تطبيقات الذكاء الاصطناعي في اللوجستيات

لقد غيّر دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في مجال اللوجستيات بشكل كبير من الممارسات التشغيلية داخل سلسلة الإمداد. مع ظهور الذكاء الاصطناعي، انتقلت الشركات من نهج تفاعلي، حيث يتم تعديل العمليات اللوجستية استجابة لتغيرات الطلب، إلى نهج استباقي يتنبأ فيه المديرون باتجاهات السوق ويعدّلون مواردهم وفقًا لذلك. وقد أدى هذا التحول إلى تحسين الكفاءة وزيادة الربحية.

في هذه المقالة، سنستعرض كيفية عمل الذكاء الاصطناعي في مجال اللوجستيات، ونحدّد وظائف المستودعات التي يُعد فيها أكثر فاعلية.

الذكاء الاصطناعي: من الخوارزميات إلى التعلم الآلي

يمكّن الذكاء الاصطناعي الأنظمة من اتخاذ قرارات مستنيرة وأداء مهام آلية دون تدخل بشري. ويعتمد على ثلاثة عناصر أساسية:

1. الخوارزميات: وهي تسلسلات منظمة من العمليات تهدف إلى تنفيذ مهمة معينة بأكثر الطرق كفاءة في ظل ظروف محددة.
2. البرمجيات: التي توفر تعليمات تفصيلية لتنفيذ كل مهمة بواسطة الأجهزة.
3. التعلم الآلي (Machine Learning): وهي تقنية تُمكّن الآلات من التعلم وتحسين العمليات بمرور الوقت استنادًا إلى البيانات التاريخية وتكرار المهام.

الذكاء الاصطناعي في اللوجستيات

بينما لا تزال تطبيقات الذكاء الاصطناعي في اللوجستيات في طور التطور، يُتوقع أن تحقق كامل إمكاناتها في المستقبل القريب. ومع ذلك، هناك بعض التطبيقات التي أثبتت فعاليتها بالفعل في هذا القطاع:

1. التنبؤ باتجاهات المستهلكين
   يستفيد الذكاء الاصطناعي من البيانات الضخمة لأغراض لوجستية، حيث يربط بين البيانات الداخلية مثل أرقام المبيعات، والمعلومات التي يتم جمعها من النماذج، ووسائل التواصل الاجتماعي، ومنصات الإنترنت الأخرى. وبهذا، يمكنه استنتاج نوايا الاستهلاك لدى المستخدمين والتنبؤ بسلوك الطلب. وهذا يمكّن من تنفيذ اللوجستيات الاستباقية، مما يساعد على تجنّب نفاد المخزون وتراكم الفائض، وبالتالي يساهم في الحفاظ على الموارد.
2. أتمتة حركة المنتجات داخل المستودع
   من الأمثلة البارزة على استخدام الذكاء الاصطناعي في اللوجستيات، إنشاء المستودعات المؤتمتة، والتي تتضمن نظامين أساسيين: أتمتة المستودع وبرمجيات إدارة المستودعات. ويقومان معًا بنقل وتخزين المنتجات بشكل مستقل.ومع مرور الوقت، تُنتج هذه الأنظمة أنماطًا يتم تحليلها باستمرار. وبهذه الطريقة، يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين تخصيص الموارد وتعديل الحركات حسب تغيّرات مسارات النقل الداخلي.
3. اختيار طرق النقل والحركات الأكثر كفاءة
   يُعزّز الذكاء الاصطناعي تنسيق عمليات النقل اللوجستي بشكل كبير، ويؤدي دورًا مزدوجًا:
   • إدارة الحركات داخل المنشأة (Intralogistics): تلتقط برمجيات إدارة المستودعات صورة رقمية لمرافق الشركة وتسجل جميع التحركات، ثم تُعالج هذه البيانات وتنظم حركة البضائع.
   • إدارة أساطيل نقل البضائع: يُقيّم الذكاء الاصطناعي بيانات حركة المرور في الوقت الفعلي ويُدمجها ضمن الأنظمة المحلية. ومن خلال هذه البيانات، تحدد البرمجيات أفضل المسارات لتسليم الطلبات المختلفة.
4. رقابة أكثر صرامة على بيانات سلسلة الإمداد
   يُسهّل التشغيل الآلي لعمليات سلسلة الإمداد، والمدعوم بالذكاء الاصطناعي، الإشراف الفوري على المخزون، وإصدار أوامر التوريد بشكل لحظي، وتتبع الطلبات بدقة.يعمل تكامل الذكاء الاصطناعي في اللوجستيات على تقليل فرص وقوع الأخطاء. ونتيجة لذلك، تعمل سلسلة الإمداد بدقة أعلى، وتقل أوجه القصور، ويتم تكليف الأنظمة المؤتمتة بالمهام المتكررة، حيث تتعلم وتتحسن بمرور الوقت. في المقابل، تظل العمليات الإبداعية واتخاذ القرارات الاستراتيجية تحت إدارة البشر.