שילוב של AI ולמידת מכונות בלוגיסטיקה של מחסן - פיתוחים גלובליים בגרמניה, האיחוד האירופי, ארה"ב ויפן

שחרור מראש של Xpert

בחירת קול 📢

פורסם ב: 8 במרץ, 2025 / עדכון מ: 8 במרץ 2025 - מחבר: קונרד וולפנשטיין

שילוב של AI ולמידת מכונות בלוגיסטיקה של מחסן - התפתחויות גלובליות בגרמניה, האיחוד האירופי, ארה"ב ויפן - תמונה: xpert.digital

בינה מלאכותית הופכת את הלוגיסטיקה של המחסן: יעילות אוטומטית במיקוד

העתיד של לוגיסטיקה של המחסן: תהליכים מבוקרים על ידי AI לפריון מרבי

בינה מלאכותית (AI) מתארת את יכולתם של מכונות או תוכנה לבצע משימות הדורשות בדרך כלל אינטליגנציה אנושית - כמו חשיבה הגיונית, למידה, תכנון או פתרון בעיות יצירתיות. בעיקרו של דבר, מדובר במערכות מחשב מנתונים ויכול לקבל החלטות במקום רק לעקוב אחר כללים מוגדרים מראש. למידת מכונה (ML) היא תת -שטח של ה- AI בו אלגוריתמים מזהים באופן עצמאי דפוסים ומתאימים את התנהגותם על ידי ניתוח כמויות גדולות של נתונים. במילים פשוטות, מערכת ML לומדת מניסיון: היא "מאומנת" עם נתונים היסטוריים ואז יכולה לחזות או לקבל החלטות עם נתונים חדשים ולא ידועים. כתוצאה מכך, AI מסוגלת לשפר ברציפות תחזיות ושירותים משלה מבלי שתוכנת במפורש על ידי אנשים לכל מקרה פרטני.

בלוגיסטיקה - ובמיוחד בלוגיסטיקה של המחסן - AI ו- ML הפתוחים הזדמנויות אדירות. בענף הלוגיסטיקה רשתות נרחבות ומייצר כמויות אדירות של נתונים, מה שהופך אותם לתחום אידיאלי של יישום עבור AI. לדוגמה, אלגוריתמים חכמים יכולים לחזות כמויות סדר עתידיות, לחשב נתיבים אופטימליים או לשלוט בתהליכי מחסן מורכבים. מערכות למידה עצמית יכולות לקבל החלטות מהר יותר ולעתים קרובות ליתר דיוק מאשר אנשים, במיוחד כשמדובר בעיבוד כמויות גדולות של נתונים בזמן אמת. במחסנים מודרניים משתמשים אפוא טכנולוגיות AI בתחומים שונים-מהניהול המלאי לבחירה (אוסף הזמנות) להובלת שליטה בתוך המחסן.

בסך הכל, להלן חל: AI במחנה מחקה את "החשיבה" של מנהל מחנה מנוסה מאוד, רק שהיא יכולה לגשת לנתונים הרבה יותר. לדוגמה, מערכות AI יכולות לזהות אילו פריטים מוכרים היטב מתי, כיצד לאחסן סחורות בצורה היעילה ביותר, או אילו מסלול מלגזה צריך לנסוע כדי לחסוך זמן. החלטות אוטומטיות ומונעות נתונים אלה מהוות את הבסיס לעובדה ש- AI ו- ML חודרים יותר ויותר לוגיסטיקה של מחסן.

אופטימיזציה של תהליכי מחסן על ידי AI

אחד היתרונות הגדולים ביותר של AI בלוגיסטיקה של Warehouse הוא אופטימיזציה של תהליכים קיימים. מחסנים תלויים בזרם קבוע של מידע - לדוגמא נתוני מלאי, הזמנת נתוני או מידע על מיקום ממוצבים. עם זאת, כאשר אנשים מועדים לטעויות או יכולים רק לעבד מידע מוגבל, KI מספק דיוק ומהירות. לדוגמה, AI יכול לספק ולנתח נתונים בזמן אמת, מה שאומר שטעויות מוכרות ומתנות מהר יותר לפני שגורמות לבעיות. ניתן לבצע אוטומציה של משימות שגרתיות כמו בדיקת מלאי או איסוף תשומות מוצרים, מה שמקל על העובדים.

מערכות AI יכולות גם לזהות דפוסים בתהליכי המחסן שעלולים להחמיץ עין אנושית. באמצעות ניתוחי נתונים אלה, המערכת מבינה טוב יותר את המצב הנוכחי במחסן, מזהה צווארי בקבוק או חוסר יעילות ומציעה שיפורים. דוגמה מעשית היא אופטימיזציה של דרך: אלגוריתמים יכולים לנתח ולייעל את נתיבי ההליכה של מחסנים או משאיות תעשייתיות (למשל מלגזות). לדוגמה, רשימות הבחירה ממוינות בצורה כזו שהעובדים עוברים את המסלול הקצר ביותר דרך המחסן. זה מקטין את התנאים וההזמנות מורכבות מהר יותר. באופן דומה, פונקציות AI יכולות לקבוע את שטח האחסון הטוב ביותר עבור כל מוצר- בהתבסס על גודלו, הכיסוי והגורמים האחרים שלו- כדי לייעל את ההפקדה והמיקור החוץ.

היבט חשוב נוסף הוא להפחית שגיאות ולשפר את האיכות. מערכות זיהוי תמונה הנתמכות על ידי AI יכולות, למשל, לסרוק חבילות ולבדוק את מצבן וממדיהם כאשר הן מקבלות. זה מכיר מייד אם יש נזק או שמאמר תויג באופן שגוי. בקרות איכות אוטומטיות כאלה מבטיחות כי בעיות נפתרות בשלב מוקדם של התהליך ואינן עוברות על כל שרשרת האספקה. בנוסף, ה- AI לומד לאורך זמן: בתחילה טעויות יכולות להתרחש, אך באמצעות טכניקות למידת מכונות, זיהוי תמונות משפר את עצמו ברציפות ומפחית עוד יותר את שיעור השגיאות.

כל האופטימיזציות הללו מביאות בסופו של דבר לפריון רב יותר ולהוריד עלויות בפעולות המחסן. מערכות רובוטים ומערכות AI יכולות לעשות כמה משימות הרבה יותר מהר ויתר דיוק מאשר אנשים, מה שמגדיל את הפרודוקטיביות. יחד עם זאת, ההערכה האלגוריתמית של נתוני המחסן מאפשרת החלטות אסטרטגיות טובות יותר- למשל בתכנון כוח אדם ותכנון משאבים- מה שהופך את התהליכים הכלליים ליעילים יותר. פתרונות AI יכולים לפקח ברציפות על התהליכים, לנתח סיכונים ולפעול באופן יזום (למשל, להכיר ולנגד צוואר בקבוק מאיים). בסך הכל, השקיפות במחסן משתפרת, ולעתים קרובות מוכרות בעיות לפני שהן אפילו מתעוררות. כל זה תורם להפחתת העלויות, מכיוון שמחסן יעיל יותר גורם פחות פסולת, פחות עלויות שגיאה ומשתמשות בצורה אופטימלית שעות עבודה. על פי תחזיות המומחים, AI Technologies עלולות להגביר את היעילות בענף הלוגיסטיקה בשנים הקרובות על ידי אמצעי עוצמה משמעותי, למשל, מעריכה עליית יעילות של מעל 40 % עד 2035.

לסיכום, AI מגדיל את המהירות, הדיוק והגמישות של תהליכי המחסן. זה נע בין הממצא והשלוח המהיר יותר של מוצרים, צמצום הבדלי המלאי, לתיאום טוב יותר עם אזורים אחרים בשרשרת האספקה. עבור חברות, המשמעות היא ביצועים גבוהים יותר של המחסן שלהן תוך הקלה על עובדי המונוטוניקה או משימות מורכבות.

מתאים לכך:

לאגר בגבול? אוטומציה של מחסן: אופטימיזציה של מחסנים לעומת רטרופיה - ההחלטה הנכונה למחסן שלך

תחזית דרישה וניהול מלאי עם ML

תחום מרכזי ביישום למידת מכונות בלוגיסטיקה של Warehouse הוא תחזית הדרישה. המשמעות היא התחזית של הביקוש העתידי - השאלה: איזה מוצר נדרש מתי ובאיזו סכום? התשובה המדויקת לשאלה זו שווה זהב מכיוון שהיא מאפשרת לשלוט על המלאי באופן אופטימלי. יותר מדי סחורות במלאי מחייבות הון ושטח אחסון מיותרות, מעט סחורות מובילות לצווארי בקבוק משלוח ולקוחות לא מרוצים. מערכות מבוססות AI יכולות למנות את הדילמה הזו על ידי ביצוע תחזיות מדויקות מאוד על בסיס כמויות גדולות של נתונים.

מודלים של למידת מכונות מודרנית מנתחים מכירות היסטוריות, תנודות עונתיות, הזמנות נוכחיות, קמפיינים שיווקיים, מגמות במדיה החברתית ועוד גורמים רבים המשפיעים. מכאן הם לומדים דפוסים ומערכות יחסים. מערכת כזו יכולה, למשל, להכיר בכך שהפסקה מגדילה פריטים מסוימים ברגע שאירוע מסוים מתקרב (למשל, הביקוש לפחמן גריל עולה לפני סופי שבוע בקיץ). בהתבסס על דפוסים כאלה, ה- AI מכוון לאות אילו כמויות מוצרים יש למסור באיזה מיקום באיזו שעה. תחזיות אלה עוזרות לחברות להתאים את המלאי שלהן למלאי שלהן. באופן ספציפי, פירוש הדבר שאם מוצר יהיה יותר ויותר מבוקש, ה- AI מבטיח כי אספקה שהוזמנה בזמן וזמינה במחסן. לעומת זאת, היא מזהירה אם סביר להניח שמוצר יהיה ביקוש, כך שנמנעים עודפי מניות וייצור יתר.

הקמעונאי המקוון הגרמני אוטו מספק דוגמא מעשית. החברה משתמשת במערכת מבוססת AI מפותחת בעצמה לתחזית מכירות מאז 2019. מערכת זו בוחנת את עתיד המכירות, כביכול, ותומכת בכל התהליכים המעורבים-מרכישה ועד אחסנה ועד משלוח. תחזיות ה- AI מציגות את אוטו בדיוק אילו פריטים מגיעים למחסן וכמה גבוהה הפסקה הצפויה תהיה בנקודת זמן מסוימת. על בסיס זה, אוטו מחליט אם ובאיזו סכום נקנה מאמר וכיצד יש למכור אותו. לדוגמה, ה- AI קובע אם מוצר נשמר במלאי כמלאי או, במידת הצורך, נשלח ישירות ללקוח על ידי היצרן. לתחזית השפעה ישירה על רכישה, מחסן והפצה. התוצאה: תמיד יש רק את הסחורה במלאי, וזה באמת נחוץ, מה שמקטין מניות עודפות יקרות ומאוחר יותר הפניות בהנחות. במקביל, התחזיות מבטיחות כי פריטים יהיו זמינים ברגע שהביקוש מושך את הביקוש שלא לפספס הזדמנויות מכירות. עם אוטו, בזכות ה- AI הזה, 35 % מהטווח מוגדר כעת אוטומטית מבלי שתצטרך להפעיל ידנית הזמנות - הוכחה עד כמה התחזיות עובדות.

חברות אחרות משתמשות גם באופטימיזציות מלאי מבוססות AI. DHL מדווחת כי מערכות AI יכולות להשוות ביקוש וקיימות בזמן אמת ויכולות לארגן באופן אוטומטי סדר מחדש. הם אפילו מסוגלים לחשב טיפים בביקוש מראש על מנת לא ליצור מניות שגויות (מחוץ למילוי) או עודפי עמדות. זה מבטיח משלוח מהיר ללקוחות מכיוון שתמיד יש מספיק סחורות במלאי, אך אין מאגרים מיותרים במחסן שיגרום לעלויות.

תחזית הביקוש באמצעות ML לא רק משפיעה על המחסן שלך, אלא על כל שרשרת האספקה (שרשרת האספקה). לדוגמה, תחזיות טובות מאפשרות לשלוח מראש מרכזי הפצה אזוריים לפני שהתקבלו הזמנות אף. אוטו, למשל, יוצר תחזיות אזוריות לחזות אילו מוצרים מוזמנים באיזה מספר. בהתאם לכך, פריטים אלה כבר מועברים למחסן סמוך כאמצעי זהירות. זה מקצר את זמני המסירה ומקטין את נתיבי ההובלה, מה שמוריד גם את פליטות ה- CO₂.

לסיכום, תכנון הביקוש הנתמך על ידי AI מוביל לאחסנים יעילים יותר: תמיד המוצר הנכון בזמן הנכון בסכום מתאים במחסן. זה מאפשר לחברות להימנע מצוואר בקבוק משלוח, להגדיל את שביעות רצון הלקוחות ובמקביל להפחית את עלויות האחסון. עבור לוגיסטיקה של Warehouse, המשמעות היא פחות "תוספות חטיבת אש" על מנת לתקן צווארי בקבוק פתאומיים מכיוון שה- AI מזהה ואוהב מצבים כאלה בשלב מוקדם. בזמנים יותר ויותר התנהגות לקוחות נדיפה (בום מסחר אלקטרוני מפתח מפתח, פסגות עונתיות באמצעות פעולות מקוונות וכו '), השליטה הצופה פני עתיד הופכת לגורם תחרותי מכריע.

אוטומציה ורובוטיקה במחסן

אזור מושך עין במיוחד של שילוב AI הוא אוטומציה באמצעות רובוטיקה במחסנים. המסבים המודרניים מסתמכים יותר ויותר על מכונות חכמות שיכולות להזיז, להרים, למיין או לארוז - לעתים קרובות נשלטים או נתמכים על ידי AI. רובוטים של מחסן אלה מקלים על עובדי אנוש, במיוחד במשימות מתישות פיזית, מונוטוניות או זמן קריטי.

דוגמא אחת היא כלי רכב אוטונומיים במחסן, המכונה גם FTS (מערכות תובלה ללא נהג) או AMR (רובוט סלולרי אוטונומי). כלי רכב כאלה - מרובוטים תובלה קטנים ושטוחים ועד מלגזות אוטומטיות - יכולים להעביר משטחים, קופסאות או מאמרים בודדים מ- A ל- B באופן עצמאי לחלוטין. זה מתאפשר על ידי חיישנים, מצלמות ומערכות ניווט, בשילוב עם אלגוריתמי AI לתכנון מסלול. הרובוטים "רואים" את סביבתם, מכירים במכשולים ומחפשים את הדרך הטובה ביותר למטרה. AI מאפשר לרכבים אלה להגיב לשינויים בזמן אמת - כמו לעקוף מכשול שנמצא פתאום במסדרון - ועדיין לשמור על המסלול האופטימלי. נושאי עומס אוטונומיים כאלה הם כבר מציאות במחנות רבים: הם מעבירים סחורות בין חללי אחסון, מביאים אספקה למדף, אוספים מאמרים להזמנות לקוחות (קטיף אוטומטי) או מקדמים הזמנות מוגמרות לתחנת הספנות. זה מקל על עובדים אנושיים ממסלולי הליכה ארוכים ומשימות הובלה ויכול להתרכז בפעילויות תובעניות יותר.

יישום רובוטי נוסף הוא רובוטים לבחירת AI בשליטה AI. מדובר ברובוטים של אשפוז או נייד עם זרועות שניתן למצוא מהמדפים. בעזרת עיבוד תמונה (מצלמות ותוכנת AI), רובוט כזה מזהה את המאמר הנכון ואורז את הסכום הנדרש. ישנם כבר צמחים בהם רובוטים בוחרים חלקים בודדים: הרובוט מקבל את ההזמנה ממערכת ניהול המחסנים, למשל. 5 קטעים של סעיף X. הוא מנווט (אם נייד) לנושא המקביל, מזהה חזותית את המאמר וגישה בדיוק. חיישני משקל בודקים אם הכמות הנכונה הוסרה וה- AI מאשר את זהות המאמר שוב באמצעות זיהוי תמונה. מערכות כאלה עובדות לרוב באזורים נפרדים או במהלך הלילה כדי להיות מסוגלים להכין הזמנות מסביב לשעון. כמו כן משתמשים גם במערכות אוטומציה מורכבות יותר כמו מכונות קטיף (חנויות אוטומטיות) - ישנם מאמרים שונים במכולות או בפירים, ובאופן בקשה, המערכת מעבירה אוטומטית את הפריט הרצוי למיכל פלט.

בהקשר זה, אמזון התפרסמה: החברה הייתה מאסיבית ברובוטים של מחסנים במשך כעשור. במחנות אמזון, אלפי רובוטים כתומים קטנים (לשעבר מ- Kiva Systems) מעבירים מודולי מדף שלמים ברחבי המחסן ישירות לבוטרים האנושיים. בקרת AI אינטליגנטית מתאמת את מדפי הרובוט הזה ביעילות כה יעילה עד שמזער את דרכי העובדים. מחקר פנימי של אמזון הראה כי תיאום זה המותאם ל- AI מוביל לחיסכון עצום-סביב חצי מיליארד דולר אמריקאי בשנה חוסך את אמזון בכך שהוא מביא את הרובוטים לעובדים מהירים ויעילים יותר. ה- AI מחשב תמיד אילו מודולי מדף ליד העובד יצטרכו להביא אליו עובד על מנת לעבד באופן אופטימלי את ההוראות. התוצאה: ביצוע מהיר יותר של הזמנות לקוחות בו זמנית.

גם רובוטים מיון ואריזה עוברים לגור. בכמה מרכזי אריזה של DHL, למשל, רובוטים כבר לוקחים חבילות מהמסוע וממיין אותם לנושאים עבור מסלולי המסירה המתאימים. הודות ל- AI, DHLBOTs כביכול אלה מסוגלים ללמוד ולגמיש מצוידים במצלמות תלת מימד, תוכלו לראות את גודל וצורת התוכניות, סריקת ברקודים ולהחליט באופן אוטונומי איזה נושא כולל חבילה. אז הם הרבה יותר מרובוטים תעשייתיים נוקשים; אתה יכול להתמודד עם מגוון רחב של גדלי מנות ולהסתגל לתהליכים שהשתנו. בפועל, פירוש הדבר שהחבילות מראש מהירות יותר ויותר שגיאות, מה שמאיץ את המסירה ב"מייל האחרון ".

ישנן דוגמאות מרגשות רבות בינלאומיות. במרכז הלוגיסטי של ענקית המסחר האלקטרוני הסיני עליבאבא (ליתר דיוק בתה הלוגיסטית קיניאו), הוקמה מחסן אוטומטי מאוד, בו רובוטים עושים כ -70 % מהעבודה. סביב 60 רובוטים ניידים - המכונים גם "Zhu Que" באופן מקומי - הובילו במחנה של 3,000 מ"ר לתחנות האריזה ושילשו את הפרודוקטיביות. עובד מחסן אנושי יוצר בדרך כלל 1500 פריטים שנבחרו בכל משמרת - בתמיכת הרובוטים ישנם 3000 מאמרים, עם פחות הליכה משמעותית. ה- AI מבטיח שהרובוטים יעבדו יחד ביעילות, לא יסתדרו ומביאים תמיד את הסחורה הבאה לנקודת המשיכה ברגע הנכון. מחסן עליבאבא זה מדגים מה אפשרי מבחינה טכנית אם אתה כמעט ולא אוטומטי לוגיסטיקה של מחסן: עובדים בקושי צריכים לעבור דרך סדרת המדף מכיוון שהרובוטים מביאים ישירות את המדפים או הסחורה, והתפוקה גדלה מאוד.

מחסנים חכמים כאלה משלבים לעתים קרובות מספר טכנולוגיות: כלי רכב אוטונומיים, התעמלות רובוט, חגורות מסוע אוטומטיות, חיישני IoT למעקב אחר תנאים ומלאי סביבתיות, כמו גם מערכות AI כ"מוח "השולט בכל דבר. המטרה היא מחסן אוטומטי ביותר שעובד ביעילות, בבטחה ובשקיפות. בסביבות אלה עובדים אנושיים עובדים לעתים קרובות יד ביד עם רובוטים שיתופיים (קובוטים), בהם הם תומכים בתהליכי הרמה חמורים או מביאים אותם אליהם. הצגת רובוטי זה מובילה לפרופיל משימות שהשתנה עבור העובדים, אך בסך הכל מגדילה את ביצועי המחסן.

ישנם עדיין מחנות רבים בתחילת פיתוח זה - לפי הערכות, כ -20 % מהמחסנים הם אוטומטיים רק בגרמניה ובארצות הברית, השאר עדיין מופעלים ברובם באופן ידני. אבל השחקנים הגדולים כמו אמזון, עליבאבא או DHL הציבו את זה ומציידים בהדרגה את המחנות שלהם בטכנולוגיות AI ורובוטים. בשנים הקרובות צפויים יותר ויותר תהליכי מחסן - בין אם זה באמצעות מערכות הובלה נטולות נהגים, מערכות מיון אוטומטיות או מערכות סיוע חכמות לעובדים.

מתאים לכך:

אוטומציה יעילה של מחסן: 25 שאלות ותשובות חשובות לאופטימיזציה שלך - טיפים על אופטימיזציה של מחסן ושיטרופיה

AI בתוכנת שרשרת אספקה וארגון (SCM, DCM, ERP)

לא רק רובוטים בודדים, אלא גם התוכנה ברקע ממלאת תפקיד מכריע בשילוב AI בלוגיסטיקה של Warehouse. פתרונות מערכות ניהול שרשרת אספקה מודרנית (SCM) ופתרונות תכנון משאבים ארגוניים (ERP) מצוידים יותר ויותר בפונקציות AI לשיפור התכנון, השליטה והניהול לאורך שרשרת האספקה. המונח ניהול שרשרת ביקוש (DCM) מופיע גם בהקשר זה-המוקד הוא במיוחד בביקוש הלקוחות ובשרשרת האספקה על בסיס זה. בכל המערכות הללו, AI יכול לשמש סוג של שכבה אינטליגנטית המשפרת משמעותית את הפונקציות הקלאסיות.

דוגמה מרכזית היא מערכת ניהול המחסנים (WMS)-התוכנה שמנהלת את כל התהליכים במחסן (מקבלת סחורות לאחסון ובחירה לפלט מוצרים). בעבר, WMS עבד על פי כללים מתוכנתים היטב. אולם בינתיים, היצרנים משלבים מודולי AI שהופכים את ה- WMs "חכמים". לדוגמה, קמעונאית האופנה הפולנית LPP יישמה פיתרון AI (PSIWMS AI) במערכת ניהול המחסנים שלה המשתמשת במנגנוני למידת מכונות לאופטימיזציה של תהליכים. התוצאה הייתה מסלולי קטיפה קצרים יותר באופן משמעותי ובסך הכל יעילות גבוהה יותר במחסן. זה מראה: AI יכול להוסיף תוכנת לוגיסטיקה קיימת בצורה כזו שהיא לומדת מנתוני ההפעלה שלה ומשפרת תהליכים באופן עצמאי. WMS מבוסס AI יכול, למשל, להכיר באילו פריטים מסודרים לרוב ושטחי האחסון שלהם מתקרבים זה לזה (אופטימיזציה של פריסה אוטומטית). או שזה מתעדף הזמנות באופן דינמי על פי משאבים זמינים, תנאי תנועה או תאריכי משלוח.

מערכות ניהול שרשרת אספקה

מערכות ניהול שרשרת אספקה עם תמיכה ב- AI עוברות צעד אחד קדימה על ידי התבוננות בכל שרשרת האספקה מעבר לנושא האינדיבידואלי. הם משתמשים ב- AI כדי לבצע אופטימיזציות מקצה לקצה: כדי לפצות על המניות במספר מיקומי אחסון, כדי להשתמש באופן אופטימלי יכולות הובלה ולהגיב בגמישות להפרעות. כלי SCM מבוססי AI יכולים להביא כמויות גדולות של נתונים ממקורות שונים- e.g. נתוני מזג אוויר, מידע על תנועה, מידע על ספקים-ובכך מתאים את תוכניות המסירה בזמן אמת. אורקל, למשל, מתארת כי חברות משתמשות ב- AI כדי לאזן מניות ולמצוא מסלולי אספקה חסכוניים של דלק, יעילים בהרבה מכפי שניתן יהיה לתוכנה קונבנציונאלית. לדוגמה, מערכת כזו יכולה לחשב אוטומטית מסלול אלטרנטיבי למשאיות הבאות במקרה של מסלול תנועה חסום לפתע והמסירות המושפעות. או שזה מבחין בבעיות איכותיות עם ספק מסוים ומזהיר בזמן לפני שחלקים פגומים נכנסים למחנה.

ניהול שרשרת דרישה (DCM)

ניהול דרישה-שרשרת (DCM), המתמקד בצד הביקוש, נהנה גם מ- AI. מדובר על שימוש מיטבי בצרכי הלקוח - בעיקרון שילוב של שיווק/מכירות עם שרשרת האספקה. ב- DCM, למשל, AI יכולה לנתח הזמנות לקוחות ולשפר את התחזיות על מנת להתאים את הייצור והלאחתה עוד יותר לדרישה בפועל. בפועל, SCM ו- DCM לעיתים קרובות מטשטשים, אך שניהם שואפים ליישב בין היצע ולביקוש ל- AI בצורה יעילה ככל האפשר.

ספקי ERP גדולים כמו SAP או Oracle כבר שילבו פונקציות AI במוצריהם. SAP מדבר על "AI Business" בתוך מודולי ה- ERP, אשר אמורים לייעל את האחסנה, עיבוד הזמנה והובלה עם ידע הנתמך על ידי AI. אורקל מדגישה שמערכות AI יכולות לזהות דפוסים ברשתות האספקה שנשארות מוסתרות עבור בני אדם, למשל לחזות את הביקוש של הלקוח בצורה מדויקת יותר ובכך לאפשר ניהול מלאי יעיל יותר מבחינה כלכלית. ספקי תוכנה לוגיסטיקה מיוחדים של מיקרוסופט ומציעים גם מודולי AI המתכווצים לתהליכים קיימים. ממשקים סטנדרטיים ניתנים לרוב עם מערכות ERP, כך שמודלי AI (למשל לתחזיות) יכולים לעבוד במהירות יחסית עם נתוני החברה. לדוגמה, ניתן לשלב ישירות מודל AI לתחזית מכירות ישירות בעיבוד הזמנת ERP: המערכת יוצרת אוטומטית הצעות הזמנה לאספקה ברכישה, בהתבסס על תחזית ML.

שימוש בתוכנה מובנת בקלות הם Chatbots AI עבור לוגיסטיקה. ניתן לשלב עוזרים דיגיטליים אלה במערכות ניהול מחסנים או במערכות ניהול תחבורה ולעזור לעובדים כמו שותפים חיצוניים לקבל במהירות מידע. בהקשר של האחסון, צ'אט בוטים יכול לענות על שאלות, למשל, à la "איפה מאמר XY?" או "כמה גבוה קיומו הנוכחי של מוצר Z?" - ובעניין שניות, מסביב לשעון. אתה יכול לקבל פניות בהזמנה או לחזות את זמני המסירה. באופן פנימי, עוזרים כאלה מקלים על צוות עבודות המחקר הגוזרות הזמן, משפרות חיצונית לשירות לקוחות (למשל מידע על מצב המחסן של הזמנה).

לסיכום, AI חודר לנוף התוכנה בלוגיסטיקה בכל הרמות. מ- WMS ל- SCM/DCM ל- ERP, מערכות קלאסיות מתווספות על ידי AI כדי לאפשר החלטות אוטומטיות. אינטגרציה חשובה: פתרונות ה- AI חייבים להתאים בצורה חלקה לתהליכים קיימים. בזכות טכנולוגיית ענן וממשקים סטנדרטיים, זה הופך להיות קל יותר. כיום חברות יכולות לעתים קרובות להוסיף פונקציות AI למערכות הקיימות שלהן כהרחבה. עם זאת, יישום מוצלח נותר משימה הדורשת ידע-הנתונים הנכונים חייבים להיות זמינים, המודלים מאומנים ומנוטרים ברציפות. לאחר שהדבר נשלח, מערכות תוכנה מבוססות AI מציעות ערך מוסף ניכר: שקיפות, מהירות ובקרה פרואקטיבית הופכים לנורמליות חדשה בלוגיסטיקה של המחסן.

שותף Xpert בתכנון ובנייה של מחסנים

אתגרי יישום AI: כך חברות שולטות בהשקעות וזה מכוון

אתגרים של יישום AI: כך חברות שולטות בהשקעות ו- IT IT-Image: xpert.digital

דוגמאות מעשיות מחברות

חברות רבות ברחבי העולם כבר משתמשות ב- AI בהצלחה בתהליכי המחסן והלוגיסטי שלהן. להלן כמה דוגמאות מעשיות המראות עד כמה היישומים מגוונים:

אמזון (ארה"ב)

כאחד החלוצים, אמזון משתמשת ב- AI וברובוטיקה בקנה מידה גדול. במרכזי ההגשמה (מרכזי לוגיסטיקה) של ענקית המסחר האלקטרוני, עשרות אלפי רובוטים עוברים לעובדים. AI מייעל את התהליך לצמיתות - איזה מדף נוהג אליו העובד על מנת להסיר מאמר. בקרת הבחירה החכמה הזו הגבירה את היעילות של אמזון מאוד. מחקרים שמו את החיסכון מאופטימיזציה של "קטיף" מבוסס AI של אמזון בסביבות 470 מיליון יורו בשנה. בנוסף, אמזון קי

עליבאבא (סין)

עליבאבא מפעילה מחסן גבוה -אוטומטי עם בתו הלוגיסטית קייניאו, בה רובוטים עושים את רוב העבודה הגופנית. במחנה ידוע בגואנגדונג, רובוטים של תחבורה חכמה עושים 70 % מעבודות האחסון ומגדילות את הפרודוקטיביות על ידי טריפל. הרובוטים - שנשלטים על ידי AI - מביאים לעמיתים אנושיים, אשר בעיקר לוקחים רק אריזה. בשל תיאום ה- AI, עובד ממיין עד 3000 חבילות למשמרת, במקום ~ 1500 ללא תמיכה. עליבאבא משתמשת גם ב- KI למל"טים משלוחים ורכבי משלוח אוטונומיים בתחבורה מקומית, ועם ML, מיטוב את הקצאת המניות למרכזי ההפצה הרבים שלה. התוצאה היא משלוחים מהירים של ברק (לפעמים יום זרע או תוך מספר שעות) למרות כמויות סדר עצומות המופעלות על ידי תהליכים מותאמים ל- AI.

Deutsche Post DHL (גרמניה)

כספק שירותי לוגיסטיקה גלובליים, DHL משקיעה באזורים עסקיים שונים ב- AI. במסירת החבילות, בדיקות DHL, למשל, מל"טים למשלוח אוטונומי ובוטים ברחוב, אך פתרונות AI משמשים גם במחסן עצמו. בכמה מחנות DHL או מרכזי חבילות, רובוטים מבוססי AI מינים חבילות באופן אוטומטי באופן אוטומטי לפי אזור היעד. זרועות רובוט אלה מזהות כל מופע באמצעות מצלמת תלת מימד וב- AI, תופסות והכניסו אותן לנושא הנכון של הנושא-גוש מהר יותר ממה שאדם יכול היה. DHL משתמשת גם בכלי AI לאופטימיזציה של מסלול ציי המשאיות, לצורך התחזוקה הצופה פני עתיד של מערכות המימון שלה ולניהול מלאי עבור לקוחות חוזים. דוגמה לאחרון: DHL KI משתמשת בלוגיסטיקה של חוזים (Warehouse Logistics עבור לקוחות תעשייתיים) כדי לפקח על מניות לקוחותיה ולהפעיל הזמנות אספקה אוטומטיות לפני יצירת צוואר הבקבוק. באופן זה, DHL מגדילה את אמינות המסירה ומחייבת את הלקוחות מקרוב יותר.

אוטו (גרמניה)

כאמור, Otto KI משתמש בהצלחה בתחזית מכירות ובקרת אחסון. המערכת הזמינה באופן אוטונומי ומייבשת את המלאי. כתוצאה מכך, אוטו הצליח להפחית עמדות עודפות ובמקביל לשפר את היכולת לספק. אוטו הוא דוגמה לאופן בו חברה גרמנית מפתחת AI באופן פנימי ומשתמשת באופן פרודוקטיבי כדי להישאר תחרותיים בשוק תחרותי ביותר (סחר מקוון).

היטאצ'י (יפן)

ביפן, שם תהליכים רבים פועלים באופן מסורתי באופן ידני, כעת מתחיל השילוב הרחב של AI בלוגיסטיקה של Warehouse. דוגמה לכך היא היטאצ'י החוקר את AI לשיפור הבחירה במרכזי ההפצה שלו. יש לתמוך בכוח העבודה המזדקן עם זיהוי תמונות ותפס. חברות יפניות אחרות - למשל בענף אספקת הרכב - מסתמכות יותר ויותר על מערכות מחסן אוטומטיות עם AI. ממשלת יפן מקדמת פרויקטים כאלה כחלק מ"חברה 5.0 "ותוכניות מיוחדות לריפוד המחסור בעובדים מיומנים בתחום הלוגיסטי. באופן כללי, הרובוטיקה ביפן נהנית מרמה גבוהה של קבלה, ואסטרטגיות חדשות שואפות לאוטומציה של רשתות ולרשתות אספקה.

וולמארט (ארה"ב)

רשת הקמעונאות הגדולה בעולם משקיעה גם ב- AI עבור שרשרת האספקה שלה. וולמארט משתמש בניתוח AI כדי להמשיך במלאי בזמן אמת במרכזי ההפצה שלו וכדי לחזות מתי סניפים זקוקים לחידוש. בנוסף, וולמארט בדק רובוטים מלאי בכמה סניפים הנוסעים לאורך המדף ומכיר באילו מוצרים יש למלא מחדש. מערכות מיון אוטומטיות משמשות במרכזי הלוגיסטיקה הגדולה של המסחר האלקטרוני של הקבוצה, ו- AI מייעל את הקצאת החבילות בנתיבי משאיות. יחד עם חברות כמו וולמארט, ענקיות הסחר בארה"ב מניעות את אימוץ ה- AI בלוגיסטיקה.

הדוגמאות שהוזכרו מראות כי גם קבוצות הטכנולוגיה וגם ספקי שירותי הלוגיסטיקה הקלאסיים AI משתמשים באופן פרודוקטיבי במחנות שלהם. אמזון ואליבאבא בפרט סטנדרטים עליהם מכוונים אחרים. אך גם בגרמניה ובמקומות אחרים, AI פרויקטים, פיתחו באופן חמור באופן פנים (כמו עם OTTO), בחלקו בשיתוף פעולה עם שותפים טכנולוגיים או על ידי רכישת סטארט-אפים. חשוב שההצלחות הללו יהפכו את בית הספר: חברות לוגיסטיות קטנות ובינוניות רבות רואות בדיוק את מה שהגדולים עושים וכעת מתחילות גם להטיל פתרונות AI באזורים מסוימים.

השפעות כלכליות של AI במחסן

הצגת AI ו- ML בלוגיסטיקה של Warehouse אינה רק טכנית, אלא גם החלטה כלכלית. חברות מקוות ליתרונות עסקיים מוחשיים, אך עליה גם להשקיע ולקחת בחשבון תופעות לוואי אפשריות.

ראשית להשפעות הכלכליות החיוביות

כפי שכבר הוסבר, AI מגביר משמעותית את היעילות במחסן - תהליכים פועלים מהר יותר ועם פחות שגיאות. זה משפיע ישירות על העלויות. לדוגמה, באמצעות תכנון מסלול אופטימיזציה של AI לעובדי מחסן או רובוטים, ניתן להפחית באופן דרסטי את הזמן לנקוט בהזמנה, מה שאומר שניתן לעבד יותר הזמנות לכל שכבה (תפוקה גבוהה יותר). ניתן לחסוך עלויות כוח אדם או להשתמש בו טוב יותר מכיוון שהעובדים מקלים על ידי אוטומציה וניתן להשתמש במקומות אחרים במקום אחר במקומות אחרים. ניהול מלאי הנתמך על ידי AI מפחית את עלויות המלאי מכיוון שפחות הון מחויב לסחורות מיותרות ופחת בגלל קלקול או מוצרים מיושנים יורדים. סקר הראה כי חברות לוגיסטיות רבות ב- AI רואות את ההזדמנות להגדיל משמעותית את האיכות והפרודוקטיביות - אפילו כתעשייה חלוצית של דיגיטציה, למעלה ממחצית מהחברות דירגו את הלוגיסטיקה. המשמעות היא שהתעשייה מצפה מ- AI לתרום לערך מוסף.

מספרים ספציפיים עומדים בבסיס פוטנציאל החיסכון

ניתוחי Accenture מנבאים כי השימוש ב- AI יכול להגביר את היעילות הלוגיסטית ב- 2035 ביותר מ- 40 %. פירוש הדבר היה הפחתת עלויות עצומה, מכיוון שגידול ביעילות פירושו בדרך כלל יותר תפוקה (הפעלת הזמנות) עם אותו קלט או פחות (זמן, כוח אדם, שטח). כבר כיום, החזר השקעה (ROI) מהיר לעיתים קרובות יחסית בפרויקטים קונקרטיים. מערכות AI המייטמות את הובלות או עומסי משאיות, למשל, יכולות לחסוך עלויות דלק ולהימנע מטיולים ריקים, כך שההשקעה בתוכנה תשלם בעצמה תוך מספר שנים. KI תורם גם לחיסכון בעלויות על ידי הימנעות מהשבתה (הפרעות המובילות לעיכובים במסירה), למשל אם העיקרי החזוי מונע מערכות למנוע עמדות אור מכונות יקרות במחסן.

פרויקטים של טייס ומקרים עסקיים: כאשר AI משתלם בלוגיסטיקה של המחסן

עם זאת, עלויות השקעה ואתגרים מתקזזים גם מההזדמנויות. הרכישה של רובוטים, חיישנים ותוכנת AI יקרה בתחילה. לא לכל חברה יש את הכוח הפיננסי של אמזון להכניס מאות מיליון לאוטומציה. מקבלי החלטות לוגיסטיים רבים מהססים בגלל עלויות ההשקעה הגבוהות או היעדר תשתית IT. במיוחד בחנויות קטנות ובינוניות, היסודות הדיגיטליים (למשל רכישת נתונים רציפה) חסרים לרוב על מנת לנצל באופן מלא את AI. בנוסף, יישום דורש ידע: מומחים ב- AI וניתוח נתונים הם מבוקשים, אך נדירים ויקרים. בתחילה, פרויקטים של AI יכולים להגדיל את המורכבות של מה שהופך את הכשרת העובדים לניהול שינויים.

בטווח הקצר יתכנו גם משמרות בעלויות. לדוגמה, עם שימוש נוסף ב- IT, המאמץ לאבטחת מידע ותחזוקה של המערכות עולה. יש לתכנן תקציבים לעדכוני תוכנה רגילים, הדרכת Neut Neut (במקרה של ML) או מערכות גיבוי. עלויות האינטגרציה-i.e. כדי לשלב פתרונות AI בנופי המערכת הקיימים-אסור להמעיט בערכה. אורקל, למשל, מדגישה כי יישום יכול להיות לעתים קרובות קשה ויקר, במיוחד כאשר יש להכשיר דגמי ML בהתאמה אישית על הנתונים שלו.

אולם בטווח הארוך, מרבית המומחים מצפים לפוטנציאל החיסכון לעלות על ההשקעות. אם חברה התגברה על המכשולים הראשונים, מחסן הנתמך על ידי AI בדרך כלל פועל באופן כלכלי יותר באופן משמעותי. ישנם גם גורמים רכים: מחסן מודרני ואוטומטי יכול להגיב מדרגית יותר לצמיחה (להתמודד עם יותר הזמנות מבלי שיצטרך למלא כוח אדם ליניארי). זה מגדיל את התחרותיות - אתה נשאר תחרותי עם זמני המסירה ועלויות או אפילו יכול להבדיל את עצמך על ידי שירות מהיר במיוחד. בנוסף, תהליכים מותאמים ל- AI עוזרים לקצר את זמני המסירה, אשר בתורם יכולים להגדיל את נאמנותם ומכירות הלקוחות (אנא הזמינו שוב לקוחות מרוצים).

היבט מעניין הוא קיימות, שהיא גם רלוונטית כלכלית. KI עוזר להפעיל ידידותי יותר לסביבה (למשל על ידי שימוש מיטבי בתפקידי משאיות, החוסך מסעות, או על ידי הימנעות מדוכנים עודפים, מה שמוריד ייצור יתר). מכיוון שהקיימות מתוגמלת כעת גם על ידי משקיעים ולקוחות, הדבר יכול להביא בעקיפין יתרונות כספיים (מילות מפתח "לוגיסטיקה ירוקה" כטיעון מכירות).

לסיכום, AI משפיע על עלויות האחסון במובנים רבים: עלויות כוח אדם, עלויות מלאי, עלויות שגיאה, עלויות הפסד - ניתן להפחית את כל אלה על ידי AI. זה עומד בפני עלויות השקעה ותפעול עבור מערכות AI. חברות צריכות לשקול מתי ואיפה AI משתלמת עבורן. בפועל, אנו חווים שלעתים קרובות מתחילים פרויקטים של פיילוט כדי לקבל דמויות קונקרטיות. אלה בדרך כלל מראים אם קנה המידה כדאי. מכיוון שהטכנולוגיה הופכת לנגישה יותר ויותר זולה יותר (שירותי ענן, פתרונות סטנדרטיים), סף הכניסה יורד.

בסך הכל ניתן לומר: AI הוא גורם תחרותי בלוגיסטיקה. אם אתה משקיע מוקדם ובאופן הגיוני, אתה יכול להשיג מנהיגות עלות או להשיג מוביל שירות. חברות שמחכות, לעומת זאת, מסתכנות בעבודה לא יעילה יותר לטווח הארוך ומפסידות נתחי שוק. עם זאת, ההקדמה אינה טריוויאלית-היא נוקטת בתיק עסקי משכנע, תכנון טוב ולעתים קרובות גם גיבוי הניהול מכיוון שזה קשור לקורס אסטרטגי.

מתאים לכך:

תכנון ויישום יעיל: AI, רובוטיקה ואוטומציה במבני אחסון מודרניים

הבדלים אזוריים: גרמניה, האיחוד האירופי, ארה"ב ויפן

פיתוח והתפשטותו של AI בלוגיסטיקה של Warehouse שונה אזורית, מושפעת מתנאים כלכליים, חלוץ טכנולוגי ומסגרת פוליטית. מבט באזורים חשובים:

גרמניה והאיחוד האירופי

בגרמניה, תעשיית הלוגיסטיקה חשובה מאוד ונחשבת לחדשנית יחסית. מחקרים מראים כי 22 % מחברות הלוגיסטיקה הגרמניות כבר משתמשות ב- AI ועוד 26 % יש תוכניות קונקרטיות לכך. חברות גרמניות רואות בחברות גרמניות KI מועילות, במיוחד בתחום תחזית הביקוש, תכנון מכירות ואופטימיזציה לתחבורה. עם זאת, בערך 20 % מהמחסן בגרמניה הם כיום אוטומטיים ברובם. המשמעות היא שהרוב עדיין עובד עם תהליכים ידניים בעיקר. האתגרים טמונים לעתים קרובות במורכבות המערכת ובמחסור בעובדים מיומנים, המעכב את יישום הטכנולוגיות החדשות. עם זאת, חברות גרמניות משקיעות בחריפות ב- AI על מנת לייעל את התהליכים ולהישאר תחרותיים.

מבחינה פוליטית, גם גרמניה וגם האיחוד האירופי מקדמים באופן מאסיבי טכנולוגיות AI. גרמניה השיקה אסטרטגיית AI וסיפקה מיליארדי מחקר. מוסדות כמו מכוני Fraunhofer (למשל IML בדורטמונד) מכוונים לפתרונות AI ללוגיסטיקה. מונחים כמו תעשייה 4.0 ולוגיסטיקה 4.0 מסגרים את החזון בו AI ממלא גם תפקיד מפתח. האיחוד האירופי מתכנן להתקדם עם תוכניות כמו אופק אירופה ופרויקטים מיוחדים לתמיכה, AI ורובוטיקה בתעשייה. יחד עם זאת, באירופה אתה שם לב להנחיות אתיות ולוועדת האיחוד האירופי-מפתח ופרויקט ויסות AI אירופי (AI ACT). זה נועד להבטיח כי AI משמש אמין ובבטיחות, וזה גם חשוב בלוגיסטיקה (למשל הגנת נתונים על נתוני עובדים, תקני בטיחות למערכות אוטונומיות).

אַרצוֹת הַבְּרִית

ארצות הברית היו מנהיגים ארוכים בתחום האוטומציה ומחקר AI והכילו ענקיות טק כמו גוגל, אמזון, יבמ, מיקרוסופט, המניעה את AI מאוד. עם זאת, בתרגול של לוגיסטיקה של המחסנים, ארצות הברית אינה אוטומטית בהרבה מאירופה. ההערכה היא שרק כ 20 % ממחסני ארה"ב הם אוטומטיים מאוד. עם זאת, עלויות העבודה הגבוהות והמחסור הגובר בעבודה בארצות הברית מגדילים כעת מאוד את ההשקעות באוטומציה. חברות גדולות כמו אמזון, וולמארט או UPS מיישמות מערכות מבוססות AI ומשמשות כסוסי טיוטה. ארצות הברית מבינה כי טכנולוגיית AI נחוצה כדי לא להיפטר מאחור בתחרות העולמית (במיוחד בהשוואה לאסיה).

מבחינה פוליטית, ישנם סדרי עדיפויות אחרים בארצות הברית - כאן שולטות בהשקעות ויוזמות פרטיות. מימון המדינה הוא פחות מרכזי מאשר באיחוד האירופי או בסין, אך ישנן תוכניות של משרד ההגנה או מחלקת האנרגיה תומכות בעקיפין במחקר AI (למשל לרכבים אוטונומיים, המועילים גם לוגיסטיקה). עם זאת, לאחרונה, אסטרטגיות AI נדונות גם לאומית, בפרט לחיזוק הבסיס התעשייתי. בסך הכל ניתן לומר: חברות אמריקאיות נוהגות באופן פרגמטי בלוגיסטיקה, בעוד שהפוליטיקה מנסה לאט לאט ליצור מסגרת להתעדכן בינלאומית.

יַפָּן

יפן היא אחת החלוצים ברובוטיקה ואוטומציה - בתעשייה (למשל ייצור רכב), ביפן יש צפיפות רובוט של 399 רובוטים לכל 10,000 עובדים והיא נמצאת בראש העולם. עם זאת, בלוגיסטיקה של מחסן, יפן הייתה עד כה שמורה יותר. שיטות עבודה מסורתיות והערכה גבוהה של עבודה אנושית הובילו זה מכבר לעובדה שאוטומציה של המחסן נותרה נמוכה יחסית. אבל זה משתנה כעת במהירות, מכיוון שיפן מתמודדת עם בעיות דמוגרפיות חריפות: ישנם פחות ופחות עובדים צעירים, ומגביל זמן עבודה סטטוטורי מכריח את חברות להתקין פתרונות אוטומציה על מנת לשמור על הפרודוקטיביות. לפיכך, יותר ויותר חברות יפניות פונות לפתרונות מודרניים בנושא AI. הממשלה מקדמת זאת באופן פעיל - ישנה "אסטרטגיית הרובוט החדשה" שמכוונת לשימוש ברובוטים בענפי שירות כמו לוגיסטיקה.

בנוסף, יפן מפיצה את הרעיון של החברה 5.0, חברה סופר-רשת בה AI כל יכולת לשלוט באתגרים חברתיים (כמו החברה המזדקנת). בהקשר זה, למשל, מעובדים משאיות משלוח אוטומטיות, מערכות טעינה ופריקה מבוססות רובוט ורשתות אספקה מותאמות ל- AI. אנו כבר רואים מרכזי לוגיסטיקה יפניים המצוידים במלגזות נטולות נהגים ומערכות מסוע בשליטת AI. אז בעוד שיפן החלה מעט מאוחר יותר, האוטומציה במחנות ושימוש ב- AI צריכים לגדול פתאום שם בשנים הקרובות. מבחינה תרבותית, קבלת הרובוטים גבוהה מאוד, מה שמקל על השינוי.

סין ודרום קוריאה (להשוואה)

גם אם לא נדרש במפורש בשאלה, מבט מהיר כדאי: סין משקיעה באגרסיביות ברובוטיקה וב- AI וכעת היא השוק הגדול בעולם לרובוטים תעשייתיים. מעל 50 % מכלל הרובוטים החדשים ברחבי העולם מותקנים בסין. ממשלת סין מסבסדת פיתוח זה כדי למודרניזציה של שרשראות האספקה שלה. במיוחד באמצעות בום המסחר האלקטרוני (Alibaba, JD.com וכו ') סין חוותה דחף גדול בפתרונות מחסן אוטומטיים. לעומת זאת, דרום קוריאה נחשבת למובילה סודית באוטומציה של המחסן: מעל 40 % מהמחנות יש אוטומטיים, בזכות היי -טק וחברות כמו קופנג, הנשענות על AI. מדינות כאלה משמשות מדד מה שאפשר אם אתה מציג בעקביות טכנולוגיה.

אירופה (האיחוד האירופי) בסך הכל

אירופה עוברת - עם חריגים - ברמה של ארה"ב. בתוך אירופה, מדינות כמו גרמניה, הולנד או סקנדינביה ממוקמות היטב מבחינת IT לוגיסטית, בעוד שאחרים מדביקים לעשות זאת. עם פרויקטים משותפים (למשל GAIA-X לתשתית נתונים) ומענקים, האיחוד האירופי מנסה לקדם את ההתקדמות באופן אחיד. בנוסף, ישנם פרויקטים מחקריים ברחבי האיחוד האירופי בתחום AI לתחבורה ולוגיסטיקה (למשל, למחלקות משאיות אוטונומיות, ויסות מזל"ט משלוח וכו '), שכמובן גם משפיעות על המחנות, מכיוון שהכל משתלב.

לסיכום: גרמניה/האיחוד האירופי וארה"ב עדיין שווים יחסית בשימוש מעשי ב- AI במחנות-הרבה פוטנציאל מוכר, אך עדיין חלקים גדולים מהתעשייה ללא AI. אסיה הטרוגנית: סין ודרום קוריאה הרבה לפני השימוש בכפייה, יפן בתהליך התפיסה. תכניות הפוליטיקה והמימון האזוריות ממלאות תפקיד מרכזי: בעוד שסין ולעתים אירופה דוחפים מאוד מהמדינה, המגזר הפרטי נוהג בארצות הברית. בסופו של דבר כולם מציינים: פתרונות טובים נלקחים בינלאומית. לפיכך, ניתן לצפות להתכנסות מסוימת-לוגיסטיקה של בית הם גלובליים, ומושגי AI מצליחים (בין אם "דרך אמזון" או רובוטים של עליבאבא) יתפשטו ברחבי העולם.

מחסן אוטומטי 2050: חזון הופך למציאות

מבט אל עתיד המחסן לוגיסטיקה עם AI ולמידה במכונה מבטיח התפתחויות מרגשות נוספות. מונח שנופל שוב ושוב הוא "המחסן החכם" - המחנה הדיגיטלי כמעט לחלוטין והאינטליגנטי. בתרחישים עתידיים כאלה, כל המערכות והמכונות מתקשרות זו עם זו (אינטרנט של מילות מפתח של דברים, IoT). AI יוצר את המוח השולט במכשירים ברשת. אתה יכול לדמיין מחסן בשנת 2050, בו כמעט כל הפעילויות השגרתיות אוטומטיות: רכבים אוטונומיים קודמו, קטיף רובוטים, מלאי (למשל הכרת חתיכות מדף על ידי מצלמה), מערכות AI עוקבות אחר הכל בזמן אמת.

מתאים לכך:

פיתוח נוסף ואופטימיזציה חדשה של לוגיסטיקה של המחסן: מחסן, רובוטיקה אוטומטית ו- AI לעידן חדש של יעילות

התפתחויות פוטנציאליות

אנו נמצאים רק בתחילת מה AI יכול לעשות בלוגיסטיקה. בעתיד, אלגוריתמים של למידה עצמית יכולים לייעל את מתחמי האחסון שלמים בזמן אמת - הסתגלות באופן דינמי לתמהיל המוצר, מצב הזמנה או אפילו אירועים בלתי צפויים (כמו סגירת גבולות פתאומית או מחסור בחומר גלם). Generative AI (ידוע על ידי Chatgpt & Co.) יכול לעזור בתהליכי תכנון, למשל תכנון תרחישים אלטרנטיביים לכישלונות שרשראות אספקה. הרובוטיקה היא ככל הנראה מגוונת יותר: כיום יש לנו רובוטים מתמחים למשימות מסוימות; בעתיד, רובוטים הומנואידים או מערכות רובוט גמישות במיוחד יכלו לעבוד במחסן שלוקחים מגוון רחב של משימות (אחיזה, נשיאה, נהיגה). הגישות הראשונות (רובוטים עם שתי רגליים כעוזרי מחסנים) כבר נבדקים.

שיתוף הפעולה האנושי-מכונה מעודן עוד יותר. קובוטים יכולים לעבוד בשיתוף פעולה הדוק עם אנשים ללא כלובי מגן, ו- AI יכול לשמש כעוזר אישי לכל עבודת מחסן - למשל באמצעות משקפי נתונים עם מציאות מוגברת, המראים את העובד בזמן אמת את כל המידע הרלוונטי (שטח אחסון, שלב הבא, אזהרות). לבישים הנתמכים ב- AI יכולים גם לפקח על האבטחה (למשל צמיד רוטט כאשר מלגזה נמצאת בקרבת מקום). כל זה משמש לשיפור תנאי העבודה ולהפחתת שגיאות או תאונות נוספות.

כמובן שיש גם אתגרים ושאלות אתיות בדרך לשם. דאגה שנדונה בתדירות גבוהה היא שאלת התפקיד: אם יותר ויותר אוטומטית במחסן, מה קורה לעובדי המחסנים? בטווח הקצר ניתן להשמיט פעילויות מסוימות - לדוגמה, אתה זקוק לפחות קוטפים ידניים אם רובוטים יקבלו משימה זו. מחקרים מנבאים ירידה בעבודות אנושיות, במיוחד בפעילויות פשוטות וחוזרות על עצמן. אבל יש גם תפקידים חדשים: AI גם יוצר מקומות עבודה חדשים - רק אחרים. בעתיד יידרשו יותר ויותר מומחים לתחזוקת רובוטיקה, ניתוח נתונים או תמיכה במערכת AI. אז בעוד שעבודות שגרתיות פיזיות פוחתות, הדרישות לידע טכני עולה. חברות נדרשות להכשיר ולהכשיר את עובדיהן כך שיוכלו להיות הגיוניים בסביבה מבוססת AI. מעניין, שחברות מסוימות אף מדווחות על כך שהאוטומציה אפשרה להם להרחיב ולהעסיק יותר עובדים מכיוון שעסקיהם גדלו. המכונה לא בהכרח לוקחת את העבודה כולה, אך לעיתים קרובות רק החלקים המונוטוניים והלחוצים ממנה - אנשים יכולים אז לקחת על עצמם משימות מוסמכות יותר.

אדם נגד מכונה? מדוע פתרונות היברידיים ישלטו במחסן

היבטים אתיים משפיעים גם על הגנת המידע והשקיפות. AI במחסן אוסף נתונים רבים, כמו ביצועי עובדים (פיק -אפ, שיעורי תנועה) או למעקב אחר הסביבה. כאן, יש לטפל בזהירות בנתונים אישיים על מנת לשמור על פרטיות וכדי לשמור על מעקב במקום העבודה במסגרת. החלטות ש- AI מקבלות צריכות להיות מובנות - לדוגמה, אם אלגוריתם מציין כמה עובד צריך לעשות, יש צורך בקריטריונים שקופים כדי להבטיח הגינות. בהקשר זה, האיחוד האירופי מדגיש אלגוריתמים AI אמינים שהם מסבירים, הוגנים ואמינים.

נושא נוסף הוא אבטחה: יש לתכנן רובוטים אוטונומיים ומערכות AI באופן שאין סכנה לבני אדם. זה דורש סטנדרטים ובדיקות טכניות (למשל מללזה לנהיגה עצמית חייבת להפסיק 100 % באופן אמין אם אדם בדרך). אבטחת הסייבר הופכת גם היא חשובה יותר: מחנה ברשת יכול להיות המטרה של התקפות האקרים, ולכן יש להגן על מערכות AI מפני מניפולציה.

בחזון העתידי תוכלו אפילו לדמיין מחנות אוטונומיים לחלוטין העובדים ללא תאורה בלילה מכיוון שרק מכונות פעילות. אנשים מעדיפים להשתלט על פונקציות הבקרה. עם זאת, אנשים נשארים מרכיב מרכזי בעתיד הנראה לעין - ולו רק כדי להבטיח יכולת גמישות ופתרון בעיות במצבים בלתי צפויים. לפיכך, הפיתרון ההיברידי (אנושי + AI) צריך להיות הדרך של העשורים הבאים.

עתיד המחסן לוגיסטיקה: מדוע AI הוא כעת הכרחי

ישנם גם אתגרים ביישום המעשי: חברות רבות מתמודדות עם השאלה כיצד להציג AI. סטנדרטים חסרים, יש ג'ונגל של ספקים והצלחה תלוי באיכות נתונים טובה. אם יש לך נתונים רעים או לא שלמים, אינך מקבל תוצאות טובות עם AI ("זבל פנימה, זבל החוצה"). יש להבטיח את יכולת ההפעלה הדדית בין מערכות שונות (למשל ה- AI של המחסן ו- AI של ניהול תחבורה) כך שתיווצר באמת שרשרת אספקה אינטליגנטית רציפה.

עם זאת, המגמה ברורה: AI הופכת חשובה יותר ויותר בלוגיסטיקה של המחסן. בעוד עשר שנים, הרבה ממה שהוא פרויקט פיילוט כיום יהיה כמובן חלק מחיי היומיום. חברות המתחילות כיום זוכות לחוויות יקרות ערך ויכולות לגודל את הפתרונות שלהן. פוליטיקה במדינות רבות מקדמות התפתחות זו מכיוון שהוכרה כי לוגיסטיקה היא תחום מפתח לכלכלה הכללית - ו- AI המנוף להפוך את התעשייה העיקרית הזו ליעילה ומשבר.

שילוב AI ולמידה מכונה בלוגיסטיקה של Warehouse כבר החל בהצלחה גלויה ביעילות ובמהירות. זה דורש השקעות ונדנדות, אך מציע הזדמנויות אדירות - מחיסכון בעלויות לשירות לקוחות טוב יותר ועד מודלים עסקיים חדשים. ההבדלים האזוריים יהפכו קטנים יותר עם הזמן מכיוון ששיטות העבודה המומלצות מאומצות ברחבי העולם. העתיד מבטיח לוגיסטיקה של מחסן אוטומטית אינטליגנטית עוד יותר, בה אנשים ומכונה משתפים פעולה מקרוב. יחד עם זאת, עלינו להתמודד באחריות עם השינויים - לקחת איתנו עובדים, לתכנן טכנולוגיה בבטחה ולציית למעקות אתיים. אם זה מצליח, אנו עומדים בפני עולם לוגיסטי שהוא הרבה יותר יעיל, גמיש יותר ועמיד יותר מכל מה שאנחנו יודעים מהעבר.