Lojistik Sektöründe AIoT Teknolojisi

Lojistik sektörü için hız ve verimlilik iki önemli taşıyıcı kolondur. Özellikle de tedarik zincirinin daha efektif hale gelmesi lojistik hizmetlerinin sorunsuz bir şekilde çalışmasında büyük önem taşır. Son yılların önemli lojistik çözümlerinden biri olan AIoT (Nesnelerin Yapay Zekâsı), daha akıllı, daha otonom lojistik çözümleri oluşturmak için yapay zekayı (YZ) Nesnelerin İnterneti (IoT) ile birleştiren bir oyun değiştirici olarak ortaya çıkıyor. AIoT, lojistik hizmetlerinde tahmine dayalı analitik, gerçek zamanlı izleme ve otomasyon sağlayarak maliyetleri önemli ölçüde azaltıyor ve operasyonel verimliliği artırıyor.

AIoT ve IoT: Aradaki Fark Nedir?

IoT, veri toplamak ve veri iletmek için cihazları, araçları ve altyapıyı birbirine bağlayarak lojistikte daha şimdiden bir çığır açmış durumda. IoT tabanlı çözümler gerçek zamanlı takip, otomatik envanter yönetimi ve gelişmiş filo yönetimi sağlar. Bununla birlikte, IoT tek başına topladığı verileri analiz etme ve bunlara göre hareket etme zekâsından mahrumdur.

IloT teknolojilerinin endüstriyel uygulamalarda kullanımını ifade eder ve sensörler ile çeşitli cihazların bulut tabanlı teknolojiler aracılığıyla izlenmesini ve kontrolünü kapsar. Yakın döneme kadar endüstriler, kablosuz otomasyonu sağlamak ve cihazlar arası iletişimi (M2M) gerçekleştirmek için bu teknolojilere yönelmiştir. Ancak bulut bilişimle birlikte analitik ve makine öğrenimi gibi ileri teknolojilerin ortaya çıkışı, endüstrilere daha üst düzey bir otomasyon imkânı sağlamaktadır. Böylelikle işletmeler yalnızca operasyonel verimliliklerini artırmakla kalmayıp aynı zamanda yenilikçi gelir akışları ve iş modelleri oluşturabilmektedir.

AIoT, yapay zekayı da dahil ederek bunu bir adım öteye taşır. AIoT (Nesnelerin Yapay Zekâsı), sistemleri sadece veri toplamak yerine kalıpları analiz eder, olası sorunları tahmin eder ve karar verme sürecini otomatikleştirir.

Örneğin, IoT özellikli bir tır konumunu ve durumunu bildirebilirken, AIoT destekli bir sistem teslimat rotalarını otomatik olarak optimize etmek için trafik düzenlerini, hava koşullarını ve yakıt verimliliğini analiz edebilir.Reaktif lojistik yönetiminden proaktif lojistik yönetimine bu geçiş, AIoT’yi geleneksel IoT uygulamalarından ayıran şeydir.

AIoT ile Tedarik Zinciri İzlenebilirliğinin Artırılması

Lojistik sektöründeki en büyük engellerden biri tedarik zinciri boyunca gerçek zamanlı görünürlük sağlamaktır. AIoT(Nesnelerin Yapay Zekâsı),  destekli takip sistemleri, daha doğru ETA’lar sağlamak, yaşanan darboğazları tespit etmek ve gecikmeler meydana geldiğinde alternatif rotalar önermek için AI güdümlü analitik kullanır. Bu akıllı sistemler geçmiş verilerden sürekli olarak öğrenerek zaman içinde doğruluğu artırır.

Ek olarak, AIoT envanter ihtiyacını tahmin ederek, stokları eriterek ve depolama alanını optimize ederek depolama yönetimini de geliştirir. Yapay zekâ odaklı otomasyon sayesinde depolar, insan kaynaklı hataları en aza indirerek ve genel üretkenliği artırarak tedarik işlemlerini verimli bir şekilde yönetebilir.

AIoT ile Tahmine Dayalı Bakım ve Maliyet Azaltma

AIoT, araçların ne zaman bakıma ihtiyaç duyacağını tahmin ederek filo yönetimini dönüştürebilir. Geleneksel araç yönetim programları sabit aralıklara dayanır ve bu da gereksiz servis işlemlerine veya beklenmedik arızalara yol açabilir. Ancak AIoT, araç sensörlerinden gelen gerçek zamanlı verileri izler ve parçaların ne zaman değiştirilmesi gerektiğini tahmin ederek arıza süresini ve bakım maliyetlerini azaltır.

Bu öngörü yeteneği, araçların ötesinde konveyör bantları, forkliftler ve ayırma makineleri gibi depo ekipmanlarına kadar uzanır. Şirketler olası arızaları meydana gelmeden önce tespit ederek aksaklıkları önleyebilir ve maliyetli onarımlardan tasarruf edebilir.

Son Aşama Teslimatını Optimize Etme

Son aşama teslimat genellikle lojistik sürecinin en maliyetli ve karmaşık kısmıdır. AIoT, yapay zekâ destekli rota planlaması, otonom teslimat araçları ve akıllı dolaplar kullanarak bu son aşamayı optimize etmeye yardımcı olur. Makine öğrenimi algoritmaları, en verimli rotaları belirlemek için trafik düzenlerini, müşteri tercihlerini ve teslimat geçmişini analiz eder.