A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás integrációja a raktárlogisztikában – Globális fejlemények Németországban, az EU-ban, az USA-ban és Japánban

A raktárlogisztika jövője: mesterséges intelligencia által vezérelt folyamatok a maximális termelékenységért

A mesterséges intelligencia (MI) a gépek vagy szoftverek azon képességét jelenti, hogy olyan feladatokat hajtsanak végre, amelyekhez általában emberi intelligenciára van szükség – például logikus gondolkodás, tanulás, tervezés vagy kreatív problémamegoldás. Lényegében arról van szó, hogy a számítógépes rendszerek képesek következtetéseket levonni az adatokból és döntéseket hozni, ahelyett, hogy egyszerűen szigorúan előre meghatározott szabályokat követnének. A gépi tanulás (ML) a MI egyik részterülete, amelyben az algoritmusok nagy mennyiségű adat elemzésével önállóan ismerik fel a mintákat, és ennek megfelelően alakítják viselkedésüket. Egyszerűen fogalmazva, egy ML-rendszer a tapasztalatokból tanul: a korábbi adatokkal „betanítják”, majd új, ismeretlen adatok alapján előrejelzéseket vagy döntéseket hozhat. Ez lehetővé teszi a MI számára, hogy folyamatosan javítsa saját előrejelzéseit és teljesítményét anélkül, hogy az embereknek minden egyes esetre explicit módon kellene programozniuk.

A logisztikában – és különösen a raktárlogisztikában – a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás hatalmas lehetőségeket nyit meg. A logisztikai iparág kiterjedt hálózatokkal rendelkezik és hatalmas mennyiségű adatot generál, így ideális alkalmazási terület a mesterséges intelligencia számára. Az intelligens algoritmusok például képesek megjósolni a jövőbeli rendelési mennyiségeket, optimális útvonalakat kiszámítani, vagy összetett raktári folyamatokat vezérelni. Az öntanuló rendszerek gyorsabban és gyakran pontosabban tudnak döntéseket hozni, mint az emberek, különösen nagy mennyiségű adat valós idejű feldolgozása esetén. Ezért a mesterséges intelligencia technológiáit a modern raktárak különböző területein alkalmazzák – a készletgazdálkodástól és a komissiózástól kezdve a raktáron belüli szállításirányításig.

Általánosságban elmondható, hogy a raktárban alkalmazott mesterséges intelligencia lényegében egy tapasztalt raktárvezető „gondolkodását” utánozza, csak sokkal több adathoz fér hozzá. Például a mesterséges intelligencia rendszerek képesek azonosítani, hogy mely cikkek fogynak jól és mikor, hogyan kell a leghatékonyabban tárolni az árukat, vagy milyen útvonalakat kell egy targoncának megtennie az időmegtakarítás érdekében. Ezek az automatizált, adatvezérelt döntések képezik az alapját a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás egyre növekvő integrációjának a raktárlogisztikába.

Raktári folyamatok optimalizálása mesterséges intelligencia segítségével

A mesterséges intelligencia egyik legnagyobb előnye a raktárlogisztikában a meglévő folyamatok optimalizálása. A raktárak az információ folyamatos áramlására támaszkodnak – például készletadatokra, rendelési adatokra vagy az áruk helyadataira. Ahol az emberek hajlamosak a hibákra, vagy korlátozott információfeldolgozási képességekkel rendelkeznek, a mesterséges intelligencia pontosságot és sebességet biztosít. Például a mesterséges intelligencia valós időben képes adatokat szolgáltatni és elemezni, lehetővé téve a hibák gyorsabb észlelését és kijavítását, mielőtt azok problémákat okoznának. Az olyan rutinfeladatok, mint a készletszintek ellenőrzése vagy a bejövő áruk rögzítése, automatizálhatók, ezáltal tehermentesítve az alkalmazottakat.

A mesterséges intelligencia által működtetett rendszerek képesek felismerni a raktári folyamatok olyan mintázatait is, amelyek esetleg nem láthatók. Ezen adatelemzés révén a rendszer jobban megérti a raktár aktuális helyzetét, azonosítja a szűk keresztmetszeteket vagy a hatékonyság hiányát, és fejlesztéseket javasol. Gyakorlati példa erre az útvonaloptimalizálás: az algoritmusok elemezhetik és optimalizálhatják a raktári dolgozók vagy az anyagmozgató berendezések (pl. targoncák) gyalogútjait. Például a komissiózási listákat úgy rendezik, hogy az alkalmazottak a lehető legrövidebb utat válasszák a raktáron keresztül. Ez csökkenti az utazási időt, és lehetővé teszi a megrendelések gyorsabb összeállítását. Hasonlóképpen, a mesterséges intelligencia funkciói meghatározhatják az egyes termékek legjobb tárolási helyét – mérete, forgási sebessége és egyéb tényezők alapján –, hogy hatékonyabbá tegyék a tárolást és a visszakeresést.

Egy másik fontos szempont a hibák csökkentése és a minőség javítása. A mesterséges intelligenciával működő képfelismerő rendszerek például képesek a csomagok átvételekor beolvasni, és ellenőrizni azok állapotát és méreteit. Ez lehetővé teszi a sérülések vagy a helytelenül címkézett tételek azonnali észlelését. Az ilyen automatizált minőségellenőrzések biztosítják, hogy a problémákat a folyamat korai szakaszában megoldják, és ne terjedjenek át az egész ellátási láncban. Továbbá a mesterséges intelligencia idővel tanul: Bár kezdetben hibák előfordulhatnak, a gépi tanulási technikák folyamatosan javítják a képfelismerést, így fokozatosan csökkentve a hibaszázalékot.

Mindezek az optimalizálások végső soron a raktári műveletek termelékenységének növekedéséhez és költségeinek csökkenéséhez vezetnek. A robotok és a mesterséges intelligencia alapú rendszerek bizonyos feladatokat lényegesen gyorsabban és pontosabban tudnak elvégezni, mint az emberek, ezáltal növelve a termelékenységet. Ugyanakkor a raktári adatok algoritmikus elemzése jobb stratégiai döntéseket tesz lehetővé – például a személyzeti és erőforrás-tervezésben –, így az átfogó folyamatok hatékonyabbak. A mesterséges intelligencia alapú megoldások folyamatosan figyelemmel kísérhetik a műveleteket, elemezhetik a kockázatokat, és proaktívan cselekedhetnek (pl. észlelhetik a közelgő szűk keresztmetszetet, és ellenintézkedéseket tehetnek). Összességében ez javítja az átláthatóságot a raktárban, és a problémákat gyakran még a felmerülésük előtt azonosítják. Mindez hozzájárul a költségcsökkentéshez, mivel egy hatékonyabb raktár kevesebb hulladékot termel, csökkenti a hibaköltségeket, és optimálisan kihasználja a munkaidőt. Szakértői előrejelzések szerint a mesterséges intelligencia alapú technológiák jelentős nagyságrendekkel növelhetik a logisztikai ágazat hatékonyságát az elkövetkező években – az Accenture például 2035-re több mint 40%-os hatékonyságnövekedést becsül.

Összefoglalva, a mesterséges intelligencia növeli a raktári folyamatok sebességét, pontosságát és rugalmasságát. Ez a gyorsabb termékelhelyezéstől és -szállítástól kezdve a készleteltérések minimalizálásán át az ellátási lánc más területeivel való jobb koordinációig terjed. A vállalatok számára ez nagyobb raktári hatékonyságot jelent, miközben egyidejűleg mentesíti az alkalmazottakat a monoton vagy összetett feladatok alól.

Alkalmas:

• Raktár a határán? Raktárautomatizálás: Raktároptimalizálás kontra utólagos átalakítás – A helyes döntés a raktára számára

Igény-előrejelzés és készletgazdálkodás gépi tanulással

A gépi tanulás egyik kulcsfontosságú alkalmazása a raktárlogisztikában az igényelőrejelzés. Ez a jövőbeli kereslet előrejelzésére utal – más szóval arra a kérdésre: Melyik termékre lesz szükség, mikor és milyen mennyiségben? A kérdés pontos megválaszolása felbecsülhetetlen értékű, mivel lehetővé teszi az optimális készletgazdálkodást. A túl sok készlet szükségtelenül leköti a tőkét és a tárolóhelyet, míg a túl kevés készlet ellátási szűk keresztmetszetekhez és elégedetlen ügyfelekhez vezet. A mesterséges intelligencia alapú rendszerek enyhíthetik ezt a dilemmát azáltal, hogy nagy adathalmazok alapján rendkívül pontos előrejelzéseket tesznek.

A modern gépi tanulási modellek elemzik a múltbeli értékesítési adatokat, a szezonális ingadozásokat, az aktuális megrendeléseket, a marketingkampányokat, a közösségi média trendjeit és számos más befolyásoló tényezőt. Ezekből mintákat és összefüggéseket tanulnak. Egy ilyen rendszer például felismeri, hogy bizonyos termékek eladásai megnőnek, amint egy adott esemény küszöbön áll (például a grillezéshez használt faszén iránti kereslet megnő a nyári hétvégék előtt). Az ilyen minták alapján a mesterséges intelligencia automatikusan megjósolja, hogy milyen mennyiségű árut kell leszállítani melyik helyszínre és mikor. Ezek az előrejelzések segítenek a vállalatoknak a készletszintjüknek a kereslet kielégítéséhez való igazításában. Konkrétan ez azt jelenti, hogy ha előre látható, hogy egy termék iránti kereslet hamarosan megnő, a mesterséges intelligencia biztosítja, hogy a készletek időben megrendelve legyenek és elérhetőek legyenek a raktárban. Ezzel szemben figyelmeztetést ad, ha egy termék iránti kereslet várhatóan csökkenni fog, így megelőzve a túlkészletezést és a túltermelést.

Gyakorlati példa erre a német online kiskereskedő, az OTTO. A vállalat 2019 óta egy saját fejlesztésű, mesterséges intelligencián alapuló értékesítési előrejelző rendszert használ. Ez a rendszer lényegében az értékesítés jövőjébe tekint, és minden releváns folyamatot támogat – a beszerzéstől és a raktározástól a kiszállításig. A mesterséges intelligencia előrejelzései pontosan megmutatják az OTTO-nak, hogy mely cikkek érkeznek meg a raktárba és mikor, valamint a várható értékesítési mennyiséget egy adott időpontban. Ezen információk alapján az OTTO eldönti, hogy egy adott cikket meg kell-e vásárolni, és ha igen, milyen mennyiségben, és hogyan kell elosztani. Például a mesterséges intelligencia meghatározza, hogy egy terméket raktáron kell-e tartani, vagy szükség esetén közvetlenül a gyártótól kell-e szállítani a vevőnek. Az előrejelzés így közvetlen hatással van a beszerzésre, a raktározásra és a forgalmazásra. Az eredmény: Csak azokat az árukat tartják raktáron, amelyekre valóban szükség van, csökkentve a költséges túlkészletezést és a későbbi kedvezményes értékesítést. Ugyanakkor az előrejelzések biztosítják, hogy a cikkek a kereslet növekedésével azonnal elérhetőek legyenek, így nem maradnak ki az értékesítési lehetőségek. Ennek a mesterséges intelligenciának köszönhetően az OTTO mostantól automatikusan átrendeli termékkínálatának 35%-át anélkül, hogy embernek manuálisan kellene leadnia a rendelést – ez is bizonyítja, hogy milyen jól működnek az előrejelzések.

Más vállalatok is használnak mesterséges intelligenciával vezérelt készletoptimalizálást. A DHL például arról számol be, hogy a mesterséges intelligencia által vezérelt rendszerek valós időben képesek összehasonlítani a keresletet és a készletszinteket, és automatikusan kezdeményezni az utánrendeléseket. Még a csúcskeresletet is képesek előre jelezni, hogy megakadályozzák mind a készlethiányt, mind a túlkészletezést. Ez biztosítja a gyors kiszállítást az ügyfeleknek, mivel mindig van elegendő készlet, miközben kiküszöböli a felesleges pufferkészleteket, amelyek költségeket okoznának.

A gépi tanuláson alapuló kereslet-előrejelzés nemcsak a vállalat saját készleteire van hatással, hanem a teljes ellátási láncára is. A pontos előrejelzések lehetővé teszik például, hogy az árukat előre, még a megrendelések beérkezése előtt elküldjék a regionális elosztóközpontokba. Az OTTO például regionális előrejelzéseket készít annak előrejelzésére, hogy mely termékeket hol és milyen mennyiségben rendelik meg. Ezeket a tételeket ezután proaktívan kiszállítják egy közeli raktárba. Ez lerövidíti a szállítási időket és csökkenti a szállítási távolságokat, ami szintén csökkenti a CO₂-kibocsátást.

Összefoglalva, a mesterséges intelligencia által vezérelt kereslettervezés hatékonyabb készletgazdálkodáshoz vezet: mindig a megfelelő termék áll rendelkezésre a megfelelő mennyiségben a megfelelő időben. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy elkerüljék az ellátási szűk keresztmetszeteket, növeljék az ügyfelek elégedettségét, és egyidejűleg csökkentsék a tárolási költségeket. A raktárlogisztika számára ez kevesebb „tűzoltási” műveletet jelent a hirtelen hiányok megoldására, mivel a mesterséges intelligencia nagy valószínűséggel képes korán felismerni és kezelni az ilyen helyzeteket. Az egyre ingatagabb ügyfélmagatartás idején (gondoljunk az e-kereskedelem fellendülésére, az online promóciók miatti szezonális csúcsokra stb.) ez a proaktív menedzsment kulcsfontosságú versenyelőnyné válik.

Automatizálás és robotika a raktárban

A mesterséges intelligencia integrációjának egyik különösen szembetűnő területe a robotika általi automatizálás a raktárakban. A modern raktárak egyre inkább olyan intelligens gépekre támaszkodnak, amelyek képesek áruk mozgatására, emelésére, válogatására vagy csomagolására – gyakran mesterséges intelligencia által vezérelve vagy támogatva. Ezek a raktári robotok tehermentesítik az emberi alkalmazottakat, különösen a fizikailag megterhelő, monoton vagy időkritikus feladatok alól.

Egy példa erre a raktárakban használt önvezető járművek, más néven AGV-k (Automated Guided Vehicles) vagy AMR-ek (Autonomous Mobile Robots). Ezek a járművek – a kicsi, lapos szállítórobotoktól az automatizált targoncákig – teljesen önállóan képesek raklapokat, dobozokat vagy egyedi tételeket szállítani A pontból B pontba. Ezt érzékelők, kamerák és navigációs rendszerek teszik lehetővé, kombinálva a mesterséges intelligencia által vezérelt útvonaltervezési algoritmusokkal. A robotok „látják” a környezetüket, észlelik az akadályokat, és megtalálják a legjobb útvonalat a célállomásukhoz. A mesterséges intelligencia lehetővé teszi ezeknek a járműveknek, hogy valós időben reagáljanak a változásokra – például megkerüljék a folyosón hirtelen megjelenő akadályt –, miközben továbbra is fenntartják az optimális útvonalat. Sok raktárban az ilyen önvezető teherhordók már a valóságot alkotják: árukat szállítanak a raktárhelyek között, feltöltik a készleteket a polcokon, összegyűjtik a tételeket az ügyfélrendelésekhez (automatizált rendelésfelvétel), vagy a kitöltött megrendeléseket a kiszállítóállomásra szállítják. Ez mentesíti az emberi alkalmazottakat a hosszú gyaloglási távolságok és a szállítási feladatok alól, lehetővé téve számukra, hogy az igényesebb tevékenységekre koncentráljanak.

A robotika egy másik alkalmazása a mesterséges intelligencia által vezérelt szedőrobotok. Ezek álló vagy mobil robotok megfogó karokkal, amelyek képesek tételeket kiemelni a polcokról. Képfeldolgozás (kamerák és mesterséges intelligencia által vezérelt szoftverek) segítségével egy ilyen robot azonosítja a megfelelő tételt, és kiválasztja a szükséges mennyiséget. Már léteznek olyan rendszerek, ahol a robotok egyedi alkatrészeket szednek össze: A robot utasítást kap a raktárkezelő rendszertől, például 5 egység X tétel kiválasztására. Navigál (ha mobil) a megfelelő rekeszbe, vizuálisan azonosítja a tételt, és pontosan kiválasztja. A súlyérzékelők ellenőrzik, hogy a megfelelő mennyiséget szedték-e össze, és a mesterséges intelligencia képfelismerés révén ismét megerősíti a tétel azonosságát. Az ilyen rendszerek gyakran különálló területeken vagy éjszaka működnek, hogy a megrendeléseket a nap 24 órájában elkészítsék. Összetettebb automatizálási rendszereket, például automatizált szedőrendszereket (automatizált raktárak) is használnak – itt a különböző tételeket konténerekben vagy csúszdákban tárolják, és kérésre a rendszer automatikusan egy adagolókonténerbe szállítja a kívánt tételt.

Az Amazon ebben a kontextusban vált híressé: A vállalat már körülbelül egy évtizede nagymértékben támaszkodik a raktári robotokra. Az Amazon raktáraiban több ezer apró narancssárga robot (korábban a Kiva Systems-től) szállít teljes polcrendszereket a raktáron keresztül közvetlenül az emberi komissiózókhoz. Az intelligens mesterséges intelligencia vezérlése olyan hatékonyan koordinálja ezeket a robotpolcokat, hogy az alkalmazottak utazási távolságai minimalizálódnak. Egy belső Amazon-tanulmány kimutatta, hogy ez a mesterséges intelligencia által optimalizált koordináció hatalmas megtakarításokhoz vezet – az Amazon évente körülbelül félmilliárd amerikai dollárt takarít meg, mivel a robotok gyorsabban és hatékonyabban szállítják az árukat az alkalmazottaknak. A mesterséges intelligencia folyamatosan kiszámítja, hogy melyik polcrendszereket melyik alkalmazott mellé kell szállítani a megrendelések optimális feldolgozása érdekében. Az eredmény: az ügyfélrendelések gyorsabb teljesítése alacsonyabb költségek mellett.

A válogató és csomagoló robotok is egyre elterjedtebbek. Néhány DHL csomagközpontban például a robotok már most is leveszik a csomagokat a futószalagról, és a megfelelő szállítási útvonalaknak megfelelően rekeszekbe válogatják azokat. Ezek az úgynevezett DHLBotok mesterséges intelligenciával működnek és rugalmasak – 3D kamerákkal vannak felszerelve, felismerik a szállítmányok méretét és alakját, vonalkódokat olvasnak be, és automatikusan eldöntik, hogy egy csomag melyik rekeszbe tartozik. Ezért sokkal többet jelentenek, mint merev ipari robotok; a csomagméretek széles skáláját képesek kezelni, és alkalmazkodnak a változó folyamatokhoz. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a csomagokat gyorsabban és pontosabban előválogatják, ami felgyorsítja az utolsó mérföldes kézbesítést.

Nemzetközi szinten számos izgalmas példa létezik. A kínai e-kereskedelmi óriás, Alibaba logisztikai központjában (pontosabban logisztikai leányvállalatánál, a Cainiao-nál) egy nagymértékben automatizált raktárt hoztak létre, ahol a munka mintegy 70%-át robotok végzik. Körülbelül 60 mobil robot – helyben „Zhu Que” néven ismert – szállítja az árukat a csomagolóállomásokra egy 3000 m²-es raktárban, ezzel megháromszorozva a termelékenységet. Egy emberi raktári dolgozó jellemzően körülbelül 1500 tételt szed össze műszakonként – a robotok támogatásával ez a szám 3000 tételre emelkedik, jelentősen kisebb gyaloglási távolsággal. A mesterséges intelligencia biztosítja, hogy a robotok hatékonyan működjenek együtt, ne legyenek egymás útjában, és mindig pontosan a megfelelő pillanatban szállítsák a következő tételt a komissiózó állomásra. Ez az Alibaba raktár bemutatja, hogy mi minden lehetséges technikailag, ha a raktárlogisztika szinte teljesen automatizált: az alkalmazottaknak alig kell már a folyosókon keresztül sétálniuk, mert a robotok közvetlenül hozzák hozzájuk a polcokat vagy az árukat, és az áteresztőképesség drámaian megnő.

Az intelligens raktárak gyakran több technológiát integrálnak: önvezető járműveket, robotkarokat, automatizált szállítószalagokat, IoT-érzékelőket a környezeti feltételek és a készletek monitorozására, valamint mesterséges intelligencia rendszereket, mint mindent irányító „agyat”. A cél egy hatékonyan, biztonságosan és átláthatóan működő, nagymértékben automatizált raktár. Az ilyen környezetekben az emberi alkalmazottak gyakran kéz a kézben dolgoznak együttműködő robotokkal (kobotokkal), amelyek segítik őket a nehéz tárgyak emelésében vagy az áruk kiszállításában. Miközben ennek a robotikának a bevezetése megváltoztatja az alkalmazottak munkaköri profilját, növeli a raktár általános hatékonyságát.

Sok raktár még a fejlődés elején jár – becslések szerint Németországban és az Egyesült Államokban a raktáraknak csak mintegy 20%-a automatizált, a többit még mindig túlnyomórészt manuálisan működtetik. De olyan nagy szereplők, mint az Amazon, az Alibaba és a DHL, élen járnak, fokozatosan mesterséges intelligencia alapú technológiákkal és robotokkal szerelik fel raktáraikat. Az elkövetkező években várhatóan egyre több raktári folyamat automatizálódik – legyen szó akár vezető nélküli szállítórendszerekről, automatizált válogatórendszerekről vagy intelligens alkalmazotti asszisztens rendszerekről.

Alkalmas:

• Hatékony raktárautomatizálás: 25 fontos kérdés és válasz az optimalizáláshoz – tippek a raktároptimalizáláshoz és utólagos felszereléshez

MI az ellátási láncban és a vállalati szoftverekben (SCM, DCM, ERP)

Nemcsak az egyes robotok, hanem az alapul szolgáló szoftverek is kulcsszerepet játszanak a mesterséges intelligencia integrációjában a raktárlogisztikában. A modern ellátási lánc menedzsment (SCM) rendszerek és a vállalati erőforrás-tervezési (ERP) megoldások egyre inkább mesterséges intelligencia funkciókkal vannak felszerelve, hogy javítsák a tervezést, az ellenőrzést és az irányítást az ellátási lánc mentén. A keresleti lánc menedzsment (DCM) kifejezés is megjelenik ebben az összefüggésben – itt a hangsúly kifejezetten az ügyféligényen és az ahhoz igazított ellátási láncon van. A mesterséges intelligencia egyfajta intelligens rétegként szolgálhat mindezen rendszerekben, jelentősen javítva a hagyományos funkciókat.

Egy kulcsfontosságú példa erre a raktárkezelő rendszer (WMS) – az a szoftver, amely az összes raktári műveletet kezeli (az árubevételtől és betárolástól a rendelésfelvételig és az árukiadásig). A múltban a raktárkezelő rendszerek előre programozott szabályok szerint működtek. Most azonban a gyártók olyan mesterséges intelligencia alapú modulokat integrálnak, amelyek „okosabbá” teszik a raktárkezelő rendszert. Például a lengyel divatkereskedő, az LPP egy mesterséges intelligencia alapú megoldást (PSIwms AI) vezetett be raktárkezelő rendszerébe, amely gépi tanulási mechanizmusokat használ a folyamatok optimalizálására. Az eredmény jelentősen rövidebb komissiózási útvonalak és összességében nagyobb raktári hatékonyság lett. Ez azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia kiegészítheti a meglévő logisztikai szoftvereket azáltal, hogy lehetővé teszi számukra, hogy saját működési adataikból tanuljanak, és önállóan fejlesszék a folyamatokat. Egy mesterséges intelligenciával támogatott raktárkezelő rendszer például felismeri, hogy mely tételeket rendelik gyakran együtt, és ennek megfelelően közelebb helyezi a tárolási helyeiket egymáshoz (automatizált elrendezés-optimalizálás). Vagy dinamikusan rangsorolhatja a rendeléseket a rendelkezésre álló erőforrások, a forgalmi viszonyok vagy a szállítási határidők alapján.

Ellátásilánc-menedzsment rendszerek

A mesterséges intelligenciával támogatott ellátásilánc-menedzsment rendszerek egy lépéssel tovább mennek, mivel az egyes raktárakon túl a teljes ellátási láncot vizsgálják. A mesterséges intelligenciát használják a teljes körű optimalizáláshoz: például a készletek kiegyensúlyozására több raktárhelyszín között, a szállítási kapacitás optimalizálására és a zavarokra való rugalmas reagálásra. A mesterséges intelligenciával működő SCM eszközök nagy mennyiségű adatot tudnak összesíteni különböző forrásokból – például időjárási adatokból, forgalmi információkból és beszállítói információkból –, és így valós időben módosíthatják a szállítási ütemterveket. Az Oracle leírja, hogyan használják a vállalatok a mesterséges intelligenciát a készletszintek kiegyensúlyozására és az üzemanyag-hatékony szállítási útvonalak sokkal hatékonyabb megtalálására, mint a hagyományos szoftverekkel. Egy ilyen rendszer például automatikusan kiszámíthatna egy alternatív útvonalat a következő teherautók számára, ha egy utat hirtelen lezárnak, és átütemezhetné az érintett szállításokat. Vagy észlelhetné a minőségi problémákat egy adott beszállítónál, és időben figyelmeztetéseket adhatna, mielőtt a hibás alkatrészek elérnék a raktárat.

Keresleti lánc menedzsment (DCM)

A keresleti oldalra összpontosító keresleti lánc menedzsment (DCM) szintén nagyban profitál a mesterséges intelligenciából. A cél itt az ügyféligények optimális kielégítése – lényegében a marketing/értékesítés integrálása az ellátási lánccal. A DCM-ben a mesterséges intelligencia például elemezheti az ügyfélrendeléseket, és javíthatja az előrejelzéseket, hogy a termelést és a készleteket még pontosabban összehangolja a tényleges kereslettel. A gyakorlatban az ellátási lánc menedzsment (SCM) és a DCM gyakran átfedésben van, de mindkettő célja, hogy a mesterséges intelligencia segítségével a lehető leghatékonyabban egyensúlyozza ki a kínálatot és a keresletet.

A nagyobb ERP-szolgáltatók, mint például az SAP és az Oracle, már integráltak mesterséges intelligencia (MI) funkciókat termékeikbe. Az SAP ezt „üzleti MI”-nek nevezi ERP-moduljain belül, amelyek célja, hogy MI-alapú információk segítségével optimalizálják az olyan folyamatokat, mint a raktározás, a rendelésfeldolgozás és a szállítás. Az Oracle hangsúlyozza, hogy a MI-rendszerek képesek felismerni az ellátási láncokban az emberek számára rejtett mintákat, lehetővé téve az ügyfelek igényeinek pontosabb előrejelzését, és így a költséghatékonyabb készletgazdálkodást. A Microsoft és a speciális logisztikai szoftverszolgáltatók olyan MI-modulokat is kínálnak, amelyek zökkenőmentesen integrálódnak a meglévő folyamatokba. Gyakran szabványos interfészeket biztosítanak az ERP-rendszerekhez, lehetővé téve a MI-modellek (például előrejelzéshez) számára, hogy viszonylag gyorsan együttműködjenek a vállalati adatokkal. Például egy értékesítési előrejelzéshez használt MI-modell közvetlenül integrálható az ERP-rendelésfeldolgozásba: A rendszer ezután automatikusan generál megrendelési javaslatokat a gépi tanuláson alapuló előrejelzések alapján.

A mesterséges intelligencia szoftverek egyik könnyen érthető alkalmazása a chatbotok használata a logisztikában. Ezek a digitális asszisztensek integrálhatók raktárkezelő rendszerekbe vagy szállítmányozási rendszerekbe, és segíthetnek az alkalmazottaknak és a külső partnereknek a gyors információhozzáférésben. Raktári környezetben a chatbotok például válaszolhatnak olyan kérdésekre, mint például: "Hol található az XY tétel?" vagy "Mekkora a Z termék jelenlegi készletszintje?" – és ezt másodpercek alatt, a nap 24 órájában megtehetik. Elfogadhatják a rendelési kérelmeket, vagy előre jelezhetik a szállítási időket. Belsőleg az ilyen asszisztensek mentesítik a személyzetet az időigényes kutatási feladatok alól; külsőleg javítják az ügyfélszolgálatot (pl. információt nyújtanak egy rendelés készletszintjéről).

Összefoglalva, a mesterséges intelligencia minden szinten áthatja a logisztikai szoftverek világát. A raktárkezelő rendszertől (WMS) és az SCM/DCM-től az ERP-ig a hagyományos rendszereket mesterséges intelligencia egészíti ki, lehetővé téve az automatizált döntéshozatalt. Az integráció kulcsfontosságú: a mesterséges intelligencia megoldásainak zökkenőmentesen kell illeszkedniük a meglévő folyamatokba. A felhőtechnológiának és a szabványosított interfészeknek köszönhetően ez egyre könnyebbé válik. A vállalatok gyakran bővíthetik meglévő rendszereiket mesterséges intelligencia funkciókkal. A sikeres bevezetés azonban továbbra is szakértelmet igénylő feladat – a megfelelő adatoknak rendelkezésre kell állniuk, a modelleket betanítani és folyamatosan monitorozni kell. Ha ezt elsajátítják, a mesterséges intelligenciával támogatott szoftverrendszerek jelentős hozzáadott értéket kínálnak: az átláthatóság, a sebesség és a proaktív ellenőrzés válik az új normává a raktárlogisztikában.

A mesterséges intelligencia bevezetésének kihívásai: Hogyan győzik le a vállalatok a beruházásokat és az informatikai akadályokat – Kép: Xpert.Digital

Gyakorlati példák cégektől

Világszerte számos vállalat alkalmaz már sikeresen mesterséges intelligenciát raktározási és logisztikai folyamataiban. Íme néhány gyakorlati példa, amelyek bemutatják az alkalmazások sokrétűségét:

Amazon (USA)

Úttörőként az Amazon nagymértékben alkalmazza a mesterséges intelligenciát és a robotikát. Az e-kereskedelmi óriás teljesítési központjaiban több tízezer robot mozgatja az árucikkeket tartalmazó polcokat az alkalmazottaknak. A mesterséges intelligencia folyamatosan optimalizálja a folyamatot – meghatározza, hogy melyik polc melyik alkalmazotthoz kerüljön egy árucikk átvételéhez. Ez az intelligens komissiózás-vezérlés drámaian megnövelte az Amazon hatékonyságát. Tanulmányok becslése szerint az Amazon mesterséges intelligenciával vezérelt komissiózás-optimalizálásából származó megtakarítás évi körülbelül 470 millió euró. Ezenkívül az Amazon számos más területen is alkalmaz mesterséges intelligenciát, például a szállítójárművek útvonaltervezésében, a rendelési mennyiségen alapuló dinamikus munkaerő-ütemezésben és a raktári berendezések prediktív karbantartásában.

Alibaba (Kína)

Az Alibaba logisztikai leányvállalatán, a Cainiaón keresztül nagymértékben automatizált raktárakat üzemeltet, ahol a robotok végzik a fizikai munka nagy részét. Egy jól ismert guangdong-i raktárban intelligens szállítórobotok végzik a raktári feladatok 70%-át, ami megháromszorozza a termelékenységet. A mesterséges intelligencia által vezérelt robotok az árukat emberi kollégáknak szállítják ki, akik elsősorban a csomagolásra összpontosítanak. A mesterséges intelligencia általi koordinációnak köszönhetően egyetlen alkalmazott robot segítségével akár 3000 csomagot is képes válogatni műszakonként, szemben a támogatás nélküli körülbelül 1500-zal. Az Alibaba a mesterséges intelligenciát a helyi szállítmányozásban használt szállító drónokhoz és önvezető szállítójárművekhez is használja, és gépi tanulást használ a készletelosztás optimalizálására számos elosztóközpontjában. Az eredmény villámgyors szállítás (néha még aznap vagy néhány órán belül) a hatalmas rendelési mennyiségek ellenére – amit a mesterséges intelligencia által optimalizált folyamatok tesznek lehetővé.

Deutsche Post DHL (Németország)

Globális logisztikai szolgáltatóként a DHL számos üzleti területen fektet be a mesterséges intelligenciába. A csomagkézbesítés területén a DHL autonóm kézbesítő drónokat és utcai robotokat tesztel, és magában a raktárban is használnak mesterséges intelligenciával működő megoldásokat. Egyes DHL raktárakban és csomagközpontokban a mesterséges intelligenciával működő robotok automatikusan válogatják a csomagokat a célállomás szerint. Ezek a robotkarok 3D kamerákat és mesterséges intelligenciát használnak az egyes szállítmányok felismerésére, megragadására és a megfelelő szállítórekeszbe helyezésére – jelentősen gyorsabban, mint egy ember képes rá. A DHL mesterséges intelligenciával működő eszközöket is használ teherautó-flottái útvonal-optimalizálásához, szállítószalag-rendszereinek prediktív karbantartásához és a szerződéses ügyfelek készletgazdálkodásához. Például a szerződéses logisztikában (ipari ügyfelek raktárlogisztikája) a DHL mesterséges intelligenciát használ az ügyfelek készletének figyelésére és az automatikus utánpótlási rendelések elindítására, mielőtt hiány lépne fel. Ez lehetővé teszi a DHL számára a szállítás megbízhatóságának növelését és az ügyfélkapcsolatok erősítését.

OTTO (Németország)

Ahogy fentebb említettük, az OTTO sikeresen használja a mesterséges intelligenciát az értékesítési előrejelzésekhez és a készletgazdálkodáshoz. A rendszer automatikusan átrendezi a készleteket és optimalizálja a készletszinteket. Ez lehetővé tette az OTTO számára, hogy csökkentse a felesleges készleteket, miközben egyidejűleg javítja a szállítási teljesítményt. Az OTTO egy példa arra, hogyan fejleszthet és alkalmazhat hatékonyan belsőleg mesterséges intelligenciát egy rendkívül versenyképes piacon (e-kereskedelem).

Hitachi (Japán)

Japánban, ahol sok folyamat hagyományosan még mindig manuális, most kezdődik a mesterséges intelligencia széles körű integrációja a raktárlogisztikában. Erre példa a Hitachi, amely a mesterséges intelligenciát kutatja a disztribúciós központjaiban a komissiózás javítása érdekében. A vállalat célja, hogy képfelismeréssel és robotmegfogókkal támogassa idősödő munkaerőjét. Más japán vállalatok – például az autóipari beszállítóiparban – szintén egyre inkább a mesterséges intelligenciával működő automatizált raktárrendszerekre támaszkodnak. A japán kormány az ilyen projekteket a „Társadalom 5.0” keretében és a logisztikai szektorban a szakképzett munkaerő hiányának enyhítésére irányuló speciális programok keretében támogatja. A robotika általában nagy elfogadottságnak örvend Japánban, és az új stratégiák most a raktárak és az ellátási láncok további automatizálására összpontosítanak.

Walmart (USA)

A világ legnagyobb kiskereskedelmi lánca szintén befektet a mesterséges intelligencia (MI) technológiájába az ellátási láncában. A Walmart MI-elemzéseket használ a készletszintek valós idejű nyomon követésére elosztóközpontjaiban, és megjósolja, hogy mikor lesz szükség az üzletek feltöltésére. A Walmart néhány üzletében készletnyilvántartó robotokat is tesztelt, amelyek navigálnak a folyosókon, és MI segítségével azonosítják, mely termékeket kell feltölteni. A vállalat nagy e-kereskedelmi logisztikai központjaiban automatizált válogatórendszereket használnak, és a MI optimalizálja a csomagok elosztását a teherautók útvonalai között. Az olyan vállalatokkal együtt, mint a Walmart, ezek az amerikai kiskereskedelmi óriások a MI logisztikában való alkalmazását ösztönzik.

Az említett példák azt mutatják, hogy mind a technológiai vállalatok, mind a hagyományos logisztikai szolgáltatók produktívan használják a mesterséges intelligenciát a raktáraikban. Különösen az Amazon és az Alibaba állít fel olyan mércét, amelyet mások követnek. De Németországban és másutt is sikeresen jelennek meg mesterséges intelligencia projektek – némelyiket házon belül fejlesztették ki (mint például az OTTO-nál), némelyiket technológiai partnerekkel együttműködve, mások pedig startupok felvásárlásán keresztül. Kulcsfontosságú, hogy ezek a sikerek folytatódjanak: Számos kis- és középvállalkozás, logisztikai vállalat szorosan figyelemmel kíséri, hogy mit csinálnak a nagyobb szereplők, és most már ők is elkezdték kísérletezni a mesterséges intelligencia megoldásait bizonyos területeken.

A mesterséges intelligencia gazdasági hatása a raktározásban

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás bevezetése a raktárlogisztikában nemcsak technikai, hanem gazdasági döntés is. A vállalatok kézzelfogható üzleti előnyöket várnak, de be kell fektetniük és figyelembe kell venniük a lehetséges mellékhatásokat is.

Először is nézzük meg a pozitív gazdasági hatásokat.

Ahogy korábban kifejtettük, a mesterséges intelligencia jelentősen növeli a raktári hatékonyságot – a folyamatok gyorsabban és kevesebb hibával futnak. Ez közvetlenül befolyásolja a költségeket. Például a raktári dolgozók vagy robotok mesterséges intelligenciával optimalizált útvonaltervezése drasztikusan csökkentheti a rendelésfelvételi időt, lehetővé téve, hogy műszakonként több rendelést dolgozzanak fel (nagyobb áteresztőképesség). A személyzeti költségek megtakaríthatók vagy jobban kihasználhatók, mivel az automatizálás felszabadítja az alkalmazottakat, lehetővé téve számukra, hogy produktívabban máshol helyezzék el őket. A mesterséges intelligencia által támogatott készletgazdálkodás csökkenti a készletköltségeket, mivel kevesebb tőke kötődik a felesleges készletekhez, és csökkennek a romlás vagy elavult termékek miatti leírások. Egy felmérésből kiderült, hogy sok logisztikai vállalat a mesterséges intelligenciát a minőség és a termelékenység jelentős növelésének lehetőségének tekinti – a vállalatok több mint fele a logisztikát úttörő ágazatnak tartja a digitalizációban. Ez azt jelenti, hogy az iparág arra számít, hogy a mesterséges intelligencia jelentősen hozzájárul az értékteremtéshez.

Konkrét számok támasztják alá a megtakarítási potenciált.

Az Accenture elemzései szerint a mesterséges intelligencia használata 2035-re több mint 40%-kal növelheti a logisztikai hatékonyságot. Ez hatalmas költségcsökkentést eredményezne, mivel a fokozott hatékonyság általában nagyobb teljesítményt (rendelésteljesítést) jelent azonos vagy kevesebb ráfordítással (idő, személyzet, hely). A konkrét projektek még ma is gyakran viszonylag gyorsan megtérülnek (ROI). Az olyan mesterséges intelligencia rendszerek, amelyek például optimalizálják a szállítást vagy a teherautók rakodását, üzemanyagköltségeket takaríthatnak meg és elkerülhetik az üresjáratokat, lehetővé téve, hogy a szoftverbe történő befektetés néhány éven belül megtérüljön. A mesterséges intelligencia a költségmegtakarításhoz is hozzájárul az állásidő (szállítási késedelmekhez vezető zavarok) megelőzésével, például amikor a prediktív karbantartási rendszerek megakadályozzák a költséges gépleállásokat a raktárban.

Kísérleti projektek és üzleti tervek: Mikor kifizetődő a mesterséges intelligencia a raktárlogisztikában

Ezeket a lehetőségeket azonban beruházási költségek és kihívások nehezítik. A raktári robotok, érzékelők és mesterséges intelligencia szoftverek beszerzése kezdetben költséges. Nem minden vállalat rendelkezik az Amazon pénzügyi erőforrásaival ahhoz, hogy több százmilliót fektessen be az automatizálásba. Sok logisztikai döntéshozó habozik a magas beruházási költségek vagy az informatikai infrastruktúra hiánya miatt. Különösen a kisebb és közepes méretű raktárakból hiányoznak gyakran a szükséges digitális alapok (pl. teljes körű adatgyűjtés) a mesterséges intelligencia teljes kihasználásához. Továbbá a megvalósítás szakértelmet igényel: a mesterséges intelligencia és az adatelemzés szakértői iránt nagy a kereslet, de szűkösek és drágák. A mesterséges intelligencia projektek kezdetben növelhetik a komplexitást, ami szükségessé teheti az alkalmazottak képzését és a változásmenedzsmentet.

Rövid távon költségátalakulások is lehetségesek. Például a megnövekedett informatikai használat növeli az adatbiztonság és a rendszerkarbantartás költségeit. Költségvetést kell elkülöníteni a rendszeres szoftverfrissítésekre, a modellek újratanítására (gépi tanulás esetén) és a biztonsági mentési rendszerekre. Az integrációs költségeket – azaz a mesterséges intelligencia megoldások meglévő rendszerkörnyezetbe való integrálását – sem szabad alábecsülni. Az Oracle például hangsúlyozza, hogy a megvalósítás gyakran nehéz és költséges lehet, különösen akkor, ha az egyedi gépi tanulási modelleket saját adatokon kell betanítani.

Hosszú távon azonban a legtöbb szakértő arra számít, hogy a potenciális megtakarítás meghaladja a befektetést. Miután egy vállalat leküzdötte a kezdeti akadályokat, egy mesterséges intelligencia által támogatott raktár jellemzően sokkal gazdaságosabban működik. Vannak lágy tényezők is: Egy modern, automatizált raktár hatékonyabban skálázható a növekedéshez (több megrendelést kezelhet anélkül, hogy lineárisan növelnie kellene a személyzetet). Növeli a versenyképességet – a vállalatok versenyképesek maradnak a szállítási idők és költségek tekintetében, vagy akár megkülönböztethetik magukat a különösen gyors kiszolgálással. Továbbá a mesterséges intelligencia által optimalizált folyamatok segítenek lerövidíteni a szállítási időket, ami viszont növelheti az ügyfelek lojalitását és a bevételt (az elégedett ügyfelek nagyobb valószínűséggel rendelnek újra).

Egy érdekes szempont a fenntarthatóság, amely gazdaságilag is egyre relevánsabbá válik. A mesterséges intelligencia hozzájárul a raktárak környezetbarátabb működtetéséhez (pl. a teherautók kapacitásának optimális kihasználásával, ami utazási időt takarít meg, vagy a felesleges készletek elkerülésével, ami csökkenti a túltermelést). Mivel a fenntarthatóságot ma már a befektetők és az ügyfelek is értékelik, ez közvetve pénzügyi előnyökkel is járhat (kulcsszó: a „zöld logisztika” mint értékesítési pont).

Összefoglalva, a mesterséges intelligencia számos módon befolyásolja a készletköltségeket: személyzeti költségek, készletköltségek, hibaköltségek és állásidő-költségek – mindezek csökkenthetők a mesterséges intelligencia segítségével. Ezt azonban mérlegelni kell a mesterséges intelligencia rendszereinek beruházási és üzemeltetési költségeivel szemben. A vállalatoknak mérlegelniük kell, hogy mikor és hol van pénzügyi értelme a mesterséges intelligencia használatának. A gyakorlatban gyakran látunk először kísérleti projekteket indítani konkrét adatok megszerzése érdekében. Ezek általában egyértelműen bizonyítják, hogy megéri-e a skálázás. Ahogy a technológia egyre elérhetőbbé és megfizethetőbbé válik (felhőszolgáltatások, standard megoldások), a belépési korlát csökken.

Összefoglalva, a mesterséges intelligencia versenytényező a logisztikában. Azok, akik korán és stratégiailag fektetnek be, költségvezető szerepet vagy szolgáltatási előnyt érhetnek el. A kiváró vállalatok viszont hosszú távon kockáztatják a hatékonyság csökkenését és a piaci részesedés elvesztését. Mindazonáltal a bevezetés nem triviális – meggyőző üzleti indoklást, alapos tervezést és gyakran a vezetőség támogatását igényli, mivel stratégiai döntéseket foglal magában.

Alkalmas:

• Hatékony tervezés és megvalósítás: MI, robotika és automatizálás a modern raktárstruktúrákban

Regionális különbségek: Németország, az EU, az USA és Japán

A mesterséges intelligencia fejlesztése és elterjedése a raktárlogisztikában régiónként eltérő, a gazdasági körülmények, a technológiai vezetők és a politikai keretek befolyásolják. A legfontosabb régiók áttekintése:

Németország és az EU

Németországban a logisztikai szektor hagyományosan kiemelkedő helyet foglal el, és viszonylag innovatívnak tekinthető. Tanulmányok kimutatták, hogy a német logisztikai vállalatok 22%-a már használ mesterséges intelligenciát, további 26%-uk pedig konkrét tervekkel rendelkezik erre. A német vállalatok különösen hasznosnak tartják a mesterséges intelligenciát a kereslet-előrejelzés, az értékesítéstervezés és a szállítás optimalizálása területén. Mindazonáltal Németországban a raktáraknak jelenleg csak mintegy 20%-a automatizált nagyrészt. Ez azt jelenti, hogy a többség továbbra is túlnyomórészt manuális folyamatokkal működik. A kihívások gyakran a rendszerek összetettségében és a szakképzett munkaerő hiányában rejlenek, ami akadályozza az új technológiák bevezetését. Ennek ellenére a német vállalatok jelentős összegeket fektetnek be a mesterséges intelligenciába, hogy optimalizálják folyamataikat és versenyképesek maradjanak.

Németország és az Európai Unió is jelentős politikai támogatást nyújt a mesterséges intelligencia technológiáinak. Németország elindított egy mesterséges intelligencia stratégiát, és eurómilliárdokat különített el kutatásokra. Az olyan intézmények, mint a Fraunhofer Intézetek (pl. a dortmundi IML), kifejezetten a logisztika mesterséges intelligencia megoldásain dolgoznak. Az olyan koncepciók, mint az Ipar 4.0 és a Logisztika 4.0, keretezik azt a víziót, amelyben a mesterséges intelligencia kulcsszerepet játszik. Az EU viszont a mesterséges intelligencia és a robotika iparban való előmozdítását tervezi olyan programokon keresztül, mint a Horizont Európa és célzott finanszírozási projektek. Ugyanakkor Európa nagy figyelmet fordít az etikai irányelvekre és szabályozásra – az Európai Bizottság és az európai mesterséges intelligencia szabályozási kezdeményezés (AI Act) kulcsfontosságú példák. Ennek célja annak biztosítása, hogy a mesterséges intelligenciát megbízható és biztonságos módon használják, ami a logisztikában is kulcsfontosságú (pl. az alkalmazottak adatainak védelme, az autonóm rendszerek biztonsági szabványai).

Egyesült Államok

Az Egyesült Államok régóta vezető szerepet tölt be az automatizálás és a mesterséges intelligencia kutatásában, és olyan technológiai óriásoknak ad otthont, mint a Google, az Amazon, az IBM és a Microsoft, amelyek a mesterséges intelligencia fejlesztését hajtják. A gyakorlatban azonban az Egyesült Államok nem jelentősen automatizáltabb, mint Európa a raktárlogisztika terén. A becslések szerint az amerikai raktáraknak csak mintegy 20%-a magasan automatizált. Mindazonáltal a magas munkaerőköltségek és a növekvő munkaerőhiány az Egyesült Államokban most jelentős beruházásokat ösztönöz az automatizálásba. Nagyvállalatok, mint az Amazon, a Walmart és a UPS, mesterséges intelligencia alapú rendszereket vezetnek be, és úttörő szerepet játszanak. Az Egyesült Államok felismeri, hogy a mesterséges intelligencia technológia elengedhetetlen ahhoz, hogy elkerüljük a lemaradást a globális versenyben (különösen Ázsiával szemben).

Politikai szempontból az Egyesült Államok prioritásai némileg eltérőek – a magánbefektetések és kezdeményezések dominálnak. A kormányzati finanszírozás kevésbé központilag ellenőrzött, mint az EU-ban vagy Kínában, de vannak olyan programok a Védelmi Minisztériumtól és az Energiaügyi Minisztériumtól, amelyek közvetve támogatják a mesterséges intelligencia kutatását (pl. az önvezető járművek esetében, ami a logisztikát is előnyös). Az utóbbi időben országos szinten is megvitatták a mesterséges intelligencia stratégiáit, különösen az ipari bázis megerősítése érdekében. Összességében elmondható, hogy az amerikai vállalatok pragmatikusan fejlesztik a mesterséges intelligenciát a logisztikában, miközben a politikai döntéshozók lassan próbálnak egy olyan keretrendszert létrehozni, amely lehetővé teszi a nemzetközi felzárkózást.

Japán

Japán úttörő a robotika és az automatizálás terén – az iparban (pl. autógyártás) Japán 10 000 munkásra vetítve 399 robot sűrűséggel büszkélkedhet, amivel a világelsők közé tartozik. Japán azonban a raktárlogisztika terén kevésbé határozott. A hagyományos munkamódszerek és az emberi munkaerő magas értékelése régóta viszonylag korlátozott raktári automatizálást eredményezett. Ez azonban most gyorsan változik, mivel Japán súlyos demográfiai kihívásokkal néz szembe: a fiatal munkaerő fogy, és a munkaidőre vonatkozó jogi korlátozások arra kényszerítik a vállalatokat, hogy automatizálási megoldásokat alkalmazzanak a termelékenység fenntartása érdekében. Következésképpen egyre több japán cég fordul modern, mesterséges intelligenciával vezérelt raktári megoldások felé. A kormány aktívan támogatja ezt – az „Új Robotstratégia” kifejezetten ösztönzi a robotok használatát a szolgáltatási szektorokban, például a logisztikában.

Japán továbbá a Társadalom 5.0 koncepcióját népszerűsíti, amely egy szuper-összekapcsolt társadalom, amelyben a mesterséges intelligencia mindenütt jelen van, és amelynek célja a társadalmi kihívások (például az elöregedő népesség) kezelése. Ennek keretében folynak a munkálatok az automatizált szállító teherautókon, a robotok által támogatott rakodó- és kirakodó rendszereken, valamint a mesterséges intelligencia által optimalizált ellátási láncokon. Már látunk olyan japán logisztikai központokat, amelyek vezető nélküli targoncákkal és mesterséges intelligencia által vezérelt szállítószalag-rendszerekkel vannak felszerelve. Bár Japánban valamivel később kezdődött ez a folyamat, a raktárakban az automatizálás és a mesterséges intelligencia használata valószínűleg drámaian megnő majd az elkövetkező években. Kulturális szempontból a robotok elfogadottsága nagyon magas, ami megkönnyíti ezt az átalakulást.

Kína és Dél-Korea (összehasonlításképpen)

Bár a kérdésben nem kifejezetten kérték, érdemes egy rövid pillantást vetni rá: Kína agresszíven fektet be a robotikába és a mesterséges intelligenciába, és mára a világ legnagyobb ipari robotpiacává vált. A világszerte telepített új robotok több mint 50%-át Kínában telepítik. A kínai kormány jelentős támogatásokkal támogatja ezt a fejlesztést ellátási láncainak modernizálása érdekében. Különösen az e-kereskedelem fellendülésének (Alibaba, JD.com stb.) köszönhetően Kína jelentős fellendülést tapasztalt az automatizált raktári megoldások terén. Dél-Koreát viszont rejtett vezetőnek tekintik a raktárautomatizálásban: raktárainak több mint 40%-a már automatizált, köszönhetően a technológia iránti nagy affinitásnak és az olyan vállalatoknak, mint a Coupang, amelyek nagymértékben támaszkodnak a mesterséges intelligenciára. Ezek az országok referenciaként szolgálnak arra vonatkozóan, hogy mi lehetséges, ha a technológiát következetesen alkalmazzák.

Európa (EU) egésze

Néhány kivételtől eltekintve Európa nagyjából egy szinten áll az Egyesült Államokkal ezen a téren. Európán belül olyan országok, mint Németország, Hollandia és a skandináv országok jó helyzetben vannak a logisztikai informatika terén, míg másoknak még be kell zárkózniuk. Az EU közös projektek (pl. GAIA-X az adatinfrastruktúrához) és finanszírozási programok révén igyekszik egységesen előmozdítani a fejlődést. Ezenkívül vannak uniós szintű kutatási projektek a szállítmányozás és logisztika mesterséges intelligenciájának területén (pl. autonóm kamionkonvektorok, szállító drónok szabályozása stb.), amelyek természetesen a raktárakra is hatással vannak, mivel minden összekapcsolódik.

Összefoglalva: Németország/EU és az USA még mindig viszonylag kiegyenlített a mesterséges intelligencia raktárakban történő gyakorlati alkalmazásában – jelentős potenciált ismernek el, de az iparág nagy részében még mindig hiányzik a mesterséges intelligencia. Ázsia heterogén képet mutat: Kína és Dél-Korea az agresszív megvalósításnak köszönhetően nagyon messze van az élvonalban, míg Japán utoléri a többieket. A regionális politika és a finanszírozási programok jelentős szerepet játszanak: Míg Kína és Európa egyes részei kormányzati kezdeményezéseken keresztül erőteljesen szorgalmazzák a mesterséges intelligencia alkalmazását, az USA-ban a magánszektor hajtja a fejlesztést. Végső soron mindenki figyeli egymást: Jó megoldásokat alkalmaznak nemzetközi szinten. Ezért bizonyos fokú konvergencia várható – a raktárlogisztika globális, és a sikeres mesterséges intelligencia koncepciók (legyen szó az „Amazon-módszerről” vagy az Alibaba robotjairól) világszerte elterjednek.

Automatizált raktárak 2050: Egy vízió valósággá válik

A raktárlogisztika jövője a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás segítségével további izgalmas fejlesztéseket ígér. Az egyik kifejezés, amely folyamatosan felmerül, az „intelligens raktár” – azaz a szinte teljesen digitalizált és intelligens raktár. Ilyen jövőbeli forgatókönyvekben minden rendszer és gép kommunikál egymással (kulcsszó: dolgok internete, IoT). A mesterséges intelligencia az agy szerepét tölti be, amely ezeket a hálózatba kapcsolt eszközöket vezérli. El lehet képzelni egy 2050-es raktárat, ahol szinte minden rutinfeladat automatizált: az önvezető járművek szállítják az árukat, a robotok komissiózzák a rendeléseket, a drónok készletellenőrzést végeznek (pl. polcokon lévő rések észlelése kamerarepüléssel), és a mesterséges intelligencia rendszerek mindent valós időben figyelnek.

Alkalmas:

• A raktári logisztika továbbfejlesztése és újraoptimalizálása: raktárak, automatizálás, robotika és mesterséges intelligencia a hatékonyság új korszaka érdekében

Lehetséges fejlemények

A mesterséges intelligencia logisztikai megvalósításának még csak a kezdeténél tartunk. A jövőben az öntanuló algoritmusok valós időben optimalizálhatják a teljes raktárkomplexumokat – dinamikusan alkalmazkodva a termékkínálathoz, a rendelési mennyiséghez vagy akár a váratlan eseményekhez (például hirtelen határzárhoz vagy nyersanyaghiányhoz). A generatív mesterséges intelligencia (a ChatGPT-ből és hasonló alkalmazásokból ismert) segítheti a tervezési folyamatokat, például alternatív forgatókönyvek kidolgozásával az ellátási lánc zavaraira. A robotika valószínűleg még sokoldalúbbá válik: Ma már speciális feladatokra specializált robotjaink vannak; a jövőben humanoid robotok vagy rendkívül rugalmas robotrendszerek dolgozhatnak a raktárakban, sokféle feladatot ellátva (fogás, cipelés, vezetés). Ennek kezdeti megközelítéseit (kétlábú robotok raktári asszisztensként) már tesztelik.

Az ember-gép együttműködést is tovább finomítják. A kobotok szorosan együttműködhetnének az emberekkel védőketrecek nélkül, a mesterséges intelligencia pedig minden raktári dolgozó személyi asszisztenseként szolgálhatna – például kiterjesztett valóságú okosszemüvegek révén, amelyek valós időben jelenítenék meg az alkalmazott számára az összes releváns információt (tárolási hely, következő lépés, figyelmeztetések). A mesterséges intelligenciával működő viselhető eszközök a biztonságot is figyelemmel kísérhetnék (pl. egy csuklópánt rezegne, ha egy targonca a közelben van). Mindez a munkakörülmények javítását és a hibák vagy balesetek számának további csökkentését célozza.

Természetesen kihívások és etikai kérdések is felmerülnek az út során. Gyakran vitattatik a munkahelyek kérdése: Ha egyre több raktári folyamat automatizálódik, mi fog történni a raktári munkásokkal? Rövid távon bizonyos feladatok eltűnhetnek – például kevesebb kézi komissiózóra lesz szükség, ha a robotok veszik át ezeket a feladatokat. Tanulmányok az emberi munkahelyek csökkenését jósolják, különösen az egyszerű, ismétlődő feladatok esetében. Ugyanakkor új szerepkörök is megjelennek: a mesterséges intelligencia szintén új munkahelyeket teremt – csak másokat. A jövőben egyre nagyobb szükség lesz a robotika karbantartásában, az adatelemzésben vagy a mesterséges intelligencia rendszertámogatásában dolgozó szakemberekre. Tehát, míg a rutinszerű fizikai munka csökken, a munkaerő műszaki szakértelmével szembeni igények növekednek. A vállalatoknak át kell képezniük és tovább kell képezniük alkalmazottaikat, hogy hatékonyan tudjanak hozzájárulni a mesterséges intelligencia által támogatott környezetben. Érdekes módon egyes vállalatok arról is beszámolnak, hogy az automatizálás lehetővé tette számukra a bővítést és a több alkalmazott felvételét, mert az üzletük megnőtt. A gép nem feltétlenül veszi el teljesen a munkát, hanem gyakran csak a monoton és stresszes részeit – lehetővé téve az emberek számára, hogy képzettebb feladatokat vállaljanak.

Ember kontra gép? Miért fognak dominálni a hibrid megoldások a raktározásban?

Az etikai megfontolások közé tartozik az adatvédelem és az átláthatóság is. A raktárakban található mesterséges intelligencia rengeteg adatot gyűjt, például az alkalmazottak teljesítményéről (komissiózás sebessége, mozgási minták) vagy a környezet megfigyeléséről. Itt a személyes adatokat körültekintően kell kezelni a magánélet védelme és a munkahelyi felügyelet ésszerű kereteken belül tartása érdekében. A mesterséges intelligencia által hozott döntéseknek érthetőeknek kell lenniük – például, ha egy algoritmus előírja, hogy egy alkalmazottnak mennyit kell termelnie, átlátható kritériumokra van szükség a méltányosság biztosítása érdekében. Ebben az összefüggésben az EU hangsúlyozza a megbízható mesterséges intelligenciát – azaz a megmagyarázható, méltányos és megbízható algoritmusokat.

Egy másik fontos kérdés a biztonság: Az autonóm robotokat és a mesterséges intelligencia rendszereket úgy kell megtervezni, hogy ne jelentsenek veszélyt az emberekre. Ehhez műszaki szabványokra és tesztelésre van szükség (például egy önvezető targoncának az idő 100%-ában megbízhatóan meg kell állnia, ha egy személy az útjába kerül). A kiberbiztonság is egyre fontosabbá válik: Egy hálózatba kapcsolt raktár hackertámadások célpontjává válhat, ezért a mesterséges intelligencia rendszereket védeni kell a manipulációtól.

Egy jövőképben akár teljesen autonóm raktárakat is el lehet képzelni, amelyek éjszaka világítás nélkül működnek, kizárólag gépek által működtetve. Az emberek elsősorban a felügyeleti funkciókat látnák el. A belátható jövőben azonban az emberek továbbra is kulcsfontosságú elem maradnak – már csak azért is, hogy biztosítsák a rugalmasságot és a problémamegoldó képességet előre nem látható helyzetekben. Ezért valószínűleg a hibrid megoldás (ember + mesterséges intelligencia) lesz a következő évtizedek előremutató útja.

A raktárlogisztika jövője: Miért válik nélkülözhetetlenné a mesterséges intelligencia?

További kihívások rejlenek a gyakorlati megvalósításban: Sok vállalat szembesül azzal a kérdéssel, hogyan vezesse be a mesterséges intelligenciát. Hiányoznak a szabványok, a szolgáltatók dzsungelében élnek, és a siker a jó adatminőségtől függ. Azok, akik rossz vagy hiányos adatokkal rendelkeznek, nem fognak jó eredményeket elérni a mesterséges intelligenciával („garbage in, garbage out”). A különböző rendszerek (pl. a raktárban lévő mesterséges intelligencia és a szállítmányozásban lévő mesterséges intelligencia) közötti interoperabilitást biztosítani kell egy valóban zökkenőmentes, intelligens ellátási lánc létrehozása érdekében.

A trend ennek ellenére egyértelmű: a mesterséges intelligencia egyre fontosabbá válik a raktárlogisztikában. Tíz éven belül a jelenleg kísérleti projektek nagy része mindennapossá válik. Azok a vállalatok, amelyek ma indulnak, értékes tapasztalatokra tesznek szert, és skálázhatják megoldásaikat. Számos ország politikai döntéshozói azért támogatják ezt a fejlesztést, mert felismerik, hogy a logisztika kulcsfontosságú ágazat az egész gazdaság számára – és a mesterséges intelligencia az az eszköz, amely ezt a kulcsfontosságú iparágat hatékonyabbá és ellenállóbbá teszi.

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás integrációja a raktárlogisztikában már elkezdődött, látható sikerekkel a hatékonyság és a sebesség terén. Beruházást és átalakulást igényel, de hatalmas lehetőségeket kínál – a költségmegtakarítástól és a jobb ügyfélszolgálattól kezdve az új üzleti modellekig. A regionális különbségek idővel csökkenni fognak, ahogy a legjobb gyakorlatok globálisan átveszik a gyakorlatot. A jövő még intelligensebb, nagyrészt automatizált raktárlogisztikát ígér, ahol az emberek és a gépek szorosan együttműködnek. Ugyanakkor felelősségteljesen kell kezelnünk ezeket a változásokat – bevonva az alkalmazottakat, biztosítva a technológia biztonságát és betartva az etikai irányelveket. Ha sikerrel járunk, egy olyan logisztikai világra számíthatunk, amely sokkal hatékonyabb, rugalmasabb és ellenállóbb lesz, mint bármi, amit a múltban ismertünk.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus