de ihtiyaç duyar: Lojistik Yönetilen Yapay Zeka - özellikle intralojistik ve lojistik süreçleri için tasarlanmış yönetilen bir yapay zeka katmanı.

Lojistik Yönetimli Yapay Zeka Nedir?

Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, üç seviyeyi birleştiren bağımsız bir ürün ve çözüm kategorisi olarak tanımlanabilir:

• Birincisi, operasyonel sistemleri (WMS, TMS, ERP, robotik kontrolörler, sensörler, taşıyıcı arayüzleri) gerçek zamanlı olarak birbirine bağlayan ve bunları semantik olarak anlayan, lojistik odaklı, alan odaklı bir veri ve entegrasyon katmanıdır.
• İkincisi, tipik lojistik karar alanları için önceden tanımlanmış, özelleştirilebilir yapay zeka yapı taşları koleksiyonu: envanter optimizasyonu, yerleştirme, iş gücü planlaması, sipariş serbest bırakma, dalga oluşturma, rota belirleme, taşıyıcı seçimi, dinamik hizmet seviyesi kontrolü, risk ve dayanıklılık modelleri.
• Üçüncüsü, bu yapay zeka yapı taşlarını sürekli bir hizmet olarak sağlayan yönetilen bir operasyon ve yönetişim modeli: SLA'lar, 7/24 operasyon, izleme, sürekli yeniden eğitim, düzenleyici uyumluluk, dokümantasyon ve insan müdahalesi ve onaylar için net bir çerçeve.

Geleneksel WMS veya TMS sistemlerinin aksine, Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, siparişleri yöneten ve "işleyen" öncelikli bir işlem sistemi değildir. Aksine, bu sistemlerin davranışlarını gerçek zamanlı olarak kontrol eden, koordine eden ve sürekli olarak optimize eden, yönetilen bir hizmet modeline entegre edilmiş, kapsayıcı, öğrenen bir karar katmanıdır.

Genel kurumsal veya endüstriyel yönetimli yapay zeka çözümlerinin aksine, Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, lojistik süreçlerine kökten uyarlanmıştır. Önceden oluşturulmuş kullanım örnekleri, veri modelleri ve karar kalıpları, kurumsal düzeyde soyut tanımlama gerektirmek yerine, depolama ve taşıma süreçlerine doğrudan entegre edilecek şekilde tasarlanmıştır.

Ekonomik gerekçe: Ayrı bir kategorinin ticari açıdan neden mantıklı olduğu

Yeni bir ürün kategorisinin mantıklı olup olmadığı sorusu, nihayetinde her zaman ekonomik bir sorudur: Bağımsız ve açıkça tanımlanmış bir kategoriyle, aksi takdirde elde edilemeyecek veya yalnızca yüksek fırsat maliyetleriyle elde edilebilecek yapısal bir katma değer yaratılabilir mi?

Lojistik Yönetimli Yapay Zeka örneğinde bunu destekleyen birçok makroekonomik ve mikroekonomik faktör bulunmaktadır.

Makro düzeyde, ilgili pazarlar hızla büyüyor ve aynı zamanda bireysel çözümleri aşan bir olgunluk düzeyine yaklaşıyor. Lojistik ve depo yönetiminde yapay zeka pazarı yıllık %20'nin çok üzerinde, hatta bazı alanlarda %40'ı aşan oranlarda büyüyor. İntralojistik ve depo otomasyonu pazarlarının 2030/2034 yılına kadar on milyarlarca ABD dolarına ulaşması bekleniyor. Aynı zamanda, robotik kullanımı da hızla artıyor: tahminler, 2025 yılına kadar tüm büyük depoların yaklaşık yarısının bir tür robotik kullanacağını gösteriyor.

Bu dinamik, yeni bir karmaşıklık katmanı yaratıyor: Sistemler, sensörler, robotlar ve bulut hizmetleri ne kadar çok entegre edilirse, yalnızca belirli alanlarda optimizasyon yapan değil, aynı zamanda bütünsel olarak düzenleyen, koordineli, alan-özgü bir "zekaya" olan ihtiyaç da o kadar artıyor.

Mikro düzeyde, şirketler operasyonel mükemmellik, dayanıklılık ve maliyet verimliliğini aynı anda nasıl elde edecekleri sorusuyla giderek daha fazla boğuşuyor. Araştırmalar, yapay zeka destekli depo süreçlerinin yüzde 99'a yaklaşan envanter doğruluğu, depolama ve personel maliyetlerinde önemli düşüşler ve teslim sürelerinde önemli bir kısalma sağlayabileceğini gösteriyor. Ancak aynı zamanda, alan, otomasyon teknolojisi ve BT için sabit maliyetler de artıyor. Ekonomik mantık değişiyor: Zaten yüksek sabit maliyetler taşıyanlar, bu maliyetleri amorti etmek için ekipman ve süreçlerin mümkün olan en yüksek düzeyde kullanımına ihtiyaç duyuyor.

Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, bu ekonomik mantığı, yalnızca izole verimlilik kazanımları sağlayarak değil, aynı zamanda mevcut tüm kapasiteyi (depolar, teknoloji, çalışanlar ve ulaşım ağı) dinamik ve veri odaklı bir şekilde kullanarak ele alır. Katma değer, yalnızca maliyetlerde yüzdelik düşüşte değil, aynı zamanda sermaye verimliliğinde, dayanıklılıkta ve öngörülebilirlikte yapısal bir iyileşmede yatmaktadır.

Konusu: Tipik bir orta ölçekli şirket sahibi bir kararla karşı karşıyadır.

Lojistik Yönetimli Yapay Zeka ihtiyacını somutlaştırmak için, anlatısal bir bakış açısı faydalı olacaktır. Büyük bir yüksek raflı depoya, yedek parça alanında hızla büyüyen bir e-ticaret yan kuruluşuna ve birkaç bölgesel dağıtım merkezine sahip, otomotiv veya makine mühendisliği tedarikçisi gibi tipik bir Orta Avrupa orta ölçekli şirketini hayal edelim.

Şirket son yıllarda büyük yatırımlar yaptı: binlerce palet kapasiteli otomatik yüksek raflı depo, mekik sistemli otomatik küçük parça deposu (AS/RS), yeni konveyör teknolojisi, dahili taşıma için otonom mobil robotlar, modern bir depo yönetim sistemi (WMS), rota planlama için bir nakliye yönetim sistemi (TMS) ve müşteri ve tedarikçi sistemlerine çeşitli arayüzler. Yatırımlar, personel tasarrufu ve artan alan verimliliği vaadinin yanı sıra müşteri ihtiyaçlarına daha esnek bir şekilde yanıt verebilme yeteneğiyle haklı çıktı.

Sahadaki gerçeklik ise çok daha çelişkili. Çeyrek sonu veya sezonluk yoğunluk öncesi gibi yoğun günlerde, deponun bazı alanları kapasitelerinin sınırına ulaşırken, diğerleri yeterince kullanılamıyor. Tüm planlamalara rağmen, kısa süreli hastalık izinleri ve beklenmedik sipariş artışları planları aksattığı için personel vardiyaları genellikle optimum şekilde doldurulamıyor. Bazı servis sistemleri tam kapasite çalışırken, diğer koridorlar nispeten sessiz kalıyor.

Bunlara bir de dış şoklar ekleniyor: Aniden geciken bir nakliye konteyneri, taşıma kapasitesinde kısa süreli bir darboğaz, gece vardiyalarında enerji maliyetiyle ilgili kısıtlamalar veya soğutulmuş alanlardaki çalışma sürelerinin kısalması. Bu aksaklıkların her biri hızlı ve sağlam kararlar gerektiriyor; bu kararlar genellikle deneyime, içgüdülere ve Excel analizlerine dayanarak anlık olarak alınıyor.

Şirket aynı zamanda ilk yapay zeka projelerini de başlattı: bir talep tahmin çözümü, dinamik envanter optimizasyonu için bir pilot proje ve TMS içinde bir rota optimizasyon aracı. Ancak bu girişimler farklı departmanlara dağılmış durumda, farklı veritabanları kullanıyor ve farklı hizmet sağlayıcılar tarafından yönetiliyor. Sonuç: küçük ölçekte umut verici sonuçlar veren, ancak büyük ölçekte kapsamlı bir dönüşüm sağlamayan, yapay zeka adalarından oluşan bir karmaşa.

Lojistik Yönetimli Yapay Zeka tam da bu noktada devreye giriyor: başka bir araç olarak değil, yeni silo adaları yaratmak yerine mevcut varlıkları düzenleyen, yönetilen, kapsamlı bir istihbarat katmanı olarak.

Mimari konsept: Bireysel çözümlerden düzenlenmiş bir yapay zeka katmanına

Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, teknik ve kavramsal olarak operasyonel sistemler ile kurumsal yönetim arasında bir katman olarak düşünülebilir.

Alt uçta ise işlemsel sistemler ve fiziksel varlıklar yer alır: WMS, TMS, ERP, robot kontrolörleri, konveyör teknolojisi, IoT sensörleri, taşıyıcı platformlar, saha yönetimi, kontrol merkezleri. Bu sistemler, sipariş oluşturma, mal kabulü, toplama siparişleri, taşıma siparişleri, sistem durumundaki değişiklikler, arıza mesajları ve araçların GPS konumları gibi olayları yüksek bir sıklıkta üretir ve tüketir.

En üstte klasik yönetim ve planlama araçları yer alır: S&OP süreçleri, bütçe ve yatırım planlaması, ağ tasarımı, lokasyon ve düzen kararları, stratejik tedarikçi ve taşıyıcı seçimi.

Birçok şirketin bu alanda bir açığı var: Operasyonel kontrol merkezleri var, ancak tüm lojistik alt alanlarında öğrenen, önerilerde bulunan, optimizasyon yapan ve müdahale eden tutarlı ve birleşik bir karar alma katmanı neredeyse yok. Lojistik Yönetimli Yapay Zeka tam da bu noktada devreye giriyor.

Mimari genellikle dört temel unsurdan oluşur:

• Öncelikle, operasyonel verileri neredeyse gerçek zamanlı olarak uyumlu hale getirip zenginleştiren ve bunları anlamsal olarak anlaşılabilir nesnelere dönüştüren, lojistiğe özgü bir veri ve etkinlik platformu. Sistem, bir siparişin, bir pozisyonun, bir depolama konumunun, bir rotanın, bir yuvanın veya bir kaynağın ne olduğunu yalnızca teknik olarak değil, aynı zamanda iş açısından da bilmelidir.
• İkincisi, her biri belirli karar alanlarından (tahmin, optimizasyon, sınıflandırma ve model oluşturma) sorumlu olan ve kural tabanlı ve sezgisel mantıkla birleştirilmiş bir yapay zeka aracı ve modelleri kütüphanesi. Bu araçlar tek başlarına değil, bir orkestrasyon katmanında birbirine bağlıdır.
• Üçüncüsü, insan sevk görevlilerinin, kontrol odası personelinin ve yönetimin bu yapay zeka katmanıyla etkileşime girmesine olanak tanıyan bir etkileşim ve kontrol katmanı: onay verme, senaryoları simüle etme, sınırları belirleme, öncelikleri değiştirme, istisnaları tanımlama.
• Dördüncüsü, devam eden operasyonu, izlemeyi, model bakımını, düzenleyici gerekliliklere uyumu (yapay zeka düzenlemesi, veri koruma, iş hukuku, ürün sorumluluğu gibi) ve dokümantasyonu garanti altına alan bir operasyonel ve yönetişim çerçevesi.

Lojistik Yönetimli Yapay Zeka yaklaşımının temel özelliği, bu mimarinin yalnızca tasarlanması değil, aynı zamanda tek bir kaynaktan hizmet olarak sunulması ve işletilmesidir; net sorumluluklar, SLA'lar ve ekonomik göstergeler ile.

İntralojistikte tipik uygulama alanları

Yüksek raflı depolarda ve diğer intralojistik ortamlarda Lojistik Yönetimli Yapay Zeka için çok sayıda fırsat ortaya çıkıyor.

Önemli bir kullanım örneği, dinamik sipariş verme ve sipariş dalgası oluşturmadır. Siparişleri, son teslim tarihleri ​​veya varış bölgeleri gibi katı kurallara göre gruplamak yerine, bir yapay zeka katmanı, darboğazları önlemek, teslim sürelerini en aza indirmek ve mevcut kaynakların kullanımını optimize etmek için hangi siparişlerin sisteme, ne zaman ve hangi kombinasyonla aktarılacağına sürekli olarak karar verebilir. Bu süreç, gelen siparişlerin tahminlerini, mevcut sistem durumlarını, personel planlamasını ve nakliye aralıklarını içerir.

İkinci kullanım alanı, ürünlerin depolama alanlarına dağıtılması olan yerleştirmeyi içerir. Yapay zeka destekli yöntemler, hacim eğilimlerini, mevsimsel kalıpları, iade akışlarını ve fiziksel kısıtlamaları dikkate alarak, ürünleri minimum çabayla alınabilecekleri yerlere dinamik olarak yerleştirebilir. Araştırmalar, akıllı yerleştirme ve envanter stratejilerinin ölçülebilir verimlilik ve maliyet avantajları sağlayabileceğini göstermektedir.

Üçüncü alan, personel dağıtım ve vardiya planlamasının yönetimidir. Depolama ve taşımacılıktaki iş gücü açığı göz önüne alındığında, mevcut çalışanlardan en iyi şekilde yararlanmak ekonomik açıdan hayati önem taşımaktadır. Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, sipariş hacimleri ve süreç yükü tahminlerini somut vardiya modellerine dönüştürebilir, fazla mesai gereksinimlerini erkenden belirleyebilir ve alternatif senaryoları simüle edebilir (örneğin: Belirli sayıda çalışanla ve hangi hizmet seviyesinde kaç sipariş işlenebilir?).

Dördüncüsü, robotik ve yapay zekanın derinlemesine entegrasyonu yeni bir potansiyel yaratıyor. Otonom mobil robotlar, servis sistemleri ve robotik toplama çözümleri, öngörücü bakım, yol optimizasyonu, darboğaz yönetimi ve insanlarla iş birliği için kullanılabilecek büyük miktarda veri üretiyor. Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, farklı robotik sistemleri koordine eden, dağıtımlarını önceliklendiren ve güvenlik, verimlilik ve ergonomik kriterleri dengeleyen bir "beyin" görevi görebilir.

Son olarak, intralojistik ve nakliye lojistiğinin ortak bir yapay zeka katmanı aracılığıyla birbirine bağlanması, mal girişinden teslimata kadar uçtan uca optimizasyon sağlar. Bu sayede, son teslim süreleri, paketleme stratejileri ve yükleme planlarının taşıyıcı müsaitliğine, trafik tahminlerine ve maliyet eğilimlerine göre dinamik olarak ayarlanması sağlanır.

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.

Başlıca faydalarına bir göz atalım:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.

🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Yönetilen Yapay Zeka Çözümü - Endüstriyel Yapay Zeka Hizmetleri: Hizmetler, endüstriyel ve makine mühendisliği sektörlerinde rekabet gücünün anahtarı

Taşımacılık ve ağ lojistiğinde uygulama alanları

Depolamanın dışında bile, Lojistik Yönetimli Yapay Zeka kategorisi çeşitli uygulama alanları sunmaktadır. Taşımacılık lojistiğinde, talep ve kapasite değişkenliği son yıllarda önemli ölçüde artmış; navlun fiyatları büyük ölçüde dalgalanmış ve hava olayları, jeopolitik gerginlikler veya kapasite darboğazlarından kaynaklanan kesintiler daha sık hale gelmiştir.

Lojistik odaklı yönetilen bir yapay zeka katmanı, taşıma siparişlerini, mevcut kapasiteleri, harici piyasa verilerini (anlık ücretler, geçiş ücretleri, yakıt maliyetleri) ve hizmet seviyesi taahhütlerini gerçek zamanlı olarak dengeleyen bir "temsilci ekosistemi" işlevi görebilir. Temsilciler, örneğin alternatif rotalar planlayabilir, taşıyıcı karışımlarını dinamik olarak yeniden tahsis edebilir, geri dönüşleri belirleyebilir veya konsolidasyon fırsatlarını tespit ederek doğrudan TMS'ye veya sevk görevlilerine önerilerde bulunabilir.

Büyük 3PL'ler, paket servis sağlayıcıları veya yedek parça dağıtım merkezi ağları gibi birbirine bağlı lojistik ağlarında, Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, akışları kolaylaştırmaya, yoğun dönemleri kaydırmaya ve kaynakları konuma özel olarak değil, ağ genelinde optimize etmeye yardımcı olabilir. Bu aynı zamanda stratejik soruları da içerir: Hangi siparişler hangi dağıtım merkezinde toplanıyor? Çapraz sevkiyat nerede değerli? Gereksiz yere sermaye bağlamadan dalgalanmayı dengelemek için hangi bölgelerde hangi envanter seviyeleri korunmalıdır?

Çok modlu ağlarda, yapay zeka, ortak bir optimizasyon sürecinde işletme ve aktarma sürelerini, tren tarifelerini, terminal kapasitelerini ve karayolu trafiğini de dikkate alabilir. Artan sürdürülebilirlik gereksinimleri ve CO₂ fiyatlandırması göz önüne alındığında, karar alma katmanı emisyon maliyetlerini optimizasyona açıkça dahil edebilir ve böylece maliyet ve iklim politikası hedeflerini birbirine bağlayabilir.

İçin uygun:

• Yönetilen Yapay Zeka, Yapay Zeka benimsenmesindeki küresel açığı nasıl kapatabilir?

İş modelleri: Lojistik Yönetimli Yapay Zeka nasıl sunulabilir ve fiyatlandırılabilir?

Lojistik Yönetimli Yapay Zeka'nın bir ürün kategorisi olarak ekonomik olarak uygulanabilir hale gelmesi için net iş modellerine ihtiyaç vardır. Üç yaklaşım açıktır.

Platform merkezli yaklaşım, önceden oluşturulmuş bağlayıcılar, veri modelleri ve kullanım örnekleriyle standartlaştırılmış, bulut tabanlı, lojistik yönetimli bir yapay zeka platformu sunar. Müşteriler, kullanım lisansını kullanıcılara, depo konumlarına, işlem hacmine veya bunların bir kombinasyonuna göre belirler. Model özelleştirme, danışmanlık ve değişiklik yönetimi gibi ek katma değerli hizmetler ayrı olarak fiyatlandırılır.

Hizmet odaklı bir yaklaşım, Lojistik Yönetimli Yapay Zeka'yı, bir hizmet sağlayıcının operasyon, sürekli optimizasyon ve raporlama sorumluluğunu üstlendiği, sürekli yönetilen bir hizmet olarak konumlandırır. Buradaki ücretlendirme, örneğin verimlilik artışları, maliyet tasarrufları veya iyileştirilmiş hizmet seviyeleri yoluyla daha sonuç odaklı olabilir. Ancak bunun için net bir temel tanım ve şeffaf temel performans göstergeleri (KPI'lar) gereklidir.

Hibrit yaklaşım, platform ve hizmet unsurlarını birleştirir: Teknik temel, standartlaştırılmış bir platform olarak sağlanırken, belirli müşteri modülleri, örneğin özellikle kritik konumlar veya ağlar söz konusu olduğunda, ayrı ayrı yönetilen bir hizmet olarak çalışır.

Ekonomik açıdan bakıldığında, kısmen sonuç odaklı bir yaklaşım özellikle ilgi çekicidir, çünkü hem sağlayıcının hem de müşterinin teşviklerini daha iyi uyumlu hale getirir. Yapay zeka sistemlerini operasyonlarına derinlemesine entegre eden sağlayıcılar, genellikle sonuçlarda somut iyileştirmeler elde etmek için daha fazla etkiye sahiptir ve bunları müşteriye gösterebilirler.

Farklılaşma: Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, WMS, TMS ve genel Yönetimli Yapay Zeka'dan nasıl farklıdır?

Yeni bir kategori ancak mevcut kategorilerden açıkça ayırt edilebiliyorsa anlam ifade eder.

Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, bir WMS'den temel olarak işlemleri yönetmemesi, bunun yerine kararlar alması bakımından farklıdır. Bir WMS, hangi siparişlerin mevcut olduğunu, hangi depolama konumlarının dolu olduğunu ve hangi kaynakların kullanılabilir olduğunu bilir; yürütme işlemi odur. Lojistik Yönetimli Yapay Zeka ise, hangi siparişlerin ne zaman iletileceği, nasıl paketleneceği, nereye yönlendirileceği ve kaynakların nasıl dağıtılacağına karar verir ve sonuçlardan ders çıkarır.

Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, TMS'den benzer bir şekilde farklıdır: Bir TMS, rotalar oluşturur, sevkiyatları yönetir ve taşıyıcılarla iletişim kurar. Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, hangi siparişlerin hangi rotaya ne zaman atanacağını, hangi taşıyıcıların ve hangi karışımda kullanılacağını, hizmet seviyelerinin maliyet açısından nasıl optimize edileceğini ve dış aksaklıkların en iyi şekilde nasıl azaltılabileceğini belirler.

Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, alana özgü modelleri, ontolojileri ve kullanım örnekleriyle genel kurumsal veya endüstriyel yönetimli yapay zeka çözümlerinden farklıdır. Genel platformlar öncelikli olarak altyapı, araçlar ve yönetişim sağlarken, Lojistik Yönetimli Yapay Zeka ayrıca lojistiğe özel hazırlanmış hazır istihbarat modülleri ve lojistiğe özgü temel performans göstergeleri, çelişen hedefler ve süreçler hakkında bilgi sunar.

Bu ayrım şunu açıkça ortaya koyuyor: Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, WMS/TMS veya Endüstriyel Yapay Zeka platformlarının rakibi değil, bunların arasında ve üstünde eksik olan bir katmandır; verilerden ve sistemlerden gerçek, sürekli yönetilen katma değer üreten yorumlayan, öğrenen ve koordine eden bir katmandır.

Talep faktörleri: Maliyet, risk, hizmet, düzenleme

Böyle bir kategoriye olan talebin ardında sadece teknolojik imkânlar değil, aynı zamanda öncelikli olarak iş gereklilikleri yatıyor.

Maliyet ve kâr marjı baskısı temel bir etkendir. Artan enerji fiyatları, ücretler ve alan ve malzeme maliyetleri, lojistik ve sanayi şirketlerini büyük bir baskı altına sokuyor. Pahalı otomasyona yatırım yapanlar, bu varlıkların kullanımını en üst düzeye çıkarmalı ve planlama hatalarını en aza indirmelidir. Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, tam da bu optimizasyon zorluğunu ele alıyor.

Krizler, jeopolitik gerginlikler ve aşırı hava olaylarının artan sıklığı nedeniyle risk yönetimi ve dayanıklılık giderek daha fazla ön plana çıkıyor. Geleneksel S&OP döngüleri ve statik acil durum planları, yüksek oynaklıklı durumları gerçek zamanlı olarak yönetmek için yetersiz kalıyor. Yönetilen, yapay zeka destekli bir karar katmanı, kesintileri erken tespit ederek, alternatif senaryolar hesaplayarak ve uygulanabilir öneriler sunarak yardımcı olabilir.

Hizmet beklentileri artmaya devam ediyor. E-ticaret müşterileri hızlı ve öngörülebilir teslimatlara alıştı; B2B müşterileri de giderek benzer şeffaflık ve duyarlılık bekliyor. Bu süreçleri yalnızca tepki vermekle kalmayıp proaktif bir şekilde yönetenler pazarda fark yaratacak.

Düzenleme ve yönetişim de önem kazanıyor. Enerji ve emisyon düzenlemeleri, tedarik zincirlerinde gerekli özen yükümlülükleri, depolama ve taşıma süreçlerinde güvenlik gereklilikleri, veri koruma ve yeni yapay zeka düzenlemeleri, şeffaflık ve kontrol konusunda yüksek talepler doğuruyor. Lojistikte yapay zekaya yönelik yapılandırılmış ve yönetilen bir yaklaşım, uyumluluğun sağlanması, sorumluluk risklerinin sınırlandırılması ve müşteriler ve düzenleyici otoritelerle güven oluşturulması için bir ön koşul haline geliyor.

Engeller ve riskler: Lojistik Yönetimli Yapay Zeka neden kendi kendine yaygınlaşmayacak?

Ekonomik mantık ne kadar ikna edici görünse de, Lojistik Yönetimli Yapay Zeka'yı bir kategori olarak kurmanın yolu engellerle doludur.

Teknik olarak, birçok lojistik sistemi zaman içinde organik olarak gelişmiş ve oldukça parçalı bir yapıya sahiptir. Farklı WMS sürümleri, şirket içinde geliştirilen araçlar, eski arayüzler ve tescilli robot kontrolörleri entegrasyonu zorlaştırır. Veri ve sistem uyumu için net bir yol haritası olmadan, yönetilen her yapay zeka projesi karmaşıklık nedeniyle başarısızlığa uğrama riskiyle karşı karşıyadır.

Kurumsal olarak roller ve sorumluluklar genellikle belirsizdir. Kararı kim verir: kontrol merkezi, yapay zekâ, merkezi tedarik zinciri yönetimi veya BT? Maliyet, hizmet, envanter ve sürdürülebilirlik hedefleri arasındaki çelişkili hedefler nasıl çözülür? Açıkça tanımlanmış bir yönetişim olmadan, teknik olarak işlevsel olsa da bir yapay zekâ katmanının günlük operasyonlarda engellenmesi veya göz ardı edilmesi riski vardır.

Kültürel açıdan, güçlü bir deneyim ve sezgiselliğe dayalı bir yönetim modelinden veri ve yapay zeka odaklı bir modele geçiş zorludur. Birçok dağıtımcı ve depo yöneticisi muazzam bir deneyime ve yerel optimizasyon uzmanlığına sahiptir; bu deneyimin algoritmalar tarafından geçersiz kılınmak yerine, değerlendirilmesi gerekir. Yönetilen bir yapay zeka yaklaşımı, insanlar ve makineler arasındaki iş birliğini bilinçli bir şekilde vurgulamalıdır.

Son olarak, tedarikçi bağımlılığı riski de söz konusudur. Lojistik kontrol mantığını harici olarak yönetilen bir yapay zeka hizmetine devretmek, şirketleri büyük ölçüde teknoloji ve veri modeline bağlar. Açık arayüzler, model ve veri taşınabilirliği ve net bir çıkış planı, tedarikçi seçerken stratejik kriterler haline gelir.

Uygulama senaryoları: Şirketler Lojistik Yönetimli Yapay Zeka'yı kademeli olarak nasıl benimseyebilir?

Bu bağlamda, kademeli ve odaklanmış bir yaklaşım mantıklıdır. Tipik bir yol, hızlı bir şekilde ölçülebilen, açıkça tanımlanmış, dar kapsamlı bir kullanım senaryosuyla başlayabilir: örneğin, bir e-ticaret deposunda dinamik dalga oluşumu, yüksek dalgalanma gösteren bir dağıtım merkezinde yapay zeka destekli iş gücü planlaması veya seçili rotalarda acente tabanlı taşıyıcı ve rota optimizasyonu.

Yönetilen boyutu en baştan dikkate almak önemlidir: sadece bir model geliştirip bir kez kullanıma sunmak değil, aynı zamanda devam eden operasyonu, izlemeyi, yeniden eğitimi, süreç değişikliklerine uyumu ve yönetişimi tanımlamak. Bu, şirketlerin lojistik kararlarını kısmen yönetilen bir yapay zeka katmanına devretmenin ne anlama geldiğini küçük ölçekte öğrenmelerini sağlar.

Bir sonraki adımda, ideal olarak aynı veri ve entegrasyon temeline dayanan daha fazla kullanım örneği eklenebilir: envanter optimizasyonu, yerleştirme, zamanında teslimat ve siparişlerin hizmet seviyesi ve kâr marjına göre önceliklendirilmesi. Bu, başlangıçta yerel bir alanla (örneğin tek bir depo) sınırlı olan, ancak daha sonra ağ genelinde ölçeklenebilen bir yapay zeka aracı ekosistemi oluşturur.

Daha yüksek bir olgunluk seviyesinde, Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, stratejik planlama ve karar alma süreçlerine de entegre edilebilir: ağ tasarımı, konum kararları, otomasyon için yatırım planlaması ve taşıyıcılarla müzakereler. Operasyonel olarak kullanılan aynı veri ve karar alma temeli, stratejik senaryolara da katkı sağlar.

Sağlayıcılar için perspektif: Lojistik Yönetilen Yapay Zeka pazarını güvenilir bir şekilde kim doldurabilir?

Bir sağlayıcı açısından bakıldığında, Lojistik Yönetimli Yapay Zeka kategorisi yeni konumlandırma fırsatları sunuyor. Birkaç oyuncu grubu dikkate değer.

WMS, TMS ve depo otomasyon sistemleri sağlayıcıları, derin bir alan bilgisine ve operasyonel verilere erişime sahiptir. Mevcut sistemlerini bir yapay zeka ve orkestrasyon katmanıyla genişletebilir ve bunu yönetilen bir hizmet olarak sunabilirler. En önemlisi, kendilerini kendi ekosistemleriyle sınırlamamalı, gerçek uçtan uca orkestrasyonu mümkün kılmak için üçüncü taraf entegrasyonlarına açık kalmalıdırlar.

Bulut ve kurumsal yapay zeka platformu sağlayıcıları, veri yönetimi, MLOps, ölçekleme ve güvenlik alanlarında güçlü yeteneklere sahiptir. Genel platformlarında lojistiğe özgü çözümler oluşturabilirler, ancak süreçler ve temel performans göstergeleri konusunda gerekli derinliğe ulaşmak için lojistik ve intralojistik uzmanlarıyla yakın bir şekilde çalışmalıdırlar.

Lojistik odaklı uzmanlaşmış danışmanlık ve entegrasyon firmaları köprü görevi görebilir: Süreçleri, sistemleri ve organizasyonları anlarlar ve teknoloji, organizasyon ve yönetişimi birleştiren bireysel Lojistik Yönetimli Yapay Zeka yol haritaları geliştirebilirler.

Son olarak, başlangıçtan itibaren lojistik yönetimli yapay zeka platformu veya hizmet sağlayıcıları olarak faaliyet gösterecek yeni oyuncular ortaya çıkacak. Mevcut WMS/TMS/ERP/robotik ortamlarına standartlaştırılmış konektörler aracılığıyla bağlanan entegre, bulut tabanlı, aracı tabanlı çözümler oluşturmaya çalışacaklar.

Uzun vadede, pazarın hibrit biçimlere tanıklık etmesi muhtemel: temel yapay zeka ve veri işlevleri sağlayan daha büyük platformlar ve bunların üzerine inşa edilmiş, API'ler ve alan modelleri aracılığıyla bağlanan uzmanlaşmış Lojistik Yönetimli Yapay Zeka çözümleri.

Uzun vadeli vizyon: Yönetilen depodan kendini optimize eden lojistik zincirine

Lojistik Yönetimli Yapay Zeka bir kategori olarak kendini kurdukça, lojistik organizasyonlarının hedef imajları da değişecek.

İlk adım olarak, depolar ve ağlar "yapay zekâ destekli" hale getiriliyor: Sevk görevlileri ve kontrol merkezleri öneriler, simülasyonlar ve tahminler kullanıyor, ancak nihayetinde karar vericiler olarak kalıyorlar. Sistem önerilerini açıklıyor, etkilerini ölçüyor ve retlerden veya alternatif kararlardan ders çıkarıyor. Kuruluş, akıllı bir varlıkla iş birliği yapmaya alışıyor.

İleri bir aşamada, belirli alanlar insan gözetimiyle "yapay zekâ odaklı" hale gelir: standart siparişleri önceliklendirme, robotik kaynakları tahsis etme veya açıkça tanımlanmış kriterlere göre taşıyıcıları seçme gibi belirli rutin görevler büyük ölçüde otomatikleştirilir. İnsanlar istisnalara, karmaşık hususlara ve stratejik kararlara odaklanır.

Uzun vadede, Lojistik Yönetimli Yapay Zeka'nın gerçek zamanlı verilerden, geri bildirimlerden ve dış sinyallerden sürekli olarak öğrendiği "kendini optimize eden" bir lojistik zinciri ortaya çıkar. İnsan gözünden kaçan kalıpları tanır ve düzen, süreç ayarları, sözleşme yapıları veya ağ topolojilerinde proaktif olarak değişiklikler önerir. Yönetim kararları daha veri odaklı ve şeffaf hale gelir.

Bu vizyon kendi başına bir amaç değildir. Yapısal kısıtlamalara bir yanıttır: beceri eksiklikleri, maliyet baskıları, oynaklık ve düzenleyici gereklilikler, geleneksel yöntemlerle ancak sınırlı bir ölçüde yönetilebilir. Bu bağlamda, tutarlı bir şekilde yönetilen, alana özgü bir yapay zeka katmanı, lojistiğin evriminde "olması güzel" olmaktan ziyade mantıksal bir sonraki adımdır.

Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, moda bir terim değil, gerekli bir gelişmedir

Lojistik Yönetimli Yapay Zeka'ya doğru gelişim daha geniş bir eğilimi yansıtıyor: Yapay Zeka, pilot projelerden ve laboratuvarlardan çıkıp forkliftler, konveyör teknolojisi veya BT sistemleri gibi operasyonel bir üretim aracı haline geliyor. Veri hacminin, süreç yoğunluğunun ve gerçek zamanlı gereksinimlerin özellikle belirgin olduğu lojistikte, bu geçiş özellikle dikkat çekici.

Bağımsız bir ürün kategorisi olan Lojistik Yönetimli Yapay Zeka, ekonomik ve stratejik açıdan mantıklıdır çünkü çeşitli boşlukları kapatır: genel yapay zeka platformları ile uzmanlaşmış lojistik sistemleri arasında, bireysel çözüm düşüncesi ile uçtan uca orkestrasyon arasında ve izole verimlilik kazanımları ile yapısal dayanıklılık arasında.

WMS, TMS, robotik veya ERP'nin yerine geçmiyor; daha ziyade, bu sistemleri teknoloji yatırımlarının sürdürülebilir ekonomik faydalar sağlayacak şekilde entegre eden eksik zeka katmanıdır. Uygulanması teknik, organizasyonel ve kültürel değişiklikler gerektiriyor, ancak alternatifleri (daha fazla parçalanma, otomasyon varlıklarının yetersiz kullanımı ve artan karmaşıklıkla birlikte artan kâr marjı baskısı) iş açısından pek cazip değil.

Lojistiğin neredeyse her sektörde kritik bir fark yaratan unsur haline geldiği bir dünyada, rekabet giderek daha fazla, yönetilen, öğrenen bir zeka katmanı aracılığıyla fiziksel akışlarını stratejik olarak en iyi kimin yönettiğine bağlı olacaktır. Lojistik Yönetilen Yapay Zeka, bunun için kavramsal bir çerçeve sunar ve "daha fazla teknolojiden" gerçek anlamda yönetilen, akıllı bir lojistik operasyonuna geçişi simgeler.

☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!

 

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, 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