Ana Sayfa Blog Depo Teknolojilerinde Yapay Zekânın Önemi

Depo Teknolojilerinde Yapay Zekânın Önemi

6652

Yapay zekâ teknolojisinin gelişmesiyle beraber lojistik sektöründe kullanımını aktif olarak görmek mümkün. Özellikle akıllı depo sistemlerine yönelik yatırımların bir hayli fazlalaşmasıyla depo sistemlerinde teknolojilerin rolü gittikçe arttı. Bu konudaki araştırmalara göz atmak gerekirse, Modern Materials Handling’in 2019 yılında depolardaki otomasyon kullanımı hakkında düzenlemiş olduğu ankete göre, katılımcıların %42’si tamamen veya kısmen de olsa otomasyona dayalı konveyör sistemleri depolarında kullandıklarını ifade ediyor. Yine anketin devamında katılımcıların %38’i etiketleme ve barkod operasyonlarında, %57’si raporlama işlemlerinde ve %23’ü de paketleme operasyonlarında otomasyona dayalı sistemlerin kullanıldığını belirtiyor. Ayrıca ankete katılan şirketlerin %61’i, önümüzdeki iki yılda, ürün toplama verimliliklerini %59’a getirerek depo kullanım kapasitelerini geliştirmek istiyor. Anket sonucunda elde edilen rakamları göz önünde bulundurursak özellikle önümüzdeki iki yıl içinde, yapay zekânın depolarda kullanım oranı daha da artacak.

            Yapay zekânın, insan beynine nazaran çok daha yüksek seviyede hesaplama kabiliyetine sahip olduğu açıktır. Bunun getirmiş olduğu avantajlardan en önemlisi, yüksek miktardaki veriyi eş-zamanlı ve kısa sürede ele almasıdır. Özellikle birçok depoda, IoT (Nesnelerin İnterneti) destekli cihazların kullanımının yaygınlaşmasıyla depo içindeki iletişim daha hızlı ve kolektif bir şekilde gerçekleşmeye başladı. Bu cihazlar sayesinde oluşan veri akışını, makine öğrenmesi algoritmalarına dayalı makineler çok daha hızlı bir şekilde ele alarak günlük yaşanılan sorunlara çözüm üreterek depo içindeki üretkenliği ve verimliliği artırdılar. Şimdi yapay zekâ teknolojisinin depolardaki sorunlara ne gibi çözümler getirip depolardaki verimliliği nasıl artırdığına madde madde göz atalım.

  • Siparişlerin Depodan Toplanması

Depolar arası üretkenlik farkının oluşmasının en önemli nedeni şüphesiz siparişlerin toplanılıp ilgili yere iletilme süresinin birbirinden farklı olmasıdır. Bu problemi ortadan kaldırmak için derin-öğrenme algoritmasına sahip alıcılar (pickers), depo içindeki ürünleri, ürünlerin SKU (Stock Keeping Units) kodları gibi farklı parametreleri göz önünde bulundurarak talep sıklıklarını tahmin eder ve buna göre bir yol optimizasyonu yaparak ürünleri raflara dizer. Böylece depo içindeki ürün hareketliliğini öngörerek depo lojistiğini çok daha verimli hale getirir. Bu da ürünlerin, sonrasında daha hızlı bir şekilde toplanıp ilgili yere iletilmesini sağlar. Ayrıca depo içinde oluşabilecek tıkanıklığı minimum seviyeye indirir.

  • Ürün Paketleme

Yapay zekânın yüksek seviyede hesaplama kabiliyetini düşünürsek ürünün paketlenmesi için en uygun ölçümlerin ne olması gerektiğini rahatlıkla bulabilirler. Kimi depolarda makinelerin kendisi paketlemeyi yapabiliyorlar. Böylelikle malzeme ve yerden maksimum seviyede verimlilik elde edilmesine yol açıyorlar.

Katılımcıların toplama ve paketleme operasyonlarında kullandıkları teknolojilerin oranı
  • Depo İçinde Sayım

Müşterilerin talepleri ve teslimat miktarları arttıkça depo içinde giriş-çıkış artar ve bu nedenle depo içindeki ürün hareketliliği artabilir. Bu da yılın belirli dönemlerinde yapılan depo sayımlarında zorluk yaşanmasına neden olur. Ancak yapay zekâ gibi yüksek teknolojiler kullanılarak, stok kontrolü daha doğru ve seri bir şekilde gerçekleşir.

Ocado Şirket Akıllı Depo İncelemesi

Ocado İngiliz bir süpermarket firmasıdır. Diğer rakiplerinden farkı ise herhangi bir mağaza zincirine sahip olmadan tüm teslimatlarını akıllı deposundan gerçekleştiriyorlar. Tüm bu teknolojik gelişmeleri, aynı şirket bünyesinde bulunan fakat farklı bir bölüm olarak oluşturulan Ocado Technology çatısı altında gerçekleştiriyorlar.

Ocado, 600.000’den fazla aktif müşteriye ürün hizmet sağlamak için gelişmiş veri analitiği ve bulut depolama alanı kullanmaktadır. Yine toplamda 250 bin adet depolama alanı ve 1100 adet robot ile iş operasyonlarını gerçekleştirmektedir. Alışılmışın aksine depo, kutulardan oluşan 3-boyutlu ızgara şeklinde bir yüzeye sahiptir. Robotlar ızgara şeklindeki yüzeyde ileri-geri, sağa-sola hareket edip sipariş geldiğinde gerekli malzemeleri daha önce yerleştirmiş oldukları kutulardan toplarlar.

Ocado baş teknoloji sorumlusu Paul Clarke, robotların tabiri caizse bir sürü halinde hareket ettiğini, böylelikle birkaç dakika içinde yaklaşık 50 ürünlük market siparişini toplayabildiklerini ifade ediyor. Bu süreçte en dikkat çarpıcı özellik ise robotlar arasında çarpışmanın olmamasını sağlayacak bir yazılım ve teknolojik altyapıya sahip olunmasıdır. Bu sistem, her bir robot için en etkili rotayı geliştirerek bir nevi hava trafik kontrol sistemi gibi çalışıyor. Buna ek olarak, robotlar arası iletişimin sağlanması için 4G teknolojisi kullanılıyor. Böylece çarpışma neredeyse imkânsız hale geliyor.

Ayrıca robotların bakımının sağlanması için yüksek miktarda veri izleniyor ve böylelikle hangi robotun bakıma ihtiyacı olduğu rahatlıkla anlaşılıp sürü dışına çıkarılıp onarımı sağlanıyor. Buna ek olarak, stok kontrolü de yüksek doğrulukla ve gerçek zamanlı hesaplanarak müşterilerine, stokta bulunan malları rahatlıkla istenilen yere zamanında teslim edebiliyorlar. Bir diğer fayda ise tüm bu işlemler 7/24 bir ekip tarafından denetleniyor. Böylelikle depoda her gün her saatte teslimat aynı verimlilikle devam etmektedir. Bu da zamandan yüksek miktarda kazanç elde edinimine yol açmaktadır.

Yapay zekânın depolardaki faydalarını madde madde inceleyip günümüz örneklerinden birini paylaştık. Sonraki yazımı, önümüzdeki birkaç yılda lojistik sektörünü derinden etkileyeceğini düşündüğüm, akıllı yollar üzerine yazacağım.

Berfu AYDIN – Sabancı Üniversitesi Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bölümü Öğrencisi

Bu konuyla ilgili görüş ve sorularınız için :

Mail : berfuaydin1@gmail.com

Kaynaklar:

  • Bıçakçı, S. (2019, Ocak 11). http://www.sanayinindijitaldonusumu.com/akilli-depo-teknolojileri-ocado-sirket-incelemesi/
  • Guleria, G. (2018, Eylül 10). GlueLabs. https://blog.gluelabs.com/how-ai-is-revolutionising-the-warehouse-industry-4f7cbc40bb3d
  • King, R. (2019, 07 01). Rowse. https://www.rowse.co.uk/blog/post/ai-warehouse-management
  • LogisticsManagement. (2019, Mayıs 15). https://www.logisticsmgmt.com/article/annual_warehouse_and_distribution_center_automation_survey_more_automation
  • Verdict.  https://verdict-ai.nridigital.com/verdict_ai_may19/ocado_automated_warehouse
Open Event