Tedarik zinciri yönetimine genel bakışta yapay zeka

İşletmeler, daha verimli bir şekilde çalışmalarına yardımcı olmak için hammadde tedarikinden üretime ve teslimata kadar mal akışını optimize etmek için yapay zekayı giderek daha fazla kullanıyor. Tedarik zincirleri karmaşıktır ve bunları yönetmek için tedarik, kalite güvencesi ve üretim dahil olmak üzere bir işletme içindeki farklı ekiplerin önemli ölçüde zaman ve çaba göstermesi gerekir. Ancak yapay zeka destekli tedarik zinciri yönetimi çözümlerinin artan kullanılabilirliğiyle birlikte, her ölçekten işletme artık hem süreçlerini iyileştirmek hem de tedarik zinciri verilerine ilişkin daha derin içgörüler elde etmek için dönüştürücü araçlara erişebiliyor.

Tedarik zinciri yönetimi kullanım durumlarında yapay zeka

İşletmeler tedarik zinciri yönetiminde yapay zekayı farklı şekillerde kullanıyor. Aşağıda birkaç örnek verilmiştir:

• Tedarik zincirinin farklı bağlantıları arasında kaynakları taşımak için gereken birçok ayrı görevi ve iletişimi otomatikleştirmek ve izlemek. Örneğin, dijital asistanlar veya yapay zeka yardımcı araçları, tedarikçi sorgularına otomatik olarak yanıt vererek, siparişleri onaylayarak ve teslimat durumlarını güncelleyerek iletişimi etkili bir şekilde kolaylaştırarak ve süreç gecikmelerini azaltarak rutin iletişimi kolaylaştırabilir.
• Makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak çeşitli kaynaklardan elde edilen büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz ederek olası gecikmeleri veya darboğazları belirtebilecek örüntüleri ve anormallikleri belirleyin.
• Satınalma siparişi oluşturma ve yönetimini otomatikleştirerek, sevkiyat ilerlemesini izleyerek, olası sorunlar ortaya çıktığında etkilenen tarafları bilgilendirerek ve stok düzeylerini dinamik olarak ayarlayarak tedarik zinciri operasyonlarını kolaylaştırın.

Yapay zeka, tedarik zinciri yönetiminde nasıl çalışır?

Tedarik zinciri yönetiminde süreç otomasyonu, optimizasyon algoritmaları, veri odaklı makine öğrenmesi modelleri ve üretken yapay zeka gibi çok çeşitli yapay zeka teknolojileri kullanılır. Bazı yapay zeka uygulamaları çeşitli tedarik zinciri aşamalarındaki kapsamlı veri kümeleri üzerinde eğitilirken diğerleri önceden tanımlanmış kuralları veya matematiksel modelleri kullanır. Bu sistemler uygulandıktan sonra örnekleri analiz edebilir, süreçleri optimize edebilir ve karar alma sürecini geliştirmek için içgörüler sağlayabilir.

Tedarik zinciri yönetiminde yapay zekanın özel mekanizmalarına ve örneklerine girmeden önce, tedarik zinciri yönetimi yapay zeka sistemlerinin sıklıkla birlikte çalıştığı farklı veri türlerinden bazılarını anlamak için biraz zaman ayıralım:

• Envanter verileri: Gerçek zamanlı stok düzeyleri, yeniden sipariş noktaları ve depo yerleri
• Tedarikçi performans verileri: Tedarikçi güvenilirlik kayıtları, teslimat süreleri ve kalite sorunları
• Lojistik ve nakliye verileri: Sevkiyat rotaları, yakıt kullanımı, teslimat süreleri ve nakliye maliyetleri
• Müşteri talep verileri: Müşteri siparişleri, iadeler, tercihler ve sezonsal trendler
• Hava durumu ve trafik verileri: Hava koşulları ve trafik düzenleri gibi harici veriler
• Üretim ve makine verileri: Çalışma süresi, bakım çizelgeleri ve ekipman performansı
• Tedarikçi masraf verileri: Hammaddeler, sevkiyat ve işçilik için masraflar
• IoT sensör verileri: Depolarda, kamyonlarda ve fabrikalarda Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarında sıcaklık, nem veya ekipman durumu
• Piyasa verileri ve ekonomik veriler: Emtia fiyatları ve piyasa eğilimleri gibi makroekonomik göstergeler
• Düzenleme ve uyumluluk verileri: Ticari düzenlemeler, çevre uygunluğu ve güvenlik standartları ile ilgili veriler

Bu verilerin çeşitliliği ve hacmi büyük olabilir ancak birçok işletme, verileri daha etkili bir şekilde analiz etmelerine yardımcı olmak için özel yapay zeka çözümleri kullanıyor. Bu, yalnızca yapay zeka olmayan sistemleri kullanarak bir işletmenin tedarik zincirinde olup bitenlere ilişkin mümkün (veya uygun fiyatlı) büyük resimli, bütünsel bir görünüm sağlar.

Tedarik zinciri yönetiminde yapay zeka örnekleri

Madencilik operasyonlarını daha verimli hale getirme

Yapay zeka, hem verimliliği hem de güvenilirliği artırarak madencilik sektörünün tedarik zincirinin ilk aşamalarını dönüştürmek için kullanılıyor. Yapay zeka, kamyon ve matkaplar gibi kritik ekipmanlardan gelen sensör verilerini analiz ederek geçmiş verilerden öğrenerek olası ekipman arızalarını tahmin edebilir ve bakım ekiplerinin arızalar meydana gelmeden önce müdahale etmesini sağlayabilir. AI, otonom hamam sistemlerinin (AHS) rotalarını gerçek zamanlı olarak optimize ederek kamyonların en verimli yolları takip etmesini ve yakıtı korumasını sağlar.

Depo yönetimini optimize etme

İşletmeler yapay zekanın yardımıyla depo envanter yönetimini önemli ölçüde geliştiriyor. Yapay zeka sistemleri, müşteri siparişleri, envanter düzeyleri ve ürün hareketi ile ilgili çok miktarda veriyi analiz ederek talebi doğru şekilde tahmin eder ve optimum stok düzeyleri sağlar. Buna ek olarak, yapay zeka destekli içgörüler şirketlerin, alan verimliliğini en üst düzeye çıkarmak ve alma sürelerini azaltmak için depo düzenlerini yeniden düzenlemesine ve sonuç olarak sipariş karşılamayı hızlandırmasına ve genel operasyonel verimliliği artırmasına yardımcı olur.

Lojistiği optimize etme

Lojistik şirketleri, teslimat rotalarını optimize etmek için yapay zeka özellikli sistemleri kullanıyor. Bu sistemler gerçek zamanlı olarak en verimli rotaları belirlemek için paket bilgileri, teslimat yerleri, trafik düzenleri ve hava durumu gibi verileri analiz eder. Bu teknoloji, yıllık milyonlarca mil sürüş tasarrufu sağlayarak yakıt tüketimini ve operasyonel maliyetleri azaltırken teslimat sürelerinin güvenilirliğini ve öngörülebilirliğini artırır.

Tedarik zinciri yönetiminde yapay zekanın 10 avantajı

Tedarik zinciri yönetiminde yapay zeka teknolojilerinin uygulanması, verimliliği artıran, maliyetleri azaltan ve genel etkinliği artıran çeşitli avantajlar sunar. Ancak risk yönetimine, uyumluluğa ve işletmelerin kârlılığı ve rekabet yetenekleri üzerinde büyük etkilere sahip olabilecek daha az bariz diğer tedarik zinciri yönlerinin de avantajları vardır.

Tedarik zinciri yönetiminde yapay zeka teknolojilerini uygulamanın avantajları şunlardır:

1. Gelişmiş verimlilik: Rutin, tekrarlayan görevlerin otomatikleştirilmesi, tedarik zinciri operasyonlarını yönetmek için gereken süreyi ve çabayı azaltarak insan kaynaklarının daha stratejik aktivitelere odaklanmasını sağlar
2. Gelişmiş ekipman güvenilirliği: Tahmine dayalı bakım çözümleri, makine servis ihtiyacı olduğunda ekipleri uyarır ve operasyonların sorunsuz çalışmasını sağlamak için ekipman kesinti süresini yansıtacak şekilde üretim çizelgelerini dinamik olarak ayarlayabilir
3. Daha akıllı karar alma: Gerçek zamanlı içgörüler ve tahmine dayalı analitikler, işletmelerin değişen pazar koşullarına ve dünya olaylarına yanıt olarak hızlı ve etkili şekilde bilinçli kararlar almasını sağlar
4. Daha iyi doğruluk: Hataya açık manüel veri girişini otomatikleştirme ve talep tahminine yardımcı olacak daha ayrıntılı içgörüler sağlama, yapay zekanın hataları ortadan kaldırmak ve insan karar alma sürecini geliştirmek için kullanılabileceği birçok yöntemden sadece ikisidir
5. Tesisler ve iş gücü verimliliği: Dijital ikizler gibi teknolojiler, işletmelerin 3 boyutlu sanal modelleme kullanarak tesis düzenlerini ve kopilotlar gibi tedarik zincirinde üretken yapay zekayı optimize etmesini mümkün kılar; çalışanlar işlerini yapmak için ihtiyaç duydukları kaynakları daha hızlı bulmalarına yardımcı olabilir
6. Tedarikçi yönetimi: Tedarikçi performans metriklerini analiz etmek, fiyat karşılaştırmaları yürütmek ve satıcı seçimi için öneriler sunmak yapay zekayı kullanmak, işletmelerin olumlu koşulları güvence altına almasına ve tedarik süreçlerini kolaylaştırmasına, zaman ve maliyetleri azaltmasına yardımcı olur
7. Risk yönetimi: Tedarikçi arızaları veya pazar dalgalanmaları gibi olası risklerin tahmin edilmesi ve belirlenmesi, işletmelerin beklenmedik durum planları geliştirmesine ve tedarik zinciri dayanıklılığınıgüçlendirmesine olanak sağlar
8. Ölçeklenebilirlik: Bulut tabanlı yapay zeka bilişim hizmetleri, işletmelerin ihtiyaç duydukları şekilde yukarı veya aşağı ölçeklenerek daha büyük hacimli verileri ve talep üzerine daha karmaşık tedarik zinciri ağlarını yönetmelerini sağlar
9. Sürdürülebilirlik uyumu: Tedarik zincirlerinin çevresel etkilerini izlemek ve etkiyi azaltmak için adımlar atmak, işletmenin sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmasına, düzenleyici gereksinimleri karşılamasına ve iyi bir kurumsal vatandaş olmasına yardımcı olur
10. Uçtan uca görünürlük: Tüm tedarik zinciri genelinde yapay zeka tarafından geliştirilmiş izleme ve şeffaflık, gecikmeleri ve darboğazları erken tespit etmeye yardımcı olarak işletmelerin hızlı düzeltici eylemlerde bulunmasına yardımcı olabilir

Tedarik zinciri yönetiminde yapay zekanın 5 zorluğu

Tedarik zinciri yönetiminde yapay zekayı uygulamak zorluklar içermez ancak araştırma ve planlama konusunda aşılmaz değildir:

1. Veri zorlukları: Yanlış veya ilgisiz veriler, yapay zeka modellerinin güvenilir içgörüler ve öneriler sunmasını engelleyerek anlamlı ve eyleme geçirilebilir içgörüler türetmeyi zorlaştırabilir
2. Yetkinlik ve uygulanabilirlik: Yapay zeka özelliklerini ve uygulanabilirliklerini tam olarak anlamamak, yapay zeka kullanım durumlarının maliyetini/faydasını belirleme, kapsam belirleme, önceliklendirme ve değerlendirme sürecini karmaşıklaştırabilir
3. Düzenlemeler: Yapay zeka, gizlilik ve güvenlik endişelerinin etik etkilerini ele almaya yönelik yeni ve gelişen düzenlemeler, şirketlerin yapay zekanın sorumlu kullanımıiçin net yönergeler uygulamasını zorunlu kılar
4. Organizasyonel hazırlık: Birçok kuruluş, üretken yapay zeka çözümleriyle anında entegre olamayan, birlikte çalışabilirlik zorlukları barındıran ve hassas verileri korumaya yönelik güvenlik hususları sunan eski ve şirket içi sistemlerle çalışmaya devam ediyor
5. İnsan unsuru: Değişime direnç, yapay zeka benimsemesini yavaşlatabilir; işletmeler ekipleri yeni araçları benimsemeye ikna ederken aynı zamanda yapay zeka sistemlerinin her zaman insan gözetimine sahip olmasını sağlamak için "döngüde insan" olmasını sağlamalıdır

Farklı sektörler için tedarik zinciri yönetiminde yapay zeka

Yapay zeka çözümlerinin oynadığı belirli rol ve sundukları avantajlar sektörler arasında farklılık gösterir. Sektöre özgü birkaç örnek:

Perakende: Satış trendlerinin izlenmesi ve talebin tahmin edilmesi, giyim, elektronik ve bakkaliye gibi popüler ürünlerin stok fazlalığının veya eksikliğinin önüne geçilmesi. Perakendeciler, tedarikçilerle görüşmelerde yardımcı olarak tedariki kolaylaştırmak için yapay zekadan da yararlanır.

Yiyecek ve içecek: Depolama koşullarını analiz ederek ve teslimat rotalarını optimize ederek bozulabilir malların yönetilmesine yardımcı olmak. İşletmeler, süt veya üretim gibi ürünlere yönelik talebi tahmin etmek için yapay zekadan yararlanarak bunların tam zamanında ikmal edildiğinden emin olur, israfı azaltır.

E-ticaret: Daha hızlı teslimatlar ve daha az hata sağlamak için depo operasyonlarını optimize edip otomatikleştirerek sipariş karşılamayı iyileştirmek. Amazon gibi şirketler, depo robotlarını ve teslimat filolarını yönetmek ve verimliliği artırmak için yapay zekaya güveniyor.

Otomotiv: Tedarik siparişlerini otomatikleştirerek ve global tedarikçi ağlarını yöneterek otomotiv sektöründe üretimi kolaylaştırın. Yapay zeka kullanımı, üretim yerlerinin fazla envanter tutmadan lastikler ve motorlar gibi doğru bileşenlere sahip olmasını sağlar.

Sağlık Hizmetleri: İlaç şirketlerinin ilaç ve tıbbi cihazların akışını takip etmesini sağlayarak kritik malzemelere olan talebi öngörüyor. Bu da hastanelerin ve eczanelerin aşı ve cerrahi aletler gibi hayat kurtaran ürünlerle stoklanmasına yardımcı oluyor.

Moda: Sezonluk talebe ayak uydurmak için stil trendlerini tahmin etmek ve tedarik zincirlerini optimize etmek. İşletmeler, en son koleksiyonların perakende mağazalarını ve çevrimiçi platformları zamanında vurması için kumaş tedarikinden dağıtıma kadar her şeyi yönetmek için yapay zekayı kullanıyor.

Tedarik zinciri yönetiminde yapay zeka sürdürülebilirliği nasıl geliştirebilir?

Yapay zeka, süreçleri optimize ederek, atıkları azaltarak ve kaynak verimliliğini artırarak işletmelerin tedarik zincirlerini daha sürdürülebilir hale getirmesine yardımcı olacak kullanışlı bir araç olduğunu kanıtlıyor. Belki de en bilindik örnek, yakıt tüketimini azaltmaya yardımcı olmak amacıyla ulaşım rotalarını trafik, hava durumu ve eşleme verilerine göre optimize etmek için yapay zeka seyahat planlamasıdır. Tahmine dayalı analitik yapay zeka araçları perakendecilerin doğru malları doğru yerlerde ve doğru zamanda stoklamasına yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda aşırı üretimi azaltmaya, fazla envanteri en aza indirmeye ve gereksiz atıkları önlemeye de hizmet eder; tedarik zinciri sürdürülebilirliğindeki tüm temel faktörler.

Tedarikçi yönetiminde yapay zeka araçları, işletmelerin sürdürülebilir uygulamalara uyan tedarikçileri belirlemesine ve malzemelerin sorumlu bir şekilde tedarik edilmesini sağlamasına yardımcı olabilir. Şirketler, tedarikçilerin çevresel etkisini izleyerek ve sürdürülebilirlik hedeflerinden sapmaları işaretleyerek tedarik zincirleri boyunca etik ve sürdürülebilir iş ortaklıklarını sürdürebilir.

Tedarik zinciri yönetimi çözümleri için yapay zeka: nasıl hazırlanılır

Yapay zeka tedarik zinciri yönetimi çözümlerini uygulamak, dikkatli planlamaya ihtiyaç duyar. İlk adım, yapay zekanın nerede en fazla değer katabileceğini görmek için mevcut süreçleri denetlemektir. Örneğin, yapay zeka ile iyileştirilmesi nispeten kolay olabilecek darboğazların veya verimsizliklerin zaten nerede mevcut olduğunu anlamak önemlidir. Bu alanları belirledikten sonra işletmeler, kendi çözümlerini oluşturmalarının veya kullanıma hazır seçenekleri kullanmalarının mantıklı olup olmadığının belirlenmesi de dahil olmak üzere daha kapsamlı yapay zeka çözümleri için zemin oluşturmaya başlayabilir.

Bundan sonra işletmeler verilerini temizlemeli. Yapay zeka, düzgün çalışması için yüksek kaliteli, doğru verilere güvenir. Bu nedenle, doğru verileri toplamak ve bu verileri kullanacak yapay zeka uygulamaları için erişilebilir hale getirmek önemlidir. Çalışanların yapay zeka araçlarının nasıl çalıştığını ve üretkenliklerini artırmak için bunları nasıl kullanacaklarını anlamaları gerektiğinden eğitim çalışanları da kritik önem taşır.

Tedarik zincirinizi yapay zeka için hazırlamanın belki de en önemli parçası net bir stratejiye ve yol haritasına sahip olmaktır. Birden fazla yapay zeka çözümünü tek seferde uygulamak pratik olmayabilir. Bu nedenle, adımların sırasını ve gerçekçi bir zaman çizelgesini açıklayan bir plana sahip olmak daha sorunsuz bir uygulama sağlayacaktır.

Yapay zeka hazırlama kontrol listesi

Geçerli süreçleri denetle

• Verimsizlikleri, darboğazları veya yinelenen görevleri belirleyin: Yavaşlamaları, hataları veya iş gücü açısından yoğun görevleri belirlemek için temel tedarik zinciri alanlarını (stok, lojistik, üretim) gözden geçirin. Zaman alan veya insan hatasına eğilimli süreçleri önceliklendirme
• Yapay zeka çözümlerinden en çok hangi alanların faydalanabileceğini değerlendirme: Yapay zekanın hız, doğruluk ve maliyet tasarrufunu artırdığı talep tahmini, stok yönetimi ve lojistik optimizasyonu gibi yüksek etkili alanlara odaklanın

Veri hazırlığını değerlendirme

• Verilerinizin temiz, doğru ve güncel olduğunu teyit edin: Mükerrer kayıtları kaldırmak, hataları düzeltmek ve platformlar arasında tutarlılık sağlamak için verileriniz üzerinde düzenli denetimler gerçekleştirin
• Verileri çoklu modlu bir veritabanında düzenleme ve depolama: Farklı yapay zeka formları farklı veri türlerini tüketir. Bu nedenle, bu çeşitli ihtiyaçları karşılamak için verileri tek bir sistemde multimodal bir veritabanında düzenleyip depolamakta faydalıdır

Ölçülebilir hedefler belirleyin

• Yapay zeka uygulaması için net hedefler tanımlayın: Sipariş hatalarını %20 oranında azaltmak veya teslimat sürelerini %15 oranında azaltmak gibi belirli hedefler belirleyin; bu hedefleri tedarik zinciri KPI'lerine bağlayın
• Yapay zeka hedeflerini daha geniş kapsamlı iş stratejileriyle uyumlu hale getirin: Yapay zeka girişimlerinin, müşteri memnuniyetini artırmak veya çevresel etkiyi azaltmak gibi genel işletme hedeflerini desteklediğinden emin olun

Geçerli süreçleri denetle

• Verimsizlikleri, darboğazları veya yinelenen görevleri belirleyin: Yavaşlamaları, hataları veya iş gücü açısından yoğun görevleri belirlemek için temel tedarik zinciri alanlarını (stok, lojistik, üretim) gözden geçirin. Zaman alan veya insan hatasına eğilimli süreçleri önceliklendirme
• Yapay zeka çözümlerinden en çok hangi alanların faydalanabileceğini değerlendirme: Yapay zekanın hız, doğruluk ve maliyet tasarrufunu artırdığı talep tahmini, stok yönetimi ve lojistik optimizasyonu gibi yüksek etkili alanlara odaklanın

Veri hazırlığını değerlendirme

• Verilerinizin temiz, doğru ve güncel olduğunu teyit edin: Mükerrer kayıtları kaldırmak, hataları düzeltmek ve platformlar arasında tutarlılık sağlamak için verileriniz üzerinde düzenli denetimler gerçekleştirin
• Verileri çoklu modlu bir veritabanında düzenleme ve depolama: Farklı yapay zeka formları farklı veri türlerini tüketir. Bu nedenle, bu çeşitli ihtiyaçları karşılamak için verileri tek bir sistemde multimodal bir veritabanında düzenleyip depolamakta faydalıdır

Ölçülebilir hedefler belirleyin

• Yapay zeka uygulaması için net hedefler tanımlayın: Sipariş hatalarını %20 oranında azaltmak veya teslimat sürelerini %15 oranında azaltmak gibi belirli hedefler belirleyin; bu hedefleri tedarik zinciri KPI'lerine bağlayın
• Yapay zeka hedeflerini daha geniş kapsamlı iş stratejileriyle uyumlu hale getirin: Yapay zeka girişimlerinin, müşteri memnuniyetini artırmak veya çevresel etkiyi azaltmak gibi genel işletme hedeflerini desteklediğinden emin olun

Yapay zeka stratejisi ve yol haritası oluşturma

• Etki ve fizibiliteye dayalı yapay zeka projelerini önceliklendirin: Yatırım getirilerini ve uygulama kolaylıklarını değerlendirerek potansiyel yapay zeka projelerini değerlendirin ve hızlı kazanımlar vaat eden projelerle başlayın
• Aşamalı yapay zeka dağıtımı için bir zaman çizelgesi geliştirme: Yapay zeka benimsemesini aşamalara ayırarak öncelikle maliyet azaltma veya verimlilik kazançları için en yüksek potansiyele sahip alanlara odaklanma

Doğru araçlara ve teknolojiye yatırım yapın

• Önceden oluşturulmuş veya özel olarak oluşturulmuş çözümlerin sizin için doğru olup olmadığını belirleyin: Piyasadaki tedarik zinciri kullanım senaryoları için önceden oluşturulmuş bir dizi yapay zeka çözümü var, bu nedenle özel bir çözüme yatırım yapmadan önce herhangi birinin ihtiyaçlarınızı karşılayıp karşılamayacağını değerlendirin
• Tedarik zinciri ihtiyaçlarınızla uyumlu yapay zeka platformlarını veya araçlarını seçin: Talep tahmini için tahmine dayalı analitikler, rota optimizasyonu için makine öğrenmesi ve kalite kontrolü için bilgisayar vizyonu gibi araçları göz önünde bulundurun
• Sistemlerin yapay zekanızın ihtiyacı arttıkça ölçeklenebileceğini doğrulayın: Artan veri yüklemelerini ele alabilen ve tedarik zinciriniz karmaşıklaştıkça genişleyebilen bulut tabanlı platformları seçin

İş gücünüzü eğitin

• Yapay zeka araçları ve bunların günlük iş akışlarına entegrasyonu hakkında eğitim sağlama: Yapay zeka arayüzlerini ve sistemlerin yönetilmesindeki rollerini anlamak üzere personel için uygulamalı eğitim sunun
• Yapay zeka sistemleri ve insan uzmanlığı arasındaki iş birliğini teşvik edin: Çalışanların, insan yargısını değiştirmek yerine karar alma mekanizmalarını geliştirmek için yapay zeka içgörülerini kullandığı bir kültürü teşvik edin

İzleme ve ayarlama

• Yapay zeka performansını sürekli olarak değerlendirin ve ayarlayın: Gerektiği şekilde yapay zekanın temel metrikler (maliyet tasarrufu, hız gibi) ve zayıf algoritmalar üzerindeki etkisini düzenli olarak izleyin
• Yapay zeka stratejilerini iyileştirmek ve sonuçları en üst düzeye çıkarmak için veri odaklı içgörülerden yararlanın: Yapay zeka sistemlerini sürekli optimize etmek ve yeni fırsatlar ortaya çıkarmak için gerçek zamanlı analitiklerden yararlanın

Daha fazlasını okuyun