Logistika şirkətləri üçün süni intellekt alətləri

Logistika şirkətləri üçün süni intellekt alətləri marşrutu planlaşdırmaqdan anbarda malı tapmağa və sifarişin harada olduğunu göstərməyə qədər gündəlik işi sürətləndirir. Bu bələdçidə hansı alətin nəyə yaradığını, nəyə hələ tam etibar etməməli olduğunuzu və haradan başlamalı olduğunuzu sadə dildə izah edirik.

Süni intellekt logistika şirkətlərinə nə üçün lazımdır?

Logistika şirkətləri üçün süni intellekt alətləri əsasən bir işi görür: böyük miqdarda məlumatı insan gücündən qat-qat sürətli emal edib, bu məlumatdan əməli nəticə çıxarır. IBM-in izahına görə, süni intellekt vaxtında qərar vermək, tələbi proqnozlaşdırmaq və böyük data həcmini real vaxtda təhlil etmək üçün istifadə olunur.

Burada "maşın öyrənməsi" (machine learning) termini tez-tez keçir. Sadə dildə bu, sistemin əvvəlcədən yazılmış qaydalara görə deyil, keçmiş məlumatdan öyrənərək qərar verməsi deməkdir. Məsələn, Bakıda kiçik kargo şirkəti son altı ayın çatdırılma vaxtlarına baxaraq hansı rayonda gecikmə riskinin yüksək olduğunu əvvəlcədən görə bilər.

Diqqət: süni intellekt insanı əvəz etmək üçün deyil, insanın işini yüngülləşdirmək üçün qurulur. Növbəti bölmələrdə marşrut, anbar, tələb proqnozu və çatdırılma izləməsi üzrə konkret tətbiqlərə baxırıq.

AI marşrut optimallaşdırmasında necə kömək edir?

Marşrut optimallaşdırması süni intellektin logistikada ən çox yayılmış tətbiqidir. IBM-in qeyd etdiyi kimi, bu alətlər IoT (əşyaların interneti - sürücünün maşınındaki GPS sensoru kimi cihazlar) verilənlərini, tədarükçü şəbəkəsinin məlumatını və real vaxtlı trafiki birləşdirərək ən səmərəli marşrutu təklif edir.

Praktikada bu o deməkdir ki, sistem təkcə "A nöqtəsindən B nöqtəsinə qısa yol" göstərmir. O, hava şəraitini, yol tıxacını və keçmiş çatdırılma vaxtlarını da hesaba alır. Nəticədə yanacaq xərci azalır və sürücü gündə daha çox sifariş çatdıra bilir.

Amma real güzəşt də var: xəritə məlumatı köhnədirsə və ya yol qapalıdırsa, alət bunu dərhal bilməyə bilər. Ona görə marşrut tətbiqini ilk həftələrdə sürücü təcrübəsi ilə paralel yoxlamaq daha təhlükəsizdir.

Anbar avtomatlaşdırması: robot və sensorlardan nə gözləmək olar

FreightWaves-in yazdığına görə, süni intellekt və robototexnikanın birləşməsi anbarda saxlama, seçmə (picking) və qablaşdırma proseslərini xeyli sürətləndirib. Bu, xüsusən anbar işçisi çatışmazlığı və işçi dəyərinin artması dövründə faydalıdır.

Sensorlar və RFID (radiotezlikli identifikasiya) teqləri malın anbarda harada olduğunu real vaxtda göstərir. Bu, stok idarəetməsini əl ilə siyahı tutmaqdan çıxarıb, sistemin özü izləməsinə keçirir. IBM-ə görə, bu yanaşma həmçinin mal dəyişəndə sənədləşməni avtomatik aparmağa kömək edir.

Diqqətli olun: robot və sensor sistemi böyük ilkin investisiya tələb edir. Çox vaxt kiçik şirkət üçün tam robotlaşdırma yox, sadəcə barkod oxuyucu və sadə proqram təminatı ilə başlamaq daha realdır.

Tələb proqnozlaşdırması süni intellekt ilə necə işləyir

Tələb proqnozu, gələcəkdə nə qədər məhsula ehtiyac olacağını əvvəlcədən görmək üçündür. IBM-in izahına əsasən, süni intellekt tələb dəyişkənliyini analiz edib, artıq stoku önləmək üçün proqnozlaşdırıcı yanaşmadan istifadə edir.

Misal üçün, Novruz bayramı öncəsi şirinlik və hədiyyə məhsulu satan onlayn mağaza keçən illərin satış qrafikinə baxaraq hansı həftədə sifariş sayının artacağını görə bilər. Bu, anbarı vaxtından əvvəl doldurmaq və kuryer sayını artırmaq qərarına kömək edir.

Yenə də xatırladaq: proqnoz tarixi məlumata əsaslanır. Birdən-birə baş verən qeyri-adi hadisə (məsələn, gözlənilməz tətil və ya bazar dəyişməsi) alətin gözündən yayına bilər. İnsan nəzarəti burada hələ vacibdir.

Çatdırılma izləmə: sifarişin harada olduğunu göstərmək

IBM-in qeyd etdiyi kimi, AI agentləri sifariş statusunu yoxlayıb, müştəriyə açıq və vaxtında yeniləmə göndərərək çatdırılma hazırlığını yaxşılaşdırır. Bu, əl ilə zəng etmək və status soruşmaq ehtiyacını azaldır.

Supply Chain Dive-ın yazdığına görə, generativ süni intellekt və inkişaf etmiş çatbotlar göndərənlərə və daşıyıcılara real vaxtda sual verib cavab almaq imkanı yaradır. Məsələn, müştəri "sabah əvəzinə bu gün çatdırsam neçəyə düşər" sualını çatbota verə bilər.

Azərbaycanda fəaliyyət göstərən kiçik logistika şirkəti üçün bu, mütləq bahalı sistem qurmaq demək deyil. Sadə statuslu bildiriş (WhatsApp və ya SMS ilə) artıq müştəri məmnuniyyətini yüksəldir. Yerli çatdırılma seçimləri haqqında ətraflı bu bələdçidə yazılıb.

Yük daşıma (freight) şirkətləri AI-dan necə istifadə edir?

Böyük yük daşıma vasitəçiləri (broker) artıq süni intellekti əsas iş prosesinə inteqrasiya edib. Supply Chain Dive-ın məqaləsinə görə, C.H. Robinson generativ süni intellekt vasitəsilə gündə 2000-dən çox qiymət təklifi sorğusuna avtomatik cavab verir və e-poçtları təsnif edərək hansı mesajın qiymət tələb etdiyini müəyyənləşdirir.

Eyni mənbəyə əsasən, ITS Logistics şirkəti süni intellektdən istifadə edərək treyler şəbəkəsini bir ildə bir neçə yüz vasitədən 3000-ə yaxın treylerə qədər böyüdüb və onların harada yerləşməli olduğunu AI modelləri ilə təyin edir. Ryder isə çağrı mərkəzi məlumatlarını AI ilə ümumiləşdirərək müştəri xidmətini sürətləndirir.

Amma bu uğurların arxasında bir şərt var: ITS Logistics-in CIO-su Peter Weis bildirir ki, süni intellekti tətbiq etməzdən əvvəl məlumatın təmiz və dəqiq olması vacibdir, çünki fərqli sistemlərdə saxlanan səhv məlumat AI nəticəsini də səhv edir. Başqa sözlə, əvvəl məlumat qaydasına, sonra alətə sərmayə qoyulmalıdır.

Haradan başlamalı: kiçik logistika şirkəti üçün praktik addımlar

Böyük broker şirkətlərinin imkanı sizdə olmaya bilər, amma məntiq eynidir: kiçik, ölçülə bilən addımla başlayın. Aşağıdakı ardıcıllıq əksər kiçik logistika və kargo şirkəti üçün işlək çıxış nöqtəsidir.

• Məlumatınızı təmizləyin. Sifariş, ünvan və çatdırılma vaxtı bir yerdə, düzgün formatda saxlanmalıdır.
• Bir təkrarlanan işi seçin. Bütün prosesi birdən dəyişməyin; məsələn, əvvəl yalnız status bildirişini avtomatlaşdırın.
• Sadə alətdən başlayın. Tam AI sisteminə keçmədən əvvəl n8n kimi kodsuz avtomatlaşdırma alətləri ilə işin bir hissəsini test edə bilərsiniz.
• İnsan nəzarətini saxlayın. Qiymət, müqavilə şərti və şikayət kimi həssas qərarları hələ insan versin.
• Nəticəni ölçün. Köhnə üsulla yeni üsulu üç-beş real sifarişdə müqayisə edin.

Daha mürəkkəb mərhələdə, sistemin özü qərar təklif etdiyi AI agent yanaşmasına keçmək mümkündür. Ümumi prosesin necə quruldığı haqqında biznes proseslərinin avtomatlaşdırılması bələdçisi faydalı başlanğıc nöqtəsidir. Artıq AI alətlərindən istifadə edən logistika şirkəti bunu müştərilərinə necə göstərə biləcəyi barədə isə logistika və kargo şirkəti üçün B2B görünürlük bələdçisinə baxa bilər.