Integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w logistyce magazynowej - Global Developments w Niemczech, UE, USA i Japonii

Przyszłość logistyki magazynowej: procesy kontrolowane przez AI dla maksymalnej wydajności

Sztuczna inteligencja (AI) opisuje zdolność maszyn lub oprogramowania do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji - takich jak logiczne myślenie, uczenie się, planowanie lub kreatywne rozwiązywanie problemów. Zasadniczo chodzi o systemy komputerowe z danych i mogą podejmować decyzje, a nie tylko przestrzegać ściśle określonych reguł. Uczenie maszynowe (ML) jest pod -wartości AI, w której algorytmy niezależnie identyfikują wzorce i dostosowują swoje zachowanie poprzez analizę dużych ilości danych. Mówiąc prościej, system ML uczy się na podstawie doświadczenia: jest „wyszkolony” z danymi historycznymi, a następnie może przewidzieć lub podejmować decyzje za pomocą nowych, nieznanych danych. W rezultacie AI jest w stanie nieustannie ulepszać własne prognozy i usługi, bez wyraźnego programowania przez ludzi dla każdego indywidualnego przypadku.

In der Logistik – und besonders in der Lagerlogistik – eröffnen KI und ML enorme Möglichkeiten. Branża logistyczna ma obszerne sieci i generuje ogromne ilości danych, co czyni go idealnym polem aplikacji dla sztucznej inteligencji. Na przykład algorytmy inteligentne mogą przewidzieć przyszłe wielkości zamówienia, obliczyć optymalne trasy lub kontrolować złożone procesy magazynowe. Systemy samokształcenia mogą podejmować decyzje szybciej i często dokładniej niż ludzie, szczególnie jeśli chodzi o przetwarzanie dużych ilości danych w czasie rzeczywistym. W nowoczesnych magazynach technologie AI są zatem wykorzystywane w różnych obszarach od zarządzania zapasami po wybór (kompilacja zamówień) kontroli transportu w magazynie.

Ogólnie rzecz biorąc, obowiązują następujące: AI w obozie naśladuje „myślenie” bardzo doświadczonego menedżera obozu, tylko że może uzyskać dostęp do znacznie więcej danych. Na przykład systemy AI mogą rozpoznać, które przedmioty dobrze się sprzedają, kiedy najbardziej wydajnie przechowywać towary, lub które ścieżki wózki widłowe powinny jeździć, aby zaoszczędzić czas. Te zautomatyzowane decyzje oparte na danych stanowią podstawę faktu, że AI i ML coraz bardziej przenikają logistykę magazynową.

Optymalizacja procesów magazynowych przez AI

Jedną z największych zalet sztucznej inteligencji w logistyce magazynowej jest optymalizacja istniejących procesów. Magazyny zależą od stałego prądu informacji - na przykład danych zapasów, danych zamówienia lub informacji o lokalizacji z towarów. Wo Menschen jedoch fehleranfällig sind oder nur begrenzt Informationen verarbeiten können, sorgt KI für Präzision und Geschwindigkeit. So kann KI etwa Daten in Echtzeit bereitstellen und analysieren, wodurch Fehler schneller erkannt und behoben werden, bevor sie zu Problemen führen. Rutynowe zadania, takie jak sprawdzanie zapasów lub gromadzenie nakładów towarów, można zautomatyzować, co łagodzi pracowników.

Systemy AI mogą również rozpoznać wzory w procesach magazynowych, które mogą tęsknić za ludzkim okiem. Dzięki tym analizom danych system lepiej rozumie obecną sytuację w magazynie, identyfikuje wąskie gardła lub nieefektywność i sugeruje ulepszenia. Praktycznym przykładem jest sposób, w jaki optymalizacja: algorytmy mogą analizować i optymalizować ścieżki spacerowe magazynów lub ciężarówek przemysłowych (np. Wózki widłowe). Na przykład listy wybierania jest sortowane w taki sposób, że pracownicy wybierają najkrótszą możliwą trasę przez magazyn. Zmniejsza to warunki, a zamówienia są złożone szybciej. Podobnie, funkcje AI mogą określić najlepszą przestrzeń do przechowywania dla każdego produktu- w oparciu o jego rozmiar, pokrycie i inne czynniki- aby złożyć depozyt i outsourcing bardziej wydajny.

Kolejnym ważnym aspektem jest zmniejszenie błędów i poprawa jakości. Systemy identyfikacji obrazu obsługiwanych przez AI mogą na przykład skanować pakiety i sprawdzić ich stan i wymiary po otrzymaniu. To rozpoznaje natychmiast, jeśli wystąpi uszkodzenie lub artykuł został nieprawidłowo oznaczony. Takie zautomatyzowane kontrole jakości zapewniają, że problemy są rozwiązywane na początku procesu i nie przechodzą przez cały łańcuch dostaw. Ponadto AI uczy się z czasem: początkowo błędy mogą nadal wystąpić, ale dzięki technikom uczenia maszynowego rozpoznawanie obrazu stale się poprawia i dodatkowo zmniejsza poziom błędów.

Wszystkie te optymalizacje ostatecznie prowadzą do większej wydajności i niższych kosztów operacji magazynowych. Roboty i systemy AI mogą wykonywać niektóre zadania znacznie szybciej i dokładniej niż ludzie, co zwiększa wydajność. Jednocześnie algorytmiczna ocena danych magazynowych umożliwia lepsze decyzje strategiczne- na przykład w planowaniu personelu i zasobów- co sprawia, że ​​nadrzędne procesy są bardziej wydajne. Rozwiązania AI mogą stale monitorować procesy, analizować ryzyko i działać proaktywnie (np. Rozpoznanie i przeciwdziałanie groźnemu wąskiemu gardłowi). Insgesamt verbessert sich so die Transparenz im Lager, und Probleme werden oft schon erkannt, bevor sie überhaupt entstehen. Wszystko to przyczynia się do obniżenia kosztów, ponieważ bardziej wydajny magazyn powoduje mniej odpadów, mniej kosztów błędów i optymalnie wykorzystuje godziny pracy. Według prognoz ekspertów technologie AI mogą zwiększyć wydajność w branży logistycznej w nadchodzących latach o znaczącą akcent, na przykład szacuje wzrost wydajności o ponad 40 % do 2035 r.

Podsumowując, AI zwiększa szybkość, dokładność i elastyczność procesów magazynowych. Odbywa się to od szybszego znalezienia i wysyłania produktów, minimalizowania różnic zapasów, po lepszą koordynację z innymi obszarami łańcucha dostaw. Dla firm oznacza to wyższe wyniki ich magazynu, jednocześnie łagodząc pracowników monotoniki lub złożonych zadań.

Nadaje się do:

• Zapasy na limicie? Automatyzacja magazynu: optymalizacja magazynu vs modernizacja – właściwa decyzja dla Twojego magazynu

Prognoza popytu i zarządzanie zapasami z ML

Centralną dziedziną zastosowania uczenia maszynowego w logistyce magazynowej jest prognoza wymagań. Oznacza to prognozę przyszłego popytu - pytanie: Który produkt jest potrzebny, kiedy i w jakiej ilości? Dokładna odpowiedź na to pytanie jest warta złota, ponieważ umożliwia optymalne kontrolowanie zapasów. Zu viel Ware auf Lager bindet Kapital und Lagerfläche unnötig, zu wenig Ware führt zu Lieferengpässen und unzufriedenen Kunden. KI-basierte Systeme können dieses Dilemma entschärfen, indem sie auf Grundlage großer Datenmengen sehr genaue Vorhersagen treffen.

Nowoczesne modele uczenia maszynowego analizują historyczne sprzedaż, fluktuacje sezonowe, obecne zamówienia, kampanie marketingowe, trendy w mediach społecznościowych i wiele innych czynników wpływających. Z tego uczą się wzorców i relacji. Taki system może na przykład uznać, że akapit zwiększa niektóre elementy, gdy tylko pewne wydarzenie jest nieuchronne (na przykład popyt na wzrost węgla grilla przed letnimi weekendami). Na podstawie takich wzorców AI automatyzuje, które ilości towarów powinny być dostarczane, w której lokalizacji o której godzinie. Prognozy te pomagają firmom dostosować swoje zapasy do zapasów. W szczególności oznacza to, że jeśli produkt będzie coraz bardziej poszukiwany, AI zapewnia, że ​​dostawy zamówione na czas i jest dostępne w magazynie. I odwrotnie, ostrzega, czy produkt prawdopodobnie będzie poszukiwany, aby uniknąć nadmiaru zapasów i nadprodukcji.

Niemiecki sprzedawca internetowy Otto stanowi praktyczny przykład. Firma korzysta z samodzielnego systemu opartego na AI dla prognoz sprzedaży od 2019 roku. System ten analizuje przyszłość sprzedaży, że tak powiem, i wspiera wszystkie zaangażowane procesy - od zakupu po magazyn po dostawę. Prognozy AI pokazują Otto dokładnie, które przedmioty przybywają do magazynu i jak wysoki będzie oczekiwany akapit w pewnym momencie. Na tej podstawie Otto decyduje, czy iw jaką kwotę kupiono artykuł i jak należy go sprzedać. Na przykład AI określa, czy produkt jest przechowywany w magazynie jako zapas, czy, jeśli to konieczne, wysyłane bezpośrednio do klienta przez producenta. Prognoza ma bezpośredni wpływ na zakup, magazyn i dystrybucję. Rezultat: Zawsze jest tylko towary w magazynie, które są naprawdę potrzebne, co zmniejsza kosztowne nadwyżki zapasów, a później odniesienia z rabatami. Jednocześnie prognozy zapewniają, że przedmioty są dostępne, gdy tylko popyt przyciąga popyt, aby nie pominąć możliwości sprzedaży. Dzięki Otto, dzięki tej sztucznej inteligencji, 35 % zakresu jest teraz automatycznie ponownie zamówione bez konieczności ręcznego wywołania zamówień - dowód na to, jak dobrze działają prognozy.

Inne firmy korzystają również z takich optymalizacji zapasów opartych na sztucznej inteligencji. DHL donosi, że systemy AI mogą porównać popyt i istnieją w czasie rzeczywistym i automatycznie organizują kolejność. Są nawet w stanie z wyprzedzeniem obliczyć wskazówki dotyczące popytu, aby nie tworzyć żadnych niewłaściwych zapasów (poza magazynem) lub nadmiaru stojaków. Gwarantuje to szybką dostawę do klientów, ponieważ w magazynie zawsze ma wystarczającą ilość towarów, ale w magazynie nie ma niepotrzebnych buforów, które spowodowałyby koszty.

Prognoza popytu za pośrednictwem ML wpływa nie tylko na własny magazyn, ale cały łańcuch dostaw (łańcuch dostaw). Na przykład dobre prognozy umożliwiają wysyłanie regionalnych centrów dystrybucji z wyprzedzeniem przed otrzymaniem zamówień. Na przykład Otto tworzy regionalne prognozy przewidujące, które produkty są zamówione, w której liczbie. W związku z tym elementy te są już dostarczane do pobliskiego składu jako środek ostrożności. Das verkürzt Lieferzeiten und reduziert Transportstrecken, was nebenbei auch den CO₂-Ausstoß senkt.

Podsumowując, planowanie popytu obsługiwanego przez AI prowadzi do bardziej wydajnego magazynowania: zawsze odpowiedni produkt we właściwym czasie w odpowiedniej ilości w magazynie. Umożliwia to firmom unikanie wąskich gardeł dostawy, zwiększenie satysfakcji klientów, a jednocześnie zmniejszenie kosztów przechowywania. W przypadku logistyki magazynowej oznacza to mniej „wkładek straży pożarnej” w celu ustalenia nagłe wąskie gardła, ponieważ AI rozpoznaje i lubi takie sytuacje na początku. W czasach coraz bardziej niestabilnych zachowań klientów (boom e-commerce słów kluczowych, sezonowe szczyty dzięki działaniom online itp.), Ta przewidująca kontrola staje się decydującym czynnikiem konkurencyjnym.

Automatyzacja i robotyka w magazynie

Szczególnie przyciągającym wzrok obszarem integracji AI jest automatyzacja przez robotykę w magazynach. Nowoczesne łożyska coraz częściej polegają na inteligentnych maszynach, które mogą poruszać, podnosić, sortować lub pakować - często kontrolowane lub obsługiwane przez AI. Te roboty magazynowe łagodzą pracowników ludzkich, szczególnie w zadaniach wyczerpujących fizycznie, monotonnych lub krytycznych czasowych.

Jednym z przykładów są pojazdy autonomiczne w magazynie, znane również jako FTS (systemy transportu bez kierowcy) lub AMR (autonomiczny robot mobilny). Takie pojazdy - od małych, płaskich robotów transportowych po automatyczne wózki widłowe - mogą transportować palety, pudełka lub poszczególne artykuły od A do B. Jest to możliwe dzięki czujnikom, kamerom i systemom nawigacyjnym w połączeniu z algorytmami AI do planowania trasy. Roboty „widzą” swoje otoczenie, rozpoznają przeszkody i szukają najlepszej drogi do celu. AI umożliwia tym pojazdom reagowanie na zmiany w czasie rzeczywistym - takie jak ominięcie przeszkody, która nagle jest w korytarzu - i nadal utrzymanie optymalnej trasy. Taki autonomiczni przewoźnicy obciążeni są już rzeczywistością w wielu obozach: transportują towary między przestrzeniami magazynowymi, przynoszą dostawy na półkę, zbierają artykuły na zamówienia klientów (zautomatyzowane wybór) lub promują gotowe zamówienia do stacji wysyłkowej. Łączy to pracowników ludzkich od długich tras chodzenia i zadań transportowych i może skoncentrować się na bardziej wymagających działaniach.

Kolejną robotyczną aplikacją są roboty z wyborem kontrolowanym przez AI. Są to roboty szpitalne lub mobilne z ramionami, które można znaleźć na półkach. Mithilfe von Bildverarbeitung (Kameras und KI-Software) identifiziert ein solcher Roboter den richtigen Artikel und packt die benötigte Menge. Istnieją już rośliny, w których roboty wybierają poszczególne części: robot otrzymuje zamówienie z systemu zarządzania magazynem, np. Porusza się (jeśli mobilny) do odpowiedniego tematu, wizualnie rozpoznaje artykuł i dokładnie uzyskuje dostęp. Czujniki wagi sprawdzają, czy prawidłowa ilość została usunięta, a AI ponownie potwierdza tożsamość artykułu poprzez rozpoznanie obrazu. Takie systemy często działają w osobnych obszarach lub w nocy, aby móc przygotować zamówienia przez całą dobę. Używane są również bardziej złożone systemy automatyzacji, takie jak pobieranie maszyn (sklepy automatyczne) - istnieją różne artykuły w kontenerach lub wałkach, a na żądanie system automatycznie przenosi pożądany element do kontenera wyjściowego.

W tym kontekście Amazon stał się sławny: firma od około dekady masowo jest w robotach magazynowych. W obozach Amazon tysiące małych pomarańczowych robotów (wcześniej z Kiva Systems) transportuje całe moduły półki przez magazyn bezpośrednio do ludzkich zbieraczy. Inteligentna kontrola AI koordynuje te półki robota tak skutecznie, że ścieżki pracowników są zminimalizowane. Wewnętrzne badanie Amazon wykazało, że ta zoptymalizowana przez AD koordynacja prowadzi do ogromnych oszczędności, pół miliarda dolarów amerykańskich rocznie oszczędza Amazon, zwiększając roboty pracownikom szybciej i wydajniej. AI zawsze oblicza, które moduły półki obok pracownika będą musiały zostać przywiezione, do którego pracownika w celu optymalnego przetworzenia zamówień. Wynik: szybsze wykonywanie zamówień klientów jednocześnie.

Wpadają się również roboty sortowania i pakowania. Na przykład w niektórych ośrodkach opakowań DHL roboty już biorą pakiety z przenośnika pasa i sortują je na obiekty dla odpowiednich tras dostawy. Dzięki sztucznej inteligencji te tak zwane DHLBoty są w stanie uczyć się i elastyczne wyposażone w kamery 3D, możesz zobaczyć rozmiar i kształt programów, skanować kody kreskowe i autonomicznie decydować, który temat zawiera pakiet. Są więc czymś więcej niż sztywnymi robotami przemysłowymi; sie können mit unterschiedlichsten Paketgrößen umgehen und sich an veränderte Abläufe anpassen. W praktyce oznacza to, że pakiety są wstępnie uporządkowane szybciej i bardziej bezbłędnie, co przyspiesza dostawę na „ostatniej mili”.

Istnieje wiele ekscytujących przykładów na arenie międzynarodowej. W centrum logistycznym giganta chińskiego e-commerce Alibaba (dokładniej jej córki logistycznej Cainiao) ustawiono wysoce zautomatyzowany magazyn, w którym roboty wykonują około 70 % pracy. Około 60 robotów mobilnych - zwanych także „Zhu Que” lokalnie - transport w obozie o powierzchni 3000 m² do stacji pakowania i ma trzykrotnie wydajność. Pracownik magazynów ludzkich zwykle tworzy 1500 wybranych przedmiotów na zmianę - przy wsparciu robotów jest 3000 artykułów, przy znacznie mniejszej liczbie chodzenia. AI zapewnia, że ​​roboty współpracują skutecznie, nie przeszkadzają i zawsze doprowadzają kolejne towary do punktu wycofania we właściwym momencie. Ten magazyn Alibaba pokazuje, co jest technicznie możliwe, jeśli prawie w pełni zautomatyzujesz logistykę magazynu: pracownicy nie muszą przejść przez serię półek, ponieważ roboty wprowadzają bezpośrednio półki lub towary, a przepustowość ogromnie wzrasta.

Takie inteligentne magazyny często integrują kilka technologii: pojazdy autonomiczne, gimnastyki robotów, automatyczne przenośniki, czujniki IoT do monitorowania warunków i zapasów środowiskowych, a także systemy AI, a „mózg”, który kontroluje wszystko. Celem jest wysoce zautomatyzowany magazyn, który działa wydajnie, bezpiecznie i przejrzysty. W tych środowiskach ludzcy pracownicy często współpracują z robotami współpracy (coboty), które wspierają w poważnych procesach podnoszenia lub przynoszą je do nich. Wprowadzenie tego robota prowadzi do zmienionego profilu zadań dla pracowników, ale ogólnie zwiększa wydajność magazynu.

Na początku tego rozwoju wciąż istnieje wiele obozów - według szacunków około 20 % magazynów jest zautomatyzowane tylko w Niemczech i Stanach Zjednoczonych, reszta jest nadal w dużej mierze obsługiwana ręcznie. Aber die großen Player wie Amazon, Alibaba oder DHL machen es vor und statten ihre Lager sukzessive mit KI-Technologien und Robotern aus. W nadchodzących latach oczekuje się coraz więcej procesów magazynowych - czy to za pośrednictwem systemów transportu bez kierowcy, automatycznych systemów sortowania lub inteligentnych systemów pomocy dla pracowników.

Nadaje się do:

• Efektywna automatyzacja magazynu: 25 ważnych pytań i odpowiedzi dotyczących Twojej optymalizacji – wskazówki dotyczące optymalizacji i modernizacji magazynu

AI w łańcuchu dostaw i oprogramowaniu przedsiębiorstw (SCM, DCM, ERP)

Nie tylko indywidualne roboty, ale także oprogramowanie w tle odgrywa kluczową rolę w integracji AI w logistyce magazynowej. Rozwiązania Systems i SCM) Modern Supply Chain Management (SCM) Planowanie zasobów (ERP) są coraz bardziej wyposażone w funkcje AI w celu poprawy planowania, kontroli i administracji wzdłuż łańcucha dostaw. W tym kontekście pojawia się również termin zarządzanie łańcuchem popytu (DCM), w szczególności na zapotrzebowaniu klientów i opartym na nim łańcuchu dostaw. We wszystkich tych systemach AI może służyć jako rodzaj inteligentnej warstwy, która znacznie poprawia klasyczne funkcje.

Centralnym przykładem jest system zarządzania magazynami (WMS)-oprogramowanie, które zarządza wszystkimi procesami w magazynie (od otrzymania towarów po przechowywanie i wybór do wyjścia towarowego). W przeszłości WMS działał zgodnie z mocno zaprogramowanymi zasadami. W międzyczasie producenci integrują moduły AI, które sprawiają, że WM jest „mądrzejsze”. Na przykład polski sprzedawca mody LPP wdrożył rozwiązanie AI (PSIWMS AI) w swoim systemie zarządzania magazynem, który wykorzystuje mechanizmy uczenia maszynowego do optymalizacji procesu. Rezultatem było znacznie krótsze szlaki wybierające i ogólnie wyższa wydajność w magazynie. To pokazuje: sztuczna inteligencja może dodać istniejące oprogramowanie logistyczne w taki sposób, że uczy się ono z własnych danych operacyjnych i niezależnie poprawia procesy. WMS oparty na sztucznej inteligencji może na przykład rozpoznać, które elementy są często zamawiane razem i których przestrzenie pamięci zbliżają się do siebie (zautomatyzowana optymalizacja układu). Lub dynamicznie priorytetowo traktuje zamówienia zgodnie z dostępnymi zasobami, warunkami ruchu lub dat wysyłki.

Systemy zarządzania łańcuchem dostaw

Systemy zarządzania łańcuchem dostaw z wsparciem AI idą o krok dalej, patrząc na cały łańcuch dostaw poza poszczególne łożysko. Używają sztucznej inteligencji do dokonywania kompleksowych optymalizacji: w celu zrekompensowania zapasów w kilku lokalizacjach pamięci, aby optymalnie wykorzystać zdolności transportowe i elastycznie reagować na zaburzenia. Narzędzia SCM oparte na sztucznej inteligencji mogą przynosić duże ilości danych z różnych źródeł-e.g. Na przykład Oracle opisuje, że firmy używają sztucznej inteligencji do równoważenia zapasów i znajdowania efektywnych dróg dostawowych, o wiele bardziej wydajne, niż byłoby to możliwe w przypadku konwencjonalnego oprogramowania. Na przykład taki system może automatycznie obliczyć alternatywną trasę dla kolejnych ciężarówek w przypadku nagle zablokowanej trasy ruchu i dotkniętych dostaw. Lub zauważa problemy z wysokiej jakości z pewnym dostawcą i ostrzega na czas, zanim wadliwe części dostaną się do obozu.

Zarządzanie łańcuchem popytu (DCM)

Zarządzanie łańcuchem popytu (DCM), które koncentruje się na stronie popytu, również korzysta z sztucznej inteligencji. Chodzi o optymalne wykorzystanie potrzeb klientów - w zasadzie integracja marketingu/sprzedaży z łańcuchem dostaw. Na przykład w DCM AI może analizować zamówienia klientów i ulepszać prognozy w celu dostosowania produkcji i magazynowania jeszcze dokładniej do rzeczywistego popytu. W praktyce SCM i DCM często rozmazują, ale oba mają na celu uzgodnienie podaży i popytu z AI tak skutecznie, jak to możliwe.

Duży dostawcy ERP, tacy jak SAP lub Oracle, zintegrowali już funkcje AI w swoich produktach. SAP mówi o „AI Business AI” w modułach ERP, które powinny zoptymalizować magazynowanie, przetwarzanie zamówień i transport z wiedzą wspieraną przez AI. Oracle podkreśla, że ​​systemy AI mogą rozpoznać wzorce łańcuchów dostaw, które pozostają ukryte dla ludzi, na przykład w celu dokładniej przewidywania popytu klientów, a tym samym umożliwiające bardziej ekonomicznie wydajne zarządzanie zapasami. Microsoft i wyspecjalizowani dostawcy oprogramowania logistycznego oferują również moduły AI, które przechodzą do istniejących procesów. Standardowe interfejsy są często dostarczane z systemami ERP, dzięki czemu modele AI (na przykład dla prognoz) mogą działać stosunkowo szybko z danymi firmy. Na przykład model AI dla prognozy sprzedaży można zintegrować bezpośrednio z przetwarzaniem zamówienia ERP: System następnie automatycznie tworzy sugestie zamówień dotyczących dostaw w zakresie zakupów, w oparciu o prognozę ML.

Z łatwością zrozumiałe oprogramowanie to chatboty AI dla logistyki. Ci cyfrowi asystenci mogą być zintegrowani z systemami zarządzania magazynami lub systemami zarządzania transportem i pomóc pracownikom, takim jak partnerzy zewnętrzni w szybkim uzyskaniu informacji. W kontekście przechowywania chatboty mogą odpowiedzieć na pytania, na przykład à la „Gdzie jest artykuł XY?” lub „Jak wysokie jest obecne istnienie produktu Z?” - i w ciągu kilku sekund przez całą dobę. Możesz zaakceptować zapytania zamówienia lub przewidzieć czasy dostawy. Wewnętrznie tacy asystenci zwalniają personel czasu, w których pracują badawcze, zewnętrznie poprawiają obsługę klienta (np. Informacje na temat statusu magazynu zamówienia).

Podsumowując, AI przenika do krajobrazu oprogramowania w logistyce na wszystkich poziomach. Od WM do SCM/DCM po ERP, klasyczne systemy są uzupełniane przez sztuczną inteligencję, aby umożliwić zautomatyzowane decyzje. Integracja jest ważna: rozwiązania AI muszą bezproblemowo pasować do istniejących procesów. Dzięki technologii chmurowej i znormalizowanym interfejsom staje się to łatwiejsze. Dzisiaj firmy często mogą dodawać funkcje AI do swoich istniejących systemów jako rozszerzenie. Niemniej pomyślne wdrożenie pozostaje zadaniem, które wymaga know-how-prawidłowe dane musi być dostępne, modele przeszkolone i stale monitorowane. Po opanowaniu systemy oprogramowania oparte na sztucznej inteligencji oferują znaczną wartość dodaną: przejrzystość, prędkość i kontrola proaktywna stają się nową normalnością w logistyce magazynowej.

Wyzwania związane z wdrożeniem AI: W ten sposób firmy opanują inwestycje i przeszkody IT-Image: xpert.digital

Praktyczne przykłady firm

Wiele firm na całym świecie już z powodzeniem używa sztucznej inteligencji w swoich procesach magazynowych i logistycznych. Oto kilka praktycznych przykładów, które pokazują, jak różnorodne są aplikacje:

Amazon (USA)

Jako jeden z pionierów Amazon używa sztucznej inteligencji i robotyki na dużą skalę. W ośrodkach realizacji (centrów logistycznych) giganta handlu elektronicznego dziesiątki tysięcy robotów przenosi się do pracowników. AI na stałe optymalizuje proces - którego półka napędza, do którego pracownik w celu usunięcia artykułu. Ta inteligentna kontrola wyboru ogromnie zwiększyła wydajność Amazon. Badania spowodowały oszczędności opartej na AI optymalizacji opartej na sztucznej inteligencji na poziomie około 470 milionów euro rocznie. Ponadto Amazon KI używa w wielu innych obszarach, na przykład w planowaniu trasy dla pojazdów dostawczych, dynamicznego planowania personelu w zależności od objętości zamówienia lub konserwacji predykcyjnej (konserwacji predykcyjnej) swoich obiektów w magazynie.

Alibaba (Chiny)

Alibaba działa w magazynie o wysokiej zawartości wraz ze swoją córką logistyczną Cainiao, w której roboty wykonują większość pracy fizycznej. In einem bekannten Lager in Guangdong erledigen smarte Transportroboter 70 % der Lagerarbeiten und steigern die Produktivität um das Dreifache. Roboty - kontrolowane przez sztuczną inteligencję - przynoszą ludzkim kolegom, którzy głównie przyjmują opakowanie. Ze względu na koordynację AI pracownik w porządku do 3000 pakietów na zmianę, zamiast ~ 1500 bez wsparcia. Alibaba używa również KI do dronów dostawczych i autonomicznych pojazdów dostawczych w lokalnym transporcie, a wraz z ML optymalizuje przydział zapasów do licznych centrów dystrybucji. Rezultatem są błyskawiczne dostawy (czasem w ciągu dnia lub w ciągu kilku godzin) pomimo ogromnych ilości zamówień z obsługą procesów zoptymalizowanych przez A A.

Deutsche Post DHL (Niemcy)

Jako globalny dostawca usług logistycznych DHL inwestuje w różne obszary biznesowe w sztucznej inteligencji. Na przykład w dostawie paczek DHL, na przykład autonomiczne drony dostawcze i boty uliczne, ale rozwiązania AI są również używane w samym magazynie. W niektórych obozach DHL lub centrach działki roboty oparte na sztucznej inteligencji w pełni automatycznie sortują pakiety według regionu docelowego. Te ramiona robotów rozpoznają każdy program za pomocą aparatu 3D i AI, chwytają je i umieszczają w odpowiednim temacie wysyłkowym, a także osobę. DHL korzysta również z narzędzi AI do optymalizacji trasy flot ciężarówek, do przyszłościowego konserwacji systemów finansowania i zarządzania zapasami dla klientów kontraktowych. Przykład tego ostatniego: DHL KI używa logistyki kontraktowej (logistyka Warehouse dla klientów przemysłowych) do monitorowania zapasów swoich klientów i wyzwalania automatycznych zamówień dostaw przed utworzeniem wąskiego gardła. W ten sposób DHL zwiększa niezawodność dostawy i bardziej wiąże klientów.

Otto (Niemcy)

Jak wspomniano powyżej, Otto Ki z powodzeniem używa prognozy sprzedaży i kontroli pamięci. System uporządkował autonomicznie i optymalizuje zapasy. W rezultacie Otto było w stanie zmniejszyć nadmiar stojaków, a jednocześnie poprawić możliwość dostarczania. Otto jest przykładem tego, jak niemiecka firma rozwija AI wewnętrznie i wykorzystuje produktywnie, aby pozostać konkurencyjnym na wysoce konkurencyjnym rynku (handel online).

Hitachi (Japonia)

W Japonii, gdzie wiele procesów tradycyjnie działa ręcznie, zaczyna się również szeroka integracja sztucznej inteligencji w logistyce magazynowej. Przykładem jest Hitachi, który bada sztuczną inteligencję w celu poprawy wyboru w swoich centrach dystrybucji. Starzejąca się siła robocza ma być obsługiwana za pomocą rozpoznawania obrazu i chwytaku. Inne japońskie firmy - na przykład w branży dostaw motoryzacyjnych - coraz częściej polegają na automatycznych systemach magazynowych z AI. Rząd japoński promuje takie projekty, jak część „społeczeństwa 5.0” i specjalnych programów mających na celu amortyzację niedoboru wykwalifikowanych pracowników w sektorze logistycznym. Generell genießt Robotik in Japan hohe Akzeptanz, und neue Strategien zielen darauf ab, nun verstärkt auch Lager und Lieferketten zu automatisieren.

Walmart (USA)

Największa na świecie sieć detaliczna inwestuje również w sztuczną inteligencję w jej łańcuchu dostaw. Walmart wykorzystuje analizę AI do realizacji zapasów w czasie rzeczywistym w swoich centrach dystrybucji i przewidywania, kiedy oddziały wymagają uzupełnienia. Ponadto Walmart przetestował roboty zapasów w niektórych gałęziach, które jeżdżą wzdłuż półki i rozpoznają, które produkty należy uzupełnić. Zautomatyzowane systemy sortowania są używane w dużych ośrodkach logistycznych e-commerce w grupie, a AI optymalizuje przydział pakietów na trasach ciężarówki. Wraz z firmami takimi jak Walmart, amerykańscy giganci handlowi napędzają adopcję AI w logistyce.

Wspomniane przykłady pokazują, że zarówno grupy technologiczne, jak i klasyczne dostawcy usług logistycznych AI wykorzystują produktywnie w swoich obozach. Amazon i Alibaba w szczególności ustawiają standardy, na których inni są zorientowani. Ale także w Niemczech i innych krajach, projekty AI opracowały wewnętrznie (jak z OTTO), częściowo we współpracy z partnerami technologicznymi lub kupując startupy. Ważne jest, aby te sukcesy uczyniły szkołę: wiele małych i średnich firm logistycznych obserwowało dokładnie to, co robią duże, a teraz zaczynają pilotować rozwiązania AI w niektórych obszarach.

Ekonomiczne skutki AI w magazynie

Wprowadzenie AI i ML w logistyce magazynowej jest nie tylko technicznym, ale także decyzją ekonomiczną. Firmy mają nadzieję na namacalne korzyści biznesowe, ale muszą również inwestować i uwzględniać możliwe skutki uboczne.

Najpierw pozytywne skutki ekonomiczne

Jak już wyjaśniono, AI znacznie zwiększa wydajność w magazynie - procesy działają szybciej i przy mniejszej liczbie błędów. Wpływa to bezpośrednio na koszty. Na przykład, poprzez optymalizowane przez ADYKACJE planowanie trasy dla pracowników magazynowych lub robotów, czas na dziobanie zamówienia można drastycznie zmniejszyć, co oznacza, że ​​więcej zamówień można przetwarzać na warstwę (wyższa przepustowość). Koszty personelu mogą być zaoszczędzone lub lepiej wykorzystywane, ponieważ pracownicy są zwolnieni przez automatyzację, a bardziej produktywne gdzie indziej mogą być używane gdzie indziej. Zarządzanie zapasami wspierane przez AI zmniejsza koszty zapasów, ponieważ mniej kapitału jest związane z niepotrzebnymi towarami i amortyzacją z powodu spadku psucia lub przestarzałego produktów. Badanie wykazało, że wiele firm logistycznych w sztucznej inteligencji widzi możliwość znacznego zwiększenia jakości i wydajności - nawet jako pionierski przemysł digitalizacji, ponad połowę logistyki oceniały logistykę. Oznacza to, że branża oczekuje, że sztuczna inteligencja przyczyni się do wartości dodanej.

Określone liczby stanowią podstawę potencjału oszczędnościowego

Analizy akcentu przewidują, że zastosowanie AI może zwiększyć wydajność logistyki o 2035 o ponad 40 %. Oznaczałoby to ogromne zmniejszenie kosztów, ponieważ wzrost wydajności zwykle oznacza większą wydajność (działanie zamówień) z tym samym lub mniejszym wkładem (czas, personel, obszar). Już dzisiaj zwrot z inwestycji (ROI) jest często stosunkowo szybki w konkretnych projektach. Systemy AI, które na przykład optymalizują obciążenia transportowe lub ciężarówki, mogą zaoszczędzić koszty paliwa i uniknąć pustych podróży, dzięki czemu inwestycja w oprogramowanie zwróciła się w ciągu kilku lat. KI przyczynia się również do oszczędzania kosztów poprzez unikanie przestojów (zaburzenia prowadzące do opóźnień dostawy), na przykład, jeśli predykcyjna główność uniemożliwia systemom zapobieganie drogim światłem maszynowym w magazynie.

Projekty pilotażowe i przypadki biznesowe: kiedy AI opłaca się w logistyce magazynowej

Jednak koszty inwestycyjne i wyzwania są również kompensowane możliwościami. Zakup robotów magazynowych, czujników i oprogramowania AI jest początkowo drogi. Nie każda firma ma siłę finansową Amazon, aby stawiać setki milionów automatyzacji. Wielu decydentów logistycznych waha się z powodu wysokich kosztów inwestycyjnych lub braku infrastruktury IT. Zwłaszcza w małych i średnich sklepach, podstawy cyfrowe (np. Ciągłe pozyskiwanie danych) często brakuje w celu pełnego wykorzystania AI. Ponadto wdrożenie wymaga know-how: eksperci z AI i analizy danych są poszukiwane, ale rzadkie i drogie. Początkowo projekty AI mogą zwiększyć złożoność tego, co sprawia, że ​​szkolenie pracowników i zarządzanie zmianami jest konieczne.

W krótkim okresie mogą wystąpić również zmiany kosztów. Na przykład wraz z większym wykorzystaniem wzrasta wysiłek bezpieczeństwa danych i utrzymanie systemów. Należy zaplanować budżety na regularne aktualizacje oprogramowania, szkolenia neutowe (w przypadku ML) lub systemy tworzenia kopii zapasowych. Koszty integracji-I.E. Na przykład Oracle podkreśla, że ​​implementacja często może być trudna i droga, szczególnie gdy modele ML wykonane przez dostosowanie na podstawie własnych danych.

Jednak w perspektywie długoterminowej większość ekspertów spodziewa się, że potencjał oszczędności przewyższy inwestycje. Hat ein Unternehmen die Anfangshürden überwunden, läuft ein KI-unterstütztes Lager in der Regel deutlich wirtschaftlicher. Istnieją również czynniki miękkie: nowoczesny, zautomatyzowany magazyn może zareagować bardziej skalowalne na wzrost (poradzić sobie z większą liczbą zamówień bez konieczności uzyskiwania liniowego personelu). Zwiększa konkurencyjność - pozostajesz konkurencyjny z czasem dostawy i kosztów, a nawet możesz się wyróżnić poprzez szczególnie szybką obsługę. Ponadto procesy zoptymalizowane przez A czy Pomogą w skróceniu czasów dostawy, co z kolei może zwiększyć lojalność klientów i sprzedaż (proszę ponownie zamów zadowolonych klientów).

Interesującym aspektem jest zrównoważony rozwój, który jest również istotny ekonomicznie. KI pomaga obsługiwać bardziej przyjazne dla środowiska (np. Poprzez optymalne wykorzystanie zdolności ciężarówek, które oszczędza podróże lub unikając nadmiaru stojaków, co obniża nadprodukcję). Ponieważ zrównoważony rozwój jest również nagradzany również przez inwestorów i klientów, może to pośrednio przynieść korzyści finansowe (słowo kluczowe „zielona logistyka” jako argument sprzedaży).

Podsumowując, AI wpływa na koszty przechowywania na wiele sposobów: koszty personelu, koszty zapasów, koszty błędów, koszty straty - wszystkie z nich mogą zostać zmniejszone przez AI. Składa się z kosztów inwestycyjnych i operacyjnych dla systemów AI. Firmy muszą ważyć, kiedy i gdzie AI się za nie opłaca. W praktyce doświadczamy, że projekty pilotażowe są często rozpoczynające się, aby uzyskać konkretne liczby. Zwykle pokazują, czy skalowanie jest opłacalne. Ponieważ technologia staje się coraz bardziej dostępna i tańsza (usługi w chmurze, Standard Solutions), próg wejściowy spada.

W sumie można powiedzieć: AI jest konkurencyjnym czynnikiem w logistyce. Jeśli inwestujesz wcześnie i rozsądnie, możesz uzyskać przywództwo kosztów lub osiągnąć prowadzenie w serwisie. Firmy, które z drugiej strony czekają, ryzykują, że działają bardziej nieefektywnie w perspektywie długoterminowej i tracą udziały w rynku. Niemniej jednak wprowadzenie nie jest trywialne-wymaga przekonującego uzasadnienia biznesowego, dobrego planowania, a często także poparcia zarządzania, ponieważ chodzi o kurs strategiczny.

Nadaje się do:

• Efektywne planowanie i wdrażanie: AI, robotyka i automatyzacja w nowoczesnych konstrukcjach magazynowych

Różnice regionalne: Niemcy, UE, USA i Japonia

Rozwój i rozprzestrzenianie się sztucznej inteligencji w logistyce magazynowej różni się regionalnie, pod wpływem warunków ekonomicznych, pionierskich i politycznych ramy. Spojrzenie na ważne regiony:

Niemcy i UE

W Niemczech przemysł logistyczny jest tradycyjnie bardzo ważny i jest uważany za stosunkowo innowacyjny. Badania pokazują, że 22 % niemieckich firm logistycznych już korzysta z sztucznej inteligencji, a kolejne 26 % ma na to konkretne plany. Besonders im Bereich Bedarfsprognose, Absatzplanung und Transportoptimierung sehen deutsche Firmen KI als hilfreich. Dennoch sind aktuell erst rund 20 % der Lager in Deutschland weitgehend automatisiert. Oznacza to, że większość nadal współpracuje z głównie procesami ręcznymi. Wyzwania często leżą w złożoności systemu i braku wykwalifikowanych pracowników, co hamuje wdrażanie nowych technologii. Niemniej jednak niemieckie firmy inwestują silnie w sztuczną inteligencję w celu optymalizacji procesów i pozostania konkurencyjnym.

Politycznie zarówno Niemcy, jak i Unia Europejska masowo promują technologie AI. Niemcy rozpoczęły strategię AI i zapewniły miliardy badań. Instytucje takie jak Fraunhofer Institutes (np. IML w Dortmund) są ukierunkowane na rozwiązania AI dla logistyki. Warunki takie jak przemysł 4.0 i Logistics 4.0 stanowi wizję, w której AI odgrywa również kluczową rolę. Die EU wiederum plant mit Programmen wie Horizon Europe und speziellen Förderprojekten, KI und Robotik in der Industrie voranzubringen. Jednocześnie w Europie zwracasz uwagę na wytyczne etyczne i klejek do regulacji Komisja UE i Europejski projekt regulacji AI (Ustawa AI). Ma to na celu zapewnienie, że sztuczna inteligencja jest używana godna zaufania i bezpieczna, co jest również ważne w logistyce (np. Ochrona danych dla danych pracowników, standardy bezpieczeństwa systemów autonomicznych).

USA

Stany Zjednoczone były długimi liderami w zakresie automatyzacji i badań AI oraz pomieścił gigantów technologicznych, takich jak Google, Amazon, IBM, Microsoft, które mocno napędzają sztuczną inteligencję. Jednak w praktyce logistyki magazynowej Stany Zjednoczone nie są znacznie zautomatyzowane niż Europa. Szacuje się, że tylko około 20 % amerykańskich magazynów jest wysoce zautomatyzowane. Jednak wysokie koszty pracy i rosnący niedobór siły roboczej w Stanach Zjednoczonych znacznie zwiększają inwestycje w automatyzację. Duże firmy, takie jak Amazon, Walmart lub UPS, wdrażają systemy oparte na sztucznej inteligencji i służą jako koni. Stany Zjednoczone zdają sobie sprawę, że technologia AI jest niezbędna, aby nie pozostać w tyle w globalnej konkurencji (szczególnie w porównaniu z Azją).

Politycznie istnieją inne priorytety w Stanach Zjednoczonych - tutaj dominują prywatne inwestycje i inicjatywy. Finansowanie państwowe są mniej centralne niż w UE lub Chinach, ale Ministerstwo Obrony lub Departament Energii pośrednio wspierają badania AI (np. W przypadku pojazdów autonomicznych, które również korzystają z logistyki). Niedawno jednak strategie AI są również omawiane na szczeblu krajowym, w szczególności w celu wzmocnienia podstaw przemysłowych. Ogólnie rzecz biorąc, można powiedzieć: amerykańskie firmy napędzają AI pragmatycznie w logistyce, podczas gdy polityka powoli stara się stworzyć ramy, aby nadrobić zaległości na arenie międzynarodowej.

Japonia

Japonia jest jednym z pionierów robotyki i automatyzacji - w przemyśle (np. Produkcja motoryzacyjna), Japonia ma gęstość robota 399 robotów na 10 000 pracowników i znajduje się na szczycie na całym świecie. Jednak w logistyce magazynowej Japonia była jak dotąd bardziej zastrzeżona. Tradycyjne metody pracy i wysokie uznanie pracy ludzkiej od dawna prowadzą do faktu, że automatyzacja magazynowa pozostała stosunkowo niska. Ale teraz się to zmienia, ponieważ Japonia stoi w obliczu ostrych problemów demograficznych: jest coraz mniej młodych pracowników, a ustawowe limity czasu pracy zmuszają firmy do zainstalowania rozwiązań automatycznych w celu utrzymania wydajności. W związku z tym coraz więcej japońskich firm zwraca się do nowoczesnych rozwiązań dotyczących AI. Rząd aktywnie to promuje - istnieje „nowa strategia robota”, która jest skierowana do korzystania z robotów w sektorach usług, takich jak logistyka.

Ponadto Japonia propaguje koncepcję społeczeństwa 5.0, super-sieciowego społeczeństwa, w którym sztuczna inteligencja jest wszechobecna w opanowaniu wyzwań społecznych (takich jak starzejące się społeczeństwo). W tym kontekście, na przykład zautomatyzowane ciężarówki dostawcze, oparte na robotach systemy ładowania i rozładowywania oraz zoptymalizowane przez ADYKAMI łańcuchy dostaw. Widzimy już japońskie centra logistyczne wyposażone w bezruchowe wózki widłowe i systemy przenośników kontrolowanych przez AI. Tak więc, podczas gdy Japonia rozpoczęła się nieco później, automatyzacja w obozach i wykorzystanie sztucznej inteligencji powinny nagle wzrosnąć w ciągu najbliższych kilku lat. Kulturowo akceptacja robotów jest bardzo wysoka, co ułatwia zmianę.

Chiny i Korea Południowa (do porównania)

Nawet jeśli nie jest to wyraźnie wymagane w pytaniu, szybkie spojrzenie jest opłacalne: Chiny agresywnie inwestują w robotykę i sztuczną inteligencję i są obecnie największym na świecie rynkiem robotów przemysłowych. Ponad 50 % wszystkich nowych robotów na całym świecie jest instalowanych w Chinach. Rząd chiński subsydiuje ten rozwój, aby zmodernizować jego łańcuchy dostaw. Zwłaszcza poprzez boom e-commerce (Alibaba, JD.com itp.) Chiny doświadczyły dużego ciągu w automatycznych rozwiązaniach magazynowych. Z drugiej strony Korea Południowa jest uważana za tajnego lidera w automatyzacji magazynowej: ponad 40 % tam obozów jest zautomatyzowane dzięki zaawansowanemu powiązaniu technologicznemu i firmom takich jak Coupang, które opierają się na sztucznej inteligencji. Kraje takie służą jako punkt odniesienia dla tego, co jest możliwe, jeśli konsekwentnie wprowadzasz technologię.

Europa (UE) ogólnie

Europa się porusza - z wyjątkami - na poziomie USA. W Europie kraje takie jak Niemcy, Holandia lub Skandynawia są dobrze przygotowane pod względem logistyki, podczas gdy inni mają trochę nadrabiania zaległości. Dzięki wspólnym projektom (np. GAIA-X dla infrastruktury danych) i dotacjom UE próbuje równomiernie promować postęp. Ponadto istnieją projekty badawcze w całej UE w dziedzinie sztucznej inteligencji w zakresie transportu i logistyki (np. Do autonomicznych plutonów ciężarówek, regulacji dronów dostawy itp.), Które oczywiście mają również wpływ na obozy, ponieważ wszystko się blokuje.

Podsumowując: Niemcy/UE i USA są nadal stosunkowo równe w praktycznym stosowaniu sztucznej inteligencji w obozach-wiele potencjalnych uznanych, ale wciąż dużych części branży bez sztucznej inteligencji. Azja jest heterogeniczna: Chiny i Korea Południowa bardzo daleko w drodze przymusowego użytku, Japonia w procesie połowów. Główną rolę odgrywają regionalne programy polityki i finansowania: podczas gdy Chiny, a czasem Europa mocno pchają się z państwa, sektor prywatny prowadzi w Stanach Zjednoczonych. Ostatecznie wszyscy obserwują: dobre rozwiązania są podejmowane na arenie międzynarodowej. Dlatego pewna konwergencja można oczekiwać logistyki w zakresie magazynu, a udane koncepcje AI (czy to „droga Amazon”, czy roboty Alibaba) rozprzestrzeni się na całym świecie.

Zautomatyzowany magazyn 2050: Wizja staje się rzeczywistością

Spojrzenie na przyszłość logistyki magazynowej z sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym obiecuje dalsze ekscytujące osiągnięcia. Termin, który upada raz po raz, to „inteligentny magazyn” - prawie całkowicie zdigitalizowany i inteligentny obóz. W takich przyszłych scenariuszach wszystkie systemy i maszyny komunikują się ze sobą (słowo kluczowe Internet przedmiotów, IoT). AI tworzy mózg, który kontroluje te sieciowe urządzenia. Możesz sobie wyobrazić magazyn w 2050 r., W którym zautomatyzowano prawie wszystkie rutynowe czynności: promowane były pojazdy autonomiczne, zbieranie roboty, zapasy (np. Rozpoznawanie półek według kamery), systemy AI monitorują wszystko w czasie rzeczywistym.

Nadaje się do:

• Dalszy rozwój i ponowna optymalizacja logistyki magazynowej: magazyny, automatyzacja, robotyka i sztuczna inteligencja na nową erę efektywności

Potencjalne zmiany

Jesteśmy dopiero na początku tego, co AI może zrobić w logistyce. W przyszłości algorytmy samokształcenia mogą zoptymalizować całe kompleksy magazynowe w czasie rzeczywistym - dynamicznie dostosowywać się do mieszanki produktu, sytuacji zamówień, a nawet nieprzewidzianych zdarzeń (takich jak nagłe zamknięcie granicy lub brak surowca). Generative AI (znany przez Chatgpt & Co.) może pomóc w planowaniu procesów, na przykład w projektowaniu alternatywnych scenariuszy dla awarii łańcuchów dostaw. Robotyka jest prawdopodobnie bardziej wszechstronna: dziś mamy specjalistyczne roboty do niektórych zadań; W przyszłości roboty humanoidalne lub wyjątkowo elastyczne systemy robotów mogą działać w magazynie, które podejmują szeroką gamę zadań (chwytanie, przenoszenie, jazda). Pierwsze podejścia (dwukierunkowe roboty jako pomocników magazynowych) są już testowane.

Współpraca ludzka jest również dalej udoskonalana. Ochryty mogą ściśle współpracować z ludźmi bez klatek ochronnych, a sztuczna inteligencja może służyć jako osobisty asystent dla każdej pracy magazynowej - na przykład przez okulary danych z rozszerzoną rzeczywistością, które pokazują pracownika w czasie rzeczywistym wszystkie istotne informacje (przestrzeń do przechowywania, następny krok, ostrzeżenia). Udziały noszenia wspierane przez AI mogą również monitorować bezpieczeństwo (np. Bransoletka wibruje, gdy w pobliżu znajduje się wózek widłowy). Wszystko to służy do poprawy warunków pracy i dalszego zmniejszenia błędów lub wypadków.

Oczywiście istnieją również wyzwania i pytania etyczne na drodze. Często omawiana troska jest pytanie: jeśli coraz więcej jest zautomatyzowane w magazynie, co dzieje się z pracownikami magazynowymi? W krótkim okresie można pominąć niektóre działania - na przykład potrzebujesz mniej ręcznych zbieraczy, jeśli roboty podejmą to zadanie. Badania przewidują spadek pracy na ludziach, szczególnie w prostych, powtarzających się czynnościach. Ale są też nowe role: AI tworzy także nowe prace - tylko inne. W przyszłości eksperci ds. Utrzymania robotyki, analizy danych lub wsparcia systemu AI będą coraz bardziej potrzebne w przyszłości. Tak więc, choć rutynowe prace zmniejszają się, wymagania dotyczące wiedzy technicznej rosną. Firmy są zobowiązane do szkolenia i szkolenia swoich pracowników, aby mogli mieć sens w środowisku opartym na AI. Co ciekawe, niektóre firmy zgłaszają nawet, że automatyzacja umożliwiła im rozszerzenie i zatrudnienie większej liczby pracowników, ponieważ ich działalność rosła. Maszyna niekoniecznie podejmuje pracę jako całość, ale często tylko jej monotonne i stresujące części - ludzie mogą następnie podejmować bardziej wykwalifikowane zadania.

Człowiek przeciwko maszynowi? Dlaczego hybrydowe rozwiązania będą dominować w magazynie

Aspekty etyczne wpływają również na ochronę danych i przejrzystość. AI w magazynie gromadzi wiele danych, takich jak wydajność pracowników (wskaźniki wyboru, wzór ruchu) lub monitorowanie środowiska. Tutaj dane osobowe muszą być uważnie obsługiwane w celu utrzymania prywatności i utrzymania nadzoru w miejscu pracy w ramach. Decyzje podejmowane przez AI powinny być zrozumiałe - na przykład, jeśli algorytm określa, ile powinien podjąć pracownika, potrzebne są przejrzyste kryteria, aby zapewnić sprawiedliwość. W tym kontekście UE podkreśla godne zaufania algorytmy, które można wyjaśnić, sprawiedliwe i wiarygodne.

Innym tematem jest bezpieczeństwo: autonomiczne roboty i systemy AI muszą być zaprojektowane w taki sposób, że nie ma niebezpieczeństwa dla ludzi. Wymaga to standardów technicznych i testów (np. Wózek widłowy samozadowolenia musi zatrzymać się w 100 % niezawodnie, jeśli dana osoba jest w drodze). Cyberbezpieczeństwo staje się również ważniejsze: obóz w sieci może być celem ataków hakerów, więc systemy AI muszą być chronione przed manipulacją.

W przyszłej wizji możesz nawet wyobrazić sobie całkowicie autonomiczne obozy, które działają bez oświetlenia w nocy, ponieważ aktywne są tylko maszyny. Ludzie wolą przejąć funkcje kontrolne. Jednak ludzie pozostają centralnym elementem w dającej się przewidzieć przyszłości - choćby w celu zapewnienia zdolności elastyczności i problemów w nieprzewidzianych sytuacjach. Rozwiązanie hybrydowe (ludzkie + AI) powinno zatem być sposobem na następne dziesięciolecia.

Przyszłość logistyki magazynowej: dlaczego sztuczna inteligencja jest teraz niezbędna

Istnieją również wyzwania w praktycznym wdrożeniu: wiele firm stoi w obliczu pytania, jak wprowadzić sztuczną inteligencję. Brakuje standardów, istnieje dżungla dostawców, a sukces zależy od dobrej jakości danych. Jeśli masz złe lub niekompletne dane, nie uzyskasz dobrych wyników z AI („śmieci, śmieci”). Należy zagwarantować interoperacyjność między różnymi systemami (np. AI magazynu i AI zarządzania transportem), aby naprawdę tworzono ciągły inteligentny łańcuch dostaw.

Niemniej jednak trend jest jasny: AI staje się coraz ważniejsza w logistyce magazynowej. Za dziesięć lat wiele z dzisiejszego projektu pilotażowego będzie oczywiście częścią życia codziennego. Firmy, które rozpoczynają dziś, zyskują cenne doświadczenia i mogą skalować swoje rozwiązania. Polityka w wielu krajach promuje ten rozwój, ponieważ uznano, że logistyka jest kluczowym obszarem dla ogólnej gospodarki - i AI AI, aby ta kluczowa branża była bardziej wydajna i kryzysowa.

Integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w logistyce Warehouse już rozpoczęła się od widocznego sukcesu wydajności i szybkości. Wymaga inwestycji i huśtawek, ale oferuje ogromne możliwości - od oszczędności kosztów po lepszą obsługę klienta po nowe modele biznesowe. Różnice regionalne będą z czasem mniejsze, ponieważ najlepsze praktyki są przyjmowane na całym świecie. Przyszłość obiecuje jeszcze bardziej inteligentną, w dużej mierze zautomatyzowaną logistykę magazynową, w której ludzie i maszyny ściśle współpracują. Jednocześnie musimy odpowiedzialnie poradzić sobie ze zmianami - zabierz ze sobą pracowników, bezpiecznie projektować technologię i przestrzegać etycznych poręczy. Jeśli się to powiedzie, mamy do czynienia z światem logistycznym, który jest znacznie bardziej wydajny, bardziej elastyczny i bardziej odporny niż cokolwiek, co wiemy z przeszłości.

☑️ 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

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus