اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی در عملیات تکمیل سفارش تجارت الکترونیک: مروری بر فناوری ها، کاربردها و شکاف های پژوهشی

گسترش سریع تجارت الکترونیک در سطح جهانی منجر به افزایش تصاعدی حجم و پیچیدگی عملیات انبارداری شده است که استفاده از فناوری های اتوماسیون پیشرفته را به یک ضرورت غیرقابل اجتناب تبدیل می کند. این مقاله مروری به تحلیل جامع نقش هوش مصنوعی در بهینه سازی عملیات تکمیل سفارش از مرحله ورود کالا تا ارسال نهایی می پردازد. یافته های پژوهش نشان می دهند که ادغام یادگیری عمیق، به ویژه شبکه های عصبی پیچشی و بازگشتی، با یادگیری تقویتی، کارایی فرآیندهای لجستیکی را به میزان قابل توجهی ارتقا داده است. فناوری های بینایی ماشین و شناسایی اشیاء، دقت برداشت کالا توسط ربات های انباردار را به ۹۵٪ رسانده و نرخ خرابی سیستم را به ۰.۵٪ کاهش داده اند. علاوه بر این، به کارگیری مدل های هوشمند در پیش بینی تقاضا و مدیریت موجودی منجر به افزایش ۱۵ درصدی دقت پیش بینی و کاهش ۱۰ درصدی در انباشت مازاد کالا یا اتمام موجودی شده است. با این حال، علی رغم پیشرفت های چشمگیر در مراحل برداشت و توزیع، مرحله دریافت کالا در انبارها همچنان به دلیل وابستگی به کنترل های دستی و بروز خطاهای انسانی، به عنوان یک شکاف پژوهشی مهم و «بوم خالی» برای محققان توصیف شده است. همچنین چالش های فنی نظیر شناسایی اشیای پوشانده شده، کمبود مجموعه داده های تخصصی برای قطعات صنعتی، و مسائل مربوط به اخلاق و توضیح پذیری الگوریتم ها (جعبه سیاه)، از موانع اصلی در مسیر اتوماسیون کامل هستند. این مطالعه با سنتز ادبیات موجود، چارچوبی برای درک فناوری های نوظهور ارائه داده و مسیرهای پژوهشی آینده را برای دستیابی به زنجیره تامین چابک و پایدار شناسایی می کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، تجارت الکترونیک ، اتوماسیون ، عملیات تکمیل سفارش