A láthatatlan szűk keresztmetszet: Miért kezdődik az utolsó mérföld a raktár polcánál?

A raktár legdrágább manuális feladata: Miért lesz hamarosan lehetetlen a logisztika mesterséges intelligencia nélkül?

Az aznapi kiszállítás már nem luxus, hanem az abszolút szabvány. Miközben azonban az ügyfelek rekordidő alatt elvárják, hogy megrendeléseik házhoz érkezzenek, a logisztikai ágazat a színfalak mögött példátlan, strukturális szakképzett munkaerőhiánnyal küzd. A célkitűzések ezen konfliktusának szűk keresztmetszete gyakran ott rejlik, ahol az automatizálás korábban elérte a határait: a komissiózás, a híres "utolsó lépés". Pontosan itt ígér áttörést a tanuló, mesterséges intelligenciával vezérelt robotok új generációja. A drága teljes átalakítások helyett ezek az intelligens rendszerek alkalmazkodnak a meglévő raktári infrastruktúrákhoz, minden egyes komissiózott tétellel önállóan tanulnak, és enyhítik a személyzeti hiányt anélkül, hogy feleslegessé tennék az embereket. Ismerje meg, miért elavultak a merev rendszerek, hogyan térül meg a technológia a gyakorlatban, és miért fogják az intelligens komissiózó robotok meghatározni a versenyképességet a holnap teljesítési környezetében.

Lépést tud tartani a rendelésfelvételi folyamat a növekvő kereslettel?

2026-ra az aznapi kiszállítás már nem megkülönböztető tényező lesz, hanem az új elvárás. Az Egyesült Államokban az összes e-élelmiszer-kiszállítás több mint 80 százaléka ma már aznap történik, és ezen a szegmensen belül a három órán belül kézbesített rendelések aránya egyetlen negyedévben az összes kiszállítás valamivel több mint feléről közel kétharmadára nőtt. Ez a piaci növekedés ebben az időszakban az egy órán belül teljesített rendeléseknek volt köszönhető. Ugyanakkor az egy órán belüli ultragyors kiszállítás már az összes kiszállítási rendelés 18 százalékát, a házhozszállítási rendelések pedig 10 százalékát tették ki.

Ez a gyorsulás az értéklánc szűk keresztmetszetét oda helyezi át, ahol a legkevésbé látható, de a legnagyobb hatással bír: a komissiózási zónába. A szállítási idő minden egyes csökkenése az elején azonnal nagyobb nyomást gyakorol a raktáron belüli folyamatokra, különösen az úgynevezett „utolsó lépésre”, azaz az egyes tételek konténerekből való kivételére és szállításra való csomagolására. Az e-élelmiszer- és teljesítési vállalatok számára ez egyszerre több rendelést, több termékváltozatot és egyre rövidebb átfutási időket jelent, miközben a hibahatár közelít a nullához.

Szerkezeti terhelés az ideiglenes szűk keresztmetszet helyett

A raktárlogisztikában tapasztalható szakképzett munkaerő hiánya már nem szezonális jelenség, hanem az iparág strukturális állapota. Az IAB statisztikái szerint 2025-ben több mint 60 000 raktárlogisztikai álláshely maradt betöltetlen Németországban, ami jelentős növekedés az előző évekhez képest. Összehasonlításképpen, 2024 negyedik negyedévében a megkérdezett raktározási vállalatok mintegy 45 százaléka nyilatkozott úgy, hogy üzleti tevékenységüket jelenleg a szakképzett munkaerő hiánya akadályozza, míg ez a szám a 2009-es felmérés elején tíz százalék alatt volt. Bár a hiány kissé enyhült a közelmúltbeli csúcshoz képest, továbbra is történelmileg magas szinten van.

Ez számos olyan tényező kombinációjának köszönhető, amelyeket rövid távon nehéz megoldani. A logisztikai dolgozók körülbelül egyharmada már 50 év feletti, míg a fiatalabb munkavállalók egyre inkább az akadémiai pályát választják a raktározási vagy szállítmányozási szakképzés helyett. Ehhez járulnak a fizikailag megterhelő feladatok, a műszakos munkavégzés és a más ágazatokhoz képest alacsonyabb bérek, amelyek tovább csökkentik a raktári munka vonzerejét. Míg a logisztikai szakemberek 63,3 százaléka úgy véli, hogy a más iparágakból érkező pályamódosítók legalább részben enyhíthetnék a hiányt, ez a hatás önmagában nem elegendő a strukturális szakadék áthidalásához.

A növekvő kereslet és a csökkenő személyzeti rendelkezésre állás kombinációja pontosan azt a célkitűzések ütközését hozza létre, amelyet sok operatív vezető saját tapasztalatából ismer: a termelékenység és a pontosság várhatóan növekedni fog, miközben az e célok eléréséhez szükséges erőforrások egyre szűkösebbek. Az ingadozó komissiózási teljesítmény, például a betegszabadság, a magas fluktuáció vagy a szezonális csúcsok miatt, olyan késedelmekhez vezet, amelyek közvetlenül befolyásolják az ügyfelek észlelését.

A robotika, mint válasz egy folyamatproblémára, nem önmagában vett cél

Itt jön képbe a mesterséges intelligenciával vezérelt szedőrobotok új generációja, amely alapvetően eltér a régebbi, merev automatizálási megoldásoktól. A korábbi szedőrobotok összetett programozást és fix megfogási pontokat igényeltek minden új termékhez, így nem voltak praktikusak az e-élelmiszeriparban jellemző, nagy változatosságú választékok esetében. A modern rendszerek ezzel szemben háromdimenziós képfeldolgozást és előre betanított mélytanulási algoritmusokat használnak a tételek felismerésére és megfogására, alakjuktól, méretüktől, átlátszóságuktól vagy felületi textúrájuktól függetlenül, anélkül, hogy minden egyes termékhez külön betanításra lenne szükség.

Egy szembetűnő példa a svájci szerelvényspecialista, az OPO Oeschger, amely szándékosan az ellenkező megközelítést választotta egy mesterséges intelligenciával támogatott komissiózási megoldás integrálásakor: Ahelyett, hogy a raktárat a robothoz igazították volna, a robotot a meglévő raktárhoz igazították. A komissiózó robotot közvetlenül egy meglévő komissiózó munkaállomásba integrálták, és pontosan azokat a munkalépéseket veszi át, amelyeket korábban manuálisan végeztek el: a csúszásgátló szőnyegek eltávolítása a célkonténerekből, a szükséges cikkek kigyűjtése a forráskonténerekből, és a szállítódobozba helyezésük, mielőtt a meglévő szállítószalag-rendszer átvenné a további anyagáramlást. A mesterséges intelligencia önállóan felismeri a cikkeket, és eldönti, hogyan helyezik el és rakják egymásra a terméket a célkonténerben.

Ez az integrációs megközelítés gazdaságilag kulcsfontosságú, mivel cáfolja azt a széles körben elterjedt feltételezést, hogy az automatizálás elkerülhetetlenül a raktári infrastruktúra teljes átalakítását igényli. A robotrendszerek egyre inkább integrálhatók a meglévő komissiózó munkaállomásokba, szállítószalag-technológiába és tárolórendszerekbe, mint például az AutoStore, ahelyett, hogy a létesítmény teljes átalakítását igényelnék. Ez jelentősen csökkenti a beruházási korlátot, lehetővé téve az üzemeltetők számára, hogy fokozatosan, ne pedig diszruptív módon vezessék be az automatizálást.

Hogyan bizonyította a technológia a gyakorlatban a hatékonyságát

Ezen rendszerek előnyei leginkább a nagymértékű üzemi telepítés során mutatkoznak meg. A Rohlik Group, amely a Knuspr és a Gurkerl online élelmiszerplatformokat üzemelteti, 24 mesterséges intelligencia által vezérelt szedőrobotra bővítette a telepítést berlini logisztikai központjában, Schönefeldben, miután először egyetlen robotot helyezett üzembe a schönefeldi telephelyen. Ezek a robotok most a berlini és bécsi teljesítési központokban állítják össze a megrendeléseket, és a következő hónapokban további helyszínek, például Frankfurt követik a terveket. A vállalat hosszú távon azt is tervezi, hogy a robotok számát háromjegyűre növeli. A robotok átveszik a raktári műveletek egyik utolsó fennmaradó manuális lépését: az egyes termékek precíz megfogását és csomagolását mind hűtött, mind nem hűtött környezetben.

A Rohlik automatizálási és bővítési csoportvezetője hangsúlyozza, hogy ezt a robotikai programot a nulláról fejlesztették ki az élelmiszer-kiszállítás alapvető átalakítására, és a több piacra való skálázás egyidejűleg megalapozza az automatizált logisztika jövőjét az e-élelmiszeriparban. Hasonló hatások figyelhetők meg az élelmiszeriparon kívül is. Egy rendelésre konfigurált gyártóüzemben, amely az intralogisztikában mesterséges intelligencia által vezérelt folyamatirányításra állt át, az összesített átfutási idő 84 százalékkal, a rendeléstől a szállításig tartó átfutási idő pedig 77 százalékkal csökkent. Egy másik dokumentált esetben a hibaszázalék 68 százalékkal csökkent, a termelékenység pedig kétszámjegyű növekedést mutatott, a teljes komissiózási folyamatot egyetlen héten belül átalakították.

A gépészmérnöki szektor elismert automatizálási szolgáltatói is pozicionálják magukat ezen a területen. A Siemens a Mecalux intralogisztikai specialistával közösen kifejlesztette a Simatic Robot Pick AI nevű mesterséges intelligenciával támogatott képfeldolgozó szoftvert, amely lehetővé teszi a robotok számára, hogy bármilyen tárgyat megragadjanak annak formájától és méretétől függetlenül, ezáltal nagy áteresztőképességű rendszereket valósítanak meg, akár óránként 1000 komissiózási művelettel a nap 24 órájában, a hét minden napján. Egy másik együttműködésben a Siemens, az Universal Robots és a Zivid kameragyártó egyesítette technológiáit, hogy megbízhatóan érzékelje még az átlátszó és átlátszó tárgyakat is, ami korábban jelentős technikai kihívást jelentett, különösen az üvegből vagy átlátszó fóliából készült csomagolások esetében.

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 van 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.

Ehhez kapcsolódóan:

• LTW megoldások

A merev automatától a tanulórendszerig

Gazdasági szempontból e technológiai generáció döntő előrelépése nem pusztán maga az automatizálás, hanem a szabályalapúról a tanuló automatizálásra való áttérés. Az iparági osztályozások ma már a komissiózás automatizálásának több fejlődési szakaszát különböztetik meg, az egyszerű, félig automatizált, fix képfeldolgozással és vonalkód-leolvasással rendelkező rendszerektől a nagyrészt autonóm robotokon át az intelligens, tanuló robotos komissiózásig, amelyet jelenleg a legfejlettebb szakasznak tekintenek. Ezen a legmagasabb szinten a robot folyamatos önfejlesztési képessége központi szerepet játszik, amely lehetővé teszi a rendszer számára, hogy ne csak autonóm módon, hanem adaptívan és önoptimalizálóan is működjön.

Ez a tanulási komponens megoldja az automatizálás korábbi generációinak egyik kulcsfontosságú gazdasági problémáját: a skálázhatóság hiányát a termékpaletta változása vagy bővülése esetén. Az olyan rendszerekkel, amelyek már rendelkeznek előre betanított mesterséges intelligencia képességekkel, az új termékeket már nem kell egyedileg betanítani, mivel az alapul szolgáló képességek már a tárgyak széles spektrumát lefedik. Ez különösen fontos a rendkívül dinamikus termékskálával rendelkező iparágakban, mint például a gyógyszeripar, a divat, az e-kereskedelem és a visszáru-feldolgozás. Egy autonóm mobil robotot, amely egy bevásárlókocsival navigál a raktári folyosókon, mint egy ember, komissiózva és konszolidálva a rendeléseket, már több mint egymilliárd komissiózásra képeztek ki. A gépi tanulás minden egyes további komissiózást pontosabbá tesz, míg a nehéz vagy nehezen elérhető tételek számára kialakított kiegészítő „áru a személyhez” állomás 100 százalékos állandó komissiózási megbízhatóságot biztosít.

Továbbá az ilyen rendszerek nem igényelnek fix infrastruktúrát, például állványokat vagy szállítószalagokat, és szabványos polcokkal és konténerekkel működnek, lehetővé téve a gyors telepítést és az ellátási lánc teljes körű automatizálását a meglévő logisztikai folyamatok alapvető megváltoztatása nélkül. Ez a könnyűszerkezetes infrastruktúra-megközelítés jelentősen eltér a kocka alakú tárolórendszerektől vagy a szállítószalagos megoldásoktól, amelyek fix rácsos struktúrákat igényelnek, és így lényegesen nagyobb rugalmasságot biztosít az üzemeltetőknek a meglévő létesítményeik fokozatos automatizálásában.

Az emberi tényező továbbra is központi szerepet játszik

A lenyűgöző technológiai fejlődés ellenére a mesterséges intelligencia alapú robotika használata korántsem jelenti az emberi munkaerő teljes kiszorítását a raktárakból. Inkább egy hibrid modell jelenik meg egyre inkább, amelyben a robotok megbízhatóan és könnyedén kezelik a szabványosított, ismétlődő vagy ergonómiailag igényes komissiózási feladatokat, miközben az alkalmazottak mentesülnek ezektől a feladatoktól, és a kivételes esetekre, a minőségellenőrzésre vagy az átfogó folyamatirányításra koncentrálhatnak. Ez a munkamegosztás különösen értékesnek bizonyul a folyamatos szakképzett munkaerőhiány fényében, mivel a meglévő személyzeti erőforrásokat kifejezetten azokra a feladatokra irányítja, amelyek valóban emberi ítélőképességet igényelnek.

Gazdasági szempontból ez a fejlemény a demográfiai változásokra adott válaszként is értelmezhető. Tekintettel arra, hogy a munkaerő egyharmada már 50 év feletti, és a munkaerőpiacra belépő fiatalok száma egyre csökken, a fizikailag megterhelő, ismétlődő feladatok automatizálása kevésbé tűnik fenyegetésnek a munkahelyekre, és inkább egy olyan strukturális szűk keresztmetszet szükséges kompenzációjának, amelyet nem lehet kizárólag toborzással megoldani. Ezt az összefüggést a beszállítók szemszögéből is kifejezetten elismerik: a munkaerőhiány hatásait mesterséges intelligencia által vezérelt komissiózó robotok enyhíthetnék, miközben egyidejűleg növelnék a raktárak működési hatékonyságát.

A befektetés és a haszon gazdasági értékelése

Az ilyen rendszerek bevezetésekor a központi üzleti kérdés kevésbé a műszaki megvalósíthatóságra vonatkozik, amely ma már nagyrészt megoldottnak tekinthető, hanem inkább az egyes esetekben elvégzendő gazdasági számításra. Döntő fontosságú, hogy a modern mesterséges intelligencia alapú robotikai megoldások integrálhatók a meglévő komissiózó munkaállomásokba ahelyett, hogy teljesen új rendszert kellene létrehozni, ami jelentősen lerövidíti az amortizációs időt a hagyományos, nagyszabású automatizált tárolórendszer-beruházásokhoz képest. A meglévő szállítószalag-technológiával vagy AutoStore rendszerekkel rendelkező üzemeltetők számára ez azt jelenti, hogy az utolsó, korábban manuális lépés utólag is beépíthető a meglévő anyagáramlás megszakítása nélkül.

Ugyanakkor a dokumentált hatékonyságnövekedés jelentős gazdasági előnyt mutat. A hibaszázalék 68 százalékos csökkenése, párosulva a bevezetéstől számított egyetlen héten belüli kétszámjegyű termelékenységnövekedéssel, olyan mértéket képvisel, amelyet a hagyományos folyamatoptimalizálásokkal gyakorlatilag lehetetlen lenne elérni. Továbbá, a folyamatos, 24/7-es működés mellett óránként akár 1000 komissiózási művelet is jól mutatja, hogy ezek a rendszerek nemcsak a személyzeti hiányt kompenzálják, hanem további kapacitást is teremthetnek, ami elengedhetetlen a csúcsidőszakokban jelentkező igények kezeléséhez az aznapi és ultragyors szállítás érdekében.

Mindazonáltal fontos figyelembe venni, hogy nem minden termékcsalád és nem minden raktárszerkezet egyformán alkalmas robotizálásra. A fix megfogási pontokra és előre strukturált tárgyakra támaszkodó rendszerek kevesebb rugalmasságot kínálnak, mint az adaptív, tanuló megoldások. Ezért a megfelelő automatizálási szint kiválasztása az adott termékcsaládtól, a rendelési mennyiségtől és a meglévő infrastruktúrától függ. Azok a vállalatok, amelyek idő előtt befektetnek a nem megfelelő rendszerekbe, kockáztatják, hogy nem érik el a várt hatékonyságnövekedést, és ehelyett további bonyolultságot vezetnek be folyamataikba.

A következő évek beteljesülési tájképe

A szakképzett munkaerő strukturális hiánya, a növekvő működési költségek és az aznapi, sőt aznap alatti kiszállítás felé elkerülhetetlenül eltolódó ügyfélelvárások kombinációja a rendelésfelvétel automatizálását a teljesítési iparág egyik legsürgetőbb beruházási döntésévé teszi az elkövetkező években. A logisztikában alkalmazott mesterséges intelligencia egyre inkább egy tisztán automatizálási projektből egy átfogó, MI-vezérelt folyamatirányítási diszciplínává fejlődik, amely a biztonságot, az adatminőséget és a folyamatoknak való megfelelést integrálja az automatizálásba, ahelyett, hogy elszigetelt, önálló megoldásokat működtetne. Az olyan kutatóintézetek, mint a Fraunhofer Anyagáramlási és Logisztikai Intézet, szintén hangsúlyozzák, hogy a tárolási helyek MI-alapú optimalizálása, a rakományhordozók automatikus azonosítása és a szimulált robotfolyamatok valós környezetbe való átvitele egyre inkább kéz a kézben jár a proaktív tervezés lehetővé tétele és a további hatékonysági potenciál felszabadítása érdekében.

Azoknak az üzemeltetőknek, akik jelenleg azon gondolkodnak, hogy befektessenek-e mesterséges intelligenciával vezérelt komissiózó robotokba, a piac már megbízható referenciaértékeket kínál: az egyetlen komissiózó munkaállomásba történő célzott integrációtól kezdve a több robotból, sőt akár több százból álló flottákig való skálázásig, több országban. A kulcsfontosságú kérdés tehát már nem az, hogy vajon a mesterséges intelligencia megváltoztatja-e a komissiózást, hanem az, hogy az egyes vállalatok milyen gyorsan tudják kihasználni ezt a változást, mielőtt a már automatizált versenytársakhoz képest túl nagy lesz a különbség.

Konrad Wolfenstein

Örömmel lennék az Ön személyes tanácsadója.

Elérhetsz a wolfenstein∂xpert.digital címen , vagy

Hívjon a +49 7348 4088 965 .

LinkedIn
 

Magasraktárak és automatizált tárolórendszerek teljes körű megoldásainak tanácsadása, tervezése és megvalósítása - Kép: Xpert.Digital

További információ itt:

• Magasraktári tanácsadás és tervezés: Automatizált magasraktár – Raklaptárolás optimalizálása teljesen automatikusan – Raktároptimalizálás