تتبع الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد شبكة الطيف الاخبارية - 7/6/2026 11:45:41 AM - GMT (+3 )
تمتد شبكات سلاسل التوريد إلى المصنعين والمستودعات وخطوط الشحن وأساطيل النقل بالشاحنات وتجار التجزئة والعملاء. لقد كشفت الاضطرابات الأخيرة التي تراوحت بين فيروس كورونا والظواهر الجوية المتطرفة والصراعات الجيوسياسية في الشرق الأوسط وأوروبا الشرقية عن القيود التي تعيب أدوات التخطيط التقليدية. واستجابة لذلك، تقوم الشركات بشكل متزايد بنشر الذكاء الاصطناعي لتحسين الرؤية، والتنبؤ بالاضطرابات، وفي بعض الحالات، اتخاذ قرارات تشغيلية دون تدخل بشري.
ومع ذلك، فإن الطموح يمتد إلى ما هو أبعد من التنبؤ والتحليل. يعتقد البعض الآن أن الذكاء الاصطناعي يمكنه إدارة سلاسل التوريد وتحسينها بشكل فعال في الوقت الفعلي، والتعلم من النتائج وتحسين الأداء بشكل مستمر.
لقد تبنت عدد قليل من المنظمات هذه الرؤية بنية أكبر من شركة CH Robinson العملاقة للخدمات اللوجستية ومقرها مينيسوتا. تأسست الشركة عام 1905، ولديها الآن 75 ألف عميل و450 ألف شركة نقل متعاقد عليها، وتدير حوالي 37 مليون شحنة، أو ما يعادل 23 مليار دولار من الشحن سنويًا.
في الشهر الماضي، أطلقت الشركة Lean AI Engineer، الذي يعتمد على مخطط Lean AI Planner الحالي لإنشاء ما يصفه المسؤولون التنفيذيون بـ “سلسلة التوريد الوكيلة” – نظام بيئي للذكاء الاصطناعي قادر على التعلم المستمر والتكيف والعمل عبر واحدة من أكثر شبكات الخدمات اللوجستية تعقيدًا في العالم.
يقول جوردان كاس، نائب رئيس شركة CH Robinson للحلول المُدارة، لموقع Computer Weekly إن مهندس Lean AI يقوم الآن بإغلاق الحلقة بشكل فعال: “سيعمل بشكل مستمر ويحسن العملية التي يجريها ويعالج نفسه عندما يتعطل شيء ما – دون تنبيه أو ملاحظة بشرية لمشكلة أولاً. ينفذ Lean AI Planner في الوقت الفعلي بينما يدرس Lean AI Engineer النتائج ويحدد الأنماط ويتكيف مع المنطق ويؤثر على القرارات المستقبلية.”
يوضح كاس أن الشركة تشرف على شبكة تربط مشغلي النقل بالشاحنات وشركات الشحن البحري وشركات الطيران ومقدمي خدمات الشحن بالسكك الحديدية والطرق التي تشمل مراكز التصنيع والتوزيع والبيع بالتجزئة وتسليم العملاء. أضف إلى ذلك مزيجًا متغيرًا باستمرار من متطلبات انبعاثات الكربون والقواعد الجمركية والالتزامات التنظيمية عبر مئات الولايات القضائية، وسيزداد التعقيد تعقيدًا. إنها على وجه التحديد نوع الشبكة المترامية الأطراف والمترابطة التي يكاد يكون من المستحيل على البشر وحدهم تحسينها بشكل مستمر.
يقول كاس إن هذه التكنولوجيا تنهي بشكل فعال الحاجة إلى أدوات منفصلة لمعلومات سلسلة التوريد والتنسيق. “هذا ما أرادته الشركات ذات الخدمات اللوجستية المعقدة منذ عقود.”
تتعامل التكنولوجيا الآن مع 92% من الشحنات اللوجستية الخارجية على مستوى العالم عبر النقل بالشاحنات والمحيطات والجو والسكك الحديدية، بدءًا من لحظة إنشاء الطلب وحتى المناقصة والتوجيه والتسليم والاستثناءات والدفع بواسطة شركة النقل.
“لقد وصلنا الآن إلى النقطة التي أصبح لدى عملائنا فيها سلسلة توريد وكيلة – نظام بيئي كامل للذكاء الاصطناعي يفكر ويتعلم ويتكيف ويتصرف باستمرار،” يقول CH Robinson CTO مايك نيل لـ Computer Weekly.
الذكاء الاصطناعي يوسع المواهب البشرية
وبإطلاق صوت العقل وسط المخاوف المتزايدة من قدوم الذكاء الاصطناعي لوظائف الناس، يؤكد كاس على أن نهج سي إتش روبنسون يدور في نهاية المطاف حول توسيع نطاق المواهب البشرية. ويقول: “لقد اعتمد هذا المستوى من الخدمات اللوجستية المتميزة تقليديًا على الأشخاص الموهوبين لإدارة التعقيدات، واتخاذ قرارات ذكية يومًا بعد يوم، والتدخل أثناء الاضطرابات”. “المشكلة هي أن الموهبة لم تتوسع.”
وقد غيرت الشركة ذلك من خلال تحويل الخبرة التي تبلغ قيمتها نحو 120 عاماً إلى التكنولوجيا نفسها. وهذا يعني أن شركات الشحن يمكنها الوصول إلى نفس الخبرة باستمرار عبر كل شحنة، بغض النظر عمن هو متاح، أو المنطقة الزمنية التي يعملون فيها أو مدى نمو أو ارتفاع أحجام الشحن بشكل كبير.
ويضيف كاس: “يمكن لفريقهم وفريقنا التركيز على الأولويات الإستراتيجية وتحقيق أفضل نتائج الأعمال”.
وفي إشارة إلى الشكل الذي قد تبدو عليه العديد من المؤسسات ــ وليس فقط شركات الخدمات اللوجستية ــ في السنوات المقبلة، توظف شركة سي إتش روبنسون حاليا نحو 450 من علماء البيانات ومهندسي البرمجيات.
التوقعات المتضخمة
ولا يعتقد الجميع أن الطريق إلى الأمام سيكون واضحا. يقول توماس أوكونور، نائب رئيس شركة جارتنر للشؤون اللوجستية والتخطيط في منطقة آسيا والمحيط الهادئ، إن الذكاء الاصطناعي وصل حاليًا إلى “ذروة التوقعات المتضخمة”. وهو يعتقد أن قادة التكنولوجيا عبر الخدمات اللوجستية والصناعات الأخرى يتعرضون لضغوط متزايدة من C-suite لنشر الذكاء الاصطناعي، حتى مع استمرار العديد من المؤسسات في النضال من أجل تعريفاتها.
ويضيف: “ما هو نوع الذكاء الاصطناعي الذي يتحدث عنه الناس؟”. “هناك رغبة في تحسين الإنتاجية، ولكن هناك نقص في الوضوح فيما يتعلق بالنتائج.”
يحتاج كبار مسؤولي سلسلة التوريد إلى العمل مع شركاء مختلفين في النظام البيئي لضمان أن البيانات المقدمة في مجمع البيانات دقيقة وآمنة
توماس أوكونور، جارتنر
مرددًا ملاحظات كاس من CH Robinson، يقول أوكونور إن منظمات سلسلة التوريد تحتاج إلى تبني نهج ذي مسارين يركز على كل من “الاستغلال” و”الاستكشاف”، حيث يمثل الأخير التحول الأكثر دراماتيكية.
ويقول إن التحديات التي تواجه قادة التكنولوجيا في مجال الخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد لا تختلف جوهريًا عن تلك التي تواجه القطاعات الأخرى.
يقول أوكونور: “يحتاج كبار مسؤولي سلسلة التوريد إلى الوضوح فيما يتعلق بالبيانات”. وهذا يعني فهم الملكية، وتحديد مصادر المدخلات بدقة ومعرفة مصدر البيانات فعليًا. “إنهم بحاجة إلى العمل مع شركاء مختلفين في النظام البيئي للتأكد من أن البيانات المقدمة في مجمع البيانات دقيقة وآمنة.”
ويتطلب تحقيق كل هذا أطرًا قوية لإدارة البيانات.
إدارة عدم اليقين
يقول روب هيلارد، الرئيس التنفيذي لشركة ديلويت آسيا والمحيط الهادئ، إن الذكاء الاصطناعي يعمل بالفعل على إحداث تحول في سلسلة التوريد وقطاع الخدمات اللوجستية، حيث توجد حاجة متزايدة لإدارة ما يسميه “إدارة الاستثناءات الغامضة” بشكل أفضل.
لقد أصبح هذا أولوية رئيسية لقادة سلسلة التوريد حيث أدى فيروس كورونا والكوارث الطبيعية والصراعات الجيوسياسية إلى حالة من عدم اليقين غير المسبوق في شبكات الخدمات اللوجستية العالمية. يقول هيلارد إنه من المتوقع أن يعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين الشركات المصنعة الصغيرة من خلال التجارب منخفضة المخاطر والمعتمدة على البيانات، بما في ذلك إطلاق المنتجات والتوسع في الأسواق التي تتماشى بشكل مباشر مع حقائق وتكاليف سلسلة التوريد. ويشير إلى التصنيع الإضافي والطباعة ثلاثية الأبعاد كأمثلة من المرجح أن تستفيد.
ويضيف: “قد يسمح هذا للشركات الصغيرة بإنشاء منتجات متخصصة وتوزيعها بشكل أكثر فعالية”.
يقول هيلارد إن القادة الرقميين عبر النظم البيئية لسلسلة التوريد يجب عليهم أيضًا التأكد من قدرة الأنظمة على التكامل والتواصل إذا أردنا تحقيق الكفاءة. وفي الوقت نفسه، يخلق الذكاء الاصطناعي دفعة كبيرة نحو التكامل وقابلية التشغيل البيني عبر سلاسل التوريد والمصنعين ومقدمي الخدمات اللوجستية ومنصات التكنولوجيا.
100 تريليون نقطة بيانات
يقول CH Robinson إن Lean AI Engineer يمكنه تقييم سلسلة التوريد بأكملها خلال 25 إلى 30 دقيقة وتحديد التحسينات قبل أن يتأثر الأداء، مقارنة بتقييمات سلسلة التوريد التقليدية التي يمكن أن تستغرق ما يصل إلى أربعة أسابيع وغالبًا ما تركز على ما حدث بدلاً من ما يجب أن يحدث بعد ذلك.
في حين أن Lean AI Engineer يقدم المعلومات، فإن Lean AI Planner يدير الشحنات من خلال مئات من وكلاء الذكاء الاصطناعي المترابطين ويقوم بدوره بتغذية المزيد من البيانات إلى Lean AI Engineer لتطوير تحسينات أكثر ذكاءً. كما هو الحال مع جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي، يعتمد النجاح على إدارة كميات هائلة من البيانات ووضعها في سياقها. تدعي الشركة أنها تدير الآن 100 تريليون نقطة بيانات عبر شبكتها العالمية.
يوضح Kass أن أنظمة Lean AI الخاصة بها قادرة على فهم سلاسل التوريد الخاصة بالعملاء من الداخل إلى الخارج حيث تستفيد من البيانات من البداية إلى النهاية عبر كل خطوة من عملية الشحن، بما يتجاوز الأجزاء المرئية للأدوات المتباينة. يلعب متخصصو التكنولوجيا البالغ عددهم 450 بالشركة دورًا رئيسيًا في التقاط وتنظيم البيانات التاريخية التي تعود إلى أقدم أنظمتها الرقمية، بينما يقومون في نفس الوقت بجمع كميات هائلة من المعلومات حول أعمال كل عميل وبيئة التشغيل، والقضاء على الافتراضات العامة أو النظرية.
حقق أحد العملاء الأوائل توفيرًا سنويًا يزيد عن مليون دولار من خلال التحول من جدول شحن متغير إلى نموذج أسبوعي. ووجد آخر أن وجود شاحنة صغيرة تخدم ثلاثة مواقع توصيل يؤدي إلى خفض الأحمال بنسبة 81% وتحقيق وفورات تبلغ حوالي 40%.
الروبوتات قادمة
في حين أن الروبوتات كانت منذ فترة طويلة جزءًا لا يتجزأ من النظم البيئية للتصنيع والتوريد، فمن المتوقع أن نشهد ارتفاعًا حادًا في الابتكار والقدرات مع تسرب الذكاء الاصطناعي إلى هذا الحمض النووي الصناعي المتطور.
ويشير هيلارد إلى أن “خطوط الإنتاج يتم دمجها بشكل متزايد مع الروبوتات”. يستشهد بشركة ديلويت تقرير مسح حالة الذكاء الاصطناعي لعام 2026، التي لاحظت أن عام 2025 كان العام الذي ظهر فيه الذكاء الاصطناعي المادي – اندماج الأنظمة المادية مع الذكاء الاصطناعي – من عوالم الخيال العلمي إلى الوعي التجاري السائد.
ومن الجدير بالذكر أنه في حين أن 5% فقط من المؤسسات التي شملتها الدراسة تعتقد أن الذكاء الاصطناعي المادي يحدث تحولاً في صناعاتها اليوم، فإن أكثر من 40% يتوقعون أنه سيغير صناعتهم خلال السنوات الثلاث المقبلة.
وفي الوقت نفسه، أصبحت الروبوتات نفسها أكثر ذكاء وقدرة جسدية إلى حد كبير، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى التقدم في الصين، في حين يفتح تطور إنترنت الأشياء وشبكات الاتصالات ــ من الجيل الخامس ثم في نهاية المطاف الجيل السادس إلى الاتصال عبر الأقمار الصناعية في كل مكان ــ إمكانيات جديدة لسلاسل التوريد والخدمات اللوجستية والتصنيع الأكثر ذكاء. وقد شهد هذا ظهور لاعبين جدد وابتكارات عبر الذكاء الاصطناعي، والتوائم الرقمية، والروبوتات، والأتمتة الصناعية.
برزت شركة Nvidia كقوة رئيسية من خلال استثماراتها في الذكاء الاصطناعي المادي، والتوائم الرقمية ومنصات المحاكاة الصناعية، في حين تعمل شركات Siemens وSchneider Electric وABB والنظام البيئي المتنامي للشركات الناشئة على تطوير تقنيات تربط عملية صنع القرار المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بعمليات العالم الحقيقي.
وفي الوقت نفسه، يقوم عمالقة البرمجيات، بما في ذلك SAP وOracle وMicrosoft وSalesforce، بدمج قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية والوكيلة في منصات سلسلة التوريد. ويستهدف الآن المتخصصون مثل Kinaxis وBlue Yonder وo9 Solutions وManhattan Associates وCoupa كل شيء بدءًا من التنبؤ بالطلب وتحسين المخزون ووصولاً إلى المشتريات وعمليات المستودعات ولوجستيات النقل.
إذا كانت الموجة الأولى من الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد تدور حول تحليل البيانات، فمن المؤكد أن الموجة التالية تدور حول العمل على نطاق غير مسبوق حيث يعمل البشر والآلات بشكل وثيق معًا للتعلم من الماضي، وتحسين الحاضر، وإذا لم يكن الأمر كذلك للتنبؤ فعليًا، على الأقل الاستعداد بشكل أفضل للمستقبل.
إذا كانت تجربة سي إتش روبنسون تستحق أن نستفيد منها، فربما يكون المستقبل قد وصل بالفعل.
