Hallatud tehisintellekt logistika jaoks: kuidas uus kategooria korraldab intralogistikat ümber

Logistika kulude, keerukuse ja volatiilsuse vahelises pinges

Logistika on ajalooliselt olnud keskel: see on samaaegselt kulukeskus, teenusepakkuja ja strateegiline hoob. Viimastel aastatel on raamtingimused aga drastiliselt halvenenud. Energiahinnad on Euroopas mõnikord kaks kuni neli korda kõrgemad kui USAs või Aasias, mis avaldab tohutut survet eelkõige energiamahukatele tööstus- ja logistikapiirkondadele. Samal ajal tõusevad üldised logistikakulud märkimisväärselt, mida põhjustavad kõrgemad transpordikulud, palgad, energia, maa kulud ja automatiseerimiskulud.

Samal ajal on tööstusharu hädas struktuurse tööjõupuudusega: Euroopas on täheldatud transpordi- ja laosektoris suuri kitsaskohti; uuringud näitavad, et umbes kolmveerand küsitletud logistikaettevõtjatest kannatab personalipuuduse all, kellest märkimisväärne osa teatab tõsisest puudusest. Kuigi nõudlus e-kaubanduse, omnikanalite jaemüügi, farmaatsiatoodete, autoakude logistika ja teiste kiirelt kasvavate sektorite järele kasvab jätkuvalt, on piisavalt kvalifitseeritud personali ligimeelitamine ja hoidmine osutunud äärmiselt keeruliseks.

Samal ajal suureneb tehniline keerukus. Laoautomaatika turg kasvab kahekohalise aastamääraga; hinnangute kohaselt ulatub maht 2030. aastaks üle 55 miljardi USA dollari ja globaalne kasv umbes 15–19 protsenti aastas. Intralogistika automatiseerimislahenduste turu väärtus on juba üle 20 miljardi USA dollari ja see kasvab samuti märkimisväärselt, mida soodustavad e-kaubandus, suuremad teenindusnõudlused ja piiratud ruum.

Tehisintellekti kasutamine logistikaahelas areneb veelgi dünaamilisemalt. Tehisintellekti ülemaailmne turg logistikas oli 2020. aastate keskel ühe- kuni kahekohalise miljardi dollari vahemikus ning eeldatavasti kasvab see 2030. aastate alguseks või keskpaigaks mitmesaja miljardi USA dollarini, kusjuures aastane kasvumäär ületab 40 protsenti. Sarnast trendi oodatakse tehisintellekti kasutamisel laonduses: ka siin eeldatakse kahekohalise miljardi dollari suuruseid turge ja kasvumäärasid, mis ületavad 20 protsenti.

Tulemuseks on pinge: logistikajuhid investeerivad automatiseerimisse, robootikasse ja tarkvarasse, kuid samal ajal maadlevad nad tohutu nõudluse, mahutavuse, energiakulude ja personali volatiilsusega. Nende tihedalt võrgustatud ja üha enam automatiseeritud süsteemide haldamine traditsiooniliste IT- ja organisatsiooniliste lähenemisviiside abil on jõudmas oma piirini. Just siin tulebki mängu uue toote- ja lahenduskategooria idee: logistika hallatav tehisintellekt.

Sobib selleks:

• Tööstuslikult hallatavate tehisintellekti lahenduste potentsiaal tööstuses 4.0 ja 5.0

Tööstuslikult hallatavast tehisintellektist logistika hallatava tehisintellektini: miks logistika vajab oma lähenemisviisi

Viimastel aastatel on ettevõttekeskkonnas kanda kinnitanud hallatud tehisintellekti ehk tööstusliku hallatud tehisintellekti kontseptsioon. See viitab platvormidele ja teenustele, mis pakuvad tehisintellekti mitte ainult mudeli või eraldiseisva lahendusena, vaid täielikult hallatud süsteemina: alates andmete integreerimisest ja mudeli arendamisest kuni toimimise, jälgimise ja haldamise ning turvalisuse ja vastavuseni. Tööstuses käsitlevad tööstusliku tehisintellekti teenused peamiselt selliseid teemasid nagu ennustav hooldus, protsesside optimeerimine, energiatõhusus ja kvaliteedikontroll.

Need kontseptsioonid on väärtuslikud, kuid jäävad enamasti üldisteks või keskenduvad tugevalt tootmisprotsessidele. Logistikas – eriti intralogistikas, kus on kõrgladud, automatiseeritud väikedetailide ladustamine, shuttle-süsteemid, konveieritehnoloogia ja robootika – on nõuded põhimõtteliselt erinevad:

Esiteks on logistika reaalajas palju olulisem. Lao- või transpordihalduses tehtud hilinenud või valed otsused mõjutavad otseselt ja nähtavalt teenindustaset, tarneaegu ja klientide rahulolu.

Teiseks on paljud logistikaprotsessid väga stohhastilised: ebaregulaarset kauba saabumist, volatiilseid tellimusi, lühiajalisi sooduspakkumisi, hooajalisi tippkoormusi, transpordivõimsuse rikkeid või võrgu ootamatuid häireid saab klassikaliste planeerimismudelite abil nädala- või kuupõhiselt kajastada vaid piiratud ulatuses.

Kolmandaks, logistikasüsteemid toimivad tihedalt integreeritud ökosüsteemis, mis koosneb laohaldussüsteemidest (WMS), ajahaldussüsteemidest (TMS), ettevõtte ressursside haldamise süsteemidest (ERP), robotkontrolleritest, asjade interneti anduritest, vedajaplatvormidest, kauplejaplatvormidest ja kliendisüsteemidest. Loogika on jaotatud arvukate tehniliste ja organisatsiooniliste liideste vahel.

Kuigi üldine hallatud tehisintellekti pakkumine võib pakkuda tehnilist alust (andmeplatvorm, MLOps, juhtimine), käsitleb see harva detailseid logistilise orkestreerimise ülesandeid, mida tuleb iga minut lahendada. Seetõttu ei vaja logistika ainult "tehisintellekti", vaid omaette valdkonnapõhist kategooriat: logistika hallatud tehisintellekt – hallatud tehisintellekti kiht, mis on spetsiaalselt loodud intralogistika ja logistikaprotsesside jaoks.

Mis on logistika hallatav tehisintellekt?

Logistika hallatavat tehisintellekti võib kirjeldada kui iseseisvat toote- ja lahenduskategooriat, mis ühendab kolme tasandit:

• Esiteks logistikaspetsiifiline, valdkonnapõhine andme- ja integratsioonikiht, mis ühendab reaalajas operatsioonisüsteeme (WMS, TMS, ERP, robootikakontrollerid, andurid, vedaja liidesed) ja mõistab neid semantiliselt.
• Teiseks, eelnevalt määratletud ja kohandatavate tehisintellekti ehitusplokkide kogum tüüpiliste logistikaotsuste valdkondade jaoks: varude optimeerimine, laoruumide paigutamine, tööjõu planeerimine, tellimuste vabastamine, lainete moodustamine, marsruutimine, vedaja valik, dünaamiline teenindustaseme kontroll, riski- ja vastupidavusmudelid.
• Kolmandaks, hallatud tegevus- ja juhtimismudel, mis pakub neid tehisintellekti ehitusplokke pideva teenusena: koos SLA-de, ööpäevaringse toimimise, jälgimise, pideva ümberõppe, regulatiivse vastavuse, dokumenteerimise ning selge raamistikuga inimeste sekkumiseks ja heakskiitmiseks.

Erinevalt traditsioonilistest laohaldussüsteemidest (WMS) või ajahaldussüsteemidest (TMS) ei ole logistika hallatud tehisintellekt peamiselt tehingusüsteem, mis haldab ja "töötleb" tellimusi. Pigem on see üldine õppiv otsustuskiht, mis kontrollib, koordineerib ja pidevalt optimeerib nende süsteemide käitumist reaalajas – see on integreeritud hallatud teenusemudelisse.

Erinevalt üldistest ettevõtte või tööstuslikuks kasutamiseks mõeldud hallatud tehisintellekti lahendustest on logistika hallatud tehisintellekt radikaalselt kohandatud logistikaprotsessidele. Eelnevalt loodud kasutusjuhud, andmemudelid ja otsustusmustrid on loodud otse integreerimiseks lao- ja transpordiprotsessidesse, selle asemel et vajada abstraktset määratlemist ettevõtte tasandil.

Majanduslik põhjendus: miks on eraldi kategooria äriliselt mõttekas

Küsimus, kas uus tootekategooria on mõttekas, on lõppkokkuvõttes alati majanduslik: kas sõltumatu, selgelt määratletud kategooria abil saab luua struktuurilist lisaväärtust, mis muidu oleks kättesaamatu või saavutatav ainult kõrgete alternatiivkuludega?

Logistika hallatava tehisintellekti puhul toetavad seda mitmed makromajanduslikud ja mikromajanduslikud tegurid.

Makrotasandil kasvavad asjakohased turud kiiresti ja lähenevad samaaegselt küpsustasemele, mis ületab individuaalsed lahendused. Tehisintellekti turg logistikas ja laohalduses kasvab aastamääraga tunduvalt üle 20 protsendi, mõnes valdkonnas isegi üle 40 protsendi. Intralogistika ja lao automatiseerimise turud ulatuvad 2030/2034. aastaks kümnete miljardite USA dollariteni. Samal ajal suureneb kiiresti robootika kasutuselevõtt: hinnangute kohaselt kasutab 2025. aastaks umbes pool kõigist suurtest ladudest mingit tüüpi robootikat.

See dünaamika loob uue keerukuskihi: mida rohkem süsteeme, andureid, roboteid ja pilveteenuseid on integreeritud, seda suurem on vajadus koordineeriva, valdkonnapõhise „intelligentsuse” järele, mis mitte ainult ei optimeeri konkreetsetes valdkondades, vaid orkestreerib terviklikult.

Mikrotasandil maadlevad ettevõtted üha enam küsimusega, kuidas saavutada samaaegselt tegevuse tipptase, vastupidavus ja kulutõhusus. Uuringud näitavad, et tehisintellektiga toetatud laoprotsessid võimaldavad saavutada varude täpsuse, mis läheneb 99 protsendile, oluliselt vähendada ladustamis- ja personalikulusid ning lühendada tarneaegu. Samal ajal aga tõusevad ka ruumi, automatiseerimistehnoloogia ja IT püsikulud. Majanduslik loogika on muutumas: need, kellel on juba kõrged püsikulud, vajavad seadmete ja protsesside maksimaalset kasutamist nende kulude amortiseerimiseks.

Logistikahallatusega tehisintellekt käsitleb seda majandusloogikat mitte ainult isoleeritud efektiivsuse kasvu pakkumisega, vaid ka kogu olemasoleva võimsuse – laod, tehnoloogia, inimesed, transpordivõrk – dünaamilise ja andmepõhise kasutamisega. Lisaväärtus ei seisne mitte ainult kulude vähendamises protsendipunktide võrra, vaid ka kapitalitõhususe, vastupidavuse ja prognoositavuse struktuurilises paranemises.

Süžee: Tüüpiline keskmise suurusega ettevõtte omanik seisab silmitsi otsusega.

Logistikahalduse tehisintellekti vajaduse käegakatsutavaks muutmiseks on abiks narratiivne perspektiiv. Kujutagem ette tüüpilist Kesk-Euroopa keskmise suurusega ettevõtet, näiteks autotööstuse või masinaehituse tarnijat, millel on suur kõrgladu, kiiresti kasvav varuosade e-kaubanduse tütarettevõte ja mitu piirkondlikku jaotuskeskust.

Viimastel aastatel on ettevõte teinud suuri investeeringuid: automatiseeritud kõrgladu tuhandete kaubaaluste ruumidega, automatiseeritud väikedetailide ladu (AS/RS) shuttle-süsteemiga, uus konveiertehnoloogia, autonoomsed mobiilrobotid sisetranspordiks, kaasaegne laohaldussüsteem (WMS), transpordihaldussüsteem (TMS) marsruutide planeerimiseks ning mitmesugused liidesed klientide ja tarnijate süsteemidega. Investeeringuid õigustati personali kokkuhoiu ja ruumitõhususe suurenemisega, samuti võimega reageerida klientide vajadustele paindlikumalt.

Tegelikkus on valdkonnas märksa vastuolulisem. Tipptundidel, näiteks kvartali lõpus või enne hooajalisi tippe, jõuavad teatud laopiirkonnad oma piirini, samas kui teised jäävad alakasutatuks. Vaatamata kogu planeerimisele ei ole töötajate vahetused sageli optimaalselt komplekteeritud, sest lühiajalised haiguslehed ja ootamatud tellimuste hüpped segavad plaane. Mõned transpordisüsteemid töötavad täisvõimsusel, samas kui teised vahekäigud on suhteliselt vaiksed.

Sellele lisanduvad välised šokid: ootamatult hilinev konteiner, lühiajaline transpordivõimsuse kitsaskoht, energiakuludega seotud piirangud öövahetustes või lühem tööaeg külmutusruumides. Kõik need häired nõuavad kiireid ja mõistlikke otsuseid – otsuseid, mis tehakse sageli ikkagi ad hoc kogemuste, kõhutunde ja Exceli analüüside põhjal.

Samal ajal on ettevõte käivitanud oma esimesed tehisintellekti projektid: nõudluse prognoosimise lahenduse, dünaamilise varude optimeerimise pilootprojekti ja marsruutide optimeerija TMS-is. Need algatused on aga hajutatud eri osakondade vahel, kasutavad erinevaid andmebaase ja neid haldavad erinevad teenusepakkujad. Tulemuseks on tehisintellekti saarte killustik, mis annab väikeses mastaabis paljulubavaid tulemusi, kuid mitte ulatuslikku ümberkujundamist suures mastaabis.

Just siin tulebki mängu logistika hallatav tehisintellekt: mitte järjekordse tööriistana, vaid hallatava ja üldise luurekihina, mis orkestreerib olemasolevaid varasid uute eraldatud saarte loomise asemel.

Arhitektuuriline kontseptsioon: individuaalsetest lahendustest orkestreeritud tehisintellekti kihini

Tehnilisest ja kontseptuaalsest küljest võib logistika hallatavat tehisintellekti mõista kui kihti operatsioonisüsteemide ja ettevõtte juhtimise vahel.

Madalamas otsas on tehingusüsteemid ja füüsilised varad: laohaldussüsteem (WMS), kaubahaldussüsteem (TMS), ettevõtte infosüsteem (ERP), robotkontrollerid, konveieritehnoloogia, asjade interneti andurid, transpordiplatvormid, jaamade haldus, juhtimiskeskused. Need süsteemid genereerivad ja tarbivad sündmusi suure sagedusega: tellimuste loomine, kauba kättesaamine, komplekteerimistellimused, transporditellimused, süsteemi oleku muutused, veateated ja sõidukite GPS-positsioonid.

Ülemises otsas on klassikalised juhtimis- ja planeerimisvahendid: S&OP protsessid, eelarve ja investeeringute planeerimine, võrgu kujundamine, asukoha ja paigutuse otsused, strateegiline tarnija ja operaatori valik.

Paljudel ettevõtetel on selles valdkonnas lünk: neil on küll operatiivsed juhtimiskeskused, kuid vaevalt ühtne otsustuskiht, mis õpib, soovitab, optimeerib ja sekkub kõigis logistilistes allvaldkondades. Siin tulebki mängu logistikahallatusega tehisintellekt.

Arhitektuur koosneb tavaliselt neljast põhielemendist:

• Esiteks logistikaspetsiifiline andme- ja sündmusteplatvorm, mis ühtlustab ja rikastab operatiivandmeid peaaegu reaalajas ning tõlgib need semantiliselt arusaadavateks objektideks. Süsteem peab teadma, mis on tellimus, positsioon, laokoht, marsruut, pesa või ressurss – mitte ainult tehniliselt, vaid ka ärilisest vaatenurgast.
• Teiseks, tehisintellekti agentide ja mudelite teek, millest igaüks vastutab kindlate otsustusvaldkondade eest: prognoosimine, optimeerimine, klassifitseerimine ja mudelite genereerimine, kombineerituna reeglipõhise ja heuristilise loogikaga. Need agendid ei tööta isoleeritult, vaid on omavahel ühendatud orkestreerimiskihis.
• Kolmandaks, interaktsiooni- ja juhtimiskiht, mis võimaldab inimdispetšeril, juhtimisruumi personalil ja juhtkonnal selle tehisintellekti kihiga suhelda: anda kinnitusi, simuleerida stsenaariume, seada piirdeid, muuta prioriteete, määratleda erandeid.
• Neljandaks, tegevus- ja juhtimisraamistik, mis tagab pideva toimimise, jälgimise, mudeli hoolduse, regulatiivsete nõuete (nt tehisintellekti regulatsioon, andmekaitse, tööõigus, tootevastutus) järgimise ja dokumenteerimise.

Logistikahalduse tehisintellektil põhineva lähenemisviisi põhijooneks on see, et see arhitektuur ei ole mitte ainult kavandatud, vaid ka pakutav ja hallatav teenusena ühest allikast – selgete vastutusalade, teenusetaseme lepingute ja majandusnäitajatega.

Tüüpilised rakendusvaldkonnad intralogistikas

Kõrgladudes ja muudes intralogistika keskkondades tekib logistika hallatava tehisintellekti jaoks arvukalt võimalusi.

Peamine kasutusjuhtum on dünaamiline tellimuste vabastamine ja lainete moodustamine. Tellimuste rühmitamise asemel jäikade reeglite (nt tähtaegade või sihtpiirkondade) järgi saab tehisintellekti kiht pidevalt otsustada, millised tellimused, millal ja millises kombinatsioonis süsteemi sisestatakse, et vältida kitsaskohti, minimeerida tarneaegu ja optimeerida olemasolevate ressursside kasutamist. See protsess hõlmab sissetulevate tellimuste prognoose, süsteemi praegust olekut, personali ajakava ja transpordiaegu.

Teine kasutusjuhtum hõlmab laoruumide paigutamist ehk esemete jaotamist laoruumidesse. Tehisintellektil põhinevad meetodid suudavad esemeid dünaamiliselt paigutada kohtadesse, kus neid saab minimaalse pingutusega komplekteerida, võttes arvesse mahutrende, hooajalisi mustreid, tagastusvoogusid ja füüsilisi piiranguid. Uuringud näitavad, et intelligentsed laoruumide paigutamise ja varude määramise strateegiad võivad pakkuda mõõdetavat tõhusust ja kulude kokkuhoidu.

Kolmas valdkond on personali paigutamise ja vahetuste planeerimise haldamine. Arvestades tööjõupuudust laonduses ja transpordis, on majanduslikult oluline olemasolevaid töötajaid optimaalselt kasutada. Logistika hallatud tehisintellekt suudab tellimuste mahtude ja protsesside koormuse prognoosid tõlkida konkreetseteks vahetuste mudeliteks, tuvastada ületunnitöö vajadused varakult ja simuleerida alternatiivseid stsenaariume (näiteks: kui palju tellimusi saab antud töötajate arvuga töödelda ja millisel teenindustasemel?).

Neljandaks, robootika ja tehisintellekti sügav integreerimine avab uusi võimalusi. Autonoomsed mobiilrobotid, transpordisüsteemid ja robotiseeritud komplekteerimislahendused genereerivad suures koguses andmeid, mida saab kasutada ennustavaks hoolduseks, teekonna optimeerimiseks, kitsaskohtade haldamiseks ja inimestega koostööks. Logistika hallatav tehisintellekt saab toimida "aju" rollis, mis koordineerib erinevaid robotsüsteeme, seab prioriteediks nende juurutamise ning tasakaalustab ohutuse, tõhususe ja ergonoomilised kriteeriumid.

Lõpuks võimaldab intralogistika ja transpordilogistika ühendamine ühise tehisintellekti kihi kaudu otsast lõpuni optimeerida kauba vastuvõtmisest kuni kohaletoimetamiseni. See võimaldab tähtaegu, pakkimisstrateegiaid ja laadimisplaane dünaamiliselt kohandada vastavalt vedajate saadavusele, liiklusprognoosidele ja kulude suundumustele.

Digitaalse transformatsiooni uus dimensioon hallatud tehisintellekti (AI) abil – platvorm ja B2B-lahendus | Xpert Consulting - pilt: Xpert.Digital

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti lahendus – tööstuslikud tehisintellekti teenused: konkurentsivõime võti teenuste, tööstuse ja masinaehituse sektoris

Rakendusvaldkonnad transpordis ja võrgulogistikas

Isegi väljaspool laondust pakub logistikahallatav tehisintellekt mitmekesiseid rakendusvaldkondi. Transpordilogistikas on nõudluse ja mahutavuse volatiilsus viimastel aastatel märkimisväärselt suurenenud; kaubaveo hinnad kõiguvad drastiliselt ning ilmastikunähtuste, geopoliitiliste pingete või mahutavuse kitsaskohtade tõttu esinevad katkestused on muutunud sagedasemaks.

Logistikaspetsiifiline hallatud tehisintellekti kiht saab toimida "agentide ökosüsteemina", mis tasakaalustab reaalajas transporditellimusi, saadaolevaid võimsusi, väliseid turuandmeid (hetkehinnad, teemaksud, kütusekulud) ja teenindustaseme kohustusi. Agentid saavad näiteks planeerida alternatiivseid marsruute, dünaamiliselt ümber jaotada vedajate segusid, tuvastada tagasivedusid või tuvastada konsolideerimisvõimalusi ja esitada otse ettepanekuid transpordihaldussüsteemile või dispetšeritele.

Ühendatud logistikavõrgustikes – näiteks suurte kolmandate osapoolte ettevõtete (3PL), pakiveoteenuste pakkujate või varuosade jaotuskeskuste võrgustikes – saab logistika hallatud tehisintellekt aidata sujuvamaid vooge, nihutada tippkoormust ja optimeerida ressursse kogu võrgu ulatuses, mitte asukohapõhiselt. See hõlmab ka strateegilisi küsimusi: milliseid tellimusi millises jaotuskeskuses komplekteeritakse? Kuhu on ristdokkimine mõttekas? Milliseid varude tasemeid tuleks millistes piirkondades säilitada, et puhverdada volatiilsust ilma kapitali tarbetult sidumata?

Multimodaalsetes võrkudes saab tehisintellekt ühises optimeerimisprotsessis arvesse võtta ka töö- ja ümberistumisaegu, rongide sõiduplaane, terminalide mahutavust ja liiklust. Arvestades kasvavaid jätkusuutlikkuse nõudeid ja CO₂ hinnakujundust, saab otsustustasandil optimeerimisse selgesõnaliselt lisada heitkoguste kulud, sidudes seeläbi kulu- ja kliimapoliitika eesmärgid.

Sobib selleks:

• Miks hallatud tehisintellekt võiks vähendada tehisintellekti kasutuselevõtu globaalset lõhet?

Ärimudelid: kuidas logistikahallatusega tehisintellekti pakkuda ja hinnastada

Selleks, et logistika hallatav tehisintellekt muutuks tootekategooriana majanduslikult elujõuliseks, on vaja selgeid ärimudeleid. Kolm lähenemisviisi on ilmsed.

Platvormikeskne lähenemine pakub standardiseeritud, pilvepõhist logistikahaldusega tehisintellekti platvormi koos eelvalmistatud pistikute, andmemudelite ja kasutusjuhtudega. Kliendid litsentsivad kasutust kasutajate, lao asukohtade, tehingute mahu või nende kombinatsiooni alusel. Lisaväärtusteenuste, näiteks mudeli kohandamise, konsultatsiooni ja muudatuste haldamise eest võetakse eraldi hinda.

Teenusekeskne lähenemine asetab logistika hallatud tehisintellekti pidevalt hallatava teenusena, kus teenusepakkuja vastutab tegevuse, pideva optimeerimise ja aruandluse eest. Tasustamine võib siin olla tulemustele orienteeritum, näiteks efektiivsuse kasvu, kulude kokkuhoiu või parema teenindustaseme kaudu. See aga nõuab selget baastaseme määratlust ja läbipaistvaid tulemusnäitajaid (KPI-sid).

Hübriidlähenemine ühendab platvormi ja teenuse elemente: tehniline baas pakutakse standardiseeritud platvormina, samas kui valitud kliendimoodulid toimivad individuaalselt hallatava teenusena – näiteks eriti kriitiliste asukohtade või võrkude puhul.

Majanduslikust vaatenurgast on osaliselt tulemuspõhine lähenemisviis eriti huvitav, kuna see ühtlustab paremini nii teenusepakkuja kui ka kliendi stiimuleid. Teenusepakkujatel, kes integreerivad oma tehisintellekti süsteemid sügavalt oma tegevusse, on üldiselt rohkem võimalusi tulemuste käegakatsutavate paranduste saavutamiseks ja nad saavad neid kliendile demonstreerida.

Eristamine: kuidas logistika hallatud tehisintellekt erineb laohaldussüsteemist (WMS), ajahaldussüsteemist (TMS) ja üldisest hallatud tehisintellektist

Uuel kategoorial on mõte ainult siis, kui seda saab olemasolevatest kategooriatest selgelt eristada.

Logistika hallatav tehisintellekt erineb laohaldussüsteemist (WMS) selle poolest, et see ei halda peamiselt tehinguid, vaid pigem langetab otsuseid. Laohaldussüsteem teab, millised tellimused on olemas, millised laoruumid on hõivatud ja millised ressursid on saadaval; see on täidesaatev instants. Logistika hallatav tehisintellekt seevastu otsustab, millised tellimused tuleks väljastada ja millal, kuidas neid tuleks komplekteerida, kuhu need tuleks suunata ja kuidas ressursse tuleks paigutada – ning õpib tulemustest.

Logistikahallatav tehisintellekt erineb logistikahaldussüsteemist (TMS) sarnasel moel: TMS loob marsruute, haldab saadetisi ja suhtleb vedajatega. Logistikahallatav tehisintellekt määrab, millal millised tellimused millisele marsruudile määratakse, milliseid vedajaid tuleks kasutada ja millises kombinatsioonis, kuidas teenindustaset kulude seisukohast optimeerida ning kuidas väliseid häireid kõige paremini leevendada.

Logistika hallatud tehisintellekt erineb üldistest ettevõtte või tööstusliku hallatud tehisintellekti pakkumistest oma valdkonnapõhiste mudelite, ontoloogiate ja kasutusjuhtude poolest. Kuigi üldised platvormid pakuvad peamiselt infrastruktuuri, tööriistu ja juhtimist, pakub logistika hallatud tehisintellekt lisaks logistikale kohandatud valmis intelligentsusmooduleid ning arusaama logistikapõhistest tulemusnäitajatest, vastuolulistest eesmärkidest ja protsessidest.

See eristus teeb selgeks: logistika hallatav tehisintellekt ei ole WMS/TMS või tööstusliku tehisintellekti platvormide konkurent, vaid pigem puuduv kiht nende vahel ja kohal – tõlgendav, õppiv ja koordineeriv kiht, mis loob andmetest ja süsteemidest reaalset, pidevalt hallatavat lisaväärtust.

Nõudluse liikumapanevad tegurid: hind, risk, teenus, regulatsioon

Sellise kategooria nõudlust ei juhi mitte ainult tehnoloogilised võimalused, vaid eelkõige ärilised vajadused.

Peamine tegur on kulude ja marginaalide surve. Tõusvad energiahinnad, palgad ning ruumi- ja materjalikulud avaldavad logistika- ja tööstusettevõtetele tohutut survet. Need, kes on investeerinud kallisse automatiseerimisse, peavad maksimeerima nende varade kasutamist ja minimeerima planeerimisvigu. Logistika hallatud tehisintellekt lahendab just selle optimeerimisprobleemi.

Kriiside, geopoliitiliste pingete ja äärmuslike ilmastikunähtuste sagenemise tõttu on riskijuhtimine ja vastupanuvõime üha enam fookuses. Traditsioonilised S&OP tsüklid ja staatilised hädaolukorra plaanid ei ole piisavad, et reaalajas väga volatiilseid olukordi hallata. Hallatud, tehisintellektil põhinev otsustuskiht aitab häireid varakult tuvastada, alternatiivseid stsenaariume arvutada ja tegutsemiskõlblikke soovitusi pakkuda.

Teenindusalased ootused kasvavad jätkuvalt. E-kaubanduse kliendid on harjunud kiirete ja prognoositavate tarnetega; B2B-kliendid ootavad üha enam sarnast läbipaistvust ja reageerimisvõimet. Need, kes mitte ainult ei reageeri, vaid juhivad neid protsesse ka ennetavalt, eristuvad turul.

Samuti on muutumas olulisemaks regulatsioon ja juhtimine. Energia- ja heitkoguste eeskirjad, tarneahelate hoolsuskohustused, ladustamis- ja transpordiprotsesside turvanõuded, andmekaitse ja uued tehisintellekti eeskirjad esitavad läbipaistvusele ja kontrollile kõrgeid nõudmisi. Struktureeritud ja hallatud lähenemisviis tehisintellektile logistikas on muutumas vastavuse tagamise, vastutusriskide piiramise ning klientide ja reguleerivate asutustega usalduse loomise eeltingimuseks.

Takistused ja riskid: miks logistika hallatav tehisintellekt iseenesest ei levi

Ükskõik kui veenev see majanduslik loogika ka ei tunduks, on tee logistika hallatava tehisintellekti kui kategooria kehtestamiseni täis takistusi.

Tehniliselt on paljud logistikasüsteemid aja jooksul orgaaniliselt arenenud ja on väga killustatud. Erinevad laohaldussüsteemide versioonid, ettevõttesiseselt väljatöötatud tööriistad, pärandliidesed ja patenteeritud robotikontrollerid raskendavad integratsiooni. Ilma selge andmete ja süsteemide ühtlustamise tegevuskavata on iga hallatud tehisintellekti projekt keerukuse tõttu läbikukkumise oht.

Organisatsiooniliselt on rollid ja vastutusalad sageli ebaselged. Kes lõpuks otsustab: juhtimiskeskus, tehisintellekt, tsentraalne tarneahela haldus või IT? Kuidas lahendatakse kulude, teenuste, varude ja jätkusuutlikkuse eesmärkide vahelisi vastuolulisi eesmärke? Ilma selgelt määratletud juhtimiseta on oht, et tehisintellekti kiht, kuigi tehniliselt funktsionaalne, blokeeritakse või ignoreeritakse igapäevastes toimingutes.

Kultuuriliselt on üleminek tugevalt kogemus- ja heuristilisel juhtimismudelil põhinevalt mudelilt andme- ja tehisintellektil põhinevale mudelile keeruline. Paljudel dispetšeril ja laohalduritel on tohutu kogemus ja kohalik optimeerimise oskusteave; seda tuleb algoritmide abil ära kasutada, mitte ümber lükata. Hallatud tehisintellektil põhinev lähenemisviis peab teadlikult rõhutama inimeste ja masinate koostööd.

Lõpuks on olemas tarnijaga seotuse oht. Logistika juhtimisloogika tellimine väliselt hallatavalt tehisintellekti teenuselt seob ettevõtted suures osas selle tehnoloogia ja andmemudeliga. Avatud liidesed, mudeli ja andmete teisaldatavus ning selge väljumisplaan muutuvad tarnija valimisel strateegilisteks kriteeriumiteks.

Rakendusstsenaariumid: kuidas ettevõtted saavad logistika hallatava tehisintellekti järk-järgult kasutusele võtta

Selle taustal on mõistlik järkjärguline ja sihipärane lähenemine. Tüüpiline tee võiks alata selgelt määratletud, kitsalt piiritletud kasutusjuhtumiga, mida saab kiiresti mõõta: näiteks dünaamiline lainete moodustumine e-kaubanduse laos, tehisintellekti toetatud tööjõu planeerimine väga kõikuvas jaotuskeskuses või agendipõhine vedaja ja marsruudi optimeerimine valitud marsruutidel.

Oluline on algusest peale arvestada hallatava dimensiooniga: mitte ainult mudeli väljatöötamiseks ja ühekordseks kasutuselevõtuks, vaid ka pideva toimimise, jälgimise, ümberõppe, protsessimuutustega kohanemise ja juhtimise määratlemiseks. See võimaldab ettevõtetel väikeses mahus õppida, mida tähendab logistiliste otsuste osaline delegeerimine hallatavale tehisintellekti kihile.

Järgmises etapis saab lisada täiendavaid kasutusjuhtumeid, ideaaljuhul neid, mis tuginevad samale andme- ja integratsioonialusele: laoseisu optimeerimine, laoruumide paigutamine, sissetuleva kauba õigeaegne kohaletoimetamine ning tellimuste prioriseerimine teenindustaseme ja marginaali järgi. See loob järk-järgult tehisintellekti agentide ökosüsteemi, mis on algselt piiratud kohaliku piirkonnaga (nt üks ladu), kuid mida saab hiljem võrguüleselt skaleerida.

Kõrgemal küpsusastmel saab logistikahallatavat tehisintellekti integreerida ka strateegilise planeerimise ja otsustusprotsessidesse: võrgu kujundamisse, asukoha määramisse, automatiseerimise investeeringute planeerimisse ja läbirääkimistesse vedajatega. Samad andmed ja otsustusbaas, mida kasutatakse operatiivselt, toetavad seejärel ka strateegilisi stsenaariume.

Pakkujate perspektiiv: kes suudab usaldusväärselt täita logistika hallatava tehisintellekti turgu?

Pakkuja vaatenurgast avab logistika hallatava tehisintellekti kategooria uusi positsioneerimisvõimalusi. Kaalumist väärivad mitmed osalejate rühmad.

Laohaldussüsteemide (WMS), ajahaldussüsteemide (TMS) ja laoautomaatikasüsteemide pakkujatel on põhjalikud valdkonnaalased teadmised ja juurdepääs operatiivandmetele. Nad saavad oma olemasolevaid süsteeme laiendada tehisintellekti ja orkestreerimiskihiga ning pakkuda seda hallatud teenusena. Oluline on see, et nad ei tohiks end piirata oma ökosüsteemiga, vaid peaksid jääma avatuks kolmandate osapoolte integratsioonidele, et võimaldada tõelist otsast lõpuni orkestreerimist.

Pilve- ja ettevõtte tehisintellekti platvormide pakkujad pakuvad tugevaid võimeid andmehalduses, MLOpsis, skaleerimises ja turvalisuses. Nad saavad oma geneerilistele platvormidele luua logistikaspetsiifilisi lahendusi, kuid peaksid protsesside ja peamiste tulemusnäitajate mõistmiseks tegema tihedat koostööd logistika ja intralogistika spetsialistidega.

Spetsialiseerunud logistikale keskendunud konsultatsiooni- ja integratsioonifirmad saavad mängida ühendavat rolli: nad mõistavad protsesse, süsteeme ja organisatsioone ning saavad välja töötada individuaalseid logistikahalduse ja tehisintellekti tegevuskavasid, mis ühendavad tehnoloogia, organisatsiooni ja juhtimise.

Lõpuks tekivad uued tegijad, kes tegutsevad algusest peale logistika hallatavate tehisintellekti platvormide või teenusepakkujatena. Nad püüavad luua integreeritud, pilvepõhiseid, agendipõhiseid lahendusi, mis ühenduvad olemasolevate WMS/TMS/ERP/robootikamaastikega standardiseeritud pistikute kaudu.

Pikas perspektiivis näeb turg tõenäoliselt hübriidvorme: suuremaid platvorme, mis pakuvad tehisintellekti ja andmetöötluse põhifunktsioone, ning nendele tuginevaid spetsiaalseid logistikahaldusega tehisintellekti lahendusi, mis ühenduvad API-de ja domeenimudelite kaudu.

Pikaajaline visioon: hallatavast laost iseoptimeeruva logistikaahelani

Kuna logistika hallatav tehisintellekt kehtestab end kategooriana, muutuvad ka logistikaorganisatsioonide sihtmärgiks olevad pildid.

Esimese sammuna hakatakse ladusid ja võrke „tehisintellekti abil“ toetama: dispetšerid ja juhtimiskeskused kasutavad soovitusi, simulatsioone ja prognoose, kuid jäävad lõpuks otsustajateks. Süsteem selgitab oma ettepanekuid, kvantifitseerib nende mõju ning õpib tagasilükkamistest või alternatiivsetest otsustest. Organisatsioon harjub intelligentse üksusega koostööd tegema.

Edasijõudnud etapis muutuvad teatud valdkonnad tehisintellekti juhitavaks ja inimese järelevalve all: konkreetsed rutiinsed ülesanded, näiteks standardtellimuste prioriseerimine, robotressursside eraldamine või vedajate valimine selgelt määratletud kriteeriumide alusel, on suures osas automatiseeritud. Inimesed keskenduvad eranditele, keerukatele kaalutlustele ja strateegilistele otsustele.

Pikaajalises perspektiivis tekib „eneseoptimeeruv“ logistikaahel, milles logistikahallatusega tehisintellekt õpib pidevalt reaalajas andmetest, tagasisidest ja välistest signaalidest. See tunneb ära mustreid, mis jäävad inimsilma eest varju, ja pakub ennetavalt välja muudatusi paigutuses, protsesside sätetes, lepingustruktuurides või võrgu topoloogias. Juhtimisotsused muutuvad andmepõhisemaks ja läbipaistvamaks.

See visioon ei ole eesmärk omaette. See on vastus struktuurilistele piirangutele: oskuste puudust, kulusurvet, volatiilsust ja regulatiivseid nõudeid saab traditsiooniliste meetoditega hallata vaid piiratud ulatuses. Selles kontekstis on järjepidevalt hallatav, valdkonnapõhine tehisintellekti kiht vähem "hea-to-have" kui loogiline järgmine samm logistika arengus.

Logistika hallatav tehisintellekt kui vajalik arendus, mitte moesõna

Logistika hallatava tehisintellekti suunas liikumine peegeldab laiemat trendi: tehisintellekt liigub pilootprojektidest ja laboritest välja ning muutub operatiivseks tootmisvahendiks – sarnaselt kahveltõstukite, konveieritehnoloogia või IT-süsteemidega. Logistikas, kus andmemaht, protsesside tihedus ja reaalajas nõuded on eriti olulised, on see üleminek eriti märgatav.

Eraldiseisev tootekategooria, logistika hallatav tehisintellekt, on majanduslikult ja strateegiliselt mõttekas, kuna see ületab mitmeid lünki: üldiste tehisintellekti platvormide ja spetsialiseeritud logistikasüsteemide vahel, individuaalse lahendusmõtlemise ja otsast lõpuni korraldamise vahel ning isoleeritud tõhususe kasvu ja struktuurilise vastupidavuse vahel.

See ei asenda laohaldussüsteeme (WMS), ajahaldussüsteeme (TMS), robootikat ega ettevõtte ressursside planeerimist (ERP), vaid pigem puuduvat intelligentsuse kihti, mis integreerib need süsteemid nii, et tehnoloogiainvesteeringud tekitavad tegelikult jätkusuutlikku majanduslikku kasu. Selle rakendamine nõuab tehnilisi, organisatsioonilisi ja kultuurilisi muutusi, kuid alternatiivid – edasine killustatus, automatiseerimisvarade ebapiisav kasutamine ja kasvava keerukusega suurenev kasumimarginaali surve – ei ole ärilisest vaatenurgast kuigi atraktiivsed.

Maailmas, kus logistikast on saanud praktiliselt iga tööstusharu oluline eristav tegur, sõltub konkurents üha enam sellest, kes suudab oma füüsilisi voogusid hallatava, õppiva intelligentsuse kihi abil kõige paremini strateegiliselt hallata. Logistika hallatud tehisintellekt pakub selleks kontseptuaalset raamistikku ja tähistab üleminekut "rohkem tehnoloogialt" tõeliselt hallatavale, intelligentsele logistikaoperatsioonile.

☑️ 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