Niewidzialne wąskie gardło: dlaczego ostatnia mila zaczyna się na półce w magazynie

Najdroższe zadanie manualne w magazynie: dlaczego logistyka wkrótce stanie się niemożliwa bez sztucznej inteligencji

Dostawa tego samego dnia nie jest już luksusem, lecz absolutnym standardem. Podczas gdy klienci oczekują, że ich zamówienia dotrą do ich drzwi w rekordowym czasie, branża logistyczna zmaga się za kulisami z bezprecedensowym, strukturalnym niedoborem wykwalifikowanych pracowników. Wąskie gardło w tym konflikcie celów często leży tam, gdzie automatyzacja osiągnęła już swoje granice: kompletacja zamówień, słynny „ostatni krok”. Właśnie tutaj nowa generacja uczących się robotów wspomaganych sztuczną inteligencją obiecuje przełom. Zamiast kosztownych, kompleksowych remontów, te inteligentne systemy dostosowują się do istniejącej infrastruktury magazynowej, uczą się niezależnie z każdym kompletowanym produktem i łagodzą niedobory kadrowe, nie eliminując przy tym zbędnych pracowników. Dowiedz się, dlaczego sztywne systemy są przestarzałe, jak technologia ta sprawdza się w praktyce i dlaczego inteligentne roboty kompletujące będą decydować o konkurencyjności w obszarze realizacji zamówień jutra.

Czy Twój proces kompletacji zamówień jest w stanie sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu?

Do 2026 roku dostawa tego samego dnia nie będzie już czynnikiem różnicującym, a stanie się nowym oczekiwaniem. W Stanach Zjednoczonych ponad 80% wszystkich dostaw e-spożywczych jest realizowanych tego samego dnia, a w tym segmencie udział zamówień dostarczanych w czasie krótszym niż trzy godziny wzrósł z nieco ponad połowy do prawie dwóch trzecich wszystkich dostaw w ciągu jednego kwartału. Cały ten wzrost rynku w tym okresie wynikał z zamówień realizowanych w ciągu godziny. Jednocześnie ultraszybka dostawa w czasie krótszym niż godzina stanowiła już 18% wszystkich zamówień z dostawą i 10% zamówień z dostawą do domu.

To przyspieszenie przesuwa wąskie gardło w łańcuchu wartości tam, gdzie jest najmniej widoczne, ale ma największy wpływ: do strefy kompletacji. Każde skrócenie czasu dostawy na początku natychmiast zwiększa presję na procesy w magazynie, zwłaszcza na tzw. „ostatnim etapie”, czyli wyjmowaniu pojedynczych artykułów z pojemników i pakowaniu ich do wysyłki. Dla firm z branży e-grocery i usług logistycznych oznacza to jednocześnie więcej zamówień, więcej wariantów produktów i coraz krótsze terminy realizacji, a margines błędu zbliża się do zera.

Obciążenie strukturalne zamiast tymczasowego wąskiego gardła

Niedobór wykwalifikowanych pracowników w logistyce magazynowej nie jest już zjawiskiem sezonowym, lecz strukturalnym uwarunkowaniem branży. Według statystyk IAB, w 2025 roku w Niemczech ponad 60 000 stanowisk w logistyce magazynowej pozostawało nieobsadzonych, co stanowi znaczny wzrost w porównaniu z latami poprzednimi. Dla porównania, w czwartym kwartale 2024 roku około 45% ankietowanych firm magazynowych stwierdziło, że ich działalność jest obecnie utrudniona przez niedobór wykwalifikowanych pracowników, podczas gdy na początku badania w 2009 roku odsetek ten wynosił poniżej dziesięciu procent. Chociaż niedobór ten nieznacznie zmniejszył się w porównaniu z ostatnim szczytem, ​​nadal utrzymuje się na historycznie wysokim poziomie.

Wynika to z połączenia czynników, które trudno rozwiązać w krótkim okresie. Około jedna trzecia pracowników logistyki ma już ponad 50 lat, a młodsi pracownicy coraz częściej wybierają karierę akademicką zamiast szkoleń zawodowych w magazynowaniu lub spedycji. Do tego dochodzą zadania wymagające wysiłku fizycznego, praca zmianowa i niższe płace w porównaniu z innymi sektorami, co dodatkowo zmniejsza atrakcyjność pracy w magazynie. Chociaż większość (63,3%) specjalistów ds. logistyki uważa, że ​​osoby zmieniające karierę z innych branż mogłyby przynajmniej częściowo złagodzić niedobór kadr, sam ten efekt nie wystarczy, aby zniwelować lukę strukturalną.

To połączenie rosnącego popytu i malejącej dostępności personelu tworzy konflikt celów, który wielu menedżerów operacyjnych zna z własnego doświadczenia: oczekuje się wzrostu wydajności i dokładności, podczas gdy zasoby niezbędne do osiągnięcia tych celów stają się coraz bardziej ograniczone. Wahania w wydajności kompletacji zamówień, na przykład z powodu zwolnień lekarskich, dużej rotacji personelu lub sezonowych szczytów, prowadzą w konsekwencji do opóźnień, które bezpośrednio wpływają na postrzeganie ich przez klientów.

Robotyka jako odpowiedź na problem procesowy, a nie cel sam w sobie

W tym miejscu pojawia się nowa generacja robotów kompletacyjnych opartych na sztucznej inteligencji, zasadniczo różniących się od starszych, sztywnych rozwiązań automatyzacyjnych. Poprzednie roboty kompletacyjne wymagały skomplikowanego programowania i stałych punktów chwytania dla każdego nowego produktu, co czyniło je niepraktycznymi w przypadku asortymentu o dużym zróżnicowaniu, typowego dla sektora e-grocery. Nowoczesne systemy wykorzystują natomiast trójwymiarowe przetwarzanie obrazu w połączeniu z wstępnie wytrenowanymi algorytmami głębokiego uczenia się, aby rozpoznawać i chwytać produkty niezależnie od kształtu, rozmiaru, przezroczystości czy faktury powierzchni, bez konieczności oddzielnego szkolenia dla każdego produktu.

Uderzający przykład pochodzi od szwajcarskiego specjalisty od okuć OPO Oeschger, który celowo wybrał odwrotne podejście, integrując rozwiązanie kompletacji wspierane przez sztuczną inteligencję: zamiast dostosowywać magazyn do robota, robot został dostosowany do istniejącego magazynu. Robot kompletacyjny został zintegrowany bezpośrednio z istniejącym stanowiskiem kompletacji zamówień i przejmuje dokładnie te czynności, które wcześniej były wykonywane ręcznie: zdejmowanie mat antypoślizgowych z kontenerów docelowych, pobieranie potrzebnych artykułów z kontenerów źródłowych i umieszczanie ich w kartonie wysyłkowym, zanim istniejący system przenośników przejmie dalszy przepływ materiałów. Sztuczna inteligencja samodzielnie rozpoznaje artykuły i decyduje, jak produkt zostanie umieszczony i ułożony w kontenerze docelowym.

To podejście integracyjne ma kluczowe znaczenie ekonomiczne, ponieważ obala powszechne przekonanie, że automatyzacja nieuchronnie wymaga gruntownej przebudowy infrastruktury magazynowej. Systemy robotyczne można coraz częściej integrować z istniejącymi stanowiskami kompletacyjnymi, technologią przenośników i systemami magazynowymi, takimi jak AutoStore, zamiast wymagać całkowitej przebudowy obiektu. To znacznie obniża barierę inwestycyjną, umożliwiając operatorom stopniowe, a nie destrukcyjne wdrażanie automatyzacji.

Jak technologia sprawdziła się w praktyce

Korzyści płynące z tych systemów są najbardziej widoczne w przypadku wdrożeń operacyjnych na dużą skalę. Grupa Rohlik, operator internetowych platform spożywczych Knuspr i Gurkerl, rozszerzyła wdrożenie do 24 robotów kompletacyjnych sterowanych przez sztuczną inteligencję w swoim berlińskim centrum logistycznym w Schönefeld, po początkowym wdrożeniu jednego robota w tym samym miejscu. Roboty te kompletują obecnie zamówienia w centrach realizacji zamówień w Berlinie i Wiedniu, a w kolejnych lokalizacjach, takich jak Frankfurt, planowane jest ich wdrożenie w nadchodzących miesiącach. Firma planuje nawet zwiększenie liczby robotów do trzycyfrowej w perspektywie długoterminowej. Roboty przejmują jeden z ostatnich ręcznych etapów operacji magazynowych: precyzyjne chwytanie i pakowanie pojedynczych produktów, zarówno w warunkach chłodniczych, jak i niechłodniczych.

Dyrektor ds. Automatyzacji i Ekspansji w firmie Rohlik podkreśla, że ​​ten program robotyki został opracowany od podstaw, aby fundamentalnie przekształcić dostawy żywności, a jego skalowanie na wielu rynkach jednocześnie położyło podwaliny pod przyszłość zautomatyzowanej logistyki w sektorze e-grocery. Podobne efekty można zaobserwować również poza sektorem spożywczym. W zakładzie produkcyjnym, który wdrożył proces intralogistyczny oparty na sztucznej inteligencji, całkowity czas realizacji zamówienia skrócił się o 84%, a czas realizacji zamówienia do wysyłki o 77%. W innym udokumentowanym przypadku wskaźnik błędów spadł o 68%, a wydajność wzrosła dwucyfrowo, a cały proces kompletacji zamówień został przestawiony w ciągu jednego tygodnia.

Dostawcy rozwiązań automatyki z sektora inżynierii mechanicznej również pozycjonują się w tym obszarze. Siemens, we współpracy ze specjalistą w dziedzinie intralogistyki, firmą Mecalux, opracował oprogramowanie do przetwarzania obrazu wspomagane sztuczną inteligencją o nazwie Simatic Robot Pick AI. Umożliwia ono robotom chwytanie dowolnego przedmiotu, niezależnie od jego kształtu i rozmiaru, umożliwiając tym samym realizację systemów o wysokiej przepustowości, wykonujących do 1000 operacji kompletacji na godzinę i pracujących 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. W ramach innej współpracy, Siemens, Universal Robots i producent kamer Zivid połączyli swoje technologie, aby niezawodnie wykrywać nawet obiekty przezroczyste i półprzezroczyste, co wcześniej stanowiło poważne wyzwanie techniczne, zwłaszcza w przypadku opakowań wykonanych ze szkła lub przezroczystej folii.

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.

W związku z tym:

• Rozwiązania LTW

Od sztywnego automatu do systemu uczącego się

Z ekonomicznego punktu widzenia, decydującym postępem tej generacji technologii jest nie tylko sama automatyzacja, ale także przejście od automatyzacji opartej na regułach do automatyzacji uczącej się. Klasyfikacje branżowe wyróżniają obecnie kilka etapów rozwoju automatyzacji kompletacji zamówień, od prostych systemów półautomatycznych ze stałym przetwarzaniem obrazu i skanowaniem kodów kreskowych, poprzez w dużej mierze autonomiczne roboty, po inteligentne, uczące się roboty kompletujące, które są obecnie uważane za najbardziej zaawansowany etap. Na tym najwyższym poziomie kluczowa jest zdolność robota do ciągłego samodoskonalenia, umożliwiająca systemowi działanie nie tylko autonomiczne, ale także adaptacyjne i samooptymalizujące się.

Ten komponent uczenia się rozwiązuje kluczowy problem ekonomiczny poprzednich generacji automatyzacji: brak skalowalności w przypadku zmian lub rozwoju asortymentu produktów. Dzięki systemom, które posiadają już wstępnie wytrenowane możliwości sztucznej inteligencji, nowe produkty nie muszą być już indywidualnie szkolone, ponieważ podstawowe możliwości obejmują już szerokie spektrum obiektów. Jest to szczególnie ważne w branżach o bardzo dynamicznym asortymencie produktów, takich jak farmaceutyka, moda, e-commerce i przetwarzanie zwrotów. Autonomiczny robot mobilny, który porusza się po alejkach magazynu z wózkiem sklepowym niczym człowiek, kompletując i konsolidując zamówienia, został już wyszkolony na ponad miliardzie kompletacji. Uczenie maszynowe zwiększa precyzję każdego kolejnego kompletowania, a uzupełniająca stacja „towar do człowieka” dla ciężkich lub trudno dostępnych przedmiotów zapewnia stałą, 100-procentową niezawodność kompletacji.

Co więcej, takie systemy nie wymagają stałej infrastruktury, takiej jak regały czy przenośniki taśmowe, i działają ze standardowymi regałami i pojemnikami, co umożliwia szybkie wdrożenie i kompleksową automatyzację łańcucha dostaw bez konieczności zasadniczej zmiany istniejących procesów logistycznych. To lekkie podejście infrastrukturalne znacząco różni się od systemów magazynowania sześciennego czy rozwiązań wahadłowych, które wymagają stałych struktur kratowych, zapewniając operatorom znacznie większą elastyczność w stopniowej automatyzacji istniejących obiektów.

Czynnik ludzki pozostaje kluczowy

Pomimo imponującego postępu technologicznego, wykorzystanie robotyki opartej na sztucznej inteligencji (AI) w żadnym wypadku nie oznacza całkowitego wyeliminowania pracy ludzkiej z magazynu. Coraz częściej pojawia się model hybrydowy, w którym roboty niezawodnie i bez wysiłku wykonują standardowe, powtarzalne lub wymagające ergonomii zadania kompletacyjne, podczas gdy pracownicy są odciążeni z tych obowiązków i mogą skupić się na wyjątkowych sytuacjach, kontroli jakości lub ogólnym zarządzaniu procesami. Ten podział pracy okazuje się szczególnie cenny w obliczu utrzymującego się niedoboru wykwalifikowanej siły roboczej, ponieważ kieruje istniejące zasoby kadrowe konkretnie do zadań, które rzeczywiście wymagają ludzkiej oceny.

Z perspektywy ekonomicznej, ten rozwój można również postrzegać jako reakcję na zmiany demograficzne. Biorąc pod uwagę, że jedna trzecia pracowników ma już ponad 50 lat, a liczba młodych osób wchodzących na rynek pracy stale maleje, automatyzacja wymagających fizycznie, powtarzalnych zadań wydaje się mniej zagrożeniem dla miejsc pracy, a bardziej konieczną rekompensatą za strukturalne wąskie gardło, którego nie da się rozwiązać wyłącznie poprzez rekrutację. Związek ten jest również wyraźnie dostrzegany z perspektywy dostawcy: skutki niedoboru siły roboczej można złagodzić dzięki sterowanym przez sztuczną inteligencję robotom kompletującym zamówienia, jednocześnie zwiększając wydajność operacyjną w magazynach.

Ocena ekonomiczna inwestycji w porównaniu z korzyściami

Kluczowe pytanie biznesowe przy wdrażaniu takich systemów dotyczy nie tyle wykonalności technicznej, którą można obecnie uznać za w dużej mierze rozwiązaną, ile raczej rachunku ekonomicznego w każdym indywidualnym przypadku. Co kluczowe, nowoczesne rozwiązania robotyki opartej na sztucznej inteligencji (AI) można zintegrować z istniejącymi stanowiskami kompletacji zamówień, zamiast wymagać całkowicie nowego systemu, co znacznie skraca okres amortyzacji w porównaniu z tradycyjnymi, masowymi inwestycjami w zautomatyzowane systemy magazynowe. Dla operatorów korzystających z istniejącej technologii przenośników lub systemów AutoStore oznacza to, że ostatni, wcześniej manualny krok można zmodernizować bez przerywania istniejącego przepływu materiałów.

Jednocześnie udokumentowany wzrost wydajności dowodzi znaczącego wpływu na sytuację ekonomiczną. 68-procentowa redukcja wskaźnika błędów, w połączeniu z dwucyfrowym wzrostem produktywności w ciągu zaledwie tygodnia od wdrożenia, to skala praktycznie niemożliwa do osiągnięcia przy tradycyjnych optymalizacjach procesów. Co więcej, przepustowość do 1000 kompletacji zamówień na godzinę w trybie ciągłym 24/7 pokazuje, że systemy te nie tylko rekompensują niedobory kadrowe, ale także mogą zapewnić dodatkową wydajność, co jest niezbędne do obsługi szczytowego zapotrzebowania na dostawy tego samego dnia i w trybie ultraszybkim.

Niemniej jednak należy pamiętać, że nie każdy asortyment produktów i nie każda struktura magazynu równie dobrze nadaje się do robotyzacji. Systemy oparte na stałych punktach chwytania i prefabrykowanych obiektach oferują mniejszą elastyczność niż adaptacyjne, uczące się rozwiązania. Dlatego wybór odpowiedniego poziomu automatyzacji zależy od konkretnego asortymentu produktów, wolumenu zamówień i istniejącej infrastruktury. Firmy, które przedwcześnie inwestują w nieodpowiednie systemy, ryzykują, że nie osiągną oczekiwanych korzyści w zakresie efektywności i zamiast tego wprowadzą dodatkową złożoność do swoich procesów.

Krajobraz realizacji zamówień w nadchodzących latach

Połączenie strukturalnego niedoboru wykwalifikowanych pracowników, rosnących kosztów operacyjnych oraz oczekiwań klientów, które nieubłaganie przesuwają się w kierunku dostaw tego samego dnia, a nawet później niż tego samego dnia, sprawia, że ​​automatyzacja kompletacji zamówień jest jedną z najpilniejszych decyzji inwestycyjnych w branży realizacji zamówień w nadchodzących latach. Sztuczna inteligencja w logistyce ewoluuje od projektu opartego wyłącznie na automatyzacji w kompleksową, opartą na sztucznej inteligencji dyscyplinę procesową, która integruje bezpieczeństwo, jakość danych i zgodność procesów z automatyzacją, zamiast obsługiwać odizolowane, autonomiczne rozwiązania. Instytucje badawcze, takie jak Instytut Fraunhofera ds. Przepływu Materiałów i Logistyki, również podkreślają, że oparta na sztucznej inteligencji optymalizacja lokalizacji magazynowych, automatyczna identyfikacja nośników ładunków oraz przeniesienie symulowanych procesów robotycznych do rzeczywistych środowisk coraz częściej idą w parze, umożliwiając proaktywne planowanie i uwalniając dodatkowy potencjał efektywności.

Operatorzy, którzy obecnie rozważają inwestycję w robotykę kompletacyjną opartą na sztucznej inteligencji, mogą znaleźć wiarygodne wzorce na rynku: od ukierunkowanej integracji z pojedynczym stanowiskiem kompletacyjnym po skalowanie do flot wielu robotów, a potencjalnie setek, w wielu krajach. Kluczowe pytanie nie brzmi już zatem, czy sztuczna inteligencja zmieni kompletację zamówień, ale jak szybko poszczególne firmy będą w stanie wykorzystać tę zmianę, zanim dystans do już zautomatyzowanej konkurencji stanie się zbyt duży.

Chętnie będę pełnić rolę Twojego osobistego doradcy.

Możesz się ze mną skontaktować pod adresem wolfenstein∂xpert.digital lub

Po prostu zadzwoń do mnie pod numer +49 7348 4088 965 .

LinkedIn
 

 

Więcej informacji tutaj:

• Doradztwo i planowanie w zakresie magazynów wysokiego składowania: Zautomatyzowany magazyn wysokiego składowania – W pełni automatyczna optymalizacja składowania palet – Optymalizacja magazynu