مع ازدياد تعقيد سلاسل الإمداد، يتزايد يومًا بعد يوم الطلب على تنفيذ الطلبات بسرعة ودقة، وهو ما يجعل التخزين وإدارة المخزون مليئين بالتحديات. وتستخدم حاليًا 38 بالمئة من شركات اللوجستيات في العالم الذكاء الاصطناعي ، ونظرًا للتوقعات بانتشاره مستقبلًا، ستشهد هذه التقنية في مجال التخزين أيضًا نموًا سريعًا لا يمكن إنكاره. فالأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي، بتوفير المعلومات اللحظية للمستودع والتنبؤ باحتياجات الصيانة وتحسين عملية ضبط المخزون، تمكّن شركات اللوجستيات من البقاء في السوق التنافسية بتحسين عمليات التخزين.
الاستخدامات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في إدارة المستودعات
تُظهر تقارير شركة الاستشارات الإدارية الدولية ماكنزي أن 56 بالمئة من الأعمال تستخدم حاليًا الذكاء الاصطناعي في مجال واحد على الأقل من مجالات نشاطها، وتصل هذه النسبة في الاقتصادات الناشئة في الصين والشرق الأوسط وشمال أفريقيا إلى 57 بالمئة. أما في قسم التخزين، فيؤدي الذكاء الاصطناعي إلى ديناميكية النشاط وزيادة مرونته وسرعة استجابته. ويُعدّ الربط الذكي بين المعلومات والآلات والعمليات والمنتجات القائم على هذه التقنية قفزة كبيرة في عمليات التخزين تساعد كثيرًا في تحسين العمليات. وتتلخص أهم استخدامات الذكاء الاصطناعي في إدارة مستودعات شركات اللوجستيات فيما يلي:
1. الإدارة المثلى لمخزون البضائع في المستودع
تُعدّ خوارزميات الذكاء الاصطناعي المفتاح الرئيسي لتحسين عملية سلسلة الإمداد والتنبؤ بالطلب واتخاذ القرارات الذكية في تخزين شركات اللوجستيات بالطرق التالية:
مراقبة المخزون وتحسينه
يجمع الذكاء الاصطناعي، باستخدام المستشعرات والأجهزة القائمة على إنترنت الأشياء (IOT)، بيانات محدثة ولحظية عن حالة مخزون المستودع. وتتيح هذه المعلومات المراقبة المستمرة لكمية مخزون البضائع، وتبقي مخزون المستودع محدثًا دائمًا، وتمنع نقص البضائع أو تكدسها الزائد. كما يمكن بالأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي تحديد المواقع المناسبة لوضع البضائع المختلفة بناءً على أنماط الطلب، وبهذا يُحسَّن ترتيب حيز المستودع.
تحليل الوضع والتنبؤ بمستوى المخزون
تتنبأ الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي باحتياجات السوق المستقبلية باستخدام المعلومات السابقة لمخزون البضائع واتجاه الطلبات السابقة والاتجاه الحالي للسوق. وتتنبأ هذه التقنية، بتحليل أنماط مبيعات البضائع والعوامل الخارجية مثل تغيرات السوق، بحجم الطلب وتقترح الكمية المثلى لمخزون البضائع في المستودع. ويُعدّ ذلك في النهاية، بالمساعدة في خفض تكاليف الاحتفاظ، ضمانًا لتوفر البضائع عند الحاجة.
2. انتقاء الطلبات وتغليفها
يزيد الذكاء الاصطناعي في هذا القسم، بأتمتة نشاط انتقاء البضائع في المستودع، إنتاجية التخزين وسلامته. ولهذه العمليات أكبر أثر في الحالتين التاليتين:
تحسين مسار الحركة للوصول إلى البضائع في المستودع
تحدد خوارزميات الذكاء الاصطناعي، بتحليل ترتيب المستودع وحجم الطلبات والوضع القائم، أفضل مسار لانتقاء البضائع في المستودع. ويؤدي ذلك في المستودعات الكبيرة، بتأثيره المباشر في خفض زمن التنقل داخل المستودع، إلى زيادة إنتاجية القوى العاملة وتسريع معالجة الطلبات.
روبوتات الانتقاء الآلي للبضائع
يخفض استخدام الروبوتات القائمة على الذكاء الاصطناعي الخطأ البشري في عملية انتقاء البضائع ويزيد سرعة العمليات. وتتعرف هذه الروبوتات، بتحركها الآلي داخل المستودع، على البضائع وتنقلها إلى قسم التغليف.
3. الصيانة التنبؤية
من الاستخدامات المهمة للذكاء الاصطناعي في إدارة المستودعات الاكتشاف المبكر لاحتياجات إصلاح المعدات والآلات. ويساعد هذا النشاط شركات اللوجستيات في القسمين التاليين:
مراقبة أداء المعدات
يراقب الذكاء الاصطناعي، مع المستشعرات ومعدات IOT، أداء آلات المستودع ومعداته باستمرار. وتُعدّ القدرة على اكتشاف الأعطال المحتملة قبل وقوعها باستخدام هذه التقنية العامل الرئيسي لمنع الضرر الجسيم بالمعدات؛ إذ تُكتشف في هذه الحالة الحاجة إلى استبدال قطعة الجهاز قبل تعطلها، وتتم عملية الإصلاح بشكل تنبؤي.
تخطيط الإصلاحات
تقترح تقنية الذكاء الاصطناعي، باستخدام المعلومات السابقة المتعلقة باستبدال القطع وتشغيل الآلات والمعدات، الموعد المناسب للخدمة والإصلاح، فيقل زمن توقف الجهاز ويطول عمره.
4. التنبؤ بالطلب
يُعدّ الذكاء الاصطناعي في هذا القسم رفيقًا جيدًا لشركات اللوجستيات لتحسين سلسلة الإمداد والتنبؤ بتغيرات الطلب واتخاذ قرارات أفضل في مجال الشراء والنقل وإدارة المخزون. ويبرز هذا الأثر في القسمين التاليين:
تحليل البيانات التاريخية واتجاهات السوق
باستخدام الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي يمكن التنبؤ باحتياجات السوق المستقبلية بدقة عالية جدًا. وتساعد هذه الأنظمة، بتحليل بيانات المبيعات السابقة للشركة ومراعاة العوامل الخارجية مثل التغيرات الموسمية في الطلب، شركات اللوجستيات على تهيئة مستودعاتها للتقلبات المحتملة في زيادة الطلب وإدارة مخزون البضائع بشكل أكثر فاعلية.
مواءمة المخزون مع الطلب
يجعل التنبؤ الدقيق بالطلب عبر أنظمة الذكاء الاصطناعي مستوى مخزون المستودع متوافقًا مع الاحتياجات المستقبلية لطلب البضائع. ويخفض ذلك احتمال نقص المخزون أو فائضه، ويضمن وصول العملاء بشكل أفضل وأسرع وفي الوقت المناسب إلى البضائع التي يحتاجونها. وتقوم مبادئ التنبؤ بالذكاء الاصطناعي على تحليل البيانات السابقة لمبيعات البضائع وسلوك العملاء واتجاهات السوق والأحداث الاقتصادية، وبهذا يُوفَّر مخزون المستودع بالضبط وفق حاجة السوق والعملاء.
5. مراقبة الجودة
لا شيء يُغضب العميل بقدر استلام سلعة معيبة لم تُفحص جودتها بسبب خطأ بشري. ويُحدث الذكاء الاصطناعي في نهاية سلسلة التخزين أيضًا تحولًا في مراقبة جودة البضائع بالطرق التالية:
أنظمة الفحص الآلي
تستطيع الكاميرات الذكية والخوارزميات المتقدمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي اكتشاف النواقص أو التباينات الموجودة في البضائع بسرعة. وتزيد هذه الفحوصات المرئية، بضمان إرسال بضائع عالية الجودة، سمعة الشركة لدى العميل. وخلال هذا الفحص الذكي تُمسح السلعة وتُحلَّل بعد دخولها المحطة باستخدام أداة خاصة، ثم يكتشف الذكاء الاصطناعي، بمقارنة الحالة الفعلية للسلعة بالمعايير المحددة، أي عيب أو انحراف عن المعيار ويبلغ عنه.
ضمان المطابقة لمعيار الجودة المحدد
تقوم أساليب مراقبة الجودة القائمة على الذكاء الاصطناعي على مقارنة معلومات المنتج بقاعدة بيانات المعايير المحددة مسبقًا. وفي هذه الحالة يمكن، باستخدام المستشعرات والكاميرات الذكية وخوارزميات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)، اكتشاف أي بقعة أو كسر أو خدش أو تغليف معيب بسهولة، وبهذه الطريقة تُكتشف البضائع المعيبة وتُستبعد بسرعة. كما يقدّم النظام تلقائيًا، بدراسة أسباب حدوث العيب وأنماط العيوب المتكررة، مقترحات للوقاية من العيوب المماثلة المحتملة مستقبلًا.
نماذج واقعية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة مستودعات الشركات الدولية
تستخدم كثير من الشركات الدولية الكبرى حاليًا الذكاء الاصطناعي في أنشطة التخزين لديها. ويمكن أن تكون دراسة طريقة استخدامها لهذه التقنية حافزًا لاتخاذ قرار أسرع في توجه شركات اللوجستيات نحو هذا الاتجاه:
1. شركة أمازون
تستخدم مراكز توزيع أمازون روبوتات مزودة بالذكاء الاصطناعي في قسم انتقاء البضائع وتغليفها. وتتحرك هذه الروبوتات تلقائيًا في المستودع، وبعد التقاط البضائع من الرفوف تسلّمها إلى المسؤول عن التغليف. وبذلك استطاعت أمازون زيادة سرعة معالجة طلبات العملاء ودقتها بشكل استثنائي، والاستجابة في الوقت نفسه لطلبهم المرتفع.
2. شركة DHL
تستخدم هذه الشركة تقنية التعلم الآلي للصيانة التنبؤية لمعداتها في المستودعات؛ إذ تحلل المستشعرات المثبتة على كل جهاز، بعد جمع المعلومات المتعلقة بتشغيل المعدات، هذه المعلومات بخوارزميات الذكاء الاصطناعي، وتقترح على المشرف المعني الموعد المناسب للإصلاح. وقد زاد هذا الإجراء من شركة DHL، بتأثيره في خفض الأعطال المفاجئة للمعدات، إنتاجية العمليات وسرعة تسليم الطلبات.
3. شركة وولمارت
تستخدم وولمارت نظام ذكاء اصطناعي يُسمّى IRL لتقييم مستوى مخزون البضائع في متاجرها. فالكاميرات والمستشعرات المزودة بالذكاء الاصطناعي ترصد الرفوف ومخزون البضائع باستمرار، وترسل عند الحاجة التنبيه اللازم لإعادة ملء الرفوف بالبضائع إلى المسؤول المعني. وقد مكّن ذلك الشركة، بالحفاظ على المستوى الأمثل لمخزونها، من منع نقص البضائع وفراغ الرفوف وتحسين تجربة تسوق العملاء.
4. شركة سيمنز
يستخدم مستودع شركة سيمنز في سنغافورة الذكاء الاصطناعي لإدارة المخزون وتنفيذ عمليات الطلبات. ويُعدّ تحسين تخزين البضائع وتوزيعها وتغليفها من الأنشطة المنفذة في هذا الاتجاه بهدف الاستخدام الأفضل لحيز المستودع والموظفين. وقد أدى دمج الذكاء الاصطناعي في عملية التخزين لدى شركة سيمنز إلى خفض الاعتماد على القوى البشرية، وزيادة الإنتاجية الكلية بزيادة سرعة معالجة الطلبات.
الخلاصة
يساعد استخدام الأنظمة البرمجية لإدارة المستودعات القائمة على الذكاء الاصطناعي على إنجاز عملية استكمال الطلبات وإرسال البضائع بدقة وسرعة أعلى. وتقلّص هذه الأدوات المتقدمة، بتحسين إدارة مخزون البضائع في المستودع، الخطأ البشري إلى الحد الأدنى وتزيد الربحية الكلية. لكن تطبيق هذا النظام وتشغيله يحتاجان إلى قرار مناسب وتخطيط صحيح بمرافقة الشركات الموثوقة المقدمة للخدمات في هذا المجال. وبهذا يمكن، بالسير وفق المعرفة الحديثة للعالم الجديد، الصمود في ساحة المنافسة المتحولة دائمًا للوجستيات. وإذا احتجتم إلى مزيد من المعلومات والحصول على استشارة متخصصة، فإن شركة بيشغامان آسيا رفيقكم في مسار هذه الثورة الرقمية المستقبلية.
المراجع:
