أخبار ar.wedoany.com، أطلقت شركة C.H. Robinson نظامًا جديدًا يُعرف باسم Lean Engineer AI، والذي تصفه الشركة بأنه الحل الأول القادر على التقييم المستمر وتحسين الأداء الكلي أثناء إدارة سلسلة التوريد العالمية للعملاء. تُستخدم هذه التقنية حاليًا لخدمة عملاء حلول الإدارة اللوجستية الشاملة (4PL)، وتعمل بالتنسيق مع نظام Lean AI Planner الذي تم إطلاقه في سبتمبر. وتؤكد C.H. Robinson أن الجمع بين النظامين يُشكل نظامًا متكاملًا واحدًا قادرًا على تعزيز أداء سلسلة التوريد بشكل فريد.
وصرح جوردان كاس، رئيس حلول الإدارة اللوجستية الشاملة في C.H. Robinson، بأن الاختراق هنا يكمن في كونه نظام ذكاء اصطناعي مغلق الحلقة، قادر على العمل المستمر وتحسين العمليات الجارية، وإصلاح المشكلات فور ظهورها دون الحاجة إلى تدخل بشري لاكتشافها أولاً. يتولى نظام Lean AI Planner التنفيذ الفوري، بينما يقوم نظام Lean AI Engineer بتحليل النتائج، وتحديد الأنماط، وتعديل المنطق، والتأثير على القرارات المستقبلية. يلغي هذا النظام الحاجة إلى أدوات منفصلة للذكاء والتنسيق في سلسلة التوريد.
فيما يتعلق بالتطبيق، تشير C.H. Robinson إلى أن نظام Lean AI Engineer يعالج حاليًا بشكل مستقل 92% من شحنات 4PL العالمية، بدءًا من إنشاء الطلب مرورًا بالمناقصة، وتخطيط المسار، والتسليم، ومعالجة الاستثناءات، وصولاً إلى الدفع للناقلين، ويغطي ذلك النقل بالشاحنات، والبحر، والجو، والسكك الحديدية.
يعود السبب وراء إطلاق هذا النظام إلى أن معظم سلاسل التوريد لا تزال تفصل بين التنفيذ والتحسين. فبينما تُدار الشحنات في الوقت الفعلي بواسطة Lean AI Planner، يتم التحسين عادةً من خلال مراجعات لاحقة. يهدف نظام Lean AI Engineer إلى إغلاق هذه الحلقة، من خلال إنشاء نظام قادر على تحسين سلسلة التوريد أثناء تشغيلها، مع التقييم المستمر للشبكة لتحديد الفرص والمخاطر، وإعادة التغذية الراجعة إلى العمليات.
تم إطلاق نظام Lean AI Planner العام الماضي، وقد بدأت C.H. Robinson في بناء نماذج ووكلاء الذكاء الاصطناعي منذ عام 2023، وربطت بالفعل مئات وكلاء الذكاء الاصطناعي المدمجين مباشرة في سير عمل العملاء. انضم نظام Lean AI Engineer في وقت سابق من هذا العام لإكمال حلقة التنفيذ والذكاء المستمرة، واستغرق الأمر أقل من شهرين للانتقال من إثبات المفهوم إلى الجاهزية للعملاء.
تتمثل الفائدة الرئيسية التي يجنيها الشاحنون من هذا النظام في التحول من التحسين الدوري إلى التحسين المستمر، مع المراقبة المستمرة للشبكة لتحديد الفرص والمخاطر، مما يتيح اتخاذ الإجراءات قبل تأثر الأداء. يتجلى ذلك في سرعة تحديد فرص توفير التكاليف وتسرباتها، والكشاف المبكر عن مخاطر الخدمة، والاستجابة الأسرع للاضطرابات، والتنفيذ المتسق عبر المناطق، والتحسين المستمر لسلسلة التوريد مع تراكم المعلومات من كل شحنة.
حاليًا، يتمثل أكبر عمل يقوم به نظام Lean AI Engineer في تحديد النفقات غير الضرورية قبل تراكمها، من خلال التقييم المستمر لتدفقات الشحن بحثًا عن فرص تحسين العمليات، مثل تحديد الخطوط التي يمكن تحسين وتيرة النقل عليها، وتجنب الشحنات الممتازة، واكتشاف فرص الدمج أو التقسيم أو تغيير وسيلة النقل. يهدف النظام إلى محاكاة قدرات مهندسي سلسلة التوريد البشريين، ولكن مع القدرة على التوسع والاستمرارية، والنظر في الأداء التاريخي والحالي في آن واحد.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
