AI ja masinõppe integreerimine lao logistikas - globaalsed arengud Saksamaal, ELis, USA -s ja Jaapanis

Lao logistika tulevik: AI-juhitud protsessid maksimaalse tootlikkuse tagamiseks

Tehisintellekt (AI) kirjeldab masinate või tarkvara võimet täita ülesandeid, mis tavaliselt nõuavad inimlikku intelligentsust - näiteks loogiline mõtlemine, õppimine, planeerimine või loominguline probleemide lahendamine. Sisuliselt puudutab see andmete arvutisüsteeme ja võib otsuseid teha, selle asemel, et järgida ainult rangelt eelnevalt määratletud reegleid. Masinaõpe (ML) on AI alarirea, milles algoritmid tuvastavad iseseisvalt mustrid ja kohandavad oma käitumist, analüüsides suures koguses andmeid. Lihtsamalt öeldes õpib ML -süsteem kogemustest: see on "koolitatud" ajalooliste andmetega ja saab siis uute, tundmatute andmetega otsuseid ennustada või teha. Selle tulemusel on AI võimeline pidevalt parandama oma prognoose ja teenuseid, ilma et inimesed neid iga juhtumi jaoks selgesõnaliselt programmeeriksid.

Logistikas - ja eriti lao logistikas - avavad AI ja ML tohutud võimalused. Logistikatööstuses on ulatuslikud võrgud ja see genereerib tohutul hulgal andmeid, mis teeb sellest ideaalse AI rakendusvaldkonna. Näiteks saavad intelligentsed algoritmid ennustada tulevasi tellimiskoguseid, arvutada optimaalseid marsruute või juhtida kompleksseid laoprotsesse. Iseõppesüsteemid saavad otsuseid teha kiiremini ja sageli täpsemalt kui inimesed, eriti kui tegemist on reaalajas suurte andmete töötlemisega. Kaasaegsetes ladudes kasutatakse seetõttu AI-tehnoloogiaid erinevates piirkondades, alates varude haldamisest kuni tellimuste kogumiseni), et laos transportida kontroll.

Üldiselt kehtib järgmine: AI laagris jäljendab väga kogenud laagrihalduri "mõtlemist", ainult et ta pääseb juurde palju rohkem andmetele. Näiteks saavad AI -süsteemid ära tunda, milliseid esemeid hästi müüakse, kuidas kaupu kõige tõhusamalt salvestada või millised teed kahveltõstul peaks aja kokkuhoiuks minema. Need automatiseeritud andmete juhitud otsused on aluseks asjaolule, et AI ja ML tungib üha enam laologistikaks.

Laoprotsesside optimeerimine AI poolt

Lao logistika üks suurimaid eeliseid on olemasolevate protsesside optimeerimine. Laod sõltuvad pidevast teabevoolust - näiteks varude andmed, tellimuste andmed või asukohateabe kaupadest. Kui inimestel on vigadele kalduvus või saavad ainult piiratud teavet töödelda, pakub KI täpsust ja kiirust. Näiteks saab AI anda ja analüüsida andmeid reaalajas, mis tähendab, et enne probleemide tekitamist tunnustatakse vigu ja parandatakse kiiremini. Rutiinseid ülesandeid, näiteks varude kontrollimist või kaupade sisendite kogumist, saab automatiseerida, mis leevendab töötajaid.

AI -süsteemid tunnevad ära ka laoprotsesside mustrid, mis võivad inimsilmast ilma jääda. Nende andmeanalüüside kaudu mõistab süsteem paremini laos olevast olukorrast, tuvastab kitsaskohad või ebatõhusused ja soovitab täiustusi. Praktiline näide on viisi optimeerimine: algoritmid saavad analüüsida ja optimeerida ladude või tööstusautode (nt kahveltõstukeid) kõndimisradasid. Näiteks sorteeritakse nimekirjade valimisloendid nii, et töötajad võtaksid võimalikult lühima marsruudi laost läbi. See vähendab termineid ja tellimused pannakse kiiremini kokku. Samuti saavad AI-funktsioonid määrata iga toote parima salvestusruumi- lähtudes selle suurusest, katvusest ja muudest teguritest-, et muuta hoiuse ja sisseostmine tõhusamaks.

Teine oluline aspekt on vigade vähendamine ja kvaliteedi parandamine. AI toetatud pildi tuvastamissüsteemid saavad näiteks skannida pakette ja kontrollida nende seisundit ja mõõtmeid, kui need on kviitungid. See tunnistab kohe ära kahju või artikkel on valesti märgistatud. Sellised automatiseeritud kvaliteedikontrollid tagavad, et probleemid lahendatakse protsessi alguses ja ei kulge läbi kogu tarneahela. Lisaks õpib AI aja jooksul: esialgu võivad vead siiski tekkida, kuid masinõppe tehnikate kaudu parandab piltide äratundmine pidevalt ennast ja vähendab veelgi veamäära.

Kõik need optimeerimised põhjustavad lõpuks suuremaid tootlikkust ja madalamaid kulusid laosoperatsioonides. Robotid ja AI -süsteemid saavad teha mõned ülesanded palju kiiremini ja täpsemalt kui inimesed, mis suurendab tootlikkust. Samal ajal võimaldab laoandmete algoritmiline hindamine paremaid strateegilisi otsuseid- näiteks personali ja ressursside kavandamisel-, mis muudab üldised protsessid tõhusamaks. AI -lahendused saavad pidevalt jälgida protsesse, analüüsida riske ja toimida ennetavalt (nt ära tunda ja neutraliseerida ähvardavat kitsaskohta). Üldiselt paraneb laos läbipaistvus ja probleeme tunnustatakse sageli enne nende tekkimist. Kõik see aitab kaasa kulude vähendamisele, kuna tõhusam ladu põhjustab vähem raiskamist, vähem veakulusid ja kasutab optimaalselt tööaega. Ekspertide prognooside kohaselt võivad AI-tehnoloogiad lähiaastatel suurendada logistikatööstuse tõhusust märkimisväärse magnituudiga, näiteks hinnatakse tõhususe suurenemist üle 40 % -ni 2035-ni.

Kokkuvõtlikult suurendab AI laoprotsesside kiirust, täpsust ja paindlikkust. See ulatub toodete kiiremast leidmisest ja saatmisest, minimeerides varude erinevusi, kuni parema kooskõlastamiseni tarneahela teiste valdkondadega. Ettevõtete jaoks tähendab see nende lao suuremat tulemust, vabastades samal ajal töötajaid monotoonika või keeruliste ülesannete täitmisest.

Sobib selleks:

• Lager piiril? Laoautomaatika: lao optimeerimine vs.orrofit - teie lao jaoks õige otsus

Nõudluse prognoos ja varude haldamine ML -iga

Masinaõppe keskne valdkond lao logistikas on nõude prognoos. See tähendab tulevase nõudluse prognoosi - küsimus: millist toodet on vaja, kui ja mis summal? Täpne vastus sellele küsimusele on kulda väärt, kuna see võimaldab varusid optimaalselt juhtida. Liiga palju kaupu siduvad kapitali- ja hoiuruumi ebavajalikud, liiga väikesed kaubad põhjustavad kitsaskohti ja rahulolematuid kliente. AI-põhised süsteemid võivad seda dilemmat leevendada, tehes väga täpseid ennustusi, mis põhinevad suurel hulgal andmetel.

Kaasaegsed masinõppe mudelid analüüsivad ajaloolist müüki, hooajalisi kõikumisi, praegusi korraldusi, turunduskampaaniaid, suundumusi sotsiaalmeedias ja paljusid muid mõjutavaid tegureid. Sellest õpivad nad mustreid ja suhteid. Selline süsteem võib näiteks tunnistada, et lõik suurendab teatud esemeid kohe, kui teatud sündmus on peatselt käes (näiteks nõudlus grilli süsiniku järele suureneb enne suvenädalavahetusi). Selliste mustrite põhjal automatiseerib AI, millised kaubakogused tuleks millises asukohas mis ajal tarnida. Need ennustused aitavad ettevõtetel oma varusid oma varudega kohandada. Täpsemalt tähendab see, et kui toodet on üha enam nõudlus, tagab AI, et varud on õigel ajal tellitud ja laos saadaval. Seevastu hoiatab ta, kas toode on tõenäoliselt nõudlik, nii et ülemääraseid varusid ja ületootmist välditakse.

Saksa veebimüüja Otto on praktiline näide. Ettevõte on alates 2019. aastast kasutanud müügiprognoosi jaoks iseenda arendatud AI-põhist süsteemi. See süsteem uurib müügi tulevikku ja toetab kõiki kaasatud protsesse-alates ostmisest kuni ladustamiseni kuni kohaletoimetamiseni. AI prognoosid näitavad Otto täpselt, millised esemed lattu jõuavad ja kui kõrge on eeldatav lõik teatud ajahetkel. Selle põhjal otsustab Otto, kas ja mis summal artiklit ostetakse ja kuidas seda tuleks müüa. Näiteks määrab AI, kas toodet hoitakse laos laos või vajadusel saadab tootja otse kliendile. Prognoosil on otsene mõju ostmisele, ladule ja levitamisele. Tulemus: laos on alati ainult kaupu, mis on tõesti vaja, mis vähendab kalleid liigseid varusid ja hilisemaid viiteid allahindlustega. Samal ajal tagavad prognoosid, et kaubad on saadaval niipea, kui nõudlus meelitab nõudlust mitte müügivõimaluste vahele jätta. Otto abil on tänu sellele AI -le nüüd automaatselt ümber tellida, ilma et peaksite tellimusi käsitsi käivitama - tõend selle kohta, kui hästi ennustused toimivad.

Teised ettevõtted kasutavad ka selliseid AI-põhiseid varude optimeerimist. DHL teatas, et AI -süsteemid saavad normi võrrelda ja reaalajas eksisteerida ning neid automaatselt korraldada. Nad suudavad isegi nõudluse näpunäiteid eelnevalt arvutada, et mitte luua valesid aktsiaid (laest väljas) ega ülemääraseid puistu. See tagab klientidele kiire tarnimise, kuna laos on alati piisavalt kaupu, kuid laos pole tarbetuid puhvreid, mis põhjustaksid kulusid.

Nõudluse prognoos ML -i kaudu ei mõjuta mitte ainult teie enda ladu, vaid kogu tarneahelat (tarneahelat). Näiteks võimaldavad head prognoosid enne tellimuste saamist eelnevalt ette saata piirkondlikke jaotuskeskusi. Näiteks Otto loob piirkondlikud prognoosid, et ennustada, milliseid tooteid tellitakse, millises numbris. Seetõttu toimetatakse need esemed juba ettevaatusabinõuna lähedalasuvasse depoosse. See lühendab tarneaega ja vähendab transpordi marsruute, mis vähendab ka süsinikdioksiidi heitkoguseid.

Kokkuvõtlikult võib öelda, et AI toetatud nõudluse kavandamine viib tõhusama ladustamiseni: alati sobivas toodetes sobivas koguses laos. See võimaldab ettevõtetel vältida kohaletoimetamise kitsaskohti, suurendada klientide rahulolu ja samal ajal vähendada ladustamiskulusid. Lao logistika jaoks tähendab see äkiliste kitsaskohtade fikseerimiseks vähem "tuletõrjevahendeid", kuna AI tunneb ja meeldib sellised olukorrad juba varakult. Aegadel, mis on üha enam kõikuvam klientide käitumine (märksõna e-kaubanduse buum, hooajalised tipud veebitoimingute kaudu jne), on see tulevikku suunatud kontroll muutumas otsustavaks konkurentsiteguriks.

Automaatika ja robootika laos

AI integreerimise eriti pilkupüüdev piirkond on ladude robootika kaudu automatiseerimine. Kaasaegsed laagrid tuginevad üha enam nutikatele masinatele, mis võivad liikuda, tõsta, sorteerida või pakkida - sageli juhivad või toetavad AI. Need laorobotid leevendavad inimtöötajaid, eriti füüsiliselt kurnavate, monotoonsete või ajakriitiliste ülesannete osas.

Üks näide on autonoomsed sõidukid laos, tuntud ka kui FTS (juhita transpordisüsteemid) või AMR (autonoomne mobiilrobot). Sellised sõidukid - alates väikestest lamedast transpordirobotitest kuni automatiseeritud kahveltõstukiteni - saavad kaubaaluseid, kaste või üksikuid artikleid A -st B -st B -st täiesti sõltumatult. Selle võimaldavad andurid, kaamerad ja navigatsioonisüsteemid koos AI algoritmidega marsruudi kavandamiseks. Robotid näevad oma ümbrust, tunnevad ära takistused ja otsivad parimat teed eesmärgi saavutamiseks. AI võimaldab neil sõidukitel reageerida reaalajas muutustele - näiteks takistusest, mis on äkki koridoris - ja hoides endiselt optimaalset marsruuti. Sellised autonoomsed koormuse kandjad on juba paljudes laagrites reaalsused: nad transpordivad kaupu hoiuruumide vahel, toovad riiulile varusid, koguvad klientide tellimuste jaoks artikleid (automatiseeritud korjamiseks) või reklaamivad saatmisjaama valmis tellimusi. See leevendab inimtöötajaid pikkadest kõndimisteedest ja transpordiülesannetest ning võib keskenduda nõudlikumatele tegevustele.

Veel üks robotrakendus on AI-juhitud robotite korjamine. Need on statsionaarsed või relvadega liikuvad robotid, mida võib riiulitelt leida. Kujutise töötlemise (kaamerate ja AI -tarkvara) abil tuvastab selline robot õige artikli ja pakib nõutud summa. Juba on taimi, kus robotid valivad üksikud osad: robot saab tellimuse laohaldussüsteemist, nt. 5 artiklit X. Kaaluandurid Kontrollige, kas õige kogus on eemaldatud ja AI kinnitab artikli identiteeti uuesti pildi äratundmise kaudu. Sellised süsteemid töötavad sageli eraldi piirkondades või öösel, et saaksite ööpäevaringselt tellimusi valmistada. Kasutatakse ka keerukamaid automatiseerimissüsteeme, näiteks valimismasinaid (automaatseid poode) - konteinerites või võllides on erinevaid artikleid ning soovi korral transpordib süsteem soovitud üksuse automaatselt väljundmahutisse.

Selles kontekstis on Amazon kuulsaks saanud: ettevõte on juba kümmekond aastat laorobotites tohutult käinud. Amazonase laagrites vedavad tuhanded väikesed oranžid robotid (endine Kiva Systems) terved riiulimoodulid kogu laos otse inimvalijateni. Arukas AI -kontroll koordineerib seda robotite riiulid nii tõhusalt, et töötajate teed on minimeeritud. Sisemine Amazonase uuring on näidanud, et see A-optimeeritud koordinatsioon toob kaasa tohutu kokkuhoiu, mis võimaldab pool miljardit USA dollarit aastas säästa Amazoni, viies robotid töötajatele kiiremini ja tõhusamalt. AI arvutab alati, millised riiulimoodulid töötaja kõrval tuleb tellimuste optimaalseks töötlemiseks töötaja kõrval tuua. Tulemus: klientide tellimuste kiirem täitmine samal ajal.

Samuti liiguvad robotid sorteerimis- ja pakendamisrobotid. Näiteks mõnes DHL -i pakendikeskuses võtavad robotid juba konveierilindilt pakette ja sorteerivad need vastavate tarneteede jaoks subjektideks. Tänu AI-le on need niinimetatud DHLbotid võimelised õppima ja 3D-kaameratega paindlikult varustatud, näete programmide suurust ja kuju, skannige vöötkoode ja otsustage, milline subjekt sisaldab paketti. Seega on nad palju enamat kui jäigad tööstusrobotid; Saate hakkama mitmesuguste paketi suurustega ja kohaneda muutunud protsessidega. Praktikas tähendab see, et paketid on ette nähtud kiiremini ja rohkem veatuid, mis kiirendab edastamist "viimasel miilil".

Rahvusvaheliselt on arvukalt põnevaid näiteid. Hiina e-kaubanduse hiiglase Alibaba logistikakeskuses (täpsemalt selle logistika tütar Cainiao) loodi kõrge automatiseeritud ladu, milles robotid teevad umbes 70 % tööst. Ligikaudu 60 mobiilset robotit - mida nimetatakse ka “Zhu que” kohapeal - transpordivad 3000 m² laagris pakkimisjaamadesse ja neil on kolmekordistunud tootlikkus. Inimlao töötaja loob tavaliselt 1500 valitud eset vahetuse kohta - robotite toel on 3000 artiklit, kõndides on oluliselt vähem. AI tagab, et robotid töötavad tõhusalt, ei pääse teele ja viivad järgmised kaubad alati õigel hetkel tagasivõtmispunkti. See Alibaba ladu näitab, mis on tehniliselt võimalik, kui te peaaegu täielikult auto logistika automatiseerite: töötajad ei pea vaevalt kõndima riiulisarjadest, kuna robotid toovad riiulid või kaubad otse ja läbilaskevõime suureneb tohutult.

Sellised nutikadlamad integreerivad sageli mitmeid tehnoloogiaid: autonoomsed sõidukid, robotite võimlemine, automatiseeritud konveierilindid, asjade Interneti -andurid keskkonnatingimuste ja varude jälgimiseks, samuti AI -süsteemid kui "aju", mis kontrollib kõike. Eesmärk on väga automatiseeritud ladu, mis töötab tõhusalt, ohutult ja läbipaistvalt. Nendes keskkondades töötavad inimtöötajad sageli käsikäes koostöörobotitega (Cobots), mida nad toetavad rasketes tõstmisprotsessides või toovad need neile. Selle roboti kasutuselevõtt viib töötajate jaoks muutunud ülesandeprofiili, kuid suurendab üldiselt lao jõudlust.

Selle arengu alguses on veel palju laagreid - hinnangul on umbes 20 % ladudest automatiseeritud ainult Saksamaal ja Ameerika Ühendriikides, ülejäänud käitavad endiselt suures osas käsitsi. Kuid suured mängijad nagu Amazon, Alibaba või DHL panid selle maha ja varustavad oma laagrid järk -järgult AI tehnoloogiate ja robotitega. Järgmistel aastatel on oodata üha enam laoprotsesse - olgu see siis töötajate juhita transpordisüsteemide, automatiseeritud sortimissüsteemide või töötajate intelligentsete abisüsteemide kaudu.

Sobib selleks:

• Lao efektiivne automatiseerimine: 25 olulist küsimust ja vastust teie optimeerimiseks - näpunäited lao optimeerimise ja moderniseerimise kohta

AI tarneahelas ja ettevõtte tarkvaras (SCM, DCM, ERP)

Mitte ainult üksikud robotid, vaid ka taustal olev tarkvara mängib AI integreerimisel lao logistikas olulist rolli. Kaasaegsed tarneahelahalduse (SCM) süsteemide ja ettevõtte ressursside kavandamise (ERP) lahendused on üha enam varustatud AI funktsioonidega, et parandada tarneahela planeerimist, kontrolli ja haldamist. Sellesse kontekstis on ka mõisted nõudluse ahelahaldus (DCM). Selle keskmes on eriti klientide nõudlus ja sellel põhinev tarneahel. Kõigis neis süsteemides võib AI olla omamoodi intelligentse kihina, mis suurendab märkimisväärselt klassikalisi funktsioone.

Keskne näide on laohaldussüsteem (WMS)-tarkvara, mis haldab kõiki laos olevaid protsesse (alates kaupade saamisest kuni ladustamiseni ja kaupade väljundini). Varem töötas WMS kindlalt programmeeritud reeglite järgi. Vahepeal integreerivad tootjad aga AI -mooduleid, mis muudavad WMS "nutikamaks". Näiteks on Poola moemüüja LPP oma laohaldussüsteemis rakendanud AI -lahenduse (PSIWMS AI), mis kasutab protsessi optimeerimiseks masinõppe mehhanisme. Tulemuseks oli märkimisväärselt lühem radade korjamine ja laos üldiselt suurem tõhusus. See näitab: AI saab olemasoleva logistikatarkvara lisada nii, et ta õpib oma tööandmetest ja parandab protsesse iseseisvalt. AI-põhised WM-id saavad näiteks ära tunda, millised üksused sageli koos tellitakse ja mille salvestusruumid liiguvad lähemale (automatiseeritud paigutuse optimeerimine). Või seab see prioriteediks dünaamiliselt vastavalt olemasolevatele ressurssidele, liiklustingimustele või saatmiskuupäevadele.

Tarneahela juhtimissüsteemid

AI -toega tarneahela juhtimissüsteemid lähevad sammu edasi, vaadates kogu tarneahelat väljaspool individuaalset laagrit. Nad kasutavad AI-d otsast lõpuni optimeerimiste tegemiseks: korvamiseks mitme ladustamiskoha aktsiate kompenseerimiseks, transpordivõime optimaalseks kasutamiseks ja häirete paindlikult reageerimiseks. AI-põhised SCM-tööriistad võivad tuua suures koguses andmeid erinevatest allikatest-E.g. Ilmastikuandmed, liikluse teave, tarnijate teave ja kohandavad seega reaalajas tarneplaane. Näiteks Oracle kirjeldab, et ettevõtted kasutavad AI -d aktsiate tasakaalustamiseks ja kütusetõhusate tarneteede leidmiseks, mis on palju tõhusam, kui see oleks tavalise tarkvara puhul võimalik. Näiteks võiks selline süsteem automaatselt arvutada järgmiste veoautode alternatiivse marsruudi, kui järsku blokeeritud liiklustee ja kahjustatud tarned blokeerivad. Või märgib see teatud tarnija kvaliteediprobleeme ja hoiatab õigel ajal enne, kui vigased osad laagrisse satuvad.

Nõudluse ahela juhtimine (DCM)

Nõudluse ahela juhtimine (DCM), mis keskendub nõudluse poolele, on kasu ka AI-st. See puudutab klientide vajaduste optimaalset kasutamist - põhimõtteliselt turunduse/müügi integreerimine tarneahelaga. Näiteks DCM -is saab AI analüüsida klientide tellimusi ja täiustada prognoose, et kohandada tootmist ja ladustamist veelgi täpsemalt tegelikule nõudlusele. Praktikas hägustuvad SCM ja DCM sageli, kuid mõlemad eesmärk on AI -ga pakkumine ja nõudmine võimalikult tõhusalt ühitada.

Suured ERP -pakkujad, näiteks SAP või Oracle, on oma toodetesse juba integreerinud AI -funktsioonid. SAP räägib ERP-moodulitest "äri AI", mis peaks AI toetatud teadmistega ladustamist, tellimuste töötlemist ja transporti optimeerima. Oracle rõhutab, et AI -süsteemid suudavad ära tunda tarneahelate mustrid, mis jäävad inimeste jaoks varjatuks, näiteks et ennustada kliendi nõudlust täpsemalt ja võimaldada seega majanduslikult tõhusamat varude haldamist. Microsofti ja spetsialiseeritud logistikatarkvara pakkujad pakuvad ka AI -mooduleid, mis on olemasolevatesse protsessidesse kloppimas. Standardliidesed pakutakse sageli ERP -süsteemidega, nii et AI mudelid (näiteks prognooside jaoks) saaksid ettevõtte andmetega suhteliselt kiiresti töötada. Näiteks saab müügiprognoosi AI -mudeli integreerida otse ERP -i tellimuste töötlemisse: seejärel loob süsteem ML -i prognoosi põhjal automaatselt tellimissoovimise ostude jaoks.

Kergesti mõistetav tarkvara kasutamine on logistika AI vestlusbotid. Neid digitaalseid assistente saab integreerida laohaldussüsteemidesse või transpordihaldussüsteemidesse ja aidata töötajatel, näiteks välisetel partneritel, et kiiresti teavet saada. Salvestuse kontekstis võiksid vestlusbotid vastata näiteks à la "kus on artikkel XY?" või "Kui kõrge on toote Z praegune olemasolu?" - ja mõne sekundiga, ööpäevaringselt. Võite nõustuda tellimuste päringutega või ennustada tarneaega. Sellised assistendid leevendavad aja töötajaid teadustööd, parandavad väliselt klienditeenindust (nt teave tellimuse lao oleku kohta).

Kokkuvõtlikult tungib AI tarkvaramaastikku logistikas kõigil tasanditel. WMS -ist SCM/DCM -ile ERP -ni täiendab AI klassikalisi süsteeme automatiseeritud otsuste võimaldamiseks. Integreerimine on oluline: AI -lahendused peavad olema sujuvalt olemasolevatesse protsessidesse. Tänu pilvetehnoloogiale ja standardiseeritud liidestele läheb see lihtsamaks. Tänapäeval saavad ettevõtted laiendusena oma olemasolevatele süsteemidele sageli lisada AI -funktsioone. Sellegipoolest jääb edukas rakendamine ülesandeks, mis nõuab oskusteavet-õiged andmed peavad olema kättesaadavad, mudelid on koolitatud ja pidevalt jälgitud. Kui see on omandatud, pakuvad AI-põhised tarkvarasüsteemid märkimisväärset lisaväärtust: läbipaistvus, kiirus ja ennetav kontroll muutuvad lao logistikas uueks normaalsuseks.

AI rakendamise väljakutsed: nii omandavad ettevõtted investeeringuid ja see tõkkejooksu: xpert.digital

Ettevõtete praktilised näited

Paljud ettevõtted kogu maailmas kasutavad AI juba oma laos ja logistikaprotsessides edukalt. Siin on mõned praktilised näited, mis näitavad, kui mitmekesised on rakendused:

Amazon (USA)

Ühe teerajajana kasutab Amazon AI -d ja robootikat suures mahus. E-kaubanduse hiiglase täitmiskeskustes (logistikakeskused) liiguvad töötajate juurde kümned tuhanded robotid. AI optimeerib protsessi püsivalt - millise riiuliga juhib töötaja, et artikkel eemaldada. See intelligentne korjamiskontroll on Amazoni tõhusust tohutult suurendanud. Uuringud panid kokkuhoiu Amazoni AI-põhisest „korjamise” optimeerimisest umbes 470 miljonit eurot aastas. Lisaks kasutab Amazon KI paljudes teistes valdkondades, näiteks tarneveokite marsruudi kavandamisel, dünaamilise personali kavandamisel sõltuvalt tellimismahust või oma laos asuvate rajatiste ennustatava hoolduse (ennustava hoolduse).

Alibaba (Hiina)

Alibaba opereerib kõrge auutomaatne ladu koos oma logistika tütre Cainiaoga, kus robotid teevad suurema osa füüsilisest tööst. Guangdongi hästi tuntud laagris teevad nutikad transpordirobotid 70 % ladustamistööst ja suurendavad tootlikkust kolmekordselt. Robotid - mida kontrollib AI - toovad inimestele kolleegidele, kes peamiselt ainult pakendid võtavad. AI koordineerimise tõttu sorseerib töötaja ~ 1500 asemel kuni 3000 paketti vahetuse kohta. Alibaba kasutab Ki ka tarnetranspordi ja autonoomsete kohaletoimetamissõidukite jaoks kohalikus transpordis ning ML -iga optimeerib aktsiate eraldamist oma arvukatele jaotuskeskustele. Tulemuseks on välkkiire tarnimine (mõnikord seemnepäev või mõne tunni jooksul) vaatamata optimeeritud protsesside poolt tohutud tellimuskogustele.

Deutsche Post DHL (Saksamaa)

Globaalse logistikateenuse pakkujana investeerib DHL AI erinevatesse ärivaldkondadesse. Paki kohaletoimetamisel testid DHL -i testid näiteks autonoomsed kohaletoimetamise droonid ja tänavabotid, kuid AI -lahendusi kasutatakse ka laos endas. Mõnes DHL-i laagris või pakikeskuses sorteerivad AI-põhised robotid pakendid Target Region abil täielikult automaatselt. Need robotirelvad tunnevad iga näituse ära 3D-kaamera ja AI abil, haaravad ja panevad need õigesse saatmisteema, mis on kiirem kui inimene suutis. DHL kasutab ka AI-tööriistu veoautoparkide marsruudi optimeerimiseks, oma rahastamissüsteemide tulevikku suunamiseks ja lepinguliste klientide varude haldamiseks. Viimase näide: DHL KI kasutab lepingu logistikas (tööstusklientide lao logistika) oma klientide varude jälgimiseks ja automaatse tarnetellimuste käivitamiseks enne kitsaskoha loomist. Sel viisil suurendab DHL tarne usaldusväärsust ja seob kliente tihedamalt.

Otto (Saksamaa)

Nagu eespool mainitud, kasutab Otto Ki edukalt müügiprognoosi ja salvestusruumi kontrolli. Süsteem tellis autonoomselt ja optimeerib inventari. Selle tulemusel suutis Otto vähendada liigseid aluseid ja parandada samal ajal toimetuleku võimet. Otto on näide sellest, kuidas Saksa ettevõte arendab AI -d sisemiselt ja kasutab produktiivselt konkurentsitiheda turul (veebikaubandus) konkurentsivõimeliseks püsimiseks.

Hitachi (Jaapan)

Jaapanis, kus paljud protsessid töötavad traditsiooniliselt käsitsi, algab nüüd ka AI lai integreerimine lao logistikasse. Näitena võib tuua Hitachi, kes uurib AI -d oma jaotuskeskustes korjamise parandamiseks. Vananevat tööjõudu tuleb toetada pildituvastuse ja haaratlemisega. Teised Jaapani ettevõtted - näiteks autotööstuses - loodavad üha enam AI -ga automatiseeritud laosüsteemidele. Jaapani valitsus reklaamib selliseid projekte osana "ühiskond 5.0" ja eriprogramme, et pehmendada logistikasektori kvalifitseeritud töötajate nappust. Üldiselt on Jaapani robootika kõrgel tasemel ning uute strateegiate eesmärk on ladude ja tarneahelate automatiseerimine.

Walmart (USA)

Maailma suurim jaemüügikett investeerib ka AI -sse oma tarneahelasse. Walmart kasutab AI analüüsi, et jätkata varude reaalajas oma jaotuskeskustes ja ennustada, millal filiaalid vajavad täiendamist. Lisaks katsetas Walmart mõnes harust möödasõidul olevaid varude roboteid, mis sõidavad mööda riiuli ja mõistavad, milliseid tooteid tuleb uuesti täita. Automatiseeritud sorteerimissüsteeme kasutatakse rühma suurtes e-kaubanduse logistikakeskustes ja AI optimeerib pakettide eraldamist veoki marsruutidele. Koos selliste ettevõtetega nagu Walmart juhivad USA kaubandushiiglased AI vastuvõtmist logistikas.

Mainitud näited näitavad, et nii tehnoloogiagrupid kui ka klassikalised logistikateenuse pakkujad kasutavad oma laagrites produktiivselt. Amazon ja Alibaba määravad eriti standardid, millele teised on orienteeritud. Kuid ka Saksamaal ja mujal arenesid AI projektid ettevõttesiseselt (nagu Otto puhul), osaliselt koostöös tehnoloogiapartneritega või idufirmade ostmisega. On oluline, et need õnnestumised muudaksid kooli: paljud väikesed ja keskmise suurusega logistikaettevõtted jälgivad täpselt seda, mida suured teevad, ja hakkavad nüüd mõnes piirkonnas ka AI-lahendusi piloteerima.

AI majanduslikud mõjud laos

AI ja ML -i kasutuselevõtt lao logistikas pole mitte ainult tehniline, vaid ka majanduslik otsus. Ettevõtted loodavad käegakatsutavaid ärieeliseid, kuid peavad ka investeerima ja võtma arvesse võimalikke kõrvaltoimeid.

Kõigepealt positiivsete majanduslike mõjude juurde

Nagu juba selgitatud, suurendab AI oluliselt laos tõhusust - protsessid töötavad kiiremini ja vähem vigadega. See mõjutab kulusid otse. Näiteks laotöötajate või robotite optimeeritud marsruudi kavandamise kaudu saab tellimuse nokkimise aega drastiliselt vähendada, mis tähendab, et rohkem tellimusi saab töödelda kihi kohta (suurem läbilaskevõime). Personali kulusid saab säästa või paremini kasutada, kuna töötajaid leevendab automatiseerimine ja mujal saab mujal produktiivsemaid. AI toetatud varude haldamine vähendab varude kulusid, kuna vähem kapitali seotakse tarbetute kaupade ja kulude vähenemise või aegunud toodete vähenemise tõttu. Uuring näitas, et paljud AI logistikaettevõtted näevad võimalust kvaliteeti ja tootlikkust märkimisväärselt suurendada - isegi kui teerajaja digiteerimise valdkonnas, hindasid üle poole ettevõttest logistika. See tähendab, et tööstus loodab, et AI aitab kaasa lisandväärtusele.

Konkreetsed numbrid toetavad säästupotentsiaali

Accenture analüüsid ennustavad, et AI kasutamine võib suurendada logistika efektiivsust 2035. aastal üle 40 %. See tähendaks tohutut kulude vähendamist, kuna tõhususe suurenemine tähendab tavaliselt rohkem väljundit (tellimuste töö) sama või vähem sisendiga (aeg, personal, pindala). Juba täna on investeeringutasuvus (ROI) konkreetsetes projektides sageli suhteliselt kiire. Näiteks transpordi- või veoautode koormused optimeerivad AI -süsteemid võivad säästa kütusekulusid ja vältida tühje reise, nii et investeering tarkvarasse tasub mõne aasta jooksul ise. Ki aitab kaasa kulude kokkuhoiule, vältides seisakuid (häired, mis põhjustavad tarneviivitusi), näiteks kui ennustav peadus takistab süsteemidel laos kallite masinavalguse stendide vältimist.

Pilootprojektid ja ärijuhtumid: kui AI tasub end lao logistikas

Kuid võimalused korvavad ka investeerimiskulud ja väljakutsed. Laorobotite, andurite ja AI -tarkvara ostmine on algselt kallis. Mitte igal ettevõttel pole Amazoni rahalist tugevust panna sadu miljonit automatiseerimisse. Paljud logistika otsustajad kõhklevad kõrgete investeerimiskulude või IT-infrastruktuuri puudumise tõttu. Eriti väikestes ja keskmise suurusega kauplustes puuduvad AI täielikuks kasutamiseks sageli digitaalsed põhitõed (nt pidev andmete hankimine). Lisaks nõuab rakendamine oskusteavet: AI ja andmete analüüsi eksperdid on nõudlikud, kuid haruldased ja kallid. Algselt võivad AI projektid suurendada keerukust, mis muudab töötajate koolituse ja muudatuste haldamise vajalikuks.

Lühiajaliselt võib kulude vahetusi olla ka. Näiteks suureneb rohkem IT -kasutamist andmete turvalisuse ja süsteemide hooldamise jõupingutusi. Planeeritakse regulaarsete tarkvarauuenduste, mudeli neutreeningu (ML -i puhul) või varundussüsteemide eelarved. Integreerimiskulud-i.e. AI-lahenduste integreerimiseks olemasolevatesse süsteemimaastikesse ei tohiks alahinnata. Näiteks rõhutab Oracle, et rakendamine võib sageli olla keeruline ja kallis, eriti kui kohandatud ML-mudeleid tuleb koolitada oma andmete järgi.

Pikas perspektiivis eeldab enamik eksperte, et säästupotentsiaal kaalub üles investeeringud. Kui ettevõte on esialgsetest takistustest üle saanud, töötab AI toetatud ladu tavaliselt oluliselt majanduslikumalt. Samuti on pehmeid tegureid: kaasaegne automatiseeritud ladu saab kasvule reageerida rohkem skaleeritavamalt (toime tulla rohkem tellimustega, ilma et peaksite lineaarset personali lisama). See suurendab konkurentsivõimet - jääte tarneaegade ja kuludega konkurentsivõimeliseks või võite end isegi eristada eriti kiire teenindusega. Lisaks aitavad A-optimeeritud protsessid tarneaega lühendada, mis võib omakorda suurendada klientide lojaalsust ja müüki (palun tellige rahulolevaid kliente uuesti).

Huvitav aspekt on jätkusuutlikkus, mis on ka majanduslikult asjakohane. KI aitab tegutseda keskkonnasõbralikumalt (nt veoautode optimaalse kasutamise abil, mis säästab rännakuid, või vältides liigseid aluseid, mis alandab ületootmist). Kuna jätkusuutlikkust premeerivad nüüd ka investorid ja kliendid, võib see kaudselt tuua rahalisi eeliseid (märksõna "roheline logistika" müügiargumendina).

Kokkuvõtlikult mõjutab AI ladustamiskulusid mitmel viisil: personali kulud, varude kulud, veakulud, kahjumiskulud - kõiki neid saab AI vähendada. See seisab silmitsi AI -süsteemide investeeringute ja tegevuskuludega. Ettevõtted peavad kaaluma, millal ja kus AI nende eest ära tasub. Praktikas kogeme, et konkreetsete figuuride saamiseks alustatakse sageli pilootprojekte. Need näitavad tavaliselt, kas skaleerimine on väärt. Kuna tehnoloogia on muutumas üha kättesaadavamaks ja odavamaks (pilveteenused, standardlahendused), langeb sissepääsu lävi.

Kokku võib öelda: AI on logistikas konkurentsivõimeline tegur. Kui investeerite varakult ja mõistlikult, saate kulude juhtimise või saavutada teenusejuhi. Teisest küljest ootavad ettevõtted võivad pikaajaliselt ebaefektiivsemalt töötada ja turuosa kaotada. Sellegipoolest ei ole sissejuhatus triviaalne-see võtab veenva ärijuhtumi, head planeerimist ja sageli ka juhtimise toetamist, kuna see puudutab strateegilist kursust.

Sobib selleks:

• Tõhus planeerimine ja rakendamine: AI, robootika ja automatiseerimine kaasaegsetes salvestusstruktuurides

Piirkondlikud erinevused: Saksamaa, EL, USA ja Jaapan

AI areng ja levik lao logistikas on erinev piirkondlikult, mida mõjutavad majanduslikud tingimused, tehnoloogiline pioneer ja poliitiline raamistik. Pilk olulistest piirkondadest:

Saksamaa ja EL

Saksamaal on logistikatööstus traditsiooniliselt väga oluline ja seda peetakse suhteliselt uuenduslikuks. Uuringud näitavad, et 22 % Saksamaa logistikaettevõtetest kasutab juba AI -d ja veel 26 % -l on selleks konkreetsed plaanid. Saksamaa ettevõtted näevad Saksamaa ettevõtteid KI abiks, eriti nõudluse prognoosi, müügi kavandamise ja transpordi optimeerimise valdkonnas. Ligikaudu 20 % Saksamaa laost on praegu suures osas automatiseeritud. See tähendab, et enamus töötab endiselt valdavalt käsitsi protsessidega. Väljakutsed seisnevad sageli süsteemi keerukuses ja kvalifitseeritud töötajate puuduses, mis pärsib uute tehnoloogiate rakendamist. Sellegipoolest investeerivad Saksa ettevõtted AI -sse tugevalt protsesside optimeerimiseks ja konkurentsivõimeliseks püsimiseks.

Poliitiliselt edendavad nii Saksamaa kui ka Euroopa Liit AI -tehnoloogiaid massiliselt. Saksamaa on käivitanud AI -strateegia ja pakkunud miljardeid teadusuuringuid. Asutused nagu Fraunhoferi instituudid (nt IML Dortmundis) on suunatud logistika AI -lahendustele. Sellised mõisted nagu tööstus 4.0 ja logistika 4.0 raamivad visiooni, milles AI mängib ka võtmerolli. EL kavatseb edasi liikuda selliste programmidega nagu Horizon Europe ja spetsiaalsed tugiprojektid, AI ja robootika tööstuses. Samal ajal pöörate Euroopas tähelepanu eetilistele suunistele ja regulatsiooni-märksõna ELi komisjonile ja Euroopa AI regulatsiooniprojektile (AI ACT). Selle eesmärk on tagada AI kasutamise usaldusväärne ja ohutu, mis on oluline ka logistikas (nt andmekaitse töötajate andmete jaoks, autonoomsete süsteemide ohutusstandardid).

USA

Ameerika Ühendriigid olid pikad automatiseerimise ja AI -uuringute juhid ning majutasid selliseid tehnikahiiglasi nagu Google, Amazon, IBM, Microsoft, mis juhib AI tugevalt. Lao logistika praktikas pole Ameerika Ühendriigid aga palju automatiseeritud kui Euroopa. Arvatakse, et ainult umbes 20 % USA ladudest on väga automatiseeritud. Kuid kõrged tööjõukulud ja kasvav tööjõupuudus Ameerika Ühendriikides suurendavad nüüd suuresti investeeringuid automatiseerimisse. Suured ettevõtted nagu Amazon, Walmart või UPS rakendavad AI-põhiseid süsteeme ja on hobuste eelnõudena. Ameerika Ühendriigid mõistavad, et AI -tehnoloogia on vajalik, et mitte ülemaailmsest konkurentsist maha jääda (eriti Aasiaga võrreldes).

Poliitiliselt on Ameerika Ühendriikides ka muid prioriteete - siin domineerivad erainvesteeringud ja algatused. Riigi rahastamine on vähem keskne kui ELis või Hiinas, kuid on olemas ka kaitseministeeriumi või energeetikaministeeriumi programmid kaudselt AI -uuringud (nt autonoomsete sõidukite jaoks, millest on kasu ka logistikat). Hiljuti arutatakse aga ka riiklikult AI -strateegiaid, eriti tööstusliku aluse tugevdamiseks. Üldiselt võib öelda: Ameerika ettevõtted sõidavad AI logistikas pragmaatiliselt, samal ajal kui poliitika üritab aeglaselt luua raamistiku rahvusvaheliseks järelejõudmiseks.

Jaapan

Jaapan on üks robootika ja automatiseerimise teerajajaid - tööstuses (nt autotootmine), Jaapani robottihedus on 399 robotit 10 000 töötaja kohta ja see on kogu maailmas tipus. Lao logistikaks on Jaapan siiski seni reserveeritud. Traditsioonilised töömeetodid ja inimtöö kõrge tunnustamine on pikka aega viinud asjaoluni, et lao automatiseerimine püsis suhteliselt madal. Kuid see muutub nüüd kiiresti, kuna Jaapan seisab silmitsi ägedate demograafiliste probleemidega: noori töötajaid on vähem ja vähem ning seadusega ette nähtud tööaeg sunnivad ettevõtteid tootlikkuse säilitamiseks automatiseerimislahendusi installima. Üha enam Jaapani ettevõtteid pöördub seetõttu kaasaegsete AI -kandvate lahenduste poole. Valitsus edendab seda aktiivselt - seal on "uus robotrateegia", mis on suunatud robotite kasutamisele sellistes teenindussektorites nagu logistika.

Lisaks propageerib Jaapan ühiskonna kontseptsiooni 5.0, mis on ülitäpselt töödeldud ühiskond, kus AI on sotsiaalsete väljakutsete (näiteks vananeva ühiskonna) valdamisel kõikjal olemas. Selles kontekstis töötatakse näiteks automatiseeritud tarneveokid, robotitepõhised laadimis- ja mahalaadimissüsteemid ning A-optimeeritud tarneahelad. Näeme juba Jaapani logistikakeskusi, mis on varustatud juhita kahveltõstukite ja AI-juhitud konveierisüsteemidega. Ehkki Jaapan on pisut hiljem alustanud, peaks laagrites ja AI kasutamine lähiaastatel järsku suurenema. Kultuuriliselt on robotite aktsepteerimine väga kõrge, mis muudab muutused lihtsamaks.

Hiina ja Lõuna -Korea (võrdluseks)

Isegi kui seda küsimuses selgesõnaliselt ei nõuta, on kiire pilk väärt: Hiina investeerib agressiivselt robootikasse ja AI ning on nüüd maailma suurim tööstusrobotite turg. Hiinasse on paigaldatud üle 50 % kõigist uutest robotitest kogu maailmas. Hiina valitsus subsideerib seda arengut oma tarneahelate moderniseerimiseks. Eriti e-kaubanduse buumi kaudu (Alibaba, JD.com jne) on Hiina kogenud automatiseeritud laolahendustes suurt tõukejõudu. Lõuna -Koread peetakse seevastu laoautomaatika salajaseks juhiks: tänu kõrgtehnoloogia afiinsusele ja sellistele ettevõtetele nagu Coucang, mis tuginevad AI -le, on üle 40 % sealsetest laagritest. Sellised riigid on võrdlusaluseks selle jaoks, mis on võimalik, kui tutvustate järjekindlalt tehnoloogiat.

Euroopa (EL) üldiselt

Euroopa liigub - eranditega - USA tasemel. Euroopas on sellised riigid nagu Saksamaa, Holland või Skandinaavia logistika osas hästi positsioneeritud, samas kui teistel on mõned järele jõudnud. Ühiste projektide (nt GAIA-X andmeinfrastruktuuri jaoks) ja toetustega üritab EL edendada edusamme ühtlaselt. Lisaks on AI-valdkonnas transpordi ja logistika valdkonnas (nt autonoomsete veoautode, droonide reguleerimise jne) uurimisprojektid, mis muidugi mõjutavad ka laagreid, kuna kõik põimib.

Kokkuvõtlikult: Saksamaa/EL ja USA on CAMPS-is praktilises kasutamises endiselt suhteliselt võrdsed-palju potentsiaalseid potentsiaalseid, kuid siiski suured osad tööstusest ilma AI-st. Aasia on heterogeenne: Hiina ja Lõuna -Korea sunniviisilise kasutamise kaudu väga kaugele, Jaapan saagiprotsessis. Piirkondlikul poliitika- ja rahastamisprogrammidel on suur roll: samal ajal kui Hiina ja mõnikord Euroopa jõuavad tugevalt osariigist, sõidab erasektor Ameerika Ühendriikides. Lõpuks täheldavad kõik: häid lahendusi võetakse rahvusvaheliselt vastu. Seetõttu võib teatud lähenemist eeldada, et Warehouse'i logistika on globaalsed ja AI edukad kontseptsioonid (kas Amazon Way või Alibaba robotid) levivad kogu maailmas.

Automatiseeritud lao 2050: visioon saab reaalsuseks

AI ja masinõppega lao logistika tuleviku uurimine lubab edasist põnevat arengut. Termin, mis ikka ja jälle langeb, on "nutikas lao" - peaaegu täielikult digiteeritud ja intelligentne laager. Selliste tulevaste stsenaariumide korral suhtlevad kõik süsteemid ja masinad omavahel (märksõna asjade Internet, IoT). AI moodustab aju, mis neid võrku ühendatud seadmeid kontrollib. Võite ette kujutada 2050. aasta ladu, kus peaaegu kõik rutiinsed tegevused on automatiseeritud: reklaamiti autonoomseid sõidukeid, robotite valimine, inventar (nt riiuli tükkide äratundmine kaamera järgi), AI -süsteemid jälgivad kõike reaalajas.

Sobib selleks:

• Lao logistika edasine arendamine ja uus optimeerimine: ladu, automatiseerimine robootika ja AI uue tõhususe ajastu jaoks

Potentsiaalsed arengud

Oleme alles alguses, mida AI saab logistikas teha. Tulevikus võiksid isetehtud algoritmid reaalajas optimeerida terveid salvestuskomplekse - dünaamiliselt kohaneda tootesegu, tellimisolukorra või isegi ettenägematute sündmustega (näiteks äkiline piiride sulgemine või tooraine puudus). Generatiivne AI (tuntud ChatGpt & Co.) võiks aidata protsesside kavandamisel, näiteks tarneahelate ebaõnnestumiste alternatiivsete stsenaariumide kavandamisel. Robootika on ilmselt mitmekülgsem: täna on meil teatud ülesannete jaoks spetsiaalsed robotid; Tulevikus võiksid humanoidrobotid või äärmiselt paindlikud robotisüsteemid töötada laos, mis võtab vastu mitmesuguseid ülesandeid (haaramine, kandmine, juhtimine). Esimesi lähenemisviise (kaks jalgadega robotit lao abistajatena) juba testitakse.

Samuti on veelgi täpsustatud inimmasina koostöö. Cobotid võiksid tihedat koostööd ilma kaitsepuurideta inimestega ja AI võiks olla iga laotöö isiklik abistaja - näiteks liitreaalsusega andmeklaaside kaudu, mis näitavad töötajat reaalajas kogu asjakohase teabe (salvestusruum, järgmine samm, hoiatused). AI toetatud kantavaid esemeid võiks jälgida ka turvalisust (nt käevõru vibreerib, kui läheduses on kahveltõstuk). Kõik see aitab parandada töötingimusi ja vähendada veelgi vigu või õnnetusi.

Muidugi on seal ka väljakutseid ja eetilisi küsimusi. Sageli arutatav mure on tööküsimus: kui laos on üha enam automatiseeritud, mis juhtub laotöötajatega? Lühiajaliselt saab teatud tegevused välja jätta - näiteks vajate vähem käsitsi valijaid, kui robotid selle ülesande vastu võtavad. Uuringud ennustavad inimtööde langust, eriti lihtsate, korduvate tegevuste korral. Kuid on ka uusi rolle: AI loob ka uusi töökohti - lihtsalt teised. Tulevikus on tulevikus üha enam vaja robootika hooldamise, andmete analüüsi või AI -süsteemi tuge. Ehkki füüsilise rutiinse töö väheneb, suurenevad tehnilise oskusteabe nõuded. Ettevõtted peavad oma töötajaid koolitama ja koolitama, et neil oleks AI-põhises keskkonnas mõistlik. Huvitav on see, et mõned ettevõtted teatavad isegi, et automatiseerimine on võimaldanud neil laieneda ja palgata rohkem töötajaid, kuna nende äri kasvas. Masin ei võta tingimata tööd tervikuna, vaid sageli ainult selle monotoonseid ja stressirohkeid osi - inimesed saavad seejärel võtta kvalifitseeritumaid ülesandeid.

Mees masina vastu? Miks hübriidlahendused laos domineerivad

Eetilised aspektid mõjutavad ka andmekaitset ja läbipaistvust. Lao AI kogub palju andmeid, näiteks töötajate jõudlus (valimismäärad, liikumisharjumus) või keskkonna jälgimiseks. Siin tuleb privaatsuse säilitamiseks ja töökohal valve säilitamiseks hoolikalt käsitleda isikuandmeid. AI otsused peaksid olema mõistetavad - näiteks kui algoritm täpsustab, kui palju töötaja peaks tegema, on õigluse tagamiseks vaja läbipaistvaid kriteeriume. Selles kontekstis rõhutab EL usaldusväärseid AI -algoritme, mis on seletatavad, õiglased ja usaldusväärsed.

Teine teema on turvalisus: autonoomsed robotid ja AI -süsteemid peavad olema kujundatud nii, et inimestele pole ohtu. See nõuab tehnilisi standardeid ja teste (nt isejuhitav kahveltõstuk peab 100 % usaldusväärselt lõpetama, kui inimene on teel). Küberturvalisus on samuti olulisem: häkkerite rünnakute eesmärk võiks olla võrku ühendatud laager, seega tuleb AI -süsteeme kaitsta manipuleerimise eest.

Tuleviku visioonis võiksite isegi ette kujutada täiesti autonoomseid laagreid, mis töötavad ilma öösel valgustuseta, sest ainult masinad on aktiivsed. Inimesed võtaksid pigem kontrollifunktsioonid üle. Kuid inimesed jäävad lähitulevikus keskseks komponendiks - kui ainult selleks, et tagada paindlikkus ja probleemide lahendamise võime ettenägematutes olukordades. Seetõttu peaks hübriidlahus (inimese + AI) olema järgmiste aastakümnete tee.

Lao logistika tulevik: miks AI on nüüd hädavajalik

Praktilises rakendamisel on ka väljakutseid: paljud ettevõtted seisavad silmitsi küsimusega, kuidas AI tutvustada. Standardid puuduvad, seal on pakkujate džungel ja edu sõltub heast andmete kvaliteedist. Kui teil on halbu või mittetäielikke andmeid, ei saa te AI -ga häid tulemusi ("prügi sisse, prügi välja"). Erinevate süsteemide koostalitlusvõime (nt lao AI ja transpordihalduse AI) tuleb tagada nii, et pidev intelligentne tarneahel oleks tõesti luua.

Sellegipoolest on trend selge: AI muutub lao logistikas üha olulisemaks. Kümne aasta jooksul on palju seda, mis tänapäeval pilootprojekt on, muidugi igapäevaelust. Täna alustavad ettevõtted saavad väärtuslikke kogemusi ja saavad oma lahendusi laiendada. Paljude riikide poliitika edendab seda arengut, kuna on tunnistatud, et logistika on kogu majanduse võtmevaldkond - ja AI kangi, mis muudab selle võtmetööstuse tõhusamaks ja kriisimaks.

AI ja masinõppe integreerimine lao logistikas on juba alanud tõhususe ja kiiruse nähtava eduga. See nõuab investeeringuid ja kiigeid, kuid pakub tohutuid võimalusi - alates kulude kokkuhoiust kuni parema klienditeeninduseni uute ärimudeliteni. Piirkondlikud erinevused muutuvad aja jooksul väiksemaks, kuna parimad tavad võetakse kasutusele kogu maailmas. Tulevik lubab veelgi intelligentsemat, suuresti automatiseeritud lao logistikat, kus inimesed ja masina tihedat koostööd teevad. Samal ajal peame muudatustega vastutustundlikult tegelema - võtke töötajad meiega kaasa, kujundama tehnoloogia ohutult ja järgima eetilisi kaitsealasid. Kui see õnnestub, seisame silmitsi logistikamaailmaga, mis on palju tõhusam, paindlikum ja vastupidavam kui miski, mida me minevikust teame.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus