AI simülatörü çoklu depo envanter planlamasını optimize ediyor

Dağıtılmış depo ağlarında envanter planlaması, şirketlerin modern dijital tedarik zinciri operasyonlarında hizmet seviyelerini, taşıma maliyetlerini ve dalgalanan talebi dengelemesi gerektiğinden karmaşık bir süreç olmaya devam ediyor. Bu kapsamda MIT Center for Transportation & Logistics (MIT CTL) ve Mecalux, lojistik ağlar arasında envanter dağılımını optimize etmek için tasarlanmış AI tabanlı bir simülatör olan GENESIS’i geliştirdi.

Uygulama öncesinde binlerce envanter stratejisinin simülasyonu
Genetic Evaluation & Simulation for Inventory Strategy (GENESIS) platformu, binlerce envanter dağıtım senaryosunu değerlendirmek için makine öğrenimi modelleri ve genetik algoritmalar kullanıyor. Amaç, her depo için optimum stok seviyelerini belirlemek ve ne zaman yeniden tedarik yapılması gerektiğini tespit etmek.

Sistem; bölgesel talep tahminleri, taşıma maliyetleri ve depo operasyonel kapasitesi gibi faktörleri değerlendiriyor. Yeniden tedarik stratejilerinin sanal bir ortamda simüle edilmesi sayesinde şirketler, gerçek operasyonları etkilemeden lojistik politikalarını test edebiliyor.

Operasyonel veriler girildikten sonra platform, istatistiksel panellerle desteklenen optimizasyon önerileri sunuyor. Bunlar arasında tüketim eğilimleri, bölgelere göre talep değişkenliği, stok tükenme riski yüksek olan stock-keeping unit’ler (SKU) ve tedarik kısıtları yaşayan tesisler gibi göstergeler yer alıyor.

Yeni siparişler yerine envanterin dengelenmesi
Sistemin temel işlevlerinden biri, depo ağları arasında envanterin dengelenmesidir. Platform, tedarikçilere otomatik olarak yeni siparişler oluşturmak yerine, fazla stoğa sahip başka bir depodan ürün transferinin daha verimli olup olmayacağını analiz ediyor.

Bu yaklaşım, şirketlerin tedarik ve taşıma maliyetlerini azaltmasına ve mevcut stokların daha verimli kullanılmasına olanak tanıyor. Sistem ayrıca taşıma planlamasına ilişkin öneriler de sunuyor; örneğin sevkiyatların araç kapasitesini daha iyi kullanmak için birleştirilip birleştirilmeyeceği veya teslimat sürelerini azaltmak için belirli bir konumdan gönderim yapılıp yapılmayacağı gibi.




Operasyonel planlama için daha hızlı senaryo modelleme
GENESIS platformu, envanter stratejilerini sıralı olarak değil eş zamanlı olarak değerlendirecek şekilde geliştirildi. Bu paralel simülasyon yeteneği analiz süresini günlerden dakikalara indirerek aracın yalnızca uzun vadeli analizler için değil, taktiksel lojistik planlama için de kullanılmasını sağlıyor.

Platform hem teknik uzmanlar hem de operasyonel karar vericiler tarafından kullanılabilecek şekilde tasarlandı ve böylece simülasyon tabanlı lojistik optimizasyon araçlarına daha geniş erişim sağlanıyor.

Depo operasyonlarında AI kullanımının genişletilmesi
GENESIS, Mecalux ve MIT CTL arasındaki lojistikte AI uygulamalarına yönelik iş birliğinin somut sonuçlarından biri olarak öne çıkıyor. Gelecek çalışmalar, AI kullanımını iç yeniden tedarik süreçleri, yüksek yoğunluklu otomatik depolama sistemleri için dijital ikiz (digital twin) modelleri ve slotting optimizasyonu gibi alanlara genişletmeye odaklanıyor.

Bu iş birliği, envanter görünürlüğünü, depo otomasyon stratejilerini ve lojistik ağ performansını iyileştirmek için AI tabanlı modelleme araçlarının kullanımına yönelik daha geniş kapsamlı çalışmaların bir parçasını oluşturuyor.

www.mecalux.com

Edited by industrial journalist, Aishwarya Mambet — AI-powered.