„A mesterséges intelligencia helyzete a raktározásban” című tanulmány feltárja: Miért térülnek meg a raktározásba történő mesterséges intelligencia befektetések mindössze 2 év után?

A kísérleti technológiák korszaka lejárt: Hogyan határozza újra a mesterséges intelligencia a modern raktározást?

A mesterséges intelligencia (MI) raktározásban való alkalmazását sokáig futurisztikus kísérletnek vagy néhány technológiai óriás kizárólagos eszközének tekintették. Egy új, átfogó tanulmány azonban most teljesen más képet fest: egy alapvető átalakulás közepén vagyunk, amelyben a MI nélkülözhetetlen alapjává vált a versenyképes ellátási láncoknak.

A raktártechnológiai specialista, a Mecalux és a neves Massachusetts Institute of Technology (MIT) Intelligens Logisztikai Rendszerek Laboratóriuma (ILS) által közösen végzett, „A mesterséges intelligencia helyzete a raktározásban” című friss tanulmány lenyűgöző adatokat szolgáltat erről a témáról. A 21 országból származó több mint 2000 szakember tapasztalatain alapuló jelentés azt mutatja, hogy a technológia már rég kinőtte a kezdeti szakaszát. Tíz raktárból kilenc már használ mesterséges intelligenciával támogatott megoldásokat – már nem csak elszigetelt kísérleti projektekben, hanem a napi működés szerves részeként.

A tanulmány eredményei megcáfolják a makacs tévhiteket, és feltárják az intelligens logisztika hatalmas potenciálját. Az automatizálás munkahelyek megszüntetésével kapcsolatos félelmekkel ellentétben a vállalatok növekvő alkalmazotti elégedettségről, sőt, a személyzet létszámának növekedéséről számolnak be. Ugyanakkor a gazdasági mutatók meggyőzőek: a mindössze két-három éves átlagos megtérülési idővel a mesterséges intelligenciába és a gépi tanulásba történő befektetések rendkívül hatékony mozgatórugói a termelékenységnek és a költségcsökkentésnek.

De a fejlesztés itt nem áll meg. Míg a hagyományos gépi tanulás már optimalizálja az olyan folyamatokat, mint a komissiózás és a karbantartás, a generatív mesterséges intelligencia készen áll arra, hogy elhozza az innováció következő hullámát. Nemcsak a problémák előrejelzését ígéri, hanem a megoldások proaktív kidolgozását is.

Ez a jelentés kiemeli a piac jelenlegi érettségi szintjét, elemzi a mesterséges intelligencia konkrét versenyelőnyeit, és bemutatja, hogy a vállalatoknak milyen stratégiai lépéseket kell tenniük ahhoz, hogy ellenállóak és nyereségesek maradjanak az egyre összetettebb és ingatagabb globális gazdaságban.

Mit mutat a jelenlegi, „A mesterséges intelligencia helyzete a raktározásban” című tanulmány?

Az új, „A mesterséges intelligencia helyzete a raktározásban” című tanulmányt a Mecalux, a raktártechnológia és logisztikai szoftverek vezető szállítója végezte el a Massachusetts Institute of Technology Intelligent Logistics Systems Lab (ILS) laboratóriumával együttműködve. Ez az átfogó kutatás több mint 2000, 21 országban működő ellátási lánc és raktározási szakember válaszain alapul. A tanulmány eredményei egyértelmű képet festenek: a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás már régóta túllépett a kísérleti eszközök státuszán, és a raktározás termelékenységének, pontosságának és munkaerő-fejlesztésének kulcsfontosságú mozgatórugóivá váltak. A tanulmány azt mutatja, hogy a raktárüzemeltetők világszerte már nem elszigetelt kísérleti projektek szakaszában vannak, hanem egyre inkább alkalmazzák a mesterséges intelligenciát a mindennapi működésükben.

Mennyire fejlett a jelenlegi piac a raktári műveletekben használt mesterséges intelligencia alapú megoldások számára?

A raktári műveletekben alkalmazott mesterséges intelligencia alapú megoldások piaca lenyűgöző érettségi szintet ért el. A tanulmány szerint a raktárak több mint kilenctizede használ valamilyen mesterséges intelligenciát vagy fejlett automatizálást. Ez nemcsak a magas adaptációs arányt mutatja, hanem az iparág bizalmát is ezekben a technológiákban. Különösen figyelemre méltó, hogy a megkérdezett vállalatok több mint fele növekvő vagy teljes automatizálással működik. Ez a magas automatizálási arány különösen a komplex logisztikai hálózatokkal és több elosztott telephellyel rendelkező nagyvállalatok körében hangsúlyos. A kísérleti projektekről a teljes megvalósításra való áttérés abban is megmutatkozik, hogy a raktárak már nem pusztán kísérleti megoldásnak, hanem a napi működésük bevett részének tekintik a mesterséges intelligenciát. Ez az érettség lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy hasznosítsák a felhalmozott tapasztalatokat és a legjobb gyakorlatokat.

Milyen konkrét mesterséges intelligencia alkalmazásokat alkalmaznak a raktári műveletekben?

A mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazása a raktári műveletekben számos kulcsfontosságú működési funkciót ölel fel. A komissiózás, más néven komissiózás és csomagolás, az egyik leggyakoribb alkalmazás, mivel a mesterséges intelligencia rendszerek optimalizálhatják az útvonalakat és csökkenthetik a hibaszázalékot. A készletoptimalizálás egy másik kritikus alkalmazási terület, ahol a mesterséges intelligencia prediktív modelleket használ a készlet hatékonyabb kezelésére és a túlkészletezés elkerülésére. Különösen fontos alkalmazási terület a berendezések és gépek karbantartása. Itt a mesterséges intelligencia lehetővé teszi a megelőző karbantartást az állapotfelügyelet révén, minimalizálva az állásidőt és meghosszabbítva a berendezések élettartamát. A munkatervezés is jelentősen profitál a mesterséges intelligencia rendszerekből, amelyek optimális telepítési terveket hoznak létre a személyzet számára, figyelembe véve a hatékonyságot és az alkalmazottak elégedettségét. Egy másik alkalmazási terület a biztonsági monitorozás, ahol a mesterséges intelligencia által támogatott rendszerek képesek észlelni és monitorozni a potenciális biztonsági kockázatokat. Ezek a sokszínű alkalmazások azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia nemcsak egyetlen funkciót javít, hanem átalakítja a teljes raktárrendszert.

Milyen versenyelőnyöket kínál a mesterséges intelligencia bevezetése?

Javier Carrillo, a Mecalux vezérigazgatója szerint az intelligens raktárak három fő dimenzióban múlják felül versenytársaikat: mennyiség, pontosság és alkalmazkodóképesség. A mesterséges intelligenciába befektető vállalatok nemcsak gyorsabban dolgozzák fel a megrendeléseket és a készletmozgásokat, hanem működésükben is nagyobb pontosságot mutatnak. Továbbá ellenállóbbá válnak a piaci volatilitással szemben, és rugalmasabban alkalmazkodnak a változó igényekhez. A megnövekedett sebesség, a nagyobb pontosság és a fokozott alkalmazkodóképesség kombinációja lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy gyorsabban reagáljanak a piaci változásokra, és jobban kiszolgálják ügyfeleiket. Carrillo hangsúlyozza, hogy ezek a vállalatok nemcsak rövid távon jobb eredményeket érnek el, hanem hosszú távon kiszámíthatóbbak és jobban felkészültek a gazdasági ingadozások átvészelésére is. Ez különösen fontos egy egyre összetettebb kihívásokkal szembesülő globális ellátási láncban.

Mennyi a megtérülése a mesterséges intelligencia raktárakban történő bevezetésének?

A tanulmány szerint a mesterséges intelligencia raktári bevezetésének megtérülési mutatói figyelemre méltóan pozitívak. A megkérdezett vállalatok többsége raktártechnológiai költségvetésének 11-30 százalékát mesterséges intelligenciára és gépi tanulásra fordítja. Különösen biztató az a tény, hogy ezek a beruházások jellemzően két-három éven belül megtérülnek. Ez a viszonylag rövid megtérülési idő azt mutatja, hogy a beruházások gyorsan mérhető eredményekhez vezetnek. A pozitív megtérülés számos konkrét fejlesztésnek tulajdonítható. Az egyik legfontosabb a megnövekedett készletpontosság, amely minimalizálja a raktárkezelési hibákat és csökkenti a költséges hibadíjakat. Továbbá a mesterséges intelligencia azonnali teljesítményjavuláshoz vezet, amelyet a megnövekedett áteresztőképesség és az optimalizált folyamatok mérnek. A munkahatékonyság a jobb tervezés és erőforrás-kihasználás révén növekszik, a hibák csökkentése pedig közvetlenül hozzájárul a költségmegtakarításhoz. Ezek a mérhető fejlesztések képezik a gyors megtérülés alapját.

Milyen tényezők ösztönzik a vállalatokat a mesterséges intelligencia megoldásokba való befektetésre?

A raktári műveletekbe történő mesterséges intelligencia alapú beruházások mozgatórugói sokrétűek, és tükrözik a modern ellátási lánc menedzsment kihívásait. Az egyik elsődleges tényező a hatékonyabb működés révén elért költségmegtakarítás. A növekvő ügyfélelvárások ugyanilyen fontos szerepet játszanak, mivel a modern ügyfelek gyorsabb szállításokat és nagyobb megbízhatóságot várnak el. A munkaerőhiány számos régióban kritikus mozgatórugóvá vált, mivel a vállalatok a mesterséges intelligenciát használják fel nagyobb mennyiségek kezelésére kevesebb személyzettel. A fenntarthatósági célok egyre növekvő mozgatórugóvá válnak, mivel a mesterséges intelligencia csökkentheti az energiafogyasztást és a hulladékot. Végül a versenynyomás állandó motiváló tényező, mivel a vállalatok attól tartanak, hogy a mesterséges intelligenciával felszerelt versenytársak megelőzik őket. A gazdasági, működési és stratégiai okok ezen kombinációja magyarázza, hogy a raktározásba történő mesterséges intelligencia alapú beruházások miért olyan széles körben elterjedtek.

Milyen kihívások merülnek fel a mesterséges intelligencia megoldások bővítésekor?

A haladás és a pozitív eredmények ellenére a vállalatok továbbra is jelentős kihívásokkal néznek szembe a mesterséges intelligencia bevezetésének skálázása során. Dr. Matthias Winkenbach, az MIT ILS laboratóriumának igazgatója szerint a legnehezebb rész nem a fejlesztésben vagy a kezdeti megvalósításban rejlik, hanem az integráció utolsó szakaszában: az emberek, az adatok és az elemzések zökkenőmentes integrálásában a meglévő rendszerekbe. Ez egy kulcsfontosságú pont, mivel sok vállalatnak olyan régi rendszerekkel kell dolgoznia, amelyeket nem mesterséges intelligencia integrációra terveztek. A legnagyobb akadályok közé tartozik a műszaki szakértelem hiánya számos raktári műveletben, amelyek hagyományosan nem voltak technológia-központúak. A rendszerintegráció technikai kihívást jelent, mivel az új mesterséges intelligenciarendszereknek kommunikálniuk kell a régebbi gépekkel és szoftverekkel. Az adatminőség gyakran alábecsült kérdés, mivel a mesterséges intelligenciarendszerek csak annyira jók, mint amilyen adatokon betanítják őket, és sok vállalat küzd a töredezett vagy hiányos adatforrásokkal. A megvalósítási költségek szintén akadályt jelentenek, különösen a korlátozott informatikai költségvetéssel rendelkező kisebb vállalatok számára. Ezek a kihívások tükrözik a fejlett mesterséges intelligenciaeszközök meglévő hagyományos rendszerekkel való összekapcsolásához szükséges jelentős erőfeszítéseket.

Milyen tényezők segítenek a vállalatoknak leküzdeni a mesterséges intelligencia kihívásait?

A kihívások ellenére a tanulmány azt mutatja, hogy a vállalatok szilárd alapokkal rendelkeznek azok leküzdéséhez. A megkérdezett vállalatok szerint stabil adat- és projektmenedzsmenttel rendelkeznek, ami jó alapot biztosít a mesterséges intelligencia bevezetéséhez. A vállalatok számos gyorsító tényezőt azonosítottak a mesterséges intelligencia bevezetésének folyamatában lévő trendjéhez. A megfelelő eszközök használata kulcsfontosságú, mivel a speciális szoftvermegoldások megkönnyíthetik az integrációt. Az egyértelmű ütemtervek segítenek a vállalatoknak strukturálni a mesterséges intelligencia bevezetését és összehangolni az érdekelt feleket. Nagyobb költségvetésre van szükség a megvalósítási költségek fedezéséhez és a projekt idő előtti leállításának elkerüléséhez. Több belső szakértelem elengedhetetlen, mivel a mesterséges intelligencia tapasztalattal rendelkező alkalmazottak gyorsabban tudják bevezetni a projekteket és elkerülni a buktatókat. Továbbá a vállalati kultúra fontos az ellenállás leküzdéséhez és az innovatív gondolkodásmód elősegítéséhez. Azok a szervezetek, amelyek ezeket a tényezőket ötvözik, könnyebben tudják sikeresen bevezetni és skálázni a mesterséges intelligenciát.

Vajon a mesterséges intelligencia bevezetése veszélyezteti a munkahelyeket?

A tanulmány egyik kulcsfontosságú pontja az a széles körben elterjedt félelem, hogy az automatizálás és a mesterséges intelligencia tömeges munkahelyek elvesztéséhez vezet. A jelentés egyértelműen cáfolja ezeket a félelmeket, és más képet fest. A kutatás szerint a mesterséges intelligencia nem helyettesíti az embereket, hanem növeli a termelékenységet és a munkával való elégedettséget, és új foglalkoztatási lehetőségeket nyit meg. Ez egy kulcsfontosságú megállapítás, amely ellentmond az automatizálás miatti tömeges munkahelyek elvesztéséről szóló népszerű narratívának. A megkérdezett vállalatok több mint háromnegyede, azaz körülbelül 75 százaléka, mérhető növekedést tapasztalt az alkalmazottak termelékenységében a mesterséges intelligencia bevezetése után. Még ennél is fontosabb, hogy ezek a bevezetések a munkahelyi elégedettség növekedéséhez is vezettek, ami arra utal, hogy az alkalmazottak kevésbé ismétlődőnek és kielégítőbbnek találják a munkájukat. Még lenyűgözőbb az a tény, hogy a megkérdezett vállalatok több mint fele, azaz több mint 50 százaléka arról számolt be, hogy a mesterséges intelligencia bevezetése után növelte a munkaerő létszámát. Ez arra utal, hogy a mesterséges intelligenciával működő raktári műveletek gyorsabban növekednek, és több képzett munkaerőre van szükség az újonnan létrehozott pozíciók betöltéséhez.

LTW Intralogistics – Az áramlás mérnökei - Kép: LTW Intralogistics GmbH

Az LTW nem egyedi komponenseket, hanem integrált, komplett megoldásokat kínál ügyfeleinek. Tanácsadás, tervezés, mechanikai és elektrotechnikai alkatrészek, vezérlési és automatizálási technológia, valamint szoftver és szerviz – minden hálózatba kötve és precízen összehangolva.

A kulcsfontosságú alkatrészek házon belüli gyártása különösen előnyös. Ez lehetővé teszi a minőség, az ellátási láncok és az interfészek optimális ellenőrzését.

Az LTW a megbízhatóságot, az átláthatóságot és az együttműködő partnerséget jelenti. A lojalitás és az őszinteség szilárdan gyökerezik a vállalat filozófiájában – egy kézfogásnak itt még mindig van jelentősége.

Alkalmas:

• LTW megoldások

Hogyan tervezik a vállalatok a jövőbeli mesterséges intelligencia beruházásaikat?

A vállalatok jövőbeli tervei a mesterséges intelligenciával kapcsolatban ambiciózusak, és erős bizalmat mutatnak a technológiában. Szinte az összes megkérdezett vállalat tervezi a mesterséges intelligencia használatának további bővítését a következő két-három évben. Ez a következetes előremutató megközelítés azt mutatja, hogy a vállalatok a mesterséges intelligenciát nem egyszeri megvalósításnak, hanem folyamatos fejlesztésnek tekintik. Ennek a bizalomnak a szembetűnő jele, hogy a megkérdezett vállalatok 87 százaléka tervezi a jövőben növelni mesterséges intelligencia-költségvetését. Ez erősen arra utal, hogy a vállalatok nemcsak elégedettek jelenlegi MI-befektetéseikkel, hanem megértik, hogy további beruházásokra van szükség a versenyképesség megőrzéséhez. Még lenyűgözőbb az a tény, hogy a vállalatok 92 százaléka már megvalósít vagy új MI-projekteket tervez. Ez azt mutatja, hogy a MI megvalósítása már nem kivétel, hanem szabály. Ezek a számok egy gyorsan fejlődő ökoszisztémára utalnak, amelyben a vállalatok folyamatosan új módszereket keresnek a mesterséges intelligencia kihasználására működésük optimalizálása érdekében.

Milyen szerepet játszik a generatív mesterséges intelligencia a modern raktári műveletekben?

A tanulmány szerint a mesterséges intelligencia innovációinak következő hulláma a döntéshozatali technológiák, különösen a generatív mesterséges intelligencia területén fog megvalósulni. A vállalatok a generatív mesterséges intelligenciát a modern logisztikai központokban alkalmazott legértékesebb módszerként írják le, és nagyra értékelik annak sokrétű alkalmazásait. Az egyik alkalmazási terület az automatizált dokumentáció, ahol a generatív mesterséges intelligencia automatikusan képes dokumentumokat létrehozni és frissíteni, csökkentve a manuális munkát. A raktári elosztás optimalizálása egy másik alkalmazás, ahol a generatív mesterséges intelligencia olyan innovatív elosztási mintákat javasolhat, amelyeket a hagyományos megközelítések nem vesznek figyelembe. A folyamattervezés is profitál a generatív mesterséges intelligenciából, amely új és hatékonyabb folyamatterveket képes kidolgozni. Egy különösen technikai alkalmazás az automatizálási rendszerekhez tartozó kódgenerálás, ahol a generatív mesterséges intelligencia automatikusan képes kódot írni a raktárkezelő rendszerek és a robotika vezérléséhez. Dr. Matthias Winkenbach szerint fontos különbség van a hagyományos gépi tanulás és a generatív mesterséges intelligencia között.

Miben különbözik a hagyományos gépi tanulás és a generatív mesterséges intelligencia a logisztikában?

Dr. Matthias Winkenbach az MIT-től egy alapvető különbségre mutat rá, amely kulcsfontosságú a raktárakban használt mesterséges intelligencia jövőjének megértéséhez. A hagyományos gépi tanulás rendkívül hatékony a problémák előrejelzésében. Ezek a modellek elemezni tudják, hogy mely körülmények vezetnek gépkárosodáshoz, szállítási késedelmekhez vagy biztonsági problémákhoz, és korai figyelmeztetéseket adnak a vállalatoknak. Ez lehetővé teszi a költségeket takarító és az állásidőt minimalizáló megelőző intézkedéseket. A generatív mesterséges intelligencia ezzel szemben másképp működik, mivel aktívan segíti a megoldások kidolgozását. Új módszereket javasolhat a folyamatok optimalizálására vagy a problémák innovatív megoldására. Míg a hagyományos gépi tanulás azt mondja: „Lesz probléma”, a generatív mesterséges intelligencia azt mondja: „Íme öt mód, ahogyan megoldhatjuk a problémát.” Ezek az egymást kiegészítő erősségek azt jelentik, hogy egy optimálisan felszerelt raktári műveletnek mindkét technológiát alkalmaznia kell. Ezért tekintik a vállalatok ma a generatív mesterséges intelligenciát a raktárak legnagyobb értékteremtő tényezőjének. Lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy ne csak a problémákra reagáljanak, hanem proaktívan azonosítsák és megvalósítsák a fejlesztéseket.

Hogyan változtatják meg a mesterséges intelligencia rendszerek a raktári műveletek alapvető működését?

A mesterséges intelligencia alapvető átalakuláshoz vezet a raktári műveletek működésében, túlmutatva az egyéni optimalizálásokon. Az intelligens raktározás már nem rögzített, változatlan folyamatokon alapul, hanem adaptív rendszereken, amelyek képesek alkalmazkodni az új körülményekhez. Egy hagyományos raktárban egy tároló- és visszakereső gép rögzített útvonalakat és rutinokat követ, míg egy mesterséges intelligenciával felszerelt gép valós időben optimalizálja útvonalát a raktár aktuális állapota alapján. Ez nemcsak hatékonyságnövekedéshez, hanem a kopás csökkenéséhez és a berendezések élettartamának hosszabbá tételéhez is vezet. A gépek állapotának monitorozása egy másik terület, amely alapvető változáson megy keresztül. A fix időközönként alapuló rendszeres megelőző karbantartás helyett a rendszerek képesek figyelni a gépek tényleges állapotát, és csak szükség esetén végezni a karbantartást. Ez különösen fontos a szűk keresztmetszetű gépek, például a tároló- és visszakereső gépek esetében, amelyek állásideje jelentős költségekkel járhat. Az adatgyűjtés és -elemzés minden eddiginél központibb szerepet kap, mivel az adat az az "olaj", amely működteti a mesterséges intelligencia rendszereit. A vállalatoknak robusztus adatinfrastruktúrákba kell befektetniük ahhoz, hogy profitálhassanak a mesterséges intelligencia előnyeiből.

A szoftveren túl milyen beruházásokra van szükség?

Míg a mesterséges intelligencia szoftvereire nagy figyelem irányul, a sikeres megvalósítás számos más területen is beruházásokat igényel. Az adatinfrastruktúra alapvető fontosságú, mivel a mesterséges intelligencia kiváló minőségű adatokat igényel. Ez szükségessé teheti a szenzorokba, IoT-eszközökbe és adatkezelő rendszerekbe történő beruházásokat a releváns adatok rögzítéséhez. Az informatikai infrastruktúrát modernizálni kell, hogy támogassa a modern mesterséges intelligencia rendszerek által megkövetelt számítási teljesítményt. A felhőszolgáltatások számos szervezet számára elengedhetetlenné válnak, mivel a helyszíni infrastruktúra gyakran nem elegendő. Az alkalmazottak fejlesztése kulcsfontosságú, mivel a személyzetnek képzésre van szüksége az új rendszerekkel való munkához és azok előnyeinek kihasználásához. Az irányítási rendszereket úgy kell átalakítani, hogy támogassák az emberek és gépek integrációját a mesterséges intelligencia által vezérelt környezetekben. Végül a szervezeti változásmenedzsment fontos, mivel a mesterséges intelligencia átalakítja a hagyományos szerepeket és felelősségi köröket. Azok a szervezetek, amelyek megértik ezt a tágabb befektetési perspektívát, nagyobb valószínűséggel lesznek sikeresek.

Hogyan tudják a kis és közepes méretű raktárak bevezetni a mesterséges intelligenciát?

A tanulmány a nagyobb üzemekre összpontosít, de azt sugallja, hogy a mesterséges intelligencia a kisebb vállalkozások számára is elérhetővé válik. A kulcs az, hogy olyan skálázható megoldásokkal kezdjünk, amelyek nem igényelnek hatalmas előzetes tőkét. A felhőalapú mesterséges intelligencia szolgáltatások lehetővé teszik a kisebb vállalatok számára, hogy kihasználják a mesterséges intelligencia képességeit anélkül, hogy kiterjedt informatikai infrastruktúrával rendelkeznének. A mesterséges intelligencia szolgáltatókkal való partnerség segíthet a kisebb vállalkozásoknak profitálni a szakértelemből és a tapasztalatból anélkül, hogy mindent házon belül kellene felépíteniük. Egy célzott megközelítés, amely egy vagy két használati esettel kezdődik, olyan sikereket generálhat, amelyek további elkötelezettséget ösztönöznek. A két-három éves megtérülési idővel a kis nyereség gyorsan megtérülhet, ha szakaszos megközelítést alkalmazunk. Fontos az is, hogy útmutatást kérjünk olyan szolgáltatóktól, akik tapasztalattal rendelkeznek hasonló méretű raktárakkal való együttműködésben, hogy reális elvárásokat támasszunk.

Milyen fenntarthatósági szempontok kapcsolódnak a mesterséges intelligencia bevezetéséhez?

A fenntarthatóság egyre inkább a raktárakba történő mesterséges intelligencia alapú beruházások kulcsfontosságú mozgatórugójává válik. Az MI-rendszerek segítségével optimalizált útvonalak a gépek energiafogyasztásának csökkenéséhez és az áruk tárolási helyek közötti szállítási költségeinek csökkenéséhez vezetnek. Az intelligens készletgazdálkodás csökkenti a túlkészletezést és a kapcsolódó tárolási költségeket és a hulladékot. A jobb készletnyilvántartás megakadályozza a romlást és a hulladékot, ami különösen fontos a romlandó áruk esetében. Az optimalizált helykihasználás azt jelenti, hogy a raktáraknak kevesebb helyre van szükségük ugyanazon térfogathoz, így energiaköltségeket takarítanak meg a fűtés, a hűtés és a világítás terén. Az automatizálás révén csökkentett munkaerőigény azt jelentheti, hogy kevesebb embert kell szállítani, ami a kibocsátást is csökkenti. Ezek a fenntarthatósági szempontok nemcsak a környezetnek tesznek jót, hanem az egyre tudatosabb ügyfeleket is vonzzák, és segíthetnek a vállalatoknak az ESG-célok elérésében.

Hogyan néz ki a raktározás jövője?

A tanulmány megállapításai alapján egy olyan jövő van kibontakozva, amelyben a mesterséges intelligencia nem opcionális, hanem központi szerepet játszik a versenyképes raktári működésben. Azok a vállalatok, amelyek nem fektetnek be a mesterséges intelligenciába, egyre nehezebben fognak lépést tartani a mesterséges intelligencia által vezérelt versenytársakkal. A következő két-három év kulcsfontosságú lesz, mivel valószínűleg kirajzolódnak ennek az átalakulásnak a nyertesei és vesztesei. Az alkalmazottak szerepe átalakul, kevesebb ismétlődő feladattal és nagyobb hangsúlyt fektetve a monitorozásra, az optimalizálásra és a problémamegoldásra. Új munkaköri profilok jelennek meg, ahogy a hagyományos raktári munkakörök eltűnnek. Azok a vállalatok, amelyek befektetnek a munkaerő átképzésébe, jobb pozícióba kerülnek. A globális ellátási láncok agilisabbá és a zavarokra reagálóbbá válnak, ami ellenállóbb rendszerekhez vezet. Azok a vállalatok, amelyek kiépítik ellátási lánc intelligenciájukat, versenyelőnyre tesznek szert. A különböző mesterséges intelligencia technológiák integrációja, a prediktív elemzéstől a generatív mesterséges intelligenciáig, normává válik. Végül az adatvédelem és a kiberbiztonság egyre kritikusabbá válik, ahogy a raktári működés egyre inkább az adatfolyamokra támaszkodik. Azok a vállalatok, amelyek komolyan veszik ezeket a biztonsági szempontokat, kevésbé lesznek sebezhetőek a kiberfenyegetésekkel szemben.

Hogyan tervezzék meg a vállalatok a mesterséges intelligenciával kapcsolatos átalakulási folyamatukat?

A mesterséges intelligencia átalakításának strukturált megközelítése elengedhetetlen a sikerhez. Az első lépés a jelenlegi helyzet alapos elemzése kell, hogy legyen, hogy megértsük, mely folyamatok szorulnak optimalizálásra, és hol tudja a mesterséges intelligencia a legnagyobb értéket képviselni. A siker méréséhez fontos a világos KPI-k (kulcsfontosságú teljesítménymutatók) meghatározása. Kulcsfontosságú egy elkötelezett, a szükséges készségekkel rendelkező MI-csapat felépítése, mivel a mesterséges intelligencia bevezetése speciális ismereteket igényel. A gyors sikerek előtérbe helyezése korai sikereket generálhat, amelyek támogatást és költségvetést biztosítanak a nagyobb projektekhez. A külső szakértőkkel és beszállítókkal való együttműködés csökkentheti a megvalósítási kockázatokat és felgyorsíthatja a folyamatot. A tervezett változtatásokról való kommunikáció az alkalmazottakkal fontos az ellenállás csökkentése és az elfogadottság növelése érdekében. A stratégia rendszeres felülvizsgálata és az eredmények alapján történő kiigazítása biztosítja, hogy a szervezetek agilisak maradjanak, és módosíthassák terveiket. Végül hosszú távú perspektívát kell alkalmazni, mivel a mesterséges intelligencia átalakítása nem egyszeri projekt, hanem folyamatos fejlesztés.

A mesterséges intelligencia elengedhetetlensége a modern raktárgazdálkodásban

A Mecalux és az MIT által készített „A mesterséges intelligencia helyzete a raktározásban” című tanulmány egyértelművé teszi, hogy a raktározás fejlődésének egy fordulópontjához érkeztünk. A mesterséges intelligencia már nem a jövő technológiája, hanem egy előremutató technológia, amelyet már a legtöbb modern raktári műveletben alkalmaznak. Az előnyök egyértelműek és mérhetőek: jobb hatékonyság, gyorsabb megtérülés és új munkahelyek teremtése a munkahelyek elvesztése helyett. A mesterséges intelligenciába most befektető vállalatok nemcsak a rövid távú versenyelőnyök, hanem a hosszú távú versenyképesség érdekében is pozícionálják magukat. A kihívások valósak, de a megfelelő stratégiával, a megfelelő eszközökkel és a megfelelő gondolkodásmóddal leküzdhetők. A raktárüzemeltetők számára a kérdés már nem az, hogy bevezetjék-e a mesterséges intelligenciát, hanem az, hogy milyen gyorsan és átfogóan tudják ezt megtenni ahhoz, hogy versenyképesek és jövőbiztosak maradjanak vállalkozásaik számára.

☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német

☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.

Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nagyon várom a közös projektünket.

☑️ 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 üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások

Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron

Globális iparági és üzleti szakértelmünk az üzletfejlesztés, az értékesítés és a marketing területén - Kép: Xpert.Digital

Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar

Bővebben itt:

• Szakértői Üzleti Központ

Egy témaközpont betekintésekkel és szakértelemmel:

• Tudásplatform a globális és regionális gazdaságról, az innovációról és az iparágspecifikus trendekről
• Elemzések, impulzusok és háttérinformációk gyűjtése fókuszterületeinkről
• Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
• Témaközpont olyan vállalatok számára, amelyek a piacokról, a digitalizációról és az iparági innovációkról szeretnének többet megtudni