Integratie van AI en machine learning in magazijnlogistiek - wereldwijde ontwikkelingen in Duitsland, EU, VS en Japan

De toekomst van magazijnlogistiek: AI-gecontroleerde processen voor maximale productiviteit

Kunstmatige intelligentie (AI) beschrijft het vermogen van machines of software om taken uit te voeren die normaal menselijke intelligentie vereisen - zoals logisch denken, leren, planning of creatieve probleemoplossing. In wezen gaat het om computersystemen uit gegevens en kan het nemen van beslissingen in plaats van alleen strikt vooraf gedefinieerde regels te volgen. Machine Learning (ML) is een sub -gebied van de AI waarin algoritmen onafhankelijk patronen identificeren en hun gedrag aanpassen door grote hoeveelheden gegevens te analyseren. Simpel gezegd, een ML -systeem leert uit ervaring: het is "getraind" met historische gegevens en kan vervolgens beslissingen voorspellen of nemen met nieuwe, onbekende gegevens. Als gevolg hiervan is AI in staat om continu zijn eigen voorspellingen en diensten te verbeteren zonder expliciet door mensen te worden geprogrammeerd voor elk individueel geval.

In logistiek - en vooral in magazijnlogistiek - openen AI en ML enorme kansen. De logistieke industrie heeft uitgebreide netwerken en genereert enorme hoeveelheden gegevens, waardoor het een ideaal toepassingsgebied voor AI is. Intelligente algoritmen kunnen bijvoorbeeld toekomstige orderhoeveelheden voorspellen, optimale routes berekenen of complexe magazijnprocessen besturen. Zelfleersystemen kunnen beslissingen sneller en vaak nauwkeuriger maken dan mensen, vooral als het gaat om het verwerken van grote hoeveelheden gegevens in realtime. In moderne magazijnen worden AI-technologieën daarom gebruikt in verschillende gebieden van voorraadbeheer tot het plukken van (de compilatie van bestellingen) om controle in het magazijn te transporteren.

Over het algemeen is het volgende van toepassing: AI in het kamp imiteert het "denken" van een zeer ervaren kampmanager, alleen dat ze toegang heeft tot veel meer gegevens. AI -systemen kunnen bijvoorbeeld herkennen welke artikelen goed verkopen wanneer, hoe goederen het meest efficiënt op te slaan, of welke paden een vorkheftruck moeten rijden om tijd te besparen. Deze geautomatiseerde, data -aangedreven beslissingen vormen de basis voor het feit dat AI en ML in toenemende mate indringende magazijnlogistiek zijn.

Optimalisatie van magazijnprocessen door AI

Een van de grootste voordelen van AI in magazijnlogistiek is de optimalisatie van bestaande processen. Warehouses zijn afhankelijk van de constante stroominformatie - bijvoorbeeld voorraadgegevens, bestelgegevens of locatie -informatie van goederen. Wanneer mensen echter vatbaar zijn voor fouten of alleen een beperkte informatie kunnen verwerken, biedt KI precisie en snelheid. AI kan bijvoorbeeld gegevens in realtime verstrekken en analyseren, wat betekent dat fouten sneller worden herkend en verholpen voordat ze problemen veroorzaken. Routinematige taken zoals het controleren van de inventaris of het verzamelen van goedereninputs kunnen worden geautomatiseerd, die werknemers verlicht.

AI -systemen kunnen ook patronen herkennen in de magazijnprocessen die een menselijk oog kunnen missen. Door deze gegevensanalyses begrijpt het systeem de huidige situatie in het magazijn beter, identificeert knelpunten of inefficiënties en suggereert verbeteringen. Een praktisch voorbeeld is veel optimalisatie: algoritmen kunnen de wandelpaden van magazijnen of industriële vrachtwagens (bijvoorbeeld vorkheftrucks) analyseren en optimaliseren. Het kiezen van lijsten zijn bijvoorbeeld zodanig gesorteerd dat werknemers de kortst mogelijke route door het magazijn nemen. Dit vermindert termen en de bestellingen worden sneller samengesteld. Evenzo kunnen AI-functies de beste opslagruimte voor elk product bepalen op basis van de grootte, dekking en andere factoren- om de afzetting en outsourcing efficiënter te maken.

Een ander belangrijk aspect is om fouten te verminderen en de kwaliteit te verbeteren. AI-ondersteunde beeldidentificatiesystemen kunnen bijvoorbeeld pakketten scannen en hun staat en afmetingen controleren wanneer ze worden ontvangen. Dit erkent onmiddellijk als er schade is of een artikel onjuist is geëtiketteerd. Dergelijke geautomatiseerde kwaliteitscontroles zorgen ervoor dat problemen vroeg in het proces worden opgelost en niet door de hele supply chain lopen. Bovendien leert de AI in de loop van de tijd: aanvankelijk kunnen er nog steeds fouten optreden, maar door technieken voor machine learning verbetert beeldherkenning zichzelf continu en verlaagt het foutenpercentage verder.

Al deze optimalisaties leiden uiteindelijk tot meer productiviteit en lagere kosten in magazijnactiviteiten. Robots en AI -systemen kunnen sommige taken veel sneller en nauwkeuriger uitvoeren dan mensen, wat de productiviteit verhoogt. Tegelijkertijd maakt de algoritmische evaluatie van magazijngegevens betere strategische beslissingen mogelijk- bijvoorbeeld in personeel en planning van hulpbronnen- waardoor overkoepelende processen efficiënter worden. AI -oplossingen kunnen de processen continu controleren, risico's analyseren en proactief handelen (bijvoorbeeld een bedreigend knelpunt herkennen en tegengaan). Over het algemeen verbetert de transparantie in het magazijn en worden problemen vaak erkend voordat ze zich zelfs voordoen. Dit alles draagt ​​bij aan het verlagen van de kosten, omdat een efficiënter magazijn minder afval veroorzaakt, minder foutkosten en optimaal gebruik van werkuren. Volgens deskundige voorspellingen kunnen AI-technologieën de efficiëntie in de logistieke industrie in de komende jaren verhogen door aanzienlijk grootte-accenture, bijvoorbeeld, schat een efficiëntieverhoging van meer dan 40 % tot 2035.

Samenvattend verhoogt AI de snelheid, nauwkeurigheid en flexibiliteit van magazijnprocessen. Dit varieert van het sneller vinden en verzenden van producten, het minimaliseren van voorraadverschillen tot een betere coördinatie met andere delen van de supply chain. Voor bedrijven betekent dit een hogere prestatie van hun magazijn terwijl de werknemers van monotoniek of complexe taken worden ontlast.

Geschikt hiervoor:

• Pils op de limiet? Magazijnautomatisering: magazijnoptimalisatie versus retrofit - de juiste beslissing voor uw magazijn

Vraagvoorspelling en voorraadbeheer met ML

Een centraal toepassingsveld van machine learning in magazijnlogistiek is de vereiste voorspelling. Dit betekent de voorspelling van de toekomstige vraag - de vraag: welk product is nodig wanneer en in welk bedrag? Het precieze antwoord op deze vraag is goud waard omdat het inventaris mogelijk maakt om optimaal te worden gecontroleerd. Te veel goederen in voorraad binden kapitaal- en opslagruimte onnodig, te weinig goederen leiden tot bottlenecks van levering en ontevreden klanten. Op AI gebaseerde systemen kunnen dit dilemma onschadelijk maken door zeer precieze voorspellingen te doen op basis van grote hoeveelheden gegevens.

Moderne machine learning -modellen analyseren historische verkoop, seizoensgebonden schommelingen, huidige bestellingen, marketingcampagnes, trends op sociale media en vele andere beïnvloedende factoren. Hieruit leren ze patronen en relaties. Een dergelijk systeem kan bijvoorbeeld erkennen dat de paragraaf bepaalde items verhoogt zodra een bepaald evenement op handen is (bijvoorbeeld de vraag naar grill -koolstof neemt toe vóór de zomerweekends). Op basis van dergelijke patronen automatiseert de AI welke goederenhoeveelheden moeten worden geleverd op welke locatie op welk tijdstip. Deze voorspellingen helpen bedrijven om hun inventaris aan hun inventaris aan te passen. In het bijzonder betekent dit dat als een product in toenemende mate in de vraag zal zijn, de AI ervoor zorgt dat de op tijd bestelde benodigdheden en beschikbaar zijn in het magazijn. Omgekeerd waarschuwt ze of er waarschijnlijk een product is, zodat overtollige aandelen en overproductie worden vermeden.

De Duitse online retailer Otto biedt een praktisch voorbeeld. Het bedrijf gebruikt sinds 2019 een zelf ontwikkeld AI-gebaseerd systeem voor verkoopprognose. Dit systeem onderzoekt de toekomst van de verkoop bij wijze van spreken en ondersteunt alle betrokken processen-van de aankoop tot opslag tot levering. De AI -voorspellingen tonen Otto precies welke items in het magazijn aankomen en hoe hoog de verwachte paragraaf op een bepaald moment zal zijn. Op basis hiervan beslist Otto of en in welk bedrag een artikel wordt gekocht en hoe het moet worden verkocht. De AI bepaalt bijvoorbeeld of een product op voorraad wordt gehouden als een op voorraad of, indien nodig, door de fabrikant rechtstreeks aan de klant gestuurd. De voorspelling heeft een directe invloed op de aankoop, magazijn en distributie. Het resultaat: er zijn altijd alleen de goederen op voorraad, die echt nodig zijn, wat dure overtollige aandelen en latere referenties met kortingen vermindert. Tegelijkertijd zorgen de voorspellingen ervoor dat er artikelen beschikbaar zijn zodra de vraag de vraag aantrekken om de verkoopkansen niet te missen. Met Otto wordt dankzij deze AI 35 % van het bereik nu automatisch opnieuw geordend zonder bestellingen handmatig te hoeven activeren - een bewijs van hoe goed de voorspellingen werken.

Andere bedrijven gebruiken ook dergelijke AI-gebaseerde inventarisoptimalisaties. DHL meldt dat AI -systemen de vraag kunnen vergelijken en in realtime kunnen bestaan ​​en automatisch de herbestelling kunnen regelen. Ze zijn zelfs in staat om vraagtips van tevoren te berekenen om geen verkeerde aandelen (buiten de voorraad) of overtollige stands te maken. Dit garandeert een snelle levering aan klanten omdat er altijd voldoende goederen op voorraad zijn, maar er zijn geen onnodige buffers in het magazijn die kosten zouden veroorzaken.

De vraagvoorspelling via ML heeft niet alleen invloed op uw eigen magazijn, maar ook de hele supply chain (supply chain). Goede voorspellingen maken het bijvoorbeeld mogelijk om van tevoren regionale distributiecentra in te sturen voordat er zelfs bestellingen werden ontvangen. Otto creëert bijvoorbeeld regionale voorspellingen om te voorspellen welke producten in welk aantal worden besteld. Dienovereenkomstig worden deze items als voorzorgsmaatregel al op een nabijgelegen depot geleverd. Dit verkort de levertijden en vermindert transportroutes, die ook de co₂ -emissies versterken.

Samenvattend leidt AI-ondersteunde vraagplanning tot efficiëntere opslag: altijd het juiste product op het juiste moment in een geschikt bedrag in het magazijn. Dit stelt bedrijven in staat om knelpunten van levering te voorkomen, de klanttevredenheid te vergroten en tegelijkertijd de opslagkosten te verlagen. Voor magazijnlogistiek betekent dit minder "brandbrigade -inserts" om plotselinge knelpunten te repareren, omdat de AI dergelijke situaties in het begin herkent en leuk vindt. In tijden meer en meer vluchtig klantgedrag (trefwoord e-commerce boom, seizoenspieken via online acties, enz.), Wordt deze toekomstgerichte controle een beslissende concurrentiefactor.

Automatisering en robotica in het magazijn

Een bijzonder opvallend gebied van AI-integratie is automatisering door robotica in magazijnen. Moderne lagers vertrouwen in toenemende mate op slimme machines die kunnen bewegen, tillen, sorteren of inpakken - vaak gecontroleerd of ondersteund door AI. Deze magazijnrobots verlichten menselijke werknemers, vooral in fysiek vermoeiende, monotone of tijd -kritieke taken.

Een voorbeeld is autonome voertuigen in het magazijn, ook bekend als FTS (transportsystemen zonder bestuurder) of AMR (autonome mobiele robot). Dergelijke voertuigen - van kleine, platte transportrobots tot geautomatiseerde vorkheftrucks - kunnen pallets, dozen of individuele artikelen van A naar B volledig onafhankelijk transporteren. Dit wordt mogelijk gemaakt door sensoren, camera's en navigatiesystemen, gecombineerd met AI -algoritmen voor routeplanning. De robots 'zien' hun omgeving, herkennen obstakels en zoeken naar de beste manier naar het doel. AI stelt deze voertuigen in staat om in realtime op veranderingen te reageren - zoals het omzeilen van een obstakel dat plotseling in de gang ligt - en nog steeds de optimale route te behouden. Dergelijke autonome laaddragers zijn al in veel kampen realiteit: ze vervoeren goederen tussen opslagruimtes, brengen benodigdheden naar de plank, verzamelen artikelen voor klantbestellingen (geautomatiseerd picking) of promoten afgewerkte bestellingen naar het verzendstation. Dit verlicht menselijke werknemers van lange looproutes en transporttaken en kan zich concentreren op meer veeleisende activiteiten.

Een andere robotapplicatie zijn AI-gecontroleerde plukrobots. Dit zijn intramurale of mobiele robots met armen die uit planken kunnen worden gevonden. Met behulp van beeldverwerking (camera's en AI -software) identificeert een dergelijke robot het juiste artikel en bevat het vereiste bedrag. Er zijn al planten waarin robots individuele onderdelen kiezen: de robot ontvangt de bestelling van het magazijnbeheersysteem, b.v. 5 stuks van een artikel X. Hij navigeert (indien mobiel) naar het bijbehorende onderwerp, herkent het artikel visueel en heeft precies toegankelijk. Gewichtssensoren controleren of de juiste hoeveelheid is verwijderd en de AI bevestigt de artikelidentiteit opnieuw via beeldherkenning. Dergelijke systemen werken vaak in afzonderlijke gebieden of 's nachts om de klok rond de klok rond te kunnen voorbereiden. Ook complexere automatiseringssystemen zoals pickmachines (automatische winkels) worden ook gebruikt - er zijn verschillende artikelen in containers of assen, en op aanvraag transporteert het systeem het gewenste item automatisch naar een uitvoercontainer.

In deze context is Amazon beroemd geworden: het bedrijf is al ongeveer een decennium enorm op magazijnrobots. In de Amazone -kampen transporteren duizenden kleine oranje robots (voorheen van Kiva Systems) hele plankmodules over het magazijn rechtstreeks naar de menselijke pickers. Een intelligente AI -controle coördineert deze robotplanken zo efficiënt dat de paden van de werknemers worden geminimaliseerd. Een interne Amazon-studie heeft aangetoond dat deze AI-geoptimaliseerde coördinatie leidt tot enorme spaarronde van een half miljard Amerikaanse dollar per jaar, bespaart Amazon door de robots sneller en efficiënter naar de werknemers te brengen. De AI berekent altijd welke plankmodules naast de werknemer moeten worden gebracht aan welke werknemer om de bestellingen optimaal te verwerken. Het resultaat: snellere uitvoering van klantbestellingen tegelijkertijd.

Sorteer- en verpakkingsrobots komen ook in. In sommige DHL -verpakkingscentra nemen robots bijvoorbeeld al pakketten uit de transportband en sorteren ze in onderwerpen voor de respectieve leveringsroutes. Dankzij AI zijn deze zogenaamde DHLBots in staat om te leren en flexibel uitgerust met 3D-camera's, kunt u de grootte en vorm van programma's zien, barcodes scannen en autonoom beslissen welk onderwerp een pakket bevat. Ze zijn dus veel meer dan rigide industriële robots; U kunt een breed scala aan pakketgroottes aan en aanpassen aan gewijzigde processen. In de praktijk betekent dit dat pakketten sneller en meer foutenvrij zijn, wat de levering op de "laatste mijl" versnelt.

Er zijn internationaal tal van spannende voorbeelden. In het logistieke centrum van de Chinese e-commerce gigant Alibaba (meer precies de logistieke dochter Cainiao) werd een zeer geautomatiseerd magazijn opgezet, waarin robots ongeveer 70 % van het werk doen. Ongeveer 60 mobiele robots - ook lokaal "Zhu Que" genoemd - transport in een kamp van 3.000 m² naar de verpakkingsstations en hebben de productiviteit verdrievoudigd. Een menselijke magazijnarbeider creëert meestal 1500 geplukte items per ploeg - met de steun van de robots zijn er 3000 artikelen, met aanzienlijk minder wandelen. De AI zorgt ervoor dat de robots efficiënt samenwerken, niet in de weg staan ​​en de volgende goederen altijd naar het terugtrekking brengen op het juiste moment. Dit magazijn van Alibaba laat zien wat technisch mogelijk is als u magazijnlogistiek bijna volledig automatiseert: werknemers hoeven nauwelijks door de plankreeks te lopen omdat de robots de planken of goederen rechtstreeks brengen, en de doorvoer neemt enorm toe.

Dergelijke slimme magazijnen integreren vaak verschillende technologieën: autonome voertuigen, robotgymnastiek, geautomatiseerde transportbanden, IoT -sensoren voor het monitoren van omgevingscondities en -voorraden, evenals AI -systemen als "hersenen" die alles bestuurt. Het doel is een zeer geautomatiseerd magazijn dat efficiënt, veilig en transparant werkt. In deze omgevingen werken menselijke werknemers vaak hand in hand met collaboratieve robots (Cobots), die ze ondersteunen bij ernstige liftprocessen of brengen ze naar hen toe. De introductie van dit robotachtige leidt tot een gewijzigd taakprofiel voor de werknemers, maar verhoogt in het algemeen de prestaties van het magazijn.

Er zijn nog steeds veel kampen aan het begin van deze ontwikkeling - volgens schattingen is ongeveer 20 % van de magazijnen alleen geautomatiseerd in Duitsland en de Verenigde Staten, de rest wordt nog steeds grotendeels handmatig geëxploiteerd. Maar de grote spelers zoals Amazon, Alibaba of DHL zetten het af en rusten hun kampen geleidelijk uit met AI -technologieën en robots. In de komende jaren zullen meer en meer magazijnprocessen worden verwacht - of het nu door bestuurders zonder bestuurder, geautomatiseerde sorteersystemen of intelligente assistentiesystemen voor werknemers.

Geschikt hiervoor:

• Efficiënte magazijnautomatisering: 25 belangrijke vragen en antwoorden voor uw optimalisatie - tips over magazijnoptimalisatie en retrofit

AI in Supply Chain and Enterprise Software (SCM, DCM, ERP)

Niet alleen individuele robots, maar ook de software op de achtergrond speelt een cruciale rol in AI -integratie in magazijnlogistiek. Moderne Supply Chain Management (SCM) Systems en Enterprise Resource Planning (ERP) -oplossingen zijn in toenemende mate uitgerust met AI -functies om de planning, controle en administratie langs de supply chain te verbeteren. De term vraagketenbeheer (DCM) verschijnt ook in deze context, hier is de focus vooral op de vraag van de klant en de supply chain op basis daarvan. In al deze systemen kan AI dienen als een soort intelligente laag die de klassieke functies aanzienlijk verbetert.

Een centraal voorbeeld is het Warehouse Management System (WMS) -De software die alle processen in het magazijn beheert (van het ontvangen van goederen tot opslag en plukken tot goederenuitgang). In het verleden werkte een WMS volgens stevig geprogrammeerde regels. In de tussentijd integreren fabrikanten echter AI -modules die het WMS "slimmer" maken. De Poolse mode -retailer LPP heeft bijvoorbeeld een AI -oplossing (PSIWMS AI) geïmplementeerd in zijn magazijnbeheersysteem dat machine learning mechanismen gebruikt voor procesoptimalisatie. Het resultaat was aanzienlijk kortere plukpaden en over het algemeen een hogere efficiëntie in het magazijn. Dit laat zien: AI kan bestaande logistieke software zodanig toevoegen dat het leert van zijn eigen bedrijfsgegevens en processen onafhankelijk verbetert. Een op AI gebaseerde WMS kan bijvoorbeeld herkennen welke items vaak samen worden besteld en waarvan de opslagruimtes dichter bij elkaar komen (geautomatiseerde lay-outoptimalisatie). Of het prioriteit geeft aan bestellingen dynamisch volgens beschikbare bronnen, verkeersomstandigheden of verzenddata.

Supply Chain Management Systems

Supply Chain Management Systems met AI -ondersteuning gaan nog een stap verder door te kijken naar de hele supply chain voorbij het individuele lager. Ze gebruiken AI om end-to-end optimalisaties te maken: om de aandelen op verschillende opslaglocaties te compenseren, om transportcapaciteiten optimaal te gebruiken en flexibel te reageren op aandoeningen. Op AI gebaseerde SCM-tools kunnen grote hoeveelheden gegevens uit verschillende bronnen opleveren-het. Weergegevens, verkeersinformatie, leverancierinformatie-en dus leveringsplannen in realtime aan. Oracle beschrijft bijvoorbeeld dat bedrijven AI gebruiken om aandelen in evenwicht te brengen en brandstof -efficiënte leveringsroutes te vinden, veel efficiënter dan het mogelijk zou zijn met conventionele software. Een dergelijk systeem kan bijvoorbeeld automatisch een alternatieve route voor latere vrachtwagens berekenen in het geval van een plotseling geblokkeerde verkeersroute en de getroffen leveringen. Of het merkt kwaliteitsproblemen op met een bepaalde leverancier en waarschuwt op tijd voordat defecte onderdelen het kamp binnenkomen.

Demand-Chain Management (DCM)

Demand-Chain Management (DCM), dat zich richt op de vraagzijde, profiteert ook van AI. Dit gaat over optimaal gebruik van klantbehoeften - in principe een integratie van marketing/verkoop met de supply chain. In DCM kan AI bijvoorbeeld de bestellingen van klanten analyseren en voorspellingen verbeteren om de productie en het opladeren nog meer precies aan de werkelijke vraag aan te passen. In de praktijk vervagen SCM en DCM vaak, maar beiden zijn bedoeld om het aanbod en de aanbod zo efficiënt mogelijk te verzoenen met AI.

Grote ERP -providers zoals SAP of Oracle hebben al AI -functies in hun producten geïntegreerd. SAP spreekt over "Business AI" binnen de ERP-modules, die magazijn, orderverwerking en transport moeten optimaliseren met door AI ondersteunde kennis. Oracle benadrukt dat AI -systemen patronen kunnen herkennen in supply chains die verborgen blijven voor mensen, bijvoorbeeld om de vraag van de klant nauwkeuriger te voorspellen en dus economisch efficiënter voorraadbeheer mogelijk te maken. Microsoft en gespecialiseerde logistieke softwareproviders bieden ook AI -modules die in bestaande processen klinken. Standaard interfaces worden vaak voorzien van ERP -systemen, zodat AI -modellen (bijvoorbeeld voor voorspellingen) relatief snel kunnen werken met de bedrijfsgegevens. Een AI -model voor verkoopprognose kan bijvoorbeeld rechtstreeks worden geïntegreerd in de ERP -orderverwerking: het systeem maakt vervolgens automatisch bestelsuggesties voor benodigdheden bij het inkoop, op basis van de ML -voorspelling.

Een gemakkelijk begrijpelijk softwaregebruik zijn AI -chatbots voor logistiek. Deze digitale assistenten kunnen worden geïntegreerd in magazijnbeheersystemen of transportbeheersystemen en werknemers zoals externe partners helpen om snel informatie te krijgen. In de opslagcontext kunnen chatbots vragen beantwoorden, bijvoorbeeld à la "waar is artikel xy?" of "Hoe hoog is het huidige bestaan ​​van product z?" - en binnen enkele seconden, de klok rond. U kunt bestelaanvragen accepteren of levertijden voorspellen. Intern verlichten dergelijke assistenten het personeel van tijd -consumerend onderzoekswerk, verbeteren extern de klantenservice extern (bijv. Informatie over de magazijnstatus van een bestelling).

Samenvattend dringt AI het softwarelandschap in logistiek op alle niveaus door. Van WMS tot SCM/DCM tot ERP, klassieke systemen worden door AI aangevuld om geautomatiseerde beslissingen mogelijk te maken. Integratie is belangrijk: de AI -oplossingen moeten naadloos in bestaande processen passen. Dankzij cloudtechnologie en gestandaardiseerde interfaces wordt dit eenvoudiger. Tegenwoordig kunnen bedrijven vaak AI -functies toevoegen aan hun bestaande systemen als verlenging. Desalniettemin blijft een succesvolle implementatie een taak die knowhow vereist-de juiste gegevens moeten beschikbaar zijn, de getraind en continu bewaakte modellen. Zodra dit is beheerst, bieden AI-gebaseerde softwaresystemen een aanzienlijke toegevoegde waarde: transparantie, snelheid en proactieve controle worden nieuwe normaliteit in magazijnlogistiek.

Uitdagingen van AI-implementatie: dit is hoe bedrijven investeringen beheersen en het hindernissen-beeld: xpert.digital

Praktische voorbeelden van bedrijven

Veel bedrijven wereldwijd gebruiken al met succes AI in hun magazijn- en logistieke processen. Hier zijn enkele praktische voorbeelden die laten zien hoe divers de toepassingen zijn:

Amazon (VS)

Als een van de pioniers gebruikt Amazon AI en robotica op grote schaal. In de uitvoeringscentra (logistieke centra) van de e-commerce gigant verhuizen tienduizenden robots naar de werknemers. Een AI optimaliseert permanent het proces - welke plank aan de hand van de werknemer drijft om een ​​artikel te laten verwijderen. Deze intelligente pickcontrole heeft de efficiëntie van Amazon enorm verhoogd. Studies zetten de besparingen uit de AI-gebaseerde "picking" -optimalisatie van Amazon met ongeveer 470 miljoen euro per jaar. Bovendien gebruikt Amazon KI op vele andere gebieden, bijvoorbeeld in routeplanning voor bezorgvoertuigen, dynamisch personeelsplanning, afhankelijk van het ordervolume of voor het voorspellende onderhoud (voorspellend onderhoud) van zijn faciliteiten in het magazijn.

Alibaba (China)

Alibaba exploiteert met zijn logistieke dochter Cainiao met een high -automated magazijn, waarin robots het grootste deel van het fysieke werk doen. In een goed bekend kamp in Guangdong doen slimme transportrobots 70 % van het opslagwerk en verhogen de productiviteit door Triple. De robots - gecontroleerd door AI - brengen naar menselijke collega's, die voornamelijk alleen de verpakking aannemen. Vanwege de AI -coördinatie sorteert een werknemer tot 3000 pakketten per ploeg, in plaats van ~ 1500 zonder ondersteuning. Alibaba gebruikt ook KI voor leveringsdrones en autonome bezorgvoertuigen in lokaal transport en optimaliseert met ML de toewijzing van aandelen aan de vele distributiecentra. Het resultaat is bliksemsnelle leveringen (soms zaaddag of binnen een paar uur) ondanks enorme orderhoeveelheden die door AI-geoptimaliseerde processen zijn toegepast.

Deutsche Post DHL (Duitsland)

Als een wereldwijde logistieke dienstverlener investeert DHL in verschillende bedrijfsgebieden in AI. In de pakketaflevering worden DHL -tests, bijvoorbeeld autonome leveringsdrones en straatbots, maar AI -oplossingen worden ook gebruikt in het magazijn zelf. In sommige DHL-kampen of pakketcentra sorteren op AI gebaseerde robots pakketten volledig automatisch per doelregio. Deze robotarmen herkennen elke show met behulp van een 3D-camera en AI, grijpen en plaatsen ze in de juiste verzending-onderwerp-much sneller dan een persoon. DHL gebruikt ook AI-tools voor de route-optimalisatie van de vrachtwagenvloten, voor het toekomstgerichte onderhoud van zijn financieringssystemen en voor voorraadbeheer voor contractklanten. Een voorbeeld van het laatste: DHL KI gebruikt in contractlogistiek (magazijnlogistiek voor industriële klanten) om aandelen van haar klanten te controleren en automatische leveringsopdrachten te activeren voordat een knelpunt wordt gecreëerd. Op deze manier verhoogt DHL de betrouwbaarheid van de levering en bindt klanten nauwer.

Otto (Duitsland)

Zoals hierboven vermeld, gebruikt Otto Ki met succes voor verkoopprognose en opslagbesturing. Het systeem bestelde autonoom en optimaliseert de inventaris. Als gevolg hiervan was Otto in staat om overtollige stands te verminderen en tegelijkertijd het vermogen om te leveren te verbeteren. Otto is een voorbeeld van hoe een Duits bedrijf intern AI ontwikkelt en productief gebruikt om concurrerend te blijven in een zeer concurrerende markt (online handel).

Hitachi (Japan)

In Japan, waar veel processen traditioneel handmatig lopen, begint de brede integratie van AI in magazijnlogistiek nu ook. Een voorbeeld is Hitachi die AI onderzoekt om het kiezen van zijn distributiecentra te verbeteren. Het verouderende personeelsbestand moet worden ondersteund met beeldherkenning en grijper. Andere Japanse bedrijven - bijvoorbeeld in de auto -industrie in de auto - vertrouwen ook in toenemende mate op geautomatiseerde magazijnsystemen met AI. De Japanse overheid promoot projecten zoals een deel van "Society 5.0" en speciale programma's om het tekort aan geschoolde werknemers in de logistieke sector te dempen. Over het algemeen genieten robotica in Japan een hoog niveau van acceptatie, en nieuwe strategieën zijn gericht op het automatiseren van magazijnen en toeleveringsketens.

Walmart (VS)

De grootste winkelketen ter wereld investeert ook in AI voor haar supply chain. Walmart gebruikt AI -analyse om de inventaris in realtime in zijn distributiecentra na te streven en te voorspellen wanneer takken aanvullen nodig hebben. Bovendien testte Walmart inventarisrobots in sommige takken die langs de plank rijden en herkennen welke producten moeten worden bijgevuld. Geautomatiseerde sorteersystemen worden gebruikt in de grote e-commerce logistieke centra van de groep, en AI optimaliseert de toewijzing van pakketten op vrachtwagenroutes. Samen met bedrijven als Walmart stimuleren de Amerikaanse handelsreuzen de AI -adoptie in logistiek.

De genoemde voorbeelden laten zien dat zowel technologiegroepen als klassieke logistieke dienstverleners AI productief in hun kampen gebruiken. Amazon en Alibaba hebben met name de normen vastgesteld waarop anderen zijn georiënteerd. Maar ook in Duitsland en elders ontwikkeld AI-projecten die deels in eigen huis (zoals bij Otto) ontwikkelden, deels in samenwerking met technologiepartners of door startups te kopen. Het is belangrijk dat deze successen school maken: veel kleine en middelgrote logistieke bedrijven zien precies wat de groten doen en beginnen nu ook in sommige gebieden AI-oplossingen te besturen.

Economische effecten van AI in het magazijn

De introductie van AI en ML in magazijnlogistiek is niet alleen een technische, maar ook een economische beslissing. Bedrijven hopen op tastbare zakelijke voordelen, maar moeten ook beleggen en rekening houden met mogelijke bijwerkingen.

Eerst voor de positieve economische effecten

Zoals reeds uitgelegd, verhoogt AI de efficiëntie in het magazijn aanzienlijk - processen lopen sneller en met minder fouten. Dit heeft direct invloed op de kosten. Door middel van AI-geoptimaliseerde routeplanning voor magazijnmedewerkers of robots, kan de tijd om een ​​bestelling te pikken drastisch worden verminderd, wat betekent dat meer bestellingen per laag kunnen worden verwerkt (hogere doorvoer). Personeelskosten kunnen worden bespaard of beter worden gebruikt omdat werknemers worden verlicht door automatisering en elders productiever productiever kan worden gebruikt. AI-ondersteund voorraadbeheer verlaagt de voorraadkosten omdat minder kapitaal is gebonden aan onnodige goederen en afschrijving als gevolg van bederf of verouderde producten. Uit een enquête bleek dat veel logistieke bedrijven in AI de mogelijkheid zien om de kwaliteit en productiviteit aanzienlijk te verhogen - zelfs als een baanbrekende industrie van digitalisering, meer dan de helft van de door de bedrijven beoordeelde logistiek. Dit betekent dat de industrie verwacht dat AI bijdraagt ​​aan toegevoegde waarde.

Specifieke getallen ten grondslag liggen aan het besparingspotentieel

Accenture -analyses voorspellen dat het gebruik van AI de logistieke efficiëntie met 2035 zou kunnen verhogen met meer dan 40 %. Dit zou enorme kostenverlagingen betekenen, omdat een toename van de efficiëntie meestal meer uitvoer (werking van bestellingen) betekent met dezelfde of minder input (tijd, personeel, gebied). Al vandaag is een rendement op investering (ROI) vaak relatief snel in concrete projecten. AI -systemen die bijvoorbeeld transporten of vrachtwagenbelastingen optimaliseren, kunnen brandstofkosten besparen en lege reizen voorkomen, zodat de investering in de software zichzelf binnen enkele jaren voor zichzelf betaalt. KI draagt ​​ook bij aan het besparen van kosten door downtime te voorkomen (stoornissen die leiden tot vertragingen van de levering), bijvoorbeeld als voorspellende hoofdheid voorkomt dat systemen dure machinelicht in het magazijn voorkomen.

Pilootprojecten en business cases: wanneer AI loont in magazijnlogistiek

Beleggingskosten en uitdagingen worden echter ook gecompenseerd door de kansen. De aankoop van magazijnrobots, sensoren en AI -software is aanvankelijk duur. Niet elk bedrijf heeft de financiële kracht van Amazon om honderden miljoen automatisering te plaatsen. Veel logistieke besluitvormers aarzelen vanwege de hoge beleggingskosten of een gebrek aan IT-infrastructuur. Vooral in kleine en middelgrote winkels ontbreken de digitale basisprincipes (bijv. Continue data -acquisitie) vaak om AI volledig te benutten. Bovendien vereist de implementatie knowhow: experts in AI en data-analyse zijn veel vraag, maar zeldzaam en duur. Aanvankelijk kunnen AI -projecten de complexiteit vergroten van wat werknemerstraining en veranderingsbeheer noodzakelijk maakt.

Op korte termijn kunnen er ook verschuivingen in de kosten zijn. Met meer IT -gebruik bijvoorbeeld, neemt de inspanning voor gegevensbeveiliging en het onderhoud van de systemen toe. Budgetten voor reguliere software -updates, model neut training (in het geval van ML) of back -upsystemen moeten worden gepland. De integratiekosten-i.e. Om AI-oplossingen te integreren in bestaande systeemlandschappen, kunnen niet worden onderschat. Oracle benadrukt bijvoorbeeld dat de implementatie vaak moeilijk en duur kan zijn, vooral wanneer op maat gemaakte ML-modellen moeten worden getraind op zijn eigen gegevens.

Op de lange termijn verwachten de meeste experts echter dat het spaarpotentieel opwegen tegen de investeringen. Als een bedrijf de eerste hindernissen heeft overwonnen, loopt een door AI ondersteund magazijn meestal aanzienlijk meer economisch. Er zijn ook zachte factoren: een modern, geautomatiseerd magazijn kan schaalbaarder reageren op groei (omgaan met meer bestellingen zonder lineair personeel aan te vullen). Het verhoogt het concurrentievermogen - u blijft concurrerend met de levertijden en kosten of kunt u zelfs onderscheiden door bijzonder snelle service. Bovendien helpen AI-geoptimaliseerde processen om de leveringstijden te verkorten, wat op hun beurt de loyaliteit en de verkoop van klanten kan vergroten (bestel alstublieft opnieuw tevreden klanten).

Een interessant aspect is duurzaamheid, wat ook economisch relevant is. KI helpt om milieuvriendelijker te werken (bijvoorbeeld door optimaal gebruik van vrachtwagencapaciteiten, die reizen bespaart, of door overtollige stands te vermijden, wat overproductie verlaagt). Aangezien duurzaamheid nu ook wordt beloond door beleggers en klanten, kan dit indirect financiële voordelen opleveren (trefwoord "groene logistiek" als een verkoopargument).

Samenvattend beïnvloedt AI de opslagkosten op veel manieren: personeelskosten, voorraadkosten, foutkosten, verlieskosten - al deze kunnen worden verlaagd door AI. Dit wordt geconfronteerd met investerings- en bedrijfskosten voor AI -systemen. Bedrijven moeten wegen wanneer en waar AI voor hen loont. In de praktijk ervaren we dat pilootprojecten in het begin vaak worden gestart om concrete cijfers te krijgen. Deze laten meestal zien of schalen de moeite waard is. Aangezien de technologie steeds toegankelijker en goedkoper wordt (cloudservices, standaardoplossingen), daalt de toegangsdrempel.

In totaal kan men zeggen: AI is een concurrentiefactor in de logistiek. Als u vroeg en verstandig investeert, kunt u kostenleiderschap verkrijgen of een servicelabel bereiken. Bedrijven die wachten, lopen daarentegen het risico inefficiënter te werken op de lange termijn en marktaandelen verliezen. Desalniettemin is de introductie niet triviaal-het is een overtuigende business case, goede planning en vaak ook de steun van het management omdat het gaat over strategische cursus.

Geschikt hiervoor:

• Efficiënte planning en implementatie: AI, robotica en automatisering in moderne opslagstructuren

Regionale verschillen: Duitsland, EU, VS en Japan

De ontwikkeling en verspreiding van AI in magazijnlogistiek is regionaal anders, beïnvloed door economische omstandigheden, technologische pionier en politiek kader. Een blik op belangrijke regio's:

Duitsland en de EU

In Duitsland is de logistieke industrie traditioneel erg belangrijk en wordt het als relatief innovatief beschouwd. Studies tonen aan dat 22 % van de Duitse logistieke bedrijven al AI gebruikt en nog eens 26 % concrete plannen hiervoor hebben. Duitse bedrijven zien Duitse bedrijven KI als nuttig, vooral op het gebied van vraagvoorspelling, verkoopplanning en transportoptimalisatie. Ongeveer 20 % van het magazijn in Duitsland is momenteel echter grotendeels geautomatiseerd. Dit betekent dat de meerderheid nog steeds werkt met overwegend handmatige processen. De uitdagingen liggen vaak in de systeemcomplexiteit en het tekort aan geschoolde werknemers, die de implementatie van nieuwe technologieën remt. Desalniettemin investeren Duitse bedrijven sterk in AI om processen te optimaliseren en concurrerend te blijven.

Politiek gezien promoten zowel Duitsland als de Europese Unie enorme AI -technologieën. Duitsland heeft een AI -strategie gelanceerd en miljarden onderzoek verstrekt. Instellingen zoals Fraunhofer Institutes (bijv. IML in Dortmund) zijn gericht op AI -oplossingen voor logistiek. Termen zoals Industry 4.0 en Logistics 4.0 omlijsten de visie waarin AI ook een sleutelrol speelt. De EU is van plan om door te gaan met programma's zoals Horizon Europe en Special Support Projects, AI en Robotics in Industry. Tegelijkertijd besteedt u in Europa aandacht aan ethische richtlijnen en EU-commissie van het regulering en het Europees AI-reguleringsproject (AI Act). Dit is bedoeld om ervoor te zorgen dat AI betrouwbaar en veilig wordt gebruikt, wat ook belangrijk is in logistiek (bijv. Gegevensbescherming voor werknemersgegevens, veiligheidsnormen voor autonome systemen).

VS

De Verenigde Staten waren lange leiders in automatisering en AI -onderzoek en huisvestte technische reuzen zoals Google, Amazon, IBM, Microsoft, die AI sterk aandrijven. In de praktijk van magazijnlogistiek zijn de Verenigde Staten echter niet veel verder geautomatiseerd dan Europa. Naar schatting is slechts ongeveer 20 % van de Amerikaanse magazijnen zeer geautomatiseerd. De hoge arbeidskosten en het toenemende tekort aan arbeid in de Verenigde Staten verhogen nu echter zwaar de investeringen in automatisering. Grote bedrijven zoals Amazon, Walmart of UPS implementeren AI-gebaseerde systemen en dienen als trekpaarden. De Verenigde Staten realiseren zich dat AI -technologie noodzakelijk is om niet achter te raken in de wereldwijde concurrentie (vooral in vergelijking met Azië).

Politiek gezien zijn er andere prioriteiten in de Verenigde Staten - hier domineren privé -investeringen en initiatieven. Staatsfinanciering is minder centraal dan in de EU of China, maar er zijn programma's van het ministerie van Defensie of het ministerie van Energie indirect AI -onderzoek (bijvoorbeeld voor autonome voertuigen, die ook de logistiek ten goede komen). Meer recent worden AI -strategieën echter ook nationaal besproken, met name om de industriële basis te versterken. Over het algemeen kan men zeggen: Amerikaanse bedrijven rijden AI pragmatisch in logistiek, terwijl de politiek langzaam probeert een raamwerk te creëren om internationaal in te halen.

Japan

Japan is een van de pioniers in robotica en automatisering - in de industrie (bijv. Auto -productie), Japan heeft een robotdichtheid van 399 robots per 10.000 werknemers en staat aan de top wereldwijd. In magazijnlogistiek is Japan tot nu toe echter meer gereserveerd. Traditionele werkmethoden en hoge waardering voor menselijk werk hebben al lang geleid tot het feit dat de magazijnautomatisering relatief laag bleef. Maar dat verandert nu snel, omdat Japan wordt geconfronteerd met acute demografische problemen: er zijn steeds minder en minder jonge werknemers en wettelijke werktijdlimieten dwingen bedrijven om automatiseringsoplossingen te installeren om de productiviteit te behouden. Meer en meer Japanse bedrijven wenden zich daarom tot moderne AI -lageroplossingen. De overheid promoot dit actief - er is de "nieuwe robotstrategie" die zich richt op het gebruik van robots in servicesectoren zoals logistiek.

Daarnaast propageert Japan het concept van de samenleving 5.0, een supernetwerkte samenleving waarin AI alomtegenwoordig is voor het beheersen van sociale uitdagingen (zoals de ouder wordende samenleving). In deze context worden bijvoorbeeld geautomatiseerde leveringstrucks, robotgebaseerde oplaad- en lossystemen en AI-geoptimaliseerde toeleveringsketens bewerkt. We zien al Japanse logistieke centra die zijn uitgerust met vorkheftrucks zonder bestuurder en AI-gecontroleerde transportsystemen. Dus hoewel Japan iets later is begonnen, zou de automatisering in kampen en het gebruik van AI daar de komende jaren plotseling moeten toenemen. Cultureel is de acceptatie van robots erg hoog, wat verandering gemakkelijker maakt.

China en Zuid -Korea (ter vergelijking)

Zelfs als het niet expliciet in de vraag wordt geëist, is een snelle blik de moeite waard: China investeert agressief in robotica en AI en is nu 's werelds grootste markt voor industriële robots. Meer dan 50 % van alle nieuwe robots wereldwijd is geïnstalleerd in China. De Chinese overheid subsidieert deze ontwikkeling om haar toeleveringsketens te moderniseren. Vooral via de e-commerce boem (Alibaba, JD.com enz.) Heeft China een grote stuwkracht ervaren in geautomatiseerde magazijnoplossingen. Zuid -Korea daarentegen wordt beschouwd als een geheime leider in de magazijnautomatisering: meer dan 40 % van de kampen zijn er geautomatiseerd, dankzij hightech affiniteit en bedrijven zoals Coupang, die afhankelijk zijn van AI. Dergelijke landen dienen als een benchmark voor wat mogelijk is als u consequent technologie introduceert.

Europa (EU) in het algemeen

Europa beweegt - met uitzonderingen - op het niveau van de VS. Binnen Europa zijn landen als Duitsland, Nederland of Scandinavië goed gepositioneerd in termen van logistiek, terwijl anderen wat inhalen. Met gezamenlijke projecten (bijv. Gaia-X voor gegevensinfrastructuur) en subsidies, probeert de EU de vooruitgang uniform te bevorderen. Bovendien zijn er EU-brede onderzoeksprojecten op het gebied van AI voor transport en logistiek (bijv. Naar autonome vrachtwagenpelotons, leveringsdrone-verordening, enz.), Die natuurlijk ook een impact hebben op de kampen, omdat alles in elkaar grijpt.

Samenvattend: Duitsland/EU en de VS zijn nog steeds relatief gelijk in het praktische AI-gebruik in kampen-een veel potentiële erkende, maar nog steeds grote delen van de industrie zonder AI. Azië is heterogeen: China en Zuid -Korea heel ver vooruit door gedwongen gebruik, Japan in het catch -up proces. Regionale politiek en financieringsprogramma's spelen een belangrijke rol: terwijl China en soms Europa sterk uit de staat duwen, rijdt de particuliere sector in de Verenigde Staten. Uiteindelijk merkt iedereen op: goede oplossingen worden internationaal opgenomen. Daarom kan een zekere convergentie worden verwacht dat Warehouse-logistiek wereldwijd is en zullen succesvolle AI-concepten (of het nu de "Amazon Way" of de Alibaba-robots is, zich wereldwijd verspreiden.

Geautomatiseerd magazijn 2050: een visie wordt een realiteit

Een kijkje in de toekomst van magazijnlogistiek met AI en machine learning belooft verdere opwindende ontwikkelingen. Een term die steeds opnieuw valt, is het "Smart Warehouse" - het bijna volledig gedigitaliseerde en intelligente kamp. In dergelijke toekomstige scenario's communiceren alle systemen en machines met elkaar (trefwoord Internet of Things, IoT). AI vormt de hersenen die deze netwerkapparaten regelen. U kunt zich een magazijn voorstellen in 2050, waarin bijna alle routinematige activiteiten zijn geautomatiseerd: autonome voertuigen werden gepromoveerd, robots plukken, inventaris (bijvoorbeeld het herkennen van plankstukken door camera), AI -systemen controleren alles in realtime.

Geschikt hiervoor:

• De verdere ontwikkeling en nieuwe optimalisatie van magazijnlogistiek: magazijn, automatiseringsrobotica en AI voor een nieuw tijdperk van efficiëntie

Mogelijke ontwikkelingen

We staan ​​pas aan het begin van wat AI kan doen in logistiek. In de toekomst kunnen zelfleeralgoritmen de hele opslagcomplexen in realtime optimaliseren - zich dynamisch aanpassen aan de productmix, ordersituatie of zelfs onvoorziene gebeurtenissen (zoals een plotselinge grensafsluiting of grondstoftekort). Generatieve AI (bekend door Chatgpt & Co.) kan helpen bij het plannen van processen, bijvoorbeeld het ontwerpen van alternatieve scenario's voor fouten van supply chains. Robotica is waarschijnlijk veelzijdiger: vandaag hebben we gespecialiseerde robots voor bepaalde taken; In de toekomst kunnen humanoïde robots of extreem flexibele robotsystemen werken in het magazijn dat een breed scala aan taken aanneemt (aangrijpend, dragen, rijden). De eerste benaderingen (twee -benen robots als magazijnhelpers) worden al getest.

De samenwerking tussen mens en machine is ook verder verfijnd. Cobots zouden nauw kunnen samenwerken met mensen zonder beschermende kooien, en AI zou kunnen dienen als een persoonlijke assistent voor elk magazijnwerk - bijvoorbeeld via gegevensglazen met augmented reality, die de werknemer in realtime alle relevante informatie laten zien (opslagruimte, volgende stap, waarschuwingen). AI-ondersteunde wearables kunnen ook de beveiliging volgen (bijvoorbeeld een armband trilt wanneer een vorkheftruck in de buurt is). Dit alles dient om de werkomstandigheden te verbeteren en fouten of ongevallen verder te verminderen.

Natuurlijk zijn er ook uitdagingen en ethische vragen op weg daar. Een vaak besproken bezorgdheid is de taakvraag: wat gebeurt er met de magazijnarbeiders als steeds meer wordt geautomatiseerd in het magazijn? Op korte termijn kunnen bepaalde activiteiten worden weggelaten - u hebt bijvoorbeeld minder handmatige pickers nodig als robots deze taak aannemen. Studies voorspellen een daling van de menselijke banen, vooral bij eenvoudige, repetitieve activiteiten. Maar er zijn ook nieuwe rollen: AI creëert ook nieuwe banen - alleen anderen. In de toekomst zullen experts voor robotica -onderhoud, data -analyse of AI -systeemondersteuning in de toekomst in toenemende mate nodig zijn. Dus terwijl fysiek routinewerk afneemt, nemen de vereisten voor technische knowhow toe. Bedrijven moeten hun werknemers trainen en trainen zodat ze zin kunnen hebben in de AI-gebaseerde omgeving. Interessant is dat sommige bedrijven zelfs melden dat automatisering hen in staat heeft gesteld om meer personeel uit te breiden en in te huren omdat hun bedrijf groeide. De machine neemt niet noodzakelijkerwijs het werk als geheel, maar vaak alleen de monotone en stressvolle delen ervan - mensen kunnen dan meer gekwalificeerde taken aannemen.

Man tegen machine? Waarom hybride oplossingen zullen domineren in het magazijn

Ethische aspecten beïnvloeden ook gegevensbescherming en transparantie. AI in het magazijn verzamelt veel gegevens, zoals de prestaties van werknemers (pick -up tarieven, bewegingspatroon) of voor het bewaken van de omgeving. Hier moeten persoonlijke gegevens zorgvuldig worden behandeld om de privacy te behouden en bewaking op de werkplek in het kader te bewaren. Beslissingen die AI neemt, moeten begrijpelijk zijn - bijvoorbeeld als een algoritme aangeeft hoeveel een werknemer zou moeten maken, zijn transparante criteria nodig om eerlijkheid te waarborgen. In deze context benadrukt de EU betrouwbare AI - algoritmen die verklaarbaar, eerlijk en betrouwbaar zijn.

Een ander onderwerp is beveiliging: autonome robots en AI -systemen moeten zodanig worden ontworpen dat er geen gevaar voor mensen bestaat. Dit vereist technische normen en tests (bijv. Een zelfdrijvende vorkheftruck moet 100 % betrouwbaar stoppen als een persoon in de weg staat). Cybersecurity wordt ook belangrijker: een netwerkkamp kan het doel zijn van hackeraanvallen, dus AI -systemen moeten worden beschermd tegen manipulatie.

In de toekomstige visie zou je je zelfs volledig autonome kampen kunnen voorstellen die 's nachts zonder verlichting werken, omdat alleen machines actief zijn. Mensen nemen liever de controlefuncties over. Mensen blijven echter een centrale component voor de nabije toekomst - al was het maar om te zorgen voor flexibiliteit en probleemoplossend vermogen in onvoorziene situaties. De hybride oplossing (menselijke + AI) moet daarom de manier van de volgende decennia zijn.

Future of Warehouse Logistics: Why AI is nu onmisbaar

Er zijn ook uitdagingen in de praktische implementatie: veel bedrijven worden geconfronteerd met de vraag hoe AI te introduceren. Normen ontbreken, er is een jungle van providers en succes hangt af van een goede gegevenskwaliteit. Als u slechte of onvolledige gegevens heeft, krijgt u geen goede resultaten met AI ("afval in, afval uit"). De interoperabiliteit tussen verschillende systemen (bijv. De AI van het magazijn en de AI van transportbeheer) moet worden gegarandeerd, zodat er echt een continue intelligente supply chain is gecreëerd.

Desalniettemin is de trend duidelijk: AI wordt steeds belangrijker in magazijnlogistiek. Over tien jaar zal veel van wat vandaag een pilootproject is, natuurlijk deel uitmaken van het dagelijks leven. Bedrijven die vandaag beginnen, krijgen waardevolle ervaringen en kunnen hun oplossingen schalen. Politiek in veel landen bevordert deze ontwikkeling omdat er wordt erkend dat logistiek een belangrijk gebied is voor de algehele economie - en AI de hendel om deze belangrijke industrie efficiënter en crisis te maken.

De integratie van AI en machine learning in magazijnlogistiek is al begonnen met zichtbaar succes in efficiëntie en snelheid. Het vereist investeringen en schommels, maar biedt enorme kansen - van kostenbesparingen tot betere klantenservice tot nieuwe bedrijfsmodellen. Regionale verschillen zullen in de loop van de tijd kleiner worden omdat er wereldwijd best practices worden gebruikt. De toekomst belooft een nog intelligentere, grotendeels geautomatiseerde magazijnlogistiek waarin mensen en machine nauw samenwerken. Tegelijkertijd moeten we op verantwoorde wijze de wijzigingen afhandelen - werknemers meenemen, ontwerste technologie veilig en voldoen aan ethische vangrails. Als dit lukt, worden we geconfronteerd met een logistieke wereld die veel efficiënter, flexibeler en resistenter is dan alles wat we uit het verleden weten.

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisatie van de internationale verkoopprocessen

☑️ Wereldwijde en digitale B2B -handelsplatforms

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het onderstaande contactformulier in te vullen of u gewoon bellen op +49 89 674 804 (München) .

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

Xpert.Digital is een hub voor de industrie met een focus, digitalisering, werktuigbouwkunde, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïsche.

Met onze 360 ​​° bedrijfsontwikkelingsoplossing ondersteunen we goed bekende bedrijven, van nieuwe bedrijven tot na verkoop.

Marktinformatie, smarketing, marketingautomatisering, contentontwikkeling, PR, e -mailcampagnes, gepersonaliseerde sociale media en lead koestering maken deel uit van onze digitale tools.

U kunt meer vinden op: www.xpert.Digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus