كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم تجربة أفضل لخدمة العملاء لدى 3PL

 

الهدف الأساسي لجميع المؤسسات اللوجستية الخارجية (3PL) هو تزويد عملائها بالدعم اللوجستي الخارجي من خلال التعامل مع حركة البضائع والمواد من التصنيع إلى التخزين إلى التسليم. ولكن كيف يمكن القيام بذلك في بيئة عمل تتميز بندرة العمالة بشكل متزايد، وأحداث غير متوقعة ومدمرة في كثير من الأحيان، وتحميل المعلومات الزائد؟

 

يقول برين داوني، رئيس شركة هولمان لوجيستيكس: "تواجه جميع مؤسسات الطرف الثالث تحديات مماثلة". "يريد العملاء حماية مخزونهم عندما يكون في المستودع. ويريدون معلومات دقيقة وفي الوقت الفعلي عن موقع المواد الخام والسلع تامة الصنع. ويريدون شحن كل شيء في الموعد المحدد، وعدم شحن أي شيء ليس من المفترض أن يتم شحنه. والأهم من ذلك كله ، إنهم يريدون أن تكون عمليات التسليم الخاصة بهم كاملة وفي الوقت المحدد، وهذه هي العديد من الدوافع الرئيسية لكيفية قياس خدمة مؤسسة 3PL."

 

ستكون تلبية احتياجات العملاء هذه صعبة بدرجة كافية إذا اقتصرت الطلبات على كميات حمولة الشاحنات الكاملة التي يتم شحنها مباشرة من المستودعات إلى أرصفة الاستلام الخاصة بالمستلمين. لكن الواقع مختلف كثيرًا. تعد أنماط الطلب معقدة، خاصة بالنسبة لمعاملات التجارة الإلكترونية التي تستحوذ على حصة متزايدة من التجارة في البلاد. يقول داوني: "قد يطلب العملاء الأشياء واحدة تلو الأخرى". "لكن التعامل مع العناصر الفردية والكمية الصغيرة قد يكون مكلفًا."

 

تتوقف الأمور عندما تتعرض سلسلة التوريد لظروف جوية مدمرة، أو تعطل وسائل النقل، أو أنشطة العمل. يقول داوني: "في أي وقت يحدث فيه انقطاع، تصبح الأمور مكلفة للغاية". "ينتهي بك الأمر بالحصول على قدرة إضافية من حيث الموظفين لتتبع الطلبات بدقة أو معدات مناولة المواد لظروف غير عادية. ثم هناك التحدي المتمثل في ما يجب فعله بالأشخاص والمعدات عندما تنتهي الأزمة."

 

زيادة الكفاءة

لتلبية متطلبات بيئة التشغيل المتزايدة الطلب، تتعاون مؤسسات 3PL مع موفري البرامج التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. يمكن للتكنولوجيا الرائدة معالجة العديد من المشكلات التي تعمل على تحسين الكفاءة التشغيلية. أحد الأمثلة المهمة هو زيادة السلامة. يقول داوني: "المستودع الآمن هو مستودع فعال". "يعني انخفاض عدد الحوادث أن مزود خدمات 3PL يمكنه تقديم رعاية أفضل للأشخاص العاملين في المستودع والمنتجات المخزنة هناك." تساهم العمليات الخالية من الحوادث بشكل مباشر في تحقيق الأهداف النهائية وخدمة العملاء من خلال تقليل الإصابات وانقطاع حركة المنتج.

 

كان النهج التقليدي لضمان السلامة هو تركيب أجهزة استشعار تقوم بإيقاف المصاعد عند اكتشاف المطبات. على السطح، يبدو هذا حلاً رائعًا. في الواقع، يؤدي مثل هذا النظام إلى ارتفاع التكاليف عندما لا تتمكن أجهزة الاستشعار من التمييز بين الصدمات المتوقعة أو العادية وتلك الضارة.

 

يقول داوني: "أجهزة الاستشعار التقليدية لا تعطيك معلومات كافية". "إنهم غير قادرين على فصل الإشارة عن الضوضاء. وغالبًا ما يكون لديهم أجهزة استشعار لقوة الجاذبية تعمل على إيقاف تشغيل شاحنات الرفع عند تجاوز مستوى الاهتزاز. والقصد من ذلك هو تحديد متى تعرض شخص ما للاصطدام أو اصطدم بقطعة ما. لكن المشكلة تكمن في أنه في كثير من الأحيان، مجرد القيادة فوق نتوء غير ضار على الأرض يؤدي إلى تنشيط جهاز الاستشعار، وعندما لا يتمكن النظام من التمييز بين الجيد والسيئ، يقوم الأشخاص بإيقاف تشغيل النظام والتوقف عن استخدامه ذلك تماما." وهذا، بطبيعة الحال، يزيد من خطر وقوع حوادث مكلفة.

 

يحتاج نظام الاستشعار إلى تحسين لتصفية الاستثناءات للعمليات العادية. وهنا يأتي دور معالجة الذكاء الاصطناعي. حيث يعمل التعرف المتقدم على الأنماط على فصل الإشارة عن الضوضاء بسرعة ودقة. والنتيجة هي انخفاض في المؤشرات الرئيسية لقضايا السلامة. يمكن لأصحاب العمل تحديد المشغلين الذين كانوا يصطدمون بالرفوف أو يقومون بمنعطفات عدوانية، بالإضافة إلى كيفية ووقت قيامهم بذلك. يقول داوني: "يوفر الذكاء الاصطناعي صورة واضحة عما يحدث بالفعل في المستودع". "يمكنه تحديد الحوادث المحتملة بشكل فعال قبل وقوعها."

 

الشق الأمثل

تصل البضائع إلى المستودع، ويعالجها الفريق، ثم تنتقل إلى الرفوف. ومع ذلك، فإن ما ينبغي أن يكون عملية سلسة يمكن أن يكون محفوفًا بأوجه عدم الكفاءة التي تزيد من تكاليف العمالة والمناولة وتهدد التسليم في الوقت المحدد.

 

يقول داوني: "من الناحية التاريخية، لم تكن هناك تطورات كثيرة من وجهة نظر التعلم الآلي فيما يتعلق بكيفية دخول المنتج إلى المستودع وخروجه منه". "هذا يتغير بسرعة." الآن، يمكن لمؤسسات 3PL اعتماد برنامج إدارة المستودعات القائم على الذكاء الاصطناعي مع تحديد فترات زمنية تلقائية، والذي يستخدم الأنماط السابقة لحركة المنتج لتوجيه التعامل مع المخزون الجديد تلقائيًا.

 

يمكن لمنصة تنسيق إدارة المستودعات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تجعل 3PLs في العالم تعمل بكفاءة أكبر في عمليات مثل الانتقاء والتخزين ودقة المخزون. "لا تضع العديد من المستودعات المنتجات في المواقع المثالية لأنها لا تعرف مجموعة كاملة من نقاط البيانات، مثل الطلبات الواردة في الوقت الفعلي، وعدد عمال المستودعات الذين سيكونون في نوبة عمل، وخبرة هؤلاء يقول يوش إيسبارت، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Fulfilld، وهي شركة لتنسيق المستودعات مدعومة بالذكاء الاصطناعي: "العمال". "يمكن للذكاء الاصطناعي استيعاب هذه المعلومات واستخدامها لتشغيل سيناريوهات "ماذا لو". على سبيل المثال، "ماذا لو قمنا بنقل هذا المنتج إلى هذا الموقع أو هذه المنتجات في هذه المواقع لأسرع 20 عنصرًا متحركًا؟ كيف سيبدو ذلك؟" فيما يتعلق بكفاءة الانتقاء الأعلى وانخفاض احتياجات العمالة؟ والنتيجة هي مستوى من كفاءة المستودعات لا يوجد بطريقة أخرى."

 

قبل الذكاء الاصطناعي، كان مديرو المستودعات يحاولون إعادة ترتيب المنتج على أساس دوري ومخصص لزيادة الكفاءة. يقول إيسبارت: "في بعض الأحيان قد ينجح ذلك، وفي أحيان أخرى لا ينجح". "ولكن حتى في أفضل الحالات، ستعتمد القرارات فقط على لقطة زمنية سريعة. ويسمح الذكاء الاصطناعي بإعادة التقييم وإعادة التخصيص بشكل مستمر، إلى جانب اختبار النتائج المستمر الذي يكشف عن النسبة المئوية للتغيرات في الكفاءة والتكاليف."

 

من خلال تقليل خطوات عمال المستودعات المهدرة، تصبح مؤسسة 3PL أكثر إنتاجية وأكثر فعالية من حيث التكلفة وأكثر دقة وأكثر ذكاءً. ويمكنه شحن الطلبات بسرعة أكبر وبتكلفة أقل، مما يوفر رضا المستخدم النهائي ويقلل نفقات العميل.

 

ويمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا تحديد الموظفين الذين يجب عليهم نقل كل منتج، بناءً على تحليل التاريخ الشخصي والأداء. يقول داوني: "على الرغم من أن هذا التقييم يتم إجراؤه تقليديًا من قبل المشرف، إلا أن ما يصلح لعدد قليل من الأشخاص يصبح سريعًا مرهقًا للغاية بالنسبة لآلاف العمال". "تسمح الأدوات البرمجية للشركة بتحسين توزيع العمالة لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة."

 

ويعتبر الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة في اتخاذ هذه القرارات لأنه يدمج مبادئ "التوأم الرقمي" التقليدي في برمجياته. تتمتع التكنولوجيا بإمكانية الوصول الفوري والمستمر إلى معلومات المستودعات مثل أبعاد المبنى ومواضعه وارتفاعات الممرات والمسافة بين الممرات ومواقع رصيف التحميل وعدد الموظفين وخبراتهم في أماكن العمل ومواقع وتفاصيل الرافعات الشوكية المتاحة والروبوتات المتنقلة المستقلة وأنظمة استرجاع التخزين التلقائي. يقول إيسبارت: "إن جعل الجزء المزدوج الرقمي من منتج الذكاء الاصطناعي الأساسي يسمح له بتنظيم كفاءة أكبر للمستودعات، مما يؤدي إلى تجربة أفضل للعملاء".

 

يمكن أن يساعد التوأم الرقمي أيضًا في حل المشكلة المكلفة المتمثلة في دوران عمال المستودعات. فالموظفون البديلون، الذين غالبًا ما يجب تعيينهم بسرعة لتلبية الطلب، غالبًا ما يفتقرون إلى الخبرة اللازمة للحفاظ على الكفاءة المثلى. يقول إيسبارت: "لن يكون العمال الجدد على دراية بتخطيط المستودع، ولكن يمكن للذكاء الاصطناعي أن يزودهم بالسرعة اللازمة من خلال تزويدهم بالخرائط مع تعليمات التوجيه المحسنة". "بدلاً من السير في منتصف الطريق حول المستودع للانتقال من النقطة أ إلى النقطة ب، يمكن للعامل الجديد اتباع المسار المقترح. والنتيجة هي تحسين القدرة على تحديد موقع المخزون ومعالجته بسرعة."

 

العامل البشري

على الرغم من أنه مثير للإعجاب، إلا أن الذكاء الاصطناعي وحده لا يمكنه نقل 3PL إلى ذروة الكفاءة. ولا تزال الخبرة البشرية مطلوبة. يقول داوني: "إن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لن تؤدي تلقائيًا إلى تحقيق مكاسب في الكفاءة". "يحتاج الناس إلى الاستمرار في المشاركة. في حين أن الذكاء الاصطناعي يمكنه إتقان الموضوع، فإنه غالبًا ما يصل إلى استنتاجات غير صحيحة. يجب على مؤسسة الطرف الثالث التأكد من احتفاظها برؤى الأشخاص الذين يفكرون بشكل نقدي ويمكنهم التعرف على قيود الذكاء الاصطناعي."

 

لن تحدث مزايا الذكاء الاصطناعي بين عشية وضحاها، وسوف يستغرق الأمر بعض الوقت حتى يقتنع الموظفون بإمكانيات التكنولوجيا. يقول داوني: "سيتحمس الناس للذكاء الاصطناعي عندما يرون كيف يمكن أن يساعدهم على تجنب الكثير من العمل الشاق والمتكرر". "سوف يقدّرون الزيادات في الإنتاجية."

 

تواجه الشركات تحديين في تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. على أحد المستويات، تعد المشاركة الحقيقية أمرًا مهمًا. يقول إيسبارت: "هناك شركات تستفيد حقًا من الذكاء الاصطناعي". "وهناك شركات تضعها على موقعها على الإنترنت فقط لتلميع صورتها."

 

وعلى المستوى الثاني، هناك التحدي المتمثل في رصد النتائج. يقول إيسبارت: "ستختلف المكاسب حسب التثبيت". "ستوفر بعض حالات الاستخدام فرصًا للتحسين، والبعض الآخر لا." تمكنت إحدى شركات Fortune 500 الحديثة من تقليل خطوات عمال المستودعات المهدرة بنسبة 40%، وزيادة كفاءة الانتقاء بنسبة 15%، وزيادة كفاءة التخزين بنسبة 20%. تشمل العوامل التي تساهم في مستوى نجاح الذكاء الاصطناعي حجم المنشأة، وخبرة العاملين الحالية، وسرعة المنتج، ودرجة دمج العمليات بالفعل للتعلم الآلي.

 

قبل كل شيء، يقول إيسبارت، إن مؤسسات الطرف الثالث التي تدمج الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى إبقاء أعينها على الهدف النهائي: تحسين النتيجة النهائية. "المنظمات التي تقود التكنولوجيا أو التي تركز على الابتكار دون تقييم التأثير على نتائج الأعمال تفتقد هذه النقطة."