Badanie „Stan sztucznej inteligencji w magazynowaniu” ujawnia: dlaczego inwestycje w sztuczną inteligencję w magazynowaniu zwracają się już po 2 latach

Koniec ery technologii eksperymentalnych: jak sztuczna inteligencja zmienia oblicze nowoczesnego magazynowania.

Przez długi czas sztuczna inteligencja (AI) w magazynowaniu była uważana za futurystyczny eksperyment lub narzędzie wyłącznie dla kilku gigantów technologicznych. Jednak nowe, kompleksowe badanie maluje teraz zupełnie inny obraz: jesteśmy w trakcie fundamentalnej transformacji, w której AI stała się niezbędnym fundamentem konkurencyjnych łańcuchów dostaw.

Niedawne badanie „Stan sztucznej inteligencji w magazynach”, przeprowadzone przez Mecalux, specjalistę w dziedzinie technologii magazynowych, we współpracy z Intelligent Logistics Systems Lab (ILS) renomowanego Massachusetts Institute of Technology (MIT), dostarcza imponujących danych na ten temat. Raport, oparty na doświadczeniach ponad 2000 ekspertów z 21 krajów, pokazuje, że technologia ta dawno wyrosła z początkowego etapu. Dziewięć na dziesięć magazynów korzysta już z rozwiązań wspieranych przez sztuczną inteligencję – nie tylko w ramach odosobnionych projektów pilotażowych, ale jako integralny element codziennej działalności.

Wyniki badania obalają utrwalone mity i ujawniają ogromny potencjał inteligentnej logistyki. Wbrew obawom, że automatyzacja zniszczy miejsca pracy, firmy deklarują wzrost zadowolenia pracowników, a nawet wzrost zatrudnienia. Jednocześnie wskaźniki ekonomiczne są przekonujące: ze średnim okresem zwrotu wynoszącym zaledwie dwa do trzech lat, inwestycje w sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe okazują się niezwykle skutecznym motorem wzrostu produktywności i redukcji kosztów.

Ale rozwój na tym się nie kończy. Podczas gdy tradycyjne uczenie maszynowe optymalizuje już procesy takie jak kompletacja zamówień i konserwacja, generatywna sztuczna inteligencja jest gotowa na kolejną falę innowacji. Obiecuje nie tylko przewidywanie problemów, ale także proaktywne opracowywanie rozwiązań.

W raporcie podkreślono obecny poziom dojrzałości rynku, przeanalizowano konkretne przewagi konkurencyjne sztucznej inteligencji i wskazano, jakie strategiczne kroki muszą podjąć firmy, aby zachować odporność i rentowność w coraz bardziej złożonej i niestabilnej gospodarce światowej.

Co pokazują najnowsze badania „Stan sztucznej inteligencji w magazynowaniu”?

Nowe badanie „Stan sztucznej inteligencji w magazynowaniu” zostało przeprowadzone przez firmę Mecalux, wiodącego dostawcę technologii magazynowych i oprogramowania logistycznego, we współpracy z Intelligent Logistics Systems Lab (ILS) w Massachusetts Institute of Technology. To kompleksowe badanie opiera się na odpowiedziach ponad 2000 specjalistów z branży łańcuchów dostaw i magazynowania działających w 21 krajach. Wyniki badania malują jasny obraz: sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dawno wyszły poza status narzędzi eksperymentalnych i stały się kluczowymi czynnikami wpływającymi na wydajność, precyzję i rozwój pracowników w magazynach. Badanie pokazuje, że operatorzy magazynów na całym świecie nie znajdują się już w fazie odosobnionych projektów pilotażowych, lecz coraz częściej wdrażają sztuczną inteligencję w swoich codziennych działaniach.

Jak dojrzały jest obecnie rynek rozwiązań AI w zakresie operacji magazynowych?

Rynek rozwiązań AI w operacjach magazynowych osiągnął imponujący poziom dojrzałości. Według badania, ponad dziewięć na dziesięć magazynów korzysta z jakiejś formy AI lub zaawansowanej automatyzacji. Świadczy to nie tylko o wysokim wskaźniku adopcji, ale także o zaufaniu branży do tych technologii. Szczególnie godny uwagi jest fakt, że ponad połowa ankietowanych firm deklaruje działanie w oparciu o rosnącą lub pełną automatyzację. Ten wysoki wskaźnik automatyzacji jest szczególnie widoczny wśród dużych firm ze złożonymi sieciami logistycznymi i wieloma rozproszonymi lokalizacjami. Przejście od projektów pilotażowych do pełnego wdrożenia jest również widoczne w fakcie, że magazyny nie postrzegają już AI jedynie jako rozwiązania eksperymentalnego, ale jako ugruntowany element swoich codziennych operacji. Ta dojrzałość pozwala firmom wykorzystać zgromadzone doświadczenie i najlepsze praktyki.

Jakie konkretne zastosowania sztucznej inteligencji znajdują zastosowanie w operacjach magazynowych?

Praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) w operacjach magazynowych obejmuje kilka kluczowych funkcji operacyjnych. Kompletacja zamówień, znana również jako pick-and-pack, należy do najczęstszych zastosowań, ponieważ systemy AI mogą optymalizować trasy i zmniejszać liczbę błędów. Optymalizacja zapasów to kolejny kluczowy obszar zastosowań, w którym AI wykorzystuje modele predykcyjne do efektywniejszego zarządzania zapasami i unikania nadmiernych zapasów. Szczególnie ważnym obszarem zastosowań jest konserwacja sprzętu i maszyn. W tym przypadku AI umożliwia konserwację zapobiegawczą poprzez monitorowanie stanu, minimalizując przestoje i wydłużając żywotność sprzętu. Planowanie pracy również znacząco korzysta z systemów AI, które tworzą optymalne plany rozmieszczenia personelu, uwzględniając wydajność i zadowolenie pracowników. Kolejnym obszarem zastosowań jest monitorowanie bezpieczeństwa, w którym systemy wspierane przez AI mogą wykrywać i monitorować potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa. Te różnorodne zastosowania dowodzą, że AI nie tylko usprawnia pojedynczą funkcję, ale przekształca cały system magazynowy.

Jakie korzyści konkurencyjne przynosi wdrożenie sztucznej inteligencji?

Według Javiera Carrillo, CEO Mecaluxu, inteligentne magazyny przewyższają konkurencję w trzech kluczowych wymiarach: wolumenie, precyzji i adaptacyjności. Firmy inwestujące w sztuczną inteligencję nie tylko szybciej przetwarzają zamówienia i ruchy zapasów, ale także wykazują się większą dokładnością swoich operacji. Co więcej, stają się bardziej odporne na wahania rynku i elastyczniejsze w dostosowywaniu się do zmieniających się potrzeb. To połączenie zwiększonej szybkości, dokładności i lepszej adaptacyjności pozwala firmom szybciej reagować na zmiany rynkowe i lepiej służyć swoim klientom. Carrillo podkreśla, że ​​firmy te nie tylko osiągają lepsze wyniki w krótkim okresie, ale są również bardziej przewidywalne i lepiej przygotowane na wahania koniunktury w dłuższej perspektywie. Jest to szczególnie ważne w globalnym łańcuchu dostaw, który stoi w obliczu coraz bardziej złożonych wyzwań.

Jaki jest zwrot z inwestycji w wdrożenie sztucznej inteligencji w magazynach?

Wskaźniki zwrotu z inwestycji w implementację sztucznej inteligencji (AI) w magazynach są, według badania, wyjątkowo pozytywne. Większość ankietowanych firm przeznacza od 11 do 30 procent swojego budżetu na technologie magazynowe na inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Szczególnie zachęcający jest fakt, że inwestycje te zazwyczaj zwracają się w ciągu dwóch do trzech lat. Ten stosunkowo krótki okres zwrotu pokazuje, że inwestycje szybko przynoszą wymierne rezultaty. Pozytywny zwrot z inwestycji (ROI) można przypisać kilku konkretnym usprawnieniom. Jednym z najważniejszych jest zwiększona dokładność inwentaryzacji, która minimalizuje błędy w zarządzaniu magazynem i zmniejsza kosztowne opłaty za błędy. Ponadto sztuczna inteligencja prowadzi do natychmiastowej poprawy wydajności, mierzonej zwiększoną przepustowością i optymalizacją procesów. Efektywność pracy wzrasta dzięki lepszemu planowaniu i wykorzystaniu zasobów, a redukcja błędów bezpośrednio przyczynia się do oszczędności kosztów. Te wymierne usprawnienia stanowią podstawę szybkiego zwrotu z inwestycji.

Jakie czynniki skłaniają firmy do inwestowania w rozwiązania AI?

Czynniki napędzające inwestycje w sztuczną inteligencję (AI) w operacje magazynowe są zróżnicowane i odzwierciedlają wyzwania współczesnego zarządzania łańcuchem dostaw. Głównym czynnikiem są oszczędności kosztów osiągane dzięki bardziej wydajnemu działaniu. Rosnące oczekiwania klientów odgrywają równie ważną rolę, ponieważ oczekują oni szybszych dostaw i większej niezawodności. Niedobory siły roboczej w wielu regionach stały się kluczowym czynnikiem, ponieważ firmy wykorzystują AI do obsługi większych wolumenów przy mniejszej liczbie personelu. Cele zrównoważonego rozwoju są coraz ważniejszym czynnikiem, ponieważ AI może zmniejszyć zużycie energii i ilość odpadów. Wreszcie, presja konkurencyjna jest stałym czynnikiem motywującym firmy, ponieważ obawiają się one wyprzedzenia przez konkurentów wyposażonych w AI. To połączenie czynników ekonomicznych, operacyjnych i strategicznych wyjaśnia, dlaczego inwestycje w AI w magazyny są tak powszechne.

Jakie wyzwania pojawiają się przy rozszerzaniu rozwiązań AI?

Pomimo postępów i pozytywnych wyników, firmy nadal stoją przed poważnymi wyzwaniami w zakresie skalowania wdrożeń AI. Według dr. Matthiasa Winkenbacha, dyrektora laboratorium ILS w MIT, najtrudniejsza część nie leży w rozwoju ani początkowym wdrożeniu, ale w końcowym etapie integracji: płynnej integracji ludzi, danych i analiz z istniejącymi systemami. Jest to kluczowy punkt, ponieważ wiele firm musi pracować ze starszymi systemami, które nie zostały zaprojektowane z myślą o integracji AI. Jedną z największych przeszkód jest brak wiedzy technicznej w wielu operacjach magazynowych, które tradycyjnie nie były zorientowane na technologię. Integracja systemów stanowi wyzwanie techniczne, ponieważ nowe systemy AI muszą komunikować się ze starszymi maszynami i oprogramowaniem. Jakość danych jest często niedocenianym problemem, ponieważ systemy AI są tak dobre, jak dane, na których są trenowane, a wiele firm zmaga się z rozdrobnionymi lub niekompletnymi źródłami danych. Koszty wdrożenia stanowią również barierę, szczególnie dla mniejszych firm z ograniczonymi budżetami IT. Wyzwania te odzwierciedlają znaczny nakład pracy wymagany do połączenia zaawansowanych narzędzi AI z istniejącymi systemami starszej generacji.

Jakie czynniki pomagają firmom pokonywać wyzwania związane ze sztuczną inteligencją?

Pomimo wyzwań, badanie pokazuje, że firmy mają solidne podstawy, aby je pokonać. Według ankietowanych firm, posiadają one solidne podstawy w zakresie zarządzania danymi i projektami, co stanowi dobrą podstawę do wdrażania sztucznej inteligencji (AI). Firmy zidentyfikowały kilka czynników przyspieszających trwający trend wdrażania AI. Korzystanie z odpowiednich narzędzi jest kluczowe, ponieważ specjalistyczne rozwiązania programowe mogą ułatwić integrację. Przejrzyste plany działania pomagają firmom ustrukturyzować proces wdrażania AI i zjednoczyć interesariuszy. Większe budżety są niezbędne, aby pokryć koszty wdrożenia i uniknąć przedwczesnego zakończenia projektu. Niezbędne jest większe wewnętrzne doświadczenie, ponieważ pracownicy z doświadczeniem w dziedzinie AI mogą szybciej wdrażać rozwiązania i unikać pułapek. Ponadto kultura korporacyjna ma duże znaczenie dla pokonywania oporu i kształtowania nastawienia na innowacje. Organizacje, które łączą te czynniki, łatwiej z powodzeniem wdrażają i skalują AI.

Czy wdrożenie sztucznej inteligencji zagrozi miejscom pracy?

Kluczowym punktem poruszonym w badaniu jest powszechna obawa, że ​​automatyzacja i sztuczna inteligencja doprowadzą do masowej utraty miejsc pracy. Raport wyraźnie obala te obawy i przedstawia inny obraz. Według badań, sztuczna inteligencja nie zastępuje ludzi, ale raczej zwiększa produktywność i satysfakcję z pracy oraz otwiera nowe możliwości zatrudnienia. Jest to kluczowe odkrycie, które przeczy popularnej narracji o masowej utracie miejsc pracy z powodu automatyzacji. Ponad trzy czwarte przebadanych firm, czyli około 75 procent, odnotowało wymierny wzrost produktywności pracowników po wdrożeniu sztucznej inteligencji. Co ważniejsze, wdrożenia te doprowadziły również do wzrostu satysfakcji z pracy, co sugeruje, że pracownicy uważają swoją pracę za mniej powtarzalną i bardziej satysfakcjonującą. Jeszcze bardziej imponujący jest fakt, że ponad połowa przebadanych firm, czyli ponad 50 procent, zgłosiła zwiększenie zatrudnienia po wdrożeniu sztucznej inteligencji. Sugeruje to, że operacje magazynowe wspomagane sztuczną inteligencją rozwijają się szybciej i wymagają bardziej wykwalifikowanych pracowników do obsadzenia nowo utworzonych stanowisk.

LTW Intralogistics – Inżynierowie przepływu – Zdjęcie: LTW Intralogistics GmbH

LTW oferuje swoim klientom nie pojedyncze komponenty, lecz zintegrowane, kompletne rozwiązania. Doradztwo, planowanie, komponenty mechaniczne i elektrotechniczne, technologia sterowania i automatyki, a także oprogramowanie i serwis – wszystko jest połączone w sieć i precyzyjnie skoordynowane.

Własna produkcja kluczowych komponentów jest szczególnie korzystna. Pozwala to na optymalną kontrolę jakości, łańcuchów dostaw i interfejsów.

LTW to synonim niezawodności, przejrzystości i partnerskiej współpracy. Lojalność i uczciwość są głęboko zakorzenione w filozofii firmy – uścisk dłoni wciąż ma tu znaczenie.

Nadaje się do:

• Rozwiązania LTW

Jak firmy planują inwestycje w sztuczną inteligencję na przyszłość?

Przyszłe plany firm dotyczące sztucznej inteligencji (AI) są ambitne i świadczą o silnym zaufaniu do tej technologii. Prawie wszystkie ankietowane firmy planują dalsze rozszerzanie wykorzystania AI w ciągu najbliższych dwóch do trzech lat. To konsekwentne, przyszłościowe podejście pokazuje, że firmy postrzegają AI nie jako jednorazowe wdrożenie, ale jako ciągły rozwój. Uderzającym wskaźnikiem tego zaufania jest fakt, że 87 procent ankietowanych firm planuje zwiększyć swoje budżety na AI w przyszłości. To silnie sugeruje, że firmy są nie tylko zadowolone ze swoich obecnych inwestycji w AI, ale także rozumieją, że dalsze inwestycje są konieczne, aby pozostać konkurencyjnymi. Jeszcze bardziej imponujący jest fakt, że 92 procent firm już wdraża lub planuje nowe projekty AI. To pokazuje, że wdrożenie AI nie jest już wyjątkiem, ale regułą. Liczby te wskazują na szybko ewoluujący ekosystem, w którym firmy nieustannie poszukują nowych sposobów wykorzystania AI do optymalizacji swoich działań.

Jaką rolę odgrywa sztuczna inteligencja generatywna w nowoczesnych operacjach magazynowych?

Według badania, kolejna fala innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) będzie dotyczyć technologii podejmowania decyzji, w szczególności sztucznej inteligencji generatywnej. Firmy opisują sztuczną inteligencję generatywną jako najcenniejszą metodę w nowoczesnych centrach logistycznych i doceniają jej różnorodne zastosowania. Jednym z nich jest zautomatyzowane dokumentowanie, gdzie sztuczna inteligencja generatywna może automatycznie tworzyć i aktualizować dokumenty, redukując pracę ręczną. Optymalizacja dystrybucji w magazynach to kolejne zastosowanie, w którym sztuczna inteligencja generatywna może sugerować innowacyjne wzorce dystrybucji, których tradycyjne podejścia nie uwzględniają. Projektowanie procesów również korzysta z sztucznej inteligencji generatywnej, która może opracowywać nowe i bardziej wydajne projekty procesów. Szczególnie technicznym zastosowaniem jest generowanie kodu dla systemów automatyki, gdzie sztuczna inteligencja generatywna może automatycznie pisać kod sterujący systemami zarządzania magazynem i robotyką. Według dr. Matthiasa Winkenbacha istnieje istotne rozróżnienie między tradycyjnym uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją generatywną.

Czym różnią się tradycyjne uczenie maszynowe i generatywna sztuczna inteligencja w logistyce?

Dr Matthias Winkenbach z MIT wskazuje na fundamentalne rozróżnienie, które jest kluczowe dla zrozumienia przyszłości sztucznej inteligencji (AI) w magazynach. Tradycyjne uczenie maszynowe jest wysoce skuteczne w przewidywaniu problemów. Modele te mogą analizować, które warunki prowadzą do uszkodzeń maszyn, opóźnień w dostawach lub problemów z bezpieczeństwem i dostarczać firmom wczesne ostrzeżenia. Umożliwia to podejmowanie działań zapobiegawczych, które obniżają koszty i minimalizują przestoje. Generatywna sztuczna inteligencja (AI) działa natomiast inaczej, aktywnie wspierając opracowywanie rozwiązań. Może proponować nowe sposoby optymalizacji procesów lub innowacyjne rozwiązania problemów. Podczas gdy tradycyjne uczenie maszynowe mówi: „Pojawi się problem”, generatywna sztuczna inteligencja mówi: „Oto pięć sposobów na jego rozwiązanie”. Te uzupełniające się mocne strony oznaczają, że optymalnie wyposażony magazyn powinien wykorzystywać obie technologie. Właśnie dlatego firmy postrzegają dziś generatywną sztuczną inteligencję jako największy czynnik generujący wartość w magazynach. Umożliwia ona firmom nie tylko reagowanie na problemy, ale także proaktywne identyfikowanie i wdrażanie usprawnień.

W jaki sposób systemy sztucznej inteligencji zmieniają podstawowe zasady działania operacji magazynowych?

Sztuczna inteligencja prowadzi do fundamentalnej transformacji funkcjonowania operacji magazynowych, wykraczającej poza indywidualne optymalizacje. Inteligentne magazynowanie nie opiera się już na stałych, niezmiennych procesach, lecz na adaptacyjnych systemach, które potrafią dostosowywać się do nowych warunków. Maszyna do składowania i pobierania w tradycyjnym magazynie podąża ustalonymi trasami i procedurami, podczas gdy maszyna wyposażona w sztuczną inteligencję optymalizuje swoją trasę w czasie rzeczywistym w oparciu o aktualny stan magazynu. Prowadzi to nie tylko do wzrostu wydajności, ale także do zmniejszenia zużycia i wydłużenia żywotności sprzętu. Monitorowanie stanu maszyn to kolejny obszar, w którym zachodzą fundamentalne zmiany. Zamiast regularnej konserwacji zapobiegawczej w ustalonych odstępach czasu, systemy mogą monitorować rzeczywisty stan maszyn i wykonywać konserwację tylko w razie potrzeby. Jest to szczególnie ważne w przypadku maszyn stanowiących wąskie gardła, takich jak maszyny do składowania i pobierania, których przestoje mogą generować znaczne koszty. Gromadzenie i analiza danych stają się ważniejsze niż kiedykolwiek, ponieważ dane są „olejem”, który utrzymuje działanie systemów sztucznej inteligencji. Firmy muszą inwestować w solidną infrastrukturę danych, aby czerpać korzyści z AI.

Jakie inwestycje poza oprogramowaniem są konieczne?

Chociaż wiele uwagi poświęca się oprogramowaniu AI, udane wdrożenie wymaga inwestycji w kilku innych obszarach. Infrastruktura danych ma fundamentalne znaczenie, ponieważ AI wymaga danych wysokiej jakości. Może to wymagać inwestycji w czujniki, urządzenia IoT i systemy zarządzania danymi w celu gromadzenia istotnych informacji. Infrastruktura IT musi zostać zmodernizowana, aby obsługiwać moc obliczeniową wymaganą przez nowoczesne systemy AI. Usługi chmurowe staną się niezbędne dla wielu organizacji, ponieważ infrastruktura lokalna często jest niewystarczająca. Rozwój pracowników ma kluczowe znaczenie, ponieważ potrzebują oni szkoleń, aby pracować z nowymi systemami i czerpać z nich korzyści. Systemy zarządzania muszą być dostosowane do wspierania integracji ludzi i maszyn w środowiskach opartych na AI. Wreszcie, ważne jest zarządzanie zmianą w organizacji, ponieważ AI przekształca tradycyjne role i obowiązki. Organizacje, które rozumieją tę szerszą perspektywę inwestycyjną, mają większe szanse na sukces.

W jaki sposób małe i średnie magazyny mogą wdrożyć sztuczną inteligencję?

Badanie koncentruje się na większych operacjach, ale sugeruje, że sztuczna inteligencja staje się dostępna również dla mniejszych firm. Kluczem jest rozpoczęcie od skalowalnych rozwiązań, które nie wymagają ogromnego kapitału początkowego. Usługi sztucznej inteligencji oparte na chmurze pozwalają mniejszym firmom wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji bez konieczności posiadania rozbudowanej infrastruktury IT. Partnerstwo z dostawcami sztucznej inteligencji może pomóc mniejszym firmom skorzystać z wiedzy i doświadczenia bez konieczności tworzenia wszystkiego wewnętrznie. Skoncentrowane podejście, zaczynające się od jednego lub dwóch przypadków użycia, może przynieść sukcesy, które zachęcą do dalszego zaangażowania. Dzięki okresowi zwrotu wynoszącemu od dwóch do trzech lat, niewielkie zyski mogą szybko przełożyć się na zwrot z inwestycji, jeśli zastosuje się podejście etapowe. Ważne jest również, aby zasięgnąć porady dostawców z doświadczeniem w pracy z magazynami o podobnej wielkości, aby określić realistyczne oczekiwania.

Jakie aspekty zrównoważonego rozwoju wiążą się z wdrażaniem sztucznej inteligencji?

Zrównoważony rozwój staje się coraz bardziej kluczowym czynnikiem napędzającym inwestycje w sztuczną inteligencję w magazynach. Zoptymalizowane trasy dzięki systemom sztucznej inteligencji prowadzą do zmniejszenia zużycia energii przez maszyny i obniżenia kosztów transportu towarów między lokalizacjami. Inteligentne zarządzanie zapasami redukuje nadmierne zapasy i związane z nimi koszty magazynowania oraz ilość odpadów. Lepsze śledzenie zapasów zapobiega psuciu się towarów i marnotrawstwu, co jest szczególnie ważne w przypadku towarów łatwo psujących się. Zoptymalizowane wykorzystanie przestrzeni oznacza, że ​​magazyny wymagają mniej miejsca przy tej samej objętości, co pozwala zaoszczędzić na kosztach energii na ogrzewanie, chłodzenie i oświetlenie. Zmniejszone zapotrzebowanie na siłę roboczą dzięki automatyzacji może oznaczać konieczność transportu mniejszej liczby osób, co również zmniejsza emisje. Te aspekty zrównoważonego rozwoju są nie tylko korzystne dla środowiska, ale także atrakcyjne dla coraz bardziej świadomych klientów i mogą pomóc firmom w osiągnięciu celów ESG.

Jak wygląda przyszłość magazynowania?

Na podstawie ustaleń badania wyłania się przyszłość, w której sztuczna inteligencja nie będzie opcjonalna, ale kluczowa dla konkurencyjnych operacji magazynowych. Firmy, które nie zainwestują w sztuczną inteligencję, będą miały coraz większe trudności z dotrzymaniem kroku konkurentom korzystającym z AI. Następne dwa do trzech lat będą kluczowe, ponieważ prawdopodobnie wyłonią się zwycięzcy i przegrani tej transformacji. Rola pracowników ulegnie zmianie, z mniejszą liczbą powtarzalnych zadań i większym naciskiem na monitorowanie, optymalizację i rozwiązywanie problemów. Nowe profile zawodowe pojawią się wraz z zanikaniem tradycyjnych stanowisk magazynowych. Firmy, które zainwestują w przekwalifikowanie swoich pracowników, będą lepiej przygotowane. Globalne łańcuchy dostaw staną się bardziej elastyczne i wrażliwe na zakłócenia, co doprowadzi do powstania bardziej odpornych systemów. Firmy, które zbudują swoją inteligencję łańcucha dostaw, zyskają przewagę konkurencyjną. Integracja różnych technologii sztucznej inteligencji, od analityki predykcyjnej po sztuczną inteligencję generatywną, stanie się normą. Wreszcie, prywatność danych i cyberbezpieczeństwo będą zyskiwać na znaczeniu, ponieważ operacje magazynowe będą coraz bardziej zależne od strumieni danych. Firmy, które poważnie traktują te aspekty bezpieczeństwa, będą mniej narażone na cyberzagrożenia.

Jak firmy powinny planować proces transformacji w kierunku sztucznej inteligencji?

Ustrukturyzowane podejście do transformacji AI jest niezbędne do osiągnięcia sukcesu. Pierwszym krokiem powinna być dogłębna analiza obecnego stanu rzeczy, aby zrozumieć, które procesy wymagają optymalizacji i gdzie AI może przynieść największą wartość. Zdefiniowanie jasnych wskaźników KPI (Key Performance Indicators) jest istotne dla pomiaru sukcesu. Zbudowanie dedykowanego zespołu AI z niezbędnymi umiejętnościami jest kluczowe, ponieważ wdrożenie AI wymaga specjalistycznej wiedzy. Priorytetyzacja szybkich rezultatów może przynieść wczesne sukcesy, które zapewnią wsparcie i budżet na większe projekty. Współpraca z zewnętrznymi ekspertami i dostawcami może zmniejszyć ryzyko wdrożenia i przyspieszyć proces. Komunikacja z pracownikami na temat planowanych zmian jest ważna dla zmniejszenia oporu i zwiększenia akceptacji. Regularny przegląd i dostosowywanie strategii w oparciu o wyniki zapewnia organizacjom elastyczność i możliwość dostosowywania swoich planów. Wreszcie, należy przyjąć długoterminową perspektywę, ponieważ transformacja AI nie jest jednorazowym projektem, ale ciągłym rozwojem.

Niezbędność sztucznej inteligencji w nowoczesnym zarządzaniu magazynem

Badanie „Stan sztucznej inteligencji w magazynach” przeprowadzone przez Mecalux i MIT jasno pokazuje, że znajdujemy się w przełomowym momencie ewolucji magazynowania. Sztuczna inteligencja nie jest już technologią przyszłości, lecz przyszłościową technologią, wdrożoną już w większości nowoczesnych operacji magazynowych. Korzyści są oczywiste i wymierne: wzrost wydajności, szybszy zwrot z inwestycji oraz tworzenie nowych miejsc pracy zamiast ich utraty. Firmy inwestujące w sztuczną inteligencję dążą obecnie nie tylko do uzyskania krótkoterminowej przewagi konkurencyjnej, ale także do długoterminowej konkurencyjności. Wyzwania są realne, ale możliwe do pokonania dzięki odpowiedniej strategii, odpowiednim narzędziom i odpowiedniemu nastawieniu. Dla operatorów magazynów pytanie nie brzmi już, czy wdrażać sztuczną inteligencję, ale jak szybko i kompleksowo to zrobić, aby utrzymać konkurencyjność i zabezpieczyć swoją działalność na przyszłość.

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi

Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc

Nasze globalne doświadczenie branżowe i biznesowe w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu - Zdjęcie: Xpert.Digital

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:

• Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
• Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych