Page 40 - st-depolama-cozumleri-2024-ekim

Endüstri 4.0

Lojistik Sektörünü Etkileyecek

Yapay Zeka Teknolojileri

Entegre lojistik hizmetleri sağlayıcısı Lanes Lojistik, yakın zamanda lojistik
sektörünü etkileyecek yapay zeka uygulamalarını paylaştı.

eknolojinin hızla ilerle-
mesiyle birlikte lojistik
sektörü, yapay zeka (AI)
gibi yenilikçi teknolojile-
T rin etkisi altında büyük bir
dönüşüm yaşıyor. Yapay zeka, teslimat
rotalarının optimize edilmesinden akıllı
depo yönetimine, talep tahmininden arıza
önleme sistemlerine kadar geniş bir yelpa-
zede kullanılarak işletmelerin operasyonel
verimliliğini artırıyor. Özellikle makina
öğrenimi algoritmaları sayesinde lojistik
firmaları, karmaşık lojistik engelleri daha
hızlı aşabilirken, akıllı depo sistemleri
stok yönetimini daha etkin bir hale geti-
riyor. 20 yılı aşkın süre tecrübeye sahip
uzman kadrosu ile sektörün öncü firmala-
rına; karayolu, denizyolu, havayolu, proje
taşımacılığı, demiryolu ve kombine taşı-
macılık alanında alternatif ve yenilikçi çö-
zümler üreterek entegre lojistik hizmetleri
sağlayan Lanes Lojistik, yakın zamanda
lojistik sektörünü etkileyecek yapay zeka
uygulamalarını paylaştı. AKILLI DEPO YÖNETİMİ ketlerinin talep tahminlerini doğru bir
Yapay zeka destekli depo yönetimi sistem- şekilde yapmalarına yardımcı oluyor. Bu
OPTİMİZE EDİLMİŞ ROTA leri, stok takibi ve envanter yönetiminde teknolojiler, geçmiş satış verilerini ve di-
PLANLAMA önemli kolaylıklar sunuyor. Bu sistemler, ğer ilgili faktörleri analiz ederek gelecek-
Yapay zeka, lojistik şirketlerine teslimat nesnelerin interneti (IoT) sensörleriyle en- teki talep öngörülerini geliştiriyor. Doğru
rotalarını optimize etmede büyük destek tegre çalışarak stok seviyelerini otomatik tahminler, gereksiz stok birikimlerini ön-
sağlıyor. Makina öğrenimi algoritmaları, olarak izleyip güncelleyebiliyor. Bu saye- lüyor ve depo yönetimini optimize ediyor.
trafik yoğunluğu, hava koşulları ve tes- de depo yöneticileri, gerçek zamanlı ola-
limat öncelikleri gibi değişkenleri analiz rak envanter durumunu takip edebilir ve ARIZALARIN ÖNLENMESİ VE
ederek en etkin teslimat rotalarını belir- stokların ne zaman yeniden doldurulması BAKIM YÖNETİMİ
lemekte kullanılıyor. Bu teknoloji, zaman gerektiğini doğru bir şekilde belirleyebilir. Yapay zeka destekli sensörler, lojistik şirket-
ve maliyet tasarrufu sağlayarak teslimat Ayrıca yapay zeka algoritmaları, geçmiş lerinin araç ve ekipmanlarının sürekli ola-
süreçlerini iyileştirmeye yardımcı oluyor. satış verilerini ve talep tahminlerini analiz rak durumunu izleyebilir. Bu sensörler, veri
Örneğin; bir algoritma, günlük trafik mo- ederek sipariş verme süreçlerini optimi- analizi yaparak araçlarda veya ekipmanlarda
dellerini ve anlık hava durumu güncelle- ze eder. Bu teknolojilerin birleşimi, depo oluşabilecek potansiyel arızaları önceden
melerini göz önünde bulundurarak, her operasyonlarının verimliliğini artırırken tespit edebilir. Bu sayede bakım süreçleri
sevkiyat için en uygun rota seçimini ya- aynı zamanda maliyetleri de azaltabilir. daha planlı ve etkili bir şekilde yönetilebilir,
pabiliyor. Sonuç olarak, lojistik şirketleri operasyonel kesintiler en aza indirilir. Bu tek-
daha hızlı teslimatlar yapabilir, müşteri TALEP TAHMİNİ VE STOĞUN nolojik yaklaşım, lojistik şirketlerinin güveni-
memnuniyetini artırabilir ve operasyonel OPTİMİZASYONU lirliklerini artırırken aynı zamanda bakım ma-
verimliliği maksimize edebilir. Veri analitiği ve yapay zeka, lojistik şir- liyetlerini optimize etmelerine olanak tanır.

38 ST Depolama Çözümleri Ekim 2024