صنعت لجستیک در دنیای امروز وارد عصر جدیدی از نوآوری شده است که توسط هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته و اتوماسیون هدایت می‌شود. هر چند این پیشرفت‌ها زمینه‌ساز ایجاد فرصت‌های جدید هستند، با این حال انتظارت شرکتهای لجستیک و مشتریان را نیز افزایش می‌دهند. انتظار از تحویل سریع و مقرون به صرفه نزد مشتریان این موضوع را به شرکتهای لجستیک گوشزد می‌کند که در این مسیر یا باید با فناوری‌های جدید هماهنگ شوند یا صحنه فعالیت را ترک کنند. در حقیقت آینده در اختیار فناوری‌های جدید در این حوزه است که در مطلب پیش‌رو به ۱۱ مورد از مهم‌ترین آن‌ها می‌پردازیم.
۱. هوش مصنوعی، ضرورت اصلی آینده لجستیک
طبق پیش‌بینی‌های متخصصان تا سال ۲۰۳۰ میلادی، هوش مصنوعی یکی از مهم‌ترین فناوری‌های لجستیک خواهد بود که تغییرات مهمی را در این حوزه ایجاد می‌کند. مهم‌ترین مزیت‌های به کارگیری آن به شرح زیر هستند:
- داده‌های موجود را از طریق پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشینی (ML) بهینه می‌کند. این موضوع مدیریت پایگاه‌های بزرگ داده‌ها را آسان‌تر کرده و دقت عملیاتی را افزایش می‌دهد.
- تجزیه و تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با تکیه بر قدرت محاسباتی خود از تجزیه و تحلیل‌های دستی پیشی می‌گیرند. این موضوع با افزایش بهره‌وری در حوزه لجستیک، عدم اطمینان را کاهش داده و در عین حال شرایط فعالیت متخصصان لجستیک را بهبود می‌دهد.
- هوش مصنوعی با تکیه بر روند داده‌های پیشین در سازمان و ترکیب آن‌ها با عوامل محیطی تاثیرگذار بر فعالیت، تقاضای آینده را پیشبینی می‌کند. همچنین مدیریت بهینه دارایی‌ها، و افزایش سطح خدمات را ممکن می‌سازد.
- بسیاری از وسایل نقلیه از هوش مصنوعی برای بهبود حرکت در مسیر و آسان‌سازی شرایط کاری پرسنل در جاده‌ها و انبارها استفاده می‌کنند.
- هوش مصنوعی، تصمیم‌گیری استراتژیک و شبیه‌سازی سناریوها را همراه با فناوری دوقلوهای دیجیتال تقویت می‌کند. در نتیجه آن، شرکتهای لجستیک چابک‌تر خواهند شد.
- هوش مصنوعی با بهبود تحلیل‌ها، شرایط کاری و ارتقای فرایندهای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک صنعت لجستیک را متحول می‌کند.
۲. دوقلوهای دیجیتال، شبیه‌ساز عملیاتی
دوقلوهای دیجیتال فناوری است که با استفاده از آن می‌توان نسخه‌های مجازی از سیستم‌های فیزیکی و فرایندهای عملیاتی در شرکت را ایجاد کرد. در این فعالیت با شبیه‌سازی عملیات، فرایند بهینه می‌شود. بسیاری از شرکت‌ها از این فناوری در لجستیک دریایی برای شبیه‌سازی مسیرهای حمل و نقل، پیشبینی نیاز تعمیر و نگهداری و نظارت بر عملکرد ناوگان استفاده می‌کنند. نتیجه این کار بهینه‌سازی نحوه استقرار ناوگان و کاهش مصرف سوخت است.
۳. برنامه‌ریزی سناریو، تغییر‌دهنده بازی در حوزه لجستیک
برنامه‌ریزی سناریو روشی راهبردی برای تدوین سناریوهای پیش روی شرکت در آینده است که برای دستیابی به برنامه‌های بلند مدت مورد استفاده قرار می‌گیرد. این نوع برنامه‌ریزی، ابزاری حیاتی در مدیریت عدم قطعیت در زنجیره تامین است که از فناوری دوقلوی دیجیتال برای شبیه‌سازی فرایندها، پیشبینی مسائل و ارائه راه حل بر این مبنا استفاده می‌کند. به‌عنوان مثال از طریق برنامه‌ریزی سناریو می‌توان با بررسی تاثیر اختلالات آب و هوایی بر حمل و نقل کالاها در یک مسیر خاص، تاثیر آن بر عملیات را پیشبینی کرد و روش‌های جایگزین برای جلوگیری از اختلال را پیشنهاد داد. با این حال برای ایجاد یک شبیه سازی سناریوی قابل اعتماد، مدیریت متمرکز داده‌های پیشین است.
۴. مدیریت متمرکز داده‌ها، ترسیم‌کننده چشم‌انداز شفاف آینده
در دنیای آینده، داده‌ها مهم‌ترین دارایی هر سازمان به‌حساب می‌آید و نحوه مدیریت و کنترل آن ها باید در اولویت شرکت‌ها قرار گیرد. با استفاده از داده‌های پراکنده و غیر متمرکز در یک محیط لجستیک پیچیده نمی‌توان تصمیم‌های آگاهانه و شفافی را گرفت.
استفاده از دریاچه داده‌ها (Data Lakes) و انبارهای داده (Data Warehouses) برای متمرکزسازی داده‌ها، راهی ساده برای کنترل و مدیریت آن‌ها است. با این کار جزیره‌های اطلاعاتی و داده‌های پراکنده از بین رفته و کسب و کار برای مقیاس‌پذیری در آینده و تجزیه و تحلیل پیشرفته آماده خواهد شد. دریاچه داده‌ها حجم بالایی از داده‌ها را به سرعت ذخیره می‌کنند که منبع ارزشمندی برای متخصصان هستند، اما مدیریت و استفاده بهینه از آن‌ها بسیار اهمیت دارد. همچنین انبارهای داده نیز می‌توانند از فعالیت‌های عملیاتی مختلف مانند مدیریت موجودی پشتیبانی کنند اما تطبیق آن‌ها با نیازهای خاص ممکن است پیچیده و پر هزینه باشد. در هر دو حالت حرکت در جهت اجرای فناوری‌های لجستیک نیاز به داشتن رویکرد استراتژیک در حوزه مدیریت داده و کیفیت داده‌ها را ضروری می‌کند.
۵. پاکسازی داده‌ها، یک ضرورت در ارتقای تصمیم‌گیری
نیاز اصلی مدیریت متمرکز داده، نظارت بر کیفیت داده‌های لجستیک است. زیرا هر نوع داده غیر معتبر به‌عنوان مثال می‌تواند منجر به تاخیر سفارش و زیان قابل توجه به ارائه دهندگان خدمات لجستیک شود. بنابراین پاکسازی داده‌ها و اصلاح کیفیت آن‌ها نقش کلیدی در جلوگیری از این مشکلات دارد. برای این کار تمرکز بر موارد زیر ضروری است:
- اطمینان از قرار گرفتن داده‌ها در یک قالب استاندارد و یکپارچه
- حذف داده‌های تکراری و دارای مشکل
- رفع مشکلات رایج مانند خطاهای داده‌ای
- استفاده از داده‌های تاریخی و الگوریتم‌های غنی‌سازی برای تکمیل خلاهای اطلاعاتی
با بهبود قابلیت اطمینان داده‌ها، تجزیه و تحلیل آن‌ها بهینه شده و می‌توان از آن برای پیشبینی دقیق تقاضا و بهبود الگوریتم بهینه‌سازی عملیات استفاده کرد.
۶. بیگ دیتا یا کلان داده‌ها، آشکارسازی ناکارآمدی‌های پنهان
بیگ دیتا یکی از فناوری‌های مهم و حیاتی برای افزایش بهره‌وری عملیات لجستیک است. با ترکیب این فناوری و داده‌های متمرکز معتبر ارائه‌دهندگان خدمات لجستیک می‌توانند گلوگاه‌های پنهان را شناسایی کنند. دسترسی به گزارش‌های دقیق تاریخی درباره عملکردعملیاتی به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که با شناسایی روندها، ریسک‌های احتمالی و چالش های عملیاتی را پیش‌بینی‌کنند. استفاده از تحلیل‌های در لحظه مبتنی بر فناوری تلماتیک و اینترنت اشیا نیز لایه‌ای جدید از بهینه‌سازی عملیاتی را آشکار خواهد کرد. همچنین از طریق بیگ دیتا شاخص‌های کلیدی عملکرد مناسب قابل تعیین هستند و حجم عملیات به شکل موثرتری مدیریت خواهد شد.
۷. اتوماسیون، توانمندسازی نیروی کار
بهینه‌سازی فرایندهای لجستیکی همراه با ارائه خدمات با کیفیت به مشتریان کار ساده‌ای نیست. برنامه‌ریزی دستی به دلیل امکان بروز خطای انسانی با خطا روبرو است، ضمن اینکه در حمل و نقل‌های چند مرحله‌ای و شرایط تقاضای ناپایدار لازم است زمان زیادی را برای آن صرف کرد. پلتفرم‌های خودکارسازی فرایندهای عملیاتی لجستیک با یکپارچه‌سازی منابع داده‌ها، مسیرهای بهینه حمل و نقل را طراحی کرده و تاخیرها را کاهش می‌دهد. این موضوع باعث می‌شود که کارشناسان لجستیک زمان بیشتری را بر بهبود کیفیت خدمات بگذارند. اما این کار نیاز به رصد نوآوری‌های تکنولوژیک و آموزش پرسنل برای هماهنگ شدن با این تغییرات است.
۸. لجستیک پایدار، کاهش ردپای کربن
بهره‌وری لجستیک و پایداری زیست محیطی ارتباط نزدیکی با یکدیگر دارند. توجه به فناوری‌های دوستدار محیط زیست و در مرکز آن استفاده از فناوری‌هایی که به کاهش آلودگی‌ها کمک می‌کنند، همگی مسیر آینده صنعت لجستیک است. در بیشتر کشورهای جهان مانند اروپا با توجه به اهدف بلندپروازانه تعریف شده تا سال ۲۰۴۰ میلادی، صنعت لجستیک تحت فشار بالایی برای توجه به موضوع پایداری و محیط زیست قرار دارد. به‌خصوص آنکه سهم ۲۷ درصدی حمل و نقل در انتشار گازهای گلخانه‌ای این موضوع را برجسته‌تر می‌کند. بنابراین علاوه بر استفاده از خوروهای کمتر آلاینده مانند انواع برقی، استفاده از فناوری‌های بهینه‌ساز مسیر و نظارت از راه دور بر واسیل نقلیه بیشتر مورد توجه خواهند بود.
۹. بهبود خدمات مشتریان، محرک تحول در لجستیک
رهبران صنعت لجستیک، ساختار کسب و کارهای خود را بر اساس تحویل‌های سریع و مقرون به صرفه اصلاح می‌کنند. این موضوع در آینده، مبتنی بر راهکارهای داده محور برای بهینه‌سازی فرایندها و ارتقای تجربه مشتریان خواهد بود. با این حال بهتر است عوامل کلیدی زیر در اولویت قرار گیرد:
- تعیین بازه‌های تحویل و شفافیت در اطلاع‌رسانی
- تدوین برنامه‌های مدیریت بحران با هدف آمادگی در برابر رویدادهای غیرمنتظره
- استفاده از تامین‌کنندگان جایگزین و توزیع مستقیم از انبارها و فروشگاه‌های محلی
با پیشرفت فناوری لجستیک، دستیابی به تحویل به موقع، قابلیت اطمینان، قیمت‌گذاری مناسب و انعطاف‌پذیری تحویل ساده‌تر خواهد بود.
۱۰. بهینه سازی داده محور، متحول کننده برنامه‌ریزی لجستیک
تمرکز بر بهینه‌سازی لجستیک برای فراتر رفتن از انتظارات مشتریان و اطمینان از عملکرد روان شبکه‌های لجستیک ضروری است. این فرایند بر پایه اصلاح استراتژیک عملیات برای ایجاد شبکه‌ای قرار دارد تا بتواند با چالش‌ها و نوسانات کسب و کارهای مدرن سازگار شود. در این میان متغیرهای مهمی مانند مدیریت موجودی، انبارداری، حمل و نقل و توزیع بسیار تاثیرگذار هستند. برای برنامه‌ریزی بهینه، مدیران لجستیک باید رویکردی دوگانه شامل چشم‌انداز بلندمدت و چابکی را اتخاذ کنند:
- برنامه‌ریزی بلند مدت با هدف انطباق با روند تغییرات بازار، کاهش هزینه‌های عملیاتی، بهبود خدمات مشتری و حفظ رقابت پذیری.
- برنامه‌ریزی کوتاه مدت شامل تبدیل اهداف بلند مدت به اولویت‌های اجرایی با استفاده از تحلیل لحظه ای داده‌ها، پیشبینی مبتنی بر هوش مصنوعی برای شناسایی گلوگاه‌ها و تخصیص بهینه منابع
ترکیب این دو رویکرد پایه اصلی کارآمدی عملیات و رضایت بیشتر مشتریان است.
۱۱. تخمین حجم تقاضا، پایه شفاف‌سازی آینده
تخمین تقاضا در لجستیک در حال حاضر به یک واقعیت تبدیل شده است. پیاده‌سازی مدل‌های پیشبینی سفارشی شده باعث بهبود و بهینه‌سازی مدیریت موجودی، بهره‌وری ناوگان، کاهش هزینه و ارتقای عملکرد کارکنان می‌شود. پیش‌بینی‌های کوتاه مدت تقاضا بر پایه چند روز یا چند هفته، تاثیر قابل توجهی بر برنامه‌ریزی عملیاتی و کاهش هزینه‌ها به‌ویژه در شرکت‌ها با حاشیه سود پایین دارند. پیشبینی تقاصا با ابزارهای هوش افزوده (Augmented Intelligent) انجام می‌گیرد که در آن برای کسب نتایج بهتر، توصیه‌های هوش مصنوعی با تصمیم‌گیری انسانی ترکیب می‌شود.
جمع‌بندی پایانی
فناوری نقش حیاتی در پیشرفت صنعت لجستیک دارد زیرا این حوزه را از فرایندهای انسان محور و مبتنی بر کاغذ به یک سیستم داده‌محور و خودکار تبدیل می‌کند. این موضوع باعث شفافیت بیشتر عملیات، افزایش ایمنی و رقابت‌پذیر شدن صنعت لجستیک می‌شود. در این مطلب ۱۱ روند فناوری تاثیرگذار بر آینده لجستیک و زنجیره تامین بررسی شدند. البته باید توجه داشت، پیاده‌سازی و اجرای هر یک از این موارد در ایران نیاز به دریافت مشاوره‌های تخصصی از شرکتهای نوآور ارائه‌دهنده خدمات در این حوزه دارد تا بومی‌سازی لازم برای تطابق حداکثری با آن‌ها را انجام دهند.
مرجع:
