Integrace AI a strojového učení ve skladové logistice - globální vývoj v Německu, EU, USA a Japonsku

Budoucnost logistiky skladu: Procesy kontrolované AI pro maximální produktivitu

Umělá inteligence (AI) popisuje schopnost strojů nebo softwaru provádět úkoly, které obvykle vyžadují lidskou inteligenci - jako je logické myšlení, učení, plánování nebo kreativní řešení problémů. V podstatě jde o počítačové systémy z dat a může se rozhodovat namísto pouze dodržování přísně předdefinovaných pravidel. Machine Learning (ML) je sub -area AI, ve které algoritmy nezávisle identifikují vzorce a přizpůsobují jejich chování analýzou velkého množství dat. Jednoduše řečeno, ML systém se poučí ze zkušeností: je „vyškolen“ s historickými údaji a pak může předvídat nebo rozhodovat o nových neznámých datech. Výsledkem je, že AI je schopna neustále zlepšovat své vlastní prognózy a služby, aniž by ji lidé výslovně naprogramovali pro každý jednotlivý případ.

V logistice - a zejména ve skladové logistice - AI a ML otevírají obrovské příležitosti. Logistický průmysl má rozsáhlé sítě a generuje obrovské množství dat, což z něj činí ideální oblast aplikace pro AI. Například inteligentní algoritmy mohou předpovídat budoucí množství objednávek, vypočítat optimální trasy nebo ovládat komplexní procesy skladu. Systémy pro samoléčení mohou rozhodovat rychleji a často přesněji než lidé, zejména pokud jde o zpracování velkého množství dat v reálném čase. V moderních skladech se proto technologie AI používají v různých oblastech od správy zásob k výběru (kompilace objednávek) k přepravě kontroly ve skladu.

Celkově platí následující: AI v táboře napodobuje „myšlení“ velmi zkušeného manažera tábora, pouze to, že má přístup k mnohem více datům. Například systémy AI mohou rozpoznat, které položky se dobře prodávají, když, jak ukládat zboží nejefektivněji nebo které cesty vysokozdvižným vozíkem by měly ušetřit čas. Tato automatizovaná rozhodnutí, která jsou vedena, tvoří základ pro skutečnost, že AI a ML stále více pronikají logistiku skladu.

Optimalizace skladových procesů pomocí AI

Jednou z největších výhod AI ve skladové logistice je optimalizace stávajících procesů. Sklady jsou závislé na konstantním proudu informací - například údaje o inventáři, údaje o objednávce nebo informace o poloze ze zboží. Pokud však lidé jsou náchylní k chybám nebo mohou zpracovat pouze omezené informace, KI poskytuje přesnost a rychlost. Například AI může poskytnout a analyzovat data v reálném čase, což znamená, že chyby jsou rozpoznány a napraveny rychleji, než způsobí problémy. Rutinní úkoly, jako je kontrola zásob nebo sběr vstupů zboží, mohou být automatizovány, což uvolňuje zaměstnance.

Systémy AI mohou také rozpoznat vzorce ve skladových procesech, které by mohly vynechat lidské oko. Prostřednictvím těchto analýz dat systém lépe chápe současnou situaci ve skladu, identifikuje úzká místa nebo neefektivnost a navrhuje vylepšení. Praktickým příkladem je optimalizace Way: Algoritmy mohou analyzovat a optimalizovat pěší cesty skladů nebo průmyslových nákladních vozidel (např. Forklifts). Například seznamy výběru jsou tříděny tak, aby zaměstnanci procházeli nejkratší možnou cestou skladem. To snižuje podmínky a objednávky jsou sestaveny rychleji. Stejně tak funkce AI mohou určit nejlepší úložný prostor pro každý produkt- na základě jeho velikosti, pokrytí a dalších faktorů- aby byl vklad a outsourcing efektivnější.

Dalším důležitým aspektem je snížení chyb a zlepšení kvality. Systémy identifikace obrázků podporovaných AI mohou například skenovat balíčky a zkontrolovat jejich stav a rozměry, když jsou příjem. To okamžitě uznává, pokud dojde k poškození nebo byl článek nesprávně označen. Takové automatizované kontroly kvality zajišťují, že problémy budou vyřešeny na začátku procesu a neprocházejí celým dodavatelským řetězcem. Kromě toho se AI učí v průběhu času: Zpočátku se mohou vyskytnout chyby, ale prostřednictvím technik strojového učení se rozpoznávání obrazu neustále zlepšuje a dále snižuje míru chyb.

Všechny tyto optimalizace nakonec vedou k větší produktivitě a nižším nákladům ve skladových operacích. Roboty a AI systémy mohou provádět některé úkoly mnohem rychlejší a přesněji než lidé, což zvyšuje produktivitu. Zároveň algoritmické hodnocení skladových dat umožňuje lepší strategická rozhodnutí- například v personálním a zdrojovém plánování- což zefektivňuje zastřešující procesy. Řešení AI mohou neustále monitorovat procesy, analyzovat rizika a jednat aktivně (např. Rozpoznávat a působit proti ohrožujícímu úzkému prostoru). Celkově se transparentnost ve skladu zlepšuje a problémy jsou často rozpoznány předtím, než se objeví. To vše přispívá ke snížení nákladů, protože efektivnější sklad způsobuje méně odpadu, méně nákladů na chyby a optimálně využívá pracovní dobu. Podle odborných předpovědí by technologie AI mohly v nadcházejících letech zvýšit účinnost v logistickém průmyslu významnou akcenturou o velikosti, například, odhaduje zvýšení účinnosti o více než 40 % až 2035.

Stručně řečeno, AI zvyšuje rychlost, přesnost a flexibilitu procesů skladu. To sahá od rychlejšího hledání a odesílání produktů, minimalizace rozdílů v zásobách, k lepší koordinaci s jinými oblastmi dodavatelského řetězce. Pro společnosti to znamená vyšší výkon svého skladu a zároveň uvolňuje zaměstnance monotonie nebo složitých úkolů.

Vhodné pro:

• Zásoby na limitu? Automatizace skladu: optimalizace skladu vs. modernizace – správné rozhodnutí pro váš sklad

Prognóza poptávky a řízení zásob s ML

Prognóza požadavků je centrální oblast aplikace strojového učení ve skladové logistice. To znamená prognózu budoucí poptávky - otázka: Který produkt je potřebný, kdy a v jaké množství? Přesná odpověď na tuto otázku stojí za zlato, protože umožňuje optimálně kontrolovat zásoby. Příliš mnoho zboží na skladě váže kapitálové a úložné prostory zbytečné, příliš málo zboží vede k úzkým doručením a nespokojeným zákazníkům. Systémy založené na AI mohou toto dilema zneškodnit tím, že vytvářejí velmi přesné předpovědi na základě velkého množství dat.

Moderní modely strojového učení analyzují historické prodej, sezónní výkyvy, současné objednávky, marketingové kampaně, trendy na sociálních médiích a mnoho dalších ovlivňujících faktorů. Z toho se učí vzory a vztahy. Takový systém si například může uvědomit, že odstavec zvyšuje určité položky, jakmile je určitá událost bezprostřední (například poptávka po grilovacím uhlíku se zvýší před letními víkendy). Na základě takových vzorců AI automatizuje, která množství zboží by měla být dodána, na jakém místě v kolik hodin. Tyto předpovědi pomáhají společnostem přizpůsobit svůj inventář jejich zásobám. Konkrétně to znamená, že pokud bude produkt stále více žádán, AI zajišťuje, že zásoby uspořádané včas a jsou k dispozici ve skladu. Naopak varuje, zda je produkt pravděpodobně žádán, aby se zabránilo nadbytečným zásobám a nadprodukci.

Německý online prodejce Otto poskytuje praktický příklad. Společnost od roku 2019 používá samostatný systém založený na AI pro prognózu prodeje. Tento systém se zabývá budoucností prodeje, a podporuje všechny zapojené procesy - od nákupu až po skladování až po doručení. Prognózy AI ukazují, které položky přesně dorazí do skladu a jak vysoko bude očekávaný odstavec v určitém okamžiku. Na tomto základě se Otto rozhodne, zda a v jaké částce je článek zakoupen a jak by měl být prodán. Například AI určuje, zda je produkt udržován na skladě jako na skladě, nebo v případě potřeby odeslán přímo zákazníkovi výrobcem. Prognóza má přímý dopad na nákup, sklad a distribuci. Výsledek: Vždy existuje pouze zboží na skladě, které je skutečně nutné, což snižuje drahé nadbytečné akcie a pozdější odkazy se slevy. Zároveň prognózy zajišťují, že položky jsou k dispozici, jakmile poptávka přitahuje poptávku, aby nezmeškala prodejní příležitosti. S Ottem je díky této AI nyní 35 % rozsahu automaticky přeměněno, aniž by bylo nutné ručně spustit objednávky - důkaz o tom, jak dobře předpovědi fungují.

Jiné společnosti také používají takové optimalizace inventáře založené na AI. DHL uvádí, že systémy AI mohou porovnat poptávku a existující v reálném čase a mohou automaticky uspořádat přeměnění. Dokonce jsou schopni předem vypočítat tipy na poptávku, aby nevytvořili žádné nesprávné zásoby (mimo sklady) nebo nadbytečné stojany. To zaručuje rychlé doručení zákazníkům, protože na skladě je vždy dostatek zboží, ale ve skladu nejsou žádné zbytečné vyrovnávací paměti, které by způsobily náklady.

Prognóza poptávky prostřednictvím ML nejen ovlivňuje váš vlastní sklad, ale celý dodavatelský řetězec (dodavatelský řetězec). Například dobré předpovědi umožňují odeslání regionálních distribučních středisek předem předtím, než byly příkazy dokonce obdrženy. Například Otto vytváří regionální prognózy, které předpovídají, které produkty jsou objednány, ve kterém počtu. V souladu s tím jsou tyto položky již dodávány do nedalekého skladu jako preventivní opatření. To zkracuje dodací lhůty a snižuje transportní trasy, což také snižuje emise.

Stručně řečeno, plánování poptávky podporované AI vede k efektivnějšímu skladování: vždy správný produkt ve správný čas ve vhodném množství ve skladu. To umožňuje společnostem vyhnout se úzkým doručením, zvýšit spokojenost zákazníků a zároveň snižovat náklady na skladování. Pro logistiku skladu to znamená méně „vložky hasičské sborníku“, aby se opravily náhlé úzká místa, protože AI rozpoznává a má rád takové situace brzy. V dobách stále více a více volatilního chování zákazníků (Boom elektronického obchodu s klíčovým slovem, sezónní vrcholy prostřednictvím online akcí atd.) Se tato dopředu vyvíjející kontrola stává rozhodujícím konkurenčním faktorem.

Automatizace a robotika ve skladu

Obzvláště poutavou oblastí integrace AI je automatizace prostřednictvím robotiky ve skladech. Moderní ložiska se stále více spoléhají na inteligentní stroje, které se mohou pohybovat, zvedat, třídit nebo sbalit - často ovládané nebo podporované AI. Tito roboti skladu uvolňují lidské zaměstnance, zejména u fyzicky vyčerpávajících, monotónních nebo časových kritických úkolů.

Jedním z příkladů jsou autonomní vozidla ve skladu, také známá jako FTS (dopravní systémy bez řidiče) nebo AMR (autonomní mobilní robot). Taková vozidla - od malých, plochých dopravních robotů po automatizované vysokozdvižné vozíky - mohou přepravovat palety, krabice nebo jednotlivé články z A do B zcela nezávisle. To je umožněno senzory, kamerami a navigačními systémy v kombinaci s algoritmy AI pro plánování tras. Roboti „vidí“ své okolí, rozpoznávají překážky a hledají nejlepší cestu k cíli. AI umožňuje, aby tato vozidla reagovala na změny v reálném čase - například obcházení překážky, která je najednou v chodbě - a stále udržuje optimální trasu. Takové autonomní nosiče zatížení jsou již v mnoha táborech realitou: přepravují zboží mezi skladovacími prostory, přinášejí zásoby do police, shromažďují články pro objednávky zákazníků (automatizované výběr) nebo propagují hotové objednávky do přepravní stanice. To zmírňuje lidské zaměstnance z dlouhých pěších tras a přepravních úkolů a může se soustředit na náročnější činnosti.

Další robotickou aplikací jsou sběrné roboty ovládané AI. Jedná se o lůžkové nebo mobilní roboty s pažemi, které lze nalézt z polic. S pomocí zpracování obrázků (fotoaparáty a software AI) takový robot identifikuje správný článek a zabalí požadovanou částku. Existují již rostliny, ve kterých roboti vybírají jednotlivé části: robot přijímá objednávku ze systému správy skladu, např. Naviguje (je -li mobilní) odpovídajícímu subjektu, vizuálně rozpoznává článek a přesně přistupuje. Senzory hmotnosti kontrolují, zda bylo správné množství odstraněno, a AI potvrzuje identitu článku znovu rozpoznáváním obrazu. Takové systémy často fungují v samostatných oblastech nebo v noci, aby mohly připravit objednávky nepřetržitě. Používají se také složitější automatizační systémy, jako jsou výběr strojů (automatické obchody) - v kontejnerech nebo hřídelích jsou různé články a na vyžádání systém automaticky přepravuje požadovanou položku do výstupní kontejneru.

V této souvislosti se Amazon stal slavným: společnost je masivně na skladových robotech po dobu asi deseti let. V amazonských táborech přepravují tisíce malých oranžových robotů (dříve ze systémů Kiva) celé regálové moduly napříč skladem přímo k lidským sběrům. Inteligentní kontrola AI koordinuje tyto robotické police tak efektivně, že cesty zaměstnanců jsou minimalizovány. Interní studie Amazonu ukázala, že tato koordinace optimalizovaná A-A-optimalizovala k obrovským úsporám kolem půl miliardy amerických dolarů ročně ušetřit Amazon tím, že roboty přinesou zaměstnancům rychleji a efektivněji. AI vždy vypočítává, které regálové moduly vedle zaměstnance budou muset být přivedeny k tomu, aby zaměstnanec mohl optimálně zpracovat objednávky. Výsledek: Rychlejší provádění objednávek zákazníků současně.

Třídění a balení roboti se také pohybují. Například v některých balicích centrech DHL již roboti berou balíčky z dopravního pásu a třídějte je do předmětů pro příslušné doručovací trasy. Díky AI jsou tyto tzv. DHLboty schopny učit se a flexibilní vybavené 3D kamerami, můžete vidět velikost a tvar programů, skenování čárových kódů a autonomně rozhodnout, který předmět obsahuje balíček. Jsou tedy mnohem více než přísné průmyslové roboty; Můžete zvládnout širokou škálu velikostí paketů a přizpůsobit se změněným procesům. V praxi to znamená, že balíčky jsou předběžné rychlejší a více chyby, což zrychluje dodávku na „poslední míli“.

Mezinárodně existuje mnoho vzrušujících příkladů. V logistickém centru čínského gigantu Alibaba v oblasti elektronického obchodování (přesněji jeho logistická dcera Cainiao) byl zřízen vysoce automatizovaný sklad, ve kterém roboti dělají kolem 70 % práce. Asi 60 mobilních robotů - také nazývaných „Zhu Que“ - přepravuje v táboře 3 000 m² do balicích stanic a ztrojnásobil produktivitu. Pracovník lidského skladu obvykle vytváří 1500 vybraných předmětů na směnu - s podporou robotů je 3000 článků, s výrazně méně chůzí. AI zajišťuje, že roboti efektivně spolupracují, nedostanou se do cesty a vždy přinášejí další zboží do bodu výběru ve správný okamžik. Tento sklad Alibaba ukazuje, co je technicky možné, pokud téměř plně automatizujete logistiku skladu: zaměstnanci jen stěží musí procházet sérií police, protože roboti přinášejí police nebo zboží přímo a propustnost se nesmírně zvyšuje.

Takové inteligentní sklady často integrují několik technologií: autonomní vozidla, robotická gymnastika, automatizované dopravní pásy, senzory IoT pro monitorování podmínek a zásob prostředí a systémy AI jako „mozek“, které vše řídí. Cílem je vysoce automatizovaný sklad, který funguje efektivně, bezpečně a transparentně. V těchto prostředích lidé často pracují ruku v ruce s kolaborativními roboty (Cobots), které podporují při těžkých zvedacích procesech nebo je přinášejí. Zavedení tohoto robotického vede k změněnému profilu úkolu pro zaměstnance, ale celkově zvyšuje výkon skladu.

Na začátku tohoto vývoje stále existuje mnoho táborů - podle odhadů je přibližně 20 % skladů automatizováno pouze v Německu a Spojených státech, zbytek je stále do značné míry provozován ručně. Ale velcí hráči, jako jsou Amazon, Alibaba nebo DHL, to však odložily a postupně vybavily své tábory technologiemi a roboty AI. V nadcházejících letech se očekává stále více a více skladových procesů - ať už prostřednictvím dopravních systémů bez řidiče, automatizované třídicí systémy nebo inteligentní systémy pomoci pro zaměstnance.

Vhodné pro:

• Efektivní automatizace skladu: 25 důležitých otázek a odpovědí pro vaši optimalizaci – tipy na optimalizaci skladu a dovybavení

AI v dodavatelském řetězci a podnikovém softwaru (SCM, DCM, ERP)

Nejen jednotlivé roboty, ale také software v pozadí hrají klíčovou roli při integraci AI ve skladové logistice. Řešení Modern Supply Chain Management (SCM) a řešení pro plánování podnikových zdrojů (ERP) jsou stále více vybaveny funkcemi AI pro zlepšení plánování, kontroly a správy podél dodavatelského řetězce. V tomto kontextu se také objevuje také termín řízení poptávkového řetězce (DCM)-zaměřuje se zejména na poptávku zákazníků a dodavatelský řetězec založený na něm. Ve všech těchto systémech může AI sloužit jako druh inteligentní vrstvy, která výrazně zvyšuje klasické funkce.

Ústředním příkladem je software pro správu skladu (WMS), který spravuje všechny procesy ve skladu (od přijetí zboží po skladování a výběr do výstupu zboží). V minulosti WMS pracoval podle pevně naprogramovaných pravidel. Mezitím však výrobci integrují moduly AI, díky nimž jsou WMS „chytřejší“. Například maloobchodník polských módy LPP implementoval řešení AI (PSIWMS AI) do svého systému správy skladu, který používá mechanismy strojového učení pro optimalizaci procesů. Výsledkem byly výrazně kratší stopy a celkově vyšší účinnost ve skladu. To ukazuje: AI může přidat existující logistický software takovým způsobem, že se učí ze svých vlastních provozních dat a zlepšuje procesy nezávisle. WMS založená na AI může například rozpoznat, které položky jsou často uspořádány společně a jejichž úložné prostory se pohybují blíže k sobě (automatizovaná optimalizace rozvržení). Nebo to upřednostňuje objednávky dynamicky podle dostupných zdrojů, dopravních podmínek nebo přepravních dat.

Systémy řízení dodavatelského řetězce

Systémy řízení dodavatelského řetězce s podporou AI jdou o krok dále tím, že se podíváme na celý dodavatelský řetězec za individuálním ložiskem. Používají AI k provedení optimalizací end-to-end: k kompenzaci zásob na několika místech úložiště, optimálně využívají dopravní kapacity a flexibilně reagují na poruchy. Nástroje SCM založené na AI mohou přinést velké množství dat z různých zdrojů-e.g. Například společnost Oracle popisuje, že společnosti používají AI k vyvážení zásob a nalezení doručovacích tras dopadající paliva, mnohem efektivnější, než by to bylo možné u konvenčního softwaru. Například takový systém by mohl automaticky vypočítat alternativní trasu pro následné nákladní automobily v případě náhle blokované dopravní trasy a postižených dodávek. Nebo si to všimne problémů s kvalitou s určitým dodavatelem a varuje včas, než se do tábora dostanou vadné části.

Řízení řetězce poptávky (DCM)

Řízení poptávkového řetězce (DCM), které se zaměřuje na stranu poptávky, také těží z AI. Jedná se o optimální využití potřeb zákazníků - v zásadě o integraci marketingu/prodeje s dodavatelským řetězcem. Například v DCM může AI analyzovat objednávky zákazníků a zlepšit prognózy, aby se přizpůsobila produkci a skladování ještě přesněji na skutečnou poptávku. V praxi se SCM a DCM často rozostřují, ale oba se snaží co nejúčinněji sladit nabídku a poptávku s AI.

Velcí poskytovatelé ERP, jako jsou SAP nebo Oracle, již ve svých produktech integrovali funkce AI. SAP hovoří o „obchodní AI“ v rámci modulů ERP, které by měly optimalizovat skladování, zpracování objednávek a přepravu s znalostmi podporovanými AI. Oracle zdůrazňuje, že systémy AI mohou rozpoznávat vzorce v dodavatelských řetězcích, které zůstávají pro lidi skryty, například k predikci poptávky zákazníků přesněji a tak umožňují ekonomicky efektivnější správu zásob. Poskytovatelé společnosti Microsoft a Specialized Logistics Software také nabízejí moduly AI, které se cinkou do existujících procesů. Standardní rozhraní jsou často poskytována se systémy ERP, takže modely AI (například pro prognózy) mohou s údaji společnosti relativně rychle fungovat. Například model AI pro prognózu prodeje může být integrován přímo do zpracování objednávky ERP: systém poté automaticky vytvoří návrhy objednávek pro dodávky při nákupu na základě prognózy ML.

Snadno srozumitelné používání softwaru jsou AI chatboty pro logistiku. Tito digitální asistenti mohou být integrováni do systémů správy skladu nebo systémů řízení dopravy a pomáhají zaměstnancům, jako jsou externí partneři, rychle získat informace. V kontextu úložiště mohli Chatbots odpovědět například, například à la „Kde je článek XY?“ nebo „Jak vysoká je současná existence produktu z?“ - a během několika sekund, nepřetržitě. Můžete přijímat dotazy objednávek nebo předvídat dodací lhůty. Interně, tito asistenti zbavují zaměstnanců času -náročné výzkumné práce, externě zlepšují zákaznický servis (např. Informace o stavu skladu objednávky).

Stručně řečeno, AI proniká do softwarové krajiny v logistice na všech úrovních. Od WMS po SCM/DCM po ERP jsou klasické systémy doplněny AI, aby se umožnila automatizovaná rozhodnutí. Integrace je důležitá: Řešení AI se musí hladce zapadnout do stávajících procesů. Díky cloudové technologii a standardizovaným rozhraním je to snazší. Společnosti dnes mohou často přidávat funkce AI do svých stávajících systémů jako prodloužení. Úspěšná implementace však zůstává úkolem, která vyžaduje know-how-musí být k dispozici správná data, modely vyškoleny a neustále monitorovány. Jakmile je to zvládnuto, softwarové systémy založené na AI nabízejí značnou přidanou hodnotu: Transparentnost, rychlost a proaktivní ovládání se stávají novou normalitou ve skladové logistice.

Výzvy implementace AI: Takto společnosti hlavní investice a IT překážky: xpert.digitální

Praktické příklady od společností

Mnoho společností po celém světě již používá AI úspěšně ve svých skladových a logistických procesech. Zde je několik praktických příkladů, které ukazují, jak rozmanité jsou aplikace:

Amazon (USA)

Jako jeden z průkopníků používá Amazon ve velkém měřítku AI a robotiku. V centrech plnění (logistická centra) gigantu elektronického obchodování se k zaměstnancům přesunou desítky tisíc robotů. AI trvale optimalizuje proces - který police řídí, ke kterému zaměstnanec za účelem odstranění článku. Tato inteligentní kontrola sběru nesmírně zvýšila efektivitu Amazonu. Studie poskytují úspory z Amazonské optimalizace AI založené na AI na přibližně 470 milionů EUR ročně. Kromě toho Amazon Ki používá v mnoha jiných oblastech, například při plánování tras pro doručovací vozidla, dynamické plánování personálu v závislosti na objemu objednávky nebo pro prediktivní údržbu (prediktivní údržba) svých zařízení ve skladu.

Alibaba (Čína)

Alibaba provozuje vysokoautomatizovaný sklad se svou logistickou dcerou Cainiao, ve kterém roboti vykonávají většinu fyzické práce. Ve dobře známém táboře v Guangdongu dělají inteligentní dopravní roboti 70 % skladovacích prací a zvyšují produktivitu trojnásobkem. Roboti - ovládáni AI - přinášejí lidským kolegům, kteří přebírají hlavně balení. Kvůli koordinaci AI zaměstnanec třídí až 3000 balíčků na směnu, místo ~ 1500 bez podpory. Alibaba také používá KI pro doručovací drony a autonomní dodávací vozidla v místní dopravě a s ML optimalizuje přidělování zásob do četných distribučních center. Výsledkem jsou bleskové dodávky (někdy semenní den nebo během několika hodin) navzdory obrovským objednávkovým množstvím s optimalizovanými procesy.

Deutsche Post DHL (Německo)

Jako poskytovatel globálních logistických služeb investuje DHL do různých obchodních oblastí v AI. Při doručování balíků se například DHL testuje, například autonomní doručovací drony a pouliční roboty, ale řešení AI se také používají v samotném skladu. V některých táborech DHL nebo pozemkových centrech se roboti založené na AI automaticky třídí na cílovou oblast. Tyto robotické zbraně rozpoznávají každou show pomocí 3D kamery a AI, chyťte je a vložte je do správného přepravy, než je člověk. DHL také používá nástroje AI pro optimalizaci trasy vozových parků, pro výhledovou údržbu svých systémů financování a pro správu zásob pro smluvní zákazníky. Příklad posledně jmenovaného: DHL KI používá v logistice smluv (Logistika skladu pro průmyslové zákazníky) ke sledování akcií svých zákazníků a spuštění automatických příkazů k dodávce před vytvořením úzkého místa. Tímto způsobem DHL zvyšuje spolehlivost doručení a těsněji váže zákazníky.

Otto (Německo)

Jak je uvedeno výše, Otto Ki úspěšně používá pro prognózu prodeje a kontrolu úložiště. Systém si objednal autonomně a optimalizuje inventář. V důsledku toho byl Otto schopen snížit přebytečné stojany a zároveň zlepšit schopnost dodávat. Otto je příkladem toho, jak německá společnost vyvíjí AI interně a používá produktivně, aby zůstala konkurenceschopná na vysoce konkurenčním trhu (online obchod).

Hitachi (Japonsko)

V Japonsku, kde mnoho procesů tradičně běží ručně, začíná také začátek široké integrace AI ve skladové logistice. Příkladem je Hitachi, který zkoumá AI, aby zlepšil výběr ve svých distribučních centrech. Stárnoucí pracovní síla musí být podporována s rozpoznáváním obrazu a chapadla. Jiné japonské společnosti - například v automobilovém průmyslu - se také stále více spoléhají na automatizované skladové systémy s AI. Japonská vláda propaguje takové projekty jako součást „Society 5.0“ a speciální programy, které polzují nedostatek kvalifikovaných pracovníků v logistickém sektoru. Obecně platí, že robotika v Japonsku má vysokou úroveň přijetí a nové strategie si klade za cíl automatizovat sklady a dodavatelské řetězce.

Walmart (USA)

Největší maloobchodní řetězec na světě také investuje do AI pro její dodavatelský řetězec. Walmart používá AI analýzu k sledování inventáře v reálném čase ve svých distribučních centrech a k předpovědi, kdy pobočky potřebují doplnění. Kromě toho Walmart testoval roboty inventáře v některých pobočkách, které jezdí podél police a rozpoznávají, které produkty je třeba naplnit. Automatizované třídicí systémy se používají ve velkých logistických centrech elektronického obchodování skupiny a AI optimalizuje přidělování balíčků na trasách nákladních vozidel. Společně se společnostmi, jako je Walmart, američtí obchodní obři řídí adopci AI v logistice.

Zmíněné příklady ukazují, že jak technologické skupiny, tak klasické poskytovatelé logistických služeb AI produktivně používají ve svých táborech. Amazon a Alibaba zejména stanoví standardy, na které jsou ostatní orientováni. Ale také v Německu a jinde se projekty AI vyvinuly interně (jako u Otto), částečně ve spolupráci s technologickými partnery nebo nákupem startupů. Je důležité, aby tyto úspěchy učinily školu: Mnoho malých a středních logistických společností pozoruje přesně to, co ti velké, a nyní také v některých oblastech začnou pilotovat řešení AI.

Ekonomické účinky AI ve skladu

Zavedení AI a ML ve skladové logistice není jen technické, ale také ekonomické rozhodnutí. Společnosti doufají pro hmatatelné obchodní výhody, ale musí také investovat a zohlednit možné vedlejší účinky.

Nejprve k pozitivním ekonomickým účinkům

Jak již bylo vysvětleno, AI výrazně zvyšuje účinnost ve skladu - procesy běží rychleji as menším počtem chyb. To ovlivňuje přímo náklady. Například prostřednictvím A-optimalizovaného plánování tras pro pracovníky skladů nebo robotů lze čas na proklouznutí objednávky drasticky snížit, což znamená, že na vrstvu lze zpracovat více objednávek (vyšší propustnost). Personální náklady lze ušetřit nebo lépe využívat, protože zaměstnanci jsou uleveni automatizací a produktivnější jinde lze použít jinde. Správa zásob podporovaná AI snižuje náklady na zásoby, protože méně kapitálu je vázáno na zbytečné zboží a odpisy v důsledku kazení nebo zastaralé produkty. Průzkum ukázal, že mnoho logistických společností v AI vidí příležitost výrazně zvýšit kvalitu a produktivitu - dokonce jako průkopnický průmysl digitalizace, více než polovina společností hodnotila logistiku. To znamená, že toto odvětví očekává, že AI přispěje k přidané hodnotě.

Konkrétní čísla podporují potenciál úspor

Analýzy Accenture předpovídají, že použití AI by mohlo zvýšit logistickou účinnost do roku 2035 o více než 40 %. To by znamenalo obrovské snižování nákladů, protože zvýšení účinnosti obvykle znamená větší produkci (provoz objednávek) se stejným nebo méně vstupem (čas, personál, oblast). Již dnes je návratnost investic (ROI) často relativně rychlá v konkrétních projektech. Systémy AI, které například optimalizují transport nebo zatížení nákladních vozidel, mohou ušetřit náklady na palivo a vyhnout se prázdným výletům, takže investice do softwaru se během několika let vyplatí za sebe. KI také přispívá k úspoře nákladů tím, že se vyhýbá prostojům (poruchy, které vedou ke zpoždění doručení), například pokud prediktivní hlavní majitelka brání systémům v prevenci drahých strojových světelných stojanů ve skladu.

Pilotní projekty a obchodní případy: Když se AI vyplatí ve skladové logistice

Investiční náklady a výzvy jsou však také kompenzovány. Nákup skladových robotů, senzorů a softwaru AI je zpočátku drahý. Ne každá společnost má finanční sílu Amazonu, aby do automatizace uvedla stovky milionů. Mnoho logistických rozhodovacích pracovníků váhá kvůli vysokým investičním nákladům nebo nedostatku IT infrastruktury. Zejména v malých a středně velkých obchodech často chybí digitální základy (např. Nepřetržité sběr dat), aby plně využily AI. Implementace navíc vyžaduje know-how: odborníci v oblasti AI a analýza dat jsou žádáni, ale vzácné a drahé. Projekty AI zpočátku mohou zvýšit složitost toho, co způsobuje potřebné školení a řízení změn.

V krátkodobém horizontu může být také změny nákladů. Například s více IT používáním se zvyšuje úsilí o zabezpečení a údržbu dat. Musí být plánovány rozpočty pro pravidelné aktualizace softwaru, školení Neut Model (v případě ML) nebo záložní systémy. Náklady na integraci-i.e. Například Oracle zdůrazňuje, že implementace může být často obtížná a nákladná, zejména pokud musí být modely ML na míru vyškoleny na vlastních datech.

Z dlouhodobého hlediska však většina odborníků očekává, že spořicí potenciál převáží nad investicemi. Pokud společnost překoná počáteční překážky, skladu podporovaný AI obvykle běží výrazně ekonomicky. Existují také měkké faktory: moderní, automatizovaný sklad může reagovat na růst více škálovatelnější (vyrovnat se s více objednávkami, aniž by musel doplnit lineární personál). Zvyšuje konkurenceschopnost - zůstáváte konkurenceschopní s dodáními a náklady nebo se dokonce můžete rozlišit zvláště rychlou službou. Procesy optimalizované navíc pomáhají zkrátit dodací lhůty, což zase může zvýšit loajalitu a prodej zákazníků (znovu si objednejte spokojené zákazníky znovu).

Zajímavým aspektem je udržitelnost, která je také ekonomicky relevantní. KI pomáhá provozovat šetrnější k životnímu prostředí (např. Optimálním využitím kapacit nákladních vozidel, které šetří cesty, nebo vyhýbáním se přebytečným porostům, což snižuje nadprodukci). Vzhledem k tomu, že udržitelnost je nyní investory a zákazníky také odměněna, může to nepřímo přinést finanční výhody (klíčové slovo „Green Logistics“ jako argument prodeje).

Stručně řečeno, AI ovlivňuje náklady na skladování mnoha způsoby: náklady na personál, náklady na zásoby, náklady na chyby, náklady na ztrátu - to vše lze snížit pomocí AI. To čelí investičním a provozním nákladům na systémy AI. Společnosti se musí zvážit, kdy a kde se za ně AI vyplatí. V praxi zažíváme, že pilotní projekty jsou často zahájeny nejprve, aby získaly konkrétní postavy. Obvykle ukazují, zda škálování stojí za to. Vzhledem k tomu, že technologie se stává stále dostupnějším a levnějším (cloudové služby, standardní řešení), vstupní prahová hodnota klesá.

Celkem lze říci: AI je konkurenčním faktorem v logistice. Pokud investujete brzy a rozumně, můžete získat vedení nákladů nebo dosáhnout vedení služeb. Společnosti, které na druhé straně čekají, riskují, že dlouhodobě fungují neefektivní a ztrácejí tržní podíly. Úvod nicméně není triviální-je to přesvědčivý obchodní případ, dobré plánování a často také podporu managementu, protože jde o strategický kurz.

Vhodné pro:

• Efektivní plánování a implementace: AI, robotika a automatizace v moderních skladových strukturách

Regionální rozdíly: Německo, EU, USA a Japonsko

Rozvoj a šíření AI ve skladové logistice je regionálně odlišný, ovlivňovaný ekonomickými podmínkami, technologickým průkopníkem a politickým rámcem. Pohled na důležité regiony:

Německo a EU

V Německu je logistický průmysl tradičně velmi důležitý a je považován za poměrně inovativní. Studie ukazují, že 22 % německých logistických společností již používá AI a dalších 26 % má konkrétní plány. Německé společnosti považují německé společnosti KI za užitečné, zejména v oblasti prognózy poptávky, plánování prodeje a optimalizace dopravy. Přibližně 20 % skladu v Německu je však v současné době do značné míry automatizované. To znamená, že většina stále pracuje s převážně manuálními procesy. Výzvy často spočívají ve složitosti systému a nedostatku kvalifikovaných pracovníků, které brání provádění nových technologií. Německé společnosti však silně investují do AI, aby optimalizovaly procesy a zůstaly konkurenceschopné.

Politicky jak Německo, tak Evropská unie masivně propagují technologie AI. Německo zahájilo strategii AI a poskytlo miliardy ve výzkumu. Instituce, jako jsou Fraunhofer Institute (např. IML v Dortmund), se zaměřují na řešení AI pro logistiku. Pojmy jako Industry 4.0 a Logistics 4.0 rámují vizi, ve které AI hraje také klíčovou roli. EU plánuje postupovat s programy jako Horizon Europe a Special Support Projects, AI a Robotics v průmyslu. Současně v Evropě věnujete pozornost etickým pokynům a regulačním komisí EU pro komisi EU a evropským regulačním projektem AI (AI Act). To je určeno k zajištění toho, aby AI byla používána důvěryhodná a bezpečně, což je také důležité v logistice (např. Ochrana údajů pro údaje o zaměstnancích, bezpečnostní standardy pro autonomní systémy).

USA

Spojené státy byly dlouhými lídry v oblasti automatizace a AI výzkumu a přizpůsobují technickým gigantům, jako jsou Google, Amazon, IBM, Microsoft, které silně řídí AI. V praxi logistiky skladu však nejsou Spojené státy příliš automatizované než Evropa. Odhaduje se, že pouze asi 20 % amerických skladů je vysoce automatizováno. Vysoké náklady na práci a rostoucí nedostatek práce ve Spojených státech však nyní výrazně zvyšují investice do automatizace. Velké společnosti jako Amazon, Walmart nebo UPS implementují systémy založené na AI a slouží jako koncepční koně. Spojené státy si uvědomují, že technologie AI je nezbytná tak, aby nezaostávala v globální konkurenci (zejména ve srovnání s Asií).

Politicky existují i ​​další priority ve Spojených státech - zde dominují soukromé investice a iniciativy. Státní financování je méně ústřední než v EU nebo Číně, ale existují programy ministerstva obrany nebo ministerstva energetiky nepřímo podporují výzkum AI (např. Pro autonomní vozidla, která také prospívá logistice). V poslední době se však diskutuje o strategiích AI na národní úrovni, zejména pro posílení průmyslového základu. Celkově lze říci: Americké společnosti řídí AI pragmaticky v logistice, zatímco politika se pomalu snaží vytvořit rámec, který by dohnal na mezinárodní úrovni.

Japonsko

Japonsko je jedním z průkopníků v robotice a automatizaci - v průmyslu (např. Produkce automobilů) má Japonsko hustotu robotů 399 robotů na 10 000 pracovníků a je na celém světě. Ve skladové logistice však Japonsko dosud bylo vyhrazeno. Tradiční pracovní metody a vysoké uznání lidské práce již dlouho vedly ke skutečnosti, že automatizace skladu zůstala relativně nízká. To se však nyní rychle mění, protože Japonsko čelí akutním demografickým problémům: existuje méně a méně mladých pracovníků a zákonné pracovní časové limity nutí společnosti na instalaci automatizačních řešení, aby si udržely produktivitu. Stále více japonských společností se proto obrací k moderním řešením AI nesoucí. Vláda to aktivně propaguje - existuje „nová strategie robotů“, která se zaměřuje na použití robotů v odvětvích služeb, jako je logistika.

Kromě toho Japonsko šíří koncept společnosti 5.0, super-síťovanou společnost, ve které je AI všudypřítomná pro zvládnutí sociálních výzev (jako je stárnoucí společnost). V této souvislosti se například zpracovávají automatizované dodávací vozy, robotické nabíjení a vykládací systémy a A-optimalizované dodavatelské řetězce. Již vidíme japonská logistická centra, která jsou vybavena vysokozdvižnými vozíky bez řidiče a dopravními systémy kontrolovanými AI. Takže zatímco Japonsko začalo o něco později, automatizace v táborech a používání AI by se měla v příštích několika letech náhle zvýšit. Kulturně je přijetí robotů velmi vysoké, což usnadňuje změnu.

Čína a Jižní Korea (pro srovnání)

I když to není v této otázce výslovně požadováno, rychle se vyplatí: Čína agresivně investuje do robotiky a AI a je nyní největším trhem průmyslových robotů na světě. V Číně je instalováno více než 50 % všech nových robotů po celém světě. Čínská vláda tento vývoj dotuje tak, aby modernizovala jeho dodavatelské řetězce. Zejména prostřednictvím e-commerce boom (Alibaba, JD.com atd.) Čína zažila velký tah v automatizovaných skladových řešeních. Jižní Korea je naproti tomu považována za tajný vůdce ve skladové automatizaci: více než 40 % táborů je automatizováno díky špičkové technologické afinitě a společnostem, jako je Cupang, které se spoléhají na AI. Takové země slouží jako měřítko pro to, co je možné, pokud důsledně představujete technologii.

Evropa (EU) celkově

Evropa se pohybuje - s výjimkou - na úrovni USA. V Evropě jsou země, jako je Německo, Nizozemsko nebo Skandinávie, dobře umístěny z hlediska logistiky, zatímco jiní mají nějaké dohonění. Se společnými projekty (např. GAIA-X pro datovou infrastrukturu) a granty se EU snaží rovnoměrně podporovat pokrok. Kromě toho existují výzkumné projekty EU v oblasti AI pro přepravu a logistiku (např. Pro autonomní čety na nákladní vozidlo, regulaci dodávek atd.), Které mají samozřejmě také dopad na tábory, protože všechno se blokuje.

Stručně řečeno: Německo/EU a USA jsou stále relativně stejné v praktickém používání AI v táborech-spousta potenciálu uznána, ale stále velké části odvětví bez AI. Asie je heterogenní: Čína a Jižní Korea velmi daleko dopředu díky nucenému použití, Japonsko v procesu úlovku. Regionální politika a programy financování hrají hlavní roli: zatímco Čína a někdy Evropa silně tlačí ze státu, soukromý sektor jezdí ve Spojených státech. Nakonec každý poznamenává: Dobrá řešení jsou přijímána na mezinárodní úrovni. Určité konvergence lze proto očekávat, že logistika skladu jsou globální a po celém světě se rozšíří úspěšné koncepty AI (ať už se „amazonská cesta“ nebo roboti Alibaba) rozšíří.

Automatizovaný sklad 2050: Vize se stává realitou

Pohled do budoucnosti logistiky skladu s AI a strojovým učením slibuje další vzrušující vývoj. Termín, který znovu a znovu padá, je „inteligentní sklad“ - téměř zcela digitalizovaný a inteligentní tábor. V takových budoucích scénářích spolu komunikují všechny systémy a stroje (klíčová slova internet věcí, IoT). AI tvoří mozek, který ovládá tato síťová zařízení. V roce 2050 si můžete představit sklad, ve kterém jsou automatizovány téměř všechny rutinní činnosti: byla propagována autonomní vozidla, sběr roboti, zásoby (např. Rozpoznávání kusů police kamerou), systémy AI sledují vše v reálném čase.

Vhodné pro:

• Další vývoj a reoptimalizace skladové logistiky: sklady, automatizace, robotika a AI pro novou éru efektivity

Potenciální vývoj

Jsme pouze na začátku toho, co může AI dělat v logistice. V budoucnu by se algoritmy samo -určení mohly optimalizovat celé úložné komplexy v reálném čase - dynamicky se přizpůsobit směsi produktu, situaci objednávky nebo dokonce nepředvídané události (jako je náhlé uzavření hranic nebo nedostatek surovin). Generativní AI (známá společností Chatgpt & Co.) by mohla pomoci při plánování procesů, například navrhování alternativních scénářů pro selhání dodavatelských řetězců. Robotika je pravděpodobně všestrannější: dnes máme specializované roboty pro určité úkoly; V budoucnu by humanoidní roboti nebo extrémně flexibilní robotické systémy mohly fungovat ve skladu, které přijímají širokou škálu úkolů (uchopení, přenášení, řízení). První přístupy (dva skryté roboti jako pomocníci skladu) jsou již testovány.

Spolupráce lidského stroje je také dále rafinovaná. Coboti by mohli úzce spolupracovat s lidmi bez ochranných klecí a AI by mohla sloužit jako osobní asistent pro každou práci skladů - například prostřednictvím datových brýlí s rozšířenou realitou, které ukazují zaměstnanci v reálném čase všechny relevantní informace (úložný prostor, další krok, varování). Nositelné nosičky podporované AI by také mohly sledovat zabezpečení (např. Náramek vibruje, když je poblíž vysokozdvižný vozík). To vše slouží ke zlepšení pracovních podmínek a dále snižování chyb nebo nehod.

Na cestě tam samozřejmě existují také výzvy a etické otázky. Často diskutovaná obava je otázka práce: Pokud je ve skladu stále více automatizováno ve skladu, co se stane s pracovníky skladu? V krátkodobém horizontu lze určité činnosti vynechat - například potřebujete méně manuálních sběratelů, pokud roboti přijmou tento úkol. Studie předpovídají pokles lidských pracovních míst, zejména v jednoduchých, opakujících se činnostech. Existují však také nové role: AI také vytváří nová pracovní místa - jen ostatní. V budoucnu budou v budoucnu stále více zapotřebí odborníků na údržbu robotiky, analýzu dat nebo podpory AI systému AI. Takže zatímco fyzická rutinní práce klesá, požadavky na technické know-how se zvyšují. Společnosti jsou povinny školit a školit své zaměstnance, aby mohli mít smysl v prostředí založeném na AI. Je zajímavé, že některé společnosti dokonce uvádějí, že automatizace jim umožnila rozšířit a najmout více zaměstnanců, protože jejich podnikání rostlo. Stroj nemusí nutně brát práci jako celek, ale často pouze jeho monotónní a stresující části - lidé pak mohou převzít kvalifikovanější úkoly.

Muž proti stroji? Proč budou hybridní řešení dominovat ve skladu

Etické aspekty také ovlivňují ochranu údajů a transparentnost. AI ve skladu shromažďuje mnoho dat, jako je výkon zaměstnanců (míry vyzvednutí, vzorec pohybu) nebo pro monitorování životního prostředí. Zde je třeba se zabývat osobními údaji, aby bylo možné udržovat soukromí a udržovat dohled na pracovišti v rámci. Rozhodnutí, která AI činí, by měla být pochopitelná - například pokud algoritmus stanoví, kolik by měl zaměstnanec učinit, jsou pro zajištění spravedlnosti zapotřebí transparentní kritéria. V této souvislosti EU zdůrazňuje důvěryhodné algoritmy AI, které jsou vysvětlitelné, spravedlivé a spolehlivé.

Dalším tématem je bezpečnost: Autonomní roboti a systémy AI musí být navrženy tak, aby pro lidi nehrozilo žádné nebezpečí. To vyžaduje technické standardy a testy (např. V případě, že je člověk v cestě, musí spolehlivě zastavit 100 % vysokozdvižný vozík). Kybernetická bezpečnost se také stává důležitějším: Cílem hackerských útoků by mohl být síťový tábor, takže systémy AI musí být chráněny před manipulací.

V budoucí vizi si dokonce dokážete představit zcela autonomní tábory, které v noci fungují bez osvětlení, protože jsou aktivní pouze stroje. Lidé by raději převzali kontrolní funkce. Lidé však zůstávají ústřední součástí v dohledné budoucnosti - i když pouze zajistit flexibilitu a schopnost řešení problému v nepředvídaných situacích. Hybridní roztok (Human + AI) by proto měl být cestou příštích desetiletí.

Budoucnost logistiky skladu: Proč je AI nyní nepostradatelná

V praktické implementaci jsou také výzvy: mnoho společností čelí otázce, jak představit AI. Standardy chybí, existuje džungle poskytovatelů a úspěch závisí na dobré kvalitě dat. Pokud máte špatná nebo neúplná data, nedostanete dobré výsledky s AI („odpadky, odpadky ven“). Interoperabilita mezi různými systémy (např. AI skladu a AI řízení dopravy) musí být zaručena, aby byl skutečně vytvořen nepřetržitý inteligentní dodavatelský řetězec.

Trend je však jasný: AI se stává stále důležitějším ve skladové logistice. Za deset let bude dnes mnoho z toho, co je pilotní projekt, samozřejmě součástí každodenního života. Společnosti, které začínají dnes, získávají cenné zkušenosti a mohou škálovat jejich řešení. Politika v mnoha zemích podporuje tento vývoj, protože bylo uznáno, že logistika je klíčovou oblastí pro celkovou ekonomiku - a AI páka, aby tento klíčový průmysl zefektivnil a krize.

Integrace AI a strojového učení ve skladové logistice již začala s viditelným úspěchem v účinnosti a rychlosti. Vyžaduje investice a houpačky, ale nabízí obrovské příležitosti - od úspor nákladů až po lepší zákaznický servis až po nové obchodní modely. Regionální rozdíly se v průběhu času zmenšují, protože osvědčené postupy jsou přijímány globálně. Budoucnost slibuje ještě inteligentnější a do značné míry automatizovanější logistiku skladu, ve které lidé a stroj úzce spolupracují. Zároveň se musíme zabývat změnami zodpovědně - vezměte zaměstnance s námi, bezpečně navrhujte technologii a dodržujte etické zábradlí. Pokud to uspěje, čelíme logistickému světu, který je mnohem efektivnější, flexibilnější a odolnější než cokoli, co víme z minulosti.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus