در بازار خودرو ایران که میلیونها خودرو از برندهای داخلی و مونتاژی در خیابانها حرکت میکنند، پیش بینی تقاضای قطعات خودرو یکی از بزرگترین دغدغههای فعالان این حوزه است. نوسانات ارزی، تغییرات فصلی در تصادفات و حتی سیاستهای واردات، باعث میشود موجودی انبار گاهی بیش از حد شود یا کمبود شدید ایجاد کند. اینجا هوش مصنوعی قطعات یدکی وارد میدان میشود و با تحلیل دادههای بزرگ، دقت پیش بینی تقاضای قطعات را به سطحی میرساند که روشهای قدیمی هرگز نمیتوانستند.
صنعت قطعات یدکی ایران بازاری چند هزار میلیارد تومانی دارد، اما بسیاری از فروشندگان و تعمیرکاران همچنان با آزمون و خطا کار میکنند. در این مقاله به بررسی چالشهای فعلی پیش بینی تقاضای قطعات خودرو، تواناییهای هوش مصنوعی قطعات یدکی و آینده این فناوری در کشورمان میپردازیم.
چالشهای پیش بینی تقاضای قطعات خودرو در بازار ایران
بازار قطعات خودرو در ایران ویژگیهای منحصربهفردی دارد که پیش بینی تقاضای قطعات خودرو را سخت میکند. خودروهایی مثل پراید (که حتی پس از توقف تولید همچنان پرتعدادند)، پژو ۴۰۵ و ۲۰۶، سمند و دنا، تقاضای مداومی برای قطعات مصرفی ایجاد کردهاند، اما عوامل خارجی این تقاضا را غیرقابل پیشبینی میکنند.
تاثیر تحریمها و نوسانات ارزی بر زنجیره تامین قطعات
تحریمهای بینالمللی از سالهای گذشته دسترسی به قطعات وارداتی را محدود کرده و قیمت ارز را به عامل اصلی تعیینکننده تبدیل کرده است. وقتی نرخ دلار یکشبه ۲۰ درصد بالا میرود، پیش بینی تقاضای قطعات پرمصرف مثل لنت ترمز، تسمه تایم یا شمع به شدت افزایش مییابد چون رانندگان سعی میکنند قبل از گرانتر شدن خرید کنند.
در دورههای تشدید تحریم، خودروسازان بزرگی مثل ایرانخودرو و سایپا با کمبود چیپهای الکترونیکی و قطعات پیشرفته مواجه شدند و این کمبود به بازار پسازفروش هم سرایت کرد. نتیجه؟ انبارهای خالی از یک طرف و موجودی خوابیده از طرف دیگر. قطعهفروشانی که نتوانند پیش بینی تقاضای قطعات خودرو را دقیق انجام دهند، یا سرمایهشان را از دست میدهند یا مشتری را.
محدودیتهای روشهای سنتی پیش بینی تقاضای قطعات خودرو در برابر تقاضای متغیر
بسیاری از فروشندگان هنوز از روشهای دستی یا اکسل ساده استفاده میکنند: نگاه به فروش سال گذشته، اضافه کردن درصدی برای تورم و سفارش دادن. اما این روش در برابر تغییرات ناگهانی مثل افزایش تصادفات در فصل بارندگی، طرحهای ترافیکی جدید یا حتی اخبار سیاسی که بر قیمت ارز تاثیر میگذارد، کاملاً ناکارآمد است.
در نتیجه، موجودی برخی قطعات مصرفی مثل فیلتر روغن یا باتری بیش از حد میشود و سرمایه خوابیده ایجاد میکند، در حالی که قطعات کمیاب مثل ECU یا گیربکس اتوماتیک ماهها در انتظار میمانند. این ناترازی هزینههای نگهداری انبار را بالا میبرد و رضایت مشتری را کاهش میدهد، که همه اینها به پیش بینی تقاضای قطعات مرتبط است.
نقش هوش مصنوعی در تحول پیش بینی تقاضای قطعات خودرو
هوش مصنوعی قطعات یدکی دیگر فناوری آینده نیست؛ در بسیاری از کشورها همین امروز در تامین قطعات استفاده میشود. در ایران هم شرکتهای پیشرو شروع به آزمایش این ابزارها کردهاند و نتایج اولیه امیدوارکننده است.
فناوریهای کلیدی هوش مصنوعی قطعات یدکی برای تحلیل دادهها
الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند دادههای متنوعی را همزمان تحلیل کنند:
- تاریخچه فروش قطعات در فروشگاه یا شبکه توزیع
- دادههای هواشناسی
- آمار تصادفات رانندگی از پلیس راهور
- نوسانات نرخ ارز و اخبار اقتصادی
- حتی رفتار جستجوی کاربران در پلتفرمهای آنلاین
مدلهایی مثل شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) یا الگوریتمهای جنگل تصادفی (Random Forest) الگوهای پنهان را کشف میکنند که چشم انسان نمیبیند. مثلاً سیستم میتواند تشخیص دهد که هر زمان قیمت دلار بالای یک حد خاص میرود، پیش بینی تقاضای تسمه دینام ۱۵ درصد افزایش مییابد.
کاربرد عملی در پیش بینی موجودی انبار و کاهش ضایعات
پیش بینی موجودی با هوش مصنوعی به قطعهفروشان اجازه میدهد دقیقاً بدانند چه تعداد از هر قطعه و در چه زمانی نیاز است. یک سیستم هوشمند میتواند هشدار دهد که موجودی دیسک و صفحه کلاچ برای پژو ۲۰۶ در سه ماه آینده کم خواهد شد و پیشنهاد سفارش بهموقع بدهد.
در عمل، شرکتهای بزرگ توزیع قطعات در ایران که این ابزارها را آزمایش کردهاند، گزارش دادهاند که ضایعات انبار تا ۳۰ درصد کاهش یافته و موجودی خوابیده به حداقل رسیده است. این یعنی سرمایه بیشتر در گردش و سود بالاتر، که همه از طریق پیش بینی موجودی انبار بهبود یافته است.
مزایا، موانع و چشمانداز آینده پیش بینی تقاضای قطعات خودرو در صنعت خودرو ایران
پیادهسازی هوش مصنوعی در پیش بینی تقاضای قطعات خودرو فقط یک ابزار فنی نیست؛ تغییری اساسی در مدل کسبوکار است.
منافع اقتصادی و عملی برای قطعهفروشان و خودروسازان ایرانی
مزایای اصلی عبارتند از:
- کاهش هزینههای نگهداری انبار و سرمایه خوابیده از طریق پیش بینی موجودی
- افزایش رضایت مشتری با موجود بودن قطعه در زمان نیاز
- امکان ارائه خدمات بهتر مثل پیشفروش یا رزرو قطعه
- رقابتپذیری بالاتر در برابر فروشندگان سنتی
برای خودروسازان داخلی، پیش بینی تقاضای قطعات با هوش مصنوعی میتواند در برنامهریزی تولید پسازفروش کمک کند و درآمد خدمات فنی را افزایش دهد. حتی تعمیرکاران محلی میتوانند با دسترسی به اپلیکیشنهای ساده پیش بینی موجودی انبار، موجودی خود را بهینه کنند.
چالشهای پیادهسازی و راهکارهای بومیسازی فناوری در زنجیره تامین قطعات
بزرگترین مانع هزینه اولیه و کمبود متخصص است. بسیاری از کسبوکارهای کوچک قطعات نمیتوانند سیستمهای گران خارجی را بخرند. همچنین نگرانی از امنیت دادهها و نیاز به زیرساخت ابری وجود دارد.
راهکارها اما در دسترس هستند:
- استفاده از پلتفرمهای ایرانی که بر پایه ابرهای داخلی کار میکنند.
- همکاری با استارتآپهای هوش مصنوعی داخلی که مدلهای آماده برای زنجیره تامین قطعات ارائه میدهند.
- آموزش کوتاهمدت کارکنان برای کار با داشبوردهای ساده.
در سالهای اخیر کنفرانسها و پنلهای متعددی درباره پیش بینی تقاضای قطعات خودرو برگزار شده و شرکتهای دانشبنیان ایرانی ابزارهای بومی ارائه کردهاند. با ادامه این روند، پیشبینی میشود تا پنج سال آینده بخش قابل توجهی از بازار قطعات یدکی ایران از هوش مصنوعی قطعات یدکی در زنجیره تامین قطعات استفاده کند.
