أحدث الذكاء الاصطناعي، مع توسع نطاق تأثيره في اللوجستيات، تحولًا في إدارة مخزون البضائع أيضًا. ففي عالم اليوم يساعد التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية القائمة على هذه التقنية الأعمال على تحسين مستوى مخزونها، وضبط نقص البضائع أو زيادتها مع خفض التكاليف. والحقيقة أن ازدياد تعقيد سلاسل الإمداد يكشف ضرورة الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي أكثر من أي وقت مضى. ونظرًا لأهمية هذا الموضوع، نستعرض في هذا المقال أهم آثار الذكاء الاصطناعي في إدارة المخزون مع أمثلة واقعية ومفهومة.
أهمية الإدارة المثلى للمخزون في اللوجستيات
وفقًا للتعريف، تعني إدارة المخزون في اللوجستيات توفير البضائع في الوقت والمكان المناسبين وبالسعر المناسب. ومع ذلك، يظل الحفاظ على المستوى الأمثل للمخزون تحديًا دائمًا لجميع الشركات والأعمال. ويُحفظ المخزون عند مستواه الأمثل حين يتحقق توازن كافٍ بين كمية مخزون تكفي لتلبية طلب العملاء، وفي الوقت نفسه منع التكدس الزائد للمخزون ومخاطر عبء تكاليفه. وهذا الأمر مهمة استراتيجية في عمليات كل عمل، تؤثر في ضمان السلامة المالية وضبط التكاليف والعلاقات مع العملاء.
دور الذكاء الاصطناعي في تحول إدارة المخزون
في العالم الجديد للوجستيات وسلسلة الإمداد، يزيد الذكاء الاصطناعي سرعة العمليات ودقتها بتبسيط العمليات وخفض التكاليف وزيادة كفاءة العمليات اللوجستية للبضائع. ولا تؤثر هذه التقنية في الشركات الكبرى فحسب، بل في المنتجين والموزعين الأصغر أيضًا، ويحمل نموها المتزايد ابتكارات كثيرة لمستقبل صناعة اللوجستيات. وأهم آثارها في مجال إدارة المخزون ما يلي:
التنبؤ بالطلب
تستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات بهدف التنبؤ بالطلب المستقبلي، وهو ما يساعد الأعمال على منع فائض المخزون أو نقصه. إضافة إلى ذلك، تتيح القدرة على التنبؤ الدقيق باتجاهات السوق والأنماط الموسمية للطلب الاستفادة بشكل أفضل من الفرص. فعلى سبيل المثال، يمكننا باستخدام الذكاء الاصطناعي اكتشاف أنماط يزداد فيها الطلب على بعض المنتجات خلال الأحداث الرياضية الكبرى. وعلى هذا الأساس، ومن خلال مراقبة تقويم الأحداث مع أنماط المبيعات السابقة، يصبح بالإمكان التنبؤ بقفزات الطلب في السوق، فتستطيع الشركة ضبط مستويات مخزونها واستراتيجياتها التسويقية بما يتناسب مع هذه الفرصة.
تصنيف المخزون
باستخدام الذكاء الاصطناعي يصبح تصنيف المخزون حسب أنماط الطلب أو القيمة أو الخصائص المحددة ممكنًا بسهولة. ويساعد ذلك الأعمال على إعطاء الأولوية لبعض الأصناف وتنظيم المستودعات بشكل أكثر فاعلية. فعلى سبيل المثال، في شركة منتجة للأجهزة الإلكترونية، يمكن بتحليل تقلبات الطلب على القطع المختلفة باستخدام الذكاء الاصطناعي إدراك أن تقلبات الطلب على الشاشات الرقمية للهواتف الذكية أكبر منها على كابلات الشحن. وبذلك تستطيع الشركة ضبط استراتيجية التخزين لديها بحيث تشتري عددًا أكبر من الشاشات وتحتفظ بها في المستودع للاستجابة لقفزة الطلب في أقصر وقت.
تحسين عمليات المستودع
يؤثر الذكاء الاصطناعي في الترتيب الأمثل للمستودع وتبسيط عملية الانتقاء والتغليف وزيادة الكفاءة اللوجستية الكلية. فعلى سبيل المثال، يمكن بهذه الطريقة تحليل سجلات الطلبات والحركة اللحظية داخل المستودع لاكتشاف المنتجات التي تُطلب معًا في أغلب الأحيان. ثم، باقتراح وضع هذه المنتجات قريبة بعضها من بعض في المستودع، يستطيع العمال جمع البضائع المطلوبة بسرعة أكبر وفي جولة واحدة فقط.
التعرف المرئي
يستطيع الذكاء الاصطناعي، إلى جانب أدوات مثل رمز QR وأنظمة RFID، التعرف المرئي على أصناف المخزون وتمييزها وفحصها. ولهذا أثر كبير، بخفض الأخطاء البشرية وزيادة الدقة، ولا سيما في أنظمة ضمان جودة التخزين. فعلى سبيل المثال، باستخدام تقنية الرؤية بالذكاء الاصطناعي تُفحص جميع القطع الموجودة في المستودع بحثًا عن عيب أو خدش أو أي تلف مادي. وفي هذه الحالة، بعد اكتشاف أي عيب، يمنع النظام بتنبيه المشغّلين دخول القطع المعيبة إلى سلسلة الإمداد.
تخطيط إعادة تزويد المخزون
تستطيع تقنية الذكاء الاصطناعي، عبر البيانات الحقيقية واللحظية، حساب موعد إعادة الطلب وكميته وزمن التوريد والإنتاج وتغيرات الطلب. فعلى سبيل المثال، يمكنها رصد أن سلعة معينة تشهد زيادة في الطلب في موسم محدد، وبناءً على ذلك يُحسب الموعد المثالي للطلب لتُوفَّر المواد الخام اللازمة للإنتاج بالضبط في الوقت المطلوب. كما تحدد الكمية المناسبة للطلب مع مراعاة زمن التوريد وتقلب الطلب.
إدارة الموردين
يُعدّ تحليل أداء الموردين بناءً على البيانات الزمنية والاتجاهات السابقة من قدرات الذكاء الاصطناعي الأخرى. فباستخدام هذه التقنية يمكن تقييم موردي المواد الخام وتحليلهم بمؤشرات ومتغيرات أكثر، وإلى جانب ترتيب أولوية أفضل الموردين، توفير شروط أفضل للتفاوض معهم وتحسين العلاقات.
فعلى سبيل المثال، تُظهر دراسة بيانات نشاط موردَين A وB أن المورد A يجمع في تسليم موادّه الخام إلى أحد المصانع بين التسليم في الوقت المحدد والتسليم المتقطع، كما أن الأصناف المستلمة منه في قسم مراقبة الجودة تجمع بين المقبول والمرفوض. وفي المقابل، لدى المورد B تأخير مستمر في التسليم يتراوح بين يومين و4 أيام، كما تجمع نتائج مراقبة جودة أصنافه المسلّمة بين المقبول والمرفوض. والنتيجة النهائية لتحليل الاثنين تشير إلى أداء أفضل للمورد A، رغم أن كلا الموردين يحتاج إلى مزيد من الاهتمام بمراقبة جودة الأصناف المسلّمة.
لذا، كما هو واضح، يتيح هذا النموذج من التحليل، عند كثرة عدد الموردين، لمدير اللوجستيات ترتيبًا أفضل واتخاذ قرار أسرع بشأن طريقة التعاون.
تحسين سلسلة الإمداد
يبسّط الذكاء الاصطناعي، بتصحيح مسارات نقل البضائع والتصميم الأمثل لمواقع تخزينها في المستودع، نقل المخزون من المصدر إلى الوجهة، ويخفض التكلفة وزمن التسليم. وتقدّم هذه التقنية، بفهم ديناميكية سلسلة الإمداد واكتشاف العوامل المؤثرة في رفع الإنتاجية، حلولًا مختلفة لتحسين سلسلة الإمداد في العمليات اللوجستية. كما تؤدي، بإتاحة تطبيق استراتيجيات مرنة قائمة على البيانات الحقيقية واللحظية، إلى تسهيل تدفق البضائع من المنتج إلى العميل.
فعلى سبيل المثال، في شركة لديها عدة مراكز إنتاج مختلفة، يستطيع الذكاء الاصطناعي، بتحليل جدولة الإنتاج، تصميم أمور مثل مستوى المخزون وتكلفة نقل المسارات والجداول الزمنية المثلى، ثم اقتراح الجمع بين شحنات عدة مراكز لنقلها إلى وجهة معينة.
الصيانة التنبؤية
في حين تتيح أنظمة تخطيط موارد الإنتاج في المصانع الصيانة المجدولة، يستطيع الذكاء الاصطناعي، باستخدام بيانات مدة تشغيل المعدات أو بيانات الحرارة ومستوى اهتزاز الجهاز، التنبؤ بموعد تعطله. فعلى سبيل المثال، تراقب المستشعرات المثبتة على جهاز CNC باستمرار بيانات مثل حرارة عمود الدوران (Spindle) ومستوى تآكل الأداة واهتزازها. وتستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي، عبر مراقبة هذه البيانات وتحليلها، اكتشاف أنماط معينة تدل على تعطل الجهاز؛ فمثلًا يُعدّ الاتجاه التصاعدي لحرارة عمود الدوران بعد عدد معين من عمليات التشغيل علامة على تعطل المحامل. وبذلك يستبدل فريق صيانة الجهاز، باكتشاف هذا النمط، المحامل قبل تعطلها الكامل والتوقف المفاجئ لخط الإنتاج.
إدارة مخزون البضائع القابلة للتلف
في الصناعات التي تشكّل البضائع القابلة للتلف جزءًا من عملياتها اللوجستية، يتنبأ الذكاء الاصطناعي، بتحليل بيانات الحرارة والرطوبة، بالعمر الافتراضي للمنتج، ويصدر قبل التلف التنبيه اللازم لطرح المنتج في السوق. كما يُبلغ المشرف على القسم، عبر المراقبة المستمرة للتركيب الكيميائي للمنتجات ومراعاة العوامل المؤثرة مثل الحرارة والرطوبة في تفاعل مكونات المنتج، عندما تبلغ ظروف التخزين عتبة الخطر.
تحسين العمليات الداخلية للشركة
تتيح قدرات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في الذكاء الاصطناعي للأنظمة الرقمية فهم الأوامر الشفهية والنصية والاستجابة لها بشكل مناسب للعاملين، وبهذا يصبح التفاعل بين المشغّلين البشريين والآلات أسهل. فعلى سبيل المثال، يمكن بتصميم روبوتات دردشة بالذكاء الاصطناعي في الموقع الإلكتروني للشركة الإجابة عن أسئلة العملاء حول مواصفات المنتج وزمن التسليم، أو أسئلة العاملين حول قوانين الشركة وتعليماتها أو المشكلات المتعلقة بتقنية المعلومات.
الحلول الرئيسية لتطبيق الذكاء الاصطناعي في نظام إدارة المخزون
رغم أن دمج الذكاء الاصطناعي مع نظام إدارة المخزون الحالي لكل شركة نشاط متخصص يتطلب خبرة، فإنه ينبغي عادةً، إلى جانب الاستفادة من استشارة الشركات الموثوقة العاملة في هذا المجال، مراعاة الخطوات التالية:
- تقييم الوضع الحالي لعمليات إدارة المخزون واكتشاف النقاط القابلة للتحسين
- اختيار حل الذكاء الاصطناعي المتناسب مع احتياجات الأعمال وأهدافها
- التأكد من الجودة العالية للبيانات المتاحة لاستخدامها في خوارزميات الذكاء الاصطناعي
- الاستثمار في تدريب الموظفين للتكيف مع الأنظمة الجديدة القائمة على الذكاء الاصطناعي
- مراقبة أداء نماذج الذكاء الاصطناعي وتصحيحه بمرور الوقت
الخلاصة
يؤثر الذكاء الاصطناعي بشكل استثنائي في زيادة إنتاجية إدارة المخزون وتحسين القرارات وخفض الأخطاء البشرية وزيادة رضا العملاء. ومع ذلك، يتطلب تطبيقه الناجح في أي عمل بيانات عالية الجودة وتكاملًا مع الأنظمة القائمة ومراقبة مستمرة لتحقيق أفضل نتيجة. وقدرات الذكاء الاصطناعي في مجال إدارة المخزون واسعة جدًا، ومع تطور هذه التقنية في المستقبل ستتضح حتمًا استخدامات أكثر لها. وإذا احتجتم إلى مزيد من المعلومات في هذا الشأن وتطبيق أنسب حل قائم على الذكاء الاصطناعي في أعمالكم، فتواصلوا مع شركة بيشغامان آسيا.
المراجع:
