Integrasi AI dan Pembelajaran Mesin dalam Logistik Gudang - Perkembangan Global di Jerman, UE, AS dan Jepang

Masa Depan Logistik Gudang: Proses yang dikendalikan AI untuk produktivitas maksimal

Buatan Kecerdasan (AI) menggambarkan kemampuan mesin atau perangkat lunak untuk melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia - seperti pemikiran logis, pembelajaran, perencanaan atau pemecahan masalah kreatif. Intinya, ini adalah tentang sistem komputer dari data dan dapat membuat keputusan alih -alih hanya mengikuti aturan yang telah ditentukan secara ketat. Pembelajaran Mesin (ML) adalah sub -aREA dari AI di mana algoritma secara independen mengidentifikasi pola dan menyesuaikan perilaku mereka dengan menganalisis sejumlah besar data. Sederhananya, sistem ML belajar dari pengalaman: itu "dilatih" dengan data historis dan kemudian dapat memprediksi atau membuat keputusan dengan data baru yang tidak diketahui. Akibatnya, AI dapat terus meningkatkan perkiraan dan layanannya sendiri tanpa diprogram secara eksplisit oleh orang -orang untuk setiap kasus individu.

Dalam Logistik - dan terutama di Logistik Gudang - AI dan ML Peluang Terbuka. Industri logistik memiliki jaringan yang luas dan menghasilkan data dalam jumlah besar, yang menjadikannya bidang aplikasi yang ideal untuk AI. Misalnya, algoritma cerdas dapat memprediksi jumlah pesanan di masa depan, menghitung rute optimal atau mengontrol proses gudang yang kompleks. Sistem pembelajaran mandiri dapat membuat keputusan lebih cepat dan seringkali lebih tepat daripada orang, terutama ketika datang untuk memproses sejumlah besar data secara real time. Oleh karena itu, di gudang modern, teknologi AI digunakan di berbagai bidang dari manajemen inventaris untuk memilih (kompilasi pesanan) untuk mengangkut kontrol di dalam gudang.

Secara keseluruhan, hal -hal berikut berlaku: AI di kamp meniru "pemikiran" manajer kamp yang sangat berpengalaman, hanya saja ia dapat mengakses lebih banyak data. Misalnya, sistem AI dapat mengenali barang mana yang dijual dengan baik ketika, cara menyimpan barang dengan paling efisien, atau jalur mana yang harus dikendarai forklift untuk menghemat waktu. Keputusan yang digerakkan secara otomatis dan otomatis ini membentuk dasar untuk fakta bahwa AI dan ML semakin menembus logistik gudang.

Optimalisasi proses gudang oleh AI

Salah satu keuntungan terbesar dari AI dalam logistik gudang adalah optimalisasi proses yang ada. Gudang tergantung pada arus informasi yang konstan - misalnya data inventaris, data pesanan atau informasi lokasi dari barang. Namun, di mana orang rentan terhadap kesalahan atau hanya dapat memproses informasi terbatas, KI memberikan presisi dan kecepatan. Misalnya, AI dapat menyediakan dan menganalisis data secara real time, yang berarti kesalahan diakui dan diperbaiki lebih cepat sebelum menyebabkan masalah. Tugas rutin seperti memeriksa inventaris atau pengumpulan input barang dapat diotomatisasi, yang mengurangi karyawan.

Sistem AI juga dapat mengenali pola dalam proses gudang yang mungkin kehilangan mata manusia. Melalui analisis data ini, sistem lebih memahami situasi saat ini di gudang, mengidentifikasi kemacetan atau ketidakefisienan dan menyarankan perbaikan. Contoh praktis adalah optimasi cara: algoritma dapat menganalisis dan mengoptimalkan jalur berjalan gudang atau truk industri (mis. Forklifts). Misalnya, daftar memilih diurutkan sedemikian rupa sehingga karyawan mengambil rute sesingkat mungkin melalui gudang. Ini mengurangi istilah dan pesanan disatukan lebih cepat. Demikian juga, fungsi AI dapat menentukan ruang penyimpanan terbaik untuk setiap produk- berdasarkan ukurannya, cakupan, dan faktor-faktor lainnya- untuk membuat deposit dan outsourcing lebih efisien.

Aspek penting lainnya adalah mengurangi kesalahan dan meningkatkan kualitas. Sistem identifikasi gambar yang didukung AI dapat, misalnya, memindai paket dan memeriksa kondisi dan dimensi mereka saat mereka diterimanya. Ini mengenali segera jika ada kerusakan atau artikel telah diberi label yang salah. Kontrol kualitas otomatis tersebut memastikan bahwa masalah diselesaikan lebih awal dalam proses dan tidak berjalan melalui seluruh rantai pasokan. Selain itu, AI belajar dari waktu ke waktu: awalnya kesalahan masih dapat terjadi, tetapi melalui teknik pembelajaran mesin, pengenalan gambar terus meningkatkan dirinya sendiri dan lebih lanjut mengurangi tingkat kesalahan.

Semua optimisasi ini pada akhirnya mengarah pada lebih banyak produktivitas dan biaya yang lebih rendah dalam operasi gudang. Robot dan sistem AI dapat melakukan beberapa tugas lebih cepat dan lebih tepat daripada orang, yang meningkatkan produktivitas. Pada saat yang sama, evaluasi algoritmik data gudang memungkinkan keputusan strategis yang lebih baik- misalnya dalam perencanaan personel dan sumber daya- yang membuat proses menyeluruh lebih efisien. Solusi AI secara terus -menerus dapat memantau proses, menganalisis risiko dan bertindak secara proaktif (mis. Mengenali dan menangkal kemacetan yang mengancam). Secara keseluruhan, transparansi di gudang membaik, dan masalah sering diakui bahkan sebelum mereka muncul. Semua ini berkontribusi untuk mengurangi biaya, karena gudang yang lebih efisien menyebabkan lebih sedikit limbah, lebih sedikit biaya kesalahan dan secara optimal menggunakan jam kerja. Menurut perkiraan ahli, AI Technologies dapat meningkatkan efisiensi dalam industri logistik di tahun-tahun mendatang dengan aksen besar yang signifikan, misalnya, memperkirakan peningkatan efisiensi lebih dari 40 % hingga 2035.

Singkatnya, AI meningkatkan kecepatan, akurasi, dan fleksibilitas proses gudang. Ini berkisar dari temuan yang lebih cepat dan pengiriman produk, meminimalkan perbedaan inventaris, hingga koordinasi yang lebih baik dengan area lain dari rantai pasokan. Bagi perusahaan, ini berarti kinerja gudang mereka yang lebih tinggi sambil membebaskan karyawan monotonik atau tugas yang kompleks.

Cocok untuk:

• Stok mencapai batasnya? Otomatisasi gudang: optimalisasi gudang vs. retrofit – keputusan yang tepat untuk gudang Anda

Permintaan perkiraan dan manajemen inventaris dengan ML

Bidang pusat penerapan pembelajaran mesin dalam logistik gudang adalah perkiraan persyaratan. Ini berarti perkiraan permintaan di masa depan - pertanyaan: produk mana yang diperlukan kapan dan dalam jumlah berapa? Jawaban yang tepat untuk pertanyaan ini bernilai emas karena memungkinkan inventaris dikontrol secara optimal. Terlalu banyak barang dalam stok mengikat modal dan ruang penyimpanan yang tidak perlu, terlalu sedikit barang yang menyebabkan kemacetan pengiriman dan pelanggan yang tidak puas. Sistem berbasis AI dapat meredakan dilema ini dengan membuat prediksi yang sangat tepat berdasarkan sejumlah besar data.

Model pembelajaran mesin modern menganalisis penjualan historis, fluktuasi musiman, pesanan saat ini, kampanye pemasaran, tren di media sosial dan banyak faktor pengaruh lainnya. Dari sini mereka belajar pola dan hubungan. Sistem seperti itu dapat, misalnya, mengakui bahwa paragraf meningkatkan item tertentu segera setelah peristiwa tertentu sudah dekat (misalnya, permintaan karbon panggangan meningkat sebelum akhir pekan musim panas). Berdasarkan pola tersebut, AI mengotomatiskan jumlah barang mana yang harus dikirim di lokasi mana pada jam berapa. Prediksi ini membantu perusahaan untuk menyesuaikan inventaris mereka dengan inventaris mereka. Secara khusus, ini berarti bahwa jika suatu produk akan semakin diminati, AI memastikan bahwa persediaan yang dipesan tepat waktu dan tersedia di gudang. Sebaliknya, ia memperingatkan jika suatu produk cenderung diminati, sehingga kelebihan stok dan produksi berlebih dihindari.

Pengecer online Jerman Otto memberikan contoh praktis. Perusahaan telah menggunakan sistem berbasis AI yang dikembangkan sendiri untuk perkiraan penjualan sejak 2019. Sistem ini melihat ke masa depan penjualan, sehingga untuk berbicara, dan mendukung semua proses yang terlibat - dari pembelian hingga pergudangan hingga pengiriman. Perkiraan AI menunjukkan Otto persis barang mana yang tiba di gudang dan seberapa tinggi paragraf yang diharapkan pada titik waktu tertentu. Atas dasar ini, Otto memutuskan apakah dan dalam jumlah berapa artikel dibeli dan bagaimana harus dijual. Misalnya, AI menentukan apakah suatu produk disimpan dalam stok sebagai stok atau, jika perlu, dikirim langsung ke pelanggan oleh produsen. Prakiraan ini memiliki dampak langsung pada pembelian, gudang, dan distribusi. Hasilnya: Selalu hanya ada barang dalam stok, yang benar -benar dibutuhkan, yang mengurangi kelebihan stok yang mahal dan referensi kemudian dengan diskon. Pada saat yang sama, perkiraan memastikan bahwa barang tersedia segera setelah permintaan menarik permintaan untuk tidak kehilangan peluang penjualan. Dengan Otto, berkat AI ini, 35 % dari kisaran sekarang secara otomatis diatur ulang tanpa harus memicu pesanan secara manual - bukti seberapa baik prediksi bekerja.

Perusahaan lain juga menggunakan optimasi inventaris berbasis AI tersebut. DHL melaporkan bahwa sistem AI dapat membandingkan permintaan dan ada secara real time dan secara otomatis dapat mengatur pemesanan ulang. Mereka bahkan dapat menghitung tip permintaan terlebih dahulu agar tidak membuat saham yang salah (di luar stok) atau stan yang berlebih. Ini menjamin pengiriman yang cepat kepada pelanggan karena selalu ada cukup barang dalam persediaan, tetapi tidak ada buffer yang tidak perlu di gudang yang akan menyebabkan biaya.

Perkiraan permintaan melalui ML tidak hanya mempengaruhi gudang Anda sendiri, tetapi seluruh rantai pasokan (rantai pasokan). Misalnya, ramalan yang baik memungkinkan untuk mengirim pusat distribusi regional terlebih dahulu sebelum pesanan diterima. Otto, misalnya, menciptakan perkiraan regional untuk memprediksi produk mana yang dipesan di nomor mana. Dengan demikian, barang -barang ini sudah dikirim ke depot terdekat sebagai tindakan pencegahan. Ini memperpendek waktu pengiriman dan mengurangi rute transportasi, yang juga menurunkan emisi CO₂.

Singkatnya, perencanaan permintaan yang didukung AI menyebabkan pergudangan yang lebih efisien: selalu produk yang tepat pada waktu yang tepat dalam jumlah yang sesuai di gudang. Ini memungkinkan perusahaan untuk menghindari kemacetan pengiriman, meningkatkan kepuasan pelanggan dan pada saat yang sama mengurangi biaya penyimpanan. Untuk logistik gudang, ini berarti lebih sedikit "sisipan pemadam kebakaran" untuk memperbaiki kemacetan tiba -tiba karena AI mengenali dan menyukai situasi seperti itu sejak dini. Di masa-masa semakin banyak perilaku pelanggan yang lebih mudah menguap (kata kunci booming e-commerce, puncak musiman melalui tindakan online, dll.), Kontrol berwawasan ke depan ini menjadi faktor kompetitif yang menentukan.

Otomasi dan Robotika di Gudang

Area integrasi AI yang sangat menarik adalah otomatisasi melalui robotika di gudang. Bantalan modern semakin mengandalkan mesin pintar yang dapat bergerak, mengangkat, mengurutkan atau mengemas - sering dikendalikan atau didukung oleh AI. Robot gudang ini meringankan karyawan manusia, terutama dalam tugas yang melelahkan secara fisik, monoton, atau waktu.

Salah satu contohnya adalah kendaraan otonom di gudang, juga dikenal sebagai FTS (sistem transportasi tanpa pengemudi) atau AMR (robot seluler otonom). Kendaraan seperti itu - mulai dari robot transportasi datar kecil hingga forklift otomatis - dapat mengangkut palet, kotak atau artikel individual dari A ke B sepenuhnya mandiri. Ini dimungkinkan oleh sensor, kamera dan sistem navigasi, dikombinasikan dengan algoritma AI untuk perencanaan rute. Robot "melihat" lingkungan mereka, mengenali rintangan dan mencari cara terbaik untuk tujuan. AI memungkinkan kendaraan ini bereaksi terhadap perubahan dalam waktu nyata - seperti melewati hambatan yang tiba -tiba di koridor - dan masih menjaga rute yang optimal. Pembawa muatan otonom seperti itu sudah menjadi kenyataan di banyak kamp: mereka mengangkut barang di antara ruang penyimpanan, membawa pasokan ke rak, mengumpulkan artikel untuk pesanan pelanggan (pengambilan otomatis) atau mempromosikan pesanan jadi ke stasiun pengiriman. Ini membebaskan karyawan manusia dari rute berjalan panjang dan tugas transportasi dan dapat berkonsentrasi pada kegiatan yang lebih menuntut.

Aplikasi robot lainnya adalah robot pengambilan yang dikendalikan AI. Ini adalah robot rawat inap atau seluler dengan lengan yang dapat ditemukan dari rak. Dengan bantuan pemrosesan gambar (kamera dan perangkat lunak AI), robot semacam itu mengidentifikasi artikel yang benar dan mengemas jumlah yang diperlukan. Sudah ada tanaman di mana robot memilih bagian individu: robot menerima pesanan dari sistem manajemen gudang, mis. Dia menavigasi (jika seluler) ke subjek yang sesuai, secara visual mengenali artikel dan mengakses dengan tepat. Sensor Berat Periksa apakah jumlah yang benar telah dihapus dan AI mengkonfirmasi identitas artikel lagi melalui pengenalan gambar. Sistem seperti itu sering bekerja di area yang terpisah atau pada malam hari untuk dapat menyiapkan pesanan sepanjang waktu. Juga sistem otomatisasi yang lebih kompleks seperti mesin picking (toko otomatis) juga digunakan - ada berbagai artikel dalam wadah atau poros, dan berdasarkan permintaan, sistem secara otomatis mengangkut item yang diinginkan ke dalam wadah output.

Dalam konteks ini, Amazon telah menjadi terkenal: perusahaan ini telah secara besar -besaran menggunakan robot gudang selama sekitar satu dekade. Di kamp Amazon, ribuan robot oranye kecil (sebelumnya dari Kiva Systems) mengangkut seluruh modul rak melintasi gudang langsung ke pemetik manusia. Kontrol AI yang cerdas mengoordinasikan rak -rak robot ini dengan begitu efisien sehingga jalur karyawan diminimalkan. Sebuah studi internal Amazon telah menunjukkan bahwa koordinasi yang dioptimalkan AI ini menyebabkan penghematan besar-sekitar setengah miliar dolar AS per tahun menyelamatkan Amazon dengan membawa robot ke karyawan lebih cepat dan lebih efisien. AI selalu menghitung modul rak mana di sebelah karyawan harus dibawa ke karyawan mana untuk memproses pesanan secara optimal. Hasilnya: Eksekusi pesanan pelanggan lebih cepat pada saat yang sama.

Robot penyortiran dan pengemasan juga pindah. Di beberapa pusat kemasan DHL, misalnya, robot sudah mengambil paket dari sabuk conveyor dan mengurutkannya menjadi subjek untuk rute pengiriman masing -masing. Berkat AI, apa yang disebut DHLBOT ini mampu belajar dan dilengkapi dengan fleksibel dengan kamera 3D, Anda dapat melihat ukuran dan bentuk program, memindai barcode dan secara mandiri memutuskan subjek mana yang mencakup paket. Jadi mereka lebih dari sekadar robot industri yang kaku; Anda dapat menangani berbagai ukuran paket dan beradaptasi dengan proses yang diubah. Dalam praktiknya, ini berarti bahwa paket -paket telah diatur lebih cepat dan lebih banyak kesalahan -bebas -bebas, yang mempercepat pengiriman pada "mil terakhir".

Ada banyak contoh menarik secara internasional. Di pusat logistik raksasa e-commerce Cina Alibaba (lebih tepatnya putri logistiknya Cainiao), sebuah gudang yang sangat otomatis didirikan, di mana robot melakukan sekitar 70 % pekerjaan. Sekitar 60 robot seluler - juga disebut "Zhu Que" secara lokal - transportasi di kamp 3.000 m² ke stasiun pengepakan dan memiliki produktivitas tiga kali lipat. Seorang pekerja gudang manusia biasanya membuat 1500 item yang dipetik per shift - dengan dukungan robot ada 3000 artikel, dengan berjalan lebih sedikit secara signifikan. AI memastikan bahwa robot bekerja bersama secara efisien, tidak menghalangi dan selalu membawa barang berikutnya ke titik penarikan pada saat yang tepat. Gudang Alibaba ini menunjukkan apa yang secara teknis mungkin jika Anda hampir sepenuhnya mengotomatiskan logistik gudang: karyawan hampir tidak harus berjalan melalui seri rak karena robot membawa rak atau barang secara langsung, dan throughput meningkat pesat.

Gudang pintar seperti itu sering mengintegrasikan beberapa teknologi: kendaraan otonom, senam robot, sabuk konveyor otomatis, sensor IoT untuk memantau kondisi dan stok lingkungan, serta sistem AI sebagai "otak" yang mengendalikan segalanya. Tujuannya adalah gudang yang sangat otomatis yang bekerja secara efisien, aman dan transparan. Di lingkungan ini, karyawan manusia sering bekerja sama dengan robot kolaboratif (cobot), yang mereka dukung dalam proses pengangkatan yang parah atau membawanya ke mereka. Pengenalan robot ini mengarah ke profil tugas yang berubah untuk karyawan, tetapi secara keseluruhan meningkatkan kinerja gudang.

Masih ada banyak kamp di awal pengembangan ini - menurut perkiraan, sekitar 20 % gudang hanya otomatis di Jerman dan Amerika Serikat, sisanya masih dioperasikan secara manual. Tetapi para pemain besar seperti Amazon, Alibaba atau DHL berangkat dan secara bertahap melengkapi kamp mereka dengan teknologi dan robot AI. Di tahun -tahun mendatang, semakin banyak proses gudang akan diharapkan - baik itu melalui sistem transportasi tanpa pengemudi, sistem penyortiran otomatis atau sistem bantuan cerdas untuk karyawan.

Cocok untuk:

• Otomatisasi gudang yang efisien: 25 pertanyaan dan jawaban penting untuk pengoptimalan Anda – tips tentang pengoptimalan dan retrofit gudang

AI dalam rantai pasokan dan perangkat lunak perusahaan (SCM, DCM, ERP)

Tidak hanya robot individu, tetapi juga perangkat lunak di latar belakang memainkan peran penting dalam integrasi AI dalam logistik gudang. Solusi sistem manajemen rantai pasokan modern (SCM) dan solusi Perencanaan Sumber Daya Perusahaan (ERP) semakin dilengkapi dengan fungsi AI untuk meningkatkan perencanaan, kontrol, dan administrasi di sepanjang rantai pasokan. Istilah manajemen rantai permintaan (DCM) juga muncul dalam konteks ini sehingga fokusnya terutama pada permintaan pelanggan dan rantai pasokan berdasarkan itu. Dalam semua sistem ini, AI dapat berfungsi sebagai semacam lapisan cerdas yang secara signifikan meningkatkan fungsi klasik.

Contoh pusat adalah sistem manajemen gudang (WMS)-Perangkat lunak yang mengelola semua proses di gudang (dari penerimaan barang hingga penyimpanan dan pengambilan ke output barang). Di masa lalu, WMS bekerja sesuai dengan aturan yang diprogram dengan kuat. Sementara itu, bagaimanapun, produsen mengintegrasikan modul AI yang membuat WMS "lebih pintar". Misalnya, pengecer mode Polandia LPP telah menerapkan solusi AI (PSIWMS AI) dalam sistem manajemen gudang yang menggunakan mekanisme pembelajaran mesin untuk optimasi proses. Hasilnya secara signifikan lebih pendek memetik jalur dan secara keseluruhan efisiensi yang lebih tinggi di gudang. Ini menunjukkan: AI dapat menambahkan perangkat lunak logistik yang ada sedemikian rupa sehingga ia belajar dari data operasinya sendiri dan meningkatkan proses secara mandiri. WMS berbasis AI dapat, misalnya, mengenali item mana yang sering dipesan bersama dan ruang penyimpanannya bergerak lebih dekat (optimasi tata letak otomatis). Atau memprioritaskan pesanan secara dinamis sesuai dengan sumber daya yang tersedia, kondisi lalu lintas atau tanggal pengiriman.

Sistem Manajemen Rantai Pasokan

Sistem manajemen rantai pasokan dengan dukungan AI melangkah lebih jauh dengan melihat seluruh rantai pasokan di luar bantalan individu. Mereka menggunakan AI untuk membuat optimasi ujung ke ujung: untuk mengkompensasi stok di beberapa lokasi penyimpanan, untuk secara optimal memanfaatkan kapasitas transportasi dan bereaksi secara fleksibel terhadap gangguan. Alat SCM berbasis AI dapat membawa sejumlah besar data dari berbagai sumber-E.G. Oracle, misalnya, menjelaskan bahwa perusahaan menggunakan AI untuk menyeimbangkan saham dan menemukan rute pengiriman yang efisien bahan bakar, jauh lebih efisien daripada yang dimungkinkan dengan perangkat lunak konvensional. Misalnya, sistem seperti itu dapat secara otomatis menghitung rute alternatif untuk truk berikutnya jika terjadi rute lalu lintas yang tiba -tiba diblokir dan pengiriman yang terpengaruh. Atau memperhatikan masalah kualitas dengan pemasok tertentu dan memperingatkan dalam waktu sebelum bagian yang salah masuk ke kamp.

Manajemen Rantai Permintaan (DCM)

Manajemen Rantai Permintaan (DCM), yang berfokus pada sisi permintaan, juga mendapat manfaat dari AI. Ini tentang penggunaan kebutuhan pelanggan yang optimal - pada dasarnya integrasi pemasaran/penjualan dengan rantai pasokan. Dalam DCM, misalnya, AI dapat menganalisis pesanan pelanggan dan meningkatkan perkiraan untuk mengadaptasi produksi dan pergudangan bahkan lebih tepat untuk permintaan aktual. Dalam praktiknya, SCM dan DCM sering kabur, tetapi keduanya bertujuan untuk mendamaikan penawaran dan permintaan dengan AI seefisien mungkin.

Penyedia ERP besar seperti SAP atau Oracle telah mengintegrasikan fungsi AI dalam produk mereka. SAP berbicara tentang "bisnis AI" dalam modul ERP, yang harus mengoptimalkan pergudangan, pemrosesan pesanan, dan transportasi dengan pengetahuan yang didukung AI. Oracle menekankan bahwa sistem AI dapat mengenali pola dalam rantai pasokan yang tetap tersembunyi bagi manusia, misalnya untuk memprediksi permintaan pelanggan secara lebih tepat dan dengan demikian memungkinkan manajemen inventaris yang lebih efisien secara ekonomi. Microsoft dan penyedia perangkat lunak logistik khusus juga menawarkan modul AI yang mendengkur ke proses yang ada. Antarmuka standar sering disediakan dengan sistem ERP, sehingga model AI (misalnya untuk ramalan) dapat bekerja secara relatif cepat dengan data perusahaan. Misalnya, model AI untuk ramalan penjualan dapat diintegrasikan langsung ke dalam pemrosesan pesanan ERP: sistem kemudian secara otomatis membuat saran pesanan untuk persediaan dalam pembelian, berdasarkan perkiraan ML.

Penggunaan perangkat lunak yang mudah dimengerti adalah AI Chatbots untuk logistik. Asisten digital ini dapat diintegrasikan ke dalam sistem manajemen gudang atau sistem manajemen transportasi dan membantu karyawan seperti mitra eksternal untuk mendapatkan informasi dengan cepat. Dalam konteks penyimpanan, chatbots dapat menjawab pertanyaan, misalnya, à la "Di mana artikel XY?" atau "Seberapa tinggi keberadaan produk z saat ini?" - dan dalam hitungan detik, sepanjang waktu. Anda dapat menerima pertanyaan pesanan atau memprediksi waktu pengiriman. Secara internal, asisten tersebut meringankan staf pekerjaan penelitian yang menghabiskan waktu, secara eksternal meningkatkan layanan pelanggan (mis. Informasi tentang status gudang pesanan).

Singkatnya, AI menembus lanskap perangkat lunak dalam logistik di semua tingkatan. Dari WMS ke SCM/DCM ke ERP, sistem klasik dilengkapi dengan AI untuk memungkinkan keputusan otomatis. Integrasi adalah penting: Solusi AI harus sesuai dengan proses yang ada. Berkat teknologi cloud dan antarmuka standar, ini semakin mudah. Saat ini, perusahaan sering dapat menambahkan fungsi AI ke sistem mereka yang ada sebagai perpanjangan. Namun demikian, implementasi yang berhasil tetap menjadi tugas yang membutuhkan pengetahuan-data yang benar harus tersedia, model yang dilatih dan terus dipantau. Setelah ini dikuasai, sistem perangkat lunak berbasis AI menawarkan nilai tambah yang cukup besar: transparansi, kecepatan, dan kontrol proaktif menjadi normalitas baru dalam logistik gudang.

Tantangan Implementasi AI: Ini adalah bagaimana perusahaan menguasai investasi dan rintangannya-gambar: xpert.digital

Contoh praktis dari perusahaan

Banyak perusahaan di seluruh dunia sudah berhasil menggunakan AI di gudang dan proses logistik mereka. Berikut adalah beberapa contoh praktis yang menunjukkan betapa beragamnya aplikasi tersebut:

Amazon (AS)

Sebagai salah satu perintis, Amazon menggunakan AI dan robotika dalam skala besar. Di pusat pemenuhan (pusat logistik) raksasa e-commerce, puluhan ribu robot pindah ke karyawan. AI secara permanen mengoptimalkan proses - drive rak mana yang harus dihapus oleh karyawan untuk dihapus artikel. Kontrol pengambilan yang cerdas ini telah meningkatkan efisiensi Amazon secara luar biasa. Studi menempatkan penghematan dari optimasi "picking" yang berbasis di Amazon di sekitar 470 juta euro per tahun. Selain itu, Amazon Ki menggunakan di banyak bidang lain, misalnya dalam perencanaan rute untuk kendaraan pengiriman, perencanaan personel dinamis tergantung pada volume pesanan atau untuk pemeliharaan prediktif (pemeliharaan prediktif) fasilitasnya di gudang.

Alibaba (Cina)

Alibaba mengoperasikan gudang tinggi -otomatis dengan putri logistiknya Cainiao, di mana robot melakukan sebagian besar pekerjaan fisik. Di kamp yang terkenal di Guangdong, robot transportasi pintar melakukan 70 % dari pekerjaan penyimpanan dan meningkatkan produktivitas dengan triple. Robot - dikendalikan oleh AI - membawa ke kolega manusia, yang terutama hanya mengambil kemasan. Karena koordinasi AI, seorang karyawan menyortir hingga 3000 paket per shift, bukan ~ 1500 tanpa dukungan. Alibaba juga menggunakan KI untuk drone pengiriman dan kendaraan pengiriman otonom dalam transportasi lokal dan, dengan ML, mengoptimalkan alokasi stok ke berbagai pusat distribusinya. Hasilnya adalah pengiriman cepat-cepat (kadang-kadang hari benih atau dalam beberapa jam) meskipun banyak pesanan diaktifkan oleh proses yang dioptimalkan AI.

Deutsche Post DHL (Jerman)

Sebagai penyedia layanan logistik global, DHL berinvestasi di berbagai bidang bisnis di AI. Dalam pengiriman paket, tes DHL, misalnya, drone pengiriman otonom dan bot jalanan, tetapi solusi AI juga digunakan di gudang itu sendiri. Di beberapa kamp DHL atau pusat parsel, robot berbasis AI mengurutkan paket sepenuhnya secara otomatis berdasarkan wilayah target. Lengan robot ini mengenali setiap pertunjukan menggunakan kamera 3D dan AI, ambil dan menempatkannya di subjek pengiriman yang tepat-lebih cepat daripada yang bisa dilakukan seseorang. DHL juga menggunakan alat AI untuk optimalisasi rute armada truk, untuk pemeliharaan sistem pendanaannya yang berwawasan ke depan dan untuk manajemen inventaris untuk pelanggan kontrak. Contoh dari yang terakhir: DHL Ki Penggunaan dalam Logistik Kontrak (Logistik Gudang untuk Pelanggan Industri) untuk memantau stok pelanggannya dan memicu pesanan pasokan otomatis sebelum bottleneck dibuat. Dengan cara ini, DHL meningkatkan keandalan pengiriman dan mengikat pelanggan lebih dekat.

Otto (Jerman)

Seperti disebutkan di atas, Otto Ki berhasil digunakan untuk perkiraan penjualan dan kontrol penyimpanan. Sistem memesan secara mandiri dan mengoptimalkan inventaris. Akibatnya, Otto mampu mengurangi dudukan berlebih dan pada saat yang sama meningkatkan kemampuan untuk memberikan. Otto adalah contoh bagaimana perusahaan Jerman mengembangkan AI secara internal dan menggunakan secara produktif untuk tetap kompetitif di pasar yang sangat kompetitif (perdagangan online).

Hitachi (Jepang)

Di Jepang, di mana banyak proses secara tradisional berjalan secara manual, integrasi luas AI di gudang logistik sekarang juga dimulai. Contohnya adalah Hitachi yang meneliti AI untuk meningkatkan pengambilan di pusat distribusinya. Tenaga kerja yang menua harus didukung dengan pengenalan gambar dan gripper. Perusahaan Jepang lainnya - misalnya dalam industri pasokan otomotif - juga semakin mengandalkan sistem gudang otomatis dengan AI. Pemerintah Jepang mempromosikan proyek -proyek seperti bagian dari "Society 5.0" dan program khusus untuk menghilangkan kekurangan pekerja terampil di sektor logistik. Secara umum, robotika di Jepang menikmati tingkat penerimaan yang tinggi, dan strategi baru bertujuan untuk mengotomatisasi gudang dan rantai pasokan.

Walmart (AS)

Rantai ritel terbesar di dunia juga berinvestasi di AI untuk rantai pasokannya. Walmart menggunakan analisis AI untuk mengejar inventaris secara real time di pusat distribusinya dan untuk memprediksi kapan cabang perlu diisi ulang. Selain itu, Walmart menguji robot inventaris di beberapa cabang yang mengemudi di sepanjang rak dan mengenali produk mana yang perlu diisi ulang. Sistem penyortiran otomatis digunakan di pusat logistik e-commerce besar grup, dan AI mengoptimalkan alokasi paket pada rute truk. Bersama dengan perusahaan seperti Walmart, raksasa perdagangan AS mendorong adopsi AI dalam logistik.

Contoh -contoh yang disebutkan menunjukkan bahwa baik kelompok teknologi dan penyedia layanan logistik klasik yang digunakan AI secara produktif di kamp mereka. Amazon dan Alibaba secara khusus menetapkan standar yang berorientasi pada orang lain. Tetapi juga di Jerman dan di tempat lain, proyek AI yang dikembangkan secara in-house (seperti halnya Otto), sebagian bekerja sama dengan mitra teknologi atau dengan membeli startup. Adalah penting bahwa keberhasilan ini membuat sekolah: banyak perusahaan logistik kecil dan menengah mengamati dengan tepat apa yang dilakukan yang besar dan sekarang juga mulai mengemudikan solusi AI di beberapa daerah.

Efek Ekonomi AI di gudang

Pengenalan AI dan ML dalam logistik gudang tidak hanya teknis, tetapi juga keputusan ekonomi. Perusahaan berharap untuk keunggulan bisnis yang berwujud, tetapi juga harus berinvestasi dan memperhitungkan kemungkinan efek samping.

Pertama kali efek ekonomi positif

Seperti yang sudah dijelaskan, AI secara signifikan meningkatkan efisiensi di gudang - proses berjalan lebih cepat dan dengan kesalahan yang lebih sedikit. Ini mempengaruhi biaya secara langsung. Misalnya, melalui perencanaan rute yang dioptimalkan AI untuk pekerja gudang atau robot, waktu untuk mematuk pesanan dapat dikurangi secara drastis, yang berarti bahwa lebih banyak pesanan dapat diproses per lapisan (throughput yang lebih tinggi). Biaya personel dapat disimpan atau lebih baik digunakan karena karyawan dibebaskan dari otomatisasi dan lebih produktif di tempat lain dapat digunakan di tempat lain. Manajemen inventaris yang didukung AI mengurangi biaya inventaris karena lebih sedikit modal terikat pada barang dan depresiasi yang tidak perlu karena pembusukan atau produk yang sudah ketinggalan zaman. Sebuah survei menunjukkan bahwa banyak perusahaan logistik di AI melihat peluang untuk secara signifikan meningkatkan kualitas dan produktivitas - bahkan sebagai industri perintis digitalisasi, lebih dari setengah perusahaan menilai logistik. Ini berarti bahwa industri mengharapkan AI berkontribusi pada nilai tambah.

Angka spesifik mendukung potensi penghematan

Analisis Accenture memperkirakan bahwa penggunaan AI dapat meningkatkan efisiensi logistik pada tahun 2035 lebih dari 40 %. Ini berarti pengurangan biaya yang sangat besar, karena peningkatan efisiensi biasanya berarti lebih banyak output (operasi pesanan) dengan input yang sama atau kurang (waktu, personel, area). Sudah hari ini, pengembalian investasi (ROI) seringkali relatif cepat dalam proyek konkret. Sistem AI yang mengoptimalkan transportasi atau beban truk, misalnya, dapat menghemat biaya bahan bakar dan menghindari perjalanan kosong, sehingga investasi dalam perangkat lunak membayar sendiri dalam beberapa tahun. KI juga berkontribusi untuk menghemat biaya dengan menghindari downtime (gangguan yang menyebabkan keterlambatan pengiriman), misalnya jika prediktif mainness mencegah sistem mencegah stand lampu mesin yang mahal di gudang.

Proyek percontohan dan kasus bisnis: Ketika AI terbayar di Logistik Gudang

Namun, biaya investasi dan tantangan juga diimbangi oleh peluang. Pembelian robot gudang, sensor, dan perangkat lunak AI awalnya mahal. Tidak setiap perusahaan memiliki kekuatan keuangan Amazon untuk menempatkan ratusan juta otomatisasi. Banyak pembuat keputusan logistik ragu karena biaya investasi yang tinggi atau kurangnya infrastruktur TI. Terutama di toko kecil dan menengah, dasar -dasar digital (mis. Akuisisi data berkelanjutan) sering hilang untuk sepenuhnya mengeksploitasi AI. Selain itu, implementasi membutuhkan pengetahuan: para ahli dalam AI dan analisis data sedang diminati, tetapi jarang dan mahal. Awalnya, proyek AI dapat meningkatkan kompleksitas dari apa yang membuat pelatihan karyawan dan manajemen perubahan diperlukan.

Dalam jangka pendek, mungkin juga ada perubahan dalam biaya. Misalnya, dengan lebih banyak penggunaan TI, upaya keamanan data dan pemeliharaan sistem meningkat. Anggaran untuk pembaruan perangkat lunak reguler, Model Neut Training (dalam kasus ML) atau sistem cadangan harus direncanakan. Biaya integrasi-i.e. Oracle, misalnya, menekankan bahwa implementasi seringkali sulit dan mahal, terutama ketika model ML yang dibuat khusus harus dilatih pada datanya sendiri.

Namun, dalam jangka panjang, sebagian besar ahli mengharapkan potensi penghematan untuk melebihi investasi. Jika sebuah perusahaan telah mengatasi rintangan awal, gudang yang didukung AI biasanya berjalan secara signifikan lebih ekonomis. Ada juga faktor lunak: gudang modern dan otomatis dapat bereaksi lebih terukur terhadap pertumbuhan (mengatasi lebih banyak pesanan tanpa harus menambah personel linier). Ini meningkatkan daya saing - Anda tetap kompetitif dengan waktu pengiriman dan biaya atau bahkan dapat membedakan diri Anda dengan layanan yang sangat cepat. Selain itu, proses yang dioptimalkan AI membantu memperpendek waktu pengiriman, yang pada gilirannya dapat meningkatkan loyalitas dan penjualan pelanggan (silakan pesan pelanggan yang puas lagi).

Aspek yang menarik adalah keberlanjutan, yang juga relevan secara ekonomi. KI membantu untuk beroperasi lebih ramah lingkungan (mis. Dengan penggunaan optimal kapasitas truk, yang menghemat perjalanan, atau dengan menghindari stan yang berlebih, yang menurunkan produksi berlebih). Karena keberlanjutan sekarang juga dihargai oleh investor dan pelanggan, ini secara tidak langsung dapat membawa manfaat finansial (kata kunci "logistik hijau" sebagai argumen penjualan).

Singkatnya, AI memengaruhi biaya penyimpanan dalam banyak hal: biaya personel, biaya inventaris, biaya kesalahan, biaya kerugian - semua ini dapat dikurangi dengan AI. Ini menghadapi biaya investasi dan operasi untuk sistem AI. Perusahaan harus menimbang kapan dan di mana AI membuahkan hasil untuk mereka. Dalam praktiknya, kami mengalami bahwa proyek percontohan sering dimulai pada awalnya untuk mendapatkan angka konkret. Ini biasanya menunjukkan apakah penskalaan bermanfaat. Karena teknologi ini menjadi semakin mudah diakses dan lebih murah (layanan cloud, solusi standar), ambang pintu masuk turun.

Secara total, dapat dikatakan: AI adalah faktor kompetitif dalam logistik. Jika Anda berinvestasi lebih awal dan masuk akal, Anda dapat memperoleh kepemimpinan biaya atau mencapai pimpinan layanan. Perusahaan yang menunggu, di sisi lain, berisiko bekerja lebih tidak efisien dalam jangka panjang dan kehilangan pangsa pasar. Namun demikian, pengantar tidak sepele-itu mengambil kasus bisnis yang meyakinkan, perencanaan yang baik dan seringkali juga dukungan manajemen karena ini tentang kursus strategis.

Cocok untuk:

• Perencanaan dan implementasi yang efisien: AI, robotika, dan otomatisasi dalam struktur gudang modern

Perbedaan Regional: Jerman, UE, AS dan Jepang

Pembangunan dan penyebaran AI dalam logistik gudang berbeda secara regional, dipengaruhi oleh kondisi ekonomi, perintis teknologi dan kerangka kerja politik. Melihat daerah penting:

Jerman dan Uni Eropa

Di Jerman, industri logistik secara tradisional sangat penting dan dianggap relatif inovatif. Studi menunjukkan bahwa 22 % perusahaan logistik Jerman sudah menggunakan AI dan 26 % lainnya memiliki rencana konkret untuk ini. Perusahaan Jerman melihat perusahaan Jerman KI bermanfaat, terutama di bidang perkiraan permintaan, perencanaan penjualan dan optimasi transportasi. Namun, sekitar 20 % gudang di Jerman saat ini sebagian besar otomatis. Ini berarti bahwa mayoritas masih bekerja dengan proses manual yang dominan. Tantangan sering terletak pada kompleksitas sistem dan kekurangan pekerja terampil, yang menghambat implementasi teknologi baru. Namun demikian, perusahaan Jerman berinvestasi kuat di AI untuk mengoptimalkan proses dan tetap kompetitif.

Secara politis, baik Jerman dan Uni Eropa secara besar -besaran mempromosikan teknologi AI. Jerman telah meluncurkan strategi AI dan memberikan miliaran dalam penelitian. Lembaga seperti Fraunhofer Institutes (mis. IML di Dortmund) menargetkan solusi AI untuk logistik. Istilah seperti Industri 4.0 dan Logistik 4.0 membingkai visi di mana AI juga memainkan peran kunci. UE berencana untuk maju dengan program -program seperti Horizon Europe dan proyek -proyek dukungan khusus, AI dan robotika dalam industri. Pada saat yang sama, di Eropa Anda memperhatikan pedoman etika dan regulasi-kunci Komisi UE dan Proyek Regulasi AI Eropa (AI ACT). Ini dimaksudkan untuk memastikan bahwa AI digunakan dapat dipercaya dan aman, yang juga penting dalam logistik (mis. Perlindungan data untuk data karyawan, standar keselamatan untuk sistem otonom).

Amerika Serikat

Amerika Serikat adalah pemimpin panjang dalam otomatisasi dan penelitian AI dan mengakomodasi raksasa teknologi seperti Google, Amazon, IBM, Microsoft, yang sangat mendorong AI. Namun, dalam praktik logistik gudang, Amerika Serikat tidak jauh lebih jauh dari Eropa. Diperkirakan hanya sekitar 20 % dari gudang AS yang sangat otomatis. Namun, tingginya biaya tenaga kerja dan meningkatnya kekurangan tenaga kerja di Amerika Serikat sekarang sangat meningkatkan investasi dalam otomatisasi. Perusahaan besar seperti Amazon, Walmart atau UPS menerapkan sistem berbasis AI dan berfungsi sebagai konsep kuda. Amerika Serikat menyadari bahwa teknologi AI diperlukan agar tidak tertinggal dalam persaingan global (terutama dibandingkan dengan Asia).

Secara politis, ada prioritas lain di Amerika Serikat - di sini investasi dan inisiatif swasta mendominasi. Pendanaan negara kurang sentral daripada di UE atau Cina, tetapi ada program oleh Kementerian Pertahanan atau Departemen Energi secara tidak langsung mendukung penelitian AI (mis. Untuk kendaraan otonom, yang juga menguntungkan logistik). Namun, baru -baru ini, strategi AI juga dibahas secara nasional, khususnya untuk memperkuat basis industri. Secara keseluruhan, dapat dikatakan: Perusahaan Amerika mendorong AI secara pragmatis dalam logistik, sementara politik perlahan -lahan mencoba menciptakan kerangka kerja untuk mengejar ketinggalan secara internasional.

Jepang

Jepang adalah salah satu pelopor dalam robotika dan otomatisasi - dalam industri (mis. Produksi otomotif), Jepang memiliki kepadatan robot 399 robot per 10.000 pekerja dan berada di seluruh dunia. Namun, dalam logistik gudang, Jepang sejauh ini lebih dicadangkan. Metode kerja tradisional dan apresiasi tinggi terhadap pekerjaan manusia telah lama menyebabkan fakta bahwa otomatisasi gudang tetap relatif rendah. Tapi itu sekarang berubah dengan cepat, karena Jepang dihadapkan pada masalah demografis akut: ada semakin sedikit pekerja muda, dan waktu kerja menurut undang -undang memaksa perusahaan untuk memasang solusi otomatisasi untuk mempertahankan produktivitas. Oleh karena itu semakin banyak perusahaan Jepang beralih ke solusi bantalan AI modern. Pemerintah secara aktif mempromosikan ini - ada "strategi robot baru" yang menargetkan penggunaan robot di sektor jasa seperti logistik.

Selain itu, Jepang menyebarkan konsep Society 5.0, sebuah masyarakat yang sangat berfungsi di mana AI ada di mana-mana untuk menguasai tantangan sosial (seperti Masyarakat Penuaan). Dalam konteks ini, misalnya, truk pengiriman otomatis, sistem pengisian daya dan pembongkaran robot dan rantai pasokan yang dioptimalkan AI dikerjakan. Kami sudah melihat pusat logistik Jepang yang dilengkapi dengan forklift tanpa pengemudi dan sistem konveyor yang dikendalikan AI. Jadi sementara Jepang telah dimulai beberapa saat kemudian, otomatisasi di kamp dan penggunaan AI akan meningkat secara tiba -tiba di sana dalam beberapa tahun ke depan. Secara budaya, penerimaan robot sangat tinggi, yang membuat perubahan lebih mudah.

Cina dan Korea Selatan (untuk perbandingan)

Bahkan jika itu tidak dituntut secara eksplisit dalam pertanyaan itu, pandangan sekilas bermanfaat: China secara agresif berinvestasi dalam robotika dan AI dan sekarang menjadi pasar terbesar di dunia untuk robot industri. Lebih dari 50 % dari semua robot baru di seluruh dunia dipasang di Cina. Pemerintah Cina mensubsidi perkembangan ini untuk memodernisasi rantai pasokannya. Terutama melalui boom e-commerce (Alibaba, JD.com dll.) China telah mengalami dorongan besar dalam solusi gudang otomatis. Korea Selatan, di sisi lain, dianggap sebagai pemimpin rahasia dalam otomatisasi gudang: lebih dari 40 % kamp ada otomatis, berkat afinitas teknologi tinggi dan perusahaan seperti coupang, yang mengandalkan AI. Negara -negara semacam itu berfungsi sebagai tolok ukur untuk apa yang mungkin jika Anda secara konsisten memperkenalkan teknologi.

Eropa (UE) secara keseluruhan

Eropa bergerak - dengan pengecualian - di tingkat Amerika Serikat. Di Eropa, negara -negara seperti Jerman, Belanda atau Skandinavia berada dalam posisi yang baik dalam hal logistik, sementara yang lain harus mengejar ketinggalan. Dengan proyek bersama (mis. Gaia-X untuk infrastruktur data) dan hibah, UE mencoba mempromosikan kemajuan secara seragam. Selain itu, ada proyek penelitian di seluruh UE di bidang AI untuk transportasi dan logistik (mis. Untuk peleton truk otonom, regulasi drone pengiriman, dll.), Yang tentu saja juga berdampak pada kamp, ​​karena semuanya saling terkait.

Singkatnya: Jerman/UE dan Amerika Serikat masih relatif sama dalam penggunaan AI praktis di kamp-banyak potensial yang diakui, tetapi masih sebagian besar industri tanpa AI. Asia heterogen: Cina dan Korea Selatan sangat jauh di depan melalui penggunaan paksa, Jepang dalam proses penangkapan. Program politik dan pendanaan regional memainkan peran utama: sementara Cina dan terkadang Eropa mendorong dengan kuat dari negara, sektor swasta mengemudi di Amerika Serikat. Pada akhirnya, semua orang mengamati: solusi yang baik diambil secara internasional. Oleh karena itu, konvergensi tertentu dapat menjadi logistik gudang yang diharapkan bersifat global, dan konsep AI yang sukses (apakah "cara Amazon" atau robot Alibaba) akan menyebar ke seluruh dunia.

Gudang Otomatis 2050: Visi menjadi kenyataan

Pandangan ke masa depan logistik gudang dengan AI dan pembelajaran mesin menjanjikan perkembangan yang lebih menarik. Istilah yang jatuh berulang kali adalah "gudang pintar" - kamp yang hampir sepenuhnya digital dan cerdas. Dalam skenario di masa depan, semua sistem dan mesin berkomunikasi satu sama lain (kata kunci Internet of Things, IoT). AI membentuk otak yang mengendalikan perangkat jaringan ini. Anda dapat membayangkan sebuah gudang pada tahun 2050, di mana hampir semua kegiatan rutin otomatis: kendaraan otonom dipromosikan, pemilihan robot, inventaris (mis. Mengenali karya rak berdasarkan kamera), sistem AI memantau semuanya secara real time.

Cocok untuk:

• Pengembangan lebih lanjut dan optimalisasi baru logistik gudang: gudang, robotika otomatisasi dan AI untuk era efisiensi baru

Perkembangan potensial

Kami hanya pada awal apa yang dapat dilakukan AI dalam logistik. Di masa depan, algoritma pembelajaran mandiri dapat mengoptimalkan seluruh kompleks penyimpanan secara real time - secara dinamis beradaptasi dengan campuran produk, situasi pesanan atau bahkan peristiwa yang tidak terduga (seperti penutupan perbatasan mendadak atau kekurangan bahan baku). AI generatif (dikenal oleh ChatGPT & Co.) dapat membantu dalam proses perencanaan, misalnya merancang skenario alternatif untuk kegagalan rantai pasokan. Robotika mungkin lebih fleksibel: hari ini kami memiliki robot khusus untuk tugas -tugas tertentu; Di masa depan, robot humanoid atau sistem robot yang sangat fleksibel dapat bekerja di gudang yang mengambil berbagai tugas (mencengkeram, membawa, mengemudi). Pendekatan pertama (dua robot berkaki sebagai pembantu gudang) sudah diuji.

Kolaborasi manusia-mesin juga lebih disempurnakan. COBOTS dapat bekerja sama dengan orang -orang tanpa kandang pelindung, dan AI dapat berfungsi sebagai asisten pribadi untuk setiap pekerjaan gudang - misalnya melalui kacamata data dengan augmented reality, yang menunjukkan kepada karyawan secara real time semua informasi yang relevan (ruang penyimpanan, langkah selanjutnya, peringatan). Baburan yang didukung AI juga dapat memantau keamanan (mis. Gelang bergetar ketika forklift ada di dekatnya). Semua ini berfungsi untuk meningkatkan kondisi kerja dan lebih jauh mengurangi kesalahan atau kecelakaan.

Tentu saja ada juga tantangan dan pertanyaan etis dalam perjalanan ke sana. Kekhawatiran yang sering dibahas adalah pertanyaan pekerjaan: Jika semakin banyak otomatis di gudang, apa yang terjadi pada pekerja gudang? Dalam jangka pendek, kegiatan tertentu dapat dihilangkan - misalnya, Anda membutuhkan lebih sedikit pemetik manual jika robot mengambil tugas ini. Studi memprediksi penurunan pekerjaan manusia, terutama dalam kegiatan sederhana dan berulang. Tetapi ada juga peran baru: AI juga menciptakan pekerjaan baru - hanya orang lain. Di masa depan, para ahli untuk pemeliharaan robotika, analisis data atau dukungan sistem AI akan semakin dibutuhkan di masa depan. Jadi, sementara pekerjaan rutin fisik berkurang, persyaratan untuk pengetahuan teknis meningkat. Perusahaan diminta untuk melatih dan melatih karyawan mereka sehingga mereka dapat masuk akal dalam lingkungan berbasis AI. Menariknya, beberapa perusahaan bahkan melaporkan bahwa otomatisasi telah memungkinkan mereka untuk memperluas dan mempekerjakan lebih banyak staf karena bisnis mereka tumbuh. Mesin tidak harus mengambil pekerjaan secara keseluruhan, tetapi seringkali hanya bagian yang monoton dan menegangkan - orang kemudian dapat mengambil tugas yang lebih berkualitas.

Pria melawan mesin? Mengapa solusi hibrida akan mendominasi di gudang

Aspek etis juga mempengaruhi perlindungan dan transparansi data. AI di gudang mengumpulkan banyak data, seperti kinerja karyawan (tingkat pick -up, pola gerakan) atau untuk memantau lingkungan. Di sini, data pribadi harus ditangani dengan cermat untuk mempertahankan privasi dan menjaga pengawasan di tempat kerja dalam kerangka kerja. Keputusan yang dibuat AI harus dapat dimengerti - misalnya, jika suatu algoritma menentukan berapa banyak yang harus dibuat oleh karyawan, kriteria transparan diperlukan untuk memastikan keadilan. Dalam konteks ini, UE menekankan algoritma AI - yang dapat dipercaya yang dapat dijelaskan, adil dan dapat diandalkan.

Topik lain adalah keamanan: robot otonom dan sistem AI harus dirancang sedemikian rupa sehingga tidak ada bahaya bagi manusia. Ini membutuhkan standar dan tes teknis (mis. Forklift yang merendahkan diri harus berhenti 100 % dengan andal jika seseorang menghalangi). Cybersecurity juga menjadi lebih penting: sebuah kamp jaringan bisa menjadi tujuan serangan peretas, sehingga sistem AI harus dilindungi dari manipulasi.

Dalam penglihatan di masa depan Anda bahkan dapat membayangkan kamp -kamp yang sepenuhnya otonom yang bekerja tanpa penerangan di malam hari karena hanya mesin yang aktif. Orang lebih suka mengambil alih fungsi kontrol. Namun, orang tetap menjadi komponen sentral untuk masa mendatang - jika hanya untuk memastikan fleksibilitas dan kemampuan pemecahan masalah dalam situasi yang tidak terduga. Solusi hibrida (manusia + AI) karena itu harus menjadi cara dekade berikutnya.

Future of Warehouse Logistics: Mengapa AI sekarang sangat diperlukan

Ada juga tantangan dalam implementasi praktis: banyak perusahaan menghadapi pertanyaan tentang bagaimana memperkenalkan AI. Standar hilang, ada hutan penyedia dan keberhasilan tergantung pada kualitas data yang baik. Jika Anda memiliki data yang buruk atau tidak lengkap, Anda tidak mendapatkan hasil yang baik dengan AI ("sampah, sampah keluar"). Interoperabilitas antara sistem yang berbeda (mis. AI gudang dan AI manajemen transportasi) harus dijamin sehingga rantai pasokan cerdas yang berkelanjutan benar -benar dibuat.

Namun demikian, trennya jelas: AI menjadi semakin penting dalam logistik gudang. Dalam sepuluh tahun, banyak dari apa yang merupakan proyek percontohan hari ini tentu saja akan menjadi bagian dari kehidupan sehari -hari. Perusahaan yang memulai hari ini mendapatkan pengalaman yang berharga dan dapat meningkatkan solusi mereka. Politik di banyak negara mempromosikan perkembangan ini karena telah diakui bahwa logistik adalah bidang utama untuk ekonomi secara keseluruhan - dan AI tuas untuk membuat industri kunci ini lebih efisien dan krisis.

Integrasi AI dan Pembelajaran Mesin dalam Logistik Gudang telah dimulai dengan keberhasilan yang terlihat dalam efisiensi dan kecepatan. Ini membutuhkan investasi dan ayunan, tetapi menawarkan peluang besar - dari penghematan biaya hingga layanan pelanggan yang lebih baik hingga model bisnis baru. Perbedaan regional akan menjadi lebih kecil dari waktu ke waktu karena praktik terbaik diadopsi secara global. Masa depan menjanjikan logistik gudang yang bahkan lebih cerdas, sebagian besar otomatis di mana orang dan mesin bekerja sama erat. Pada saat yang sama, kita harus berurusan secara bertanggung jawab dengan perubahan - bawa karyawan bersama kita, desain teknologi dengan aman dan mematuhi pagar etis. Jika ini berhasil, kita menghadapi dunia logistik yang jauh lebih efisien, lebih fleksibel dan lebih tahan daripada apa pun yang kita ketahui dari masa lalu.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus