تحليل لوجستيات أمازون: حل معادلة السرعة مقابل الاستدامة (Amazon Logistics AI Analysis)

في عالم اللوجستيات، هناك صراع دائم: "هل نصل أسرع (ونلوث البيئة)؟ أم نحافظ على البيئة (ونصل متأخرين)؟". أمازون، مثل أي شركة كبرى، تواجه هذا التحدي يومياً.

في هذا المشروع المميز، قمت بدمج تحليل البيانات مع الذكاء الاصطناعي (AI Modeling) للخروج من دائرة التوقعات التقليدية، واقتراح حلول تجعل الشركة أسرع وصديقة للبيئة في آن واحد.

>المشكلة (The Strategic Paradox): أمازون تريد تحقيق "صفر انبعاثات" بحلول 2040، لكنها في نفس الوقت مهووسة بسرعة التوصيل. البيانات أظهرت أن الانبعاثات زادت بنسبة 6% بسبب التوسع السريع. كان التحدي هو: كيف ننمو دون أن نؤذي الكوكب؟

>الحل التقني (What I Did): استخدمت مزيجاً من الأدوات الكلاسيكية والحديثة:

- Excel (Power Query): لتنظيف ومعالجة بيانات 43,000 شحنة.

- AI Modeling (BigML): استخدمت خوارزميات تعلم الآلة (Decision Trees) لفهم العوامل الحقيقية المؤثرة في سرعة التوصيل والانبعاثات، بعيداً عن التخمين.

>القيمة المضافة (Business Impact) - الاكتشافات المذهلة: التحليل أثبت أن الاستدامة يمكن أن تكون مربحة وعملية، وليست مجرد شعارات:

- مفارقة الازدحام (The Traffic Paradox): اكتشفت أن "الشاحنات" (Vans) هي الأسرع بشكل عام، لكن كفاءتها تنهار بنسبة 45% في أوقات الذروة. في المقابل، الدراجات (Bicycles) تتفوق عليها في "مناطق الزحام" وتكون صفر انبعاثات.

- الحل المقترح: توجيه ذكي للأسطول (Smart Routing) لاستخدام الدراجات حصرياً في المناطق المزدحمة لضرب عصفورين بحجر (أسرع + أنظف).

- التأخير الخفي: النماذج أظهرت أن التأخير لا يحدث في الطريق، بل في "وقت التحضير" (Preparation Time) داخل المخازن، خاصة لمنتجات التجميل مقارنة بالمنتجات الغذائية.

- الاستدامة كميزة تنافسية: اقترحت ميزة "الخيار الأخضر" للعميل: "اختر التوصيل بالدراجة ووفر 21 كجم من الكربون". هذا يحول الاستدامة من تكلفة على الشركة إلى ميزة ولاء للعميل.

>الأدوات والتقنيات:

- Excel: (Pivot Charts, Data Modeling).

- BigML: (Predictive Modeling & Feature Importance).

- Strategic Planning: (Route Optimization).