창고 물류의 AI 및 기계 학습의 통합 - 독일, EU, 미국 및 일본의 글로벌 개발

콘라드 울펜슈타인

1일 전

창고 물류의 AI 및 기계 학습의 통합 - 독일, EU, 미국 및 일본의 글로벌 개발

창고 물류에서 AI 및 기계 학습의 통합 - 독일, EU, 미국 및 일본의 글로벌 개발 - 이미지 : Xpert.Digital

인공 지능은 창고 물류를 변화시킵니다 : 자동화 된 효율성 초점

창고 물류의 미래 : 최대 생산성을위한 AI 대조 프로세스

인공 지능 (AI)은 논리적 사고, 학습, 계획 또는 창의적 문제 해결과 같은 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행하는 기계 나 소프트웨어의 능력을 설명합니다. 본질적으로, 그것은 데이터의 컴퓨터 시스템에 관한 것이며 엄격하게 사전 정의 된 규칙을 따르는 대신 결정을 내릴 수 있습니다. 머신 러닝 (ML)은 알고리즘이 독립적으로 패턴을 식별하고 많은 양의 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 동작을 조정하는 AI의 하위 영역입니다. 간단히 말해서 ML 시스템은 경험을 통해 배웁니다. 그것은 과거 데이터로 "훈련 된"후 새로운 알 수없는 데이터로 예측하거나 결정을 내릴 수 있습니다. 결과적으로 AI는 모든 개별 사례에 대해 사람들이 명시 적으로 프로그래밍하지 않고 자체 예측 및 서비스를 지속적으로 개선 할 수 있습니다.

물류 - 특히 창고 물류에서 -AI 및 ML은 엄청난 기회를 열었습니다. 물류 산업은 광범위한 네트워크를 보유하고 있으며 엄청난 양의 데이터를 생성하여 AI에 대한 이상적인 응용 분야가됩니다. 예를 들어, 지능형 알고리즘은 향후 주문 수량을 예측하거나 최적의 경로를 계산하거나 복잡한 창고 프로세스를 제어 할 수 있습니다. 자체 학습 시스템은 특히 많은 양의 데이터를 실시간으로 처리 할 때 사람들보다 더 빠르고 종종 더 정확하게 결정을 내릴 수 있습니다. 따라서 현대 창고에서 AI 기술은 창고 내에서 통제를 전송하기 위해 선택 (주문 편집)에 이르기까지 다양한 영역에서 다양한 지역에서 사용됩니다.

전반적으로 다음은 다음과 같습니다. 캠프의 AI는 매우 숙련 된 캠프 관리자의 "사고"를 모방하며, 더 많은 데이터에 액세스 할 수 있습니다. 예를 들어, AI 시스템은 언제 잘 판매되는 품목, 가장 효율적으로 상품을 저장하는 방법, 또는 지게차가 시간을 절약하기 위해 운전 해야하는 경로를 인식 할 수 있습니다. 이러한 자동화 된 데이터 주도 결정은 AI와 ML이 점점 더 창고 물류를 관통하고 있다는 사실의 기초를 형성합니다.

AI의 창고 프로세스 최적화

창고 물류에서 AI의 가장 큰 장점 중 하나는 기존 프로세스의 최적화입니다. 창고는 일정한 정보 (예 : 재고 데이터, 주문 데이터 또는 상품의 위치 정보)에 따라 다릅니다. 그러나 사람들이 오류가 발생하기 쉬운 경우 또는 제한된 정보 만 처리 할 수있는 경우 KI는 정밀성과 속도를 제공합니다. 예를 들어, AI는 실시간으로 데이터를 제공하고 분석 할 수 있습니다. 즉, 문제를 일으키기 전에 오류가 더 빨리 인식되고 치료됩니다. 재고 확인 또는 상품 입력 수집과 같은 일상적인 작업을 자동화하여 직원을 완화 할 수 있습니다.

AI 시스템은 또한 인간의 눈을 놓칠 수있는 창고 프로세스의 패턴을 인식 할 수 있습니다. 이러한 데이터 분석을 통해 시스템은 창고의 현재 상황을 더 잘 이해하고 병목 현상 또는 비 효율성을 식별하고 개선을 제안합니다. 실질적인 예는 방법 최적화입니다. 알고리즘은 창고 또는 산업용 트럭 (예 : 지게차)의 도보 경로를 분석하고 최적화 할 수 있습니다. 예를 들어, 선택 목록은 직원이 창고를 통해 가능한 가장 짧은 경로를 취하는 방식으로 정렬됩니다. 이는 용어를 줄이고 주문은 더 빨리 구성됩니다. 마찬가지로 AI 기능은 크기, 적용 범위 및 기타 요인에 따라 각 제품에 가장 적합한 저장 공간을 결정하여 예금 및 아웃소싱을보다 효율적으로 만들 수 있습니다.

또 다른 중요한 측면은 오류를 줄이고 품질을 향상시키는 것입니다. AI 지원 이미지 식별 시스템은 예를 들어 패키지를 스캔하고 영수증시 조건 및 치수를 확인할 수 있습니다. 이것은 손상이 있거나 기사에 잘못 레이블이 붙은 경우 즉시 인식됩니다. 이러한 자동화 된 품질 관리는 프로세스 초기에 문제가 해결되고 전체 공급망을 통과하지 않도록합니다. 또한 AI는 시간이 지남에 따라 학습됩니다. 처음에는 실수가 여전히 발생할 수 있지만 기계 학습 기술을 통해 이미지 인식은 지속적으로 향상되고 오류율을 더욱 줄입니다.

이러한 모든 최적화는 궁극적으로 창고 운영의 생산성과 비용이 낮아집니다. 로봇과 AI 시스템은 사람들보다 훨씬 빠르고 정확하게 작업을 수행 할 수있어 생산성이 높아집니다. 동시에, 창고 데이터의 알고리즘 평가는 예를 들어 인사 및 자원 계획에서 더 나은 전략적 결정을 가능하게하여 전략적 프로세스를보다 효율적으로 만듭니다. AI 솔루션은 프로세스를 지속적으로 모니터링하고 위험을 분석하며 사전에 작용할 수 있습니다 (예 : 위협하는 병목 현상을 인식하고 대응). 전반적으로 창고의 투명성은 개선되며 문제는 종종 발생하기 전에 인식됩니다. 보다 효율적인 창고는 폐기물이 적고 오류 비용이 줄어들고 근무 시간을 최적으로 사용하기 때문에이 모든 것이 비용 절감에 기여합니다. 전문가 예측에 따르면, AI 기술은 향후 몇 년 동안 물류 산업의 효율성을 크기를 크게 높일 수 있습니다.

요약하면 AI는 창고 프로세스의 속도, 정확성 및 유연성을 증가시킵니다. 이는 제품 찾기 및 발송, 인벤토리 차이를 최소화하고 공급망의 다른 영역과 더 잘 조정하는 것까지 다양합니다. 회사의 경우 이는 단조제 나 복잡한 작업의 직원을 완화하면서 창고의 성능이 높아지는 것을 의미합니다.

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ML의 수요 예측 및 재고 관리

창고 물류에서 머신 러닝의 중심 적용 분야가 요구 사항 예측입니다. 이것은 미래 수요의 예측을 의미합니다. 질문 : 어떤 제품이 언제, 어떤 금액으로 필요한가? 이 질문에 대한 정확한 답변은 재고를 최적으로 제어 할 수 있기 때문에 금 가치가 있습니다. 재고의 너무 많은 상품이 자본 및 저장 공간을 불필요하고, 너무 적은 상품은 배송 병목 현상과 불만족스러운 고객으로 이어집니다. AI 기반 시스템은 다량의 데이터를 기반으로 매우 정확한 예측을 통해이 딜레마를 해소 할 수 있습니다.

현대 머신 러닝 모델은 역사적 판매, 계절적 변동, 현재 주문, 마케팅 캠페인, 소셜 미디어에 대한 트렌드 및 기타 많은 영향 요인을 분석합니다. 이것으로부터 그들은 패턴과 관계를 배웁니다. 예를 들어, 이러한 시스템은 특정 이벤트가 임박하자마자 단락이 특정 항목을 증가 시킨다는 것을 인식 할 수 있습니다 (예 : 여름 주말 전에 그릴 탄소에 대한 수요가 증가 함). 이러한 패턴을 기반으로 AI는 어느 위치에 어떤 위치를 제공 해야하는지 자동화합니다. 이러한 예측은 회사가 재고를 재고에 조정하는 데 도움이됩니다. 구체적으로, 이는 제품이 점점 더 수요가 발생하면 AI는 정시에 주문을 받고 창고에서 제공되는 공급품을 보장합니다. 반대로, 그녀는 제품이 수요가 발생할 가능성이 있는지 경고하여 과도한 주식과 과잉 생산을 피할 수 있습니다.

독일 온라인 소매 업체 인 Otto는 실용적인 예를 제공합니다. 이 회사는 2019 년부터 자체 개발 된 AI 기반 시스템을 판매하고 있습니다. 이 시스템은 판매의 미래를 살펴보고 말하며 구매에서 창고, 배송에 이르기까지 관련된 모든 프로세스를 지원합니다. AI 예측은 오토가 창고에 어떤 품목이 도착하는지 정확히 그리고 예상 단락이 특정 시점에 얼마나 높은지를 보여줍니다. 이를 바탕으로 Otto는 기사를 구입하는 금액과 판매 방법을 결정합니다. 예를 들어, AI는 제품이 재고로 재고로 유지되는지 또는 필요한 경우 제조업체가 고객에게 직접 전송하는지 여부를 결정합니다. 예측은 구매, 창고 및 유통에 직접적인 영향을 미칩니다. 결과 : 항상 재고가있는 상품 만 있으므로 실제로 필요한 상품이있어 고가의 초과 주식을 줄이고 나중에 할인 된 참조가 줄어 듭니다. 동시에, 예측은 수요가 판매 기회를 놓치지 않도록 요구를 유치하자마자 품목을 사용할 수 있도록 보장합니다. OTTO를 사용하면이 AI 덕분에 범위의 35 %가 주문을 수동으로 트리거하지 않고 자동으로 재정렬하여 예측이 얼마나 잘 작동하는지에 대한 증거입니다.

다른 회사들도 이러한 AI 기반 인벤토리 최적화를 사용합니다. DHL은 AI 시스템이 수요와 기존을 실시간으로 비교할 수 있으며 재주문을 자동으로 배열 할 수 있다고보고합니다. 잘못된 주식 (재고 외) 또는 초과 스탠드를 만들지 않기 위해 수요 팁을 미리 계산할 수도 있습니다. 이는 항상 재고가 충분하기 때문에 고객에게 빠른 배송을 보장하지만 창고에는 비용을 유발할 수있는 불필요한 버퍼가 없기 때문입니다.

ML을 통한 수요 예측은 자신의 창고뿐만 아니라 전체 공급망 (공급망)에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 좋은 예측은 주문을 받기 전에 사전에 지역 유통 센터를 보낼 수 있습니다. 예를 들어, Otto는 어느 숫자가 주문되는지 예측하기 위해 지역 예측을 만듭니다. 따라서,이 항목들은 이미 예방 조치로 근처의 창고로 배달됩니다. 이로 인해 배달 시간이 단축되고 운송 경로가 줄어들어 COS 배출량도 낮아집니다.

요약하면, AI- 지원 수요 계획은보다 효율적인 창고로 이어집니다. 창고에서 적절한 양으로 적시에 항상 올바른 제품입니다. 이를 통해 회사는 배송 병목 현상을 피하고 고객 만족도를 높이며 동시에 저장 비용을 줄일 수 있습니다. Warehouse Logistics의 경우 AI는 그러한 상황을 조기에 인식하고 좋아하기 때문에 갑작스런 병목 현상을 수정하기 위해 "소방대 인서트"를 의미합니다. 때때로 점점 더 변동이 많은 고객 행동 (키워드 전자 상거래 붐, 온라인 액션을 통한 계절 피크 등) 에서이 미래 예측 제어는 결정적인 경쟁 요소가되고 있습니다.

창고의 자동화 및 로봇 공학

AI 통합의 특히 눈길을 끄는 영역은 창고의 로봇 공학을 통한 자동화입니다. 현대 베어링은 AI가 종종 제어하거나 지원하는 이동, 리프트, 정렬 또는 포장 할 수있는 스마트 머신에 점점 더 의존하고 있습니다. 이 창고 로봇은 특히 신체적으로 소진, 단조로운 또는 시간이 큰 작업에서 인체 직원을 완화시킵니다.

한 가지 예는 창고의 자율 주행, FTS (무인 운송 시스템) 또는 AMR (자율 모바일 로봇)이라고도합니다. 소규모 평평한 운송 로봇에서 자동 지게차에 이르기까지 이러한 차량은 팔레트, 상자 또는 개별 기사를 A에서 B로 완전히 독립적으로 운송 할 수 있습니다. 이것은 경로 계획을위한 AI 알고리즘과 함께 센서, 카메라 및 내비게이션 시스템에서 가능합니다. 로봇은 주변 환경을“보고”장애물을 인식하며 목표에 가장 좋은 방법을 찾습니다. AI를 통해 이러한 차량은 갑자기 복도에있는 장애물을 우회하고 여전히 최적의 경로를 유지하는 등 실시간 변화에 반응 할 수 있습니다. 이러한 자율로드 캐리어는 이미 많은 캠프에서 현실입니다. 그들은 저장 공간 사이에서 상품을 운송하고, 선반에 소모품을 가져 오거나, 고객 주문을위한 기사 (자동 선택)를 수집하거나 해운 스테이션으로 완료 주문을 홍보합니다. 이를 통해 인체 직원은 긴 도보 경로와 운송 작업을 완화하고보다 까다로운 활동에 집중할 수 있습니다.

또 다른 로봇 애플리케이션은 AI 제어 피킹 로봇입니다. 이들은 선반에서 찾을 수있는 암이있는 입원 환자 또는 모바일 로봇입니다. 이미지 처리 (카메라 및 AI 소프트웨어)의 도움으로 이러한 로봇은 올바른 기사를 식별하고 필요한 금액을 포장합니다. 로봇은 이미 개별 부품을 선택하는 식물이 있습니다. 로봇은웨어 하우스 관리 시스템에서 주문을받습니다. 그는 해당 주제를 (모바일 인 경우) 탐색하고 기사를 시각적으로 인식하고 정확하게 접근합니다. 무게 센서는 올바른 수량이 제거되었는지 확인하고 AI는 이미지 인식을 통해 기사 아이덴티티를 다시 확인합니다. 이러한 시스템은 종종 별도의 지역에서 또는 밤에 24 시간 내내 주문을 준비 할 수 있도록 작동합니다. 또한 픽킹 머신 (자동 매장)과 같은보다 복잡한 자동화 시스템도 사용됩니다. 컨테이너 또는 샤프트에는 다양한 기사가 있으며 요청시 시스템은 원하는 항목을 출력 컨테이너로 자동 전송합니다.

이러한 맥락에서 아마존은 유명해졌습니다.이 회사는 약 10 년 동안 창고 로봇을 대규모로 해왔습니다. 아마존 캠프에서는 수천 개의 작은 오렌지 로봇 (이전 Kiva Systems)이 창고를 가로 질러 전체 선반 모듈을 인간 피커로 직접 운송합니다. 지능형 AI 제어는이 로봇 선반을 매우 효율적으로 조정하여 직원의 경로가 최소화됩니다. 내부 아마존 연구에 따르면이 AI-OP에서 최적화 된 조정은 연간 엄청난 비용 절감으로 이어지고있는 것으로 나타났습니다. 연간 미국은 직원들에게 더 빠르고 효율적으로 로봇을 가져 와서 아마존을 절약 할 수 있습니다. AI는 항상 주문을 최적으로 처리하기 위해 직원 옆에있는 선반 모듈을 계산해야합니다. 결과 : 동시에 고객 주문의 빠른 실행.

정렬 및 포장 로봇도 움직이고 있습니다. 예를 들어 일부 DHL 포장 센터에서 로봇은 이미 컨베이어 벨트에서 패키지를 가져 와서 각 배달 경로의 피험자로 분류합니다. AI 덕분 에이 소위 DHLBOTS는 3D 카메라를 갖춘 학습 및 유연한 장비가 장착 할 수 있으며 프로그램의 크기와 모양을 볼 수 있으며 바코드 스캔 및 패키지가 포함 된 주제를 자율적으로 결정할 수 있습니다. 그래서 그들은 엄격한 산업용 로봇 이상입니다. 다양한 패킷 크기를 처리하고 변경된 프로세스에 적응할 수 있습니다. 실제로, 이것은 패키지가 더 빠르고 오류가 없어지고 "마지막 마일"의 전달을 가속화한다는 것을 의미합니다.

국제적으로 많은 흥미로운 사례가 있습니다. 중국 전자 상거래 대기업 알리바바 (보다 정확하게 물류 딸 카이니아 오)의 물류 센터에서 로봇이 작업의 약 70 %를 수행하는 고도로 자동화 된 창고가 설치되었습니다. 현지에서 "Zhu Que"라고도 불리는 약 60 개의 모바일 로봇은 3,000m² 캠프에서 포장 스테이션으로 운송하며 생산성이 3 배가되었습니다. 인간 창고 작업자는 일반적으로 교대 당 1500 개의 선택된 품목을 만듭니다. 로봇의 지원으로 3000 개의 기사가 있으며 걷기가 훨씬 적습니다. AI는 로봇이 효율적으로 협력하고, 방해가되지 않으며, 다음 상품을 항상 적절한 순간에 인출 지점으로 가져 오도록합니다. 이 Alibaba 창고는 창고 물류를 거의 완전히 자동화하면 기술적으로 가능한 것이 무엇인지 보여줍니다. 로봇이 선반이나 상품을 직접 가져오고 처리량이 엄청나게 증가하기 때문에 직원들은 선반 시리즈를 통과 할 필요가 거의 없습니다.

이러한 스마트 창고는 종종 자율 주행 차, 로봇 체조, 자동화 된 컨베이어 벨트, 환경 조건 및 스톡을 모니터링하기위한 IoT 센서, 모든 것을 제어하는 "뇌"로 AI 시스템의 여러 기술을 통합합니다. 목표는 효율적이고 안전하고 투명하게 작동하는 고도로 자동화 된 창고입니다. 이러한 환경에서 인간 직원은 종종 협업 로봇 (COBOT)과 함께 일하며 심각한 리프팅 프로세스를 지원하거나이를 가져옵니다. 이 로봇의 도입은 직원들에게 변경된 작업 프로파일로 이어 지지만 전반적으로 창고의 성능을 증가시킵니다.

이 개발 초기에는 여전히 많은 캠프가 있습니다. 추정에 따르면 창고의 약 20 %가 독일과 미국에서만 자동화되어 있으며 나머지는 여전히 수동으로 운영됩니다. 그러나 Amazon, Alibaba 또는 DHL과 같은 큰 선수들은 그것을 시작하여 캠프에 AI 기술과 로봇을 점차적으로 장비했습니다. 앞으로 몇 년 동안 점점 더 많은 창고 프로세스가 예상 될 것입니다. 직원을위한 무인 운송 시스템, 자동 분류 시스템 또는 지능형 지원 시스템을 통해서도 더 많은 창고 프로세스가 예상됩니다.

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공급망 및 엔터프라이즈 소프트웨어의 AI (SCM, DCM, ERP)

개별 로봇뿐만 아니라 백그라운드의 소프트웨어는 창고 물류의 AI 통합에 중요한 역할을합니다. 현대 공급망 관리 (SCM) 시스템 및 ERP (Enterprise Resource Planning) 솔루션에는 공급망을 따라 계획, 제어 및 관리를 개선하기 위해 AI 기능이 점점 더 장착되어 있습니다. DCM (Demand-Chain Management)이라는 용어는 또한 이러한 맥락에서 나타나며, 특히 고객 요구와이를 기반으로 한 공급망에 중점을 둡니다. 이러한 모든 시스템에서 AI는 고전적인 기능을 크게 향상시키는 일종의 지능형 층으로 작용할 수 있습니다.

중심적인 예는 WARS (Warehouse Management System)입니다. WARS (Warehouse Management System)는 창고의 모든 프로세스를 관리하는 소프트웨어입니다 (상품 수령부터 저장 및 상품 출력에 이르기까지). 과거에는 WMS가 확고하게 프로그래밍 된 규칙에 따라 작동했습니다. 그러나 그 동안 제조업체는 WMS를 "더 똑똑한"으로 만드는 AI 모듈을 통합합니다. 예를 들어, 폴란드 패션 소매 업체 LPP는 프로세스 최적화를 위해 기계 학습 메커니즘을 사용하는 창고 관리 시스템에서 AI 솔루션 (PSIWMS AI)을 구현했습니다. 결과는 상당히 짧은 선택 트레일과 창고의 전반적으로 더 높은 효율성이 높았습니다. AI는 자체 운영 데이터에서 배우고 프로세스를 독립적으로 향상시키는 방식으로 기존 물류 소프트웨어를 추가 할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 WMS는 어떤 항목이 종종 함께 주문되고 스토리지 공간이 서로 더 가까이 이동하는지 인식 할 수 있습니다 (자동 레이아웃 최적화). 또는 가용 자원, 교통 조건 또는 배송 날짜에 따라 주문을 동적으로 우선시합니다.

공급망 관리 시스템

AI 지원을 제공하는 공급망 관리 시스템은 개별 베어링을 넘어 전체 공급망을 살펴보면 한 단계 더 나아갑니다. 그들은 AI를 사용하여 엔드 투 엔드 최적화를 만듭니다. 여러 스토리지 위치에 걸쳐 주식을 보상하고 운송 용량을 최적으로 활용하고 장애에 유연하게 반응합니다. AI 기반 SCM 도구는 다양한 소스 -E.G에서 많은 양의 데이터를 가져올 수 있습니다. 예를 들어 Oracle은 회사가 AI를 사용하여 주식의 균형을 맞추고 연료 효율적인 배송 경로를 찾을 수 있다고 설명합니다. 예를 들어, 이러한 시스템은 갑자기 차단 된 트래픽 경로와 영향을받는 배송이 발생한 경우 후속 트럭의 대체 경로를 자동으로 계산할 수 있습니다. 또는 특정 공급 업체의 품질 문제를 알아 차리고 결함이있는 부품이 캠프에 들어가기 전에 제 시간에 경고합니다.

수요 체인 관리 (DCM)

수요 측면에 중점을 둔 수요 체인 관리 (DCM)도 AI의 혜택을받습니다. 이는 기본적으로 마케팅/판매를 공급망과 통합하는 고객 요구의 최적 사용에 관한 것입니다. 예를 들어 DCM에서 AI는 고객 주문을 분석하고 예측을 개선하여 생산 및 창고를 실제 수요에보다 정확하게 조정하기 위해 예측을 개선 할 수 있습니다. 실제로, SCM과 DCM은 종종 흐려 지지만, 둘 다 AI를 최대한 효율적으로 AI로 공급과 수요를 조정하는 것을 목표로합니다.

SAP 또는 Oracle과 같은 대규모 ERP 제공 업체는 이미 제품에 AI 기능을 통합했습니다. SAP는 ERP 모듈 내에서 "비즈니스 AI"에 대해 말하며, 이는 AI 지원 지식으로 창고, 주문 처리 및 운송을 최적화해야합니다. Oracle은 AI 시스템이 인간에게 숨겨져있는 공급망의 패턴을 인식 할 수 있으며, 예를 들어 고객 요구를보다 정확하게 예측하여보다 경제적으로 효율적인 인벤토리 관리를 가능하게하는 것입니다. Microsoft 및 Specialized Logistics 소프트웨어 제공 업체는 기존 프로세스에 부딪 치는 AI 모듈도 제공합니다. 표준 인터페이스는 종종 ERP 시스템과 함께 제공되므로 AI 모델 (예 : 예측)은 회사 데이터와 비교적 빠르게 작동 할 수 있습니다. 예를 들어, 판매 예측을위한 AI 모델은 ERP 주문 처리에 직접 통합 될 수 있습니다. 그런 다음 시스템은 ML 예측을 기반으로 구매시 공급품에 대한 주문 제안을 자동으로 생성합니다.

쉽게 이해할 수있는 소프트웨어 사용은 물류를위한 AI 챗봇입니다. 이 디지털 어시스턴트는 창고 관리 시스템 또는 운송 관리 시스템에 통합되어 외부 파트너와 같은 직원이 정보를 신속하게 얻을 수 있도록 도와줍니다. 스토리지 컨텍스트에서 챗봇은 예를 들어“기사 XY는 어디에 있습니까?”와 같은 질문에 대답 할 수 있습니다. 또는 "제품 Z의 현재 존재는 얼마나 높습니까?" - 그리고 몇 초 만에 24 시간 내내. 주문 문의를 수락하거나 배송 시간을 예측할 수 있습니다. 내부적으로 그러한 조수는 시간이 소요되는 연구 작업 직원을 구제하고 고객 서비스를 외부 적으로 개선합니다 (예 : 주문의 창고 상태에 대한 정보).

요약하면 AI는 모든 수준에서 물류의 소프트웨어 환경을 관통합니다. WMS에서 SCM/DCM, ERP에 이르기까지 클래식 시스템은 AI에 의해 보완되어 자동화 된 결정을 가능하게합니다. 통합이 중요합니다 : AI 솔루션은 기존 프로세스에 완벽하게 맞아야합니다. 클라우드 기술과 표준화 된 인터페이스 덕분에 더 쉬워지고 있습니다. 오늘날 회사는 종종 기존 시스템에 AI 기능을 확장으로 추가 할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 성공적인 구현은 노하우가 필요한 작업으로 남아 있습니다. 올바른 데이터를 사용할 수 있고 모델을 훈련 및 지속적으로 모니터링해야합니다. 이 작업이 마스터되면 AI 기반 소프트웨어 시스템은 상당한 부가 가치를 제공합니다. 투명성, 속도 및 사전 제어는 창고 물류에서 새로운 정상이됩니다.

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회사의 실제 사례

전 세계의 많은 회사들이 이미 창고 및 물류 프로세스에서 AI를 성공적으로 사용하고 있습니다. 다음은 응용 프로그램이 얼마나 다양한지를 보여주는 몇 가지 실제 예입니다.

아마존 (미국)

개척자 중 하나 인 아마존은 AI와 로봇 공학을 대규모로 사용합니다. 전자 상거래 대기업의 이행 센터 (물류 센터)에서 수만 명의 로봇이 직원들에게 이동합니다. AI는 기사를 제거하기 위해 직원이 어떤 선반을 드라이브하는 과정을 영구적으로 최적화합니다. 이 지능적인 피킹 제어는 아마존의 효율성을 엄청나게 증가 시켰습니다. 연구에 따르면 Amazon의 AI 기반 "Picking"최적화로부터 매년 약 4 억 7 천만 유로가 절약되었습니다. 또한 Amazon Ki는 다른 많은 영역, 예를 들어 배송 차량에 대한 경로 계획, 주문량에 따라 동적 인력 계획 또는 창고에있는 시설의 예측 유지 보수 (예측 유지 보수)에 사용합니다.

알리바바 (중국)

Alibaba는 로봇이 대부분의 물리적 작업을 수행하는 물류 딸인 Cainiao와 함께 높은 오토 화 창고를 운영합니다. 광동의 잘 알려진 캠프에서 스마트 교통 로봇은 스토리지 작업의 70 %를 수행하고 트리플만큼 생산성을 높입니다. AI가 통제하는 로봇은 주로 포장을하는 인간 동료들에게 가져옵니다. AI 조정으로 인해 직원은 지원없이 ~ 1500 대신 교대 당 최대 3000 패키지를 정렬합니다. Alibaba는 또한 지역 운송에서 Delivery Drones 및 자율 배달 차량에 KI를 사용하며 ML을 사용하여 수많은 유통 센터에 주식을 할당하는 것을 최적화합니다. 결과는 AI-OP 최적화 프로세스에 의해 수량이 많은 순서 수량에도 불구하고 번개가 빠른 배송 (때로는 종자 일 또는 몇 시간 이내에)입니다.

도이치 포스트 DHL (독일)

글로벌 물류 서비스 제공 업체로서 DHL은 AI의 다양한 비즈니스 영역에 투자하고 있습니다. 소포 배달에서 DHL 테스트, 예를 들어 자율 배달 드론 및 거리 봇은 창고 자체에서도 AI 솔루션도 사용됩니다. 일부 DHL 캠프 또는 소포 센터에서는 AI 기반 로봇이 대상 영역별로 자동으로 패키지를 정렬합니다. 이 로봇 암은 3D 카메라와 AI를 사용하여 모든 쇼를 인식하고 사람이 할 수있는 것보다 더 빨리 올바른 배송 주제에 넣습니다. DHL은 또한 트럭 차량의 경로 최적화, 자금 조달 시스템의 미래 예측 유지 보수 및 계약 고객을위한 재고 관리를 위해 AI 도구를 사용합니다. 후자의 예 : DHL KI는 계약 물류 (산업 고객을위한 창고 물류)에서 고객의 주식을 모니터링하고 병목 현상이 생성되기 전에 자동 공급 주문을 유발합니다. 이런 식으로 DHL은 전달 신뢰성을 높이고 고객을보다 밀접하게 바인딩합니다.

오토 (독일)

위에서 언급했듯이 Otto Ki는 판매 예측 및 스토리지 제어에 성공적으로 사용합니다. 시스템은 자율적으로 주문하고 인벤토리를 최적화합니다. 결과적으로 오토는 과도한 스탠드를 줄일 수 있었고 동시에 전달 능력을 향상 시켰습니다. Otto는 독일 회사가 내부적으로 AI를 개발하고 경쟁이 치열한 시장 (온라인 거래)에서 경쟁력을 유지하기 위해 생산적으로 사용하는 방법의 예입니다.

히타치 (일본)

전통적으로 많은 프로세스가 수동으로 실행되는 일본에서는 Warehouse Logistics에서 AI를 광범위하게 통합하고 있습니다. 예를 들어, 유통 센터에서 선택을 개선하기 위해 AI를 연구하는 Hitachi가 있습니다. 노화 인력은 이미지 인식 및 그리퍼로 지원됩니다. 예를 들어 자동차 공급 산업의 다른 일본 기업들도 AI가있는 자동화 된 창고 시스템에 점점 더 의존하고 있습니다. 일본 정부는 "Society 5.0"의 일부 및 물류 부문에서 숙련 된 근로자의 부족을 완화하기위한 특별 프로그램과 같은 프로젝트를 장려합니다. 일반적으로 일본의 로봇 공학은 높은 수준의 수용을 즐기며 새로운 전략은 창고 및 공급망을 자동화하는 것을 목표로합니다.

월마트 (미국)

세계 최대의 소매 체인은 또한 공급망을 위해 AI에 투자하고 있습니다. Walmart는 AI 분석을 사용하여 분배 센터에서 실시간으로 인벤토리를 추구하고 지점에 보충이 필요한시기를 예측합니다. 또한 Walmart는 선반을 따라 운전하고 어떤 제품을 리필 해야하는지 인식하는 일부 지점에서 재고 로봇을 테스트했습니다. 자동 분류 시스템은 그룹의 대형 전자 상거래 물류 센터에서 사용되며 AI는 트럭 노선에 패키지 할당을 최적화합니다. 월마트와 같은 회사들과 함께 미국 무역 거인들은 물류에 AI 채택을 주도하고 있습니다.

언급 된 예는 기술 그룹과 고전적인 물류 서비스 제공 업체 AI가 캠프에서 생산적으로 사용한다는 것을 보여줍니다. 아마존과 알리바바는 특히 다른 사람들이 지향적 인 표준을 설정합니다. 그러나 독일과 다른 곳에서도 AI는 프로젝트가 사내 (OTTO와 마찬가지로), 부분적으로 기술 파트너와 협력하거나 구매 스타트 업을 개발했습니다. 이러한 성공이 학교를 만드는 것이 중요합니다. 많은 중소 규모의 물류 회사들이 큰 사람들이하는 일을 정확하게 관찰하고 이제는 일부 지역에서 AI 솔루션을 파일럿하기 시작합니다.

창고에서 AI의 경제적 영향

창고 물류에서 AI 및 ML의 도입은 기술 일뿐 만 아니라 경제적 결정이기도합니다. 기업은 실질적인 비즈니스 이점을 희망하지만 가능한 부작용을 고려해야합니다.

먼저 긍정적 인 경제 효과에

이미 설명했듯이 AI는 창고의 효율성을 크게 증가시킵니다. 프로세스는 더 빠르고 오류가 적습니다. 이것은 비용에 직접 영향을 미칩니다. 예를 들어, 창고 근로자 또는 로봇에 대한 AI-OP 최적화 경로 계획을 통해 주문 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 즉, 층당 더 많은 주문이 처리 될 수 있습니다 (더 높은 처리량). 직원은 자동화에 의해 구제되고 다른 곳에서 더 생산적으로 사용될 수 있기 때문에 직원 비용을 절약하거나 더 잘 사용할 수 있습니다. AI 지원 재고 관리는 부패 또는 구식 제품이 감소하여 불필요한 상품 및 감가 상각에 대한 자본이 적기 때문에 재고 비용을 줄입니다. 설문 조사에 따르면 AI의 많은 물류 회사는 디지털화의 선구적인 산업으로도 물류의 절반 이상이 평가 한 개척 산업으로도 품질과 생산성을 크게 향상시킬 수있는 기회를보고 있습니다. 이는 업계가 AI가 부가 가치에 기여할 것으로 기대한다는 것을 의미합니다.

특정 숫자는 저축 잠재력을 뒷받침합니다

Accenture 분석에 따르면 AI의 사용은 2035 년까지 40 %이상 물류 효율성을 증가시킬 수 있다고 예측합니다. 이는 효율의 증가는 일반적으로 입력 (시간, 인력, 면적)이 동일하거나 적은 출력 (주문 작동)을 의미하기 때문에 막대한 비용 절감을 의미합니다. 이미 오늘날 투자 수익 (ROI)은 종종 구체적인 프로젝트에서 비교적 빠릅니다. 예를 들어, 운송 또는 트럭 부하를 최적화하는 AI 시스템은 연료 비용을 절약하고 빈 여행을 피할 수 있으므로 소프트웨어에 대한 투자는 몇 년 안에 자체적으로 지불 할 수 있습니다. KI는 또한 예측 주전자가 시스템이 값 비싼 기계 라이트 스탠드를 방지하지 못하면 가동 중지 시간 (배송 지연으로 이어지는 장애)을 피함으로써 비용 절감에 기여합니다.

파일럿 프로젝트 및 비즈니스 사례 : AI가 창고 물류에서 지불 할 때

그러나 투자 비용과 과제도 기회에 의해 상쇄됩니다. 창고 로봇, 센서 및 AI 소프트웨어 구매는 처음에는 비쌉니다. 모든 회사가 아마존의 재정적 강점을 가지고있는 것은 아닙니다. 많은 물류 의사 결정자들은 높은 투자 비용이나 IT 인프라 부족으로 주저합니다. 특히 중소 규모의 매장에서는 AI를 완전히 이용하기 위해 디지털 기본 (예 : 연속 데이터 수집)이 종종 누락됩니다. 또한 구현에는 노하우가 필요합니다. AI 전문가와 데이터 분석 전문가는 수요가 있지만 드물고 비쌉니다. 처음에 AI 프로젝트는 직원 교육 및 변경 관리가 필요한 것의 복잡성을 높일 수 있습니다.

단기적으로 비용이 바뀔 수도 있습니다. 예를 들어, 더 많은 IT 사용으로 인해 시스템의 데이터 보안 및 유지 보수 노력이 증가합니다. 일반 소프트웨어 업데이트, 모델 중성 교육 (ML의 경우) 또는 백업 시스템에 대한 예산을 계획해야합니다. AI 솔루션을 기존 시스템 환경에 통합하기위한 통합 비용은 과소 평가되지 않았습니다. 예를 들어, Oracle은 특히 맞춤형 ML 모델을 자체 데이터에 대해 교육해야 할 때 구현이 종종 어렵고 비쌀 수 있다고 강조합니다.

그러나 장기적으로 대부분의 전문가들은 저축 잠재력이 투자를 능가 할 것으로 예상합니다. 회사가 초기 장애물을 극복 한 경우 AI 지원 창고는 일반적으로 훨씬 경제적으로 실행됩니다. 부드러운 요인도 있습니다. 현대적인 자동화 된 창고는 성장에 더욱 확장 가능한 반응을 보일 수 있습니다 (선형 직원을 위에 위로하지 않고 더 많은 주문에 대처). 경쟁력이 향상됩니다. 배송 시간 및 비용과 경쟁력을 유지하거나 특히 빠른 서비스로 자신을 차별화 할 수도 있습니다. 또한 AI-OP 최적화 프로세스는 배송 시간을 단축하는 데 도움이되며, 이로 인해 고객 충성도와 판매를 증가시킬 수 있습니다 (만족스러운 고객을 다시 주문하십시오).

흥미로운 측면은 지속 가능성이며 경제적으로 관련이 있습니다. KI는보다 환경 친화적 인 운영을 돕습니다 (예 : 트럭 용량을 최적으로 사용하여 여행을 절약하거나 과도한 스탠드를 피함으로써 과잉 생산이 낮아짐). 지속 가능성은 이제 투자자와 고객에 의해 보상을 받기 때문에, 이는 간접적으로 재정적 혜택 (키워드 "녹색 물류")이 판매 논쟁으로 가져올 수 있습니다.

요약하면, AI는 직원 비용, 재고 비용, 오류 비용, 손실 비용 등 여러 가지 방법으로 저장 비용에 영향을 미칩니다. AI는 이들 모두를 줄일 수 있습니다. 이는 AI 시스템의 투자 및 운영 비용에 직면 해 있습니다. 회사는 언제 어디서 AI가 지불 해야하는지에 대한 무게를 유지해야합니다. 실제로, 우리는 파일럿 프로젝트가 처음에는 구체적인 수치를 얻기 위해 종종 시작되는 것을 경험합니다. 이것들은 일반적으로 스케일링이 가치가 있는지 여부를 보여줍니다. 기술이 점점 더 접근 가능하고 저렴 해지 기 때문에 (클라우드 서비스, 표준 솔루션) 입구 임계 값이 떨어집니다.

총 : AI는 물류의 경쟁 요소입니다. 조기와 현명하게 투자하면 비용 리더십을 얻거나 서비스 리드를 달성 할 수 있습니다. 반면에 기다리는 회사는 장기적으로 비효율적으로 일하고 시장 점유율을 잃을 위험이 있습니다. 그럼에도 불구하고, 소개는 사소한 것이 아닙니다. 그것은 설득력있는 비즈니스 사례, 좋은 계획 및 종종 전략 과정에 관한 것이기 때문에 관리의 지원을받습니다.

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지역 차이 : 독일, EU, 미국 및 일본

창고 물류에서 AI의 개발 및 확산은 경제 조건, 기술 개척자 및 정치적 틀의 영향을받는 지역적으로 다릅니다. 중요한 지역을 살펴 봅니다.

독일과 EU

독일에서는 물류 산업이 전통적으로 매우 중요하며 비교적 혁신적인 것으로 간주됩니다. 연구에 따르면 독일 물류 회사의 22 %가 이미 AI를 사용하고 있으며 26 %는 이에 대한 구체적인 계획을 가지고 있습니다. 독일 기업은 독일 기업 KI가 특히 수요 예측, 영업 계획 및 운송 최적화 분야에서 도움이된다고 생각합니다. 그러나 독일 창고의 약 20 %가 현재 대부분 자동화되어 있습니다. 이것은 대다수가 여전히 수동 프로세스와 함께 작동한다는 것을 의미합니다. 문제는 종종 시스템 복잡성과 숙련 된 근로자의 부족에있어 새로운 기술의 구현을 억제합니다. 그럼에도 불구하고 독일 기업들은 프로세스를 최적화하고 경쟁력을 유지하기 위해 AI에 강력하게 투자합니다.

정치적으로 독일과 유럽 연합은 모두 AI 기술을 홍보하고 있습니다. 독일은 AI 전략을 시작했으며 수십억의 연구를 제공했습니다. Fraunhofer Institutes (예 : Dortmund의 IML)와 같은 기관은 물류를위한 AI 솔루션을 목표로하고 있습니다. 산업 4.0 및 물류 4.0과 같은 용어는 AI가 중요한 역할을하는 비전을 프레임합니다. 유럽 동시에, 유럽에서는 윤리적 지침 및 규제 키워드 EU위원회 및 유럽 AI 규제 프로젝트 (AI Act)에주의를 기울입니다. 이는 AI가 신뢰할 수 있고 안전하게 사용되도록하기위한 것이며, 이는 물류에서도 중요합니다 (예 : 직원 데이터의 데이터 보호, 자율 시스템의 안전 표준).

미국

미국은 자동화 및 AI 연구 분야의 오랜 리더였으며 Google, Amazon, IBM, Microsoft와 같은 기술 거인을 수용하여 AI를 강력하게 이끌었습니다. 그러나 창고 물류의 관행에서 미국은 유럽보다 훨씬 더 자동화되지 않습니다. 미국 창고의 약 20 %만이 고도로 자동화 된 것으로 추정됩니다. 그러나 미국의 인건비가 높고 노동 부족이 증가함에 따라 이제 자동화에 대한 투자가 크게 증가하고 있습니다. Amazon, Walmart 또는 UPS와 같은 대기업은 AI 기반 시스템을 구현하고 초안 말로 사용됩니다. 미국은 AI 기술이 글로벌 경쟁에서 뒤쳐지지 않도록 (특히 아시아에 비해)가 필요하다는 것을 알고 있습니다.

정치적으로 미국에는 다른 우선 순위가 있습니다. 여기서 민간 투자와 이니셔티브가 지배적입니다. 주 자금 조달은 EU 나 중국보다 중심이 덜 중심이지만 국방부 또는 에너지 부는 AI 연구를 간접적으로 지원합니다 (예 : 물류에 도움이되는 자율 주행 차량의 경우). 그러나 최근에 AI 전략은 특히 산업 기반을 강화하기 위해 전국적으로 논의됩니다. 전반적으로 말할 수 있습니다. 미국 기업은 물류에서 실용적으로 AI를 추진하지만 정치는 서서히 국제적으로 따라 잡기위한 프레임 워크를 만들려고 노력하고 있습니다.

일본

일본은 로봇 공학 및 자동화의 개척자 중 하나입니다 - 산업 (예 : 자동차 생산)에서 일본은 로봇 밀도가 10,000 명의 직원 당 399 로봇을 보유하고 있으며 전 세계 최고입니다. 그러나 창고 물류에서 일본은 지금까지 더 많이 예약되었습니다. 전통적인 작업 방법과 인간 작업에 대한 높은 인식으로 인해 창고 자동화가 비교적 낮은 상태로 유지되었다는 사실이 오랫동안 이어졌습니다. 그러나 일본은 급성 인구 통계 학적 문제에 직면하고 있기 때문에 지금은 빠르게 변화하고 있습니다. 젊은 근로자가 적고 적으며 법정 작업 시간 제한은 회사가 생산성을 유지하기 위해 자동화 솔루션을 설치하도록 강요합니다. 따라서 점점 더 많은 일본 기업들이 현대 AI 베어링 솔루션으로 전환하고 있습니다. 정부는이를 적극적으로 홍보하고 있습니다. 물류와 같은 서비스 부문에서 로봇의 사용을 목표로하는 "새로운 로봇 전략"이 있습니다.

또한, 일본은 AI가 사회적 도전 (예 : 노후화 사회)을 마스터하는 데 전능하고있는 슈퍼 네트워크 사회 인 Society 5.0의 개념을 전파합니다. 이러한 맥락에서, 예를 들어, 자동 배달 트럭, 로봇 기반 충전 및 언로드 시스템 및 AI-OP 최적 공급망이 작동합니다. 우리는 이미 무인 지게차와 AI 제어 컨베이어 시스템이 장착 된 일본 물류 센터를보고 있습니다. 일본이 조금 후에 시작되었지만 캠프 및 AI 사용의 자동화는 향후 몇 년 안에 갑자기 증가 할 것입니다. 문화적으로 로봇의 수용은 매우 높아 변화가 더 쉬워집니다.

중국과 한국 (비교)

이 문제에 명시 적으로 요구되지 않더라도, 중국은 로봇 공학과 AI에 적극적으로 투자하며 현재 세계 최대의 산업 로봇 시장입니다. 전세계 모든 새로운 로봇의 50 % 이상이 중국에 설치되어 있습니다. 중국 정부는이 개발에 보조금을 지급하여 공급망을 현대화합니다. 특히 전자 상거래 붐 (Alibaba, JD.com 등)을 통해 중국은 자동화 된 창고 솔루션에서 큰 추력을 경험했습니다. 반면에 한국은 창고 자동화의 비밀 리더로 간주됩니다. 캠프의 40 % 이상이 첨단 기술 친화력과 AI에 의존하는 쿠방 (Coupang)와 같은 회사 덕분에 자동화되어 있습니다. 이러한 국가는 지속적으로 기술을 도입 할 경우 가능한 일에 대한 벤치 마크 역할을합니다.

유럽 (EU) 전체

유럽은 미국 수준에서 예외로 움직이고 있습니다. 유럽 내에서 독일, 네덜란드 또는 스칸디나비아와 같은 국가는 물류 측면에서 잘 자리 잡고있는 반면, 다른 사람들은 따라 잡을 수 있습니다. 공동 프로젝트 (예 : 데이터 인프라의 GAIA-X) 및 보조금을 통해 EU는 진행 상황을 균일하게 홍보하려고합니다. 또한 AI의 운송 및 물류 분야 (예 : 자율 트럭 소대, 배달 드론 규정 등)에 EU 전역의 연구 프로젝트가 있으며, 이는 모든 인터록이 있기 때문에 캠프에도 영향을 미칩니다.

요약 : 독일/EU와 미국은 캠프에서 실질적인 AI 사용이 여전히 상대적으로 동일합니다. 아시아는 이질적입니다 : 중국과 한국은 캐치 업 과정에서 일본의 강제 사용을 통해 훨씬 앞서 있습니다. 지역 정치 및 자금 지원 프로그램은 중요한 역할을합니다. 중국과 때로는 유럽이 주에서 강력하게 밀고 있지만 민간 부문은 미국에서 운전하고 있습니다. 결국 모든 사람들이 관찰합니다. 좋은 솔루션은 국제적으로 채택됩니다. 따라서 특정 수렴은 전 세계적으로 예상 할 수 있으며 성공적인 AI 개념 ( "Amazon Way"또는 Alibaba Robots)이 전 세계적으로 퍼질 수 있습니다.

자동 창고 2050 : 비전이 현실이됩니다

AI 및 머신 러닝을 통해 창고 물류의 미래를 살펴보면 더 흥미로운 발전을 약속합니다. 계속해서 떨어지는 용어는 거의 완전히 디지털화되고 지능적인 캠프 인 "스마트웨어 하우스"입니다. 이러한 향후 시나리오에서 모든 시스템과 기계는 서로 통신합니다 (키워드 사물 인터넷, IoT). AI는 이러한 네트워크 장치를 제어하는 뇌를 형성합니다. 2050 년에는 거의 모든 일상적인 활동이 자동화되는 창고를 상상할 수 있습니다. 자율 주행 차량이 홍보, 로봇 선택, 재고 (예 : 카메라로 선반 조각 인식), AI 시스템은 실시간으로 모든 것을 모니터링합니다.

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잠재적 인 발전

우리는 AI가 물류에서 할 수있는 일의 시작 부분에 있습니다. 향후, 자체 학습 알고리즘은 전체 스토리지 복합체를 실시간으로 최적화 할 수 있습니다. 생성 AI (Chatgpt & Co.에서 알려짐)는 공급망 실패에 대한 대체 시나리오를 설계하는 등 계획 프로세스에 도움이 될 수 있습니다. 로봇 공학은 아마도 더 다양 할 것입니다. 오늘날 우리는 특정 작업을위한 전문 로봇을 가지고 있습니다. 앞으로, 휴머노이드 로봇이나 매우 유연한 로봇 시스템은 다양한 작업 (그립, 운반, 운전)을 취하는 창고에서 작동 할 수 있습니다. 첫 번째 접근 방식 (창고 도우미로서 2 개의 레그 로봇)이 이미 테스트되고 있습니다.

인간-기계 협력도 더 세련됩니다. 코봇은 보호 케이지가없는 사람들과 긴밀히 협력 할 수 있으며, AI는 모든 창고 작업의 개인 비서 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어 증강 현실이있는 데이터 안경을 통해 직원이 모든 관련 정보 (저장 공간, 다음 단계, 경고)를 실시간으로 보여줍니다. AI 지원 웨어러블은 보안을 모니터링 할 수 있습니다 (예 : 지게차가 근처에있을 때 팔찌 진동). 이 모든 것은 근무 조건을 개선하고 오류 또는 사고를 더욱 줄이는 역할을합니다.

물론 그 길에 도전과 윤리적 질문도 있습니다. 자주 논의되는 우려는 직무 문제입니다. 창고에서 점점 더 자동화되면 창고 근로자는 어떻게됩니까? 단기적으로 특정 활동을 생략 할 수 있습니다. 예를 들어 로봇 이이 작업을 수행하는 경우 수동 선택기가 적습니다. 연구는 특히 단순하고 반복적 인 활동에서 인간 직업의 감소를 예측합니다. 그러나 새로운 역할도 있습니다. AI도 새로운 일자리를 창출합니다. 앞으로 로봇 유지 관리, 데이터 분석 또는 AI 시스템 지원 전문가가 향후 점점 더 필요할 것입니다. 따라서 물리적 일상적인 작업은 감소하지만 기술 노하우에 대한 요구 사항은 증가합니다. 회사는 AI 기반 환경에서 이해할 수 있도록 직원을 교육하고 훈련시켜야합니다. 흥미롭게도 일부 회사는 자동화가 비즈니스가 성장하여 더 많은 직원을 확장하고 고용 할 수 있다고보고했습니다. 이 기계는 반드시 전체적으로 일을하지는 않지만 종종 단조롭고 스트레스가 많은 부분만이 더 자격있는 작업을 수행 할 수 있습니다.

기계에 대한 남자? 하이브리드 솔루션이 창고에서 지배적 인 이유

윤리적 측면은 또한 데이터 보호 및 투명성에 영향을 미칩니다. 창고의 AI는 직원의 성과 (픽업 속도, 이동 패턴) 또는 환경 모니터링과 같은 많은 데이터를 수집합니다. 여기서 개인 정보를 유지하고 프레임 워크 직장에서 감시를 유지하려면 개인 데이터를 신중하게 처리해야합니다. AI가 내리는 결정은 이해할 수 있어야합니다. 예를 들어, 알고리즘이 직원이 얼마나 많은 양을 지정 해야하는지 지정하는 경우 공정성을 보장하기 위해 투명한 기준이 필요합니다. 이러한 맥락에서 EU는 설명 할 수 있고 공정하며 신뢰할 수있는 신뢰할 수있는 AI- 알고리즘을 강조합니다.

또 다른 주제는 보안입니다 : 자율 로봇과 AI 시스템은 인간에게 위험이없는 방식으로 설계되어야합니다. 이를 위해서는 기술 표준 및 테스트가 필요합니다 (예 : 자체 추출 지게차는 사람이 방해가되면 100 % 안정적으로 중지해야합니다). 사이버 보안도 더욱 중요 해지고 있습니다. 네트워크 캠프는 해커 공격의 목표가 될 수 있으므로 AI 시스템은 조작으로부터 보호되어야합니다.

미래의 비전에서는 기계 만 활성화되어 있기 때문에 밤에는 조명없이 작동하는 완전히 자율 캠프를 상상할 수 있습니다. 사람들은 오히려 통제 기능을 인수 할 것입니다. 그러나 사람들은 예상치 못한 상황에서 유연성과 문제 해결 능력을 보장하기 위해서만 가까운 미래의 핵심 요소로 남아 있습니다. 따라서 하이브리드 솔루션 (Human + AI)은 향후 수십 년 동안의 길이어야합니다.

창고 물류의 미래 : AI가 없어야하는 이유는 무엇입니까?

실제 구현에는 도전이 있습니다. 많은 회사들이 AI를 도입하는 방법에 대한 의문에 직면 해 있습니다. 표준이없고 공급자의 정글이 있으며 성공은 우수한 데이터 품질에 달려 있습니다. 데이터가 나쁘거나 불완전한 경우 AI ( "쓰레기, 쓰레기 아웃")로 좋은 결과를 얻지 못합니다. 지속적인 지능형 공급망이 실제로 생성되도록 다른 시스템 (예 : 창고의 AI 및 운송 관리 AI) 간의 상호 운용성을 보장해야합니다.

그럼에도 불구하고, 트렌드는 분명합니다. AI는 창고 물류에서 점점 더 중요 해지고 있습니다. 10 년 안에 오늘날 시범 프로젝트가 많은 것들이 물론 일상 생활의 일부가 될 것입니다. 오늘날 시작하는 회사는 귀중한 경험을 얻고 솔루션을 확장 할 수 있습니다. 많은 국가의 정치는 물류가 전반적인 경제의 핵심 영역이라는 사실을 인식했기 때문에이 발전을 촉진합니다.

창고 물류에서 AI와 기계 학습의 통합은 이미 효율성과 속도에서 눈에 띄는 성공으로 시작되었습니다. 투자와 스윙이 필요하지만 비용 절감에서 더 나은 고객 서비스, 새로운 비즈니스 모델에 이르기까지 엄청난 기회를 제공합니다. 모범 사례가 전 세계적으로 채택되기 때문에 지역적 차이는 시간이 지남에 따라 작아 질 것입니다. 미래는 사람들과 기계가 밀접하게 협력하는 훨씬 지능적이고 대부분 자동화 된 창고 물류를 약속합니다. 동시에, 우리는 변화를 책임감있게 다루어야합니다. 직원들과 함께 직원을 데려 가고, 기술을 안전하게 설계하고 윤리적 가드 레일을 준수해야합니다. 이것이 성공한다면, 우리는 과거에서 우리가 아는 것보다 훨씬 더 효율적이고 유연하며 저항력이있는 물류 세계에 직면하고 있습니다.