شركة "سي.إتش. روبنسون" العالمية للخدمات اللوجستية تطلق تقنية ذكاء اصطناعي تعالج 92% من شحنات خدمات اللوجستيات من الطرف الرابع بشكل مستقل

أخبار ar.wedoany.com، أطلقت شركة "سي.إتش. روبنسون" (C.H. Robinson) للخدمات اللوجستية العالمية تقنية الذكاء الاصطناعي لأول مرة في هذا المجال، بهدف إدارة سلاسل التوريد العالمية للعملاء وتقييم الأداء وتحسينه باستمرار. قام مزود الخدمات اللوجستية العالمي ببناء هذا النظام لخدمة عملاء حلول الإدارة اللوجستية من الطرف الرابع (4PL Managed Solutions). يعمل "مهندس الذكاء الاصطناعي الهزيل" (Lean AI Engineer) الذي تم إطلاقه حديثًا جنبًا إلى جنب مع "مخطط الذكاء الاصطناعي الهزيل" (Lean AI Planner) الذي تم إطلاقه في عام 2025، لإنشاء نظام مترابط يعزز أداء سلسلة التوريد بشكل فريد أثناء تشغيلها.

تعالج هذه التقنية بشكل مستقل 92% من شحنات خدمات اللوجستيات من الطرف الرابع عالميًا، والتي تشمل النقل بالشاحنات والبحر والجو والسكك الحديدية. تدير الشحنات بدءًا من إنشاء الطلب، بما في ذلك المناقصة وتخطيط المسار والتسليم ومعالجة الاستثناءات ودفع مستحقات الناقلين. يستطيع "مهندس الذكاء الاصطناعي الهزيل" تقييم سلسلة التوريد بأكملها في غضون 25 إلى 30 دقيقة، وتحديد سبل التحسين قبل أن يتأثر الأداء، مما يحل محل التقييمات التقليدية التي تستغرق عادةً ما يصل إلى أربعة أسابيع وتقتصر على مراجعة الأحداث الماضية. يوفر "مهندس الذكاء الاصطناعي الهزيل" المعلومات الاستخباراتية، بينما يدير "مخطط الذكاء الاصطناعي الهزيل" نقل البضائع عبر مئات من وكلاء الذكاء الاصطناعي المترابطين. تُغذّي نتائج التنفيذ "مهندس الذكاء الاصطناعي الهزيل" بالبيانات لوضع خطط تحسين أكثر ذكاءً.

صرّح جوردان كاس (Jordan Kass)، رئيس حلول الإدارة في "سي.إتش. روبنسون"، بأن النظام يعمل باستمرار، ويحسن العمليات الجارية، ويصلح نفسه ذاتيًا عند حدوث أعطال، دون الحاجة إلى إنذارات أو تدخل بشري لاكتشاف المشكلة أولاً. يقوم "مخطط الذكاء الاصطناعي الهزيل" بتنفيذ المهام في الوقت الفعلي، بينما يدرس "مهندس الذكاء الاصطناعي الهزيل" النتائج ويحدد الأنماط ويضبط المنطق. وأوضح جوردان أن هذه التقنية تلغي الحاجة إلى أدوات منفصلة للاستخبارات والتنسيق في سلسلة التوريد.

من خلال توسيع نطاق الخبرات اللوجستية عبر التقنية، تعتمد خدمات اللوجستيات المتميزة التقليدية على المواهب البشرية البارزة لإدارة التعقيدات واتخاذ القرارات والتدخل عند حدوث انقطاعات. أضاف جوردان أن المشكلة تكمن في عدم قابلية المواهب البشرية للتوسع، ومن خلال دمج هذه الخبرات في التقنية نفسها، سيحصل العملاء على مواهب وخبرات غير محدودة، يمكن تطبيقها بشكل متسق على كل شحنة، بغض النظر عن المنطقة الزمنية المتاحة أو حجم الشحنات أو زيادتها المفاجئة. يمكن للفرق التركيز على الأولويات الاستراتيجية لتحقيق أفضل النتائج التجارية.

يعتمد نجاح النظام على البيانات والمعلومات السياقية التي يمكنه الوصول إليها. بفضل وجود 450 مهندس برمجيات وعالم بيانات داخليين، تم بناء طبقة سياقية خاصة عن طريق استخلاص المعرفة المؤسسية بشكل منهجي من سير العمل. تأتي هذه البيانات من خبراء شحن ذوي خبرة، ويتم تغذية النموذج بها باستمرار. تستخدم هذه التقنية البيانات من جميع خطوات النقل من البداية إلى النهاية، بدلاً من الأجزاء المجزأة التي تراها الأدوات المختلفة. تم تدريبها بناءً على السياق الفريد لتنسيق الشحنات، بما في ذلك تفاصيل البضائع والعمليات وأماكن الاستلام والتسليم والناقلين والمسارات وتحمل المخاطر. وأشار جوردان إلى أن هذا هو كيف يعرف "مهندس الذكاء الاصطناعي الهزيل" التحسينات المناسبة، بدلاً من تقديم توصيات عامة أو نظرية. على سبيل المثال، إذا كان أحد مصنعي قطع غيار السيارات ينقل بضائعه عبر الحدود خمسة أيام في الأسبوع إلى خط تجميع يعمل بنظام التسليم في الوقت المحدد، فلن يقترح النظام توفير التكاليف عن طريق الشحن مرة واحدة أسبوعيًا. يأخذ الذكاء الاصطناعي المتقدم في الاعتبار متغيرات أكثر بكثير من التحليل البشري أو تحليل البرامج النموذجية، وتكون اقتراحات التحسين ذات أولوية وقابلة للتنفيذ بالنسبة للمستخدم.

عند الإطلاق، سيقوم "مهندس الذكاء الاصطناعي الهزيل" بتحديد فرص التحسين وتوفير التكاليف الخفية للأعمال. علم أحد المستخدمين الأوائل أن التحول من جدول شحن متغير إلى شحن أسبوعي مرة واحدة يمكن أن يقلل التحميل بنسبة 17% في 20 موقعًا، مما يوفر أكثر من مليون دولار سنويًا. قام عميل آخر بإعادة هيكلة شحنات بضائعه بحيث تخدم شحنة استلام واحدة ثلاثة مواقع تسليم مختلفة، مما أدى إلى تقليل إجمالي التحميل بنسبة 81% وتوفير 40% من التكاليف. سيتم طرح "مهندس الذكاء الاصطناعي الهزيل" لمزيد من العملاء، ليبدأ في تقييم عوامل أخرى مثل أداء الناقلين. من خلال المراقبة المستمرة لسلوك الناقلين عبر المسارات ووسائط النقل والعملاء، سيحدد المؤشرات المبكرة لتراجع الأداء، ويوصي بإجراءات تصحيحية قبل حدوث أعطال في الخدمة.

أشار أرون راجان (Arun Rajan)، كبير مسؤولي الاستراتيجية والابتكار في "سي.إتش. روبنسون"، إلى أن سلاسل التوريد لا تعاني عادةً من نقص المعلومات، بل من الفجوة بين المعرفة والعمل. يمكن للتقنيات التي تقع فوق سلسلة التوريد أو خارجها تجميع البيانات وتنسيق الإشارات وتقديم الاقتراحات، ولكنها تعتمد على الآخرين لتنفيذ الإشارات ومعرفة ما إذا كانت الإجراءات فعالة. أوضح أرون أن هذه التقنية تسد هذه الفجوة من خلال نظام موحد يوفر خدمة عالية الجودة على مدار الساعة، وهو ما لا يمكن لأي شركة أخرى منافسته.

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