המחקר "מצב הבינה המלאכותית במחסנים" חושף: מדוע השקעות בבינה מלאכותית במחסנים משתלמות לאחר שנתיים בלבד

עידן הטכנולוגיות הניסיוניות הסתיים: כיצד בינה מלאכותית מגדירה מחדש את האחסנה המודרנית.

במשך זמן רב, בינה מלאכותית (AI) במחסנים נחשבה לניסוי עתידני או כלי בלעדי עבור מספר מצומצם של ענקיות טכנולוגיה. אך מחקר חדש ומקיף מצייר כעת תמונה שונה לחלוטין: אנו נמצאים בעיצומו של טרנספורמציה מהותית שבה בינה מלאכותית הפכה ליסוד הכרחי לשרשראות אספקה ​​תחרותיות.

המחקר האחרון "מצב הבינה המלאכותית במחסנים", שנערך על ידי חברת Mecalux, מומחית טכנולוגיית מחסנים, בשיתוף פעולה עם מעבדת מערכות לוגיסטיקה חכמות (ILS) במכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס (MIT), מספק נתונים מרשימים בנושא זה. הדו"ח, המבוסס על ניסיונם של למעלה מ-2,000 אנשי מקצוע מ-21 מדינות, מראה כי הטכנולוגיה כבר מזמן התפתחה לחיתוליה. תשעה מתוך עשרה מחסנים כבר משתמשים בפתרונות הנתמכים על ידי בינה מלאכותית - לא עוד רק בפרויקטים פיילוט בודדים, אלא כחלק בלתי נפרד מהפעילות היומיומית שלהם.

ממצאי המחקר מפריכים מיתוסים מתמשכים וחושפים את הפוטנציאל העצום של לוגיסטיקה חכמה. בניגוד לחששות שאוטומציה תהרוס מקומות עבודה, חברות מדווחות על עלייה בשביעות רצון העובדים ואף על גידול בכוח האדם. במקביל, האינדיקטורים הכלכליים משכנעים: עם תקופת החזר ממוצעת של שנתיים-שלוש בלבד, השקעות בבינה מלאכותית ולמידת מכונה מוכיחות את עצמן כמניעות יעילות ביותר של פרודוקטיביות והפחתת עלויות.

אבל הפיתוח לא נעצר שם. בעוד שלמידת מכונה מסורתית כבר מייעלת תהליכים כמו איסוף הזמנות ותחזוקה, בינה מלאכותית גנרטיבית מוכנה להביא את הגל הבא של חדשנות. היא מבטיחה לא רק לחזות בעיות אלא גם לפתח פתרונות באופן יזום.

דוח זה מדגיש את רמת הבשלות הנוכחית של השוק, מנתח את היתרונות התחרותיים הספציפיים של בינה מלאכותית, ומראה אילו צעדים אסטרטגיים חברות חייבות לנקוט כעת כדי להישאר עמידות ורווחיות בכלכלה עולמית מורכבת ותנודתית יותר ויותר.

מה מראה המחקר הנוכחי "מצב הבינה המלאכותית במחסנים"?

המחקר החדש, "מצב הבינה המלאכותית במחסנים", נערך על ידי Mecalux, ספקית מובילה של טכנולוגיית מחסנים ותוכנות לוגיסטיקה, בשיתוף פעולה עם מעבדת מערכות לוגיסטיקה חכמות (ILS) במכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס. מחקר מקיף זה מבוסס על תשובות של למעלה מ-2,000 אנשי מקצוע בתחום שרשרת האספקה ​​והמחסנים הפועלים ב-21 מדינות. ממצאי המחקר מציירים תמונה ברורה: בינה מלאכותית ולמידת מכונה עברו מזמן את מעמדם של כלים ניסיוניים והפכו לגורמים מרכזיים לפרודוקטיביות, דיוק ופיתוח כוח אדם במחסנים. המחקר מדגים כי מפעילי מחסנים ברחבי העולם אינם נמצאים עוד בשלב של פרויקטים פיילוט מבודדים, אלא מיישמים יותר ויותר בינה מלאכותית בפעילותם היומיומית.

עד כמה בוגר השוק הנוכחי לפתרונות בינה מלאכותית בתפעול מחסן?

שוק פתרונות הבינה המלאכותית בתפעול מחסנים הגיע לרמת בגרות מרשימה. על פי המחקר, יותר מתשעה מתוך עשרה מחסנים משתמשים בצורה כלשהי של בינה מלאכותית או אוטומציה מתקדמת. זה מדגים לא רק שיעור אימוץ גבוה אלא גם את אמון התעשייה בטכנולוגיות אלו. ראוי לציין במיוחד שיותר ממחצית החברות שנסקרו מדווחות על פעילותן עם אוטומציה הולכת וגוברת או מלאה. שיעור אוטומציה גבוה זה בולט במיוחד בקרב חברות גדולות עם רשתות לוגיסטיקה מורכבות ומיקומים מבוזרים מרובים. המעבר מפרויקטים פיילוט ליישום מלא ניכר גם בעובדה שמחסנים כבר לא רואים בבינה מלאכותית רק פתרון ניסיוני אלא כמרכיב מבוסס בפעילותם היומיומית. בגרות זו מאפשרת לחברות למנף ניסיון שנצבר ושיטות עבודה מומלצות.

אילו יישומים ספציפיים של בינה מלאכותית משמשים בפעילות מחסן?

היישום המעשי של בינה מלאכותית בפעילות מחסן משתרע על פני מספר פונקציות תפעוליות מרכזיות. ליקוט הזמנות, המכונה גם איסוף ואריזה, הוא בין היישומים הנפוצים ביותר, שכן מערכות בינה מלאכותית יכולות לייעל מסלולים ולהפחית שיעורי שגיאות. אופטימיזציה של מלאי היא תחום יישום קריטי נוסף, שבו בינה מלאכותית משתמשת במודלים ניבוייים כדי לנהל מלאי בצורה יעילה יותר ולמנוע עודף מלאי. תחום יישום חשוב במיוחד הוא תחזוקת ציוד ומכונות. כאן, בינה מלאכותית מאפשרת תחזוקה מונעת באמצעות ניטור מצב, מזעור זמן השבתה והארכת תוחלת החיים של הציוד. תכנון עבודה מרוויח משמעותית גם ממערכות בינה מלאכותית, היוצרות תוכניות פריסה אופטימליות לכוח אדם, תוך התחשבות ביעילות ובשביעות רצון העובדים. תחום יישום נוסף הוא ניטור אבטחה, שבו מערכות הנתמכות על ידי בינה מלאכותית יכולות לזהות ולנטר סיכוני אבטחה פוטנציאליים. יישומים מגוונים אלה מדגימים שבינה מלאכותית לא רק משפרת פונקציה אחת אלא משנה את כל מערכת המחסן.

אילו יתרונות תחרותיים מביא יישום בינה מלאכותית?

לדברי חאבייר קארילו, מנכ"ל Mecalux, מחסנים חכמים עולים על מתחריהם בשלושה ממדים עיקריים: נפח, דיוק ויכולת הסתגלות. חברות המשקיעות בבינה מלאכותית לא רק מהירות יותר בעיבוד הזמנות ותנועות מלאי, אלא גם מפגינות דיוק משופר בפעילותן. יתר על כן, הן הופכות עמידות יותר לתנודתיות השוק וגמישות יותר בהסתגלות לדרישות משתנות. שילוב זה של מהירות מוגברת, דיוק רב יותר ויכולת הסתגלות משופרת מאפשר לחברות להגיב מהר יותר לשינויים בשוק ולשרת טוב יותר את לקוחותיהן. קארילו מדגיש כי חברות אלו לא רק מספקות תוצאות טובות יותר בטווח הקצר, אלא גם צפויות יותר ומצוידות טוב יותר להתמודד עם תנודות כלכליות בטווח הארוך. זה חשוב במיוחד בשרשרת אספקה ​​עולמית המתמודדת עם אתגרים מורכבים יותר ויותר.

מהי התשואה על ההשקעה עבור יישום בינה מלאכותית במחסנים?

על פי המחקר, מדדי החזר ההשקעה עבור יישומי בינה מלאכותית במחסנים חיוביים באופן יוצא דופן. רוב החברות שנבדקו מקצות בין 11 ל-30 אחוזים מתקציב טכנולוגיית המחסן שלהן ליוזמות בינה מלאכותית ולמידת מכונה. מעודדת במיוחד היא העובדה שהשקעות אלו בדרך כלל מחזירות את עצמן תוך שנתיים-שלוש. תקופת החזר קצרה יחסית זו מדגימה שההשקעות מובילות במהירות לתוצאות מדידות. ניתן לייחס את החזר ההשקעה החיובי למספר שיפורים ספציפיים. אחד החשובים ביותר הוא דיוק מוגבר במלאי, אשר ממזער שגיאות ניהול מחסן ומפחית דמי שגיאה יקרים. יתר על כן, בינה מלאכותית מובילה לשיפורי ביצועים מיידיים, הנמדדים בתפוקה מוגברת ובתהליכים אופטימליים. יעילות העבודה עולה באמצעות תכנון וניצול משאבים טובים יותר, וצמצום השגיאות תורם ישירות לחיסכון בעלויות. שיפורים מדידים אלו מהווים את הבסיס לתשואה מהירה על ההשקעה.

אילו גורמים מניעים חברות להשקיע בפתרונות בינה מלאכותית?

המניעים להשקעה בבינה מלאכותית בתפעול מחסנים מגוונים ומשקפים את האתגרים של ניהול שרשרת האספקה ​​המודרנית. גורם עיקרי הוא החיסכון בעלויות המושג באמצעות תפעול יעיל יותר. ציפיות עולות של לקוחות ממלאות תפקיד חשוב לא פחות, שכן לקוחות מודרניים מצפים למשלוחים מהירים יותר ואמינות רבה יותר. מחסור בכוח אדם באזורים רבים הפך למניע קריטי, שכן חברות ממנפות בינה מלאכותית כדי להתמודד עם כמויות גדולות יותר עם פחות כוח אדם. יעדי קיימות הם מניע הולך וגובר, שכן בינה מלאכותית יכולה להפחית את צריכת האנרגיה והבזבוז. לבסוף, לחץ תחרותי הוא מניע מתמיד, שכן חברות חוששות להיות מתחרות המצוידות בבינה מלאכותית עוקפות אותן. שילוב זה של סיבות כלכליות, תפעוליות ואסטרטגיות מסביר מדוע השקעה בבינה מלאכותית במחסנים כה נפוצה.

אילו אתגרים מתעוררים בעת הרחבת פתרונות בינה מלאכותית?

למרות ההתקדמות והתוצאות החיוביות, חברות עדיין מתמודדות עם אתגרים משמעותיים בהרחבת יישומי בינה מלאכותית. לדברי ד"ר מתיאס וינקנבך, מנהל מעבדת ILS ב-MIT, החלק הקשה ביותר אינו טמון בפיתוח או ביישום הראשוני, אלא בשלב הסופי של האינטגרציה: שילוב חלק של אנשים, נתונים ואנליטיקה במערכות קיימות. זוהי נקודה מכרעת, שכן חברות רבות נאלצות לעבוד עם מערכות מדור קודם שלא תוכננו לשילוב בינה מלאכותית. בין המכשולים הגדולים ביותר הוא היעדר מומחיות טכנית בפעולות מחסן רבות, שבאופן מסורתי לא היו ממוקדות בטכנולוגיה. שילוב מערכות מציב אתגר טכני, שכן מערכות בינה מלאכותית חדשות חייבות לתקשר עם מכונות ותוכנות ישנות יותר. איכות נתונים היא נושא שלעתים קרובות מוערך פחות, מכיוון שמערכות בינה מלאכותית טובות רק כמו הנתונים עליהם הן מאומנות, וחברות רבות מתמודדות עם מקורות נתונים מקוטעים או לא שלמים. עלויות היישום הן גם מכשול, במיוחד עבור חברות קטנות יותר עם תקציבי IT מוגבלים. אתגרים אלה משקפים את המאמץ הניכר הנדרש כדי לחבר כלי בינה מלאכותית מתקדמים עם מערכות מדור קודם קיימות.

אילו גורמים עוזרים לחברות להתגבר על אתגרי בינה מלאכותית?

למרות האתגרים, המחקר מראה שלחברות יש בסיס איתן להתגבר עליהם. על פי החברות שנבדקו, יש להן בסיס איתן בניהול נתונים ופרויקטים, המספק בסיס טוב ליישום בינה מלאכותית. החברות זיהו מספר מאיצים למגמה המתמשכת של אימוץ בינה מלאכותית. השימוש בכלים מתאימים הוא קריטי, שכן פתרונות תוכנה ייעודיים יכולים להקל על האינטגרציה. מפות דרכים ברורות עוזרות לחברות לבנות את אימוץ הבינה המלאכותית שלהן וליישר קו בין בעלי עניין. תקציבים גדולים יותר נחוצים כדי לכסות את עלויות היישום ולמנוע סיום פרויקטים בטרם עת. מומחיות פנימית רבה יותר היא חיונית, שכן עובדים עם ניסיון בבינה מלאכותית יכולים ליישם מהר יותר ולהימנע ממלכודות. יתר על כן, תרבות ארגונית חשובה להתגברות על התנגדויות ולטיפוח חשיבה של חדשנות. ארגונים המשלבים גורמים אלה מוצאים שקל יותר ליישם ולהרחיב בהצלחה בינה מלאכותית.

האם יישום בינה מלאכותית יעמיד מקומות עבודה בסיכון?

נקודה מרכזית אליה התייחס המחקר היא החשש הנרחב שאוטומציה ובינה מלאכותית יובילו לאובדן מסיבי של מקומות עבודה. הדו"ח מפריך בבירור חששות אלה ומצייר תמונה שונה. על פי המחקר, בינה מלאכותית אינה מחליפה אנשים, אלא מגבירה את הפרודוקטיביות ואת שביעות הרצון בעבודה, ופותחת הזדמנויות תעסוקה חדשות. זהו ממצא מכריע הסותר את הנרטיב הפופולרי של אובדן מסיבי של מקומות עבודה עקב אוטומציה. יותר משלושה רבעים מהחברות שנבדקו, או כ-75 אחוזים, ראו עלייה מדידה בפריון העובדים לאחר יישום בינה מלאכותית. חשוב מכך, יישומים אלה הובילו גם לעלייה בשביעות רצון בעבודה, דבר המצביע על כך שעובדים מוצאים את עבודתם פחות חוזרת על עצמה ומספקת יותר. מרשימה עוד יותר היא העובדה שיותר ממחצית החברות שנבדקו, או למעלה מ-50 אחוזים, דיווחו על הגדלת כוח העבודה שלהן לאחר יישום בינה מלאכותית. ממצא זה מצביע על כך שפעילות מחסן המונעת על ידי בינה מלאכותית צומחת מהר יותר ודורשת עובדים מיומנים יותר כדי לאייש משרות חדשות שנוצרו.

LTW Intralogistics – מהנדסי זרימה - תמונה: LTW Intralogistics GmbH

LTW מציעה ללקוחותיה לא רכיבים בודדים, אלא פתרונות מקיפים משולבים. ייעוץ, תכנון, רכיבים מכניים ואלקטרוטכניים, טכנולוגיית בקרה ואוטומציה, כמו גם תוכנה ושירות - הכל מחובר לרשת ומתואם במדויק.

ייצור פנימי של רכיבים מרכזיים הוא יתרון במיוחד. זה מאפשר שליטה אופטימלית באיכות, בשרשראות אספקה ​​ובממשקים.

LTW מייצג אמינות, שקיפות ושותפות שיתופית. נאמנות וכנות מעוגנים היטב בפילוסופיה של החברה - לחיצת יד עדיין משמעותית כאן.

מתאים לכך:

• פתרונות LTW

כיצד חברות מתכננות את השקעותיהן בבינה מלאכותית לעתיד?

תוכניותיהן העתידיות של חברות בנוגע לבינה מלאכותית הן שאפתניות ומפגינות אמון חזק בטכנולוגיה. כמעט כל החברות שנסקרו מתכננות להרחיב עוד יותר את השימוש שלהן בבינה מלאכותית בשנתיים-שלוש הקרובות. גישה עקבית זו, הצופה פני עתיד, מראה כי חברות רואות בבינה מלאכותית לא יישום חד פעמי, אלא פיתוח מתמשך. אינדיקציה בולטת לביטחון זה היא ש-87 אחוז מהחברות שנסקרו מתכננות להגדיל את תקציבי הבינה המלאכותית שלהן בעתיד. ממצא זה מצביע מאוד על כך שחברות לא רק מרוצות מהשקעתן הנוכחית בבינה מלאכותית, אלא גם מבינות שיש צורך בהשקעה נוספת כדי להישאר תחרותיות. מרשימה עוד יותר היא העובדה ש-92 אחוז מהחברות כבר מיישמות או מתכננות פרויקטים חדשים של בינה מלאכותית. ממצא זה מראה כי יישום בינה מלאכותית אינו עוד היוצא מן הכלל, אלא הכלל. נתונים אלה מצביעים על מערכת אקולוגית המתפתחת במהירות, שבה חברות מחפשות ללא הרף דרכים חדשות למנף את הבינה המלאכותית כדי לייעל את פעילותן.

איזה תפקיד ממלאת בינה מלאכותית גנרטיבית בפעילות מחסן מודרנית?

על פי המחקר, הגל הבא של חידושים בתחום הבינה המלאכותית יהיה בתחום טכנולוגיות קבלת החלטות, ובמיוחד בינה מלאכותית גנרטיבית. חברות מתארות בינה מלאכותית גנרטיבית כשיטה החשובה ביותר במרכזי לוגיסטיקה מודרניים ומעריכות את היישומים המגוונים שלה. יישום אחד הוא תיעוד אוטומטי, שבו בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה ליצור ולעדכן מסמכים באופן אוטומטי, ולהפחית את העבודה הידנית. אופטימיזציה של הפצה במחסנים היא יישום נוסף, שבו בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה להציע דפוסי הפצה חדשניים שגישות מסורתיות לא היו מתחשבות בהם. תכנון תהליכים נהנה גם מבינה מלאכותית גנרטיבית, שיכולה לפתח עיצובי תהליכים חדשים ויעילים יותר. יישום טכני במיוחד הוא יצירת קוד עבור מערכות אוטומציה, שבהן בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לכתוב באופן אוטומטי קוד לשליטה במערכות ניהול מחסן ורובוטיקה. לדברי ד"ר מתיאס וינקנבך, קיים הבחנה חשובה בין למידת מכונה מסורתית לבינה מלאכותית גנרטיבית.

במה שונות למידת מכונה מסורתית ובינה מלאכותית גנרטיבית בתחום הלוגיסטיקה?

ד"ר מתיאס וינקנבך מ-MIT מצביע על הבחנה מהותית חיונית להבנת עתיד הבינה המלאכותית במחסנים. למידת מכונה מסורתית יעילה מאוד בחיזוי בעיות. מודלים אלה יכולים לנתח אילו תנאים מובילים לנזק למכונה, עיכובים במשלוח או בעיות בטיחות ולספק התראות מוקדמות לחברות. זה מאפשר אמצעי מניעה שחוסכים בעלויות וממזערים זמן השבתה. בינה מלאכותית גנרטיבית, לעומת זאת, פועלת בצורה שונה על ידי סיוע פעיל בפיתוח פתרונות. היא יכולה להציע דרכים חדשות לייעל תהליכים או לפתור בעיות בדרכים חדשניות. בעוד שלמידת מכונה מסורתית אומרת, "תהיה בעיה", בינה מלאכותית גנרטיבית אומרת, "הנה חמש דרכים בהן נוכל לתקן את הבעיה". נקודות חוזק משלימות אלו אומרות שפעילות מחסן מאובזרת בצורה אופטימלית צריכה להשתמש בשתי הטכנולוגיות. זו הסיבה שחברות כיום רואות בבינה מלאכותית גנרטיבית את מניע הערך הגדול ביותר במחסנים. היא מאפשרת לחברות לא רק להגיב לבעיות אלא גם לזהות וליישם שיפורים באופן יזום.

כיצד מערכות בינה מלאכותית משנות את אופן הפעולה הבסיסי של פעולות המחסן?

בינה מלאכותית מובילה לשינוי מהותי באופן שבו פעולות המחסן פועלות, מעבר לאופטימיזציות אינדיבידואליות. אחסנה חכמה אינה מבוססת עוד על תהליכים קבועים ובלתי משתנים, אלא על מערכות אדפטיביות שיכולות להסתגל לתנאים חדשים. מכונת אחסון ואחזור במחסן מסורתי עוקבת אחר מסלולים ושגרות קבועות, בעוד שמכונה המצוידת בבינה מלאכותית מייעלת את מסלולה בזמן אמת על סמך מצב המחסן הנוכחי. זה מוביל לא רק לשיפורי יעילות אלא גם להפחתת בלאי ואורך חיים ארוך יותר של הציוד. ניטור מצב המכונות הוא תחום נוסף שעובר שינוי מהותי. במקום תחזוקה מונעת שוטפת המבוססת על מרווחי זמן קבועים, מערכות יכולות לנטר את מצבן בפועל של המכונות ולבצע תחזוקה רק בעת הצורך. זה חשוב במיוחד עבור מכונות צווארי בקבוק כמו מכונות אחסון ואחזור, שזמן ההשבתה שלהן עלול לגרור עלויות משמעותיות. איסוף וניתוח נתונים הופכים למרכזיים יותר מתמיד, שכן נתונים הם ה"שמן" ששומר על מערכות בינה מלאכותית פועלות. חברות חייבות להשקיע בתשתיות נתונים חזקות כדי להפיק תועלת מבינה מלאכותית.

אילו השקעות מעבר לתוכנה נדרשות?

בעוד שתשומת לב רבה ממוקדת בתוכנות בינה מלאכותית, יישום מוצלח דורש השקעה במספר תחומים נוספים. תשתית נתונים היא בסיסית, שכן בינה מלאכותית דורשת נתונים באיכות גבוהה. דבר זה עשוי לחייב השקעות בחיישנים, התקני IoT ומערכות ניהול נתונים כדי ללכוד נתונים רלוונטיים. יש לחדש את תשתית ה-IT כדי לתמוך בכוח המחשוב הנדרש על ידי מערכות בינה מלאכותית מודרניות. שירותי ענן יהפכו חיוניים עבור ארגונים רבים, שכן תשתית מקומית לרוב אינה מספקת. פיתוח עובדים הוא קריטי, שכן הצוות זקוק להכשרה כדי לעבוד עם מערכות חדשות ולהפיק תועלת מהן. יש להתאים את מערכות הניהול כדי לתמוך בשילוב של אנשים ומכונות בסביבות המונעות על ידי בינה מלאכותית. לבסוף, ניהול שינויים ארגוניים חשוב, שכן בינה מלאכותית משנה תפקידים ואחריות מסורתיים. ארגונים שמבינים פרספקטיבה רחבה יותר זו של השקעה נוטים יותר להצליח.

כיצד מחסנים קטנים ובינוניים יכולים ליישם בינה מלאכותית?

המחקר מתמקד בפעילות גדולה יותר, אך מצביע על כך שבינה מלאכותית הופכת לנגישה גם לעסקים קטנים יותר. המפתח הוא להתחיל עם פתרונות ניתנים להרחבה שאינם דורשים הון ראשוני עצום. שירותי בינה מלאכותית מבוססי ענן מאפשרים לחברות קטנות יותר למנף יכולות בינה מלאכותית מבלי להחזיק בתשתית IT נרחבת. שיתוף פעולה עם ספקי בינה מלאכותית יכול לעזור לעסקים קטנים יותר להפיק תועלת ממומחיות וניסיון מבלי לבנות הכל באופן עצמאי. גישה ממוקדת, המתחילה עם מקרה שימוש אחד או שניים, יכולה לייצר הצלחות שמעודדות תמיכה נוספת. עם תקופת החזר של שנתיים-שלוש, רווחים קטנים יכולים להתורגם במהירות להחזר השקעה (ROI) אם ננקטת גישה מדורגת. חשוב גם לפנות להדרכה מספקים בעלי ניסיון בעבודה עם מחסנים בגודל דומה כדי לקבוע ציפיות ריאליות.

אילו היבטי קיימות קשורים ליישום בינה מלאכותית?

קיימות הופכת יותר ויותר לגורם מפתח להשקעות בבינה מלאכותית במחסנים. מסלולים אופטימליים באמצעות מערכות בינה מלאכותית מובילים לצריכת אנרגיה מופחתת על ידי מכונות ולהפחתת עלויות הובלה של סחורות בין מיקומי אחסון. ניהול מלאי חכם מפחית עודף מלאי ואת עלויות האחסון והפסולת הנלוות לכך. מעקב משופר אחר מלאי מונע קלקול ובזבוז, חשוב במיוחד עבור סחורות מתכלות. ניצול אופטימלי של שטח פירושו שמחסנים דורשים פחות מקום עבור אותו נפח, וחוסך בעלויות אנרגיה לחימום, קירור ותאורה. דרישות עבודה מופחתות באמצעות אוטומציה יכולות לגרום לכך שיהיה צורך להסיע פחות אנשים, מה שגם מפחית פליטות. היבטי קיימות אלה אינם רק טובים לסביבה אלא גם מושכים לקוחות מודעים יותר ויכולים לעזור לחברות להשיג יעדי ESG.

איך נראה עתיד תחום האחסון?

בהתבסס על ממצאי המחקר, מתפתח עתיד שבו בינה מלאכותית אינה אופציונלית, אלא מרכזית לפעילות תחרותית במחסנים. חברות שלא ישקיעו בבינה מלאכותית יתקשו יותר ויותר לעמוד בקצב המתחרים המונעים על ידי בינה מלאכותית. השנתיים-שלוש הבאות יהיו מכריעות, שכן סביר להניח שיופיעו המנצחים והמפסידים של טרנספורמציה זו. תפקידם של העובדים ישתנה, עם פחות משימות חוזרות ונשנות ומיקוד רב יותר בניטור, אופטימיזציה ופתרון בעיות. פרופילי עבודה חדשים יופיעו ככל שעבודות מחסן מסורתיות ייעלמו. חברות שישקיעו בהכשרת כוח העבודה שלהן יהיו ממוצבות טוב יותר. שרשראות אספקה ​​גלובליות יהפכו זריזות יותר ויותר מגיבות לשיבושים, מה שיוביל למערכות עמידות יותר. חברות שבונות את מודיעין שרשרת האספקה ​​שלהן יזכו ליתרון תחרותי. שילוב של טכנולוגיות בינה מלאכותית שונות, החל מניתוח ניבוי ועד בינה מלאכותית גנרטיבית, יהפוך לנורמה. לבסוף, פרטיות נתונים ואבטחת סייבר יהפכו קריטיות יותר ויותר ככל שפעילות מחסנים תסתמך יותר על זרמי נתונים. חברות שלוקחות ברצינות את היבטי האבטחה הללו יהיו פחות פגיעות לאיומי סייבר.

כיצד חברות צריכות לתכנן את תהליך הטרנספורמציה שלהן בתחום הבינה המלאכותית?

גישה מובנית לטרנספורמציה באמצעות בינה מלאכותית היא חיונית להצלחה. הצעד הראשון צריך להיות ניתוח מעמיק של הסטטוס קוו כדי להבין אילו תהליכים זקוקים לאופטימיזציה והיכן בינה מלאכותית יכולה לספק את הערך הגדול ביותר. הגדרת מדדי ביצוע מרכזיים (KPIs) ברורים חשובה למדידת הצלחה. בניית צוות בינה מלאכותית ייעודי עם הכישורים הדרושים היא קריטית, שכן יישום בינה מלאכותית דורש ידע מיוחד. מתן עדיפות לניצחונות מהירים יכול לייצר הצלחות מוקדמות המבטיחות תמיכה ותקציב לפרויקטים גדולים יותר. שיתוף פעולה עם מומחים חיצוניים וספקים יכול להפחית את סיכוני היישום ולהאיץ את התהליך. תקשורת עם עובדים לגבי שינויים מתוכננים חשובה כדי להפחית התנגדות ולהגביר את הקבלה. סקירה והתאמה קבועים של האסטרטגיה על סמך התוצאות מבטיחים שארגונים יישארו זריזים ויכולים להתאים את תוכניותיהם. לבסוף, יש לאמץ פרספקטיבה ארוכת טווח, שכן טרנספורמציה באמצעות בינה מלאכותית אינה פרויקט חד פעמי אלא פיתוח מתמשך.

החיוניות של בינה מלאכותית בניהול מחסנים מודרני

המחקר "מצב הבינה המלאכותית במחסנים" של Mecalux ו-MIT מבהיר שאנו נמצאים בנקודת מפנה באבולוציה של המחסנים. בינה מלאכותית אינה עוד טכנולוגיה עתידית, אלא טכנולוגיה צופה פני עתיד שכבר מועסקת ברוב פעולות המחסנים המודרניות. היתרונות ברורים ומדידים: יעילות משופרת, החזר השקעה מהיר יותר ויצירת מקומות עבודה חדשים במקום אובדן מקומות עבודה. חברות המשקיעות כעת בבינה מלאכותית ממקמות את עצמן לא רק ליתרונות תחרותיים לטווח קצר, אלא גם לתחרותיות לטווח ארוך. האתגרים אמיתיים, אך ניתנים להתגברות בעזרת האסטרטגיה הנכונה, הכלים הנכונים וחשיבה נכונה. עבור מפעילי מחסנים, השאלה אינה עוד האם ליישם בינה מלאכותית, אלא באיזו מהירות ומקיפה הם יכולים לעשות זאת כדי להישאר תחרותיים ולהכין את עסקיהם לעתיד.

☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית

☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!

Konrad Wolfenstein

אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

Pioneeer פיתוח עסקי / שיווק / יחסי ציבור / מדד

תהנו מהמומחיות הנרחבת והחמש-כפולה של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציה של נראות דיגיטלית - תמונה: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש

המומחיות הגלובלית שלנו בתעשייה ובעסקים בפיתוח עסקי, מכירות ושיווק - תמונה: Xpert.Digital

מיקוד בתעשייה: B2B, דיגיטציה (מבינה מלאכותית ל-XR), הנדסת מכונות, לוגיסטיקה, אנרגיות מתחדשות ותעשייה

עוד על זה כאן:

• מרכז עסקים אקספרט

מרכז נושאים עם תובנות ומומחיות:

• פלטפורמת ידע בנושא הכלכלה הגלובלית והאזורית, חדשנות ומגמות ספציפיות לתעשייה
• אוסף ניתוחים, אינספורמציות ומידע רקע מתחומי המיקוד שלנו
• מקום למומחיות ומידע על התפתחויות עדכניות בעסקים ובטכנולוגיה
• מרכז נושאים לחברות שרוצות ללמוד על שווקים, דיגיטציה וחדשנות בתעשייה