Taşımacılık dünyasında sessiz bir devrim yaşanıyor. Sanayi liderleri, yapay zeka (YZ) ve makine öğrenmesini iş süreçlerine entegre etmenin potansiyelini ve zorluklarını keşfetmek amacıyla Manifest 2024 tedarik zinciri ve lojistik konferansında bir araya geldi. Werner Enterprises’ın İcra Kurulu Başkan Yardımcısı ve CIO’su Daragh Mahon ve NFI Industries’in entegre lojistik başkanı David Broering, bu dönüştürücü teknoloji üzerine yapılan konuşmalarda şekillendiren sesler arasındaydı.
YZ konusunda tutkulu bir savunucu olan Mahon, sürücü sorularına yardımcı olan chatbot’lardan bakım ve fiyatlandırma konusunda öngörüler sağlayan yapay zeka uygulamalarının çeşitli alanlara uygulanabileceğini hayal ediyor. Heyecanı, modern kamyonlardan elde edilen verileri analiz ederek maliyetli arızaları önlemek ve operasyonları optimize etmek gibi geniş olanaklar sunan yapay zeka getirdiği imkanlardan kaynaklanıyor. Öte yandan, Broering yeni teknolojiye uyum sağlama konusunda çalışanların karşılaştığı zorluklar ve yapay zekanın abartılmış yönlerinin üzerinde durarak daha temkinli bir perspektif sunuyor.
YZ’nin gücünü kullanmak için seçici uygulama ve etkili veri biriktirme önemli faktörlerdir. Werner gibi NFI de Kuzey Amerika’da önde gelen bir taşıyıcıdır, ancak güvenilir verilere öncelik vererek ve net bir değer yaratmayı tercih ederek YZ’yi seçici bir şekilde benimsemeyi seçmiştir. Orderful’ın CEO’su Erik Kiser, başka bir önemli zorluğa dikkat çekmektedir: farklı tedarik zinciri veri formatlarını YZ uygulamaları için bir araya getirme ve düzenleme. Endüstri genelinde farklı veri biçimleri ve standartları olduğunda bu görev daha da karmaşık hale gelir.
Değerlendirme, sorunsuz veri alışverişi için Elektronik Veri Değişimi (EDI) ve açık Uygulama Programlama Arayüzleri (API’ler) arasındaki seçim konusunda da devam eder. Mahon, farklı sistemler arasındaki sorunsuz iletişimin önemini vurgulayarak açık API’lara doğru bir değişim savunurken, Broering ve Orderful ile işbirliği yaparak mevcut EDI kullanımının ihtiyaçlarını karşıladığını belirtmektedir.
Bu teknolojik değişimler arasında, YZ’nin lojistik operasyonları yeniden şekillendirmek için potansiyeli göz ardı edilemez. Örneğin, C H Robinson, yük taşımacılığında dokunsuz randevu planlama için YZ destekli teknoloji geliştirmiştir; yıllık milyarlarca görevi otomatikleştirerek pazarlama süresini önemli ölçüde hızlandırmaktadır. Taşımacılık yöneticileri, endüstrinin dijitalleşme için bir arzu taşıdığını ve YZ’yi karmaşık lojistik süreçlerini otomatikleştirmek için güçlü bir araç olarak gördüklerini kabul etmektedir.
Endüstri bu dönüştürücü yolculuğa girdikçe, yapay zeka ve makine öğrenmeyi düşünceli ve işbirlikçi bir şekilde entegre etme sürecinde ortaya çıkan benzersiz zorluklara dikkat etmek son derece önemlidir. Daha verimli, veri odaklı bir lojistik sektörünün vadedenin yakında olduğu ve yapay zekanın tedarik zinciri ve lojistik alanındaki karmaşık yapıyı sürekli şekillendirmeye devam edeceği açıktır. Bu yeni normda hız, verimlilik ve hassasiyet ön plana çıkacaktır.
Sıkça Sorulan Sorular:
S: Yapay zeka ve makine öğrenmeyi taşımacılık endüstrisinde entegre etmenin potansiyeli nedir?
C: Potansiyel, sürücü sorularına yardımcı olan chatbot’lar, bakım ve fiyatlandırma konusunda öngörüler sunma, kamyonlardan gelen verileri analiz etme ve operasyonları optimize etme gibi alanlarda yatmaktadır.
S: Sanayi liderleri yapay zekayı benimserken hangi zorluklarla karşılaşır?
C: Bazı zorluklar arasında yapay zekanın abartılmış yönleri, çalışanların yeni teknolojiye adapte olmaları, seçici uygulama, etkili veri biriktirme ve farklı tedarik zinciri verilerinin yapay zeka uygulamaları için düzenlenmesi yer almaktadır.
S: Yapay zekanın gücünü kullanmada nelere dikkat edilmelidir?
C: Seçici uygulama, güvenilir verilere öncelik verme, net bir değer yaratma ve Elektronik Veri Değişimi (EDI) ile açık Uygulama Programlama Arayüzleri (API’ler) arasında seçim yapma gibi faktörler göz önünde bulundurulmalıdır.
S: Lojistik endüstrisinde yapay zeka şu anda nasıl kullanılıyor?
C: Dokunsuz randevu planlaması için yapay zeka destekli teknoloji geliştirilmiştir; yıllık milyarlarca görevi otomatikleştirmekte ve pazarlama süresini hızlandırmaktadır.
Anahtar Terimler / Jargonlar:
1. Yapay Zeka (YZ): İnsan zekasını taklit edebilen akıllı makineler yaratmayı amaçlayan bilgisayar bilimi dalıdır.
2. Makine Öğrenmesi: Deneysel programlamadan bağımsız olarak bilgisayar sistemlerinin deneyimden öğrenmelerini ve gelişmelerini sağlayan yapay zeka uygulamasıdır.
3. Veri Biriktirme: Birden çok kaynaktan gelen verilerin toplanıp düzenlenmesi işlemidir.
4. Elektronik Veri Değişimi (EDI): İş belgelerinin elektronik olarak değişiminde kullanılan standart bir formattır.
5. Uygulama Programlama Arayüzleri (API’ler): Farklı yazılım uygulamalarının birbirleriyle iletişim kurmasını ve veri alışverişi yapmasını sağlayan kurallar ve protokoller setidir.
Önerilen İlgili Bağlantılar:
– Manifest 2024 Tedarik Zinciri ve Lojistik Konferansı
– Werner Enterprises
– NFI Industries
– Orderful
– C H Robinson
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx