Uuring „Tehisintellekti olukord laonduses“ paljastab: miks tehisintellekti investeeringud laondusse tasuvad end ära juba kahe aastaga

Eksperimentaalsete tehnoloogiate ajastu on läbi: kuidas tehisintellekt muudab tänapäevast laondust.

Pikka aega peeti tehisintellekti (TI) kasutamist ladudes futuristlikuks eksperimendiks või mõne tehnoloogiahiiglase eksklusiivseks tööriistaks. Kuid uus ja põhjalik uuring maalib nüüd hoopis teistsuguse pildi: oleme keset põhimõttelist muutust, kus tehisintellektist on saanud konkurentsivõimeliste tarneahelate asendamatu alus.

Hiljutine uuring „Tehisintellekti olukord laonduses“, mille viis läbi laotehnoloogia spetsialist Mecalux koostöös tuntud Massachusettsi Tehnoloogiainstituudi (MIT) intelligentsete logistikasüsteemide laboriga (ILS), pakub sellel teemal muljetavaldavaid andmeid. Aruanne, mis põhineb enam kui 2000 spetsialisti kogemustel 21 riigist, näitab, et tehnoloogia on oma lapsekingadest juba ammu välja kasvanud. Üheksa kümnest laost kasutab juba tehisintellektil põhinevaid lahendusi – mitte enam ainult üksikutes pilootprojektides, vaid lahutamatu osana oma igapäevasest tegevusest.

Uuringu tulemused lükkavad ümber püsivad müüdid ja paljastavad intelligentse logistika tohutu potentsiaali. Vastupidiselt hirmudele, et automatiseerimine hävitab töökohti, teatavad ettevõtted töötajate rahulolu suurenemisest ja isegi personali suurenemisest. Samal ajal on majandusnäitajad veenvad: keskmise tasuvusajaga vaid kaks kuni kolm aastat osutuvad investeeringud tehisintellekti ja masinõppesse äärmiselt tõhusateks tootlikkuse ja kulude vähendamise edasiviivateks jõududeks.

Kuid arendus sellega ei piirdu. Samal ajal kui traditsiooniline masinõpe juba optimeerib selliseid protsesse nagu tellimuste komplekteerimine ja hooldus, on genereeriv tehisintellekt valmis tooma kaasa järgmise innovatsioonilaine. See lubab mitte ainult probleeme ennustada, vaid ka lahendusi ennetavalt välja töötada.

See aruanne toob esile turu praeguse küpsusastme, analüüsib tehisintellekti konkreetseid konkurentsieeliseid ja näitab, milliseid strateegilisi samme peavad ettevõtted nüüd astuma, et jääda üha keerukamas ja ebastabiilsemas globaalses majanduses vastupidavaks ja kasumlikuks.

Mida näitab praegune uuring „Tehisintellekti olukord laonduses“?

Uue uuringu „Tehisintellekti olukord laonduses“ viis läbi juhtiv laotehnoloogia ja logistikatarkvara pakkuja Mecalux koostöös Massachusettsi Tehnoloogiainstituudi intelligentsete logistikasüsteemide laboriga (ILS). See põhjalik uuring põhineb enam kui 2000 tarneahela ja laonduse spetsialisti vastustel, kes tegutsevad 21 riigis. Uuringu tulemused annavad selge pildi: tehisintellekt ja masinõpe on ammu muutunud eksperimentaalsetest tööriistadest kaugemale ning neist on saanud laonduse tootlikkuse, täpsuse ja tööjõu arendamise peamised edasiviivad jõud. Uuring näitab, et laooperaatorid kogu maailmas ei ole enam isoleeritud pilootprojektide faasis, vaid rakendavad tehisintellekti üha enam oma igapäevases tegevuses.

Kui küps on praegune turg tehisintellekti lahendustele laotegevuses?

Laotegevuse tehisintellekti lahenduste turg on saavutanud muljetavaldava küpsusastme. Uuringu kohaselt kasutab enam kui üheksa kümnest laost mingit tüüpi tehisintellekti või täiustatud automatiseerimist. See näitab mitte ainult kõrget kasutuselevõtu määra, vaid ka valdkonna usaldust nende tehnoloogiate vastu. Eriti tähelepanuväärne on see, et enam kui pooled küsitletud ettevõtetest teatavad, et tegutsevad üha suureneva või täieliku automatiseerimisega. See kõrge automatiseerimise määr on eriti ilmne suurettevõtete seas, millel on keerukad logistikavõrgud ja mitu hajutatud asukohta. Üleminek pilootprojektidelt täielikule rakendamisele ilmneb ka selles, et laod ei pea tehisintellekti enam pelgalt eksperimentaalseks lahenduseks, vaid oma igapäevase tegevuse väljakujunenud osaks. See küpsus võimaldab ettevõtetel kasutada ära kogunenud kogemusi ja parimaid tavasid.

Milliseid tehisintellekti rakendusi kasutatakse laotoimingutes?

Tehisintellekti praktiline rakendamine laooperatsioonides hõlmab mitmeid olulisi operatiivfunktsioone. Tellimuste komplekteerimine, tuntud ka kui pakkimine ja komplekteerimine, on üks levinumaid rakendusi, kuna tehisintellekti süsteemid saavad optimeerida marsruute ja vähendada veamäära. Varude optimeerimine on veel üks kriitiline rakendusvaldkond, kus tehisintellekt kasutab ennustavaid mudeleid varude tõhusamaks haldamiseks ja üleladustamise vältimiseks. Eriti oluline rakendusvaldkond on seadmete ja masinate hooldus. Siin võimaldab tehisintellekt ennetavat hooldust seisukorra jälgimise kaudu, minimeerides seisakuid ja pikendades seadmete eluiga. Töö planeerimine saab samuti märkimisväärselt kasu tehisintellekti süsteemidest, mis loovad personalile optimaalsed paigutusplaanid, võttes arvesse tõhusust ja töötajate rahulolu. Teine rakendusvaldkond on turvalisuse jälgimine, kus tehisintellektiga toetatud süsteemid saavad tuvastada ja jälgida potentsiaalseid turvariske. Need mitmekesised rakendused näitavad, et tehisintellekt mitte ainult ei paranda ühte funktsiooni, vaid muudab kogu laosüsteemi.

Milliseid konkurentsieeliseid tehisintellekti rakendamine annab?

Mecaluxi tegevjuhi Javier Carrillo sõnul edestavad nutikad laod oma konkurente kolmes põhimõõtmes: maht, täpsus ja kohanemisvõime. Tehisintellekti investeerivad ettevõtted mitte ainult ei töötle tellimusi ja varude liikumist kiiremini, vaid näitavad ka oma tegevuses paremat täpsust. Lisaks muutuvad nad turu volatiilsusele vastupidavamaks ja paindlikumaks muutuvate nõudmistega kohanemisel. See suurenenud kiiruse, suurema täpsuse ja täiustatud kohanemisvõime kombinatsioon võimaldab ettevõtetel turumuutustele kiiremini reageerida ja oma kliente paremini teenindada. Carrillo rõhutab, et need ettevõtted mitte ainult ei saavuta lühiajaliselt paremaid tulemusi, vaid on ka prognoositavamad ja paremini varustatud majanduslike kõikumistega toimetulekuks pikas perspektiivis. See on eriti oluline üha keerukamate väljakutsetega silmitsi seisvas globaalses tarneahelas.

Milline on tehisintellekti rakendamise investeeringutasuvus ladudes?

Uuringu kohaselt on tehisintellekti rakendamise investeeringutasuvuse näitajad ladudes märkimisväärselt positiivsed. Enamik küsitletud ettevõtetest eraldab 11–30 protsenti oma laotehnoloogia eelarvest tehisintellekti ja masinõppe algatustele. Eriti julgustav on asjaolu, et need investeeringud tasuvad end tavaliselt ära kahe kuni kolme aasta jooksul. See suhteliselt lühike tasuvusaeg näitab, et investeeringud viivad kiiresti mõõdetavate tulemusteni. Positiivset investeeringutasuvust saab seostada mitme konkreetse täiustusega. Üks olulisemaid on suurenenud varude täpsus, mis minimeerib laohaldusvigu ja vähendab kulukaid veatasusid. Lisaks viib tehisintellekt kohese jõudluse paranemiseni, mida mõõdetakse suurenenud läbilaskevõime ja optimeeritud protsessidena. Töö efektiivsus suureneb parema planeerimise ja ressursside kasutamise kaudu ning vigade vähenemine aitab otseselt kaasa kulude kokkuhoiule. Need mõõdetavad täiustused moodustavad aluse kiirele investeeringutasuvusele.

Millised tegurid ajendavad ettevõtteid investeerima tehisintellekti lahendustesse?

Laotegevusse tehisintellekti investeerimise ajendid on mitmekesised ja peegeldavad tänapäevase tarneahela haldamise väljakutseid. Peamine tegur on tõhusama tegevuse kaudu saavutatav kulude kokkuhoid. Sama olulist rolli mängivad ka klientide kasvavad ootused, kuna tänapäeva kliendid ootavad kiiremaid tarneid ja suuremat usaldusväärsust. Tööjõupuudus paljudes piirkondades on muutunud kriitiliseks ajendiks, kuna ettevõtted kasutavad tehisintellekti suuremate mahtude haldamiseks väiksema personaliga. Jätkusuutlikkuse eesmärgid on üha suurenev ajend, kuna tehisintellekt saab vähendada energiatarbimist ja jäätmeid. Lõpuks on pidev motivaator konkurentsisurve, kuna ettevõtted kardavad, et tehisintellektiga varustatud konkurendid neist ette jäävad. See majanduslike, operatiivsete ja strateegiliste põhjuste kombinatsioon selgitab, miks tehisintellekti investeeringud laotegevusse on nii laialt levinud.

Millised väljakutsed tekivad tehisintellekti lahenduste laiendamisel?

Vaatamata edusammudele ja positiivsetele tulemustele seisavad ettevõtted tehisintellekti juurutamise skaleerimisel endiselt silmitsi märkimisväärsete väljakutsetega. MIT-i ILS-labori direktori dr Matthias Winkenbachi sõnul ei seisne kõige keerulisem mitte arenduses ega esialgses juurutamises, vaid integratsiooni viimases etapis: inimeste, andmete ja analüütika sujuvas integreerimises olemasolevatesse süsteemidesse. See on oluline punkt, kuna paljud ettevõtted peavad töötama pärandsüsteemidega, mis ei ole loodud tehisintellekti integreerimiseks. Suurimate takistuste hulgas on tehnilise oskusteabe puudumine paljudes laotoimingutes, mis pole traditsiooniliselt olnud tehnoloogiakesksed. Süsteemide integreerimine on tehniline väljakutse, kuna uued tehisintellekti süsteemid peavad suhtlema vanemate masinate ja tarkvaraga. Andmete kvaliteet on sageli alahinnatud küsimus, sest tehisintellekti süsteemid on sama head kui andmed, mille peal neid treenitakse, ja paljud ettevõtted maadlevad killustatud või mittetäielike andmeallikatega. Rakenduskulud on samuti takistuseks, eriti väiksematele ettevõtetele, kellel on piiratud IT-eelarve. Need väljakutsed peegeldavad märkimisväärseid pingutusi, mis on vajalikud täiustatud tehisintellekti tööriistade ühendamiseks olemasolevate pärandsüsteemidega.

Millised tegurid aitavad ettevõtetel tehisintellektiga seotud väljakutsetega toime tulla?

Vaatamata väljakutsetele näitab uuring, et ettevõtetel on nende ületamiseks kindel alus. Küsitletud ettevõtete sõnul on neil tugev andme- ja projektijuhtimise baas, mis loob hea aluse tehisintellekti juurutamiseks. Ettevõtted tuvastasid mitu tehisintellekti kasutuselevõtu jätkuva trendi kiirendit. Sobivate tööriistade kasutamine on ülioluline, kuna spetsiaalsed tarkvaralahendused võivad hõlbustada integratsiooni. Selged tegevuskavad aitavad ettevõtetel struktureerida tehisintellekti kasutuselevõttu ja viia sidusrühmad kooskõlla. Rakenduskulude katmiseks ja projekti enneaegse lõpetamise vältimiseks on vaja suuremaid eelarveid. Oluline on suurem sisemine ekspertiis, kuna tehisintellekti kogemusega töötajad saavad kiiremini rakendada ja vältida lõkse. Lisaks on ettevõtte kultuur oluline vastupanu ületamiseks ja uuendusliku mõtteviisi edendamiseks. Organisatsioonidel, mis neid tegureid ühendavad, on tehisintellekti edukas juurutamine ja skaleerimine lihtsam.

Kas tehisintellekti rakendamine seab töökohad ohtu?

Uuringu üks põhipunkte on laialt levinud hirm, et automatiseerimine ja tehisintellekt toovad kaasa massilise töökohtade kaotuse. Aruanne lükkab need hirmud selgelt ümber ja loob teistsuguse pildi. Uuringu kohaselt ei asenda tehisintellekt inimesi, vaid pigem suurendab tootlikkust ja tööga rahulolu ning avab uusi töövõimalusi. See on oluline leid, mis on vastuolus populaarse narratiiviga automatiseerimisest tingitud massilistest töökohtade kaotustest. Enam kui kolmveerand küsitletud ettevõtetest ehk umbes 75 protsenti nägid pärast tehisintellekti juurutamist töötajate tootlikkuse mõõdetavat kasvu. Veelgi olulisem on see, et need juurutused suurendasid ka tööga rahulolu, mis viitab sellele, et töötajad leiavad, et nende töö on vähem korduv ja rahuldustpakkuvam. Veelgi muljetavaldavam on asjaolu, et enam kui pooled küsitletud ettevõtetest ehk üle 50 protsendi teatasid oma tööjõu suurendamisest pärast tehisintellekti juurutamist. See viitab sellele, et tehisintellektil põhinevad laooperatsioonid kasvavad kiiremini ja vajavad äsja loodud ametikohtade täitmiseks rohkem oskustöölisi.

LTW Intralogistics – Vooluinsenerid - Pilt: LTW Intralogistics GmbH

LTW pakub oma klientidele mitte üksikuid komponente, vaid integreeritud terviklahendusi. Konsultatsioon, planeerimine, mehaanilised ja elektrotehnilised komponendid, juhtimis- ja automatiseerimistehnoloogia, aga ka tarkvara ja teenindus – kõik on võrgustatud ja täpselt koordineeritud.

Võtmekomponentide oma tootmine on eriti soodne. See võimaldab optimaalset kontrolli kvaliteedi, tarneahelate ja liideste üle.

LTW tähistab usaldusväärsust, läbipaistvust ja koostööd partnerluses. Lojaalsus ja ausus on ettevõtte filosoofias kindlalt juurdunud – käepigistusel on siin endiselt tähendus.

Sobib selleks:

• LTW lahendused

Kuidas ettevõtted planeerivad oma tehisintellekti investeeringuid tulevikuks?

Ettevõtete tulevikuplaanid tehisintellekti osas on ambitsioonikad ja näitavad üles tugevat usaldust tehnoloogia vastu. Peaaegu kõik küsitletud ettevõtted plaanivad järgmise kahe kuni kolme aasta jooksul tehisintellekti kasutamist veelgi laiendada. See järjepidev tulevikku suunatud lähenemine näitab, et ettevõtted ei käsitle tehisintellekti mitte ühekordse rakendusena, vaid pideva arenguna. Selle kindlustunde silmatorkav näitaja on see, et 87 protsenti küsitletud ettevõtetest plaanib tulevikus oma tehisintellekti eelarvet suurendada. See viitab tugevalt sellele, et ettevõtted pole mitte ainult rahul oma praeguste tehisintellekti investeeringutega, vaid mõistavad ka, et konkurentsivõime säilitamiseks on vaja edasisi investeeringuid. Veelgi muljetavaldavam on asjaolu, et 92 protsenti ettevõtetest juba rakendab või planeerib uusi tehisintellekti projekte. See näitab, et tehisintellekti rakendamine ei ole enam erand, vaid reegel. Need arvud viitavad kiiresti arenevale ökosüsteemile, kus ettevõtted otsivad pidevalt uusi viise tehisintellekti kasutamiseks oma tegevuse optimeerimiseks.

Milline roll on generatiivsel tehisintellektil tänapäevastes laotoimingutes?

Uuringu kohaselt tuleb järgmine tehisintellekti innovatsioonilaine otsustustehnoloogiate, eriti generatiivse tehisintellekti valdkonnas. Ettevõtted kirjeldavad generatiivset tehisintellekti kui kõige väärtuslikumat meetodit tänapäevastes logistikakeskustes ja hindavad selle mitmekesiseid rakendusi. Üks rakendus on automatiseeritud dokumenteerimine, kus generatiivne tehisintellekt saab automaatselt luua ja uuendada dokumente, vähendades käsitsi tööd. Lao jaotuse optimeerimine on teine ​​rakendus, kus generatiivne tehisintellekt saab pakkuda uuenduslikke jaotusmustreid, mida traditsioonilised lähenemisviisid ei arvestaks. Protsesside kujundamine saab samuti kasu generatiivsest tehisintellektist, mis võimaldab arendada uusi ja tõhusamaid protsesside kujundusi. Eriti tehniline rakendus on koodi genereerimine automatiseerimissüsteemidele, kus generatiivne tehisintellekt saab automaatselt kirjutada koodi laohaldussüsteemide ja robootika juhtimiseks. Dr Matthias Winkenbachi sõnul on traditsioonilise masinõppe ja generatiivse tehisintellekti vahel oluline erinevus.

Mille poolest erinevad traditsiooniline masinõpe ja generatiivne tehisintellekt logistikas?

Dr Matthias Winkenbach MIT-st osutab põhimõttelisele erinevusele, mis on ladudes tehisintellekti tuleviku mõistmiseks ülioluline. Traditsiooniline masinõpe on probleemide ennustamisel väga tõhus. Need mudelid suudavad analüüsida, millised tingimused põhjustavad masinakahjustusi, tarneviivitusi või ohutusprobleeme, ning anda ettevõtetele varajasi hoiatusi. See võimaldab ennetavaid meetmeid, mis säästavad kulusid ja minimeerivad seisakuid. Generatiivne tehisintellekt seevastu toimib erinevalt, aidates aktiivselt kaasa lahenduste väljatöötamisele. See võib pakkuda uusi viise protsesside optimeerimiseks või probleemide lahendamiseks uuenduslikel viisidel. Kui traditsiooniline masinõpe ütleb: "Probleem tekib", siis generatiivne tehisintellekt ütleb: "Siin on viis viisi, kuidas probleemi lahendada." Need teineteist täiendavad tugevused tähendavad, et optimaalselt varustatud laooperatsioon peaks kasutama mõlemat tehnoloogiat. Seetõttu peavad ettevõtted tänapäeval generatiivset tehisintellekti ladude suurimaks väärtusmootoriks. See võimaldab ettevõtetel mitte ainult reageerida probleemidele, vaid ka ennetavalt tuvastada ja rakendada parandusi.

Kuidas muudavad tehisintellekti süsteemid laotegevuse põhitoiminguid?

Tehisintellekt viib laotoimingute toimimises põhimõttelise muutuseni, ulatudes kaugemale individuaalsest optimeerimisest. Intelligentne ladustamine ei põhine enam fikseeritud, muutumatutel protsessidel, vaid adaptiivsetel süsteemidel, mis suudavad kohaneda uute tingimustega. Traditsioonilises laos olev ladustamis- ja väljastusmasin järgib fikseeritud marsruute ja rutiine, samas kui tehisintellektiga varustatud masin optimeerib oma marsruuti reaalajas, lähtudes lao hetkeseisust. See toob kaasa mitte ainult efektiivsuse kasvu, vaid ka väiksema kulumise ja pikema seadmete eluea. Masinate seisukorra jälgimine on veel üks valdkond, mis läbib põhimõttelisi muutusi. Fikseeritud intervallidega regulaarse ennetava hoolduse asemel saavad süsteemid jälgida masinate tegelikku seisukorda ja teostada hooldust ainult vajadusel. See on eriti oluline kitsaskohtadega masinate, näiteks ladustamis- ja väljastusmasinate puhul, mille seisakud võivad kaasa tuua märkimisväärseid kulusid. Andmete kogumine ja analüüs on muutumas kesksemaks kui kunagi varem, kuna andmed on "õli", mis hoiab tehisintellekti süsteeme töös. Ettevõtted peavad tehisintellektist kasu saamiseks investeerima tugevatesse andmeinfrastruktuuridesse.

Milliseid investeeringuid peale tarkvara on vaja?

Kuigi tehisintellekti tarkvarale on suunatud palju tähelepanu, nõuab edukas rakendamine investeeringuid mitmesse muusse valdkonda. Andmeinfrastruktuur on ülioluline, kuna tehisintellekt vajab kvaliteetseid andmeid. See võib vajada investeeringuid anduritesse, asjade interneti seadmetesse ja andmehaldussüsteemidesse asjakohaste andmete jäädvustamiseks. IT-infrastruktuuri tuleb kaasajastada, et see toetaks tänapäevaste tehisintellekti süsteemide nõutavat arvutusvõimsust. Pilveteenused muutuvad paljude organisatsioonide jaoks hädavajalikuks, kuna kohapealne infrastruktuur on sageli ebapiisav. Töötajate arendamine on ülioluline, kuna töötajad vajavad koolitust uute süsteemidega töötamiseks ja neist kasu saamiseks. Haldussüsteeme tuleb kohandada, et toetada inimeste ja masinate integreerimist tehisintellektil põhinevatesse keskkondadesse. Lõpuks on oluline organisatsiooniliste muutuste juhtimine, kuna tehisintellekt muudab traditsioonilisi rolle ja kohustusi. Organisatsioonid, kes mõistavad seda laiemat investeerimisperspektiivi, on suurema tõenäosusega edukad.

Kuidas saavad väikesed ja keskmise suurusega laod tehisintellekti rakendada?

Uuring keskendub suurematele operatsioonidele, kuid viitab sellele, et tehisintellekt on muutumas kättesaadavaks ka väiksematele ettevõtetele. Peamine on alustada skaleeritavate lahendustega, mis ei nõua tohutut esialgset kapitali. Pilvepõhised tehisintellekti teenused võimaldavad väiksematel ettevõtetel kasutada tehisintellekti võimalusi ilma ulatuslikku IT-taristut omamata. Partnerlus tehisintellekti pakkujatega aitab väiksematel ettevõtetel saada kasu teadmistest ja kogemustest ilma, et nad peaksid kõike ise üles ehitama. Keskendunud lähenemisviis, mis algab ühe või kahe kasutusjuhtumiga, võib tuua edu, mis julgustab edasist toetust. Kahe- kuni kolmeaastase tasuvusajaga võivad väikesed kasumid etapiviisilise lähenemisviisi korral kiiresti investeeringutasuvuseks muutuda. Samuti on oluline otsida juhiseid pakkujatelt, kellel on kogemusi sarnase suurusega ladudega töötamisel, et seada realistlikud ootused.

Millised jätkusuutlikkuse aspektid on seotud tehisintellekti rakendamisega?

Jätkusuutlikkusest on saamas üha enam tehisintellekti investeeringute peamine liikumapanev jõud ladudesse. Optimeeritud marsruudid tehisintellekti süsteemide abil vähendavad masinate energiatarbimist ja kaupade transpordikulusid ladustamiskohtade vahel. Intelligentne varude haldamine vähendab üleladustamist ning sellega seotud ladustamiskulusid ja jäätmeid. Täiustatud varude jälgimine hoiab ära riknemise ja jäätmete tekkimise, mis on eriti oluline kiiresti riknevate kaupade puhul. Optimeeritud ruumikasutus tähendab, et laod vajavad sama mahu jaoks vähem ruumi, säästes seega energiakulusid küttele, jahutusele ja valgustusele. Automatiseerimise abil vähenenud tööjõuvajadus võib tähendada, et on vaja transportida vähem inimesi, mis vähendab ka heitkoguseid. Need jätkusuutlikkuse aspektid pole mitte ainult keskkonnale head, vaid meeldivad ka üha teadlikumatele klientidele ning aitavad ettevõtetel saavutada ESG eesmärke.

Milline näeb välja laonduse tulevik?

Uuringu tulemuste põhjal on tekkimas tulevik, kus tehisintellekt ei ole valikuline, vaid konkurentsivõimelise laotegevuse keskmes. Ettevõtted, kes ei investeeri tehisintellekti, näevad üha raskemat sammu pidada tehisintellektil põhinevate konkurentidega. Järgmised kaks kuni kolm aastat on otsustava tähtsusega, kuna selguvad tõenäoliselt selle muutuse võitjad ja kaotajad. Töötajate roll muutub, korduvaid ülesandeid on vähem ja suurem rõhk on jälgimisel, optimeerimisel ja probleemide lahendamisel. Traditsiooniliste laotööde kadumise tõttu tekivad uued ametikohad. Ettevõtted, kes investeerivad oma tööjõu ümberõppesse, on paremas positsioonis. Globaalsed tarneahelad muutuvad paindlikumaks ja reageerivad häiretele paremini, mis viib vastupidavamate süsteemideni. Ettevõtted, kes arendavad oma tarneahela intelligentsust, saavad konkurentsieelise. Erinevate tehisintellekti tehnoloogiate integreerimine, alates ennustavast analüüsist kuni genereeriva tehisintellektini, saab normiks. Lõpuks muutuvad andmete privaatsus ja küberturvalisus üha olulisemaks, kuna laotegevus muutub üha enam andmevoogudest sõltuvaks. Ettevõtted, kes võtavad neid turvaaspekte tõsiselt, on küberohtude suhtes vähem haavatavad.

Kuidas peaksid ettevõtted oma tehisintellekti ümberkujundamise protsessi planeerima?

Edu saavutamiseks on oluline struktureeritud lähenemine tehisintellekti ümberkujundamisele. Esimene samm peaks olema praeguse olukorra põhjalik analüüs, et mõista, millised protsessid vajavad optimeerimist ja kus tehisintellekt suudab pakkuda suurimat väärtust. Edu mõõtmiseks on oluline määratleda selged tulemusnäitajad (KPI-d). Vajalike oskustega tehisintellekti meeskonna loomine on ülioluline, kuna tehisintellekti rakendamine nõuab eriteadmisi. Kiirete võitude prioriseerimine aitab saavutada varajasi edusamme, mis tagavad suuremate projektide toetuse ja eelarve. Koostöö välisekspertide ja tarnijatega aitab vähendada rakendamise riske ja kiirendada protsessi. Töötajatega planeeritud muudatuste osas suhtlemine on oluline vastupanu vähendamiseks ja aktsepteerimise suurendamiseks. Strateegia regulaarne läbivaatamine ja tulemuste põhjal kohandamine tagab, et organisatsioonid jäävad paindlikuks ja saavad oma plaane kohandada. Lõpuks tuleks omaks võtta pikaajaline perspektiiv, kuna tehisintellekti ümberkujundamine ei ole ühekordne projekt, vaid pidev areng.

Tehisintellekti olulisus tänapäevases laohalduses

Mecaluxi ja MITi uuring „Tehisintellekti olukord laonduses“ näitab selgelt, et oleme laonduse arengu pöördepunktis. Tehisintellekt ei ole enam tulevikutehnoloogia, vaid tulevikku suunatud tehnoloogia, mida juba kasutatakse enamikus tänapäevastes laotoimingutes. Eelised on selged ja mõõdetavad: parem efektiivsus, kiirem investeeringutasuvus ja uute töökohtade loomine töökohtade kaotuse asemel. Ettevõtted, kes investeerivad tehisintellekti, positsioneerivad end mitte ainult lühiajaliste konkurentsieeliste, vaid ka pikaajalise konkurentsivõime saavutamiseks. Väljakutsed on reaalsed, kuid õige strateegia, õigete tööriistade ja õige mõtteviisiga ületatavad. Laooperaatorite jaoks ei ole enam küsimus selles, kas tehisintellekti rakendada, vaid selles, kui kiiresti ja ulatuslikult nad saavad seda teha, et jääda konkurentsivõimeliseks ja oma ettevõtte tulevikukindlaks.

☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane

☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!

Konrad Wolfenstein

Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.

Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Ootan meie ühist projekti.

☑️ 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

☑️ teerajajate äriarendus / turundus / PR / mõõde

Saage kasu Xpert.Digitali ulatuslikust, viiekordsest asjatundlikkusest terviklikus teenustepaketis | Teadus- ja arendustegevus, XR, PR ja digitaalse nähtavuse optimeerimine - Pilt: Xpert.Digital

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus

Meie globaalne tööstus- ja ärialane ekspertiis äriarenduses, müügis ja turunduses - pilt: Xpert.Digital

Tööstusharu fookus: B2B, digitaliseerimine (tehisintellektist XR-ini), masinaehitus, logistika, taastuvenergia ja tööstus

Lisateavet selle kohta siin:

• Xpert Business Hub

Teemakeskus koos teadmiste ja ekspertiisiga:

• Teadmisplatvorm globaalse ja regionaalse majanduse, innovatsiooni ja tööstusharude suundumuste kohta
• Analüüside, impulsside ja taustteabe kogumine meie fookusvaldkondadest
• Koht ekspertiisi ja teabe saamiseks äri- ja tehnoloogiavaldkonna praeguste arengute kohta
• Teemakeskus ettevõtetele, kes soovivad õppida turgude, digitaliseerimise ja valdkonna uuenduste kohta