Lojistik operasyonlar, göründüğünden çok daha karmaşık bir sistemdir. Dışarıdan bakıldığında lojistik operasyonlar yalnızca depolama ve taşıma süreçleri olarak algılansa da, işin içinde milyonlarca veri, sürekli değişen dinamikler ve çeşitli belirsizlikler bulunmaktadır. Bu noktada devreye algoritmalar giriyor ve bu karmaşık ortamın yönetilmesini mümkün kılıyor. 💡

Algoritmalar, günümüzde lojistik operasyonların beyni haline gelmiştir. Teslimat rotalarını optimize etmek, depo içinde sipariş toplama rotalarını belirlemek, taşıma emirlerini önceliklendirmek ve talep tahminleri yapmak gibi birçok alanda algoritmalar aktif olarak kullanılmaktadır.

Lojistik operasyonların en büyük zorluğu, süreci etkileyen çok sayıda değişkenin sürekli olarak değişmesidir. Aşağıda, bu değişkenlerden bazılarına örnekler verilmiştir:

📦 Stok seviyeleri: Talepler ve siparişler hızla değişir, bu da hangi ürünlerin stokta tutulması gerektiğinin ve hangi ürünlerin/hammaddelerin ne zaman sipariş verilmesi gerektiğinin sürekli olarak yeniden hesaplanmasını gerektirir.

🚚 Taşıma rotaları: Trafik yoğunluğu, hava koşulları, teslimat noktalarının özel kısıtlamaları (araç tipi sınırlamaları, pazar günleri, yasak saatler vb.) gibi pek çok değişken nedeniyle rotalar sürekli olarak yeniden planlanır.

📊 Talep tahmini: Müşteri talepleri, dönemsel etkiler, ekonomik koşullar, hatta savaş olasılığı gibi pek çok dış faktörden etkilenir. Bu durum, talep tahminlerinin sürekli güncellenmesini ve buna bağlı olarak tedarik zinciri planlarının revize edilmesini gerektirir.

🔄 Tedarik zinciri aksaklıkları: Tedarik zincirleri, doğal afetler, politik belirsizlikler, üretim hataları gibi dışsal şoklardan kolayca etkilenir. Bu aksaklıkları öngörmek ve etkilerini hafifletecek planlar hazırlamak, algoritmalar sayesinde çok daha kolay hale gelir. 🌐📦

Algoritmalar bu karmaşıklığı nasıl yönetir?

🤖 Veri Toplama: Lojistik algoritmaları, ERP, WMS (Depo Yönetim Sistemi), TMS (Nakliye Yönetim Sistemi) gibi sistemlerden ve sensörlerden gelen büyük miktarda veriyi toplar ve işler.

📊 Veri Analitiği: Gelen veriler sürekli işlenir ve lojistik operasyonlarında en doğru kararları almak için analiz edilir.

🚚 Karar Verme: Algoritmalar, maliyet, zaman, kapasite, yol durumu, hava koşulları gibi birçok faktörü dikkate alarak karar verir. Örneğin, hangi araçların hangi siparişleri teslim edeceği ya da hangi depodan ürün gönderileceği gibi kararlar algoritmalar sayesinde belirlenir.

📦 Makine Öğrenmesi: Algoritmalar, makine öğrenmesi teknikleri ile geçmiş verilerden öğrenerek gelecekteki olasılıkları daha iyi tahmin eder ve tedarik zincirini daha esnek hale getirir. Örneğin, geçmiş verilere dayalı olarak teslimat süresini daha isabetli tahmin eden bir algoritma kullanılabilir.

🔄 Gerçek Zamanlı İzleme: Algoritmalar, sensörler ve GPS gibi sistemlerden gelen verilerle lojistik operasyonları gerçek zamanlı izleyebilir. Örneğin, yüzlerce araç içinden hangisinin gecikme yaşadığını ya da depoda bir envanter eksikliği olup olmadığını anında tespit ederek hızlı müdahale sağlar.

Algoritmaların lojistikte kullanımı, operasyonların daha esnek, hızlı ve maliyet açısından etkin olmasını sağlar. Teknolojiyi benimseyen ve süreçlerine entegre edebilen şirketler, bu yeni dönemde rakiplerine kıyasla büyük avantaj sağlayacaktır.