מגמות עכשוויות בתחום הבינה המלאכותית בתעשיית הלוגיסטיקה.
על רקע עלויות תפעול עולות, תנודות מתמידות בשרשראות האספקה הגלובליות ולחץ גובר לייעל את היעילות, היתרונות של תעשיית הלוגיסטיקה אינם מבוססים עוד אך ורק על קנה מידה, אלא עוברים לכיוון יכולות עיבוד נתונים, יכולות חיזוי ורמת יישום הטכנולוגיה בפעילות מעשית. על פי דוחות שהוצגו בפורום טכנולוגיית הלוגיסטיקה 2026, שוק הלוגיסטיקה הווייטנאמי עומד כיום על כ-40-50 מיליארד דולר, ושומר על קצב צמיחה של 12-14% בשנה, מה שממקם אותו בין הצומחים ביותר באזור. עם זאת, עלויות הלוגיסטיקה עדיין מהוות כ-16-18% מהתמ"ג, גבוה משמעותית מכלכלות מפותחות רבות באסיה.
נתון זה משקף בחלקו את מצב הפעילות הנוכחי של התעשייה, אשר עדיין חלש, חסר קישוריות נתונים, ועדיין לא מותאם ליעילות לאורך כל השרשרת, החל מאחסנה ותחבורה ועד להליכי ייבוא ויצוא. בהקשר זה, טרנספורמציה דיגיטלית ויישום בינה מלאכותית (AI) נחשבים לכיוונים מכריעים עבור עסקים לשיפור התחרותיות שלהם.
מר טראן טהאן האי, סגן מנהל מחלקת היבוא-יצוא ( משרד התעשייה והמסחר ) ויו"ר כבוד של איגוד פיתוח משאבי אנוש הלוגיסטיקה של וייטנאם, מאמין כי בינה מלאכותית משנה את המבנה התחרותי של תעשיית הלוגיסטיקה העולמית. בעוד שבעבר עסקים התחרו בעיקר על סמך קיבולת תחבורה ורשתות תפעוליות, כיום מהירות עיבוד נתונים ויכולת קבלת החלטות מהירות הופכים ליתרונות תחרותיים מרכזיים.
לדברי מר חי, ההבדל בין עסקים כבר אינו טמון רק במספר כלי הרכב או המחסנים שבבעלותם, אלא ביכולתם למנף נתונים כדי לייעל את הפעילות, לשלוט בסיכונים ולהגיב במהירות לתנודות בשוק.
פרופסור חבר ד"ר נגוין בין מין, מנהל המכון לטכנולוגיה דיגיטלית וכלכלה, אוניברסיטת המדע והטכנולוגיה של האנוי , מאמין שבינה מלאכותית אינה עוד טכנולוגיה לעיון או לניסויים, אלא הופכת בהדרגה לפלטפורמת התפעול החדשה של תעשיית הלוגיסטיקה. לדברי ד"ר מין, הלחץ לטרנספורמציה דיגיטלית עבר מ"צריך לעשות" ל"חובה לעשות" אם עסקים רוצים לשמור על התחרותיות שלהם.
בהצטטט סקר של דלויט, הוא אמר כי במהלך חמש השנים הקרובות, אחוז ארגוני שרשרת האספקה המיישמים או מתכוננים ליישם בינה מלאכותית צפוי לעלות מ-28% ל-82%, בעוד ש-71% ממנהיגי העסקים מודאגים מכך שהפעילות עלולה להיפגע אם הם יאטלו את עצמם.
תחזית גרטנר מצביעה על כך שעד שנת 2031, כ-60% מהשיבושים בשרשרת האספקה יוכלו להיות מטופלים באופן אוטומטי ללא התערבות אנושית ישירה. ממצא זה מראה שבינה מלאכותית אינה עוד מגמה של עתיד רחוק, אלא הופכת בהדרגה לכלי תפעולי קיים בתעשיית הלוגיסטיקה. הלחץ לטרנספורמציה הופך לברור עוד יותר ככל שסביבת העסקים הופכת לתנודתית יותר ויותר.
מאז תחילת 2026, מתחים גיאופוליטיים במזרח התיכון גרמו לעלייה חדה במחירי הדלק, מה שמפעיל לחץ משמעותי על עלויות התחבורה. מאחר שנסיעה אחת של משאית מכולה מצפון לדרום עשויה לצרוך כמעט 1,000 ליטר סולר, אפילו עלייה קצרת טווח במחירי הדלק מספיקה כדי להעלות משמעותית את עלויות התפעול.
בהקשר זה, יישום טכנולוגיה לאופטימיזציה של מסלולים, הפחתת צריכת דלק ושיפור יעילות תפעולית אינו עוד אופציה לטווח ארוך, אלא הפך לדרישה מעשית עבור עסקי לוגיסטיקה רבים.
בינה מלאכותית היא פתרון הכרחי.
בעוד שלפני מספר שנים, בינה מלאכותית בתחום הלוגיסטיקה נחשבה בעיקר למגמה טכנולוגית, כיום היא החלה להיות נוכחת בכל חוליה בפעילות, החל מעיבוד מסמכים וניהול מחסן ועד לחיזוי סיכונים בשרשרת האספקה.
מר נגו נגוק הואן, נציג עסקי אסיה-פסיפיק של סמסונג SDS, הצהיר כי בינה מלאכותית משולבת כיום כמרכיב מכריע במערכות הלוגיסטיקה של עסקים. שכבות מרובות של טכנולוגיה נפרסות בו זמנית, כגון אוטומציה של תהליכים רובוטיים (RPA), ראיית מכונה ואנליטיקה ניבויית, כדי להאיץ את מהירות העיבוד ולמזער שגיאות.
לדברי מר הואן, הנקודה המרכזית טמונה לא רק בטכנולוגיות השונות, אלא גם באופן שבו הן מחוברות למערכת הפעלה מאוחדת. משימות שבעבר הסתמכו במידה רבה על עיבוד ידני, כגון הזנת נתונים, אימות מסמכים והתאמה של נתונים מחברות ספנות, חברות תעופה או נמלים, הופכות כעת לאוטומטיות בהדרגה. במקום לעבד ידנית כמויות גדולות של קבצי PDF או טפסי תחבורה, מערכות בינה מלאכותית יכולות לזהות נתונים באופן אוטומטי, לתקנן מידע ולהזין אותו לפלטפורמת הניתוח. זה מאפשר לעסקים לא רק לקצר את זמן העיבוד אלא גם להפחית משמעותית את הסיכון לשגיאות תפעוליות.
חשוב מכך, בעוד שבעבר עסקים הגיבו רק לאחר התרחשות תקריות, כיום בינה מלאכותית מאפשרת זיהוי מוקדם של שיבושים בשרשרת האספקה, תנודות בתחבורה או עיכובים במשלוחים, מה שמאפשר התאמות בזמן של האסטרטגיות. מנקודת מבטן של חברות טכנולוגיה מקומיות, גב' פאם חאן לין, המנכ"לית של לוגיוון, מציגה נקודת מבט שונה על יישום בינה מלאכותית. במקום פריסה עולמית, עסקים מקומיים רבים מיישמים בינה מלאכותית בהיבטים ספציפיים מאוד של לוגיסטיקה מקומית ולוגיסטיקה של יבוא/יצוא.
לדברי גב' לין, אחד התחומים שבהם בינה מלאכותית מוכיחה את עצמה כיעילה במיוחד הוא בעיבוד מסמכי מכס והצהרות יבוא/יצוא. בעבר, כל קבוצת מסמכים הייתה צריכה לעבור בדיקות ידניות רבות, השוואות מידע וחיפושי קודי סחורות, מה שהיה גם גוזל זמן וגם נוטה לטעויות. בעזרת התמיכה של בינה מלאכותית, המערכת יכולה לבצע בדיקות צולבות אוטומטיות של נתונים, לזהות אנומליות ולהציע קודי HS מתאימים לכל קבוצת סחורות. זה מפחית את עומס העיבוד הידני על הצוות תוך שיפור הדיוק בתהליך ההצהרה.
Valoma LogTech Forum 2026. (צילום: Do Bao)
יתר על כן, בינה מלאכותית הופכת בהדרגה ל"שכבת תמיכה תפעולית" חדשה בעסקי לוגיסטיקה, שבה בני אדם כבר לא מטפלים ישירות בכל המשימות, אלא עוברים לניטור, ניתוח וקבלת החלטות מבוססות נתונים. עם זאת, המציאות מראה גם שבינה מלאכותית אינה "שרביט קסמים" שיכול ליצור תוצאות מיידיות. טכנולוגיה זו מוכיחה את ערכה רק כאשר עסקים בנו בסיס נתונים סטנדרטי מספיק ויש להם תהליכים תפעוליים דיגיטליים יחסית שלמים. זו גם הסיבה לכך שהיישום של בינה מלאכותית בלוגיסטיקה אינו אחיד כיום. בעוד שחלק מהעסקים עשו התקדמות משמעותית בטרנספורמציה דיגיטלית, רבים אחרים עדיין פועלים על פי מודלים מסורתיים, עם נתונים מקוטעים והסתמכות רבה על עיבוד ידני.
מקור: https://nhandan.vn/ai-viet-lai-nganh-logistics-hien-dai-post961763.html
תגובה (0)