Intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique dans la logistique des entrepôts - Développements mondiaux en Allemagne, UE, USA et Japon

L'avenir de la logistique des entrepôts: processus contrôlés par l'IA pour une productivité maximale

L'intelligence artificielle (IA) décrit la capacité des machines ou des logiciels à effectuer des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine - comme la pensée logique, l'apprentissage, la planification ou la résolution créative de problèmes. En substance, il s'agit de systèmes informatiques à partir de données et peut prendre des décisions au lieu de ne suivre que des règles strictement prédéfinies. L'apprentissage automatique (ML) est une sous-zone de l'IA dans laquelle les algorithmes identifient indépendamment les modèles et adaptent leur comportement en analysant de grandes quantités de données. En termes simples, un système ML apprend de l'expérience: il est "formé" avec des données historiques et peut ensuite prédire ou prendre des décisions avec de nouvelles données inconnues. En conséquence, l'IA est en mesure d'améliorer en permanence ses propres prévisions et services sans être explicitement programmée par des personnes pour chaque cas individuel.

Dans la logistique - et surtout dans l'entrepôt logistique - l'IA et la ML ouvrent d'énormes opportunités. L'industrie de la logistique possède de vastes réseaux et génère d'énormes quantités de données, ce qui en fait un domaine d'application idéal pour l'IA. Par exemple, les algorithmes intelligents peuvent prédire les quantités de commandes futures, calculer des itinéraires optimaux ou contrôler les processus d'entrepôt complexes. Les systèmes d'auto-apprentissage peuvent prendre des décisions plus rapides et souvent plus précisément que les gens, en particulier lorsqu'il s'agit de traiter de grandes quantités de données en temps réel. Dans les entrepôts modernes, les technologies de l'IA sont donc utilisées dans différentes zones de la gestion des stocks à la cueillette (la compilation des commandes) pour transporter le contrôle dans l'entrepôt.

Dans l'ensemble, ce qui suit s'applique: L'IA dans le camp imite la «pensée» d'un directeur de camp très expérimenté, seulement qu'elle peut accéder à beaucoup plus de données. Par exemple, les systèmes d'IA peuvent reconnaître quels articles se vendent bien lorsque, comment stocker les marchandises le plus efficacement, ou quels chemins de chariot élévateur devrait conduire pour gagner du temps. Ces décisions automatisées et axées sur les données constituent la base du fait que l'IA et le ML pénètrent de plus en plus de la logistique d'entrepôt.

Optimisation des processus d'entrepôt par IA

L'un des plus grands avantages de l'IA dans la logistique des entrepôts est l'optimisation des processus existants. Les entrepôts dépendent d'un courant constant d'informations - par exemple les données d'inventaire, les données de commande ou les informations de localisation des marchandises. Cependant, lorsque les gens sont sujets à des erreurs ou ne peuvent traiter qu'une information limitée, KI fournit une précision et une vitesse. Par exemple, l'IA peut fournir et analyser les données en temps réel, ce qui signifie que les erreurs sont reconnues et corrigées plus rapidement avant de causer des problèmes. Des tâches de routine telles que la vérification des stocks ou la collecte des intrants de marchandises peuvent être automatisées, ce qui soulage les employés.

Les systèmes d'IA peuvent également reconnaître les modèles dans les processus d'entrepôt qui pourraient manquer un œil humain. Grâce à ces analyses de données, le système comprend mieux la situation actuelle dans l'entrepôt, identifie les goulots d'étranglement ou les inefficacités et suggère des améliorations. Un exemple pratique est la façon dont l'optimisation: les algorithmes peuvent analyser et optimiser les sentiers pédestres des entrepôts ou des camions industriels (par exemple. Par exemple, les listes de choix sont triées de telle manière que les employés prennent le parcours le plus court possible à travers l'entrepôt. Cela réduit les termes et les commandes sont améliorées plus rapidement. De même, les fonctions d'IA peuvent déterminer le meilleur espace de stockage pour chaque produit en fonction de sa taille, de sa couverture et d'autres facteurs - pour rendre le dépôt et l'externalisation plus efficaces.

Un autre aspect important est de réduire les erreurs et d'améliorer la qualité. Les systèmes d'identification d'image soutenus par l'IA peuvent, par exemple, scanner les packages et vérifier leur état et leurs dimensions lorsqu'ils sont reçus. Cela reconnaît immédiatement s'il y a des dégâts ou si un article a été mal étiqueté. Ces contrôles de qualité automatisés garantissent que les problèmes sont résolus au début du processus et ne parcourent pas toute la chaîne d'approvisionnement. De plus, l'IA apprend au fil du temps: initialement des erreurs peuvent encore se produire, mais grâce aux techniques d'apprentissage automatique, la reconnaissance d'image s'améliore en continu et réduit encore le taux d'erreur.

Toutes ces optimisations conduisent finalement à une productivité et à une baisse des coûts des opérations d'entrepôt. Les robots et les systèmes d'IA peuvent effectuer certaines tâches beaucoup plus rapidement et plus précisément que les gens, ce qui augmente la productivité. Dans le même temps, l'évaluation algorithmique des données d'entrepôt permet de meilleures décisions stratégiques - par exemple dans la planification du personnel et des ressources - ce qui rend les processus globaux plus efficaces. Les solutions AI peuvent surveiller en permanence les processus, analyser les risques et agir de manière proactive (par exemple, reconnaître et contrer un goulot d'étranglement menaçant). Dans l'ensemble, la transparence dans l'entrepôt s'améliore et les problèmes sont souvent reconnus avant même qu'ils ne se produisent. Tout cela contribue à la réduction des coûts, car un entrepôt plus efficace provoque moins de déchets, moins de coûts d'erreur et utilise de manière optimale les heures de travail. Selon les prévisions d'experts, l'IA Technologies pourrait accroître l'efficacité de l'industrie logistique dans les années à venir par un accent d'amplitude significatif, par exemple, estime une augmentation d'efficacité de plus de 40% à 2035.

En résumé, l'IA augmente la vitesse, la précision et la flexibilité des processus d'entrepôt. Cela va de la constatation et de l'envoi de produits plus rapides, minimisant les différences d'inventaire, à une meilleure coordination avec d'autres domaines de la chaîne d'approvisionnement. Pour les entreprises, cela signifie une performance plus élevée de leur entrepôt tout en soulageant les employés de monotonique ou de tâches complexes.

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Prévisions de demande et gestion des stocks avec ML

Un champ central d'application de l'apprentissage automatique dans la logistique des entrepôts est la prévision des exigences. Cela signifie la prévision de la demande future - la question: quel produit est nécessaire quand et en quel montant? La réponse précise à cette question vaut l'or car elle permet à l'inventaire d'être contrôlé de manière optimale. Trop de marchandises en stock lient les capitaux et les espaces de stockage inutiles, trop peu de marchandises conduisent à des goulots d'étranglement de livraison et à des clients insatisfaits. Les systèmes basés sur l'IA peuvent désamorcer ce dilemme en faisant des prédictions très précises sur la base de grandes quantités de données.

Les modèles d'apprentissage automatique modernes analysent les ventes historiques, les fluctuations saisonnières, les commandes actuelles, les campagnes marketing, les tendances sur les réseaux sociaux et de nombreux autres facteurs d'influence. De là, ils apprennent des modèles et des relations. Un tel système peut, par exemple, reconnaître que le paragraphe augmente certains éléments dès qu'un certain événement est imminent (par exemple, la demande d'augmentation du carbone du gril avant les week-ends d'été). Sur la base de ces modèles, l'IA automatise les quantités de marchandises qui devraient être livrées à quel emplacement à quelle heure. Ces prévisions aident les entreprises à adapter leur inventaire à leur inventaire. Plus précisément, cela signifie que si un produit sera de plus en plus en demande, l'IA garantit que les fournitures commandées à temps et sont disponibles dans l'entrepôt. À l'inverse, elle prévient si un produit est susceptible d'être en demande, afin que les actions excédentaires et la surproduction soient évitées.

Le détaillant en ligne allemand Otto fournit un exemple pratique. L'entreprise utilise un système basé sur l'IA pour les prévisions de vente auto-développée depuis 2019. Ce système examine l'avenir des ventes, pour ainsi dire, et prend en charge tous les processus impliqués - de l'achat à l'entreposage à la livraison. Les prévisions d'IA montrent à Otto quels articles arrivent dans l'entrepôt et quelle hauteur le paragraphe attendu sera à un certain moment. Sur cette base, Otto décide si et en quel montant un article est acheté et comment il doit être vendu. Par exemple, l'IA détermine si un produit est conservé en stock en stock ou, si nécessaire, envoyé directement au client par le fabricant. Les prévisions ont un impact direct sur l'achat, l'entrepôt et la distribution. Le résultat: il n'y a toujours que les marchandises en stock, ce qui est vraiment nécessaire, ce qui réduit les actions excédentaires coûteuses et les références ultérieures avec des remises. Dans le même temps, les prévisions garantissent que les articles sont disponibles dès que la demande attire la demande de ne pas manquer les opportunités de vente. Avec Otto, grâce à cette IA, 35% de la gamme est désormais automatiquement réorganisée sans avoir à déclencher manuellement les commandes - une preuve de la façon dont les prédictions fonctionnent.

D'autres sociétés utilisent également de telles optimisations d'inventaire basées sur l'IA. DHL rapporte que les systèmes d'IA peuvent comparer la demande et existant en temps réel et peuvent organiser automatiquement la réorganisation. Ils sont même en mesure de calculer les conseils de demande à l'avance afin de ne pas créer de mauvais stocks (hors stock) ou de stands excédentaires. Cela garantit une livraison rapide aux clients car il y a toujours suffisamment de marchandises en stock, mais il n'y a pas de tampons inutiles dans l'entrepôt qui entraîneraient des coûts.

La prévision de la demande via ML affecte non seulement votre propre entrepôt, mais toute la chaîne d'approvisionnement (chaîne d'approvisionnement). Par exemple, de bonnes prévisions permettent d'envoyer à l'avance des centres de distribution régionaux avant même que les commandes ne soient reçues. Otto, par exemple, crée des prévisions régionales pour prédire quels produits sont commandés dans quel nombre. En conséquence, ces articles sont déjà livrés à un dépôt voisin par précaution. Cela raccourcit les délais de livraison et réduit les voies de transport, ce qui réduit également les émissions de CO₂.

En résumé, la planification de la demande soutenue par l'IA mène à un entreposage plus efficace: toujours le bon produit au bon moment dans un montant approprié dans l'entrepôt. Cela permet aux entreprises d'éviter la livraison des goulots d'étranglement, d'augmenter la satisfaction des clients et de réduire les coûts de stockage. Pour la logistique des entrepôts, cela signifie moins de "inserts des pompiers" afin de réparer les goulots d'étranglement soudains parce que l'IA reconnaît et aime ces situations dès le début. De plus en plus de comportement des clients volatils (boom du commerce électronique des mots clés, pics saisonniers à travers des actions en ligne, etc.), ce contrôle prospectif devient un facteur compétitif décisif.

Automatisation et robotique dans l'entrepôt

Une zone particulièrement accrocheuse de l'intégration de l'IA est l'automatisation à travers la robotique dans les entrepôts. Les roulements modernes s'appuient de plus en plus sur des machines intelligentes qui peuvent bouger, soulever, trier ou emballer - souvent contrôlées ou prises en charge par l'IA. Ces robots d'entrepôt soulagent les employés humains, en particulier dans les tâches physiquement épuisantes, monotones ou critiques.

Un exemple est les véhicules autonomes dans l'entrepôt, également connus sous le nom de FTS (Systèmes de transport sans conducteur) ou AMR (robot mobile autonome). Ces véhicules - des petits robots de transport à plat aux chariots élévateurs automatisés - peuvent transporter des palettes, des boîtes ou des articles individuels de A à B complètement indépendamment. Ceci est rendu possible par les capteurs, les caméras et les systèmes de navigation, combinés avec des algorithmes d'IA pour la planification des itinéraires. Les robots «voient» leur environnement, reconnaissent les obstacles et recherchent la meilleure façon vers le but. L'IA permet à ces véhicules de réagir aux changements en temps réel - comme le contourner un obstacle qui se trouve soudainement dans le couloir - tout en conservant l'itinéraire optimal. Ces transporteurs de charge autonomes sont déjà réalité dans de nombreux camps: ils transportent des marchandises entre les espaces de stockage, apportent des fournitures sur l'étagère, collectent des articles pour les commandes des clients (cueillette automatisée) ou promouvoir les commandes finies à la station d'expédition. Cela soulage les employés humains des longues routes de marche et des tâches de transport et peut se concentrer sur des activités plus exigeantes.

Une autre application robotique sont des robots de cueillette contrôlés par l'IA. Ce sont des robots hospitalisés ou mobiles avec des bras qui peuvent être trouvés à partir des étagères. À l'aide du traitement d'image (caméras et logiciels AI), un tel robot identifie l'article correct et emballe le montant requis. Il y a déjà des usines dans lesquelles les robots choisissent des pièces individuelles: le robot reçoit la commande du système de gestion de l'entrepôt, par ex. 5 pièces d'un article X. Il navigue (s'il est mobile) vers le sujet correspondant, reconnaît visuellement l'article et accède précisément. Les capteurs de poids vérifient si la quantité correcte a été supprimée et l'IA confirme à nouveau l'identité de l'article via la reconnaissance d'image. Ces systèmes fonctionnent souvent dans des zones séparées ou pendant la nuit pour pouvoir préparer des commandes 24h / 24. Des systèmes d'automatisation plus complexes tels que les machines de cueillette (magasins automatiques) sont également utilisés - il existe différents articles dans des conteneurs ou des arbres, et sur demande, le système transporte automatiquement l'élément souhaité dans un conteneur de sortie.

Dans ce contexte, Amazon est devenu célèbre: l'entreprise a été massivement sur des robots d'entrepôt depuis environ une décennie. Dans les camps d'Amazon, des milliers de petits robots oranges (anciennement des systèmes Kiva) transportent des modules d'étagère entiers à travers l'entrepôt directement vers les cueilleurs humains. Un contrôle intelligent de l'IA coordonne ces étagères de robot si efficacement que les chemins des employés sont minimisés. Une étude interne d'Amazon a montré que cette coordination optimisée en AI conduit à un demi-bombe d'épargne d'un demi-milliard de dollars par an, Amazon en apportant les robots aux employés plus rapidement et plus efficacement. L'IA calcule toujours quels modules d'étagère à côté de l'employé devront être amenés à quel employé afin de traiter de manière optimale les commandes. Le résultat: exécution plus rapide des commandes des clients en même temps.

Les robots de tri et d'emballage emménagent également. Dans certains centres d'emballage DHL, par exemple, les robots prennent déjà des packages de la courroie du convoyeur et les trient en sujets pour les itinéraires de livraison respectifs. Grâce à l'IA, ces soi-disant DHLBOT sont capables d'apprendre et équipés de flexibles avec des caméras 3D, vous pouvez voir la taille et la forme des programmes, scanner les codes à barres et décider de manière autonome quel sujet comprend un package. Ils sont donc bien plus que des robots industriels rigides; Vous pouvez gérer une grande variété de tailles de paquets et vous adapter aux processus modifiés. En pratique, cela signifie que les packages sont pré-triés plus rapidement et plus d'erreurs, qui accélèrent la livraison sur le "dernier mile".

Il existe de nombreux exemples passionnants à l'échelle internationale. Dans le centre logistique du géant du commerce électronique chinois Alibaba (plus précisément sa fille logistique Cainiao), un entrepôt hautement automatisé a été mis en place, dans lequel les robots font environ 70% des travaux. Environ 60 robots mobiles - également appelés «Zhu Que» localement - transportent un camp de 3 000 m² aux stations d'emballage et ont triplé la productivité. Un travailleur d'entrepôt humain crée généralement 1500 articles choisis par quart - avec le soutien des robots, il y a 3000 articles, avec beaucoup moins de marche. L'IA garantit que les robots travaillent efficacement ensemble, ne vous gênent pas et ne mettent pas toujours les marchandises suivantes au point de retrait au bon moment. Cet entrepôt d'Alibaba montre ce qui est techniquement possible si vous automatisez presque complètement la logistique de l'entrepôt: les employés n'ont guère à parcourir la série d'étagères parce que les robots apportent les étagères ou les marchandises directement, et le débit augmente énormément.

Ces entrepôts intelligents intègrent souvent plusieurs technologies: véhicules autonomes, gymnastique robot, courroies de convoyeur automatisées, capteurs IoT pour surveiller les conditions et les stocks environnementaux, ainsi que les systèmes d'IA en tant que "cerveau" qui contrôle tout. L'objectif est un entrepôt hautement automatisé qui fonctionne efficacement, en toute sécurité et de manière transparente. Dans ces environnements, les employés humains travaillent souvent main dans la main avec des robots collaboratifs (cobots), qu'ils soutiennent dans des processus de levage graves ou les leur apportent. L'introduction de ce robotique conduit à un profil de tâche modifié pour les employés, mais augmente globalement les performances de l'entrepôt.

Il y a encore de nombreux camps au début de ce développement - selon les estimations, environ 20% des entrepôts ne sont automatisés qu'en Allemagne et aux États-Unis, le reste est encore largement opéré manuellement. Mais les grands acteurs tels qu'Amazon, Alibaba ou DHL l'ont déclenché et équipent progressivement leurs camps de technologies et de robots d'IA. Dans les années à venir, de plus en plus de processus d'entrepôt seront attendus - que ce soit à travers des systèmes de transport sans conducteur, des systèmes de tri automatisés ou des systèmes d'assistance intelligents pour les employés.

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AI dans la chaîne d'approvisionnement et les logiciels d'entreprise (SCM, DCM, ERP)

Non seulement les robots individuels, mais aussi le logiciel en arrière-plan joue un rôle crucial dans l'intégration de l'IA dans la logistique des entrepôts. Les systèmes de gestion de la chaîne d'approvisionnement modernes (SCM) et les solutions de planification des ressources d'entreprise (ERP) sont de plus en plus équipés de fonctions d'IA pour améliorer la planification, le contrôle et l'administration le long de la chaîne d'approvisionnement. Le terme Management-Chain Management (DCM) apparaît également dans ce contexte, de savoir si l'accent est particulièrement mis sur la demande des clients et la chaîne d'approvisionnement en fonction de celle-ci. Dans tous ces systèmes, l'IA peut servir de type de couche intelligente qui améliore considérablement les fonctions classiques.

Un exemple central est le système de gestion des entrepôts (WMS) - le logiciel qui gère tous les processus de l'entrepôt (de la réception des marchandises au stockage et à la sélection à la production de marchandises). Dans le passé, un WMS a travaillé selon des règles fermement programmées. En attendant, cependant, les fabricants intègrent des modules d'IA qui rendent le WMS "plus intelligent". Par exemple, le détaillant de mode polonais LPP a mis en œuvre une solution d'IA (PSIWMS AI) dans son système de gestion d'entrepôt qui utilise des mécanismes d'apprentissage automatique pour l'optimisation des processus. Le résultat a été significativement plus court des sentiers de sélection et dans l'ensemble une efficacité plus élevée dans l'entrepôt. Cela montre: IA peut ajouter un logiciel de logistique existant de telle manière qu'il apprend de ses propres données d'exploitation et améliore les processus indépendamment. Un WMS basé sur l'IA peut, par exemple, reconnaître quels éléments sont souvent commandés ensemble et dont les espaces de stockage se rapprochent (optimisation de mise en page automatisée). Ou il priorise les commandes dynamiquement en fonction des ressources disponibles, des conditions de trafic ou des dates d'expédition.

Systèmes de gestion de la chaîne d'approvisionnement

Les systèmes de gestion de la chaîne d'approvisionnement avec support d'IA vont encore plus loin en examinant toute la chaîne d'approvisionnement au-delà du roulement individuel. Ils utilisent l'IA pour faire des optimisations de bout en bout: pour compenser les actions sur plusieurs emplacements de stockage, pour utiliser de manière optimale les capacités de transport et réagir de manière flexible aux troubles. Les outils SCM basés sur l'IA peuvent apporter de grandes quantités de données provenant de différentes sources. Oracle, par exemple, décrit que les entreprises utilisent l'IA pour équilibrer les actions et trouver des voies de livraison efficaces en carburant, beaucoup plus efficaces que possible avec les logiciels conventionnels. Par exemple, un tel système pourrait calculer automatiquement un autre itinéraire pour les camions suivants en cas de route de circulation soudainement bloquée et les livraisons affectées. Ou il remarque des problèmes de qualité avec un certain fournisseur et met en garde à temps avant que les pièces défectueuses ne montent dans le camp.

Gestion de la chaîne de la demande (DCM)

La gestion de la chaîne de la demande (DCM), qui se concentre sur le côté de la demande, bénéficie également de l'IA. Il s'agit d'une utilisation optimale des besoins des clients - essentiellement une intégration du marketing / des ventes avec la chaîne d'approvisionnement. Dans DCM, par exemple, l'IA peut analyser les commandes des clients et améliorer les prévisions afin d'adapter la production et l'entreposage encore plus précisément à la demande réelle. Dans la pratique, SCM et DCM se brouillent souvent, mais les deux visent à concilier l'offre et la demande avec l'IA aussi efficacement que possible.

Les grands fournisseurs ERP tels que SAP ou Oracle ont déjà intégré les fonctions d'IA dans leurs produits. SAP parle de "Business AI" dans les modules ERP, qui devraient optimiser l'entreposage, le traitement des commandes et le transport avec des connaissances soutenues par l'IA. Oracle souligne que les systèmes d'IA peuvent reconnaître les modèles dans les chaînes d'approvisionnement qui restent cachés pour les humains, par exemple pour prédire la demande des clients plus précisément et permettent ainsi une gestion des stocks plus efficace sur le plan économique. Microsoft et les fournisseurs de logiciels logistiques spécialisés proposent également des modules d'IA qui tiennent dans les processus existants. Les interfaces standard sont souvent fournies avec des systèmes ERP, de sorte que les modèles d'IA (par exemple pour les prévisions) peuvent fonctionner relativement rapidement avec les données de l'entreprise. Par exemple, un modèle d'IA pour les prévisions de vente peut être intégré directement dans le traitement des commandes ERP: le système crée ensuite automatiquement des suggestions de commande pour les fournitures d'achat, en fonction des prévisions ML.

Une utilisation de logiciels facilement compréhensible est les chatbots AI pour la logistique. Ces assistants numériques peuvent être intégrés dans des systèmes de gestion des entrepôts ou des systèmes de gestion des transports et aider les employés tels que des partenaires externes à obtenir rapidement des informations. Dans le contexte du stockage, les chatbots pourraient répondre aux questions, par exemple, à la «Où est l'article XY?» ou "Quelle est la hauteur de l'existence actuelle du produit Z?" - et en quelques secondes, 24 heures sur 24. Vous pouvez accepter les demandes de commande ou prédire les délais de livraison. En interne, ces assistants soulagent le personnel des travaux de recherche qui consommaient du temps, améliorent l'extérieur le service client (par exemple, les informations sur l'état de l'entrepôt d'une commande).

En résumé, l'IA pénètre dans le paysage logiciel en logistique à tous les niveaux. De WMS à SCM / DCM à ERP, les systèmes classiques sont complétés par l'IA pour permettre des décisions automatisées. L'intégration est importante: les solutions d'IA doivent s'adapter parfaitement aux processus existants. Grâce à la technologie cloud et aux interfaces standardisées, cela devient plus facile. Aujourd'hui, les entreprises peuvent souvent ajouter des fonctions d'IA à leurs systèmes existants comme une extension. Néanmoins, une mise en œuvre réussie reste une tâche qui nécessite un savoir-faire - les données correctes doivent être disponibles, les modèles formés et surveillés en continu. Une fois cela maîtrisé, les systèmes logiciels basés sur l'IA offrent une valeur ajoutée considérable: la transparence, la vitesse et le contrôle proactif deviennent une nouvelle normalité dans la logistique de l'entrepôt.

Défis de la mise en œuvre de l'IA: c'est ainsi que les entreprises maîtrisent les investissements et cela obtient l'image: xpert.digital

Exemples pratiques des entreprises

De nombreuses entreprises du monde entier utilisent déjà l'IA avec succès dans leurs processus d'entrepôt et de logistique. Voici quelques exemples pratiques qui montrent à quel point les applications sont diverses:

Amazon (USA)

En tant que l'un des pionniers, Amazon utilise l'IA et la robotique à grande échelle. Dans les centres de réalisation (centres de logistique) du géant du commerce électronique, des dizaines de milliers de robots se rendent aux employés. Une IA optimise en permanence le processus - que les étagères conduisent à laquelle l'employé afin de supprimer un article. Ce contrôle de cueillette intelligent a énormément augmenté l'efficacité d'Amazon. Des études ont réalisé les économies de l'optimisation de la «cueillette» basée sur l'IA d'Amazon à environ 470 millions d'euros par an. De plus, Amazon Ki utilise dans de nombreux autres domaines, par exemple dans la planification des itinéraires pour les véhicules de livraison, la planification dynamique du personnel en fonction du volume de commande ou de l'entretien prédictif (entretien prédictif) de ses installations dans l'entrepôt.

Alibaba (Chine)

Alibaba exploite un entrepôt élevé-automatisé avec sa fille logistique Cainiao, dans laquelle les robots font la majorité du travail physique. Dans un camp bien connu du Guangdong, les robots de transport intelligents font 70% des travaux de stockage et augmentent la productivité par triple. Les robots - contrôlés par l'IA - apportent à des collègues humains, qui ne prennent principalement que l'emballage. En raison de la coordination de l'IA, un employé trie jusqu'à 3000 packages par quart de travail, au lieu de ~ 1500 sans support. Alibaba utilise également KI pour les drones de livraison et les véhicules de livraison autonomes dans les transports locaux et, avec ML, optimise l'attribution des actions à ses nombreux centres de distribution. Le résultat est des livraisons rapides (parfois jour de semences ou en quelques heures) malgré d'énormes quantités d'ordre compatibles par des processus optimisés en AI.

Deutsche Post DHL (Allemagne)

En tant que fournisseur mondial de services de logistique, DHL investit dans divers domaines d'activité de l'IA. Dans la livraison de colis, les tests DHL, par exemple, les drones de livraison autonomes et les robots de rue, mais des solutions d'IA sont également utilisées dans l'entrepôt lui-même. Dans certains camps de DHL ou centres de colis, les robots basés sur l'IA sont entièrement automatiquement automatiquement par la région cible. Ces armes de robot reconnaissent chaque émission utilisant une caméra 3D et AI, les saisir et les mettre dans le bon sujet d'expédition, beaucoup plus rapidement qu'une personne ne le pourrait. DHL utilise également des outils d'IA pour l'optimisation des itinéraires des flottes de camions, pour la maintenance prospective de ses systèmes de financement et pour la gestion des stocks pour les clients contractuels. Un exemple de ce dernier: DHL KI utilise dans la logistique contractuelle (logistique entrepôt pour les clients industriels) pour surveiller les stocks de ses clients et déclencher des commandes d'offre automatiques avant la création d'un goulot d'étranglement. De cette façon, DHL augmente la fiabilité de la livraison et lie les clients de plus près.

Otto (Allemagne)

Comme mentionné ci-dessus, Otto KI utilise avec succès les prévisions de vente et le contrôle du stockage. Le système a commandé de manière autonome et optimise l'inventaire. En conséquence, Otto a pu réduire les stands excédentaires et en même temps améliorer la capacité de livrer. Otto est un exemple de la façon dont une entreprise allemande développe l'IA en interne et utilise de manière productive pour rester compétitive sur un marché hautement concurrentiel (commerce en ligne).

Hitachi (Japon)

Au Japon, où de nombreux processus se déroulent traditionnellement manuellement, la large intégration de l'IA dans la logistique des entrepôts commence maintenant également. Un exemple est Hitachi qui fait des recherches sur l'IA pour améliorer la cueillette dans ses centres de distribution. La main-d'œuvre vieillissante doit être soutenue par la reconnaissance d'image et la grippe. D'autres sociétés japonaises - par exemple dans l'industrie de l'approvisionnement automobile - comptent également de plus en plus sur des systèmes d'entrepôt automatisés avec l'IA. Le gouvernement japonais promeut ces projets dans le cadre de "Society 5.0" et des programmes spéciaux pour amortir la pénurie de travailleurs qualifiés dans le secteur de la logistique. En général, la robotique au Japon jouit d'un haut niveau d'acceptation et les nouvelles stratégies visent à automatiser les entrepôts et les chaînes d'approvisionnement.

Walmart (USA)

La plus grande chaîne de vente au détail au monde investit également dans l'IA pour sa chaîne d'approvisionnement. Walmart utilise l'analyse de l'IA pour poursuivre l'inventaire en temps réel dans ses centres de distribution et pour prédire quand les branches ont besoin de réapprovisionnement. De plus, Walmart a testé des robots d'inventaire dans certaines branches qui roulent le long de l'étagère et reconnaissent quels produits doivent être remplis. Les systèmes de tri automatisés sont utilisés dans les grands centres de logistique de commerce électronique du groupe, et l'IA optimise l'attribution des colis sur les itinéraires de camions. Avec des entreprises comme Walmart, les géants du commerce américain conduisent l'adoption de l'IA en logistique.

Les exemples mentionnés montrent que les groupes de technologies et les fournisseurs de services logistiques classiques IA utilisent de manière productive dans leurs camps. Amazon et Alibaba en particulier établissent des normes sur lesquelles les autres sont orientées. Mais aussi en Allemagne et ailleurs, les projets d'IA ont partiellement développé en interne (comme avec Otto), en partie en coopération avec des partenaires technologiques ou en achetant des startups. Il est important que ces succès fassent l'école: de nombreuses petites et moyennes entreprises de logistique de taille moyenne observent exactement ce que font les grandes et commencent maintenant à piloter des solutions d'IA dans certaines régions.

Effets économiques de l'IA dans l'entrepôt

L'introduction de l'IA et de la ML dans la logistique de l'entrepôt n'est pas seulement une décision technique, mais aussi une décision économique. Les entreprises espèrent des avantages commerciaux tangibles, mais doivent également investir et prendre en compte les effets secondaires possibles.

D'abord aux effets économiques positifs

Comme déjà expliqué, l'IA augmente considérablement l'efficacité de l'entrepôt - les processus fonctionnent plus rapidement et avec moins d'erreurs. Cela affecte directement les coûts. Par exemple, grâce à la planification d'itinéraire optimisée par l'IA pour les travailleurs ou les robots de l'entrepôt, le temps de picorer une commande peut être considérablement réduit, ce qui signifie que davantage de commandes peuvent être traitées par couche (débit plus élevé). Les coûts du personnel peuvent être économisés ou mieux utilisés car les employés sont soulagés par l'automatisation et plus productif ailleurs peuvent être utilisés ailleurs. La gestion des stocks soutenue par l'IA réduit les coûts des stocks car moins de capital est lié à des biens inutiles et à la dépréciation due à la détérioration ou aux produits obsolètes. Une enquête a montré que de nombreuses sociétés de logistique dans l'IA voient la possibilité d'augmenter considérablement la qualité et la productivité - même en tant qu'industrie pionnière de numérisation, plus de la moitié des entreprises ont évalué la logistique. Cela signifie que l'industrie s'attend à ce que l'IA contribue à une valeur ajoutée.

Des nombres spécifiques sous-tendent le potentiel d'épargne

Les analyses d'accenture prédisent que l'utilisation de l'IA pourrait augmenter l'efficacité logistique d'ici 2035 de plus de 40%. Cela signifierait d'énormes réductions de coûts, car l'augmentation de l'efficacité signifie généralement plus de production (fonctionnement des commandes) avec la même ou moins contribution (temps, personnel, zone). Déjà aujourd'hui, un retour sur investissement (ROI) est souvent relativement rapide dans des projets concrets. Les systèmes d'IA qui optimisent les transports ou les charges de camions, par exemple, peuvent économiser les coûts de carburant et éviter les voyages vides, afin que l'investissement dans le logiciel soit versé pour lui-même dans quelques années. Le KI contribue également à économiser les coûts en évitant les temps d'arrêt (troubles qui entraînent des retards de livraison), par exemple si la maintenance prédictive empêche les systèmes de prévenir les stands de lumière de machine coûteux dans l'entrepôt.

Projets pilotes et analyses de rentabilisation: lorsque l'IA est payante dans la logistique de l'entrepôt

Cependant, les coûts d'investissement et les défis sont également compensés par les opportunités. L'achat de robots d'entrepôt, de capteurs et de logiciels d'IA est initialement coûteux. Toutes les entreprises n'ont pas la force financière d'Amazon pour mettre des centaines de millions d'automatisation. De nombreux décideurs logistiques hésitent en raison des coûts d'investissement élevés ou d'un manque d'infrastructure informatique. Surtout dans les magasins de petits et moyens, les bases numériques (par exemple, l'acquisition continue des données) sont souvent manquantes afin d'exploiter pleinement l'IA. De plus, la mise en œuvre nécessite un savoir-faire: les experts en IA et l'analyse des données sont en demande, mais rares et coûteux. Initialement, les projets d'IA peuvent augmenter la complexité de ce qui rend nécessaire la formation des employés et la gestion du changement.

À court terme, il peut également y avoir des changements dans les coûts. Par exemple, avec plus d'utilisation informatique, l'effort pour la sécurité des données et la maintenance des systèmes augmentent. Les budgets pour les mises à jour logicielles réguliers, la formation du modèle neut (dans le cas de ML) ou les systèmes de sauvegarde doivent être planifiés. Les coûts d'intégration-e.e. Oracle, par exemple, souligne que la mise en œuvre peut souvent être difficile et coûteuse, en particulier lorsque les modèles ML sur mesure doivent être formés sur ses propres données.

À long terme, cependant, la plupart des experts s'attendent à ce que le potentiel d'épargne l'emporte sur les investissements. Si une entreprise a surmonté les obstacles initiaux, un entrepôt soutenu par l'IA se déroule généralement beaucoup plus économiquement. Il existe également des facteurs doux: un entrepôt automatisé moderne peut réagir plus évolutif à la croissance (faire face à plus de commandes sans avoir à recharger le personnel linéaire). Il augmente la compétitivité - vous restez compétitif avec les délais de livraison et les coûts ou pouvez même vous différencier par un service particulièrement rapide. De plus, les processus optimisés AI aident à raccourcir les délais de livraison, ce qui peut à son tour augmenter la fidélité et les ventes des clients (veuillez à nouveau commander des clients satisfaits).

Un aspect intéressant est la durabilité, qui est également économiquement pertinente. Le KI aide à fonctionner plus respectueux de l'environnement (par exemple par une utilisation optimale des capacités de camions, ce qui permet d'économiser les voyages ou en évitant les stands excédentaires, ce qui réduit la surproduction). Étant donné que la durabilité est désormais également récompensée par les investisseurs et les clients, cela peut indirectement apporter des avantages financiers (mot-clé "Green Logistics" comme argument de vente).

En résumé, l'IA influence les coûts de stockage à bien des égards: les coûts du personnel, les coûts des stocks, les coûts d'erreur, les coûts de perte - tous ces éléments peuvent être réduits par l'IA. Cela fait face à des coûts d'investissement et d'exploitation pour les systèmes d'IA. Les entreprises doivent peser quand et où l'IA les verse. Dans la pratique, nous vivons que les projets pilotes sont souvent lancés au début pour obtenir des chiffres en béton. Ceux-ci montrent généralement si la mise à l'échelle en vaut la peine. Étant donné que la technologie devient de plus en plus accessible et moins chère (services cloud, solutions standard), le seuil d'entrée baisse.

Au total, on peut dire: l'IA est un facteur compétitif dans la logistique. Si vous investissez tôt et sensiblement, vous pouvez obtenir un leadership des coûts ou réaliser un prospect de service. Les entreprises qui attendent, en revanche, risquent de travailler plus inefficace à long terme et de perdre des parts de marché. Néanmoins, l'introduction n'est pas triviale - il faut une analyse de rentabilisation convaincante, une bonne planification et souvent aussi le soutien de la gestion, car il s'agit d'un cours stratégique.

Convient à:

• Planification et mise en œuvre efficaces: IA, robotique et automatisation dans les structures de stockage modernes

Différences régionales: Allemagne, UE, États-Unis et Japon

Le développement et la propagation de l'IA dans la logistique des entrepôts sont différents, influencés par les conditions économiques, les pionniers technologiques et le cadre politique. Un regard sur les régions importantes:

L'Allemagne et l'UE

En Allemagne, l'industrie de la logistique est traditionnellement très importante et est considérée comme relativement innovante. Des études montrent que 22% des sociétés de logistique allemandes utilisent déjà l'IA et 26% ont des plans concrets pour cela. Les entreprises allemandes considèrent les entreprises allemandes KI comme utiles, en particulier dans le domaine des prévisions de demande, de la planification des ventes et de l'optimisation des transports. Cependant, environ 20% de l'entrepôt en Allemagne est actuellement largement automatisé. Cela signifie que la majorité fonctionne toujours avec des processus principalement manuels. Les défis résident souvent dans la complexité du système et la pénurie de travailleurs qualifiés, ce qui inhibe la mise en œuvre de nouvelles technologies. Néanmoins, les entreprises allemandes investissent fortement dans l'IA afin d'optimiser les processus et de rester compétitifs.

Politiquement, l'Allemagne et l'Union européenne promeuvent massivement les technologies de l'IA. L'Allemagne a lancé une stratégie d'IA et fourni des milliards de recherches. Des institutions telles que les instituts Fraunhofer (par exemple IML à Dortmund) ciblent des solutions d'IA pour la logistique. Des termes tels que l'industrie 4.0 et la logistique 4.0 encadrent la vision dans laquelle l'IA joue également un rôle clé. L'UE prévoit de progresser avec des programmes tels que Horizon Europe et des projets de soutien spéciaux, l'IA et la robotique dans l'industrie. Dans le même temps, en Europe, vous faites attention aux directives éthiques et aux mots clés de la Règlement Commission de l'UE et au projet de réglementation européenne de l'IA (AI Act). Ceci est destiné à garantir que l'IA est utilisée digne de confiance et en toute sécurité, ce qui est également important dans la logistique (par exemple, la protection des données pour les données des employés, les normes de sécurité pour les systèmes autonomes).

Etats-Unis

Les États-Unis étaient de longs leaders de l'automatisation et de la recherche sur l'IA et accueillent des géants de la technologie tels que Google, Amazon, IBM, Microsoft, qui conduisent fortement l'IA. Cependant, dans la pratique de la logistique des entrepôts, les États-Unis ne sont pas beaucoup plus automatisés que l'Europe. On estime que seulement environ 20% des entrepôts américains sont hautement automatisés. Cependant, les coûts de main-d'œuvre élevés et la pénurie croissante de main-d'œuvre aux États-Unis augmentent désormais les investissements dans l'automatisation. Les grandes entreprises telles qu'Amazon, Walmart ou UPS mettent en œuvre des systèmes basés sur l'IA et servent de chevaux de trait. Les États-Unis se rendent compte que la technologie de l'IA est nécessaire afin de ne pas prendre de retard dans la concurrence mondiale (en particulier par rapport à l'Asie).

Politiquement, il y a d'autres priorités aux États-Unis - ici des investissements privés et des initiatives dominent. Le financement de l'État est moins central que dans l'UE ou la Chine, mais il existe des programmes du ministère de la Défense ou du ministère de l'Énergie soutient indirectement la recherche sur l'IA (par exemple pour les véhicules autonomes, ce qui profite également à la logistique). Plus récemment, cependant, les stratégies d'IA sont également discutées à l'échelle nationale, en particulier pour renforcer la base industrielle. Dans l'ensemble, on peut dire: les entreprises américaines conduisent l'IA de manière pragmatique dans la logistique, tandis que la politique essaie lentement de créer un cadre pour rattraper son retard à l'international.

Japon

Le Japon est l'un des pionniers de la robotique et de l'automatisation - dans l'industrie (par exemple, la production automobile), le Japon a une densité de robots de 399 robots pour 10 000 travailleurs et est au sommet dans le monde. Dans la logistique des entrepôts, cependant, le Japon a jusqu'à présent été plus réservé. Les méthodes de travail traditionnelles et la grande appréciation du travail humain ont longtemps conduit au fait que l'automatisation des entrepôts est restée relativement faible. Mais cela évolue maintenant rapidement, car le Japon est confronté à des problèmes démographiques aigus: il y a de moins en moins de jeunes travailleurs, et les limites de temps de travail légales obligent les entreprises à installer des solutions d'automatisation afin de maintenir la productivité. De plus en plus d'entreprises japonaises se tournent donc vers des solutions modernes de roulements d'IA. Le gouvernement fait activement la promotion de cela - il existe la "nouvelle stratégie de robot" qui cible l'utilisation de robots dans les secteurs de service tels que la logistique.

En outre, le Japon propage le concept de la société 5.0, une société super réalisée dans laquelle l'IA est omniprésente pour maîtriser les défis sociaux (comme la société vieillissante). Dans ce contexte, par exemple, des camions de livraison automatisés, des systèmes de charge et de déchargement basés sur des robots et des chaînes d'approvisionnement optimisées AI sont travaillées. Nous voyons déjà des centres de logistique japonais équipés de chariots élévateurs sans conducteur et de systèmes de convoyeurs contrôlés par l'IA. Ainsi, alors que le Japon a commencé un peu plus tard, l'automatisation des camps et de l'utilisation de l'IA devrait y augmenter soudainement dans les prochaines années. Culturellement, l'acceptation des robots est très élevée, ce qui facilite le changement.

Chine et Corée du Sud (à titre de comparaison)

Même s'il n'est pas explicitement exigé dans la question, un coup d'œil rapide en vaut la peine: la Chine investit agressivement dans la robotique et l'IA et est maintenant le plus grand marché mondial pour les robots industriels. Plus de 50% de tous les nouveaux robots dans le monde sont installés en Chine. Le gouvernement chinois subventionne ce développement pour moderniser ses chaînes d'approvisionnement. Surtout grâce au boom du commerce électronique (Alibaba, JD.com etc.) La Chine a connu une grande poussée dans des solutions d'entrepôt automatisées. La Corée du Sud, en revanche, est considérée comme un leader secret de l'automatisation de l'entrepôt: plus de 40% des camps sont automatisés, grâce à une affinité de haute technologie et à des entreprises telles que Coupang, qui reposent sur l'IA. Ces pays servent de référence à ce qui est possible si vous introduisez systématiquement la technologie.

Europe (UE) dans l'ensemble

L'Europe évolue - à des exceptions - au niveau des États-Unis. En Europe, des pays comme l'Allemagne, les Pays-Bas ou la Scandinavie sont bien positionnés en termes de logistique, tandis que d'autres ont un rattrapage à faire. Avec des projets conjoints (par exemple Gaia-X pour l'infrastructure de données) et des subventions, l'UE essaie de promouvoir les progrès uniformément. En outre, il existe des projets de recherche à l'échelle de l'UE dans le domaine de l'IA pour le transport et la logistique (par exemple, vers des pelotons de camions autonomes, la réglementation des drones de livraison, etc.), qui ont bien sûr également un impact sur les camps, car tout se verrouille.

En résumé: L'Allemagne / l'UE et les États-Unis sont encore relativement égales dans l'utilisation pratique de l'IA dans les camps - beaucoup de potentiels reconnus, mais toujours importants de l'industrie sans IA. L'Asie est hétérogène: la Chine et la Corée du Sud très loin par une utilisation forcée, le Japon dans le processus de capture -up. Les programmes de politique régionale et de financement jouent un rôle majeur: alors que la Chine et parfois l'Europe poussent fortement de l'État, le secteur privé conduit aux États-Unis. En fin de compte, tout le monde observe: les bonnes solutions sont absorbées à l'international. Par conséquent, une certaine convergence peut être attendue que la logistique des entrepôts est globale et les concepts d'IA réussis (qu'il s'agisse de «Way Amazon» ou des robots Alibaba) se propagera dans le monde entier.

Automated Warehouse 2050: Une vision devient une réalité

Un aperçu de l'avenir de la logistique des entrepôts avec l'IA et l'apprentissage automatique promet d'autres développements passionnants. Un terme qui tombe à maintes reprises est «l'entrepôt intelligent» - le camp presque complètement numérisé et intelligent. Dans de tels scénarios futurs, tous les systèmes et machines communiquent entre eux (mots clés Internet des objets, IoT). L'IA forme le cerveau qui contrôle ces appareils en réseau. Vous pouvez imaginer un entrepôt en 2050, dans lequel presque toutes les activités de routine sont automatisées: les véhicules autonomes ont été promus, la cueillette des robots, l'inventaire (par exemple, la reconnaissance des pièces d'étagère par appareil photo), les systèmes d'IA surveillent tout en temps réel.

Convient à:

• Le développement et la réoptimisation de la logistique d'entrepôt : entrepôts, automatisation, robotique et IA pour une nouvelle ère d'efficacité

Développements potentiels

Nous ne sommes qu'au début de ce que l'IA peut faire en logistique. À l'avenir, les algorithmes d'auto-apprentissage pourraient optimiser des complexes de stockage entiers en temps réel - s'adapter dynamiquement au mélange de produits, à la situation de commande ou même à des événements imprévus (comme une fermeture soudaine de bordure ou une pénurie de matières premières). L'IA générative (connu de Chatgpt & Co.) pourrait aider à la planification des processus, par exemple la conception de scénarios alternatifs pour les défaillances des chaînes d'approvisionnement. La robotique est probablement plus polyvalente: aujourd'hui, nous avons des robots spécialisés pour certaines tâches; À l'avenir, des robots humanoïdes ou des systèmes de robots extrêmement flexibles pourraient fonctionner dans l'entrepôt qui assument une grande variété de tâches (captippe, transport, conduite). Les premières approches (robots à deux pattes en tant qu'assistant d'entrepôt) sont déjà testées.

La collaboration humaine-machine est également affinée. Cobots pourrait travailler en étroite collaboration avec des personnes sans cages de protection, et l'IA pourrait servir d'assistant personnel pour chaque travail d'entrepôt - par exemple à travers des lunettes de données avec une réalité augmentée, qui montre à l'employé en temps réel toutes les informations pertinentes (espace de stockage, étape suivante, avertissements). Les appareils portables soutenus par l'IA pourraient également surveiller la sécurité (par exemple, un bracelet vibre lorsqu'un chariot élévateur est à proximité). Tout cela sert à améliorer les conditions de travail et à réduire davantage les erreurs ou les accidents.

Bien sûr, il y a aussi des défis et des questions éthiques sur le chemin. Une préoccupation fréquemment discutée est la question de l'emploi: si de plus en plus est automatisé dans l'entrepôt, qu'advient-il des travailleurs de l'entrepôt? À court terme, certaines activités peuvent être omises - par exemple, vous avez besoin de moins de cueilleurs manuels si les robots assument cette tâche. Des études prédisent une baisse des emplois humains, en particulier dans les activités simples et répétitives. Mais il y a aussi de nouveaux rôles: l'IA crée également de nouveaux emplois - juste d'autres. À l'avenir, les experts de la maintenance robotique, de l'analyse des données ou du support du système d'IA seront de plus en plus nécessaires à l'avenir. Ainsi, alors que le travail de routine physique diminue, les exigences pour le savoir-faire technique augmentent. Les entreprises doivent former et former leurs employés afin qu'ils puissent avoir un sens dans l'environnement basé sur l'IA. Fait intéressant, certaines entreprises rapportent même que l'automatisation leur a permis de développer et d'embaucher plus de personnel parce que leur entreprise s'est développée. La machine ne prend pas nécessairement le travail dans son ensemble, mais souvent seulement les parties monotones et stressantes - les gens peuvent alors assumer des tâches plus qualifiées.

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Les aspects éthiques affectent également la protection des données et la transparence. L'IA dans l'entrepôt collecte de nombreuses données, telles que la performance des employés (taux de pic -Up, modèle de mouvement) ou pour surveiller l'environnement. Ici, les données personnelles doivent être gérées attentivement afin de maintenir la confidentialité et de maintenir la surveillance sur le lieu de travail dans le cadre. Les décisions que l'IA prend devraient être compréhensibles - par exemple, si un algorithme spécifie le montant d'un employé, des critères transparents sont nécessaires pour assurer l'équité. Dans ce contexte, l'UE met l'accent sur les algorithmes de confiance de confiance qui sont explicables, justes et fiables.

Un autre sujet est la sécurité: les robots autonomes et les systèmes d'IA doivent être conçus de manière à ce qu'il n'y ait aucun danger pour les humains. Cela nécessite des normes et des tests techniques (par exemple, un chariot élévateur auto-conducteur doit s'arrêter 100% de manière fiable si une personne est sur le chemin). La cybersécurité devient également plus importante: un camp en réseau pourrait être l'objectif des attaques de pirates, donc les systèmes d'IA doivent être protégés contre la manipulation.

Dans la vision future, vous pourriez même imaginer des camps complètement autonomes qui fonctionnent sans éclairer la nuit car seules les machines sont actives. Les gens préfèrent reprendre les fonctions de contrôle. Cependant, les gens restent un élément central dans un avenir prévisible - ne serait-ce que pour assurer la flexibilité et la capacité de résolution de problèmes dans des situations imprévues. La solution hybride (humain + AI) devrait donc être le chemin des prochaines décennies.

Avenir de la logistique des entrepôts: pourquoi l'IA est désormais indispensable

Il existe également des défis dans la mise en œuvre pratique: de nombreuses entreprises sont confrontées à la question de savoir comment introduire l'IA. Des normes sont manquantes, il y a une jungle de fournisseurs et le succès dépend de la bonne qualité de données. Si vous avez des données mauvaises ou incomplètes, vous n'obtenez pas de bons résultats avec l'IA ("Garbage In, Garbage Out"). L'interopérabilité entre différents systèmes (par exemple l'IA de l'entrepôt et l'IA de la gestion des transports) doit être garantie de sorte qu'une chaîne d'approvisionnement intelligente continue est vraiment créée.

Néanmoins, la tendance est claire: l'IA devient de plus en plus importante dans la logistique des entrepôts. Dans dix ans, une grande partie de ce qui est un projet pilote fera bien sûr partie de la vie quotidienne. Les entreprises qui commencent aujourd'hui acquièrent des expériences précieuses et peuvent faire évoluer leurs solutions. La politique dans de nombreux pays favorise cette évolution car il a été reconnu que la logistique est un domaine clé pour l'économie globale - et l'IA le levier pour rendre cette industrie clé plus efficace et plus en crise.

L'intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique dans la logistique des entrepôts a déjà commencé avec un succès visible dans l'efficacité et la vitesse. Il nécessite des investissements et des oscillations, mais offre d'énormes opportunités - des économies de coûts à un meilleur service client aux nouveaux modèles commerciaux. Les différences régionales deviendront plus petites au fil du temps car les meilleures pratiques sont adoptées à l'échelle mondiale. L'avenir promet une logistique d'entrepôt encore plus intelligente et largement automatisée dans laquelle les personnes et les machines coopèrent de près. Dans le même temps, nous devons faire face aux changements de responsabilité - emmener les employés avec nous, concevoir la technologie en toute sécurité et respecter les garde-corps éthiques. Si cela réussit, nous sommes confrontés à un monde logistique beaucoup plus efficace, plus flexible et plus résistant que tout ce que nous savons du passé.

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