Yayınlanma Tarihi: 19 Nisan 2020

Yapay zekanın kullanımı iş sahalarına taşındıkça, işin işleyiş dinamikleri de değişmeye başladı; tıpkı lojistik sektörü gibi... Yapay zekanın sonucu olarak ortaya çıkan sürücüsüz araçlar, depolama ve raflarda kullanılan robotlar, büyük verilerin rahatlıkla kullanılması gibi seçenekler hem lojistik sürecinde gerçekleşebilecek hataları en aza indirgiyor hem de kolaylık sağlıyor.

Küresel lojistik ve tedarik zinciri yönetimi konusunda yapay zeka günden güne kendini geliştirmeye ve lojistik sektörünün işini kolaylaştırmaya devam ediyor. İyi bir sonuç için doğru, hızlı ve zarar görmemiş teslimatın önem kazandığı lojistikte, yapay zeka becerileri sayesinde, firmalar artık çok daha verimli işler ortaya koyuyor. Yapay zeka, makine öğrenimi (machine learning) ve derin öğrenme (deep learning) gibi teknolojik gelişmeler, sektörün yeniliklere gebe olduğunu ortaya koyuyor. Infoholic Research isimli araştırma şirketinin yaptığı çalışmaya göre, yapay zekanın lojistik endüstrisinde 6,5 milyar dolarlık piyasa değerine ulaşması için 2023 yılına kadar yüzde 43 oranında büyüme kaydetmesi gerekiyor. Teknolojinin, dünya dinamikleri üzerinde rol değiştiren etkisi kaçınılmaz. Yapay zekanın da işin içine girmesi, konunun yepyeni bir boyuta geçmesine neden oldu; sürücüsüz araçlardan robot sistemlere, yapay zekanın lojistik sektöründe yarattığı ve yaratacağı değişim herkesi büyülüyor.

Robotlar Her Yerde

Yapay zekanın lojistik sektöründe yarattığı etkiden bahsederken, robotlardan bahsetmemek haksızlık olurdu. Fiziksel güç gerektiren işlerin birçoğunda artık robotlar kullanılmaya başlanıyor. Bu durum lojistik sektörü için de geçerli. Tractica Research’ün ortaya çıkardığı sonuçlara göre 2021 yılının sonuna kadar lojistik sektörü için yapılan robot alımları 22.4 milyar doları bulacak. Rakamlar gösteriyor ki robot alımları gün geçtikçe artmaya devam edecek. Peki, bu insan yerine robotların kullanılması şirketlere neler sağlıyor? Lojistik firmalarında süreçlerin gelişmesindeki en önemli faktörler arasında müşteri talepleri bulunuyor. Firmalar, tüketici taleplerini gerçekleştirebilmek adına sağladığı hizmeti maksimize ederek, müşteri memnuniyetini yükseltmeye çalışıyor. Çözüm arayışı içinde olan firmalar için ise cevap depolama, taşıma gibi görevleri yapabilecek ve maliyetleri aza indirgeyecek robotlar oluyor. Depolama evresinde ürünleri yerleştiren, izleyen ve taşıyan konumda olan robotlar aynı zamanda bir insanın taşıyamayacağı kadar büyük paketleri kolaylıkla taşımalarıyla, iş kolaylaştırıcı bir vasfa sahip oluyor. Böylece insan gücü, zaman alıcı fiziksel hareket gerektiren işlerde kullanılmıyor.


Hollandalı ileri teknoloji şirketi olan Fizyr, tedarik zinciri robotiğinde sipariş çekme ve parsel elleçleme işlemi için yazılımlar üretiyor. Lojistik sektörünü otomatikleştirmeye yönelik yazılımlar ve robotlar üreten şirket, derin öğrenme algoritmalarını robotlara işleyerek, mal tanımlama, analiz etme, sayma, seçme gibi süreçleri robotların yapabileceği hale getiriyor. Fizyr’nin yaptığı yazılım sayesinde, bir robot 0.2 saniye içerisinde ürünü tanımlıyor ve ürünün götürülmesi gereken yere ulaştırılmasını sağlıyor.

 

Büyük Veri’nin Büyük Etkisi

Geçmişte arşivlenen her veriye somut bir şekilde ulaşılabilirken, günümüzde artık her şey server ya da cloud (bulut) gibi dijital ortamlarda saklanmaya başlandı. Lojistik operasyonlarda sıklıkla kullanılan barkod tarayıcılar, RFID okuyucular, telematik, GPS, operasyon yöneten yazılım sistemleri, araçlar ve cep telefonlarındaki konumlandırma sistem cihazları gibi büyük miktarda veri üreten teknolojiler, Büyük Veri’yi (Big Data) sektör için önemli ve kullanılmasını zorunlu kılıyor.

Amerikan şirketi UPS’nin bu alanda yaptığı çalışmalar sayesinde sağladığı kazanç somut bir örnek olarak gösteriliyor. UPS, Büyük Veri ile rotalarının optimizasyonunu sağlayarak, yılda 10 milyon galon yakıt tasarrufu sağlamış durumda. Yakıt tasarrufunun yanı sıra teslimat sırasında zamanlamadan ötürü oluşacak sorunlar da Büyük Veri ile minimalize edilebiliyor. Örneğin büyük dağıtım araçlarıyla yapılan dağıtımlarda park etme gibi ulaşım zorluğu yaratacak etkenler ölçümlenerek yeni teslimat stratejileri oluşturuluyor. Rota optimizasyonu dışında Büyük Veri, operasyonel verimlilik, risk planlaması ve müşteri deneyimi gibi konularda da firmaların en büyük destekçisi oluyor.

Bilgisayar Görüşüyle Her Şey Kontrol Altında

İnsan gözünün yapısı mükemmel olsa da, yorgunluktan ve dalgınlıktan gözden kaçan durumlar olabiliyor ve lojistik içerisinde yapılan bu küçük hatalar, büyük sorunlara yol açabiliyor. Bu noktada özellikle lojistiğin her evresinde yapay zekadan doğan, bilgisayar görüşü (computer vision) teknolojisi yardıma koşuyor. Bilgisayar görüşü, bilgisayarların görüntüleri görmediği, tanımladığı ve işlediği bir bilgisayar bilimi alanıdır. Kısacası, bilgisayara görme yetisi kazandırmak olarak nitelendirmek mümkün. Bilgisayar görüşü nesneleri tanımlamak dışında, onları ayırt ediyor ve yaptığı gözlemlerle ne yapılacağına karar veriyor; tıpkı insanlar gibi... Yapay zeka teknolojisi ustaca kullanılmaya başlanmadan önce, bilgisayarların görüntüleri algılayabilmesi pek gerçekçi bir durum değildi. Ancak günümüzde tıpkı insanoğlu gibi görme yetisine sahipler.

Bu teknoloji lojistik sektöründe, depolama hizmetleri sırasında gelen malların kontrolünün doğru şekilde yapılması, finansal kayıpların önüne geçerek, iyi bir iş çıkarmanın yolunu açıyor. Gelen paketlerin üzerinde yer alan RFID etiketlerini tespit ederek, pakete ait bilgileri veri tabanına aktarıyor. Paket sayımı dışında malların kapladığı alanı üç boyutlu hesaplayarak, ürünün kapladığı hacmi hesaplar. Yapay zeka üzerine birçok çalışma gerçekleştiren IBM Watson, bilgisayar görüşünü hasarlı ürünler üzerinde test etti. Hasarlı tren vagonlarını yazılıma tanımladıktan sonra, gerçek vagon görüntülerinin tespiti için raylara yerleştirilen sistem, yüzde 90’dan daha fazla bir başarı yakaladı.

Robotlara entegre edilen bilgisayar görüşü teknolojisi, robotların kabiliyet ve yeteneğini biraz daha artırıyor. Böylece, paketle karşı karşıya gelen robot bilgisayar görüşü sayesinde paketi inceleyerek, otomatik analizini gerçekleştirip, paketi gitmesigereken yere götürüyor.

Sürücüsüz Filolar, Azalan Yakıtlar

En bilinir haliyle sürücüsüz araçlar, Elon Musk’ın ürettiği Tesla marka otomobillerle dünya gündemine girdi. Günlük şehir içi kullanımlar için dizayn edilen araçlar, ABD’de kullanılmaya başlandı ve otomobiller için atılan bu büyük adım, lojistik sektörüne de hızla sıçradı. Mercedes-Benz, Volvo, Tesla, Einride, Daimler ve Volkswagen gibi isimler de sürücüsüz otonom araçlar üretmeye devam ediyor. Şu an otonom araçlar lojistik sektörü içerisinde çok etkin ve yaygın olmasa da ileri teknoloji sürüş asistanlarıyla uzun mesafe taşımalarda güvenliği ve verimliliği arttıracak gibi gözüküyor.

Karayolu taşımacılığı sırasında aynı anda yola çıkan ve birbirlerini takip eden çoklu tırlarda uygulanan sürüş tekniklerinde birbirlerine bilgisayar aracılığıyla bağlı olan araçlarda yakıt tüketiminin azaldığı görüldü. Yapılan araştırmalarda birbirlerini takip eden sürücüsüz otonom araçlar tır filolarındaki baş tırda yüzde 4,5 yakıt tasarruf sağlarken, bir sonraki tır yüzde 10 oranında tasarruf elde ettiği görüldü.

Volvo Trucks, kızak şeklindeki tasarımıyla rakiplerinden ayrılıyor. Vera adı verilen bu otonom aracın, dört tekerlekli basit bir çekici sistemi mevcut. Tasarımı sayesinde römorkların ve treylerin altına rahatlıkla girebilen Vera, firmanın elektrikli kamyonlarıyla aynı teknik ve bataryaya sahip. İsveç Göteborg’da intermodal taşımacılığın tamamlayıcısı olarak kullanılan Vera en fazla 40 kilometre hız yapabiliyor. Volvo Trucks, araçların hız limiti olsa da, otonom teknolojilerini daha verimli hale getirebilmek için çalışacaklarını söylüyor. Volvo gibi tamamen otonom araç üretmeyen Mercedes-Benz, yarı otonom tırlara ait prototipleri 2025’te piyasaya sürmeyi planlıyor. Yarı otonom olmasıyla daha uzun mesafeli taşımalarda kullanılabilecek araçlar, lojistiği daha ucuz, güvenli ve çevre dostu hale getirmeye aday.
 


Lojistiğin Kaderini Değiştiren Teknoloji: Yapay Zeka konulu yazıya Argemonia'nın 15. sayısından ulaşabilirsiniz. Argemonia'nın tüm sayılarına ulaşmak için lütfen tıklayınız.