Az AI és a gépi tanulás integrálása a raktár logisztikájában - Globális fejlemények Németországban, EU -ban, USA -ban és Japánban

A raktári logisztika jövője: AI-vezérelt folyamatok a maximális termelékenység érdekében

A mesterséges intelligencia (AI) leírja a gépek vagy szoftverek képességét olyan feladatok elvégzésére, amelyek általában emberi intelligenciát igényelnek - például logikai gondolkodás, tanulás, tervezés vagy kreatív problémamegoldás. Lényegében az adatok számítógépes rendszereiről szól, és döntéseket hozhat ahelyett, hogy csak szigorúan előre meghatározott szabályokat követne. A gépi tanulás (ML) az AI alsó része, amelyben az algoritmusok önállóan azonosítják a mintákat és adaptálják viselkedésüket nagy mennyiségű adat elemzésével. Egyszerűen fogalmazva: egy ML rendszer megtanulja a tapasztalatokból: "képzett" történelmi adatokkal, majd megjósolhatja vagy meghozhatja a döntéseket új, ismeretlen adatokkal. Ennek eredményeként az AI képes folyamatosan javítani saját előrejelzéseit és szolgáltatásait anélkül, hogy az emberek minden egyes esetben kifejezetten programoznák őket.

A logisztikában - és különösen a raktár logisztikájában - AI és ML nyitott óriási lehetőségek. A logisztikai iparág kiterjedt hálózatokkal rendelkezik, és hatalmas mennyiségű adatot generál, ami ideális alkalmazási területré teszi az AI -t. Például az intelligens algoritmusok megjósolhatják a jövőbeni rendelési mennyiségeket, kiszámíthatják az optimális útvonalakat vagy a kontroll komplex raktári folyamatokat. Az önmegtanuló rendszerek gyorsabban és gyakran pontosabban hozhatják a döntéseket, mint az emberek, különösen akkor, ha nagy mennyiségű adat valós időben történő feldolgozása van. A modern raktárakban az AI technológiákat ezért különféle területeken használják-a készletgazdálkodásig a szedésig (a megrendelések összeállítása) a raktárban történő szállítás irányításához.

Összességében az alábbiak vonatkoznak: Az AI a táborban egy nagyon tapasztalt táborkezelő "gondolkodását" utánozza, csak hogy sokkal több adathoz férhet hozzá. Például az AI rendszerek felismerhetik, hogy mely elemek mikor adják jól, mikor, hogyan kell az árukat a leghatékonyabban tárolni, vagy mely utakon kell haladnia az időmegtakarításhoz. Ezek az automatizált, adatvezérelt döntések képezik az alapot annak a ténynek, hogy az AI és az ML egyre inkább behatol a raktár logisztikájába.

A raktári folyamatok optimalizálása az AI által

Az AI egyik legnagyobb előnye a raktár logisztikájában a meglévő folyamatok optimalizálása. A raktárak az információk állandó áramától függnek - például a készlet -adatok, a rendelési adatok vagy az árukból származó helymeghatározási információk. Ha azonban az emberek hajlamosak a hibákra, vagy csak korlátozott információt tudnak feldolgozni, a KI pontosságot és sebességet biztosít. Például az AI valós időben tud megadni és elemezni az adatokat, ami azt jelenti, hogy a hibákat felismerik és gyorsabban orvosolják, mielőtt problémákat okoznának. A rutin feladatok, például a készletek ellenőrzése vagy az áruk bemeneteinek gyűjtése automatizálható, ami enyhíti a munkavállalókat.

Az AI rendszerek felismerhetik a raktári folyamatok mintáit is, amelyek hiányozhatnak az emberi szemből. Ezen adatelemzések révén a rendszer jobban megérti a raktár jelenlegi helyzetét, azonosítja a szűk keresztmetszeteket vagy a hatékonyságot, és javításokat javasol. Gyakorlati példa az optimalizálás: Az algoritmusok elemezhetik és optimalizálhatják a raktárak vagy az ipari teherautók (például targoncák) gyalogos útjait. Például a szedési listákat úgy rendezik úgy, hogy az alkalmazottak a lehető legrövidebb utat választják a raktáron. Ez csökkenti a feltételeket, és a megrendeléseket gyorsabban összerakják. Hasonlóképpen, az AI funkciók meghatározhatják az egyes termékek számára a legjobb tárolóterületet- a méret, a lefedettség és az egyéb tényezők alapján- a letét és a kiszervezés hatékonyabbá tétele érdekében.

Egy másik fontos szempont a hibák csökkentése és a minőség javítása. Az AI által támogatott kép-azonosító rendszerek például beolvashatják a csomagokat, és ellenőrizhetik azok állapotát és méreteit, amikor megkapják. Ez azonnal felismeri, ha van kár, vagy egy cikk helytelenül címkézett. Az ilyen automatizált minőség -ellenőrzések biztosítják, hogy a problémák a folyamat elején megoldódjanak, és ne folytassák át a teljes ellátási láncot. Ezenkívül az AI idővel megtanul: kezdetben hibák léphetnek fel, de a gépi tanulási technikák révén a képfelismerés folyamatosan javul, és tovább csökkenti a hibaarányt.

Mindezek az optimalizálások végül nagyobb termelékenységhez és alacsonyabb költségekhez vezetnek a raktári műveletek során. A robotok és az AI rendszerek sokkal gyorsabban és pontosabban végezhetnek néhány feladatot, mint az emberek, ami növeli a termelékenységet. Ugyanakkor a raktáradatok algoritmikus értékelése jobb stratégiai döntéseket tesz lehetővé- például a személyzet és az erőforrás-tervezés területén-, ami az átfogó folyamatok hatékonyabbá teszi. Az AI megoldások folyamatosan figyelhetik a folyamatokat, elemezhetik a kockázatokat és proaktív módon működhetnek (például felismerhetik és ellensúlyozzák a fenyegető szűk keresztmetszetet). Összességében a raktár átláthatósága javul, és a problémákat gyakran felismerik, még mielőtt azok felmerülnek. Mindez hozzájárul a költségek csökkentéséhez, mivel a hatékonyabb raktár kevesebb hulladékot, kevesebb hibaköltséget és a munkaidő optimálisan használ. A szakértői előrejelzések szerint az AI Technologies jelentős nagyságrendű-accentúrával növelheti a logisztikai ipar hatékonyságát, például a becslése szerint a hatékonyság növekedése 40 % -ról 2035-re növekszik.

Összefoglalva: az AI növeli a raktári folyamatok sebességét, pontosságát és rugalmasságát. Ez a termékek gyorsabb megtalálásától és küldésétől, a készlet -különbségek minimalizálásától kezdve a jobb koordinációig az ellátási lánc más területeivel. A vállalatok számára ez a raktáruk magasabb teljesítményét jelenti, miközben enyhítik a monotonikus vagy összetett feladatok alkalmazottait.

Alkalmas:

• A készlet a limiten? Raktárautomatizálás: raktároptimalizálás vs. utólagos felszerelés – a megfelelő döntés az Ön raktárában

A kereslet előrejelzése és a készletkezelés ML -vel

A gépi tanulás központi alkalmazási területe a raktár logisztikájában a követelmény -előrejelzés. Ez jelenti a jövőbeli kereslet előrejelzését - a kérdés: melyik termékre van szükség, amikor és milyen összegben van? A kérdésre adott pontos válasz megéri az aranyat, mivel lehetővé teszi a készlet optimálisan történő ellenőrzését. Túl sok áruk raktáron kötődnek a tőke és a tárolóhelyek felesleges, a túl kevés áruk szűk keresztmetszetekhez és elégedetlen ügyfelekhez vezetnek. Az AI-alapú rendszerek elronthatják ezt a dilemmát azáltal, hogy nagy mennyiségű adat alapján nagyon pontos előrejelzéseket készítenek.

A modern gépi tanulási modellek elemzik a történelmi értékesítést, a szezonális ingadozásokat, a jelenlegi megrendeléseket, a marketing kampányokat, a szociális média tendenciáit és sok más befolyásoló tényezőt. Ebből megtanulják a mintákat és a kapcsolatokat. Egy ilyen rendszer például felismerheti, hogy a bekezdés bizonyos tételeket növeli, amint egy bizonyos esemény küszöbön áll (például a grill -szén iránti igény növekszik a nyári hétvégék előtt). Ilyen minták alapján az AI automatizálja, hogy mely áruk mennyiségét kell kézbesíteni, mely időpontban. Ezek az előrejelzések segítenek a vállalatoknak, hogy készletüket a készletükhöz adaptálják. Pontosabban, ez azt jelenti, hogy ha egy termék egyre inkább kereslet, akkor az AI biztosítja, hogy az időben megrendelt és a raktárban rendelkezésre álljon. Ezzel szemben figyelmezteti, ha egy termék valószínűleg keresletben van, így elkerülhető a többletállomány és a túltermelés.

Az Otto német online kiskereskedő gyakorlati példát mutat. A vállalat 2019 óta használ egy önálló AI-alapú rendszert az értékesítési előrejelzéshez. Ez a rendszer az értékesítés jövőjébe nézi, és támogatja az összes érintett folyamatot - a vásárlástól a raktározásig a kézbesítésig. Az AI előrejelzések megmutatják Otto -t, hogy mely elemek érkeznek a raktárba, és milyen magas lesz a várt bekezdés egy bizonyos időpontban. Ezen az alapon Otto eldönti, hogy a cikk megvásárolása és az eladás hogyan kell -e. Például az AI meghatározza, hogy egy terméket raktáron kell -e raktárként tartani, vagy szükség esetén a gyártó közvetlenül az ügyfélnek küldi el. Az előrejelzés közvetlen hatással van a vásárlásra, a raktárra és az eloszlásra. Az eredmény: Mindig csak a raktáron található áruk van, amelyre szükség van, ami csökkenti a drága többletkészleteket és a későbbi referenciákat kedvezményekkel. Ugyanakkor az előrejelzések biztosítják, hogy a tételek rendelkezésre álljanak, amint a kereslet vonzza a keresletet, hogy ne hagyja ki az értékesítési lehetőségeket. Otto -val, ennek az AI -nek köszönhetően a tartomány 35 % -át automatikusan átrendezik anélkül, hogy manuálisan el kellene indítania a megrendeléseket - ez bizonyíték arra, hogy az előrejelzések mennyire működnek.

Más vállalatok szintén használnak ilyen AI-alapú készlet-optimalizálást. A DHL jelentése szerint az AI rendszerek összehasonlíthatják a keresletet és a létezőt valós időben, és automatikusan megszervezhetik az átrendezést. Még előzetesen kiszámíthatják a keresleti tippeket annak érdekében, hogy ne hozzanak létre rossz készleteket (a raktáron kívüli) vagy a felesleges állványokat. Ez garantálja az ügyfelek gyors szállítását, mivel mindig van elegendő áruk raktáron, de a raktárban nincs szükség nélküli pufferek, amelyek költségeket okoznának.

A kereslet -előrejelzés az ML -en keresztül nemcsak a saját raktárát érinti, hanem a teljes ellátási láncot (ellátási lánc). Például a jó előrejelzések lehetővé teszik a regionális disztribúciós központok elküldését, mielőtt a megrendeléseket még meg is fogadták. Az Otto például regionális előrejelzéseket hoz létre annak megjósolására, hogy mely termékeket rendelik, melyik számban. Ennek megfelelően ezeket az elemeket óvintézkedésként már eljuttatják a közeli raktárba. Ez lerövidíti a szállítási időket és csökkenti a szállítási útvonalakat, ami szintén csökkenti a CO₂ -kibocsátást.

Összefoglalva: az AI által támogatott kereslet-tervezés hatékonyabb raktározáshoz vezet: mindig a megfelelő termék a megfelelő időben megfelelő mennyiségben a raktárban. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy elkerüljék a szűk keresztmetszetek szállítását, növeljék az ügyfelek elégedettségét és ugyanakkor csökkentsék a tárolási költségeket. A raktári logisztika esetében ez kevesebb "tűzoltóság betéteket" jelent annak érdekében, hogy rögzítsék a hirtelen szűk keresztmetszeteket, mivel az AI már korán felismeri és szereti az ilyen helyzeteket. Egyre inkább ingatag vevői viselkedésben (kulcsszó e-kereskedelmi fellendülés, szezonális csúcsok online műveleteken keresztül stb.) Ez az előretekintő ellenőrzés döntő versenyképes tényezővé válik.

Automatizálás és robotika a raktárban

Az AI-integráció különösen szemet gyönyörködtető területe a robotikán keresztüli automatizálás a raktárakban. A modern csapágyak egyre inkább az intelligens gépekre támaszkodnak, amelyek képesek mozgatni, felemelni, rendezni vagy csomagolni - gyakran az AI által irányított vagy támogatott. Ezek a raktári robotok enyhítik az emberi alkalmazottakat, különösen a fizikailag kimerítő, monoton vagy időbeli kritikus feladatok esetén.

Példa erre a raktárban lévő autonóm járművek, más néven FTS (Driverless Transport Systems) vagy AMR (autonóm mobil robot). Az ilyen járművek - a kicsi, lapos szállító robotoktól az automatizált targonatokig - raklapokat, dobozokat vagy egyes cikkeket szállíthatnak A -ból B -ból teljesen függetlenül. Ezt az érzékelők, kamerák és navigációs rendszerek teszik lehetővé, az AI algoritmusokkal kombinálva az útvonaltervezéshez. A robotok „látják” a környezetüket, felismerik az akadályokat és keresik a cél legjobb módját. Az AI lehetővé teszi ezeknek a járműveknek a valós időben való reagálását - például egy akadály megkerülését, amely hirtelen a folyosón van - és továbbra is az optimális útvonalat tartja. Az ilyen autonóm rakodóhordozók már sok táborban valósággá válnak: árukat szállítanak a tárolóhelyek között, készleteket hoznak a polcra, cikkeket gyűjtenek az ügyfelek megrendeléseire (automatizált szedés), vagy elősegítik a készrendeléseket a hajózási állomásra. Ez enyhíti az emberi alkalmazottakat a hosszú gyalogos útvonalaktól és a szállítási feladatoktól, és az igényesebb tevékenységekre koncentrálhat.

Egy másik robot alkalmazás az AI-vezérelt szedési robotok. Ezek fekvőbeteg vagy mobil robotok, karokkal, amelyek a polcokról megtalálhatók. A képfeldolgozás (kamerák és AI szoftver) segítségével egy ilyen robot azonosítja a helyes cikket és becsomagolja a szükséges összeget. Vannak olyan növények, amelyekben a robotok az egyes alkatrészeket választják: a robot megkapja a megrendelést a raktárkezelő rendszertől, pl. Navigál (ha mobil) a megfelelő alanyhoz, vizuálisan felismeri a cikket és pontosan hozzáfér. A súlyérzékelők ellenőrzik, hogy a helyes mennyiséget eltávolították -e, és az AI a képfelismerés révén ismét megerősíti a cikk azonosságát. Az ilyen rendszerek gyakran különálló területeken vagy éjszaka működnek, hogy éjjel -nappal megrendeléseket készítsenek. Szintén bonyolultabb automatizálási rendszereket, például szedőgépeket (automatikus áruházak) is használnak - a konténerekben vagy tengelyekben különféle cikkek vannak, és kérésre a rendszer automatikusan a kívánt elemet szállít egy kimeneti tartályba.

Ebben az összefüggésben az Amazon híressé vált: a társaság körülbelül egy évtizede nagymértékben van a raktári robotokon. Az Amazon táborokban ezer kis narancssárga robot (korábban a Kiva rendszerekből) a teljes polcmodulokat a raktáron keresztül közvetlenül az emberi válogatókba szállítja. Az intelligens AI -vezérlés annyira hatékonyan koordinálja ezt a robot polcát, hogy a munkavállalók útja minimalizálódjon. Egy belső Amazon-tanulmány kimutatta, hogy ez az AI-optimalizált koordináció óriási megtakarításokhoz vezet, évente félmilliárd dolláros megtakarítást eredményez az Amazon megtakarításával azáltal, hogy a robotokat gyorsabban és hatékonyabban hozza a munkavállalókhoz. Az AI mindig kiszámítja, hogy mely polcmodulokat kell a munkavállaló mellett elhozni, melyet alkalmaznak a munkavállaló a megrendelések optimális feldolgozása érdekében. Az eredmény: Az ügyfelek megrendeléseinek gyorsabb végrehajtása egyszerre.

A robotok válogatása és csomagolása is mozog. Egyes DHL csomagolóhelyekben például a robotok már vesznek csomagokat a szállítószalagból, és a megfelelő szállítási útvonalak alanyaiba sorolják őket. Az AI-nek köszönhetően ezek az úgynevezett DHLBOT-k képesek megtanulni és rugalmas, 3D-s kamerákkal felszereltek, láthatják a programok méretét és alakját, a vonalkódokat és önállóan eldönthetik, hogy melyik téma tartalmaz egy csomagot. Tehát sokkal több, mint a merev ipari robotok; A csomagméretek széles választékát kezelheti és alkalmazkodhat a megváltozott folyamatokhoz. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a csomagokat gyorsabban és több hibamentesnek kell előállítani, ami felgyorsítja az "utolsó mérföld" szállítását.

Számos izgalmas példa van nemzetközileg. A kínai e-kereskedelmi óriás, az Alibaba (pontosabban a logisztikai lánya, Cainiao) logisztikai központjában egy nagymértékben automatizált raktár felállított, amelyben a robotok a munka kb. 70 % -át teszik ki. Körülbelül 60 mobil robot - más néven „Zhu que” -nek is nevezik - 3000 m² -es táborban szállítják a csomagolóállomásokra, és háromszoros termelékenységgel rendelkeznek. Egy emberi raktári munkavállaló általában 1500 választott terméket hoz létre műszakonként - a robotok támogatásával 3000 cikk van, lényegesen kevesebb séta. Az AI biztosítja, hogy a robotok hatékonyan működjenek együtt, ne lépjenek be, és mindig a következő árut a megfelelő pillanatban a kivonási ponthoz hozzák. Ez az Alibaba raktár bemutatja, mi technikailag lehetséges, ha szinte teljes mértékben automatizálja a raktár logisztikáját: az alkalmazottaknak alig kell sétálniuk a polc sorozaton, mert a robotok közvetlenül a polcokat vagy az árukat hozják, és az áteresztőképesség óriási mértékben növekszik.

Az ilyen intelligens raktárak gyakran számos technológiát integrálnak: autonóm járművek, robot gimnasztika, automatizált szállítószalagok, IoT -érzékelők a környezeti feltételek és készletek megfigyelésére, valamint az AI rendszerek, mint "agy", amely mindent vezérel. A cél egy nagyon automatizált raktár, amely hatékonyan, biztonságosan és átláthatóan működik. Ilyen környezetben az emberi alkalmazottak gyakran együtt dolgoznak az együttműködési robotokkal (COBOT -ok), amelyeket súlyos emelési folyamatokban támogatnak, vagy hozzák nekik. Ennek a robot bevezetése megváltoztatott feladatprofilhoz vezet az alkalmazottak számára, de összességében növeli a raktár teljesítményét.

A fejlesztés elején még mindig sok tábor van - a becslések szerint a raktárak kb. 20 % -a csak Németországban és az Egyesült Államokban van automatizálva, a többit még mindig nagyrészt manuálisan működtetik. De a nagy játékosok, mint például az Amazon, az Alibaba vagy a DHL, elindítják, és fokozatosan felkészítik táborukat AI technológiákkal és robotokkal. Az elkövetkező években egyre több raktári folyamat várható - legyen az vezető nélküli közlekedési rendszerek, automatizált válogatási rendszerek vagy intelligens segítségnyújtási rendszerek révén az alkalmazottak számára.

Alkalmas:

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

AI az ellátási láncban és a vállalati szoftverben (SCM, DCM, ERP)

Nem csak az egyes robotok, hanem a háttérben lévő szoftver is döntő szerepet játszik az AI integrációjában a raktár logisztikájában. A modern ellátási lánc menedzsment (SCM) rendszerek és a vállalati erőforrás -tervezési (ERP) megoldások egyre inkább felszerelnek AI funkciókkal, hogy javítsák a tervezést, az irányítást és az adminisztrációt az ellátási lánc mentén. A kereslet-lánc menedzsment (DCM) kifejezés ebben a kontextusban is megjelenik--különösképpen a vevői igény és az ezen alapú ellátási lánc áll. Ezen rendszerek mindegyikében az AI egyfajta intelligens rétegként szolgálhat, amely jelentősen javítja a klasszikus funkciókat.

Központi példa a Warehouse Management System (WMS)-a szoftver, amely kezeli a raktárban lévő összes folyamatot (az áruk kézhezvételétől a tárolásig és az áruk kimenetéhez). A múltban egy WMS a határozottan programozott szabályok szerint működött. Időközben azonban a gyártók integrálják az AI modulokat, amelyek a WMS -t "okosabbá" teszik. Például az LPP lengyel divatkereskedő AI megoldást (PSIWMS AI) hajtott végre a raktárkezelő rendszerében, amely gépi tanulási mechanizmusokat használ a folyamat optimalizálásához. Az eredmény szignifikánsan rövidebb volt a szedési ösvények és összességében nagyobb hatékonyság a raktárban. Ez azt mutatja, hogy az AI hozzáadhat meglévő logisztikai szoftvert oly módon, hogy megtanulja a saját működési adatait, és fejleszti a folyamatokat önállóan. Az AI-alapú WMS például felismerheti, hogy mely elemeket gyakran rendezik együtt, és amelynek tárolóhelyei közelebb kerülnek (automatizált elrendezés optimalizálás). Vagy a rendelkezésre álló források, a forgalmi feltételek vagy a szállítási dátumok szerint dinamikusan rangsorolja a megrendeléseket.

Ellátási lánc menedzsment rendszerek

Az ellátási lánckezelő rendszerek az AI támogatással egy lépéssel tovább haladnak azáltal, hogy az egész ellátási láncot az egyes csapágyakon túlmutatják. Az AI-t használják a végpontok közötti optimalizálás elvégzéséhez: a készletek több tárolóhelyen történő kompenzálására, a szállítási kapacitások optimális felhasználására és a rendellenességekre való rugalmas reagálás érdekében. Az AI-alapú SCM eszközök nagy mennyiségű adatot hozhatnak a különböző forrásokból. Az Oracle például azt írja le, hogy a vállalatok az AI -t használják a készletek kiegyensúlyozására és az üzemanyag -hatékony szállítási útvonalak megtalálására, sokkal hatékonyabbak, mint amennyire a hagyományos szoftverek esetében lehetséges. Például egy ilyen rendszer automatikusan kiszámíthatja a későbbi teherautók alternatív útvonalát egy hirtelen blokkolt forgalmi út és az érintett szállítások esetén. Vagy észreveszi egy bizonyos szállító minőségi problémáit, és időben figyelmezteti, mielőtt a hibás alkatrészek a táborba kerülnének.

A keresletlánc menedzsment (DCM)

A kereslet-lánckezelés (DCM), amely a keresleti oldalra összpontosít, szintén előnyös az AI-ből. Ez az ügyfelek igényeinek optimális felhasználásáról szól - alapvetően a marketing/értékesítés integrációja az ellátási láncba. Például a DCM -ben az AI elemezheti az ügyfelek megrendeléseit és javíthatja az előrejelzéseket annak érdekében, hogy a termelés és a raktározás még pontosabban adaptálhassa a tényleges igényt. A gyakorlatban az SCM és a DCM gyakran elmosódott, de mindkettő célja, hogy a kínálatot és a keresletet a lehető leghatékonyabban összeegyezze az AI -vel.

A nagy ERP szolgáltatók, például az SAP vagy az Oracle már integrálták az AI funkciókat termékeikbe. Az SAP az ERP modulokon belüli "üzleti AI" -ről beszél, amelynek optimalizálnia kell a raktározást, a megrendelés feldolgozását és a szállítást AI által támogatott ismeretekkel. Az Oracle hangsúlyozza, hogy az AI rendszerek felismerhetik az emberek számára rejtett ellátási láncok mintáit, például az ügyfelek igényeinek pontosabb előrejelzésére, és így lehetővé teszik a gazdaságilag hatékonyabb készletkezelést. A Microsoft és a speciális logisztikai szoftverszolgáltatók AI modulokat is kínálnak, amelyek a meglévő folyamatokba lépnek. A standard interfészeket gyakran az ERP rendszerekkel látják el, így az AI modellek (például az előrejelzésekhez) viszonylag gyorsan működhetnek a vállalati adatokkal. Például az értékesítési előrejelzés AI -modellje közvetlenül beépíthető az ERP megrendelés feldolgozásába: A rendszer ezután automatikusan hozza meg a vásárlási készletekre vonatkozó rendelési javaslatokat, az ML -előrejelzés alapján.

Könnyen érthető szoftverhasználat az AI chatbotok a logisztikához. Ezek a digitális asszisztensek integrálhatók a raktárkezelő rendszerekbe vagy a közlekedési menedzsment rendszerekbe, és segíthetnek az alkalmazottaknak, például a külső partnereknek az információk gyors beszerzésében. A tárolási környezetben a chatbotok válaszolhatnak például: à la „Hol van az XY cikk?” vagy "Mennyire magas a Z termék jelenlegi létezése?" - és másodpercek alatt, éjjel -nappal. Elfogadhatja a rendelési kérdéseket vagy megjósolhatja a szállítási időket. Az ilyen asszisztensek belsőleg megkönnyítik az időigényes kutatási munkák munkatársait, és külsőleg javítják az ügyfélszolgálatot (például a megrendelés raktári állapotáról).

Összefoglalva: az AI minden szinten behatol a szoftver tájba a logisztikában. A WMS -től az SCM/DCM -ig az ERP -ig a klasszikus rendszereket az AI egészíti ki az automatizált döntések lehetővé tétele érdekében. Az integráció fontos: az AI megoldásoknak zökkenőmentesen be kell illeszkedniük a meglévő folyamatokba. A felhő technológiának és a szabványosított interfészeknek köszönhetően ez egyre könnyebb. Manapság a vállalatok meghosszabbításként gyakran hozzáadhatják az AI funkciókat meglévő rendszereikhez. Ennek ellenére a sikeres megvalósítás továbbra is olyan feladat, amely megköveteli a know-how-t-a helyes adatoknak rendelkezésre kell állniuk, a modelleket kiképzett és folyamatosan megfigyelték. Miután ezt elsajátították, az AI-alapú szoftverrendszerek jelentős hozzáadott értéket kínálnak: az átláthatóság, a sebesség és a proaktív ellenőrzés új normalitássá válik a raktár logisztikájában.

Az AI megvalósításának kihívásai: Így a vállalatok elsajátítják a befektetéseket, és ez akadályozza a képeket: xpert.digital

Gyakorlati példák a vállalatoktól

Számos vállalat világszerte már használja az AI -t sikeresen raktár- és logisztikai folyamataikban. Íme néhány gyakorlati példa, amelyek megmutatják, mennyire változnak az alkalmazások:

Amazon (USA)

Mint az egyik úttörő, az Amazon nagymértékben használja az AI -t és a robotikát. Az e-kereskedelmi óriás teljesülési központjában (logisztikai központokban) több tízezer robot költözik az alkalmazottak felé. Az AI véglegesen optimalizálja a folyamatot - amelynek polcát hajtja végre, amelyre a munkavállaló egy cikk eltávolítása érdekében. Ez az intelligens szedési ellenőrzés óriási mértékben növelte az Amazon hatékonyságát. A tanulmányok szerint az Amazon AI-alapú „szedés” optimalizálásának megtakarításai évente körülbelül 470 millió euróban voltak. Ezenkívül az Amazon Ki sok más területen használja, például a szállítójárművek útvonaltervezésében, a dinamikus személyzet tervezésében, a megrendelés mennyiségétől vagy a raktárban lévő létesítményeinek prediktív karbantartásának (prediktív karbantartásának) függvényében.

Alibaba (Kína)

Az Alibaba nagymértékben automatikus raktárát működtet logisztikai lányával, Cainiao -val, amelyben a robotok a fizikai munka többségét végzik. Egy jól ismert táborban, Guangdongban, az intelligens szállítási robotok a tárolási munkák 70 % -át végzik, és háromszor növelik a termelékenységet. A robotok - az AI által irányított - az emberi kollégákhoz vezetnek, akik elsősorban csak a csomagolást veszik igénybe. Az AI koordinációja miatt a munkavállaló műszakonként akár 3000 csomagot is rendez, támogatás nélkül ~ 1500 helyett. Az Alibaba a KI -t is használja a szállító drónok és az autonóm szállító járművek számára a helyi szállításban, és az ML -vel optimalizálja a készletek elosztását a számos elosztó központba. Ennek eredményeként a villámgyors szállítás (néha vetőmag-nap vagy néhány órán belül) annak ellenére, hogy az AI-optimalizált folyamatok hatalmas rendelési mennyiségeket biztosítanak.

Deutsche Post DHL (Németország)

Globális logisztikai szolgáltatóként a DHL az AI különböző üzleti területeire fektet be. A csomagszállításban a DHL teszteket például autonóm kézbesítési drónok és utcai botok, de az AI megoldásokat is használják a raktárban. Egyes DHL táborokban vagy csomagközpontokban az AI-alapú robotok a csomagokat teljes mértékben automatikusan rendezik a célterületenként. Ezek a robotfegyverek minden műsorot felismernek egy 3D-s kamera és AI segítségével, megragadják és a megfelelő szállítási tárgyba helyezik őket, ami sokkal gyorsabb, mint egy ember. A DHL AI eszközöket is használ a teherautó-flották útvonal optimalizálásához, a finanszírozási rendszerek előretekintő karbantartásához és a szerződéses ügyfelek készletgazdálkodásához. Példa az utóbbira: A DHL KI a szerződéses logisztikában (az ipari ügyfelek raktári logisztikája) az ügyfelek készleteinek figyelemmel kísérésére és az automatikus szállítási megrendelések kiváltására a szűk keresztmetszet létrehozása előtt. Ilyen módon a DHL növeli a szállítási megbízhatóságot és szorosabban köti az ügyfeleket.

Otto (Németország)

Mint fentebb említettük, az Otto KI sikeresen felhasználja az értékesítés előrejelzését és a tárolás ellenőrzését. A rendszer önállóan rendelt és optimalizálja a leltárt. Ennek eredményeként Otto képes volt csökkenteni a felesleges állványokat, és ugyanakkor javította a szállítás képességét. Otto egy példa arra, hogy egy német vállalat hogyan fejleszti az AI -t belsőleg, és produktív módon versenyképes marad egy rendkívül versenyképes piacon (online kereskedelem).

Hitachi (Japán)

Japánban, ahol sok folyamat hagyományosan manuálisan zajlik, az AI széles integrációja a raktár logisztikájában is kezdődik. Példa erre a Hitachi, aki kutatja az AI -t az elosztó központokban történő szedés javítása érdekében. Az öregedő munkaerőt a képfelismeréssel és a megfogással kell támogatni. Más japán vállalatok - például az autóiparban - szintén egyre inkább az AI automatizált raktárrendszereire támaszkodnak. A japán kormány elősegíti az ilyen projekteket a "Society 5.0" részeként, és speciális programokat, amelyek a logisztikai ágazatban képzett munkavállalók hiányának csökkentésére szolgálnak. Általánosságban elmondható, hogy a japán robotika magas szintű elfogadást élvez, és az új stratégiák célja a raktárak és az ellátási láncok automatizálása.

Walmart (USA)

A világ legnagyobb kiskereskedelmi lánca szintén az AI -be fektet be az ellátási láncba. A Walmart az AI elemzést használja a leltár valós időben folytatására az elosztó központokban, és megjósolja, mikor kell az ágaknak feltölteni. Ezenkívül a Walmart tesztelte a leltárrobotokat egyes ágakban, amelyek a polc mentén haladnak, és felismerik, hogy mely termékeket kell újratölteni. Az automatizált válogatási rendszereket a csoport nagy e-kereskedelmi logisztikai központjaiban használják, és az AI optimalizálja a csomagok elosztását a teherautó-útvonalakon. Az olyan vállalatokkal együtt, mint a Walmart, az amerikai kereskedelmi óriások vezetik az AI elfogadását a logisztikában.

Az említett példák azt mutatják, hogy mind a technológiai csoportok, mind a klasszikus logisztikai szolgáltatók az AI -t eredményesen használják táborukban. Az Amazon és az Alibaba különösen meghatározott szabványokat, amelyekre mások orientálódnak. De Németországban és másutt is, az AI-PROJEKTEK-PARTLY házon belül (mint az OTTO-nál) fejlődtek ki, részben a technológiai partnerekkel vagy az induló vállalkozások vásárlásával. Fontos, hogy ezek a sikerek az iskolát tegyék: sok kis- és közepes méretű logisztikai vállalat pontosan megfigyeli azt, amit a nagyok tesznek, és most elkezdenek az AI megoldásainak pilótaképességét néhány területen.

Az AI gazdasági hatása a raktárban

Az AI és az ML bevezetése a raktár logisztikájában nemcsak technikai, hanem gazdasági döntés is. A vállalatok remélik a kézzelfogható üzleti előnyöket, de be kell fektetniük és figyelembe kell venniük a lehetséges mellékhatásokat is.

Először a pozitív gazdasági hatásokra

Mint már kifejtettük, az AI jelentősen növeli a raktár hatékonyságát - a folyamatok gyorsabban és kevesebb hibával járnak. Ez közvetlenül befolyásolja a költségeket. Például, a raktári dolgozók vagy robotok AI-optimalizált útvonaltervezésen keresztül a megrendelés megsemmisítésének ideje drasztikusan csökkenthető, ami azt jelenti, hogy rétegenként több megrendelést lehet feldolgozni (magasabb átviteli sebesség). A személyi költségek megtakaríthatók vagy jobban felhasználhatók, mivel az alkalmazottakat az automatizálás enyhíti, másutt másutt produktívabb. Az AI által támogatott készletkezelés csökkenti a készletköltségeket, mivel a kevesebb tőkét felesleges termékekbe kötik, és a romlás vagy az elavult termékek csökkenése miatt értékcsökkenés. Egy felmérés kimutatta, hogy az AI -ben sok logisztikai vállalat látja a lehetőséget, hogy jelentősen növelje a minőséget és a termelékenységet - még a digitalizálás úttörő iparágának is, a vállalatok több mint fele a logisztikát értékelte. Ez azt jelenti, hogy az ipar azt várja el, hogy az AI hozzájáruljon a hozzáadott értékhez.

A megtakarítási potenciál alátámasztja a konkrét számokat

Az Accenture elemzések azt jósolják, hogy az AI használata 2035 -ig több mint 40 %-kal növelheti a logisztikai hatékonyságot. Ez óriási költségcsökkentést jelentene, mivel a hatékonyság növekedése általában több kibocsátást (megrendelések működését) jelent, azonos vagy kevesebb bemenettel (idő, személyzet, terület). A befektetés (ROI) megtérülése már manapság viszonylag gyors a konkrét projektekben. Például az AI rendszerek, amelyek optimalizálják a szállításokat vagy a teherautó -terhelést, megtakaríthatják az üzemanyagköltségeket és elkerülhetik az üres utakat, így a szoftverbe történő beruházás néhány éven belül fizet. A KI szintén hozzájárul a költségek megtakarításához azáltal, hogy elkerüli az állásidőt (rendellenességek, amelyek szállítási késésekhez vezetnek), például ha a prediktív mainitás megakadályozza, hogy a rendszerek megakadályozzák a drága gépi lámpák állványait a raktárban.

Pilóta projektek és üzleti esetek: Amikor az AI kifizetődik a raktár logisztikájában

A befektetési költségeket és a kihívásokat azonban a lehetőségek is ellensúlyozzák. A raktári robotok, érzékelők és AI szoftverek vásárlása kezdetben drága. Nem minden vállalatnak van az Amazon pénzügyi ereje, hogy több százmillió automatizálást nyújtson. Számos logisztikai döntéshozó habozik a magas befektetési költségek vagy az informatikai infrastruktúra hiánya miatt. Különösen a kis- és közepes méretű üzletekben a digitális alapok (például a folyamatos adatgyűjtés) gyakran hiányzik az AI teljes kihasználása érdekében. Ezenkívül a végrehajtáshoz know-how-t igényel: az AI és az adatok elemzésének szakértői igények, de ritkák és drágák. Kezdetben az AI projektek növelhetik annak összetettségét, ami szükségessé teszi a munkavállalók képzését és a változáskezelést.

Rövid távon a költségek változása is lehet. Például, ha több informatikai felhasználást használnak, növekszik az adatbiztonság és a rendszerek karbantartása érdekében tett erőfeszítések. A rendszeres szoftverfrissítések költségvetését, a modell -edzést (az ML esetében) vagy a biztonsági mentési rendszereket kell megtervezni. Az integrációs költségek-I.e. Az Oracle például hangsúlyozza, hogy a megvalósítás gyakran nehéz és drága lehet, különösen akkor, ha a testreszabott ML modelleket saját adatai alapján kell képezni.

Hosszú távon azonban a legtöbb szakértő elvárja, hogy a megtakarítási potenciál meghaladja a befektetéseket. Ha egy vállalat legyőzte a kezdeti akadályokat, akkor az AI által támogatott raktár általában gazdaságilag lényegesen jelentősebben működik. Vannak puha tényezők is: egy modern, automatizált raktár jobban reagálhat a növekedésre (megbirkózni több megrendeléssel anélkül, hogy a lineáris személyzetet fel kellene töltenie). Növeli a versenyképességet - továbbra is versenyképes marad a szállítási idővel és a költségekkel, vagy akár meg is különböztetheti meg magát, különösen a gyors kiszolgálással. Ezenkívül az AI-optimalizált folyamatok elősegítik a szállítási idő rövidítését, ami viszont növelheti az ügyfelek lojalitását és az értékesítést (kérjük, újra elrendeljen elégedett ügyfeleket).

Érdekes szempont a fenntarthatóság, amely szintén gazdaságilag releváns. A KI elősegíti a környezetbarátabb működtetést (például a teherautók kapacitásainak optimális felhasználásával, amely utazásokat takarít meg, vagy elkerüli a túlzott állományokat, ami csökkenti a túltermelést). Mivel a fenntarthatóságot a befektetők és az ügyfelek is jutalmazzák, ez közvetett módon nyújthat pénzügyi előnyöket (a "zöld logisztika" kulcsszó értékesítési érvként).

Összefoglalva: az AI sok szempontból befolyásolja a tárolási költségeket: a személyzeti költségek, a készletköltségek, a hiba költségei, a veszteségköltségek - mindezek az AI -vel csökkenthetők. Ez az AI rendszerek befektetési és működési költségeivel szembesül. A vállalatoknak mérlegelniük kell, mikor és hol fizetnek számukra az AI. A gyakorlatban azt tapasztaljuk, hogy a kísérleti projekteket először gyakran megkezdi, hogy konkrét figurákat szerezzenek. Ezek általában megmutatják, hogy a méretezés érdemes -e. Mivel a technológia egyre hozzáférhetőbbé és olcsóbbá válik (Cloud Services, Standard Solutions), a belépési küszöb csökken.

Összesen azt lehet mondani: az AI versenyképes tényező a logisztikában. Ha korán és ésszerűen fektet be, akkor megszerezheti a költségvezetést vagy elérheti a szolgáltatási vezetést. Azok a vállalatok, amelyek viszont a hosszú távon nem hatékonyabban dolgoznak, és elveszítik a piaci részesedéseket. Ennek ellenére a bevezetés nem triviális-meggyőző üzleti esetet, jó tervezést és gyakran a menedzsment támogatását is, mivel a stratégiai kurzusról szól.

Alkalmas:

• Hatékony tervezés és megvalósítás: mesterséges intelligencia, robotika és automatizálás a modern raktárszerkezetekben

Regionális különbségek: Németország, EU, USA és Japán

Az AI fejlesztése és terjedése a raktár logisztikájában regionálisan eltérő, a gazdasági feltételek, a technológiai úttörő és a politikai keret befolyásolása. A fontos régiók áttekintése:

Németország és az EU

Németországban a logisztikai ipar hagyományosan nagyon fontos, és viszonylag innovatívnak tekintik. A tanulmányok azt mutatják, hogy a német logisztikai vállalatok 22 % -a már használja az AI -t, és további 26 % -uk konkrét tervei vannak erre. A német vállalatok a német KI -t segítőknek tekintik, különösen a kereslet -előrejelzés, az értékesítési tervezés és a közlekedési optimalizálás területén. A német raktárak kb. 20 % -a azonban jelenleg nagyrészt automatizált. Ez azt jelenti, hogy a többség továbbra is túlnyomórészt kézi folyamatokkal működik. A kihívások gyakran a rendszer bonyolultságában és a képzett munkavállalók hiányában rejlenek, ami gátolja az új technológiák megvalósítását. Ennek ellenére a német vállalatok erőteljesen fektetnek be az AI -be a folyamatok optimalizálása és versenyképes maradása érdekében.

Politikai szempontból mind a Németország, mind az Európai Unió nagymértékben népszerűsíti az AI technológiákat. Németország elindított egy AI stratégiát, és milliárdokat nyújtott a kutatásban. Az olyan intézmények, mint a Fraunhofer Intézetek (például IML Dortmundban), az AI megoldásokat célozzák meg a logisztika számára. Az olyan kifejezések, mint az Industry 4.0 és a Logistics 4.0, keretezik azt a jövőképet, amelyben az AI szintén kulcsszerepet játszik. Az EU azt tervezi, hogy olyan programokkal halad előre, mint a Horizon Europe és a Special Support Projects, az AI és a robotika az iparban. Ugyanakkor Európában figyelmet fordít az etikai iránymutatásokra, valamint az EU Bizottságára és az Európai AI Szabályozási Projektre (AI törvény). Ennek célja annak biztosítása, hogy az AI -t megbízható és biztonságosan használják, ami szintén fontos a logisztikában (például a munkavállalói adatok adatvédelme, az autonóm rendszerek biztonsági előírásai).

Egyesült Államok

Az Egyesült Államok hosszú vezetők voltak az automatizálás és az AI kutatás területén, és olyan technológiai óriások, mint a Google, az Amazon, az IBM, a Microsoft, az AI erősen vezetnek. A raktári logisztika gyakorlatában azonban az Egyesült Államok nem sokkal tovább automatizált, mint Európa. A becslések szerint az amerikai raktáraknak csak kb. 20 % -a van nagymértékben automatizált. Az Egyesült Államokban azonban a magas munkaerőköltségek és a növekvő munkaerő hiánya azonban erősen növeli az automatizálásba történő beruházásokat. Az olyan nagyvállalatok, mint az Amazon, a Walmart vagy az UPS, AI-alapú rendszereket hajtanak végre, és huzat lovakként szolgálnak. Az Egyesült Államok rájön, hogy az AI technológiára van szükség annak érdekében, hogy ne essen elmaradni a globális versenyen (különösen Ázsiahoz képest).

Politikai szempontból az Egyesült Államokban más prioritások is vannak - itt dominálnak a magánbefektetések és a kezdeményezések. Az állami finanszírozás kevésbé központi, mint az EU -ban vagy Kínában, de a Védelmi Minisztérium vagy az Energiaügyi Minisztérium közvetetten támogatja az AI kutatást (például autonóm járművek számára, amelyek szintén a logisztika számára előnyösek). A közelmúltban azonban az AI stratégiákat országosan is megvitatják, különösen az ipari alapok megerősítése érdekében. Összességében elmondhatjuk: az amerikai vállalatok gyakorlatilag a logisztikában vezetik az AI -t, míg a politika lassan megpróbál létrehozni egy keretet a nemzetközi felzárkóztatáshoz.

Japán

Japán a robotika és az automatizálás egyik úttörője - az iparban (például autóipari produkció), Japán robot sűrűsége 399 robotonként 10 000 munkavállaló, és világszerte a csúcson van. A Warehouse Logisticsben azonban Japán eddig fenntartottabb volt. A hagyományos munkamódszerek és az emberi munka nagy elismerése már régóta vezetett ahhoz a tényhez, hogy a raktári automatizálás viszonylag alacsony maradt. De ez most gyorsan változik, mivel Japánnak akut demográfiai problémákkal kell szembenéznie: kevesebb és kevesebb fiatal munkavállaló van, és a törvényes munkaidő korlátai arra kényszerítik a vállalatokat, hogy automatizálási megoldásokat telepítsenek a termelékenység fenntartása érdekében. Ezért egyre több japán vállalat fordul a modern AI -hordozó megoldásokhoz. A kormány aktívan népszerűsíti ezt - létezik egy "új robotstratégia", amely a robotok használatát célozza meg a szolgáltatási ágazatokban, például a logisztika.

Ezenkívül Japán terjeszti a társadalom 5.0 fogalmát, egy szuperhálózatú társadalmat, amelyben az AI mindenütt jelen van a társadalmi kihívások (például az öregedő társadalom) elsajátításához. Ebben az összefüggésben például automatizált szállítási teherautók, robot-alapú töltő- és kirakodó rendszerek, valamint AI-optimalizált ellátási láncok működnek. Már látunk olyan japán logisztikai központokat, amelyek sofőr nélküli targoncákkal és AI-vezérelt szállítószalagokkal vannak felszerelve. Tehát míg Japán egy kicsit később kezdte, a táborokban és az AI használatának automatizálásának hirtelen meg kell növekednie az elkövetkező néhány évben. Kulturális szempontból a robotok elfogadása nagyon magas, ami megkönnyíti a változást.

Kína és Dél -Korea (összehasonlítás céljából)

Még akkor is, ha ezt a kérdésben kifejezetten nem követelik fel, érdemes egy gyors pillantást vetni: Kína agresszív módon fektet be a robotikába és az AI -be, és ma a világ legnagyobb ipari robotjainak piaca. Az összes új robot több mint 50 % -át világszerte telepítik Kínában. A kínai kormány támogatja ezt a fejleményt az ellátási láncok modernizálására. Különösen az e-kereskedelmi fellendülés révén (Alibaba, JD.com stb.) Kína nagy tolóerőt tapasztalt az automatizált raktári megoldásokban. Dél -Koreát viszont titkos vezetőnek tekintik a raktár automatizálásában: az ottani táborok több mint 40 % -a automatizált, a csúcstechnológiájú affinitásnak és az olyan társaságoknak köszönhetően, mint például a Coupang, amelyek az AI -re támaszkodnak. Az ilyen országok referenciaértékként szolgálnak annak, ami lehetséges, ha következetesen bevezeti a technológiát.

Európa (EU) összességében

Európa - kivételekkel - az USA szintjén mozog. Európán belül olyan országok, mint Németország, Hollandia vagy Skandinávia, jól elhelyezkednek a logisztika szempontjából, míg másoknak van néhány felzárkóztatása. Az EU közös projektekkel (például GAIA-X adatinfrastruktúrára) és támogatásokkal az EU megpróbálja egyenletesen előmozdítani az előrehaladást. Ezen túlmenően vannak EU-szintű kutatási projektek az AI területén a szállítás és a logisztika területén (például az autonóm teherautó-platonokhoz, a szállítási drónszabályozás stb.), Amely természetesen hatással van a táborokra, mivel minden összekapcsolódik.

Összefoglalva: A Németország/EU és az USA továbbra is viszonylag egyenlő a gyakorlati AI-használat során a táborokban-sok potenciált elismert, de az iparág nagy részei AI nélkül. Ázsia heterogén: Kína és Dél -Korea nagyon messze van a kényszerhasználat révén, Japán a fogási folyamat során. A regionális politikai és finanszírozási programok nagy szerepet játszanak: míg Kína és néha Európa erősen az államból áll, a magánszektor az Egyesült Államokban vezet. Végül mindenki megfigyeli: a jó megoldásokat nemzetközi szinten veszik fel. Ezért egy bizonyos konvergencia várhatóan a Warehouse logisztikája globális, és a sikeres AI koncepciók (akár az „Amazon Way”, akár az Alibaba robotok) elterjednek világszerte.

Automatizált raktár 2050: A látás valósággá válik

A raktári logisztika jövőjének áttekintése az AI -vel és a gépi tanulással további izgalmas fejleményeket ígér. Egy olyan kifejezés, amely újra és újra esik, az "intelligens raktár" - a szinte teljesen digitalizált és intelligens tábor. Az ilyen jövőbeli forgatókönyvekben az összes rendszer és gép kommunikálnak egymással (kulcsszó a tárgyak internete, IoT). Az AI képezi az agyat, amely vezérli ezeket a hálózati eszközöket. El tudod képzelni egy raktárt 2050 -ben, amelyben szinte az összes rutin tevékenységet automatizálják: az autonóm járműveket népszerűsítették, robotok szedése, készlet (például a polcok kameránkénti felismerése), az AI rendszerek mindent valós időben figyelnek.

Alkalmas:

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

Potenciális fejlemények

Csak a kezdetén vagyunk, amit az AI tehet a logisztikában. A jövőben az önmegtanuló algoritmusok valós időben optimalizálhatják a teljes tárolási komplexeket - dinamikusan alkalmazkodni a termékkeverékhez, a rendelési helyzethez vagy akár előre nem látható eseményekhez (például a hirtelen határ bezárás vagy az alapanyaghiány). A Generative AI (a Chatgpt & Co. ismerte) segíthet a tervezési folyamatokban, például az ellátási láncok hibáinak alternatív forgatókönyvek megtervezésében. A robotika valószínűleg sokoldalúbb: ma speciális robotok vannak bizonyos feladatokhoz; A jövőben a humanoid robotok vagy a rendkívül rugalmas robotrendszerek működhetnek a raktárban, amelyek sokféle feladat elvégzését (megragadás, hordozás, vezetés) vállalják. Az első megközelítéseket (két -lábú robotot mint raktár segítőként) már tesztelik.

Az emberi gépek együttműködését szintén tovább finomítják. A cobotok szorosan együttműködhetnek a védő ketrecek nélküli emberekkel, és az AI minden raktári munkához személyi asszisztensként szolgálhat - például a kibővített valósággal rendelkező adatszemüvegen keresztül, amelyek valós időben megmutatják a munkavállalót minden releváns információt (tárolóhely, következő lépés, figyelmeztetések). Az AI által támogatott hordozható anyagok szintén figyelemmel kísérhetik a biztonságot (például egy karkötő rezeg, ha a farok a közelben van). Mindez a munkakörülmények javítását és a hibák vagy balesetek további csökkentését szolgálja.

Természetesen vannak kihívások és etikai kérdések is az ott vezető úton. A gyakran megvitatott aggodalom a munkakérdés: ha egyre több automatizálódik a raktárban, mi történik a raktári dolgozókkal? Rövid távon bizonyos tevékenységek kihagyhatók - például kevesebb kézi válogatásra van szükség, ha a robotok vállalják ezt a feladatot. A tanulmányok előrejelzik az emberi munkahelyek csökkenését, különösen az egyszerű, ismétlődő tevékenységekben. De vannak új szerepek is: az AI új munkahelyeket is létrehoz - csak mások. A jövőben a robotika karbantartásának, az adatok elemzésének vagy az AI rendszer támogatásának szakértőire egyre inkább szükség lesz a jövőben. Tehát, míg a fizikai rutin munka csökken, a műszaki know-how-ra vonatkozó követelmények növekednek. A vállalatoknak fel kell képezniük és kiképzniük az alkalmazottaikat, hogy értelmesek legyenek az AI-alapú környezetben. Érdekes, hogy egyes vállalatok azt is beszámolják, hogy az automatizálás lehetővé tette számukra, hogy kibővítsék és felvegyék több alkalmazottat, mert vállalkozása növekedett. A gép nem feltétlenül veszi a munkát egészében, hanem gyakran csak a monoton és stresszes részeket - ezután az emberek képesek képzettebb feladatokat vállalni.

Ember a gép ellen? Miért uralnak a hibrid megoldások a raktárban?

Az etikai szempontok szintén befolyásolják az adatvédelmet és az átláthatóságot. A raktárban lévő AI sok adatot gyűjt, például a munkavállalók teljesítményét (pick -up -arány, mozgási mintázat) vagy a környezet megfigyelésére. Itt a személyes adatokat gondosan kell kezelni a magánélet megőrzése és a keretrendszeri megfigyelés fenntartása érdekében. Az AI által hozott döntéseknek érthetőnek kell lenniük - például ha egy algoritmus meghatározza, hogy mennyit kell alkalmazni a munkavállalónak, átlátható kritériumokra van szükség a méltányosság biztosításához. Ebben az összefüggésben az EU hangsúlyozza a megbízható AI - algoritmusokat, amelyek magyarázhatók, tisztességesek és megbízhatóak.

Egy másik téma a biztonság: az autonóm robotokat és az AI rendszereket úgy kell megtervezni, hogy az emberek ne legyen veszély. Ehhez műszaki szabványokat és teszteket igényel (például az önmeghajtó targoncának 100 % -ban megbízhatóan le kell állítania, ha egy személy útban van). A kiberbiztonság szintén fontosabbá válik: a hálózatba kötött tábor lehet a hackerek támadások célja, ezért az AI rendszereket meg kell védeni a manipuláció ellen.

A jövőbeli elképzelésben el tudná képzelni, hogy teljesen autonóm táborokat is el tudnak képzelni, amelyek éjszaka megvilágítás nélkül működnek, mert csak a gépek aktívak. Az emberek inkább átveszik a vezérlési funkciókat. Az emberek azonban a belátható jövőben továbbra is központi elemek - ha csak a rugalmasság és a probléma megoldásának biztosítása érdekében, előre nem látható helyzetekben. A hibrid oldatnak (Human + AI) tehát a következő évtizedek útjának kell lennie.

A raktári logisztika jövője: Miért elengedhetetlen az AI?

A gyakorlati végrehajtásban kihívások is vannak: sok vállalat szembesül az AI bevezetésének kérdésével. Hiányoznak a szabványok, van egy dzsungel a szolgáltatókból, és a siker a jó adatminőségtől függ. Ha rossz vagy hiányos adatai vannak, akkor nem kap jó eredményeket az AI -vel ("Szemét be, szemetet out"). A különféle rendszerek (például a raktár AI és a szállítási menedzsment AI) közötti interoperabilitását garantálni kell, hogy a folyamatos intelligens ellátási lánc valóban létrejöjjön.

Ennek ellenére a tendencia egyértelmű: az AI egyre fontosabbá válik a raktár logisztikájában. Tíz év alatt a mai kísérleti projekt nagy része természetesen a mindennapi élet részét képezi. Azok a vállalatok, amelyek ma kezdődnek, értékes tapasztalatokat szereznek és méretezhetik megoldásaikat. Sok országban a politika elősegíti ezt a fejleményt, mivel elismerték, hogy a logisztika kulcsfontosságú terület az egész gazdaság számára - és az AI a kart, hogy ez a kulcsipar hatékonyabbá váljon és válsággal.

Az AI és a gépi tanulás integrálása a raktár logisztikájába már a hatékonyság és a sebesség látható sikerével kezdődött. Befektetéseket és ingadozásokat igényel, de óriási lehetőségeket kínál - a költségmegtakarítástól a jobb ügyfélszolgálatig az új üzleti modellekig. A regionális különbségek az idő múlásával kisebbek lesznek, mivel a bevált gyakorlatokat globálisan alkalmazzák. A jövő még intelligensebb, nagyrészt automatizált raktár logisztikát ígér, amelyben az emberek és a gépek szorosan együttműködnek. Ugyanakkor felelősségteljesen kell foglalkoznunk a változásokkal - az alkalmazottakat magukkal kell vinni, biztonságosan megtervezni a technológiát, és betartani az etikus védőkorlátokat. Ha ez sikeres, akkor olyan logisztikai világgal nézünk szembe, amely sokkal hatékonyabb, rugalmasabb és ellenállóbb, mint bármi, amit a múltból tudunk.

☑️ 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