Tedarik Zincirinde Yapay Zekanın Avantajları

Son yıllarda küresel tedarik zincirlerinin kırılganlığına halkın dikkatini çekti. Her ülkedeki üreticiler için hayati önem taşıyan bu geniş lojistik ağları, nakliye gecikmelerinden, iş gücü kesintilerinden etkilenmiş ve uzun süredir devam eden verimsizliklerini daha da kötüleştiren karmaşıklığı ve birbirine bağlılığı artırarak rahatsız olmuştur.

Bu düğümlü ağları çözmeye çalışan tedarik zinciri planlayıcıları, muazzam ve hala büyük ölçüde kullanılmayan bir potansiyel sunan en son teknolojiden destek alıyor. Giderek küreselleşen bir geleceğe yönelirken tedarik zincirlerini daha verimli ve dayanıklı hale getirmek için yapay zekayı kullanıyorlar.

Tedarik Zincirinde Yapay Zeka Nedir?

İşletmeler yapay zekayı kullanarak ürün kalitesini izleme, envanter düzeylerini dengeleme ve yakıt tasarruflu teslimat rotalarını belirleme gibi tedarik zinciri etkinliklerini geleneksel yazılımlara göre daha verimli yönetebilir ve optimize edebilir.

Yapay zeka (AI), insan zekasını simüle eden ve karmaşık görevleri gerçekleştiren uygulama yazılımları için genel bir terimdir. Alt alanları arasında, sistemlerin adımlı talimatlar ile programlanmak yerine çok miktarda veri tüketmekten öğrendiği makine öğrenimi (ML) yer alır. Bu öğrenme süreci sayesinde AI sistemleri, video akışlarından gelen bilgileri deşifre etme, konuşulan ve yazılı metni yorumlama, gelecekteki pazar davranışını tahmin etme, karmaşık senaryolarda karar verme ve büyük veri kümelerine gömülü içgörüleri ortaya çıkarma gibi işlevlerde geleneksel yazılımlardan daha iyi performans gösterebilir.

Bu tür özellikler, tedarik zincirinin neredeyse her aşamasında iş akışlarının yönetilmesi ve optimize edilmesi konusunda son derece yararlı olduğunu kanıtlamaktadır. Örneğin, makine öğrenimi algoritmaları tarafından desteklenen tedarik zinciri sistemleri, genellikle insanlar veya yapay zeka olmayan sistemler tarafından algılanamayan veri kümelerindeki örüntüleri ve ilişkileri keşfedebilir. Böylece müşteri talebini daha doğru tahmin edebilirler. Bu da daha ekonomik olarak verimli envanter yönetimi sağlar. AI, alternatif nakliye yolları önermek, planlanmamış gecikme riskini azaltmak ve teslimat sürelerini iyileştirmek için trafik ve hava koşulları gibi faktörleri de analiz edebilir. Düşük kalite kontrol prosedürlerini ve sağlık ve güvenlik ihlallerini tespit etmek için çalışma alanlarını izleyebilir. Tedarik zinciri uzmanları teknolojiyi denemeye devam ettikçe yeni kullanım senaryoları da sürekli olarak ortaya çıkıyor.

Ana Fikirler

• Organizasyonlar yapay zekayı kullanarak gönderimi ve teslimatı optimize eder, depo kapasitesini yönetir, envanter izler, belirli parça ve bileşenlere yönelik talebi tahmin eder, çalışan güvenliğini artırır ve küresel tedarik zincirleri genelinde işlem kayıtlarının bütünlüğünü sağlamaya yardımcı olur.
• Yapay zeka, operasyon maliyetlerini düşürürken tedarik zincirine devasa üretkenlik avantajları sunabilse de, özellikle özel veriler üzerinde özel yapım ML modellerinin eğitilmesini içerdiğinde teknolojiyi uygulamak zor ve pahalı olabilir.
• Üreticiler ve lojistik sağlayıcılar, tedarik zincirlerini yapay zeka sistemlerinin entegrasyonu ve bu sistemlerin lojistik ağlarının yönetimini ve çalışmasını nasıl dönüştürebileceği konusunda hazırlamak için adımlar atabilir.

Tedarik Zincirinde Yapay Zeka Açıklaması

Şirketler dağıtım rotalarını optimize etmeye, depo üretkenliğini artırmaya, fabrika iş akışlarını modernize etmeye ve daha fazlasına yardımcı olmak için tedarik zincirlerinde yapay zeka sistemleri kullanıyor.

Bitmiş mal üreticileri, montaj tesislerine koordineli bir programla ulaşmak için dünyanın dört bir yanındaki ortaklardan gönderilen yüzlerce, hatta binlerce bileşenine güvenirler. Yapay zeka, kargo yükleyicileri, teslimat kamyonları, depolar ve dağıtım merkezlerini kapsayan bu lojistik ağlarını optimize etmeye yardımcı olan büyük veri kümelerine gömülü kalıplar ve ilişkiler bulabileceğini kanıtlıyor. Tedarik zinciri optimizasyonu da el değiştirdiklerinde fiziksel malların izlenmesini gerektirir. Burada yapay zeka, çok parçalı işlemlerin bütünlüğünü sağlamaya yardımcı olmak için metin dosyalarına gömülü verileri akıllıca girme, seçip çıkarma ve sınıflandırma becerisiyle belgeleri otomatikleştirebilir.

Bazı üreticiler tahminlerde yapay zekadan yararlanarak üretim kapasitesini tahmin ediyor ve müşteri talebine göre depo kapasitesini optimize ediyor. Bazıları, üretim sorunlarına neden olmadan önce olası gecikmeleri ve ekipman arızalarını işaretlemek için yapay zekaya kayıt oluyor. Diğerleri ise yapay zekadan yararlanarak, depolama ve taşımacılık altyapılarında kurulu çoğaltan Internet of Things (IoT) cihaz ve sensörlerinden akan büyük veri akışlarından operasyonel içgörüler elde ediyorlar.

Yapay zeka, tedarik zincirine birçok potansiyel fayda sağlarken, teknolojiyi uygulamak zor ve pahalı olabilir. Üretimde akıllı uygulama yazılımlarını çalıştırmak, genellikle bir Endüstri 4.0 yaklaşımının bir parçası olarak sahada dağıtılan entegre sensör ve cihazlardan veri alması gereken güçlü bilişim sistemleri (şirket içi uç sunucular veya bulut tabanlı anlar) gerektirir. İşletmeler, makine öğrenimi modellerini daha da yoğun hesaplama gerektiren ve veriye bağımlı bir süreç olan kendi veri kümelerinde eğitirken genellikle en büyük avantajlardan yararlanır.

Yapay Zeka ile Uçtan Uca Tedarik Zinciri Şeffaflığı

Modern tedarik zincirleri o kadar karmaşık, dolaşık ve geniş hale geldi ki üreticiler tesislerine gelen malzeme ve mal akışının uçtan uca gözetimini sürdürmek için mücadele ediyor. Yapay zekanın büyük veri kümelerini hızla analiz etme konusundaki benzersiz yeteneği, en karmaşık lojistik ağlarının bile iç işleyişini aydınlatabilir.

Günlüğe kaydedilen büyük veri akışlarını ve diğer lojistik sinyallerini alırken, makine öğrenimi ile eğitilen akıllı algoritmalar genellikle değişkenlik nedenleri veya darboğazlara yol açan sabit ve değişken zaman öğelerine sahip süreçlerin kapasitesini artırmanın yolları gibi değerli içgörüleri ortaya çıkarır. Yapay zeka destekli tedarik zinciri yönetimi (SCM) araçları, nihai ürünler haline gelme yolunda aracı üretim ve dağıtım iş ortaklarından geçerken çok miktarda arzı gerçek zamanlı olarak izleme konusunda geleneksel sistemlerden daha iyidir. Bu gelişmiş görünürlük ve izlenebilirlik, üreticilerin kalite veya etik kaynak bulma uygulamalarını ihlal edebilecek tedarikçileri belirlemelerine yardımcı olabilir.

Yapay zeka kullanımı, tedarik zinciri şeffaflığını yükselterek daha sonra açıklayacağımız zaman ve maliyet tasarrufu sağlayabilir. Ayrıca üreticilerin, ürünlerini üretmek için kullandıkları bileşenlerin etik, kalite ve sürdürülebilirlik standartlarına uygun olarak tedarik edilmesini sağlamalarına yardımcı olabilir, bu da düzenleyicilerin ve birçok tüketicinin yerine getirmelerini beklediği bir sorumluluktur. Kuruluşlar, iş gücünü, iyi yönetişimi veya çevre kurallarını ihlal eden ve yapay zeka özellikli tedarik zinciri uygulamalarına gömülü analitik araçları, hileli veya etik olmayan kaynak bulmayı ortaya çıkaran örüntüleri belirleyebilen, yurtdışındaki tedarikçilerle bile çalışamaz.

Tedarik Zincirinde Yapay Zekanın 9 Avantajı

Üreticiler, birçok üretim tesisi, depolama ve dağıtım merkezi ve modern tedarik zincirlerindeki taşıma araçları genelinde teknolojinin çeşitli biçimlerini deneyerek ve konuşlandırarak yapay zeka inovasyonunun ön saflarında yer almaktadır. Bu bir dizi avantaj sağlayabilir.

Tedarik Zincirinde Yapay Zekanın Zorlukları

Yapay zekayı tedarik zincirlerini planlamak ve yönetmek için kullanmak bir gecede gerçekleştirilemez. Teknoloji, maliyetleri düşürmek ve süreçleri basitleştirmek için muazzam bir potansiyel sunarken, bazen pahalı ve dağıtımı zor olabilir. Şirketlerin tedarik zinciri operasyonlarına istihbarat girerken karşılaştıkları bazı yaygın zorluklar vardır.

• Eğitim maliyetleri. Her yeni teknolojide olduğu gibi, yapay zekanın uygulanması ve üretim ortamlarına entegre edilmesi, bu yeni ve bazen korkutucu sistemlerle etkileşim kuracak kişilerin eğitilmesini gerektirir. Çalışanları eğitmek ve değişime karşı dirençlerinin üstesinden gelmek, genellikle bir maliyetle gelen bazı kesinti sürelerinin planlanmasını gerektirir. Bu kesinti süresinden önce, tedarik zincirindeki iş ortakları, hem yapıcı hem de uygun fiyatlı eğitim programları geliştirmek için yapay zeka satıcıları veya entegratörleri ile birlikte çalışmalıdır; ancak herhangi bir eğitim yaklaşımının muhtemelen finansal bir maliyete neden olacağını belirtmek gerekir.
• Başlangıç ve operasyon maliyetleri. Yapay zeka uygulama maliyetlerinin genellikle bu sistemleri çalıştıran donanım ve yazılımların tedarik edilmesinin ve entegre edilmesinin ötesine geçer. Makine öğrenimi algoritmalarının her zaman sıfırdan oluşturulması gerekmez. Çok sayıda tedarik zinciri kullanım senaryosuna uyacak şekilde düzenlenebilen önceden oluşturulmuş modeller mevcuttur. Bununla birlikte, en büyük avantajları elde etmek için, şirketler modelleri kendi verilerinde eğitmelidir. Büyük miktarlarda kaliteli verilerin toplanması, toplanması, doğrulanması, dönüştürülmesi ve temizlenmesi büyük çaba gerektirebilir. İşletmeler uygun şekilde yüksek kaliteli bir veri seti hazırlamazsa, eski maksimin hatırlatılması riskini alırlar: çöp içeri, çöp dışarı. ML modelini bu verilerle eğitmek, genellikle grafik işleme birimleri (GPU'lar) tarafından desteklenen sunucular gerektiren ve bulut hizmetleri faturalarının şirket içi kaynakların ani artışa ve tekelleşmesine neden olabilecek, hesaplama yoğunluklu bir aşamadır.
  Yapay zeka sistemlerini küresel bir lojistik ağında geniş ölçekte işletmek ve yönetmek, tek seferlik bir çaba değildir. Yapay zeka sistemlerini çalıştırmak, bilgi işlem açısından eğitim kadar yoğun olmasa da uç sunucular veya bulut tabanlı sanal makineler gibi güçlü platformlar gerektiren sürekli bir süreçtir. Ancak bu bulut tabanlı çözümler, yapay zeka teknolojisini daha erişilebilir ve uygun maliyetli hale getiriyor. Ayrıca bazı bulut altyapısı satıcıları ML modelleri oluşturma, evrimlerini otomatikleştirme ve AI iş akışlarını yönetme sürecini kolaylaştıran yönetilen veri bilimi platformları sunar.
• Karmaşık sistemler. Yapay zeka sistemleri, gerçek zamanlı verileri akışı sağlayan cihazlar ve sensörler, makine öğrenimi modellerinin ilk ve evrimsel eğitimi için kullanılan GPU destekli sunucular, bu modelleri üretimde çalıştıran uç ve bulut sunucuları ve keşfedilen veya yapılan öneriler üzerinde hareket eden uygulamalar dahil olmak üzere çok sayıda hareketli parçaya sahiptir. Kuruluşlar, bu unsurları küresel bir tedarik zincirinin birçok düğümüne entegre etmelidir. Ayrıca bu sistemleri sürekli olarak izlemeli ve performanslarını ayarlamalı, ayrıca arızaları belirlemeli ve düzeltmelidirler.

Tedarik Zincirinde Yapay Zeka Örnekleri

Michigan'daki fabrikasında üç popüler modeli bir araya getiren varsayımsal bir Amerikan otomobil üreticisi düşünelim. Çelik, lastikler, bujiler ve göstergeler için iğneler gibi on binlerce parça ve bileşen, esas olarak bir düzine ABD eyaletinin yanı sıra Kanada, Çin, Almanya, Japonya ve Meksika'daki fabrikalardan ve üretim merkezlerinden kaynaklanmaktadır. Bazı bileşenler şirketin sahip olduğu ve işlettiği tesislerde üretilir ve diğerleri üçüncü taraf distribütörlerden gelir.

Varsayımsal otomobil şirketimiz sıklıkla büyük teslimatlar alıyor, bazıları yurtdışından kargo yükleyicilerine ve diğerleri devlet dışından veya Kuzey Amerika sınırlarından taşınıyor. Bu malzemeler sonunda bir SUV, kamyon veya sedan içine nihai montaj için Michigan tesisinde birleştirilmelidir. Ancak önce, şirketin tesisin yakınında tuttuğu sınırlı kapasiteye sahip büyük depolarda sipariş edilmeleri, ödenmeleri, izlenmeleri, alınmaları ve saklanmaları gerekir.

Bu büyük ve karmaşık bir tedarik zincirini işletmek yeterince zor değilmiş gibi, otomobil şirketi kâr marjlarına enerji maliyetleri tedarik etmek ve artırmak için enflasyon tedariki daha pahalı hale getirmek ile mücadele etmelidir. Bitmiş araçların fiyatlarını yükseltmek yardımcı olabilir, ancak satış liderleri bunun müşteri talebini karşılayacağına inanıyor. Ve pandeminin ardından şirket, KKD kullanımının uygulanması da dahil olmak üzere fabrika çalışma ortamlarını yöneten yeni düzenlemeleri karşılamalıdır.

Endişeli yöneticiler teknoloji danışmanlarına yapay zekadan yararlanıp yararlanamayacaklarını ve tedarik zincirinin neresinde olduklarını sorar. Cevapları evet ve neredeyse her yerde.

Yeni başlayanlar için yapay zeka, her taşıt tipi için satışları trendlere göre tahmin ederken şirketin temel yazılımından daha iyi performans gösterebilir. Ayrıca, satışların gaz fiyat artışları veya elektrikli araçların beklenmedik piyasa nüfuzu gibi senaryolardan nasıl etkilenebileceğini daha doğru bir şekilde modelleyebilir. Bu akıllı tahminler, tedarik zinciri planlamacılarına bir lütuftur; ek sipariş maliyetleri olmadan, depolarının stokunu aşmadan veya fazla envanter taşımadan talebi karşılamak için doğru miktarda malzeme tedarik etmelerine yardımcı olurlar. Tahminler ayrıca planlamacılara açılışa yatırım yapma veya çeşitli üretim hatlarını kapatarak para tasarrufu yapma ve bu hatların uygun şekilde personel alınmasını sağlama konusunda da güven veriyor.

Yapay zeka destekli görsel modellere bağlı kameralar, çalışanların güvenlik ve çevre protokollerini takip etmelerini sağlamak için otomobil şirketinin üretim hatlarını ve dağıtım tesislerini izleyebilir. Makine öğrenimi ile eğitilen diğer modeller, nakliye rotalarını, kargo yüklerini ve depo operasyonlarını optimize etmeye yardımcı olmak için lojistik verilerini analiz ederek zamanında teslimatları artırabilir. Son olarak, yapay zeka ve karar alma modelleri, yalnızca fiziksel tedariklerin ele alınmasında değil, aynı zamanda tedarik zincirindeki tüm tarafların adil ve zamanında ödenmesini sağlamak için gerekli envanter ve işlem kayıtlarının tutulmasında da yer alan tekrarlayan süreçleri otomatikleştirebilir.

Gerçek otomobil şirketleri verimliliği artırıyor, hataları azaltıyor, muhasebe doğruluğunu artırıyor ve çalışanları iş ihtiyaçlarını daha iyi desteklemek için yeniden dağıtıyor; bu da tedarik zinciri operasyonlarının neredeyse her alanında para tasarrufu sağlıyor. Avrupa genelinde otomobilleri ve otomobil parçalarını dağıtırken en uygun taşıyıcı, rota ve servis düzeyini belirlemeye yardımcı olmak için Oracle Transportation Management'ı kullanan ve zamanında teslimatları artıran Mazda Motor Logistics'i düşünün.

Tedarik Zincirinizi Yapay Zeka için Hazırlama

İşletmeler, yapay zekanın üretim ortamlarında tam olarak çalışmasını sağlamanın genellikle zor ve pahalı olduğunu düşünür. Bazı durumlarda belirli bir projeyi tanımlamadan önce bile bu adımları atarak istihbarat artışı için eski bir tedarik zinciri planlama ve yönetim sistemi hazırlayabilirler.

Oracle ile Tedarik Zincirinizde Yapay Zekaya Yatırım Yapın

Bir üreticinin tedarik zinciri, genellikle birden fazla bağımsız iş ortağı tarafından yönetilen coğrafi olarak dağınık ve operasyonel olarak yalıtılmış tesisleri ve bunları birbirine bağlayan dağıtım rotalarını kapsar. Hammadde veya alt bileşenden bitmiş ürüne giden yolculuğun her aşaması farklı teknoloji çözümleri gerektirir. Bu çözümler tedarik, planlama, nakliye, envanter, bakım ve analitik gibi işlevleri yerine getirir ve hepsi yapay zekadan yararlanabilir.

Bu çok yönlü sistemler çok farklı işler yapsa da silo haline getirilemezler; veriler tüm lojistik ağı üzerinden tedarikle birlikte seyahat etmelidir. Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) tedarik zincirinin her bir aşamasını idare eden ve sorunsuz bir şekilde bağlayan kapsamlı bir uygulama yazılımı ürün setidir. Bu SCM uygulama yazılımları, otomasyonu, tahminleri ve içgörüleri geliştirmeye yardımcı olmak için yerleşik makine öğrenimini kullanır. Bulut tabanlı yazılım, bir kuruluş içinde ve harici alt yükleniciler ve iş ortaklarıyla işbirliğini de güçlendirir.

Tedarik Zincirinde Yapay Zeka Hakkında Sık Sorulan Sorular

Yapay zeka zamanla iyileşiyor mu?
Yapay zeka, kullanımla geliştirebileceği benzersiz bir teknolojidir. Örneğin, bir makine öğrenimi modeli üzerinden ne kadar çok veri çalışırsa, bu model, tedarik zinciri planlayıcılarına yararlı işlevler ve içgörüler sunma konusunda o kadar iyi olur.

Yapay zeka üretimde zaman ve emekten nasıl tasarruf sağlar?
Üreticiler genellikle yapay zekayı kullanarak montaj süreçlerini, lojistik ağlarını ve iş akışlarını daha verimli hale getirmelerine yardımcı olan büyük miktarda veriden içgörü elde eder. Teknoloji aynı zamanda tekrar eden görevlerin otomatikleştirilmesine yardımcı olarak manuel iş gücü ihtiyacını azaltabilir.

Yapay zeka, tedarik zincirinin geleceği mi?
Yapay zekanın tedarik zinciri planlamasını, yönetimini ve operasyonlarını iyileştirmede son derece usta olduğunu kanıtladı. Teknoloji halihazırda tedarik zinciri operasyonlarının neredeyse her yönüne gömülüyor ve yeni kullanım senaryoları ortaya çıkmaya devam ediyor. Yapay zeka, gelecekte tüm tedarik zinciri yönetim sistemlerinin ayrılmaz bir bileşeni olacaktır.

Tedarik zinciri yönetiminde yapay zeka neden önemlidir?
Tedarik zincirleri son yıllarda giderek daha karmaşık, birbirine bağlı ve geniş hale gelerek üreticilerin bu zincirleri yönetme becerisine meydan okuyor. Yapay zeka, modern tedarik zincirleri tarafından üretilen artan miktarda veriyi analiz ederek ve bu verileri kullanarak son derece doğru tahminler geliştirebilir, operasyonel içgörüleri ortaya çıkarabilir ve birden fazla bağımsız iş ortağı içeren geniş lojistik ağlarında depolama ve taşımacılık süreçlerinin verimliliğini artırabilir.

Yapay zeka tedarik zincirinde nasıl kullanılabilir?
Yapay zeka; planlama, envanter ve depo yönetimi, işlem gerçekleştirme, nakliye, izleme ve denetim dahil olmak üzere modern bir tedarik zincirinin neredeyse her işlevinde yardımcı olabilir. Ve çok yönlü teknoloji için yeni kullanım senaryoları geliştirilmeye devam ediyor.