آیا تا به حال از خود پرسیده اید که هوش مصنوعی چگونه به طور چشمگیری صنعت حمل و نقل و پشتیبانی را متحول می کند؟ با خودکارسازی فرآیندها و تجزیه و تحلیل داده‌ها در زمان واقعی، هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌های پشتیبانی کمک کند تا کارایی و بهینه‌سازی عملیات را بهبود بخشند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند برای ردیابی و پیش بینی تقاضا، برنامه ریزی مسیرها و بهینه سازی عملیات انبار استفاده شود. با استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل، شرکت های پشتیبانی می توانند مزیت رقابتی به دست آورند و نتیجه نهایی خود را بهبود بخشند. اگر کنجکاو هستید که چگونه از هوش مصنوعی در صنعت پشتیبانی برای بهبود کارایی و دقت استفاده می شود، ادامه مطلب را بخوانید.در  این مقاله به 5 کاربرد هوش مصنوعی در صنعت پشتیبانی می پردازیم:

 

1-برنامه ریزی انبارداری

 

هوش مصنوعی مدت‌هاست که در برنامه‌ریزی پشتیبانی برای کمک به جابجایی کالاها با کارآمدتر استفاده می‌شود. در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی در صنعت انبارداری اهمیت بیشتری پیدا کرده است، زیرا حجم داده‌های موجود به طور تصاعدی افزایش یافته است. هوش مصنوعی می تواند به غربال کردن این داده ها برای یافتن الگوها و روندهایی کمک کند که می توانند به بهینه سازی جابجایی کالاها کمک کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به پیش‌بینی تقاضا و پیش‌بینی نیازهای موجودی کمک کند، که می‌تواند به جلوگیری از کمبود و به حداقل رساندن ضایعات کمک کند.

 

 

 

2-پیش بینی تقاضا

 

مزیت اصلی استفاده از هوش مصنوعی در برنامه ریزی انبارداری این است که می تواند عوامل مختلفی را در نظر بگیرد که ممکن است بر تقاضا تأثیر بگذارد، مانند آب و هوا، رویدادهای خبری و روند رسانه های اجتماعی. هوش مصنوعی همچنین می تواند از داده های گذشته بیاموزد تا دقت خود را در طول زمان بهبود بخشد.

 

یکی از شرکت هایی که از هوش مصنوعی برای پیش بینی تقاضا استفاده می کند، UPS است. چندین سال است که از هوش مصنوعی برای پیش بینی تقاضا برای محموله های تعطیلات استفاده می کند. این شرکت دریافته است که هوش مصنوعی به ویژه در پیش بینی افزایش تقاضا در لحظه آخر خوب است. این مهم است زیرا UPS می تواند اقدامات لازم را انجام دهد تا اطمینان حاصل شود که ظرفیت کافی برای پاسخگویی به افزایش تقاضا را دارد که می تواند از تاخیر و اختلال جلوگیری کند.

 

در آینده، هوش مصنوعی احتمالاً برای پیش‌بینی تقاضا اهمیت بیشتری پیدا خواهد کرد. همانطور که داده ها به راحتی در دسترس قرار می گیرند، هوش مصنوعی می تواند عوامل بیشتری را در نظر بگیرد و دقیق تر شود. علاوه بر این، زمانی که هوش مصنوعی در پیش‌بینی بهتر می‌شود، شرکت‌ها می‌توانند از آن برای تصمیم‌گیری استراتژیک‌تر در مورد تدارکات خود، مانند محل ساخت انبارهای جدید یا مسیرهای حمل و نقل استفاده کنند.

 

 

 

3-برنامه ریزی تامین

 

استفاده از هوش مصنوعی برای برنامه ریزی تامین در تدارکات اجتناب ناپذیر است. سوال این است که چگونه از هوش مصنوعی به نفع شرکت استفاده کنیم. هدف این است که یک عملیات ناب و کارآمد داشته باشیم و در عین حال از منابع کمتری استفاده کنیم.

 

به منظور استفاده از هوش مصنوعی برای مشاهده و مدیریت زنجیره تامین، شرکت باید سخت افزار و نرم افزاری را خریداری کند که بتوان از آن برای ضبط و ذخیره داده ها استفاده کرد. از این داده ها می توان برای ایجاد مدل هایی استفاده کرد که بتوان از آنها برای پیش بینی تقاضای آینده استفاده کرد.

 

این شرکت همچنین باید برنامه ای برای نحوه استفاده از این داده ها و نحوه به روز رسانی مدل ها بر اساس آن داشته باشد. استفاده از هوش مصنوعی برای برنامه ریزی عرضه می تواند به شرکت در صرفه جویی در هزینه و کارآمدی بیشتر کمک کند. این شرکت باید روی سخت افزار و نرم افزار سرمایه گذاری کند، اما مزایای آن ارزش سرمایه گذاری را دارد.

استفاده از هوش مصنوعی برای انبارداری خودکار می تواند به بهبود کارایی و دقت انبار کمک کند. به عنوان مثال، اگر یک انبار از ربات‌ها برای جابجایی موجودی استفاده می‌کند، می‌توان از یک سیستم هوش مصنوعی برای ردیابی ربات‌ها استفاده کرد و مطمئن شد که اقلام مناسب را به مکان‌های مناسب منتقل می‌کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند برای ردیابی موارد در حال انتخاب و بسته بندی و شناسایی خطاها استفاده شود. این می تواند به بهبود دقت و کاهش زمان مورد نیاز برای تکمیل سفارشات کمک کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند برای نظارت بر شرایط انبار و شناسایی مناطقی که نیاز به بهبود دارند استفاده شود.

 

 

4-بازرسی بصری و تشخیص آسیب

 

استفاده از هوش مصنوعی (AI) برای بازرسی بصری و تشخیص آسیب در انبارهای خودکار به طور فزاینده ای رایج می شود. این به دلیل مزایای بسیاری است که هوش مصنوعی می تواند از نظر سرعت، دقت و کارایی ارائه دهد.

 

به عنوان مثال، بازرسی بصری مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند برای شناسایی سریع و دقیق کالاهای آسیب دیده در یک تسمه نقاله استفاده شود. این می تواند مقدار قابل توجهی در زمان و هزینه صرفه جویی کند و همچنین از خطرات احتمالی ایمنی جلوگیری کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند برای تشخیص عیوب محصولات قبل از رسیدن به مشتری استفاده شود. این می تواند به بهبود رضایت مشتری و کاهش بازده کمک کند.به طور کلی، استفاده از هوش مصنوعی برای بازرسی بصری و تشخیص آسیب می تواند مزایای زیادی برای انبارداری خودکار داشته باشد. می تواند به بهبود دقت، کارایی و ایمنی کمک کند و در عین حال هزینه ها را نیز کاهش دهد.

 

 

 

5-نگهداری پیش آگهی

 

انبارهای خودکار مجهز به مجموعه‌ای از ماشین‌ها و حسگرها هستند که برای جابجایی و ذخیره موجودی با هم کار می‌کنند. این تجهیزات گران و ظریف هستند، بنابراین نگهداری از آن برای کارکرد روان انبار ضروری است. نگهداری پیش آگهی (همچنین به عنوان نگهداری مبتنی بر شرایط یا پیش بینی شناخته می شود) نوعی از هوش مصنوعی است که می تواند برای کمک به این امر مورد استفاده قرار گیرد. با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها و ماشین‌ها، تعمیر و نگهداری پیش آگهی می‌تواند مشکلات بالقوه را شناسایی کرده و راه‌حل‌هایی را قبل از ایجاد هرگونه خرابی پیشنهاد کند. این می تواند به صرفه جویی در هزینه تعمیرات و خرابی کمک کند و انبار را با کارایی بیشتر حفظ کند.

 

 

 

6-وسایل نقلیه خودمختار

 

هوش مصنوعی بیشتر و بیشتر در وسایل نقلیه خودران استفاده می شود. یکی از مزایای استفاده از هوش مصنوعی این است که می تواند به هوشمندتر و کارآمدتر شدن خودرو کمک کند. برای مثال، اگر خودرو مجهز به سنسور باشد، می‌توان از هوش مصنوعی برای کمک به پردازش داده‌های حسگرها و تصمیم‌گیری در مورد اقدامات بعدی استفاده کرد. این می تواند به ماشین کمک کند تا از موانع جلوگیری کند، بهترین مسیر را پیدا کند و حتی پارک موازی را پیدا کند.

 

علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند با یادگیری عادات و ترجیحات راننده به بهبود کارایی خودرو کمک کند. به عنوان مثال، اگر راننده همیشه بخواهد به همان مقصد برود، هوش مصنوعی می تواند این را یاد بگیرد و مسیر را بر اساس آن برنامه ریزی کند. علاوه بر این، اگر راننده مسیر ترجیحی داشته باشد، هوش مصنوعی می تواند این را یاد بگیرد و به راننده پیشنهاد دهد.

 

 

 

7-کامیون های خودران

 

استفاده از کامیون های خودران یا خودران در صنعت حمل و نقل در حال افزایش است زیرا شرکت ها به دنبال کاهش هزینه ها و بهبود کارایی هستند. وسایل نقلیه خودران می توانند به صورت شبانه روزی بدون نیاز به وقفه کار کنند و می توانند طوری برنامه ریزی شوند که کارآمدترین مسیر ممکن را طی کنند. این فناوری هنوز در مراحل اولیه خود است، اما این پتانسیل را دارد که صنعت حمل و نقل را با سریع‌تر، ارزان‌تر و قابل اعتمادتر کردن آن متحول کند.

 

 

 

8-پهپادهای تحویلی

 

هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در پهپادهای تحویلی برای ساده سازی و خودکارسازی فرآیند حمل و نقل استفاده می شود. با استفاده از هوش مصنوعی، پهپادهای تحویلی می توانند با دقت و کارآمدی بیشتری به مقصد خود حرکت کنند، از موانع اجتناب کنند و کارآمدترین مسیر را انتخاب کنند. آنها همچنین می توانند برای جلوگیری از برخورد با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. این می تواند منجر به زمان حمل و نقل سریع تر و مطمئن تر و همچنین کاهش هزینه های حمل و نقل شود. علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند برای ردیابی و مدیریت محموله در حال حمل و اطمینان از رسیدن ایمن و به موقع آن استفاده شود.

 

غول تجارت الکترونیک جهان، آمازون، از دسامبر 2016 از پهپادهای تحویل مبتنی بر هوش مصنوعی برای حمل و نقل محموله استفاده می کند. تاکنون، با گزارش آمازون که توانسته است در کمتر از 30 دقیقه تحویل را انجام دهد، موفقیت آمیز بوده است. استفاده از پهپادهای تحویلی مجهز به هوش مصنوعی به آمازون کمک کرده است تا هزینه ها و زمان حمل و نقل را کاهش دهد و همچنین دقت تحویل خود را بهبود بخشد.

 

 

 

9-فروش و بازاریابی

 

صنعت پشتیبانی به سرعت در حال پیشرفت است و هر روز پیچیده تر می شود. بسیاری از شرکت‌های پشتیبانی برای همگام شدن با رقبا به هوش مصنوعی (AI) برای فروش و بازاریابی روی آورده‌اند. هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌های لجستیک کمک کند تا بسیاری از وظایف فروش و بازاریابی، از تولید سرنخ و تقسیم‌بندی مشتری گرفته تا قیمت‌گذاری و توصیه‌های محصول را به طور خودکار و بهبود بخشند.

 

علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند بینش‌های ارزشمندی در مورد رفتار، ترجیحات و روندهای مشتری ارائه دهد. شرکت‌های پشتیبانی  که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، می‌توانند مشتریان خود را بهتر درک کنند و خدمات شخصی‌تر و مرتبط‌تری را به آنها ارائه دهند. فروش و بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین به شرکت های پشتیبانی   کمک می کند تا کارایی عملیاتی و نتیجه نهایی خود را بهبود بخشند و تجربه و رضایت مشتری خود را افزایش دهند.

 

 

10-تجزیه و تحلیل داده محور

 

در صنعت حمل و نقل و پشتیبانی ، تجزیه و تحلیل مبتنی بر داده برای ردیابی و مدیریت جریان کالا در سراسر زنجیره تامین استفاده می شود. با درک اینکه کالاها در هر زمان معین در کجا قرار دارند، فرستنده‌ها می‌توانند مسیر و زمان‌بندی محموله‌ها را بهینه کنند تا اطمینان حاصل شود که کالاها به موقع و به کارآمدترین شکل ممکن به مقصد می‌رسند. با استفاده از تحلیل‌های مبتنی بر داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، فرستنده‌ها همچنین می‌توانند مشکلات بالقوه در زنجیره تامین را شناسایی کرده و قبل از ایجاد تاخیر یا اختلال، اقداماتی را برای کاهش آنها انجام دهند.به عنوان مثال، اگر داده ها نشان دهد که یک محموله خاص به طور مداوم با تأخیر به مقصد می رسد، فرستنده می تواند علت تأخیر را بررسی کند و اقداماتی را برای اصلاح آن انجام دهد.

 

 

 

11-برنامه ریزی مسیر و بهینه سازی

 

هوش مصنوعی هنگام برنامه ریزی مسیرها می تواند تعداد زیادی متغیر مانند ترافیک، آب و هوا و ساخت و ساز را در نظر بگیرد. همچنین می تواند به طور مداوم مسیرها را با تغییر شرایط دوباره ارزیابی کند. این برخلاف روش‌های سنتی برنامه‌ریزی مسیر است که اغلب ثابت هستند و شرایط بلادرنگ را در نظر نمی‌گیرند. بهینه سازی مسیر مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند به شرکت های پشتیبانی در صرفه جویی در زمان و هزینه کمک کند. همچنین می‌تواند خدمات مشتریان را با کاهش زمان تحویل بهبود بخشد.

 

در برخی موارد، بهینه سازی مسیر مبتنی بر هوش مصنوعی نشان داده است که مصرف سوخت را تا 20٪ کاهش می دهد. تعدادی نرم افزار مختلف بهینه سازی مسیر مبتنی بر هوش مصنوعی در بازار وجود دارد، از جمله Routific، Shipwell، Flexe و OptiTime.

 

 

 

 

12-قیمت گذاری پویا

 

در صنعت پشتیبانی ، قیمت گذاری پویا یک استراتژی قیمت گذاری رایج است که تغییرات دائمی هزینه حمل و نقل کالا را در نظر می گیرد. این امر باعث می شود که شرکت های پشتیبانی نتوانند قیمت های خود را منصفانه و ثابت نگه دارند. با این حال، با استفاده از هوش مصنوعی (AI)، شرکت‌های  پشتیبانی می‌توانند با دقت بیشتری هزینه حمل و نقل کالا را پیش‌بینی کنند و به‌طور پویا قیمت‌های خود را در زمان واقعی تنظیم کنند. این به آنها اجازه می دهد تا رقابتی تر باشند و تجربه بهتری را برای مشتریان خود فراهم کنند.

 

قیمت گذاری پویا یک فرآیند پیچیده است که نیاز به داده های زیادی برای پردازش در زمان واقعی دارد. هوش مصنوعی می تواند به سرعت مجموعه داده های بزرگ را تجزیه و تحلیل کند و در مورد هزینه های آینده پیش بینی کند. سپس می توان از این اطلاعات برای تنظیم پویا قیمت ها استفاده کرد. این یک برد برد هم برای شرکت و هم برای مشتری است.

 

 

نتیجه گیری

 

هوش مصنوعی (AI) پتانسیل تغییر صنعت پشتیبانی را دارد. با خودکارسازی فرآیندها و تجزیه و تحلیل داده ها، هوش مصنوعی می تواند به شرکت های پشتیبانی کمک کند تا کارایی و بهینه سازی عملیات را بهبود بخشند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند برای ردیابی و پیش بینی تقاضا، برنامه ریزی مسیرها و بهینه سازی عملیات پشتیبانی استفاده شود. با استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل، شرکت های پشتیبانی می توانند مزیت رقابتی به دست آورند و نتیجه نهایی خود را بهبود بخشند

 

مطالب مرتبط:

 

نرخ بازده حسابداری (ARR) چیست؟

8 ترند بیزینسی در سال 2023

10 فناوری برتر هوش مصنوعی در سال 2023