Yapay Zekâ
Yapay zekâ; doğal zekanın aksine makineler tarafından yürütülen bir zekâ türüdür. Popov’a göre yapay zekâ; ‘’İnsanların yapmış oldukları çalışmaları bilgisayarlara yaptırabilme’’ olarak tanımlanmaktadır. Yapay zekada bilgisayar veya bilgisayar kontrolündeki makine; insan gibi davranışlar sergileme, mantık yürütme, ses algılama, hareket etme, anlam çıkarma, çözüm yolu bulma, geçmişteki deneyimlerden öğrenme gibi birçok faaliyeti doğal zekaya sahip canlılara benzer şekilde gerçekleştirir.
Yapay zekanın kullanıldığı alanlar üzerine yapılan çalışmalar akıllı davranış üzerinedir. Buradaki hedef doğadaki varlıkların akıllı davranışlarını yapay olarak üretmeyi amaçlayan bir kuramın oluşturulmasıdır. Yapay zekâ günlük hayatta en yaygın olarak; görüntü, ses, metin, veri işleme, sağlık verilerinin analizi ve tedavi planlanması, insansız sürüş sistemleri, sigortacılık ve finans, büyük veri analitiği, tarım ve hayvancılıkta akıllı uygulamalar, siber güvenlik gibi alanlarda kullanılır.
Yapay zekâ, karmaşık süreçleri içeren kapsamlı bir alan olduğu için çalışma alanı birçok alt alanı ve yöntemi içermektedir. Yapay zekanın alt alanları; bilişsel hesaplama, bilgisayarla görme, makine öğrenmesi, yapay sinir ağları, derin öğrenme, doğal dil işlemedir.
Makine Öğrenmesi
Yapay zekanın alt alanlarından biri olan makine öğrenmesi basit şekilde; bilgisayar programlarının veriler veya algoritmalar aracılığı ile kalıpları öğrenebildiği bir çeşit uygulama olarak tanımlanmaktadır. Makine öğrenmesi sürecinde sistemler veriler sayesinde kalıpları belirler, tahminler yapar, görevleri otomatik oluşturur, minimum insan müdahalesi ile karar verir. Bu süreçte verilerden öğrenmeyi etkin bir şekilde gerçekleştirebilmek için verilerin yeterli boyut ve kalitede olması gerekir.
Makine öğrenme teknikleri çoğu zaman insanın varoluşundan itibaren biriktirdiği deneyime dayanarak doğayı taklit etmeye çalışmaktadır. İnsan beyni işleyişinden, insan bilgi edinme ve akıl yürütme teorisinden ve insan davranışlarının arkasındaki sosyolojik teorilerden harekete geçirilmiştir.
Makine öğrenme stratejileri üç başlığa ayrılır. Bunlar; denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli (takviyeli) öğrenmedir. Denetimli öğrenmede; girdi değerlerine karşılık hedef değerler verilir ve aralarındaki ilişkiye göre hedef değerlere en yakın çıktı elde edilmesini amaçlanır. Denetimsiz öğrenmede; hedef değerler etiketlenmemiştir, benzerliklere göre kümeleme yapılır. Takviyeli öğrenmenin ise başlangıcında sistem tarafından en uygun çözüm bilinmemektedir, bu nedenle çözümler tekrar edilerek belirlenir. Bu süreçte mantıklı yaklaşımlar ödüllendirilirken yanlış adımlar cezalandırılır.
Lojistik
Firmalar teslimat süresinin gerekliliklerini, güvenilirliğine, kalitesine dikkat ederken aynı zamanda yeni teşviklerin, market ihtiyaçlarının da gerekliliklerini yerine getirmelidir. Bu yüzden işleyen, sürdürülebilir bir lojistiğe sahip olmak ve yeniliklere kolay entegre olmak gerekmektedir. Lojistik sektöründe yenilikçi çözümler; devamlı gelişmek, işin güncel kontrolü ve teslimi, aktivitelerin kaliteli olması, lojistik aktivitelerin uygulaması için daha yenilikçi ve iyi yolların bulunmasına dayanan düzenli bir araştırma olarak tanımlanabilir.
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte tüm sektörleri etkileyen ‘’Endüstri 4.0’’ kavramıyla beraber lojistik sektörü de değişime uğraşmıştır ve ‘’Lojistik 4.0’’ kavramı bu şekilde ortaya çıkmıştır. Lojistik 4.0 ağla birleştirme, dijitalleştirme, Cloud bilgisayar sistemleri gibi uygulamaları içeren en son lojistik teknolojisini içerir. Bu tanıma göre lojistik süreci artık sadece nakliyat sürecini kapsamamaktadır. Bu sürece ek olarak tüm tedarik zincirini, şirketler arasındaki koordinasyonu da içermektedir.
Lojistik 4.0, Endüstri 4.0 içerisindeki tedarik zinciri ve lojistik ortak siber fiziksel sistemler olarak tanımlanabilir. Siber fiziksel sistemler, lojistiğin akıllı lojistik olarak adlandırılmasına neden olur. Akıllı lojistik; dağıtım, depolama gibi belli başlı tedarik zinciri süreçlerini etkileyerek alınan verimi maksimuma çıkarmaktadır. Lojistik 4.0 kavramı akıllı ürünler ve akıllı hizmetler içererek, lojistik esneklik seviyesini arttırır. Bu yüzden pazardaki yüksek dalgalanmalar nedeniyle oluşan taleplerin karşılanması mümkün olmaktadır.
Lojistik ve Yapay Zekâ
Lojistik sektörü gelişime açık bir sektördür. Tüm dünyada zorlu rekabetin yaşandığı lojistik sektöründe, kurumlar en etkili müşteri deneyimini yaşatmak, dijital dünyanın gerisinde kalmamak, operasyonlarını hızlı ve verimli hale getirmek için yeni yollar aramakta ve teknolojiye ayak uydurmak zorundadır. Lojistik sektörü ile entegrasyona uygun teknolojilerden bir tanesi de yapay zekâ uygulamalarıdır. Yapay zekâ uygulamaları lojistik zincirinde; talep tahmini, sipariş toplama, ürün takibi, depolama, envanter yönetimi ve operasyon planlama gibi birçok aşamasında kullanılmakta ve oldukça olumlu sonuçlar vermektedir.
Lojistik sektöründe yapay zekâ, depodaki otomatik raf sistemlerinden rota optimizasyonuna kadar bütün farklı alanlarda kullanılmaktadır. Makine öğrenimindeki RFID okuyucuları sayesinde ürünlerin etkilerinden paketlerine ait bilgiler veri tabanına aktarılır, otonom araçlar ile yakıt tüketimi azaltılır, akıllı yollar ile doğal enerji kullanılır.
Makine öğreniminin kullanıldığı uygulama alanlarından birine Hollanda’yı örnek vermek mümkündür. Hollanda’nın Rotterdam şehrinde bulunan Rotterdam Limanı’nda özel araçlar ve otomasyonlu terminaller bulunur. Otomatik yönlendirmeli araçlar sayesinde insansız olarak her türlü taşımacılık faaliyeti gerçekleştirilmektedir. Ayrıca otomatik istifleme araçları ile konteynerler istiflenmekte böylece akıllı konteynerler yolculuk sırasında akım, sıcaklık, rüzgâr, hava durumu gibi verileri toplamaktadır. Toplanan bu veriler de IoT teknolojileri tarafından analiz edilerek, yanaşacak gemi için en uygun zamanın belirlenmesinde yardımcı olmaktadır.
Hollanda örneğinde verilen geliştirilmiş ekipmanlar dışında yapay zekanın diğer uygulama alanı da robotlardır. Lojistik sürecinde depolardaki ürünlerin takibi, siparişin doğruluğu, koordinasyonu gibi durumlar robotlar tarafından yönetilebilmektedir. Robotların depolarda görev alması ile depo faaliyetlerinde insan gücüne oranla 4 kata kadar hız ve verimlilik sağlandığı kanıtlanmıştır. Robotların depolarda görev almaya başlamasının en güzel örneklerinden biri de Amazon depolarıdır. Amazon firmasında 15.000 üzerinde Kiva robotlarının çalıştığı belirtilmektedir. Bu otonom robotlar sayesinde sipariş işleme merkezlerinde müşteri tarafından istenilen ürünlerin üzerindeki kodlar robotlarda bulunan kameralar ile okunmakta ve aldıkları talimatlar doğrultusunda ürünleri sevkiyatı hazırlayan çalışanlara robotlar tarafından teslim edilmektedir.
Yapay Zekanın lojistik sektörüne sağladığı diğer avantajları;
- Maliyet kontrolü yapılarak maliyetleri azaltma
- Robot teknolojisi ile sipariş toplama verimliliği
- Otonom araçlar ve drone ile hızlı ve güvenli teslimat
- Stok ve zaman yönetimi
- Teslimat sırasında oluşacak trafik için önlem alma
- Şeffaf bir tedarik zinciri süreci
- Kalite kontrolü
- Operasyon sırasında sürekli entegrasyon
- Şirketin gelecek performansına etki’’ olarak belirtebiliriz.
Lojistik sektöründe sektörün hızla büyümesi, artan müşteri talepleri, daha fazla iş koluyla uyum gibi sorunlar insan gücünün yeterli olmamasına neden olmaktadır. Bu yüzden yapay zekâ lojistik süreçlerinde minimum süre ve minimum hata ile en yüksek performansı elde etmeyi sağlar. İçinde bulunduğumuz Endüstri 4.0 çağı ile bu performansı elde etmek kadar Endüstri 5.0 çağına da hazırlanmak da önem taşımaktadır. Gelecek çağa uyum sağlayabilmek ve o çağa erişebilmek için firmaların ayakta kalması gerekmektedir. Lojistik sektörü gibi sert rekabete sahip bir ortamda geçmişte kullanılan teknoloji, bilgi ve yetkinlikleriniz firmaları ayakta tutmaya yetmemektedir. Firmalar sürekli kendini yenileyen teknolojiyi bünyelerinde barındırmak zorundadır. Dünyanın en büyük firmaları lojistik süreçlerini yönetmek için dışarıdan destek almak dışında kendileri de teknolojiyi üretmek, geliştirmek için çalışmalar yürütmektedir. Bu nedenle lojistik sektörüne yapay zekayı entegre etmek teknolojiye ve yeni çağa uyum sürecini hızlandıracaktır.
