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

Lao logistika tulevik: tehisintellektil põhinevad protsessid maksimaalse tootlikkuse saavutamiseks

Tehisintellekt (AI) viitab masinate või tarkvara võimele täita ülesandeid, mis tavaliselt nõuavad inimese intelligentsust – näiteks loogiline mõtlemine, õppimine, planeerimine või loominguline probleemide lahendamine. Põhimõtteliselt seisneb see arvutisüsteemide võimes andmete põhjal järeldusi teha ja otsuseid langetada, selle asemel et lihtsalt järgida rangelt etteantud reegleid. Masinõpe (ML) on tehisintellekti alamvaldkond, kus algoritmid tunnevad iseseisvalt mustreid ära, analüüsides suuri andmemahtusid, ja kohandavad vastavalt oma käitumist. Lihtsamalt öeldes õpib ML-süsteem kogemustest: seda "koolitatakse" ajalooliste andmetega ja seejärel saab see teha ennustusi või otsuseid uute, tundmatute andmete põhjal. See võimaldab tehisintellektil pidevalt oma ennustusi ja jõudlust parandada ilma, et inimesed peaksid seda iga üksikjuhtumi jaoks otseselt programmeerima.

Logistikas – ja eriti lao logistikas – avavad tehisintellekt ja masinõpe tohutuid võimalusi. Logistikatööstusel on ulatuslikud võrgustikud ja see genereerib tohutul hulgal andmeid, mistõttu on see tehisintellekti jaoks ideaalne rakendusala. Intelligentsed algoritmid suudavad näiteks ennustada tulevasi tellimuste mahtusid, arvutada optimaalseid marsruute või juhtida keerulisi laoprotsesse. Iseõppivad süsteemid suudavad otsuseid langetada kiiremini ja sageli täpsemalt kui inimesed, eriti kui on vaja töödelda suuri andmemahtusid reaalajas. Seetõttu kasutatakse tehisintellekti tehnoloogiaid tänapäevaste ladude erinevates valdkondades – alates varude haldamisest ja tellimuste komplekteerimisest kuni transpordi juhtimiseni laos.

Üldiselt jäljendab tehisintellekt laos sisuliselt väga kogenud laojuhi "mõtlemist", ainult et tal on juurdepääs palju suuremale hulgale andmetele. Näiteks suudavad tehisintellekti süsteemid tuvastada, millised kaubad ja millal hästi müüvad, kuidas kaupu kõige tõhusamalt ladustada või milliseid marsruute peaks kahveltõstuk aja kokkuhoiuks läbima. Need automatiseeritud, andmepõhised otsused moodustavad aluse tehisintellekti ja masinõppe üha suurenevale integreerimisele lao logistikasse.

Laoprotsesside optimeerimine tehisintellekti abil

Üks tehisintellekti suurimaid eeliseid lao logistikas on olemasolevate protsesside optimeerimine. Laod sõltuvad pidevast infovoost – näiteks laoseisuandmetest, tellimuste andmetest või kaupade asukohateabest. Seal, kus inimesed on altid vigadele või neil on piiratud infotöötlusvõimalused, pakub tehisintellekt täpsust ja kiirust. Näiteks saab tehisintellekt esitada ja analüüsida andmeid reaalajas, võimaldades vigu kiiremini tuvastada ja parandada enne, kui need probleeme tekitavad. Rutiinseid ülesandeid, nagu laoseisu kontrollimine või sissetuleva kauba registreerimine, saab automatiseerida, vähendades seeläbi töötajate koormust.

Tehisintellekti süsteemid suudavad ära tunda ka laoprotsesside mustreid, mis võivad inimsilma eest varju jääda. Selle andmeanalüüsi abil saab süsteem parema ülevaate lao hetkeolukorrast, tuvastab kitsaskohad või ebatõhususe ning pakub välja täiustusi. Praktiline näide on marsruudi optimeerimine: algoritmid saavad analüüsida ja optimeerida laotöötajate või materjalikäitlusseadmete (nt kahveltõstukite) kõndimisteid. Näiteks sorteeritakse komplekteerimisnimekirjad nii, et töötajad läbivad lao lühima võimaliku marsruudi. See vähendab sõiduaega ja võimaldab tellimusi kiiremini komplekteerida. Samamoodi saavad tehisintellekti funktsioonid määrata iga toote jaoks parima ladustamiskoha – lähtudes selle suurusest, käibekiirusest ja muudest teguritest –, et muuta ladustamine ja väljavõtmine tõhusamaks.

Teine oluline aspekt on vigade vähendamine ja kvaliteedi parandamine. Tehisintellektil põhinevad pildituvastussüsteemid saavad näiteks pakke kättesaamisel skannida ning kontrollida nende seisukorda ja mõõtmeid. See võimaldab koheselt tuvastada kahjustusi või valesti märgistatud esemeid. Sellised automatiseeritud kvaliteedikontrollid tagavad, et probleemid lahendatakse protsessi alguses ega levi kogu tarneahelas. Lisaks õpib tehisintellekt aja jooksul: kuigi alguses võib esineda vigu, parandavad masinõppe tehnikad pidevalt pildituvastust, vähendades järjekindlalt veamäära.

Kõik need optimeerimised viivad lõppkokkuvõttes laotegevuse tootlikkuse suurenemiseni ja kulude vähenemiseni. Robotid ja tehisintellekti süsteemid suudavad mõningaid ülesandeid täita oluliselt kiiremini ja täpsemalt kui inimesed, suurendades seeläbi tootlikkust. Samal ajal võimaldab laoandmete algoritmiline analüüs teha paremaid strateegilisi otsuseid – näiteks personali ja ressursside planeerimisel –, muutes üldised protsessid tõhusamaks. Tehisintellekti lahendused suudavad pidevalt jälgida toiminguid, analüüsida riske ja tegutseda ennetavalt (nt tuvastada eelseisvat kitsaskohta ja võtta vastumeetmeid). Üldiselt parandab see lao läbipaistvust ja probleemid tuvastatakse sageli enne, kui need isegi tekivad. Kõik see aitab kaasa kulude vähendamisele, kuna tõhusam ladu tekitab vähem jäätmeid, vähendab veakulusid ja kasutab tööaega optimaalselt. Ekspertprognooside kohaselt võivad tehisintellekti tehnoloogiad lähiaastatel logistikatööstuses tõhusust märkimisväärselt suurendada – näiteks Accenture prognoosib 2035. aastaks efektiivsuse kasvu üle 40%.

Kokkuvõttes suurendab tehisintellekt laoprotsesside kiirust, täpsust ja paindlikkust. See ulatub toodete kiiremast asukoha määramisest ja saatmisest kuni laoseisu lahknevuste minimeerimise ja parema koordineerimiseni tarneahela teiste osadega. Ettevõtete jaoks tähendab see suuremat lao efektiivsust, vabastades samal ajal töötajad monotoonsetest või keerukatest ülesannetest.

Sobib selleks:

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

Nõudluse prognoosimine ja varude haldamine masinõppe abil

Masinõppe peamine rakendus lao logistikas on nõudluse prognoosimine. See viitab tulevase nõudluse ennustamisele – teisisõnu küsimusele: millist toodet, millal ja millises koguses vaja läheb? Sellele küsimusele täpne vastamine on hindamatu väärtusega, kuna see võimaldab optimaalset varude haldamist. Liiga suur laovaru seob tarbetult kapitali ja laoruumi, samas kui liiga väike laovaru põhjustab tarneprobleeme ja rahulolematuid kliente. Tehisintellektil põhinevad süsteemid saavad seda dilemma leevendada, tehes suurte andmekogumite põhjal väga täpseid ennustusi.

Kaasaegsed masinõppe mudelid analüüsivad ajaloolisi müüginumbreid, hooajalisi kõikumisi, kehtivaid tellimusi, turunduskampaaniaid, sotsiaalmeedia trende ja paljusid muid mõjutegureid. Sellest õpivad nad mustreid ja seoseid. Selline süsteem suudab näiteks tuvastada, et teatud toodete müük suureneb kohe, kui konkreetne sündmus on lähedal (näiteks grillisüsi nõudlus suureneb enne suve nädalavahetusi). Selliste mustrite põhjal ennustab tehisintellekt automaatselt, millised kaubakogused tuleks millisesse kohta ja mis kell tarnida. Need ennustused aitavad ettevõtetel oma laoseisu nõudluse rahuldamiseks kohandada. Täpsemalt tähendab see, et kui on ette näha, et toote nõudlus peagi suureneb, tagab tehisintellekt, et varud tellitakse ja on laos õigeaegselt saadaval. Vastupidiselt annab see hoiatuse, kui toote nõudlus eeldatavasti väheneb, vältides seeläbi ülevarustamist ja ületootmist.

Praktiline näide on Saksa veebimüüja OTTO. Alates 2019. aastast on ettevõte kasutanud patenteeritud tehisintellektil põhinevat müügiprognoosimise süsteemi. See süsteem vaatab sisuliselt müügi tulevikku ja toetab kõiki olulisi protsesse – alates ostmisest ja ladustamisest kuni tarnimiseni. Tehisintellekti prognoosid näitavad OTTO-le täpselt, millised kaubad lattu saabuvad ja millal, samuti eeldatavat müügimahtu igal ajahetkel. Selle teabe põhjal otsustab OTTO, kas ja millises koguses tuleks kaupa osta ning kuidas seda jaotada. Näiteks määrab tehisintellekt, kas toodet tuleks laos hoida või saata see vajaduse korral otse tootjalt kliendile. Seega on prognoosil otsene mõju ostmisele, ladustamisele ja levitamisele. Tulemus: laos hoitakse ainult tegelikult vajalikke kaupu, mis vähendab kulukat üleladustamist ja hilisemat müüki allahindlustega. Samal ajal tagavad prognoosid, et kaubad on saadaval kohe, kui nõudlus suureneb, nii et müügivõimalusi ei jäeta kasutamata. Tänu sellele tehisintellektile tellib OTTO nüüd automaatselt 35% oma tootevalikust ümber ilma, et inimene peaks käsitsi tellimust esitama – see tõestab, kui hästi ennustused toimivad.

Ka teised ettevõtted kasutavad tehisintellektil põhinevat varude optimeerimist. Näiteks DHL teatab, et tehisintellekti süsteemid suudavad reaalajas võrrelda nõudlust ja laoseisu ning automaatselt algatada tellimuste lisamist. Nad suudavad isegi ennustada tippnõudlust, et vältida nii laoseisu lõppemist kui ka ülevarustamist. See tagab klientidele kiire tarnimise, kuna laos on alati piisavalt kaupa, kõrvaldades samal ajal ka ebavajalikud puhvervarud, mis tekitaksid kulusid.

Masinõppe abil nõudluse prognoosimine mõjutab lisaks ettevõtte enda laoseisule ka kogu tarneahelat. Täpsed prognoosid võimaldavad näiteks kaupu piirkondlikesse jaotuskeskustesse ette saata, isegi enne tellimuste laekumist. Näiteks OTTO loob piirkondlikke prognoose, et ennustada, milliseid tooteid kuhu ja millistes kogustes tellitakse. Seejärel toimetatakse need kaubad ennetavalt lähedalasuvasse depoosse. See lühendab tarneaegu ja vähendab transpordivahemaid, mis vähendab ka CO₂ heitkoguseid.

Kokkuvõttes viib tehisintellektil põhinev nõudluse planeerimine tõhusama varude haldamiseni: alati on õige toode õiges koguses õigel ajal. See võimaldab ettevõtetel vältida tarneprobleeme, suurendada klientide rahulolu ja samal ajal vähendada ladustamiskulusid. Lao logistika jaoks tähendab see vähem "tulekustutusoperatsioone" ootamatute puuduste lahendamiseks, sest tehisintellekt suudab selliseid olukordi suure tõenäosusega varakult tuvastada ja hallata. Üha ebastabiilsema kliendikäitumise ajal (näiteks e-kaubanduse buum, hooajalised tipphetked veebikampaaniate tõttu jne) on see ennetav juhtimine muutumas oluliseks konkurentsieeliseks.

Automatiseerimine ja robootika laos

Üks eriti silmatorkav tehisintellekti integreerimise valdkond on automatiseerimine robootika abil ladudes. Kaasaegsed laod tuginevad üha enam nutikatele masinatele, mis suudavad kaupu teisaldada, tõsta, sorteerida või pakkida – sageli tehisintellekti juhtimisel või toel. Need laorobotid vabastavad inimtöötajad, eriti füüsiliselt nõudlikest, monotoonsetest või ajakriitilistest ülesannetest.

Üks näide on ladudes kasutatavad autonoomsed sõidukid, tuntud ka kui AGV-d (Automated Guided Vehicles) või AMR-id (Autonomous Mobile Robots). Need sõidukid – alates väikestest, lamedatest transpordirobotitest kuni automatiseeritud kahveltõstukiteni – suudavad kaubaaluseid, kaste või üksikuid esemeid punktist A punkti B täiesti iseseisvalt transportida. Selle teevad võimalikuks andurid, kaamerad ja navigatsioonisüsteemid koos tehisintellekti algoritmidega marsruudi planeerimiseks. Robotid "näevad" oma ümbrust, tuvastavad takistusi ja leiavad parima marsruudi sihtkohta. Tehisintellekt võimaldab neil sõidukitel reaalajas muutustele reageerida – näiteks navigeerida ümber vahekäiku ootamatult ilmuva takistuse –, säilitades samal ajal optimaalse marsruudi. Paljudes ladudes on sellised autonoomsed koormaveokid juba reaalsus: need transpordivad kaupu laoruumide vahel, täiendavad riiulitel olevaid varusid, koguvad kaupu klientide tellimuste jaoks (automatiseeritud tellimuste komplekteerimine) või transpordivad täidetud tellimusi väljastusjaama. See vabastab inimtöötajad pikkadest kõndimisvahemaadest ja transpordiülesannetest, võimaldades neil keskenduda nõudlikumatele tegevustele.

Teine robootika rakendus on tehisintellekti juhitavad komplekteerimisrobotid. Need on statsionaarsed või mobiilsed robotid haaratskätega, mis saavad riiulitelt esemeid kätte. Kasutades pilditöötlust (kaamerad ja tehisintellekti tarkvara), tuvastab selline robot õige eseme ja komplekteerib vajaliku koguse. Juba on olemas süsteemid, kus robotid komplekteerivad üksikuid osi: robot saab laohaldussüsteemilt käsu, näiteks komplekteerida 5 ühikut eset X. See navigeerib (kui on mobiilne) vastavasse sektsiooni, tuvastab eseme visuaalselt ja komplekteerib selle täpselt. Kaaluandurid kontrollivad, kas õige kogus on komplekteeritud, ja tehisintellekt kinnitab eseme identiteedi uuesti pildituvastuse abil. Sellised süsteemid töötavad sageli eraldi piirkondades või öösel, et tellimusi ööpäevaringselt ette valmistada. Kasutatakse ka keerukamaid automatiseeritud süsteeme, näiteks automatiseeritud komplekteerimissüsteeme (automatiseeritud laod) – siin hoitakse erinevaid esemeid konteinerites või šahtides ning soovi korral transpordib süsteem soovitud eseme automaatselt väljastuskonteinerisse.

Amazon on selles kontekstis kuulsaks saanud: ettevõte on umbes kümme aastat suuresti laorobotitele toetunud. Amazoni ladudes transpordivad tuhanded väikesed oranžid robotid (endised Kiva Systemsi robotid) terveid riiulimooduleid üle lao otse inimestest tellimuste komplekteerijatele. Intelligentne tehisintellekti juhtimine koordineerib neid robotriiuleid nii tõhusalt, et töötajate vahemaad minimeeritakse. Amazoni sisemine uuring on näidanud, et see tehisintellekti abil optimeeritud koordineerimine toob kaasa tohutu kokkuhoiu – Amazon säästab umbes pool miljardit USA dollarit aastas, kuna robotid toimetavad kaupu töötajatele kiiremini ja tõhusamalt. Tehisintellekt arvutab pidevalt, millised riiulimoodulid tuleb millise töötaja kõrvale toimetada, et tellimusi optimaalselt töödelda. Tulemus: klientide tellimuste kiirem täitmine madalama hinnaga.

Samuti on muutumas tavaliseks sorteerimis- ja pakkimisrobotid. Näiteks mõnes DHL-i pakikeskuses võtavad robotid juba konveierilindilt pakke ja sorteerivad need vastavate tarnemarsruutide jaoks sektsioonidesse. Need nn DHL-robotid on tehisintellektil põhinevad ja paindlikud – varustatud 3D-kaameratega, tunnevad nad ära saadetiste suuruse ja kuju, skaneerivad vöötkoode ja otsustavad autonoomselt, millisesse sektsiooni pakk kuulub. Seega on nad palju enamat kui lihtsalt jäigad tööstusrobotid; nad saavad hakkama väga erineva suurusega pakkide ja kohaneda muutuvate protsessidega. Praktikas tähendab see, et pakke sorteeritakse eelnevalt kiiremini ja täpsemalt, mis kiirendab viimase miili kohaletoimetamist.

Rahvusvaheliselt on arvukalt põnevaid näiteid. Hiina e-kaubandusgigandi Alibaba logistikakeskuses (täpsemalt selle logistika tütarettevõttes Cainiao) on rajatud kõrgautomaatne ladu, kus robotid teevad umbes 70% tööst. Ligikaudu 60 mobiilrobotit – kohalikul tasandil tuntud kui „Zhu Que“ – transpordivad kaupu pakkimisjaamadesse 3000 m² suuruses laos, kolmekordistades seeläbi tootlikkust. Inimlao töötaja komplekteerib tavaliselt umbes 1500 eset vahetuse kohta – robotite toel tõuseb see arv 3000 esemeni, kusjuures läbitav vahemaa on oluliselt lühem. Tehisintellekt tagab, et robotid töötavad tõhusalt koos, ei jää üksteise teele ette ja toimetavad järgmise eseme alati täpselt õigel hetkel komplekteerimisjaama. See Alibaba ladu demonstreerib, mis on tehniliselt võimalik, kui laologistika on peaaegu täielikult automatiseeritud: töötajad ei pea enam peaaegu üldse vahekäikudes kõndima, sest robotid toovad riiulid või kauba otse nende juurde ja läbilaskevõime suureneb dramaatiliselt.

Nutikad laod integreerivad sageli mitut tehnoloogiat: autonoomsed sõidukid, robotkäed, automatiseeritud konveierilindid, IoT-andurid keskkonnatingimuste ja laoseisu jälgimiseks ning tehisintellekti süsteemid kui "aju", mis kontrollib kõike. Eesmärk on kõrgelt automatiseeritud ladu, mis töötab tõhusalt, ohutult ja läbipaistvalt. Nendes keskkondades töötavad inimesed sageli käsikäes koostöörobotitega (kobotidega), mis abistavad neid raskete esemete tõstmisel või kaupade kohaletoimetamisel. Kuigi selle robootika kasutuselevõtt muudab töötajate tööprofiili, suurendab see lao üldist tõhusust.

Paljud laod on selle arengu alguses alles – hinnanguliselt on Saksamaal ja USAs automatiseeritud vaid umbes 20% ladudest, ülejäänud osad töötavad endiselt peamiselt käsitsi. Kuid suured tegijad nagu Amazon, Alibaba ja DHL on teerajajad, varustades oma ladusid järk-järgult tehisintellekti tehnoloogiate ja robotitega. Lähiaastatel on oodata, et üha rohkem laoprotsesse automatiseeritakse – olgu selleks siis juhita transpordisüsteemid, automatiseeritud sorteerimissüsteemid või töötajate intelligentsed abisüsteemid.

Sobib selleks:

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

Tehisintellekt tarneahela ja ettevõtte tarkvaras (SCM, DCM, ERP)

Lao logistikas mängib tehisintellekti integreerimisel olulist rolli mitte ainult üksikud robotid, vaid ka nende aluseks olev tarkvara. Kaasaegsed tarneahela haldussüsteemid (SCM) ja ettevõtte ressursiplaneerimise (ERP) lahendused on üha enam varustatud tehisintellekti funktsioonidega, et parandada planeerimist, kontrolli ja juhtimist kogu tarneahelas. Selles kontekstis esineb ka termin nõudlusahela haldus (DCM) – siin on fookuses just klientide nõudlus ja sellega kooskõlas olev tarneahel. Tehisintellekt saab kõigis neis süsteemides olla omamoodi intelligentne kiht, täiustades oluliselt traditsioonilisi funktsioone.

Oluliseks näiteks on laohaldussüsteem (WMS) – tarkvara, mis haldab kõiki laotoiminguid (alates kauba vastuvõtmisest ja ladustamisest kuni tellimuste komplekteerimise ja väljastamiseni). Varem töötasid laohaldussüsteemid eelprogrammeeritud reeglite järgi. Nüüd aga integreerivad tootjad tehisintellekti mooduleid, mis muudavad laohaldussüsteemi „targemaks“. Näiteks Poola moekaupmees LPP rakendas oma laohaldussüsteemis tehisintellekti lahendust (PSIwms AI), mis kasutab masinõppe mehhanisme protsesside optimeerimiseks. Tulemuseks olid oluliselt lühemad komplekteerimismarsruudid ja üldiselt suurem lao efektiivsus. See näitab, et tehisintellekt saab olemasolevat logistikatarkvara täiendada, võimaldades sellel õppida omaenda operatiivandmetest ja protsesse iseseisvalt täiustada. Tehisintellektiga toetatud laohaldussüsteem suudab näiteks tuvastada, milliseid esemeid sageli koos tellitakse, ja vastavalt sellele nende laopaiku üksteisele lähemale viia (automatiseeritud paigutuse optimeerimine). Või saab see tellimusi dünaamiliselt tähtsuse järjekorda seada olemasolevate ressursside, liiklusolude või saatmistähtaegade põhjal.

Tarneahela haldussüsteemid

Tehisintellekti toega tarneahela haldussüsteemid lähevad sammu edasi, vaadates üksikust laost kaugemale kogu tarneahelale. Nad kasutavad tehisintellekti otsast lõpuni optimeerimiseks: näiteks varude tasakaalustamiseks mitme lao asukoha vahel, transpordivõimsuse optimeerimiseks ja paindlikuks reageerimiseks katkestustele. Tehisintellektil põhinevad tarneahela haldustööriistad suudavad koondada suuri andmemahtusid erinevatest allikatest – näiteks ilmastikuandmed, liiklusteave ja tarnijate teave – ning seega reaalajas tarnegraafikuid kohandada. Oracle kirjeldab, kuidas ettevõtted kasutavad tehisintellekti varude taseme tasakaalustamiseks ja kütusesäästlike tarnemarsruutide leidmiseks palju tõhusamalt kui tavapärase tarkvaraga. Selline süsteem võiks näiteks automaatselt arvutada alternatiivse marsruudi järgnevatele veoautodele, kui tee ootamatult suletakse, ja ajastada mõjutatud tarned ümber. Või võiks see tuvastada konkreetse tarnija kvaliteediprobleeme ja anda õigeaegseid hoiatusi enne, kui defektsed osad lattu jõuavad.

Nõudlusahela haldamine (DCM)

Nõudlusahela haldus (DCM), mis keskendub nõudluse poolele, saab tehisintellektist samuti suurt kasu. Eesmärk on optimaalselt rahuldada klientide vajadusi – sisuliselt integreerides turunduse/müügi tarneahelaga. DCM-is saab tehisintellekt näiteks analüüsida klientide tellimusi ja parandada prognoose, et viia tootmine ja varud veelgi täpsemalt vastavusse tegeliku nõudlusega. Praktikas kattuvad tarneahela haldus (SCM) ja DCM sageli, kuid mõlema eesmärk on kasutada tehisintellekti pakkumise ja nõudluse võimalikult tõhusaks tasakaalustamiseks.

Suured ERP-pakkujad, nagu SAP ja Oracle, on juba oma toodetesse integreerinud tehisintellekti funktsioonid. SAP nimetab seda oma ERP-moodulites "äri tehisintellektiks", mis on loodud optimeerima selliseid protsesse nagu ladustamine, tellimuste töötlemine ja transport tehisintellektil põhinevate teadmiste abil. Oracle rõhutab, et tehisintellekti süsteemid suudavad ära tunda tarneahelate mustreid, mis jäävad inimestele varjatuks, võimaldades klientide nõudluse täpsemaid prognoose ja seega kulutõhusamat varude haldamist. Microsoft ja spetsialiseerunud logistikatarkvara pakkujad pakuvad ka tehisintellekti mooduleid, mis integreeruvad sujuvalt olemasolevatesse protsessidesse. Sageli pakutakse standardseid liideseid ERP-süsteemidega, mis võimaldavad tehisintellekti mudelitel (näiteks prognoosimiseks) ettevõtte andmetega suhteliselt kiiresti töötada. Näiteks müügiprognoosimise tehisintellekti mudeli saab otse integreerida ERP-tellimuste töötlemisse: seejärel genereerib süsteem masinõppe ennustuste põhjal automaatselt ostutellimuste soovitusi.

Üks tehisintellekti tarkvara hõlpsasti mõistetav rakendus on vestlusrobotite kasutamine logistikas. Neid digitaalseid assistente saab integreerida laohaldussüsteemidesse või transpordihaldussüsteemidesse ning need aitavad töötajatel ja välispartneritel kiiresti teabele juurde pääseda. Lao kontekstis võivad vestlusrobotid näiteks vastata küsimustele nagu "Kus asub toode XY?" või "Milline on toote Z praegune laoseis?" – ja teha seda sekunditega ööpäevaringselt. Nad saavad vastu võtta tellimustaotlusi või ennustada tarneaegu. Sisemiselt vabastavad sellised assistendid töötajad aeganõudvatest uurimisülesannetest; väliselt parandavad nad klienditeenindust (nt andes teavet tellimuse laoseisu kohta).

Kokkuvõttes tungib tehisintellekt logistikatarkvara maastikku igal tasandil. Alates laohaldussüsteemidest ja tarneahela haldamisest/andmete haldamisest kuni ettevõtte ressursside planeerimiseni (ERP) täiendab tehisintellekt traditsioonilisi süsteeme, et võimaldada automatiseeritud otsuste langetamist. Integratsioon on ülioluline: tehisintellekti lahendused peavad sujuvalt sobima olemasolevatesse protsessidesse. Tänu pilvetehnoloogiale ja standardiseeritud liidestele muutub see üha lihtsamaks. Ettevõtted saavad sageli lisada tehisintellekti funktsioone oma olemasolevatele süsteemidele laiendusena. Edukas rakendamine on siiski ülesanne, mis nõuab asjatundlikkust – õiged andmed peavad olema kättesaadavad, mudelid treenitud ja pidevalt jälgitavad. Kui see on omandatud, pakuvad tehisintellektiga toetatud tarkvarasüsteemid olulist lisaväärtust: läbipaistvus, kiirus ja ennetav kontroll saavad lao logistikas uueks normaalsuseks.

Praktilised näited ettevõtetelt

Paljud ettevõtted üle maailma kasutavad tehisintellekti juba edukalt oma lao- ja logistikaprotsessides. Siin on mõned praktilised näited, mis demonstreerivad rakenduste mitmekesist valikut:

Amazon (USA)

Pioneerina kasutab Amazon tehisintellekti ja robootikat laialdaselt. E-kaubanduse hiiglase täitmiskeskustes liigutavad kümned tuhanded robotid kaubariiuleid töötajatele. Tehisintellekt optimeerib pidevalt protsessi – määrates kindlaks, milline riiul läheb millisele töötajale kauba kättesaamiseks. See intelligentne komplekteerimiskontroll on Amazoni tõhusust dramaatiliselt suurendanud. Uuringud hindavad Amazoni tehisintellektil põhineva komplekteerimisoptimeerimise säästu ligikaudu 470 miljonile eurole aastas. Lisaks kasutab Amazon tehisintellekti paljudes teistes valdkondades, näiteks tarnesõidukite marsruudi planeerimisel, dünaamilisel tööjõu planeerimisel tellimuste mahu põhjal ja oma laoseadmete ennustaval hooldusel.

Alibaba (Hiina)

Alibaba haldab oma logistika tütarettevõtte Cainiao kaudu kõrgautomaatseid ladusid, kus robotid teevad suurema osa füüsilisest tööst. Tuntud Guangdongi laos täidavad nutikad transpordirobotid 70% laoülesannetest, kolmekordistades tootlikkust. Tehisintellekti juhitavad robotid toimetavad kaupu inimestest kolleegidele, kes keskenduvad peamiselt pakkimisele. Tänu tehisintellekti koordineerimisele saab üks töötaja roboti abiga sorteerida kuni 3000 pakki vahetuse kohta, võrreldes umbes 1500 pakkiga ilma abita. Alibaba kasutab tehisintellekti ka kohaliku transpordi droonide ja autonoomsete tarnesõidukite jaoks ning masinõpet, et optimeerida varude jaotust oma arvukates jaotuskeskustes. Tulemuseks on välkkiired tarned (mõnikord samal päeval või mõne tunni jooksul) hoolimata tohututest tellimuste mahtudest – selle võimaldavad tehisintellekti abil optimeeritud protsessid.

Deutsche Post DHL (Saksamaa)

Globaalse logistikateenuse pakkujana investeerib DHL tehisintellekti erinevates ärivaldkondades. Pakkide kohaletoimetamises testib DHL autonoomseid droone ja tänavaroboteid ning tehisintellekti lahendusi kasutatakse ka laos endas. Mõnes DHL-i laos ja pakikeskuses sorteerivad tehisintellektil töötavad robotid pakke automaatselt vastavalt sihtkoha piirkonnale. Need robotkäed kasutavad 3D-kaameraid ja tehisintellekti iga saadetise tuvastamiseks, haaramiseks ja õigesse saatmiskambrisse paigutamiseks – oluliselt kiiremini kui inimene suudaks. DHL kasutab tehisintellekti tööriistu ka oma veoautopargi marsruudi optimeerimiseks, konveierisüsteemide ennustavaks hoolduseks ja lepinguliste klientide varude haldamiseks. Näiteks lepingulistes logistikateenustes (tööstusklientide laologistika) kasutab DHL tehisintellekti klientide varude jälgimiseks ja automaatsete täiendustellimuste käivitamiseks enne puudujäägi tekkimist. See võimaldab DHL-il suurendada tarnekindlust ja tugevdada kliendisuhteid.

OTTO (Saksamaa)

Nagu eespool mainitud, kasutab OTTO tehisintellekti edukalt müügiprognoosimiseks ja varude haldamiseks. Süsteem tellib automaatselt laoseisu ümber ja optimeerib laoseisu. See on võimaldanud OTTO-l vähendada liigseid laoseisusid, parandades samal ajal tarnetõhusust. OTTO on näide sellest, kuidas Saksa ettevõte saab arendada ja produktiivselt rakendada tehisintellekti sisemiselt, et jääda konkurentsivõimeliseks väga konkurentsitihedal turul (e-kaubandus).

Hitachi (Jaapan)

Jaapanis, kus paljud protsessid on traditsiooniliselt endiselt käsitsi teostatavad, on alanud tehisintellekti laialdane integreerimine lao logistikasse. Üks näide on Hitachi, mis uurib tehisintellekti, et parandada tellimuste komplekteerimist oma jaotuskeskustes. Ettevõtte eesmärk on toetada oma vananevat tööjõudu pildituvastuse ja robothaaratsite abil. Ka teised Jaapani ettevõtted – näiteks autotööstuse tarnetööstuses – toetuvad üha enam tehisintellektiga automatiseeritud laosüsteemidele. Jaapani valitsus edendab selliseid projekte programmi "Ühiskond 5.0" ja eriprogrammide raames, et leevendada oskustööliste puudust logistikasektoris. Robootika on Jaapanis üldiselt laialdaselt aktsepteeritud ning uued strateegiad keskenduvad nüüd ladude ja tarneahelate edasisele automatiseerimisele.

Walmart (USA)

Maailma suurim jaemüügikett investeerib oma tarneahelas ka tehisintellekti. Walmart kasutab tehisintellekti analüütikat, et jälgida oma jaotuskeskustes reaalajas laoseisu ja ennustada, millal kauplustes on vaja varusid täiendada. Walmart on mõnes kaupluses testinud ka laoroboteid, mis navigeerivad vahekäikudes ja kasutavad tehisintellekti, et tuvastada, milliseid tooteid on vaja täiendada. Ettevõtte suurtes e-kaubanduse logistikakeskustes kasutatakse automatiseeritud sorteerimissüsteeme ja tehisintellekt optimeerib pakkide jaotamist veoautode marsruutidele. Koos selliste ettevõtetega nagu Walmart edendavad need USA jaemüügihiiglased tehisintellekti kasutuselevõttu logistikas.

Mainitud näited näitavad, et nii tehnoloogiaettevõtted kui ka traditsioonilised logistikateenuse pakkujad kasutavad tehisintellekti oma ladudes produktiivselt. Eelkõige Amazon ja Alibaba seavad standardeid, mida teised järgivad. Kuid tehisintellekti projektid tekivad edukalt ka Saksamaal ja mujal – mõned arendatakse ettevõttesiseselt (nagu OTTO-s), mõned koostöös tehnoloogiapartneritega ja teised idufirmade omandamise kaudu. On ülioluline, et need edusammud jätkuksid: paljud väikesed ja keskmise suurusega logistikaettevõtted jälgivad tähelepanelikult, mida suuremad tegijad teevad, ja hakkavad nüüd ka tehisintellekti lahendusi konkreetsetes valdkondades katsetama.

Tehisintellekti majanduslik mõju laonduses

Tehisintellekti ja masinõppe kasutuselevõtt lao logistikas ei ole mitte ainult tehniline, vaid ka majanduslik otsus. Ettevõtted ootavad käegakatsutavaid ärilisi eeliseid, kuid peavad ka investeerima ja arvestama võimalike kõrvalmõjudega.

Kõigepealt vaatame positiivseid majanduslikke mõjusid.

Nagu varem selgitatud, suurendab tehisintellekt märkimisväärselt lao efektiivsust – protsessid toimivad kiiremini ja vähemate vigadega. See mõjutab otseselt kulusid. Näiteks laotöötajate või robotite tehisintellekti abil optimeeritud marsruudiplaneerimine võib tellimuste komplekteerimise aega drastiliselt vähendada, võimaldades vahetuse jooksul töödelda rohkem tellimusi (suurem läbilaskevõime). Personalikulusid saab kokku hoida või paremini ära kasutada, kuna automatiseerimine vabastab töötajaid, võimaldades neil produktiivsemalt mujale tööle suunata. Tehisintellektiga toetatud varude haldamine vähendab varude kulusid, kuna üleliigsete laovarudega on seotud vähem kapitali ja riknemise või vananenud toodete tõttu väheneb mahakandmine. Uuring näitas, et paljud logistikaettevõtted näevad tehisintellektis võimalust oluliselt parandada kvaliteeti ja tootlikkust – üle poole ettevõtetest peab logistikat isegi digitaliseerimise teedrajavaks sektoriks. See tähendab, et tööstusharu eeldab, et tehisintellekt annab olulise panuse väärtuse loomisse.

Säästupotentsiaali aluseks on konkreetsed arvud.

Accenture'i analüüsid ennustavad, et tehisintellekti kasutamine võiks logistika efektiivsust 2035. aastaks suurendada enam kui 40%. See tähendaks tohutut kulude kokkuhoidu, kuna suurem efektiivsus tähendab üldiselt suurema toodangu (tellimuste täitmine) saavutamist sama või väiksema sisendiga (aeg, personal, ruum). Isegi tänapäeval näitavad betoonprojektid sageli suhteliselt kiiret investeeringutasuvust (ROI). Näiteks tehisintellekti süsteemid, mis optimeerivad transporti või veoautode laadimist, aitavad säästa kütusekulusid ja vältida tühisõite, võimaldades tarkvarainvesteeringul end ära tasuda vaid mõne aasta jooksul. Tehisintellekt aitab kaasa ka kulude kokkuhoiule, ennetades seisakuid (katkestusi, mis põhjustavad tarneviivitusi), näiteks kui ennustavad hooldussüsteemid hoiavad ära kulukad masinate seiskamised laos.

Pilootprojektid ja äriplaanid: millal tehisintellekt lao logistikas end ära tasub

Kuid neid võimalusi takistavad investeerimiskulud ja väljakutsed. Laorobotite, andurite ja tehisintellekti tarkvara hankimine on esialgu kulukas. Mitte igal ettevõttel pole Amazoni rahalisi ressursse, et investeerida automatiseerimisse sadu miljoneid. Paljud logistikaotsuste langetajad kõhklevad suurte investeerimiskulude või IT-infrastruktuuri puudumise tõttu. Eelkõige väiksematel ja keskmise suurusega ladudel puuduvad sageli vajalikud digitaalsed alused (nt otsast lõpuni andmete kogumine), et tehisintellekti täielikult ära kasutada. Lisaks nõuab rakendamine asjatundlikkust: tehisintellekti ja andmeanalüüsi eksperte on vaja, kuid neid on vähe ja nad on kallid. Esialgu võivad tehisintellekti projektid suurendada keerukust, mis nõuab töötajate koolitamist ja muudatuste juhtimist.

Lühiajaliselt on võimalikud ka kulude nihked. Näiteks IT-kasutuse suurenemine suurendab andmeturbe ja süsteemihoolduse kulusid. Eelarveid tuleb eraldada regulaarseteks tarkvarauuendusteks, mudeli ümberkoolitamiseks (masinõppe puhul) ja varundussüsteemideks. Samuti ei tohiks alahinnata integreerimiskulusid – st tehisintellekti lahenduste integreerimist olemasolevatesse süsteemimaastikesse. Näiteks Oracle rõhutab, et rakendamine võib sageli olla keeruline ja kulukas, eriti kui kohandatud masinõppemudeleid on vaja koolitada omandiõigusega kaitstud andmete põhjal.

Pikas perspektiivis eeldab aga enamik eksperte, et potentsiaalne kokkuhoid kaalub üles investeeringu. Kui ettevõte on esialgsed takistused ületanud, töötab tehisintellektiga toetatud ladu tavaliselt palju säästlikumalt. Samuti on pehmeid tegureid: kaasaegne automatiseeritud ladu saab kasvu korral tõhusamalt skaleerida (töötledes rohkem tellimusi ilma personali lineaarselt suurendamata). See suurendab konkurentsivõimet – ettevõtted jäävad konkurentsivõimeliseks tarneaegade ja -kulude osas või saavad end isegi eriti kiire teeninduse abil eristada. Lisaks aitavad tehisintellektiga optimeeritud protsessid lühendada tarneaegu, mis omakorda võib suurendada klientide lojaalsust ja tulu (rahulolevad kliendid tellivad suurema tõenäosusega uuesti).

Üks huvitav aspekt on jätkusuutlikkus, mis on muutumas ka majanduslikult oluliseks. Tehisintellekt aitab kaasa ladude keskkonnasõbralikumale käitamisele (nt veoautode mahutavuse optimaalse kasutamise kaudu, mis säästab sõitude pealt, või liigsete varude vältimise kaudu, mis vähendab ületootmist). Kuna jätkusuutlikkust hindavad nüüd ka investorid ja kliendid, võib see kaudselt tuua rahalist kasu (märksõna: müügiargumendina „roheline logistika“).

Kokkuvõttes mõjutab tehisintellekt laokulusid mitmel moel: personalikulud, laokulud, veakulud ja seisakukulud – kõiki neid saab tehisintellekti abil vähendada. Seda tuleb aga kaaluda tehisintellekti süsteemide investeerimis- ja tegevuskulude suhtes. Ettevõtted peavad kaaluma, millal ja kus tehisintellekt on nende jaoks rahaliselt mõttekas. Praktikas näeme sageli esmalt pilootprojektide käivitamist konkreetsete andmete saamiseks. Need näitavad tavaliselt selgelt, kas skaleerimine on seda väärt. Kuna tehnoloogia muutub üha kättesaadavamaks ja taskukohasemaks (pilveteenused, standardlahendused), väheneb sisenemisbarjäär.

Kokkuvõttes on tehisintellekt logistikas konkurentsitegur. Need, kes investeerivad varakult ja strateegiliselt, võivad saavutada kululiidripositsiooni või teeninduseelise. Ettevõtted, kes seevastu ootavad, riskivad pikas perspektiivis vähem efektiivseks muutuda ja turuosa kaotada. Sellegipoolest pole juurutamine lihtne – see nõuab veenvat äriplaani, head planeerimist ja sageli ka juhtkonna tuge, kuna see hõlmab strateegilisi otsuseid.

Sobib selleks:

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

Piirkondlikud erinevused: Saksamaa, EL, USA ja Jaapan

Tehisintellekti arendamine ja kasutuselevõtt lao logistikas on piirkonniti erinev, seda mõjutavad majanduslikud tingimused, tehnoloogialiidrid ja poliitilised raamistikud. Pilk peamistele piirkondadele:

Saksamaa ja EL

Saksamaal on logistikasektor traditsiooniliselt olnud silmapaistval positsioonil ja seda peetakse suhteliselt uuenduslikuks. Uuringud näitavad, et 22% Saksa logistikaettevõtetest kasutab juba tehisintellekti ja veel 26%-l on selleks konkreetsed plaanid. Saksa ettevõtted peavad tehisintellekti eriti kasulikuks nõudluse prognoosimise, müügiplaneerimise ja transpordi optimeerimise valdkonnas. Sellest hoolimata on Saksamaal praegu vaid umbes 20% ladudest suures osas automatiseeritud. See tähendab, et enamik töötab endiselt valdavalt käsitsi teostatavate protsessidega. Probleemid seisnevad sageli süsteemide keerukuses ja oskustööliste puuduses, mis takistab uute tehnoloogiate rakendamist. Sellest hoolimata investeerivad Saksa ettevõtted tehisintellekti suuresti, et protsesse optimeerida ja konkurentsivõimeliseks jääda.

Nii Saksamaa kui ka Euroopa Liit pakuvad tehisintellekti tehnoloogiatele märkimisväärset poliitilist toetust. Saksamaa on käivitanud tehisintellekti strateegia ja eraldanud uuringuteks miljardeid eurosid. Sellised institutsioonid nagu Fraunhoferi Instituudid (nt IML Dortmundis) töötavad spetsiaalselt logistika tehisintellekti lahenduste kallal. Kontseptsioonid nagu Tööstus 4.0 ja Logistika 4.0 raamivad visiooni, milles tehisintellektil on võtmeroll. EL omakorda plaanib edendada tehisintellekti ja robootikat tööstuses selliste programmide kaudu nagu Horisont Euroopa ja konkreetsete rahastamisprojektide kaudu. Samal ajal pöörab Euroopa suurt tähelepanu eetilistele suunistele ja regulatsioonidele – peamised näited on Euroopa Komisjon ja Euroopa tehisintellekti regulatiivne algatus (AI Act). Selle eesmärk on tagada tehisintellekti usaldusväärne ja turvaline kasutamine, mis on samuti logistikas ülioluline (nt töötajate andmete kaitse, autonoomsete süsteemide ohutusstandardid).

USA

Ameerika Ühendriigid on pikka aega olnud automatiseerimise ja tehisintellekti uuringute liider ning seal tegutsevad tehnoloogiahiiglased nagu Google, Amazon, IBM ja Microsoft, kes on tehisintellekti arendamise eestvedajad. Praktikas ei ole USA aga lao logistika osas oluliselt automatiseeritum kui Euroopa. Hinnangute kohaselt on vaid umbes 20% USA ladudest kõrgelt automatiseeritud. Sellest hoolimata soodustavad kõrged tööjõukulud ja suurenev tööjõupuudus USA-s nüüd märkimisväärseid investeeringuid automatiseerimisse. Suured ettevõtted nagu Amazon, Walmart ja UPS rakendavad tehisintellektil põhinevaid süsteeme ja tegutsevad teerajajatena. USA tunnistab, et tehisintellekti tehnoloogia on oluline, et vältida mahajäämust globaalses konkurentsis (eriti Aasiaga).

Poliitiliselt on USA-l mõnevõrra erinevad prioriteedid – domineerivad erainvesteeringud ja -algatused. Valitsuse rahastamine on vähem tsentraalselt kontrollitud kui ELis või Hiinas, kuid kaitseministeeriumil ja energeetikaministeeriumil on programme, mis toetavad kaudselt tehisintellekti uuringuid (nt autonoomsete sõidukite jaoks, mis on samuti logistikale kasulik). Hiljuti on tehisintellekti strateegiaid arutatud ka riiklikul tasandil, eriti tööstusbaasi tugevdamiseks. Üldiselt võib öelda, et Ameerika ettevõtted edendavad tehisintellekti logistikas pragmaatiliselt, samal ajal kui poliitikakujundajad püüavad aeglaselt luua raamistikku, et rahvusvaheliselt järele jõuda.

Jaapan

Jaapan on robootika ja automatiseerimise teerajaja – tööstuses (nt autotööstuses) on Jaapanil robotite tihedus 399 robotit 10 000 töötaja kohta, mis asetab ta maailma liidrite hulka. Lao logistika osas on Jaapan aga kõhelnud. Traditsioonilised töömeetodid ja inimtööjõu kõrge väärtustamine on pikka aega toonud kaasa suhteliselt piiratud lao automatiseerimise. Kuid see on nüüd kiiresti muutumas, kuna Jaapan seisab silmitsi teravate demograafiliste väljakutsetega: noor tööjõud väheneb ja tööaja seaduslikud piirangud sunnivad ettevõtteid tootlikkuse säilitamiseks rakendama automatiseerimislahendusi. Seetõttu pöördub üha rohkem Jaapani ettevõtteid kaasaegsete tehisintellektil põhinevate laolahenduste poole. Valitsus edendab seda aktiivselt – "Uus robotistrateegia" julgustab robotite kasutamist teenindussektoris, näiteks logistikas.

Lisaks edendab Jaapan kontseptsiooni Ühiskond 5.0, mis on ülimalt ühendatud ühiskond, kus tehisintellekt on kõikjal levinud, ja mille eesmärk on lahendada sotsiaalseid probleeme (näiteks vananev elanikkond). Selle raamistiku raames käib töö automatiseeritud kaubaveokite, robotite abil töötavate laadimis- ja mahalaadimissüsteemide ning tehisintellekti abil optimeeritud tarneahelate kallal. Jaapani logistikakeskused on juba varustatud juhita kahveltõstukite ja tehisintellekti abil juhitavate konveierisüsteemidega. Kuigi Jaapan alustas mõnevõrra hiljem, suureneb seal tõenäoliselt lähiaastatel ladude automatiseerimine ja tehisintellekti kasutamine dramaatiliselt. Kultuuriliselt on robotite omaksvõtt väga kõrge, mis hõlbustab seda ümberkujundamist.

Hiina ja Lõuna-Korea (võrdluseks)

Kuigi küsimuses seda otseselt ei nõuta, tasub siiski lühidalt heita pilk: Hiina investeerib agressiivselt robootikasse ja tehisintellekti ning on nüüdseks maailma suurim tööstusrobotite turg. Üle 50% kõigist uutest robotitest maailmas paigaldatakse Hiinas. Hiina valitsus subsideerib seda arendust tugevalt, et oma tarneahelaid kaasajastada. Eelkõige e-kaubanduse buumi (Alibaba, JD.com jne) tõttu on Hiina kogenud automatiseeritud laolahenduste suurt kasvu. Lõuna-Koread omakorda peetakse laoautomaatika varjatud liidriks: üle 40% selle ladudest on juba automatiseeritud tänu suurele tehnoloogiahuvilisele ja sellistele ettevõtetele nagu Coupang, mis tuginevad suuresti tehisintellektile. Sellised riigid on eeskujuks sellele, mis on võimalik, kui tehnoloogiat järjepidevalt rakendatakse.

Euroopa (EL) tervikuna

Välja arvatud mõned erandid, on Euroopa selles valdkonnas USA-ga enam-vähem samal tasemel. Euroopas on sellised riigid nagu Saksamaa, Holland ja Skandinaavia riigid logistika IT osas heas positsioonis, samas kui teistel on veel mahajäämust vaja järele jõuda. EL püüab edusamme ühtlaselt edendada ühisprojektide (nt GAIA-X andmeinfrastruktuuri jaoks) ja rahastamisprogrammide kaudu. Lisaks on olemas ELi-ülesed uurimisprojektid transpordi ja logistika tehisintellekti valdkonnas (nt autonoomsete veoautode kolonnide, tarnedroonide reguleerimise jms kohta), millel on loomulikult mõju ka ladudele, kuna kõik on omavahel seotud.

Kokkuvõttes: Saksamaa/EL ja USA on tehisintellekti praktilises kasutamises ladudes endiselt suhteliselt võrdsed – märkimisväärset potentsiaali tuntakse, kuid suures osas tööstusharust tehisintellekt endiselt puudub. Aasia pilt on heterogeenne: Hiina ja Lõuna-Korea on oma agressiivse rakendamise tõttu väga kaugel ees, samas kui Jaapan on järele jõudmas. Regionaalpoliitikal ja rahastamisprogrammidel on suur roll: samal ajal kui Hiina ja osad Euroopa osad suruvad tehisintellekti valitsuse algatuste kaudu jõuliselt peale, on USA-s arengut vedav erasektor. Lõppkokkuvõttes jälgivad kõik üksteist: häid lahendusi võetakse rahvusvaheliselt kasutusele. Seetõttu võib oodata teatud lähenemist – laologistika on globaalne ja edukad tehisintellekti kontseptsioonid (olgu selleks siis „Amazon Way” või Alibaba robotid) levivad kogu maailmas.

Automatiseeritud laod 2050: Visioonist saab reaalsus

Lao logistika tulevikku tehisintellekti ja masinõppe abil vaadates on oodata põnevaid arenguid. Üks termin, mis ikka ja jälle esile kerkib, on „nutikas ladu” – see tähendab peaaegu täielikult digitaliseeritud ja intelligentne ladu. Sellistes tulevikustsenaariumides suhtlevad kõik süsteemid ja masinad omavahel (märksõna: asjade internet, IoT). Tehisintellekt toimib ajus, mis juhib neid võrgustatud seadmeid. Võib ette kujutada ladu aastal 2050, kus peaaegu kõik rutiinsed toimingud on automatiseeritud: autonoomsed sõidukid transpordivad kaupu, robotid komplekteerivad tellimusi, droonid teostavad laoseisu kontrolli (nt tuvastavad riiulitel tühimikke kaameralennu abil) ja tehisintellekti süsteemid jälgivad kõike reaalajas.

Sobib selleks:

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

Võimalikud arengud

Oleme alles tehisintellekti logistikavõimaluste algusjärgus. Tulevikus võiksid iseõppivad algoritmid optimeerida terveid laokomplekse reaalajas – kohandudes dünaamiliselt tootevaliku, tellimuste mahu või isegi ettenägematute sündmustega (näiteks ootamatu piiri sulgemine või tooraine puudus). Generatiivne tehisintellekt (tuntud ChatGPT-st ja sarnastest rakendustest) võiks abistada planeerimisprotsessides, näiteks kavandades alternatiivseid stsenaariume tarneahela häirete jaoks. Robootika muutub tõenäoliselt veelgi mitmekülgsemaks: tänapäeval on meil spetsiaalsed robotid konkreetsete ülesannete jaoks; tulevikus võiksid ladudes töötada humanoidrobotid või äärmiselt paindlikud robotsüsteemid, mis täidavad mitmesuguseid ülesandeid (haaramine, kandmine, juhtimine). Esialgseid lähenemisviise sellele (kahejalgsed robotid laoassistentidena) juba katsetatakse.

Samuti täiustatakse inimese ja masina koostööd. Kobotid võiksid inimestega tihedalt koostööd teha ilma kaitsvate puurideta ja tehisintellekt võiks olla iga laotöötaja isiklikuks abiliseks – näiteks liitreaalsuse nutiprillide kaudu, mis kuvavad töötajale reaalajas kogu olulist teavet (ladustamiskoht, järgmine samm, hoiatused). Tehisintellektiga kantavad seadmed võiksid jälgida ka ohutust (nt käepael vibreerib, kui läheduses on kahveltõstuk). Kõik see on suunatud töötingimuste parandamisele ja vigade või õnnetuste edasisele vähendamisele.

Muidugi kaasneb sellega ka väljakutseid ja eetilisi küsimusi. Sageli arutletakse töökohtade küsimuse üle: kui laos üha rohkem protsesse automatiseeritakse, mis juhtub laotöötajate töökohtadega? Lühiajalises perspektiivis võivad teatud ülesanded kaduda – näiteks on vaja vähem käsitsi komplekteerijaid, kui robotid need ülesanded üle võtavad. Uuringud ennustavad inimtöökohtade vähenemist, eriti lihtsate ja korduvate ülesannete puhul. Samal ajal tekivad aga uued rollid: tehisintellekt loob ka uusi töökohti – lihtsalt teistsuguseid. Tulevikus on üha suurem vajadus spetsialistide järele robootikahoolduses, andmeanalüüsis või tehisintellekti süsteemide toes. Seega, samal ajal kui rutiinne füüsiline töö väheneb, suurenevad nõudmised tööjõu tehnilisele oskusteabele. Ettevõtted peavad oma töötajaid ümber ja täiendkoolitama, et nad saaksid tehisintellektiga toetatud keskkonnas tõhusalt panustada. Huvitaval kombel teatavad mõned ettevõtted isegi, et automatiseerimine on võimaldanud neil laieneda ja palgata rohkem töötajaid, kuna nende äri on kasvanud. Masin ei võta tingimata tööd täielikult ära, vaid sageli ainult selle monotoonsed ja stressirohked osad – võimaldades inimestel võtta enda kanda oskuslikumaid ülesandeid.

Inimene versus masin? Miks hübriidlahendused ladudes domineerima hakkavad.

Eetiliste kaalutluste hulka kuuluvad ka andmekaitse ja läbipaistvus. Ladudes kogub tehisintellekt palju andmeid, näiteks töötajate soorituse (komplekteerimiskiirus, liikumismustrid) või keskkonna jälgimise kohta. Siin tuleb isikuandmeid käsitleda ettevaatlikult, et kaitsta privaatsust ja hoida töökoha jälgimine mõistlikes piirides. Tehisintellekti tehtud otsused peaksid olema arusaadavad – näiteks kui algoritm dikteerib, kui palju töötaja peaks tootma, on õigluse tagamiseks vaja läbipaistvaid kriteeriume. Selles kontekstis rõhutab EL usaldusväärset tehisintellekti – algoritme, mis on selgitatavad, õiglased ja usaldusväärsed.

Teine oluline küsimus on ohutus: autonoomsed robotid ja tehisintellekti süsteemid peavad olema konstrueeritud nii, et need ei kujutaks endast ohtu inimestele. See nõuab tehnilisi standardeid ja testimist (näiteks peab isejuhtiv kahveltõstuk 100% ajast usaldusväärselt peatuma, kui inimene selle teel on). Samuti muutub üha olulisemaks küberturvalisus: võrku ühendatud ladu võib olla häkkerirünnakute sihtmärgiks, seega tuleb tehisintellekti süsteeme manipuleerimise eest kaitsta.

Tulevikuvisioonis võiks ette kujutada isegi täiesti autonoomseid ladusid, mis töötavad öösel ilma tuledeta ja töötavad ainult masinate jõul. Inimesed täidaksid peamiselt jälgimisfunktsioone. Lähitulevikus jäävad inimesed siiski oluliseks komponendiks – kasvõi ainuüksi paindlikkuse ja probleemide lahendamise võime tagamiseks ettenägematutes olukordades. Seega on hübriidlahendus (inimene + tehisintellekt) tõenäoliselt järgmise paarikümne aasta tulevik.

Lao logistika tulevik: miks tehisintellektist on nüüd saamas asendamatu osa

Edasised väljakutsed seisnevad praktilises rakendamises: paljud ettevõtted seisavad silmitsi küsimusega, kuidas tehisintellekti kasutusele võtta. Standardid puuduvad, pakkujaid on palju ja edu sõltub heast andmekvaliteedist. Need, kellel on kehvad või mittetäielikud andmed, ei saavuta tehisintellektiga häid tulemusi („prügi sisse, prügi välja“). Tõeliselt sujuva ja intelligentse tarneahela loomiseks tuleb tagada erinevate süsteemide (nt laos olev tehisintellekt ja transpordihalduse tehisintellekt) koostalitlusvõime.

Sellest hoolimata on trend selge: tehisintellektist saab lao logistikas üha olulisem. Kümne aasta pärast on suur osa praegusest pilootprojektist juba tavaline. Ettevõtted, kes täna alustavad, saavad väärtuslikke kogemusi ja saavad oma lahendusi laiendada. Paljude riikide poliitikakujundajad edendavad seda arengut, sest nad mõistavad, et logistika on kogu majanduse jaoks võtmetähtsusega sektor – ja tehisintellekt on hoob, mis muudab selle olulise tööstusharu tõhusamaks ja vastupidavamaks.

Tehisintellekti ja masinõppe integreerimine laologistikas on juba alanud ning edu tõhususe ja kiiruse osas on olnud märgatav. See nõuab investeeringuid ja ümberkujundamist, kuid pakub tohutuid võimalusi – alates kulude kokkuhoiust ja paremast klienditeenindusest kuni uute ärimudeliteni. Piirkondlikud erinevused vähenevad aja jooksul, kuna parimaid tavasid võetakse kasutusele kogu maailmas. Tulevik lubab veelgi targemat, suures osas automatiseeritud laologistikat, kus inimesed ja masinad teevad tihedat koostööd. Samal ajal peame neid muutusi juhtima vastutustundlikult – kaasates töötajaid, tagades tehnoloogia ohutuse ja järgides eetilisi juhiseid. Kui meil õnnestub, võime oodata logistikamaailma, mis on palju tõhusam, paindlikum ja vastupidavam kui kõik, mida oleme varem tundnud.

☑️ 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

 

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