با توجه به پیچیده‌تر شدن زنجیره‌های تامین، تقاضا برای انجام سریع و دقیق سفارش هر روز رو به افزایش است. این موضوع انبارداری و مدیریت موجودی‌ها را نیز پرچالش می‌کند. در حال حاضر ۳۸ درصد از شرکت‌های لجستیک جهان از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند و با توجه به پیش‌بینی گسترش آن در آینده، این فناوری در حوزه انبارداری نیز رشدی سریع و غیر قابل انکار خواهد داشت. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با در اختیار قرار دادن اطلاعات لحظه‌ای انبار، پیش‌بینی نیازهای نگهداری و بهینه کردن فرایند کنترل موجودی باعث می‌شوند که شرکت‌های لجستیک با بهتر کردن عملیات انبارداری، در بازار رقابتی نیز باقی بمانند.
کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در مدیریت انبار
گزارش‌های شرکت بین‌المللی مشاوره مدیریت مک‌کنزی نشان می‌دهد که ۵۶ درصد کسب و کارها در حال حاضر از هوش مصنوعی حداقل در یکی از حوزه های فعالیت خود استفاده می‌کنند. این آمار در اقتصادهای نوظهور چین، خاورمیانه و شمال آفریقا به ۵۷ درصد نیز می‌رسد. اما در بخش انبارداری، هوش مصنوعی باعث پویایی و افزایش چابکی و واکنش‌پذیر فعالیت می‌شود. شبکه‌سازی هوشمند اطلاعات، ماشین، فرایند و محصول بر پایه این فناوری جهشی بزرگ در عملیات انبارداری است که به بهینه‌سازی فرایندها بسیار کمک می‌کند. اما مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت انبار شرکت‌های لجستیک در موارد زیر خلاصه می‌شود:
۱.مدیریت بهینه موجودی کالا در انبار
الگوریتم‌های هوش مصنوعی کلید اصلی بهبود فرایند زنجیره تامین، پیش‌بینی تقاضا و تصمیم‌گیری‌های هوشمند در انبارداری شرکت‌های لجستیک از روش‌های زیر هستند:
پایش و بهینه‌سازی موجودی
هوش مصنوعی با استفاده از حسگرها و دستگاه‌های مبتنی بر اینترنت اشیا (IOT) داده‌های بروز و لحظه‌ای را از وضعیت موجودی انبار جمع‌آوری می‌کند. این اطلاعات ضمن فراهم آوردن امکان نظارت مداوم بر مقدار موجودی کالاها، باعث می‌شوند که موجودی انبار همیشه بروز باشد و از کمبود یا انباشت بیش از حد کالا جلوگیری می‌شود. همچنین با سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توان بر اساس الگوهای تقاضا، مکان‌های مناسب برای قرار دادن کالاهای مختلف را تعیین کرد و به‌این شکل چیدمان فضای انبار بهینه می‌شود.
تحلیل وضعیت و پیش‌بینی سطح موجودی
سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از اطلاعات قبلی موجودی کالاها، روند سفارش‌های گذشته و همچنین روند فعلی بازار نیازهای آینده بازار را پیش‌بینی می‌کنند. این فناوری با تحلیل الگوهای فروش کالا و عوامل بیرونی مانند تغییرات بازار، میزان تقاضا را پیش‌بینی کرده و مقدار بهینه موجودی کالا در انبار را پیشنهاد می‌دهند. این موضوع در نهایت با کمک به کاهش هزینه‌های نگهداری، تضمینی برای در دسترس بودن کالا در زمان نیاز است.
۲. انتخاب و بسته بندی سفارش
در این بخش هوش مصنوعی با خودکارسازی فعالیت انتخاب کالا در انبار، بهره‌وری و ایمنی انبارداری را افزایش می‌دهد. این عملیات در دو مورد زیر بیشترین تاثیر را دارد:
بهینه‌سازی مسیر حرکت رسیدن به کالا در انبار
الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تحلیل چیدمان انبار، حجم سفارش‌ها و وضعیت موجود، بهترین مسیر برای انتخاب کالا در انبار را مشخص می‌کنند. این موضوع در انبارهای بزرگ با تاثیر مستقیم بر کاهش زمان رفت و آمد در انبار، باعث افزایش بهره‌وری نیروی انسانی و تسریع پردازش سفارش‌ها می‌شود.
ربات‌های انتخاب خودکار کالا
استفاده از ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی خطای انسانی در فرایند انتخاب کالا را کاهش داده و سرعت عملیات را افزایش می‌دهند. این ربات‌ها با حرکت خودکار در داخل انبار، کالا را شناسایی کرده و آن‌را به بخش بسته‌بندی منتقل می‌کنند.
۳. نگهداری پیش‌بینانه
یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در مدیریت انبار، تشخیص زودهنگام نیازهای تعمیراتی تجهیزات و ماشین‌آلات است. این فعالیت در دو بخش زیر به کمک شرکت‌های لجستیک می‌آید:
پایش عملکرد تجهیزات
هوش مصنوعی همراه با حسگرها و تجهیزات IOT عملکرد ماشین‌آلات و تجهیزات انبار را به‌طور مداوم زیر نظر دارند. قابلیت شناسایی خرابی‌های احتمالی پیش از وقوع با استفاده از این فناوری عامل اصلی جلوگیری از آسیب جدی به تجهیزات است. زیرا در این حالت نیاز به تعویض قطعه دستگاه قبل از خرابی آن شناسایی شده و فرایند تعمیر به‌صورت پیش‌بینانه انجام می‌گیرد.
برنامه‌ریزی تعمیرات
فناوری هوش مصنوعی با استفاده از اطلاعات قبلی مربوط به تعویض قطعات و کارکرد ماشین‌آلات و تجهیزات، زمان مناسب سرویس و تعمیر را پیشنهاد می‌دهد. بنابراین زمان از کار افتادگی دستگاه کاهش یافته و طول عمر آن افزایش می‌یابد.
۴. پیش‌بینی تقاضا
هوش مصنوعی در این بخش همراه خوبی برای شرکت‌های لجستیک در جهت بهبود زنجیره تامین، پیش‌بینی تغییرات تقاضا و تصمیم‌گیری بهتر در زمینه خرید، حمل و نقل و مدیریت موجودی است. این تاثیر در دو بخش زیر قابل توجه است:
تحلیل داده‌های تاریخی و روند بازار
با استفاده از سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی پیش‌بینی نیازهای آینده بازار با دقت بسیار بالایی قابل انجام است. این سیستم‌ها با تحلیل داده‌های فروش قبلی شرکت و در نظر گرفتن عوامل بیرونی مانند تغییرات فصلی تقاضا به شرکت‌های لجستیک کمک می‌کنند تا انبارهای خود را برای نوسانات احتمالی در افزایش تقاضا آماده کننده و موجودی کالا را به شکل موثرتری مدیریت کنند.
هماهنگی موجودی با تقاضا
پیش‌بینی دقیق تقاضا از طریق سیستم‌های هوش مصنوعی باعث می‌شود تا سطح موجودی انبار با نیازهای آینده برای درخواست کالا هماهنگ باشد. این کار احتمال کمبود یا مازاد موجودی را کاهش می‌دهد و تضمینی برای دسترسی بهتر و سریع‌تر مشتریان در زمان مناسب به کالاهای مورد نیاز است. اصول پیش بینی توسط هوش مصنوعی بر پایه تحلیل داده‌های قبلی فروش کالا، رفتار مشتریان، ترند بازار و رویدادهای اقتصادی است. به این شکل موجودی کالای انبار دقیقا مطابق نیاز بازار و مشتریان تامین می‌شود.
۵.کنترل کیفیت
هیچ‌چیز به‌اندازه دریافت یک کالای معیوب که به‌دلیل خطای انسانی از لحاظ کیفیت بررسی نشده، مشتری را ناراضی نمی‌کند. هوش مصنوعی در انتهای زنجیره انبارداری نیز کنترل کیفی کالا را به روش‌های زیر دگرگون می‌کند:
سیستم‌های بازرسی خودکار
دوربین‌های هوشمند و الگوریتم‌های پیشرفته سیستم‌های هوش مصنوعی قادر هستند تا به سرعت کمبودها یا مغایرت‌های موجود در کالاها را شناسایی کنند. این بررسی‌های تصویری با تضمین ارسال کالاهای با کیفیت اعتبار شرکت نزد مشتری را افزایش می دهد. در طی این بازرسی هوشمند، کالا بعد از ورود به ایستگاه با استفاده از ابزار مخصوص اسکن و تحلیل می‌شود. سپس هوش مصنوعی با مقایسه وضعیت موجود کالا با استانداردهای پیش‌بینی شده، هر نوع نقص یا انحراف از استاندارد را شناسایی و گزارش می‌کند.
تضمین تطابق با استاندارد کیفی تعریف شده
روش‌های کنترل کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی بر پایه مقایسه اطلاعات محصول با دیتابیس استاندارد از پیش تعیین شده آن قرار دارد. در این حالت با استفاده از سنسورها، دوربین های هوشمند و الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری (Computer Vision) هر نوع لک، شکستگی، خط و خش یا بسته‌بندی معیوب به‌راحتی قابل شناسایی هستند. از این طریق کالاهای معیوب به‌سرعت شناسایی و حذف می‌شوند. همچنین سیستم به شکل خودکار با بررسی دلایل بروز نقص و الگوهای تکرار شونده عیب، پیشنهاداتی را نیز برای پیشگیری از عیبوب مشابه احتمالی در آینده ارائه می‌کند.
نمونه‌های واقعی استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت انبار شرکت‌های بین‌المللی
بسیاری از شرکت‌های بزرگ بین‌المللی در حال حاضر هوش مصنوعی را در فعالیت‌های انبارداری خود به کار می‌برند. بررسی نحوه استفاده از این فناوری می‌تواند انگیزه ای برای تصمیم‌گیری سریع‌تر در جهت حرکت شرکت‌های لجستیک به این سمت باشد:
۱.شرکت آمازون
مراکز توزیع آمازون از ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی در بخش انتخاب و بسته‌بندی کالاها استفاده می‌کنند. این ربات‌ها به صورت خودکار در انبار حرکت کرده و بعد از برداشتن آن‌ها از قفسه‌ها، به مسئول بسته‌بندی تحویل می‌دهد. با این کار آمازون توانسته است، سرعت و دقت پردازش سفارش مشتریان را به شکل فوق‌العاده‌ای افزایش داده و در عین حال به تقاضای بالای آن‌ها پاسخ دهد.
۲.شرکت DHL
این شرکت از فناوری یادگیری ماشینی برای نگهداری پیش‌بینانه تجهیزات خود در انبارها استفاده می‌کند و سنسورهای موجود نصب شده روی هر دستگاه بعد از جمع‌آوری اطلاعات مربوط به کارکرد تجهیزات، آن‌ها را با الگوریتم‌های هوش مصنوعی تحلیل می‌کنند و زمان مناسب تعمیرات را به سرپرست مربوط پیشنهاد می‌دهند. این اقدام شرکت DHL با تاثیر بر کاهش خرابی ناگهانی تجهیزات، بهره‌وری عملیات و سرعت تحویل سفارش‌ها را افزایش داده است.
۳. شرکت والمارت
والمارت برای ارزیابی سطح موجودی کالاهای موجود در فروشگاه‌های خود از یک سیستم هوش مصنوعی به‌نام IRL استفاده می‌کند. دوربین‌ها و حسگرهای مجهز به هوش مصنوعی، به‌صورت مداوم قفسه‌ها و موجودی کالاها را رصد می‌کنند و در صورت نیاز هشدار لازم برای شارژ مجدد کالا در قفسه را به مسئول مربوط ارسال می‌کنند. این کار باعث شده است تا شرکت با حفظ سطح بهینه موجودی خود از کمبود کالا و خالی شدن قفسه‌ها جلوگیری کرد و تجربه خرید مشتریان را بهبود دهد.
۴. شرکت زیمنس
انبار شرکت زیمنس در سنگاپور از هوش مصنوعی برای مدیریت موجودی و اجرای فرایندهای سفارش استفاده می‌کند. بهینه‌سازی نگهداری کالا، توزیع و بسته‌بندی کالا از فعالیت‌های انجام شده در این جهت با هدف استفاده بهتر از فضای انبار و پرسنل است. ادغام هوش مصنوعی در فرایند انبارداری شرکت زیمنس باعث شده است تا وابستگی به نیروی انسانی کاهش یافته و با افزایش سرعت پردازش سفارش‌ها، بهره‌وری کل نیز بیشتر شود.
جمع‌بندی
استفاده از سیستم‌های نرم‌افزاری مدیریت انبار مبتنی بر هوش مصنوعی کمک می کند تا فرایند تکمیل سفارش و ارسال کالا با دقت و سرعت بالاتری انجام شود. این ابزارهای پیشرفته با بهینه کردن مدیریت موجودی کالاها در انبار، خطای انسانی را به حداقل رسانده و سودآوری کل را افزایش می‌دهند. اما برای پیاده‌سازی و اجرای این سیستم نیاز به تصمیم‌گیری مناسب و برنامه‌ریزی درست با همراهی شرکت‌های معتبر ارائه‌دهنده خدمات در این حوزه است. به این شکل می‌توان با حرکت در جهت دانش بروز دنیای جدید در صحنه رقابت همیشه در حال تحول لجستیک دوام آورد. در صورت نیاز به اطلاعات بیشتر و دریافت مشاوره تخصصی، شرکت پیشگامان آسیا همراه شما در مسیر این انقلاب دیجیتال آینده است.
مراجع:
