• صاحب المنشور: تغريد الغنوشي
  
  ملخص النقاش:
  مع تطور التكنولوجيا، أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) شائعًا في مختلف القطاعات، ومن بينها قطاع الخدمات اللوجستية. يمكن لهذا التقنية المتقدمة تعزيز الكفاءة والإنتاجية وخفض التكاليف وتحسين تجربة العملاء. ولكن هناك العديد من التحديات التي تواجه تطبيق AI في هذا المجال أيضًا. سنناقش هنا بعض هذه التحديات والتطبيقات المحتملة لذكاء اصطناعي في مجال الخدمات اللوجستية.

التحديات الرئيسية

1. نقص البيانات عالية الجودة: تعتمد أدوات الذكاء الاصطناعي على بيانات كبيرة ومتنوعة لتدريب نماذج التعلم الآلي. قد يواجه مشغلو الخدمات اللوجستية نقصًا في الحصول على كميات كافية من البيانات ذات الصلة والجودة العالية الخاصة بعملية سلسلة التوريد والمخزون والشحن والنقل.

1. تكلفة التنفيذ والصيانة: إن بناء نظام ذكي بالكامل يتطلب استثمارات كبيرة في البرمجيات والأجهزة والخبرة البشرية المدربة على العمل بمهام معينة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، فإن الحاجة المستمرة للترقية والدعم الفني تضيف تكاليف دورية.

1. الأمان والخصوصية: كما هو الحال بأي تكنولوجيا رقمية أخرى، فإن الأمن السيبراني يشكل مصدر قلق كبير عند تخزين ومعالجة معلومات حساسة تتعلق بالسلاسل الإمدادية للشركات وعلاقاتهم التجارية وأسرار الصناعة وما إلى ذلك... لذا فمن الضروري وضع إجراءات وقائية مناسبة لحماية هذه المعلومات الرقمية من الاختراق أو الاستغلال غير القانوني لها.

1. التوافق الثقافي والتغيير المؤسسي: غالبًا ما يتم مقاومة التحول نحو الحلول الرقمية بسبب الخوف من فقدان الوظائف التقليدية أو الشعور بعدم القدرة على ضبط النفس للتكيف والاستفادة منها بكامل طاقتها. ولذلك يجب توجيه جهود التدريب والتوعية نحو جميع الأطراف المعنية لفهم كيفية تحقيق أكبر قيمة ممكنة من خلال دمج حلول الذكاء الاصطناعي بشكل فعال داخل بيئة الشركة وجودتها التشغيلية العامة.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية

1. تحليل البيانات وتحسين القرارت: يستطيع برنامج الذكاء الاصطناعي تحليل كم هائل من البيانات حول عمليات الشراء والبيع والسفر والعوامل البيئية وغيرها الكثير لتوفير رؤى تساعد مديري العمليات اللوجستية لاتخاذ قرارات مستندة إلى الحقائق بشأن الأمور مثل اختيار أفضل مسار للنقل واستراتيجيتين فعالاتين لإدارة المخزون وموقع موقع مخازن جديد واقتصاديات بحجم الطلب...الخ .

1. روبوتات الروبوتات البصرية: توفر كاميرات الفيديو وأجهزة الاستشعار الأخرى تغذية مباشرة لمراقبة حالة حركة المرور والحاويات أثناء نقلها عبر شبكات النقل المختلفة؛ مما يساعد مخططي المسارات بتحديد متى تغير مسار الرحلة بشكل استباقي لتجنب التأخير الناجمة عن ظروف الطريق غير المتوقعة والكوارث الطبيعية ...إلخ ..

1. **قيادة المركبات بدون سائق "": تعمل تقنية القيادة الذاتية حالياً بنماذج أولية ناجحة خاصة بالنقل الطويل المدى وبالتالي ستؤثر بصورة عميقة سير عمل النقل البرّي فيما لو تم اعتمادا واسعاً نظراً لتحكمه الدقيق بالمعدلات السرعه وانضباط توقيت الوصول أيضاً ستكون له عائد اقتصادي مرتفع جدّا نظرآ لانخفاض احتياجات الطاقة الكهربائيه للمركبة مقارنة بطريقة تشغل السيارات يدوياً)).