هوش مصنوعی چگونه هزینه های لجستیک را کاهش می‌دهد؟ معرفی نمونه های موفق در جهان
در سال‌های اخیر استفاده و به کارگیری هوش مصنوعی در موفقیت کسب‌وکارها نقش بسزایی داشته است. این فناوری در حال حاضر در صنعت لجستیک نیز مورد توجه قرار گرفته است. هوش مصنوعی در این صنعت موفق به بهینه‌سازی هزینه‌های لجستیک تا ۱۵٪، ارتقای سطح موجودی تا ۳۵٪ و بالا بردن کیفیت خدمات تا ۶۵٪ شده و با مشاوره به کسب و کارهای لجستیکی ارزش‌آفرینی نموده است.
در این مقاله به بررسی موردی دغدغه‌های شرکت‌های فعال در حوزه لجستیک و راه‌حل‌های ارائه شده بر پایه هوش مصنوعی خواهیم پرداخت. از بهینه‌سازی فرآیند تولید تا بهبود عملکرد در تحویل نهایی (Last-mile Delivery)، این مطالعات موردی نشان می‌دهند که مشاوره هوش مصنوعی چگونه می‌تواند صنعت لجستیک را متحول کند و ایده‌های کارآمد و نوآورانه مهمی در جهت شکوفایی این صنعت ارائه می‌دهد.
مطالعه موردی ۱: بهینه‌سازی عملیات زنجیره تأمین
چالش شرکت Swift Logistics
Swift Logistics، یکی از شرکت‌های پیشرو در حمل‌ونقل و لجستیک، با چالش‌هایی در بهینه‌سازی عملیات زنجیره تأمین خود مواجه بود. چالش اصلی این شرکت به برنامه‌ریزی مسیرها مربوط می‌شد که در نهایت به افزایش هزینه‌های سوخت، طولانی‌تر شدن زمان‌های تحویل و کاهش بهره‌وری کلی می‌انجامید. همچنین، فرآیندهای دستی مدیریت موجودی باعث ایجاد ناهماهنگی و کمبود منابع می‌شد که رضایت مشتریان را تحت تأثیر قرار می‌داد.
راه حل
شرکت Swift Logistics تحلیل جامعی از فرآیندهای زنجیره تأمین سازمان انجام داد و راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را برای رفع چالش‌های شناسایی شده پیاده‌سازی کرد. با استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، یک سیستم بهینه‌سازی مسیر پویا توسعه داد که داده‌های ترافیک واقعی، محدودیت‌های تحویل و ترجیحات مشتریان را مد نظر قرار می‌داد.
همچنین، سیستم‌های مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی برای پیش‌بینی دقیق تقاضا و بهینه‌سازی سطوح موجودی در انبارها و مراکز توزیع به کار گرفته شدند.
نتایج
– کاهش مصرف سوخت به میزان ۲۰٪: بهینه‌سازی مسیرهای تحویل منجر به کاهش قابل توجه ۲۰ درصدی در مصرف سوخت شد که علاوه بر کاهش هزینه‌های عملیاتی، به پایداری محیطی نیز کمک کرد.
– کاهش زمان‌های تحویل به میزان ۳۰٪: برنامه‌ریزی بهینه مسیرها منجر به بهبود قابل توجه ۳۰ درصدی در کارایی تحویل شد که رضایت مشتریان را افزایش داده و رقابت‌پذیری را حفظ کرد.
– کاهش کمبود موجودی به میزان ۴۰٪: پیش‌بینی دقیق تقاضا باعث کاهش ۴۰ درصدی کمبود موجودی شد که موجب شد قفسه‌ها همیشه پر باشند، سفارشات به موقع انجام شود و فرصت‌های فروش از دست نرود.
– صرفه‌جویی در هزینه‌ها و بهبود سودآوری: این بهینه‌سازی‌ها منجر به صرفه‌جویی قابل توجه در هزینه‌ها و بهبود سودآوری شد که تاثیر تحول‌آفرین هوش مصنوعی بر عملیات Swift Logistics را تأیید کرد.
مطالعه موردی ۲: بهبود عملکرد در تحویل نهایی (Last-mile Delivery)
چالش شرکت Express Fulfillment
Express Fulfillment، یک ارائه‌دهنده خدمات تحقق سفارشات در حوزه تجارت الکترونیک با سرعت رشد بالا است. این شرکت در برآورده‌کردن تقاضای رو به افزایش برای تحویل‌های همان روز (same-day delivery) و تحویل‌های روز بعد (next-day delivery) با مشکلاتی مواجه بود. این شرکت با چالش‌هایی در بهینه‌سازی مسیرهای تحویل نهایی روبرو بود که منجر به از دست رفتن زمان‌های تحویل، افزایش هزینه‌های حمل‌ونقل و نارضایتی مشتریان می‌شد. علاوه بر این، فرآیندهای دستی پردازش و مدیریت زمان‌بندی سفارشات به ناکارآمدی‌ها و تأخیرها در تحقق سفارشات منجر می‌شد.
راه‌حل
Express Fulfillment راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد تحویل نهایی پیاده‌سازی نمود. با استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده پیشرفته و الگوریتم‌های بهینه‌سازی مسیر، این شرکت با مشاوره هوش مصنوعی، یک سیستم زمان‌بندی تحویل در زمان واقعی (Real_Time Delivery) توسعه داد. این سیستم، مسیرهای تحویل را براساس عواملی همچون حجم سفارشات، پنجره‌های تحویل و شرایط ترافیکی، بهینه‌سازی می‌کرد. علاوه بر این، چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرآیندهای پردازش سفارش و ارتباط با مشتریان به کار گرفته شدند که بهره‌وری عملیاتی را بهبود بخشیده و زمان‌های تحقق سفارشات را کاهش داد.
نتایج
– کاهش ۲۵٪ هزینه‌های حمل‌ونقل: سیستم زمان‌بندی تحویل در زمان واقعی منجر به بهینه‌سازی مسیرها و کاهش ۲۵ درصدی هزینه‌های حمل‌ونقل شد.
– بهبود ۴۰٪ در نرخ‌های تحویل به موقع: با بهینه‌سازی مسیرها و زمان‌بندی بهتر، نرخ‌های تحویل به موقع ۴۰ درصد بهبود یافت که رضایت مشتریان را افزایش داد.
– کاهش ۵۰٪ زمان‌های پردازش سفارش: چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی فرآیندهای پردازش سفارش را بهینه کرده و زمان‌های پردازش را ۵۰ درصد کاهش دادند، که منجر به بهبود بهره‌وری عملیاتی شد.
مطالعه موردی ۳: بهینه‌سازی عملیات انبارها
چالش Global Logistics Solutions
Global Logistics Solutions، یک ارائه‌دهنده خدمات لجستیک چند‌ملیتی، با چالش‌هایی در بهینه‌سازی عملیات انبار مواجه بود تا توانایی پذیرش پیک‌های فصلی و الگوهای متغیر تقاضا را داشته باشد. فرآیندهای دستی انتخاب و بسته‌بندی، منجر به موانعی شد که طولانی‌تر شدن زمان ارسال و افزایش هزینه‌های نیروی کار را به همراه داشت. استفاده نامناسب از فضای درون انبار نیز مشکل را تشدید و ظرفیت ذخیره‌سازی را محدود می‌کرد و در نتیجه اختلالاتی در فرآیند تحویل ایجاد می‌شد. علاوه بر این، روش‌های دستی پیگیری موجودی منجر به عدم دقت، کمبود موجودی و تأخیر در تکمیل مجدد شده‌بود.
راه‌حل
برای رفع این چالش‌ها، Global Logistics Solutions از راه‌حل‌های متناسب مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کرد. این شرکت، به کمک هوش مصنوعی یک سیستم انتخاب و بسته‌بندی خودکار و سفارشی توسعه داد که الگوریتم‌های یادگیری ماشین و فناوری روباتیک را بهینه‌سازی و فرآیندهای تحویل سفارشات ادغام کرد. این سیستم با تنظیم پویای تخصیص منابع بر اساس پیش‌بینی‌های تقاضای واقعی و تحلیل داده‌های موجود، اطمینان حاصل می‌کرد که استفاده بهینه از نیروی کار و فضای انبار انجام شود. علاوه بر این، سیستم‌های مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی برای پیگیری دقیق موجودی و تکمیل فعال پیاده‌سازی شدند که عملیات روان را فراهم کرد و تعداد موارد کمبود موجودی را کاهش داد.
نتایج
– کاهش ۵۰٪ در زمان تحقق سفارش: سیستم انتخاب و بسته‌بندی خودکار زمان تحقق سفارشات را نصف کرد که به بهبود بهره‌وری عملیاتی منجر شد.
– کاهش ۳۰٪ در هزینه‌های نیروی کار: با خودکارسازی فرآیندها و بهینه‌سازی تخصیص منابع، هزینه‌های نیروی کار به میزان ۳۰ درصد کاهش یافت که به صرفه‌جویی قابل توجهی منجر شد.
– افزایش ۶۰٪ در بهره‌وری استفاده از ظرفیت ذخیره‌سازی: استراتژی‌های بهینه‌سازی فضا مبتنی بر هوش مصنوعی، بهره‌وری از ظرفیت ذخیره‌سازی را ۶۰ درصد افزایش داد که به بهینه‌سازی توانمندی انبار و بهره‌وری انبار انجامید.
آپتایم؛ ارائه‌دهنده راهکارهای لجستیک بر پایه هوش مصنوعی در ایران
شرکت آپتایم در ایران، با ارائه سرویس‌های مدیریت ناوگان و پخش و توزیع مبتنی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی، به کاهش هزینه‌های لجستیک و مصرف سوخت کمک می‌کند. در حال حاضر شرکت‌هایی مانند دیجی‌کالا، دیجی‌اکسپرس، خانومی، گروه تک، ایران‌خودرو و … از سرویس‌های آپتایم استفاده می‌کنند. برای استفاده از دموی سرویس‌ها و دریافت مشاوره رایگان می‌توانید از اینجا درخواست خود را ثبت کنید.
دیدگاه خود را ثبت کنید
تمایل دارید در گفتگوها شرکت کنید؟در گفتگو ها شرکت کنید.