Lojistik sektöründe dijital asistanlar
Yapay zeka (AI) günlük bir teknoloji haline geldi. Lojistik sektöründe, devasa verilerin analizinin çok ötesine geçerek önemli bir potansiyel sunmakta. Bir yardım aracı olarak yapay zeka, çalışanların karar verme süreçlerine veya onları tekrarlayan görevlerden kurtarmaya yardımcı oluyor.
DACHSER Head of Corporate Research & Development Başkanı Andre Kranke, yapay zekanın grupaj lojistiğine nasıl entegre edildiğini ve potansiyelinin ne olduğunu açıklıyor.
Yapay zeka (AI) geleceğin teknolojisi mi?
Cevap hem evet hem de hayır. Evet, çünkü yapay zekanın tüm potansiyelini kullanmaktan hala çok uzağız ve hayır, çünkü yapay zeka uygulamaları zaten günlük hayatımızın bir parçası haline çoktan geldi. Akıllı telefonlarda yüz tanıma, chatbot'lar ya da internette çeviri hizmetleri gibi... Lojistik sektöründe de AI düşündüğünüzden çok daha sık kullanılıyor. Özellikle sevkiyat hacimlerini tahmin etme, malzeme akışlarını yönetme ve idari görevleri işleme için ideal.
Bununla birlikte, AI henüz birçok alanda uzmanlaşmamıştır. İnsan zekasını simüle etmek esasen olasılık hesaplamalarına dayanan karmaşık matematiksel algoritmalara dayanır. Bu nedenle, verilerin kalitesine bağlı olarak, lojistikte, özellikle de güvenlik ve kalite gereksinimlerinin yüksek olduğu sektörlerde kaçınılmaz olarak en aza indirilmesi gereken hatalar üretir: hem kritik olmayan ikincil süreçlerde otonom olarak hareket eden "AI ajanları" için hem de insanlar tarafından kontrol edilen ve izlenen AI asistanları için.
Ancak kesin olan bir şey var ki: Bugün yapay zekayı ihmal eden lojistikçiler orta ve uzun vadede pazarın dışında kalacaklar. Müşteri talepleri ve artan kalifiye işgücü sıkıntısı ile vurgulanan operasyonların artan karmaşıklığı, yapay zekanın benimsenmesini kaçınılmaz kılıyor. DACHSER, çalışanlarının daha iyi kararlar almasına, verimliliği artırmasına ve tedarik zincirindeki aksama sürelerini azaltmasına yardımcı olmak için depolar, limanlar ve ofisler gibi çeşitli alanlarda yapay zeka uygulamalarına şimdiden güveniyor. Bu, kalifiye işgücü eksikliğinin üstesinden gelmek ve uzun vadede yüksek kalite seviyesini garanti etmek için önemli bir adımdır.
Beklenmedik yeni olanaklar
Altı yıldan uzun bir süre önce DACHSER, Dortmund'daki Fraunhofer Enstitüsü IML'de bulunan bir araştırma ve geliştirme laboratuvarı olan "DACHSER Enterprise Lab "de örnek teşkil eden bir çalışma başlatıldı. Bu, şubelere giriş yapan yük miktarlarının 25 hafta öncesine kadar tahmin edilmesi ve böylece mevsimsel kapasite planlamasını kolaylaştırmak adına algoritmalar oluşturulması anlamına gelmekte. Lojistikte öngörülebilirlik, verimlilik ve kaliteyi garanti altına almak için önemli bir kaldıraçtır. DACHSER'in ilk makine öğrenimi projesi olan PAnDA One'ın da gösterdiği gibi, yapay zeka bu alanda değerli bir katkı sağlayabilir. Kısaltma açılımı, Predictive (P) Analytics (An) DACHSER (DA) anlamına gelmekte ve (One) bu girişimdeki ilk projeyi ifade etmektedir.
Yapay zeka algoritmaları, depodaki yükleri gerçek zamanlı olarak tanımlayan, konumlandıran ve ölçen @ILO dijital ikizinde de kullanılmaktadır. Tavana monte edilen kameralar, depodaki tüm hareketlerin ve süreçlerin hassas bir dijital görüntüsünü oluşturur. Bu modelleme şeffaflığı ve görünürlüğü artırır. Aynı zamanda, yüklerin taranması gibi belirli manuel görevleri ortadan kaldırarak bazı boşaltma süreçlerini %30'a kadar daha verimli hale getirir. ILO dijital ikizi, önümüzdeki birkaç yıl içinde DACHSER'in Avrupa'daki şubelerinde kademeli olarak yaygınlaştırılacak. 2025'in sonuna kadar en az altı yeni tesis planlanıyor.
AGV robotları sayesinde depoda otonomi
Yapay zeka sadece çapraz sevkiyat depolarıyla sınırlı değil; aynı zamanda depo otomasyonunda da kilit bir rol oynuyor. Bugün Almanya'daki sekiz DACHSER deposunda AGV (Otonom Güdümlü Araçlar) olarak bilinen otonom taşıma araçları kullanılıyor. Otonom mobil robotlar (RMA'lar) olarak da bilinen bu mobil robotlar, çevrelerini taramak ve yapay zeka kullanarak kendilerini yönlendirmek için kameralar, lidarlar ve radarlar gibi sensörler kullanıyor. Basit, tekrarlayan görevleri otonom olarak yerine getirebilirler. AGV'ler, örneğin paletleri zemin seviyesinde depolamak ve almak için kendi yöntemlerini bulur ve başka bir robot görevi daha hızlı tamamlayabildiğinde görevleri gerçek zamanlı olarak yeniden dağıtır. Önlerine bir engel çıkarsa araçlar fren yapar. Bu sayede robotlar neredeyse hiç gereksiz alan taraması yapmaz ve operasyonların verimliliğini en üst düzeye çıkar. Aynı zamanda, güvenlik sensörleri güvenilir ve kazasız navigasyon sağlar.
Hassas navigasyon, kolektif zeka ve BT sistemlerine sorunsuz entegrasyon, günlük lojistikte önemli verimlilik kazanımlarını garanti eder ve çalışanlar "robot meslektaşları" tarafından yardım edilmekten aynı derecede mutludur. DACHSER AGV'leri karma modda kullanıyor, yani insanlar tarafından sürülen araçlar da var. Esnekliği sınırlayacağı için tam otomasyon öngörülmemektedir. İnsan ve robotun optimum, uygun maliyetli kombinasyonunu bulmaya devam etmeliyiz.
Birlikte araştırma
Gelecek robotik için neler vaat ediyor? Robotik alanında, temel modeller kullanılarak gelecekte otonom araçları kontrol etmek ve pilotluk yapmak için deneyler yapılmaktadır. Bu, robotların dil işleme, görüntü -nesne tanıma ve otonom navigasyon gibi karmaşık görevlerde daha iyi ustalaşmasını sağlayacaktır. Yüksek veriden öğrenme kabiliyetleri sayesinde bu sistemler yeni ortamlara ve yeni görevlere uyum sağlayabilecek, esnekliklerini ve uygulama alanlarını artıracaktır. Bu yaklaşımın, depolardaki otonom araçların daha sezgisel ve verimli bir şekilde kontrol edilmesini mümkün kılıp kılmayacağını göreceğiz. Bu konuda dünya çapında yoğun araştırmalar devam etmektedir.
DACHSER yapay zeka araştırmalarına aktif olarak katılmaktadır. Bu yılın ilk çeyreğinde lojistik sağlayıcısı, Sankt Augustin'deki Fraunhofer Akıllı Analiz ve Bilgi Sistemleri Enstitüsü IAIS ile araştırma ortaklığını genişletti. Bu enstitü yapay zeka (AI), makine öğrenimi ve büyük veri alanlarında Avrupa'nın liderlerinden biridir. Yaklaşık 400 uzman, şirketlerin ürünlerini, hizmetlerini ve süreçlerini optimize etmelerine ve yeni dijital iş modelleri geliştirmelerine yardımcı olmaktadır. DACHSER Enterprise Lab'deki bu yeni ortakla birlikte şirket, yapay zeka alanındaki uzmanlığını daha da güçlendiriyor.
Devam eden araştırmalar, şirketin özel ihtiyaçlarını karşılamak üzere özel olarak tasarlanmış, belirli iç süreçler için eğitilmiş birçok yeni yapay zeka uygulamasının ortaya çıkmasına yol açmalıdır. Aynı zamanda, özellikle bilgi işlem kaynakları için açgözlü olan yapay zeka modellerinin maliyetlerinin yanı sıra Avrupa Birliği'nin yapay zeka uygulamaları için yeni yasal çerçevesine (AI Yasası) ilişkin düzenlemeleri ve uyumluluğu da dikkate almamız gerekiyor.
Kısacası, AI lojistiğe daha önce mümkün olmayan yeni perspektifler sunmaktadır. İleri matematiğe, büyük miktarlarda veriye ve önemli bilgi işlem gücüne dayalı bir araç olmaya devam etmektedir. Tüm sayısal problemlerin çözümü değildir. Bazı durumlarda geleneksel programlama en iyi seçenek olmaya devam etmektedir. Bu nedenle karşılaşılan zorluk, standartlaştırılmış yapay zeka uygulamalarını kullanmak ile kurum içi geliştirmeleri kendi ihtiyaçlarınıza göre uyarlamak arasında doğru dengeyi bulmaktır.