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) viitab masinate või tarkvara võimele täita ülesandeid, mis tavaliselt nõuavad inimese intelligentsust – näiteks loogiline mõtlemine, õppimine, planeerimine või loominguline probleemide lahendamine. Põhimõtteliselt hõlmab see arvutisüsteemide võimet andmete põhjal arutleda ja otsuseid langetada, selle asemel et lihtsalt järgida rangelt etteantud reegleid. Masinõpe (ML) on tehisintellekti alamvaldkond, kus algoritmid tunnevad iseseisvalt ära mustreid ja kohandavad oma käitumist suurte andmemahtude analüüsimise teel. 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 prognoose ja jõudlust parandada ilma, et inimesed peaksid seda iga üksiku juhtumi 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 prognoosida tulevasi tellimuste koguseid, arvutada optimaalseid marsruute või juhtida keerulisi laoprotsesse. Iseõppivad süsteemid suudavad otsuseid langetada kiiremini ja sageli täpsemalt kui inimesed, eriti kui on vaja töödelda suuri andmemahte reaalajas. Seetõttu kasutatakse tänapäevastes ladudes tehisintellekti tehnoloogiaid erinevates valdkondades – alates varude haldamisest ja tellimuste komplekteerimisest kuni transpordi juhtimiseni laos.

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

Üks tehisintellekti suurimaid eeliseid lao logistikas on olemasolevate protsesside optimeerimine. Laod sõltuvad pidevast infovoost – näiteks laoseisuandmetest, tellimuste andmetest või kaupade asukohast. Kui aga inimesed on altid vigadele või neil on piiratud võimekus infot töödelda, tagab tehisintellekt täpsuse ja kiiruse. Näiteks saab tehisintellekt esitada ja analüüsida andmeid reaalajas, mis võimaldab vigu kiiremini tuvastada ja lahendada, enne kui need probleemideni viivad. Rutiinseid ülesandeid, nagu laoseisu kontrollimine või sissetuleva kauba registreerimine, saab automatiseerida, vähendades töötajate töökoormust.

Tehisintellekti süsteemid suudavad ära tunda ka laoprotsesside mustreid, mis muidu võiksid inimsilmale märkamata jääda. Nende andmeanalüüside abil mõistab süsteem paremini lao hetkeolukorda, tuvastab kitsaskohti või ebatõhusust ning pakub välja täiustusi. Üks praktiline näide on marsruudi optimeerimine: algoritmid saavad analüüsida ja optimeerida laotöötajate või tööstusveokite (nt kahveltõstukite) kõndimisteid. Näiteks sorteeritakse komplekteerimisnimekirjad nii, et töötajad läbivad lao lühima võimaliku marsruudi. See vähendab transiidiaegu ja tellimused komplekteeritakse kiiremini. Tehisintellekti funktsioonid saavad määrata ka 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. 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 viivad lõppkokkuvõttes laotegevuse tootlikkuse suurenemiseni ja kulude vähenemiseni. Robotid ja tehisintellekti süsteemid suudavad mõningaid ülesandeid täita oluliselt kiiremini ja täpsemalt kui inimesed, mis suurendab tootlikkust. Samal ajal võimaldab laoandmete algoritmiline analüüs teha paremaid strateegilisi otsuseid – näiteks personali ja ressursside planeerimisel – mis muudab kõrgema taseme protsessid tõhusamaks. Tehisintellekti lahendused suudavad protsesse pidevalt jälgida, neid riskide osas analüüsida ja ennetavalt tegutseda (nt tuvastada ja kõrvaldada eelseisvaid kitsaskohti). Üldiselt parandab see lao läbipaistvust ja probleemid tuvastatakse sageli enne, kui need isegi tekivad. Kõik see aitab kaasa kulude vähendamisele, kuna tõhusam ladu toob kaasa vähem jäätmeid, madalamad veakulud ja tööaja optimaalse kasutamise. Ekspertprognooside kohaselt võivad tehisintellekti tehnoloogiad lähiaastatel logistikatööstuses tõhusust märkimisväärselt suurendada – näiteks Accenture prognoosib 2035. aastaks efektiivsuse kasvu üle 40%.

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

Masinõppe peamine rakendus lao logistikas on nõudluse prognoosimine. See hõlmab tulevase nõudluse ennustamist – see tähendab küsimusele vastamist: millist toodet, millal ja millises koguses vaja läheb? Sellele küsimusele täpne vastamine on hindamatu väärtusega, kuna see võimaldab optimaalset varude haldamist. Liiga suur varu seob tarbetult kapitali ja laoruumi, samas kui liiga väike varu põhjustab tarneprobleeme ja rahulolematuid kliente. Tehisintellektil põhinevad süsteemid saavad seda dilemma leevendada, tehes suurel hulgal andmetel põhinevaid väga täpseid ennustusi.

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 pakub praktilise näite. Alates 2019. aastast on ettevõte kasutanud ise väljatöötatud tehisintellektil põhinevat müügiprognoosisüsteemi. See süsteem vaatab nii-öelda müügi tulevikku ja toetab kõiki kaasatud protsesse – alates ostmisest ja ladustamisest kuni tarnimiseni. Tehisintellekti prognoosid näitavad OTTO-le täpselt, millised kaubad ja millal lattu saabuvad, samuti seda, milline on eeldatav müügimaht antud ajahetkel. Selle 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 on alati ainult tegelikult vajalikud kaubad, mis vähendab kulukaid ülevarusid ja hilisemat müüki allahindlustega. Samal ajal tagavad prognoosid, et kaubad on saadaval kohe, kui nõudlus suureneb, et mitte kaotada müügivõimalusi. Tänu sellele tehisintellektile tellib OTTO nüüd automaatselt 35% oma tootevalikust ümber ilma, et inimene peaks tellimusi käsitsi esitama – see on tunnistus ennustuste toimivusest.

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.

Kokkuvõttes viib tehisintellekti toetatud nõudluse planeerimine tõhusama ladustamiseni: õige toode on alati laos õigel ajal ja õiges koguses. See võimaldab ettevõtetel vältida tarneprobleeme, suurendada klientide rahulolu ja samal ajal vähendada ladustamiskulusid. Lao logistika jaoks tähendab see vähem "tulekustutusoperatsioone" ootamatute kitsaskohtade lahendamiseks, sest tehisintellekt suudab sellised olukorrad varakult tuvastada ja lahendada. Üha ebastabiilsema kliendikäitumise ajal (nt e-kaubanduse buum, hooajalised tipphetked veebikampaaniate tõttu jne) saab sellest forward-looking juhtimisest otsustav konkurentsitegur.

Automaatika ja robootika laos

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 abistamisel. Need laorobotid leevendavad inimestest töötajate koormust, eriti füüsiliselt nõudlike, monotoonsete või ajakriitiliste ülesannete puhul.

Üks näide on ladudes kasutatavad autonoomsed sõidukid, tuntud ka kui AGV-d (juhita transpordisüsteemid) või AMR-id (autonoomsed mobiilrobotid). Sellised sõidukid – alates väikestest, lamedatest transpordirobotite 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 reageerida muutustele reaalajas – näiteks vältida vahekäiku ootamatult ilmuvat takistust – säilitades samal ajal alati optimaalse marsruudi. Sellised autonoomsed koormaveokid on paljudes ladudes juba reaalsus: need transpordivad kaupu laoruumide vahel, lisavad riiulitele varusid, koguvad kaupu klientide tellimuste jaoks (automatiseeritud komplekteerimine) või transpordivad täidetud tellimusi väljastusjaama. See vabastab inimtöötajad pikkadest kõndimis- ja transpordiülesannetest, võimaldades neil keskenduda nõudlikumatele tegevustele.

Teine robootikarakendus on tehisintellektiga juhitavad komplekteerimisrobotid. Need on statsionaarsed või mobiilsed robotid haaratskätega, mis suudavad esemeid riiulitelt kätte saada. Pilditöötluse (kaamerad ja tehisintellekti tarkvara) abil tuvastab selline robot õige eseme ja pakib vajaliku koguse. Juba on olemas süsteeme, kus robotid komplekteerivad üksikuid esemeid: robot saab laohaldussüsteemilt käsu näiteks 5 eseme X saamiseks. See navigeerib (kui see on mobiilne) sobivasse sektsiooni, tunneb eseme visuaalselt ära ja korjab selle täpselt üles. Kaaluandurid kontrollivad, kas õige arv esemeid on võetud, ja tehisintellekt kinnitab eseme identiteedi uuesti pildituvastuse abil. Sellised süsteemid töötavad sageli eraldi piirkondades või öösel, et tellimusi ööpäevaringselt ette valmistada. Kasutatakse ka keerukamaid automatiseerimissüsteeme, näiteks komplekteerimismasinaid (automatiseeritud laod) – Siin hoitakse erinevaid esemeid konteinerites või šahtides ja 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 komplekteerijatele. Intelligentne tehisintellekti juhtimissüsteem koordineerib neid robotriiuleid nii tõhusalt, et töötajate reisimine on minimaalne. 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 järgmisena millisele töötajale tarnida, et tellimusi optimaalselt töödelda. Tulemuseks on klientide tellimuste kiirem täitmine ja samal ajal kulude vähendamine.

Ka sorteerimis- ja pakkimisrobotid teevad läbimurde. Näiteks mõnes DHL-i pakikeskuses võtavad robotid juba konveierilindilt pakke ja sorteerivad need vastavate tarnemarsruutide jaoks sektsioonidesse. Need nn DHL-robotid on tänu tehisintellektile õppimisvõimelised ja paindlikud – 3D-kaameratega varustatud robotid tunnevad 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, kiirendades kohaletoimetamist "viimasel miilil".

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

Paljud laod on selle arengu alguses alles – hinnanguliselt on Saksamaal ja USA-s automatiseeritud vaid umbes 20% ladudest, ülejäänud töötavad valdavalt käsitsi. Kuid suured tegijad nagu Amazon, Alibaba ja DHL on teerajajad, varustades oma ladusid järk-järgult tehisintellekti tehnoloogiate ja robotitega. Lähiaastatel võime oodata üha rohkemate laoprotsesside automatiseerimist – olgu selleks siis juhita transpordisüsteemid, automatiseeritud sorteerimissüsteemid või intelligentsed töötajate abistamise süsteemid.

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)

Lao logistikas mängib tehisintellekti integreerimisel olulist rolli mitte ainult üksikud robotid, vaid ka nende taga töötav 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 laoprotsesse (alates kauba vastuvõtmisest kuni ladustamiseni ja komplekteerimisest kuni kauba väljastamiseni). Varem toimis laohaldussüsteem vastavalt kõvakodeeritud reeglitele. Nüüd aga integreerivad tootjad tehisintellekti mooduleid, mis muudavad laohaldussüsteemi "targemaks". Näiteks Poola moekaupmees LPP on oma laohaldussüsteemis rakendanud tehisintellekti lahendust (PSIwms AI), mis kasutab masinõppe mehhanisme protsesside optimeerimiseks. Tulemuseks olid oluliselt lühemad komplekteerimismarsruudid ja üldiselt suurem efektiivsus laos. See näitab, et tehisintellekt saab olemasolevat logistikatarkvara täiendada nii, et see õpib omaenda operatiivandmetest ja täiustab iseseisvalt protsesse. Tehisintellektiga toetatud laohaldussüsteem suudab näiteks tuvastada, milliseid esemeid sageli koos tellitakse, ja vastavalt sellele nende ladustamiskohti üksteisele lähemale viia (automatiseeritud paigutuse optimeerimine). Või saab see dünaamiliselt tellimusi tähtsuse järjekorda seada olemasolevate ressursside, liiklusolude või saatmiskuupäevade põhjal.

Tarneahela juhtimissüsteemid

Tehisintellektil põhinevad tarneahela haldussüsteemid lähevad sammu edasi, vaadates üksikust laost kaugemale kogu tarneahelasse. Nad kasutavad tehisintellekti otsast lõpuni optimeerimiseks: näiteks varude ühildamiseks mitme lao asukoha vahel, transpordivõimsuste optimaalseks kasutamiseks ja paindlikuks reageerimiseks katkestustele. Tehisintellektil põhinevad tarneahela haldustööriistad suudavad kombineerida suuri andmemahtusid erinevatest allikatest – nt ilmastikuandmed, liiklusteave, tarnijate teave – ja seega tarneplaane reaalajas kohandada. Näiteks Oracle kirjeldab, kuidas ettevõtted kasutavad tehisintellekti varude taseme tasakaalustamiseks ja kütusesäästlike tarnemarsruutide leidmiseks palju tõhusamalt kui tavapärase tarkvaraga. Näiteks kui tee ootamatult blokeeritakse, saaks selline süsteem automaatselt arvutada alternatiivse marsruudi järgnevatele veoautodele ja ajastada mõjutatud tarned ümber. Või saaks see tuvastada konkreetse tarnija kvaliteediprobleeme ja anda hoiatuse õigeaegselt enne, kui defektsed osad lattu jõuavad.

Nõudluse ahela juhtimine (DCM)

Nõudlusahela haldus (DCM), mis keskendub nõudluse poolele, saab tehisintellektist samuti suurt kasu. Selle eesmärk on klientide vajaduste optimaalne rahuldamine – sisuliselt turunduse/müügi integreerimine tarneahelaga. DCM-is kasutatav tehisintellekt saab näiteks analüüsida klientide tellimusi ja parandada prognoose, et viia tootmine ja ladustamine veelgi paremini vastavusse tegeliku nõudlusega. Praktikas segunevad SCM ja DCM sageli kokku, kuid mõlema eesmärk on kasutada tehisintellekti pakkumise ja nõudluse võimalikult tõhusaks ühtlustamiseks.

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.

Üks kergesti mõistetav tarkvararakendus on logistika jaoks mõeldud tehisintellektil põhinevad vestlusrobotid. 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 tellimuspäringuid või prognoosida tarneaegu. Sisemiselt vabastavad sellised assistendid töötajad aeganõudvast uurimistööst; väliselt parandavad nad klienditeenindust (nt pakkudes teavet tellimuse laoseisu kohta).

Kokkuvõttes tungib tehisintellekt logistikatarkvara maastikku igal tasandil. Alates laohaldussüsteemidest (WMS) kuni tarneahela haldamise/andmete haldamise ja ettevõtte ressursside planeerimiseni (SCM/DCM) 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 nüüd sageli lisada tehisintellekti funktsioone oma olemasolevatele süsteemidele laiendusena. Edukas rakendamine on aga endiselt ülesanne, mis nõuab asjatundlikkust – õiged andmed peavad olema kättesaadavad ning mudeleid tuleb koolitada ja pidevalt jälgida. Kui see on omandatud, pakuvad tehisintellektiga toetatud tarkvarasüsteemid märkimisväärset lisaväärtust: läbipaistvus, kiirus ja ennetav kontroll on muutumas lao logistikas uueks normaalsuseks.

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 pioneerina kasutab Amazon tehisintellekti ja robootikat laialdaselt. E-kaubanduse hiiglase täitmiskeskustes (logistikakeskustes) liigutavad kümned tuhanded robotid kaubariiuleid töötajatele. Tehisintellekt optimeerib pidevalt protsessi – milline riiul läheb millisele töötajale kauba kättesaamiseks. See intelligentne komplekteerimiskontroll on Amazoni tõhusust tohutult suurendanud. Uuringud hindavad Amazoni tehisintellektil põhineva "komplekteerimise" optimeerimise kokkuhoidu umbes 470 miljonile eurole aastas. Lisaks kasutab Amazon tehisintellekti paljudes teistes valdkondades, näiteks tarnesõidukite marsruudi planeerimisel, forward-looking mahul põhineval dünaamilisel personali planeerimisel ja oma laoseadmete ennustaval hooldusel.

Alibaba (Hiina)

Alibaba koos oma logistika tütarettevõttega Cainiao haldab kõrgautomaatikaga ladusid, kus robotid teevad suurema osa füüsilisest tööst. Tuntud Guangdongi laos teevad nutikad transpordirobotid 70% laotööst ja suurendavad tootlikkust kolmekordselt. – – robotid toovad kauba inimkolleegidele, kes tegelevad peamiselt ainult pakkimisega. Tänu tehisintellekti koordineerimisele saab roboti abil töötav töötaja vahetuse jooksul sorteerida kuni 3000 pakki, mitte umbes 1500 ilma abita. Alibaba kasutab tehisintellekti ka kohaliku transpordi droonide ja autonoomsete tarnesõidukite jaoks ning masinõpet, et optimeerida varude jaotust oma arvukate jaotuskeskuste vahel. Tulemuseks on välkkiired tarned (mõnikord samal päeval või mõne tunni jooksul) vaatamata suurtele tellimuste mahtudele – seda võimaldavad tehisintellekti abil optimeeritud protsessid.

Deutsche Post DHL (Saksamaa)

Globaalse logistikateenuste pakkujana investeerib DHL tehisintellekti erinevatesse ärivaldkondadesse. Näiteks pakkide kohaletoimetamiseks testib DHL autonoomseid droone ja tänavaroboteid, kuid tehisintellekti lahendusi kasutatakse ka laos endas. Mõnes DHL-i laos ja pakikeskuses sorteerivad tehisintellektiga robotid pakke täisautomaatselt sihtkoha piirkonna järgi. Need robotkäed kasutavad 3D-kaameraid ja tehisintellekti iga saadetise tuvastamiseks, selle haaramiseks ja õigesse saatmiskambrisse paigutamiseks – oluliselt kiiremini kui inimene suudaks. DHL kasutab tehisintellekti tööriistu ka oma veoautopargi marsruudi optimeerimiseks, konveierisüsteemide forward-looking hoolduseks ja lepinguliste klientide varude haldamiseks. Üks näide viimasest: lepingulises logistikas (tööstusklientide laologistika) kasutab DHL tehisintellekti oma klientide varude jälgimiseks ja automaatsete täiendustellimuste käivitamiseks enne kitsaskohtade tekkimist. Sel viisil suurendab DHL tarnekindlust ja suurendab klientide lojaalsust.

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 on traditsiooniliselt endiselt käsitsi teostatavad, on alanud ka 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 haaratsrobotitega. Ka teised Jaapani ettevõtted – näiteks autotööstuse tarnetööstuses – toetuvad üha enam tehisintellektiga automatiseeritud laosüsteemidele. Jaapani valitsus toetab selliseid projekte osana programmist "Ühiskond 5.0" ja eriprogrammidest, et leevendada oskustööliste puudust logistikasektoris. Robootika on Jaapanis üldiselt laialdaselt omaks võetud ning uued strateegiad on nüüd suunatud ladude ja tarneahelate üha suuremale automatiseerimisele.

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 tehnoloogiaettevõtted kui ka traditsioonilised logistikateenuste pakkujad kasutavad tehisintellekti oma ladudes produktiivselt. Eelkõige Amazon ja Alibaba seavad standardeid, mida teised jäljendavad. Kuid edukaid tehisintellekti projekte on tekkimas ka Saksamaal ja mujal – mõned neist arendatakse ettevõttesiseselt (nagu OTTO-s), mõned koostöös tehnoloogiapartneritega või idufirmade omandamise kaudu. On oluline, et need edusammud leviksid: paljud väikesed ja keskmise suurusega logistikaettevõtted jälgivad tähelepanelikult, mida suuremad ettevõtted teevad, ja hakkavad nüüd ka tehisintellekti lahendusi konkreetsetes valdkondades katsetama.

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 tehisintellekt laos märkimisväärselt efektiivsust – protsessid toimivad kiiremini ja vähemate vigadega. Sellel on otsene mõju kuludele. Näiteks laotöötajate või robotite tehisintellekti abil optimeeritud marsruudiplaneerimine võib tellimuse komplekteerimiseks kuluvat aega drastiliselt vähendada, võimaldades vahetuse jooksul töödelda rohkem tellimusi (suurem läbilaskevõime). Tööjõukulusid saab kokku hoida või paremini ära kasutada, kuna automatiseerimine vabastab töötajaid ja neid saab mujale produktiivsemalt paigutada. Tehisintellekti toega varude haldamine vähendab varude kulusid, kuna üleliigsete kaupadega seotakse vähem kapitali ja väheneb riknemisest või vananenud toodetest tulenev amortisatsioon. Uuring näitas, et paljud logistikaettevõtted näevad tehisintellektis võimalust oluliselt parandada kvaliteeti ja tootlikkust – enam kui pooled ettevõtetest hindavad logistikat isegi digitaliseerimise teedrajavaks sektoriks. See tähendab, et tööstusharu eeldab tehisintellektilt olulist panust väärtuse loomisse.

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 toimuda ka kulude nihkeid. Näiteks IT-juurutuse suurenemisega suureneb andmeturbe ja süsteemihoolduse jaoks vajalik pingutus. Eelarved tuleb planeerida regulaarsete tarkvarauuenduste, mudeli ümberkoolituse (masinaõppe puhul) ja varundussüsteemide jaoks. Integratsioonikulusid – st tehisintellekti lahenduste integreerimist olemasolevatesse süsteemimaastikesse – ei tohiks alahinnata. Näiteks Oracle rõhutab, et rakendamine võib sageli olla keeruline ja kulukas, eriti kui kohandatud masinaõppemudeleid tuleb koolitada omandiõigusega kaitstud andmetel.

Pikas perspektiivis eeldab aga enamik eksperte, et potentsiaalne kokkuhoid kaalub üles investeeringu. Kui ettevõte on esialgsed takistused ületanud, on tehisintellektiga toetatud ladu üldiselt oluliselt tõhusam. Samuti on pehmeid tegureid: kaasaegne automatiseeritud ladu suudab kasvule skaleeritavamalt reageerida (töötledes rohkem tellimusi ilma personali arvu lineaarselt suurendamata). See suurendab konkurentsivõimet – saate turul tarneaegade ja -kuludega konkurentsivõimeliseks jääda või isegi eristuda eriti kiire teeninduse poolest. Lisaks aitavad tehisintellektiga optimeeritud protsessid lühendada tarneaegu, mis omakorda võib suurendada klientide lojaalsust ja tulu (rahulolevad kliendid tellivad suurema tõenäosusega 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).

Kokkuvõttes mõjutab tehisintellekt laokulusid mitmel moel: personalikulud, laokulud, veakulud ja seisakukulud – kõiki neid saab tehisintellekti abil vähendada. Seda kompenseerivad tehisintellekti süsteemide investeerimis- ja tegevuskulud. Ettevõtted peavad kaaluma, millal ja kus tehisintellekt on nende jaoks kasumlik. Praktikas näeme sageli esmalt pilootprojektide käivitamist, et saada konkreetseid numbreid. Need näitavad seejärel tavaliselt selgelt, kas skaleerimine on seda väärt. Kuna tehnoloogia muutub üha kättesaadavamaks ja taskukohasemaks (pilveteenused, standardlahendused), langeb sisenemisbarjäär.

Kokkuvõttes võib öelda: tehisintellekt on logistikas konkurentsitegur. Need, kes investeerivad varakult ja targalt, võivad saavutada kululiidripositsiooni või teeninduseelise. Ettevõtted, kes aga ootavad, riskivad pikas perspektiivis vähem efektiivseks muutuda ja turuosa kaotada. Sellegipoolest pole selle rakendamine lihtne – see nõuab veenvat äriplaani, head planeerimist ja sageli ka juhtkonna tuge, kuna see hõlmab strateegilise kursi seadmist.

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 tehisintellekti tehnoloogiaid massiliselt. Saksamaa on käivitanud tehisintellekti strateegia ja eraldanud miljardeid teadusuuringute rahastamiseks. Sellised institutsioonid nagu Fraunhoferi Instituudid (nt IML Dortmundis) töötavad spetsiaalselt logistika tehisintellekti lahenduste kallal. Seda visiooni raamivad terminid nagu Tööstus 4.0 ja Logistika 4.0, milles tehisintellektil on samuti võtmeroll. EL omakorda plaanib edendada tehisintellekti ja robootikat tööstuses selliste programmide abil nagu Horisont Euroopa ja spetsiaalsete rahastamisprojektidega. Samal ajal pöörab Euroopa tähelepanu eetilistele suunistele ja regulatsioonidele – märksõnadeks on Euroopa Komisjon ja Euroopa tehisintellekti reguleerimise projekt (AI Act). Selle eesmärk on tagada tehisintellekti usaldusväärne ja turvaline kasutamine, mis on oluline ka logistikas (nt töötajate andmete kaitse, 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 USA-l mõnevõrra erinevad prioriteedid – siin domineerivad erainvesteeringud ja -algatused. Valitsuse rahastamine on vähem tsentraalselt kontrollitud kui ELis või Hiinas, kuid kaitseministeeriumil või energeetikaministeeriumil on programme, mis toetavad kaudselt tehisintellekti uuringuid (nt autonoomsete sõidukite jaoks, mis on samuti logistikale kasulik). Hiljuti on tehisintellekti strateegiaid aga arutatud ka riiklikul tasandil, eelkõige tööstusbaasi tugevdamise eesmärgil. Üldiselt võib öelda, et Ameerika ettevõtted edendavad tehisintellekti logistikas pragmaatiliselt, samal ajal kui poliitikud püüavad aeglaselt luua raamistikku rahvusvaheliseks järelejõudmiseks.

Jaapan

Jaapan on robootika ja automatiseerimise teerajaja – tööstuses (nt autotööstuses) on Jaapani robotite tihedus 399 robotit 10 000 töötaja kohta, mis teeb sellest ühe maailma tipptasemel riigi. Lao logistika osas on Jaapan aga olnud reserveeritum. Traditsioonilised töömeetodid ja inimtööjõu kõrge hindamine on pikka aega tähendanud, et lao automatiseerimine on püsinud suhteliselt madalal tasemel. Kuid see on nüüd kiiresti muutumas, kuna Jaapan seisab silmitsi teravate demograafiliste probleemidega: noori töötajaid on üha vähem ja seaduslikud tööaja piirangud sunnivad ettevõtteid tootlikkuse säilitamiseks paigaldama automatiseerimislahendusi. Seetõttu pöördub üha rohkem Jaapani ettevõtteid kaasaegsete tehisintellektil põhinevate laolahenduste poole. Valitsus propageerib seda aktiivselt – olemas on "Uus robotistrateegia", mis edendab spetsiaalselt robotite kasutamist teenindussektoris, näiteks logistikas.

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 – eranditega – on enam-vähem samal tasemel USA-ga. Euroopas on sellised riigid nagu Saksamaa, Holland ja Skandinaavia logistika IT osas heas positsioonis, samas kui teistel on veel mahajäämust vaja järele jõuda. EL püüab edusamme ühtsel viisil edendada ühisprojektide (nt GAIA-X andmeinfrastruktuuri jaoks) ja rahastamise kaudu. Transpordi ja logistika valdkonnas on ka ELi-üleseid tehisintellekti uurimisprojekte (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 – suurt potentsiaali on küll nähtud, kuid suures osas tööstusharust tehisintellekt endiselt puudub. Aasia on heterogeenne: Hiina ja Lõuna-Korea on oma kiirenenud kasutamise tõttu kaugel ees, samas kui Jaapan on järele jõudmas. Regionaalpoliitika ja rahastamisprogrammid mängivad olulist rolli: samal ajal kui Hiina ja osad Euroopast avaldavad valitsusele tugevat survet, juhib USA-s arengut erasektor. Lõppkokkuvõttes õpivad kõik üksteiselt: häid lahendusi võetakse kasutusele rahvusvaheliselt. Seetõttu võib oodata teatud määral lähenemist – laologistika on globaalne ja edukad tehisintellekti kontseptsioonid (olgu selleks siis „Amazon Way” või Alibaba robotid) levivad kogu maailmas.

Automatiseeritud lao 2050: visioon saab reaalsuseks

Pilk lao logistika tulevikku tehisintellekti ja masinõppe abil lubab edasisi põnevaid arenguid. Ikka ja jälle esile kerkiv termin on „nutikas ladu“ – peaaegu täielikult digitaliseeritud ja intelligentne ladu. Sellistes tulevikustsenaariumides suhtlevad kõik süsteemid ja masinad omavahel (märksõna: asjade internet, IoT). Tehisintellekt moodustab aju, mis juhib neid võrgustatud seadmeid. Võib ette kujutada ladu aastal 2050, kus peaaegu kõik rutiinsed tegevused on automatiseeritud: autonoomsed sõidukid transpordivad kaupu, robotid komplekteerivad kaupu, droonid jälgivad inventuuri (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

Potentsiaalsed arengud

Oleme alles tehisintellekti logistikavõimaluste algusjärgus. Tulevikus võiksid iseõppivad algoritmid optimeerida terveid laokomplekse reaalajas – kohandudes dünaamiliselt tootevaliku, tellimuste taseme või isegi ettenägematute sündmustega (näiteks ootamatu piiri sulgemine või toorainepuudus). Generatiivne tehisintellekt (tuntud ettevõttest ChatGPT & Co.) võiks aidata planeerimisprotsessides, nt alternatiivsete stsenaariumide väljatöötamisel tarneahela häirete korral. Robootika muutub tõenäoliselt veelgi mitmekülgsemaks: tänapäeval on meil spetsiaalsed robotid konkreetsete ülesannete jaoks; tulevikus võiksid laos töötada humanoidrobotid või äärmiselt paindlikud robotisüsteemid, mis täidavad mitmesuguseid ülesandeid (haaramine, kandmine, juhtimine). Esialgseid lähenemisviise selleks (kahejalgsed robotid laoassistentidena) juba katsetatakse.

Samuti täiustatakse inimese ja masina koostööd. Kobotid võiksid inimestega tihedalt koostööd teha ilma kaitsvate puurideta ning tehisintellekt võiks olla iga laotöötaja isiklikuks abiliseks – näiteks liitreaalsusega andmeprillide kaudu, mis kuvavad töötajale reaalajas kogu asjakohast teavet (ladustamiskoht, järgmine samm, hoiatused). Tehisintellektiga toetatud kantavad seadmed võiksid jälgida ka ohutust (nt käepael vibreerib, kui läheduses on kahveltõstuk). Kõik see aitab parandada töötingimusi ning vähendada veelgi vigu ja õnnetusi.

Loomulikult kaasneb sellega ka väljakutseid ja eetilisi küsimusi. Sageli arutletakse töökohtade küsimuse üle: kui laos üha enam tööd automatiseeritakse, mis juhtub laotöötajate töökohtadega? Lühiajalises perspektiivis võidakse teatud ülesanded kaotada – näiteks on vaja vähem käsitsi komplekteerijaid, kui robotid selle ülesande 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. Näiteks on tulevikus üha enam vaja robootikahoolduse, andmeanalüüsi või tehisintellekti süsteemide toe spetsialiste. Seega, samal ajal kui rutiinne füüsiline töö väheneb, suurenevad nõudmised tööjõu tehnilisele oskusteabele. Ettevõtted peavad oma töötajaid ümber ja täiendkoolitama, et nad saaksid tehisintellekti toetatud keskkonnas sisukalt panustada. Huvitaval kombel teatavad mõned ettevõtted isegi, et automatiseerimine on võimaldanud neil laieneda ja palgata rohkem töötajaid, kuna nende äri kasvas. Seega ei võta masin tingimata üle kogu tööd, vaid sageli ainult selle monotoonseid ja stressirohkeid osi – inimesed saavad siis võtta enda kanda oskuslikumaid ülesandeid.

Mees masina vastu? Miks hübriidlahendused laos domineerivad

Eetilised aspektid puudutavad ka andmekaitset ja läbipaistvust. Laos olev tehisintellekt kogub palju andmeid näiteks töötajate soorituse (komplekteerimiskiirus, liikumismustrid) või keskkonnaseire kohta. Isikuandmeid tuleb käsitleda ettevaatlikult, et kaitsta privaatsust ja hoida töökoha järelevalvet piirides. Tehisintellekti tehtud otsused peaksid olema läbipaistvad – näiteks kui algoritm dikteerib, kui palju töötaja peaks tegema, on õigluse tagamiseks vaja läbipaistvaid kriteeriume. Selles kontekstis rõhutab EL usaldusväärset tehisintellekti – algoritme, mis on selgitatavad, 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.

Tulevikuvisioonis võiks ette kujutada isegi täisautonoomseid ladusid, mis töötavad öösel ilma valgustuseta, kus töötavad ainult masinad. Inimesed täidaksid pigem juhtimisfunktsioone. Inimesed jäävad aga lähitulevikus keskseks komponendiks – kasvõi ainuüksi paindlikkuse ja probleemide lahendamise võime tagamiseks ettenägematutes olukordades. Seega on hübriidlahendus (inimene + tehisintellekt) tõenäoliselt järgmiste aastakümnete tulevik.

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.

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

Tehisintellekti ja masinõppe integreerimine laologistikasse 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 klienditeeninduse parandamisest kuni uute ärimudeliteni. Piirkondlikud erinevused vähenevad aja jooksul, kuna parimaid tavasid võetakse kasutusele kogu maailmas. Tulevik lubab veelgi intelligentsemat, suures osas automatiseeritud laologistikat, kus inimesed ja masinad teevad tihedat koostööd. Samal ajal peame nende muutustega vastutustundlikult tegelema – kaasama töötajaid, kavandama turvalist tehnoloogiat ja järgima eetilisi juhiseid. Kui meil see õnnestub, seisame silmitsi logistikamaailmaga, 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