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) odnosi się do zdolności maszyn lub oprogramowania do wykonywania zadań, które normalnie wymagają ludzkiej inteligencji – takich jak logiczne rozumowanie, uczenie się, planowanie czy kreatywne rozwiązywanie problemów. Zasadniczo oznacza to, że systemy komputerowe potrafią wnioskować i podejmować decyzje na podstawie danych, zamiast po prostu przestrzegać ściśle określonych reguł. Uczenie maszynowe (ML) to dziedzina AI, w której algorytmy samodzielnie rozpoznają wzorce i dostosowują swoje zachowanie, analizując duże ilości danych. Mówiąc prościej, system ML uczy się na podstawie doświadczenia: jest „uczony” na danych historycznych, a następnie może formułować prognozy lub podejmować decyzje w oparciu o nowe, nieznane dane. Dzięki temu AI może stale ulepszać własne prognozy i wydajność bez konieczności wyraźnego programowania przez ludzi dla każdego indywidualnego przypadku.

W logistyce – a zwłaszcza w logistyce magazynowej – sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) otwierają ogromne możliwości. Branża logistyczna dysponuje rozległymi sieciami i generuje ogromne ilości danych, co czyni ją idealnym obszarem zastosowań dla sztucznej inteligencji (AI). Inteligentne algorytmy mogą na przykład prognozować przyszłe ilości zamówień, obliczać optymalne trasy czy sterować złożonymi procesami magazynowymi. Systemy samouczące się mogą podejmować decyzje szybciej i często precyzyjniej niż ludzie, zwłaszcza w przypadku przetwarzania dużych ilości danych w czasie rzeczywistym. W nowoczesnych magazynach technologie AI są zatem wykorzystywane w wielu obszarach – od zarządzania zapasami i kompletacji zamówień (zespół zamówień) po sterowanie transportem 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 (AI) w logistyce magazynowej jest optymalizacja istniejących procesów. Magazyny opierają się na ciągłym strumieniu informacji – na przykład danych o zapasach, zamówieniach czy lokalizacji towarów. Jednak tam, gdzie ludzie są podatni na błędy lub mają ograniczone możliwości przetwarzania informacji, AI zapewnia precyzję i szybkość. Przykładowo, AI może dostarczać i analizować dane w czasie rzeczywistym, umożliwiając szybszą identyfikację i rozwiązywanie błędów, zanim doprowadzą do problemów. Rutynowe zadania, takie jak sprawdzanie stanów magazynowych czy rejestrowanie towarów przychodzących, można zautomatyzować, zmniejszając obciążenie pracowników.

Systemy AI potrafią również rozpoznawać wzorce w procesach magazynowych, które w przeciwnym razie mogłyby umknąć uwadze ludzkiego oka. Dzięki tym analizom danych system lepiej rozumie aktualną sytuację w magazynie, identyfikuje wąskie gardła lub nieefektywne obszary i sugeruje usprawnienia. Jednym z praktycznych przykładów jest optymalizacja tras: algorytmy mogą analizować i optymalizować trasy przemieszczania się pracowników magazynu lub wózków widłowych. Na przykład listy kompletacyjne są sortowane tak, aby pracownicy poruszali się po magazynie najkrótszą możliwą trasą. Skraca to czas transportu, a zamówienia są kompletowane szybciej. Funkcje AI mogą również określać najlepszą lokalizację magazynową dla każdego produktu – na podstawie jego rozmiaru, rotacji i innych czynników – aby usprawnić składowanie i pobieranie.

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 wzrostu wydajności i obniżenia kosztów w operacjach magazynowych. Roboty i systemy sztucznej inteligencji (AI) mogą wykonywać niektóre zadania znacznie szybciej i dokładniej niż ludzie, co zwiększa produktywność. Jednocześnie algorytmiczna analiza danych magazynowych umożliwia podejmowanie lepszych decyzji strategicznych – na przykład w zakresie planowania personelu i zasobów – co zwiększa wydajność procesów wyższego poziomu. Rozwiązania AI mogą stale monitorować procesy, analizować je pod kątem ryzyka i działać proaktywnie (np. identyfikować i przeciwdziałać zbliżającym się wąskim gardłom). Ogólnie rzecz biorąc, poprawia to przejrzystość magazynu, a problemy są często identyfikowane jeszcze przed ich wystąpieniem. Wszystko to przyczynia się do redukcji kosztów, ponieważ bardziej wydajny magazyn oznacza mniej odpadów, niższe koszty błędów i optymalne wykorzystanie czasu pracy. Według prognoz ekspertów, technologie AI mogą znacząco zwiększyć wydajność w branży logistycznej w nadchodzących latach – na przykład Accenture szacuje wzrost wydajności o ponad 40% do 2035 roku.

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:

• Lager na limicie? Automatyzacja magazynowa: Optymalizacja magazynowa vs. modernizacja – właściwa decyzja dla Twojego magazynu

Prognoza popytu i zarządzanie zapasami z ML

Kluczowym zastosowaniem uczenia maszynowego w logistyce magazynowej jest prognozowanie popytu. Polega ono na przewidywaniu przyszłego popytu – czyli na udzielaniu odpowiedzi na pytanie: Jaki produkt będzie potrzebny, kiedy i w jakiej ilości? Precyzyjna odpowiedź na to pytanie jest nieoceniona, ponieważ umożliwia optymalne zarządzanie zapasami. Zbyt duże zapasy niepotrzebnie blokują kapitał i przestrzeń magazynową, a zbyt małe prowadzą do wąskich gardeł w dostawach i niezadowolenia klientów. Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą złagodzić ten dylemat, tworząc bardzo dokładne prognozy w oparciu o duże ilości danych.

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 podaje praktyczny przykład. Od 2019 roku firma korzysta z samodzielnie opracowanego systemu prognozowania sprzedaży, wspieranego przez sztuczną inteligencję. System ten, że tak powiem, wybiega w przyszłość sprzedaży i wspiera wszystkie procesy – od zakupów i magazynowania po dostawę. Prognozy sztucznej inteligencji pokazują OTTO dokładnie, które produkty trafią do magazynu i kiedy, a także jaka będzie przewidywana wielkość sprzedaży w danym momencie. Na tej podstawie OTTO decyduje, czy i w jakiej ilości dany produkt powinien zostać zakupiony oraz jak powinien być dystrybuowany. Na przykład, sztuczna inteligencja określa, czy produkt powinien być utrzymywany w magazynie, czy wysyłany bezpośrednio od producenta do klienta w razie potrzeby. Prognoza ma zatem bezpośredni wpływ na zakupy, magazynowanie i dystrybucję. Rezultat: w magazynie zawsze znajdują się tylko te towary, które są faktycznie potrzebne, co ogranicza kosztowne nadwyżki magazynowe i późniejszą sprzedaż z rabatami. Jednocześnie prognozy zapewniają dostępność towarów, gdy tylko wzrośnie popyt, aby nie przegapić okazji sprzedażowych. Dzięki tej sztucznej inteligencji OTTO automatycznie zamawia teraz 35% produktów ze swojego asortymentu, bez konieczności ręcznego składania zamówień przez człowieka – to dowód na to, jak skutecznie działają te 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 wspomagane sztuczną inteligencją prowadzi do bardziej efektywnego magazynowania: zawsze zapewnia odpowiedni produkt w magazynie, we właściwym czasie i we właściwej ilości. Pozwala to firmom uniknąć wąskich gardeł w dostawach, zwiększyć zadowolenie klientów i jednocześnie obniżyć koszty magazynowania. W logistyce magazynowej oznacza to mniej „akcji gaśniczych” w celu usunięcia nagłych wąskich gardeł, ponieważ sztuczna inteligencja jest bardziej skłonna do wczesnego identyfikowania i rozwiązywania takich sytuacji. W czasach coraz bardziej zmiennych zachowań klientów (np. boomu e-commerce, sezonowych szczytów spowodowanych promocjami online itp.), takie forward-looking zarządzanie staje się decydującym czynnikiem konkurencyjnym.

Automatyzacja i robotyka w magazynie

Szczególnie interesującym obszarem integracji sztucznej inteligencji (AI) jest automatyzacja poprzez robotykę w magazynach. Nowoczesne magazyny coraz częściej opierają się na inteligentnych maszynach, które mogą przenosić, podnosić, sortować lub pakować towary – często sterowanych lub wspomaganych przez sztuczną inteligencję. Roboty magazynowe odciążają pracowników, zwłaszcza w przypadku zadań wymagających wysiłku fizycznego, monotonnych lub wymagających dużej ilości czasu.

Przykładem są autonomiczne pojazdy w magazynach, znane również jako AGV (systemy transportu bez kierowcy) lub AMR (autonomiczne roboty mobilne). Takie pojazdy – od małych, płaskich robotów transportowych po zautomatyzowane wózki widłowe – mogą transportować palety, pudła lub pojedyncze przedmioty z punktu A do punktu B całkowicie niezależnie. Jest to możliwe dzięki czujnikom, kamerom i systemom nawigacyjnym w połączeniu z algorytmami sztucznej inteligencji do planowania tras. Roboty „widzą” otoczenie, wykrywają przeszkody i znajdują najlepszą drogę do celu. Sztuczna inteligencja umożliwia tym pojazdom reagowanie w czasie rzeczywistym na zmiany – takie jak omijanie przeszkody, która nagle pojawia się w alejce – przy jednoczesnym zachowaniu optymalnej trasy. Takie autonomiczne transportery ładunków są już rzeczywistością w wielu magazynach: transportują towary między miejscami składowania, uzupełniają zapasy na półkach, zbierają produkty do zamówień klientów (automatyczne kompletowanie) lub transportują gotowe zamówienia do stacji wysyłkowej. Dzięki temu pracownicy nie muszą pokonywać długich dystansów i wykonywać zadań transportowych, co pozwala im skupić się na bardziej wymagających czynnościach.

Innym zastosowaniem robotyki są roboty kompletujące sterowane przez sztuczną inteligencję. Są to roboty stacjonarne lub mobilne z ramionami chwytającymi, które mogą pobierać przedmioty z półek. Za pomocą przetwarzania obrazu (kamery i oprogramowanie AI) taki robot identyfikuje właściwy przedmiot i pakuje wymaganą ilość. Istnieją już systemy, w których roboty kompletują pojedyncze przedmioty: Robot otrzymuje polecenie z systemu zarządzania magazynem, na przykład, aby pobrać 5 przedmiotów przedmiotu X. Nawiguje (jeśli jest mobilny) do odpowiedniego przedziału, wizualnie rozpoznaje przedmiot i precyzyjnie go podnosi. Czujniki wagi sprawdzają, czy pobrano prawidłową liczbę przedmiotów, a sztuczna inteligencja ponownie potwierdza tożsamość przedmiotu za pomocą rozpoznawania obrazu. Takie systemy często działają w oddzielnych obszarach lub w nocy, aby przygotowywać zamówienia przez całą dobę. Wykorzystywane są również bardziej złożone systemy automatyzacji, takie jak maszyny kompletujące (zautomatyzowane magazyny) – Tutaj różne przedmioty są przechowywane w pojemnikach lub szybach, a na żądanie system automatycznie transportuje żądany przedmiot do pojemnika wyjściowego.

Amazon zyskał sławę w tym kontekście: firma od około dekady w dużym stopniu polega na robotach magazynowych. W magazynach Amazon tysiące małych pomarańczowych robotów (dawniej Kiva Systems) transportuje całe moduły regałów przez cały magazyn bezpośrednio do ludzi kompletujących. Inteligentny system sterowania AI koordynuje te robotyczne regały tak wydajnie, że minimalizuje to przemieszczanie się pracowników. Wewnętrzne badanie Amazon wykazało, że ta zoptymalizowana pod kątem AI koordynacja prowadzi do ogromnych oszczędności – Amazon oszczędza około pół miliarda dolarów rocznie, ponieważ roboty dostarczają towary pracownikom szybciej i wydajniej. AI stale oblicza, które moduły regałów należy dostarczyć któremu pracownikowi w następnej kolejności, aby optymalnie przetwarzać zamówienia. Rezultat: szybsza realizacja zamówień klientów przy jednoczesnej redukcji kosztów.

Roboty sortujące i pakujące również zyskują na popularności. Na przykład w niektórych centrach paczkowych DHL roboty już pobierają paczki z taśmy i sortują je do odpowiednich przegródek na odpowiednich trasach dostaw. Te tak zwane DHLBoty potrafią się uczyć i są elastyczne dzięki sztucznej inteligencji – wyposażone w kamery 3D rozpoznają rozmiar i kształt przesyłek, skanują kody kreskowe i autonomicznie decydują, do której przegródki należy wysłać paczkę. Są zatem czymś znacznie więcej niż sztywnymi robotami przemysłowymi; potrafią obsługiwać szeroki zakres rozmiarów paczek i dostosowywać się do zmieniających się procesów. W praktyce oznacza to, że paczki są wstępnie sortowane szybciej i dokładniej, co przyspiesza dostawę na „ostatniej mili”.

Istnieje wiele ekscytujących przykładów na całym świecie. W centrum logistycznym chińskiego giganta e-commerce Alibaba (a dokładniej, jego spółki zależnej Cainiao zajmującej się logistyką) powstał wysoce zautomatyzowany magazyn, w którym roboty wykonują około 70% pracy. Około 60 robotów mobilnych – lokalnie znanych jako „Zhu Que” – transportuje towary do stanowisk pakowania w magazynie o powierzchni 3000 m², co potraja wydajność. Pracownik magazynu zazwyczaj obsługuje około 1500 kompletowanych artykułów na zmianę – dzięki wsparciu robotów liczba ta wzrasta do 3000 artykułów, a dystans, jaki musi pokonać, jest znacznie krótszy. Sztuczna inteligencja zapewnia, że roboty współpracują ze sobą wydajnie, nie przeszkadzają sobie nawzajem i zawsze dostarczają kolejny artykuł do punktu kompletacji dokładnie w odpowiednim czasie. Ten magazyn Alibaby pokazuje, co jest technicznie możliwe, gdy logistyka magazynowa jest niemal całkowicie zautomatyzowana: pracownicy nie muszą już prawie przechodzić przez rzędy regałów, ponieważ roboty dostarczają im regały lub towary bezpośrednio, 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.

Wiele magazynów wciąż znajduje się na wczesnym etapie rozwoju – według szacunków, jedynie około 20% magazynów w Niemczech i Stanach Zjednoczonych jest zautomatyzowanych, a reszta nadal jest obsługiwana głównie ręcznie. Jednak główni gracze, tacy jak Amazon, Alibaba i DHL, wyznaczają trendy, stopniowo wyposażając swoje magazyny w technologie sztucznej inteligencji i roboty. W nadchodzących latach możemy spodziewać się automatyzacji coraz większej liczby procesów magazynowych – czy to poprzez systemy transportu bezzałogowego, automatyczne systemy sortowania, czy inteligentne systemy wspomagania pracowników.

Nadaje się do:

• Efektywna automatyzacja magazynowa: 25 Ważne pytania i odpowiedzi na optymalizację – wskazówki dotyczące optymalizacji i modernizacji magazynu

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

Nie tylko poszczególne roboty, ale także oprogramowanie, które za nimi stoi, odgrywa kluczową rolę w integracji sztucznej inteligencji (AI) w logistyce magazynowej. Nowoczesne systemy zarządzania łańcuchem dostaw (SCM) i rozwiązania do planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP) są coraz częściej wyposażane w funkcje AI, aby usprawnić planowanie, kontrolę i zarządzanie w całym łańcuchu dostaw. W tym kontekście pojawia się również termin „zarządzanie łańcuchem popytu” (DCM) – w tym przypadku nacisk kładziony jest na popyt klientów i powiązany z nim łańcuch dostaw. AI może pełnić rolę inteligentnej warstwy we wszystkich tych systemach, znacząco rozszerzając ich tradycyjne funkcje.

Kluczowym przykładem jest system zarządzania magazynem (WMS) – oprogramowanie zarządzające wszystkimi procesami magazynowymi (od przyjęcia towaru, przez składowanie i kompletację, po wydanie towaru). W przeszłości WMS działał według sztywnych reguł. Jednak obecnie producenci integrują moduły sztucznej inteligencji, które czynią WMS „mądrzejszym”. Na przykład polska sieć odzieżowa LPP wdrożyła rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji (PSIwms AI) w swoim systemie zarządzania magazynem, które wykorzystuje mechanizmy uczenia maszynowego do optymalizacji procesów. Rezultatem są znacznie krótsze ścieżki kompletacji i ogólnie większa wydajność magazynu. To pokazuje, że sztuczna inteligencja może uzupełniać istniejące oprogramowanie logistyczne, ucząc się na podstawie własnych danych operacyjnych i samodzielnie usprawniając procesy. WMS wspierany przez sztuczną inteligencję może na przykład rozpoznawać, które artykuły są często zamawiane razem i odpowiednio zbliżać do siebie ich lokalizacje magazynowe (automatyczna optymalizacja układu). Może również dynamicznie priorytetyzować zamówienia na podstawie dostępnych zasobów, natężenia ruchu lub dat wysyłki.

Systemy zarządzania łańcuchem dostaw

Systemy zarządzania łańcuchem dostaw oparte na sztucznej inteligencji idą o krok dalej, wykraczając poza pojedynczy magazyn i obejmując cały łańcuch dostaw. Wykorzystują one sztuczną inteligencję do wdrażania kompleksowych optymalizacji: na przykład do uzgadniania zapasów w wielu magazynach, optymalnego wykorzystania mocy transportowych i elastycznego reagowania na zakłócenia. Narzędzia SCM oparte na sztucznej inteligencji mogą łączyć duże ilości danych z różnych źródeł – np. dane pogodowe, informacje o ruchu drogowym, informacje o dostawcach – i w ten sposób dostosowywać plany dostaw w czasie rzeczywistym. Oracle, na przykład, opisuje, jak firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do bilansowania poziomów zapasów i znajdowania tras dostaw pod kątem zużycia paliwa znacznie wydajniej niż byłoby to możliwe w przypadku konwencjonalnego oprogramowania. Na przykład, jeśli droga zostanie nagle zablokowana, taki system mógłby automatycznie obliczyć alternatywną trasę dla kolejnych ciężarówek i zmienić harmonogram dostaw. Mógłby również wykryć problemy z jakością u konkretnego dostawcy i wydać ostrzeżenie z odpowiednim wyprzedzeniem, zanim wadliwe części dotrą do magazynu.

Zarządzanie łańcuchem popytu (DCM)

Zarządzanie łańcuchem popytu (DCM), które koncentruje się na stronie popytu, również w znacznym stopniu korzysta ze sztucznej inteligencji. Chodzi o optymalne zaspokajanie potrzeb klientów – w zasadzie o integrację marketingu/sprzedaży z łańcuchem dostaw. Sztuczna inteligencja w DCM może na przykład analizować zamówienia klientów i ulepszać prognozy, aby jeszcze lepiej dostosować produkcję i magazynowanie do rzeczywistego popytu. W praktyce SCM i DCM często się ze sobą zacierają, ale oba systemy dążą do wykorzystania sztucznej inteligencji do jak najefektywniejszego dopasowania podaży do popytu.

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.

Jednym z łatwo zrozumiałych zastosowań oprogramowania są chatboty oparte na sztucznej inteligencji (AI) dla logistyki. Ci cyfrowi asystenci mogą być zintegrowani z systemami zarządzania magazynem lub transportem i pomagać pracownikom oraz partnerom zewnętrznym w szybkim dostępie do informacji. W kontekście magazynowym chatboty mogłyby na przykład odpowiadać na pytania takie jak „Gdzie jest produkt XY?” lub „Jaki jest aktualny stan magazynowy produktu Z?” – i robić to w ciągu kilku sekund, przez całą dobę. Mogą przyjmować zapytania o zamówienia lub prognozować czas dostawy. Wewnętrznie asystenci tacy odciążają personel od czasochłonnych prac badawczych; zewnętrznie usprawniają obsługę klienta (np. dostarczając informacji o stanie magazynowym zamówienia).

Podsumowując, sztuczna inteligencja przenika środowisko oprogramowania logistycznego na wszystkich poziomach. Od WMS, przez SCM/DCM, po ERP, tradycyjne systemy są uzupełniane o sztuczną inteligencję, aby umożliwić automatyczne podejmowanie decyzji. Integracja ma kluczowe znaczenie: rozwiązania AI muszą płynnie wpasowywać się w istniejące procesy. Dzięki technologii chmurowej i ujednoliconym interfejsom staje się to coraz łatwiejsze. Firmy mogą teraz często dodawać funkcje AI jako rozszerzenie swoich istniejących systemów. Jednak udane wdrożenie nadal wymaga specjalistycznej wiedzy – odpowiednie dane muszą być dostępne, a modele muszą być trenowane i stale monitorowane. Po opanowaniu tych umiejętności, systemy oprogramowania wspierane przez sztuczną inteligencję oferują znaczącą wartość dodaną: przejrzystość, szybkość i proaktywna kontrola stają się nową normą w logistyce magazynowej.

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 wykorzystuje sztuczną inteligencję i robotykę na szeroką skalę. W centrach logistycznych giganta e-commerce dziesiątki tysięcy robotów dostarcza półki z towarami pracownikom. Sztuczna inteligencja stale optymalizuje proces – która półka trafia do którego pracownika, aby pobrać produkt. Ta inteligentna kontrola kompletacji znacząco zwiększyła wydajność Amazon. Badania szacują oszczędności wynikające z optymalizacji „kompletacji” wspieranej przez sztuczną inteligencję na około 470 milionów euro rocznie. Ponadto Amazon wykorzystuje sztuczną inteligencję w wielu innych obszarach, na przykład w planowaniu tras pojazdów dostawczych, dynamicznym harmonogramowaniu personelu w oparciu o wolumen forward-looking oraz predykcyjnej konserwacji sprzętu magazynowego.

Alibaba (Chiny)

Alibaba, wraz ze swoją spółką zależną Cainiao zajmującą się logistyką, zarządza wysoce zautomatyzowanymi magazynami, w których roboty wykonują większość prac fizycznych. W znanym magazynie w Guangdong inteligentne roboty transportowe obsługują 70% prac magazynowych i trzykrotnie zwiększają produktywność. Roboty – sterowane przez sztuczną inteligencję – dostarczają towary ludzkim współpracownikom, którzy zajmują się głównie pakowaniem. Dzięki koordynacji ze sztuczną inteligencją, pracownik z pomocą robota może posortować do 3000 paczek na zmianę, zamiast około 1500 samodzielnie. Alibaba wykorzystuje również sztuczną inteligencję w dronach dostawczych i autonomicznych pojazdach dostawczych w transporcie lokalnym, a także wykorzystuje uczenie maszynowe do optymalizacji alokacji zapasów w swoich licznych centrach dystrybucji. Rezultatem są błyskawiczne dostawy (czasami tego samego dnia lub w ciągu kilku godzin) pomimo ogromnej liczby zamówień – co jest możliwe dzięki procesom zoptymalizowanym pod kątem sztucznej inteligencji.

Deutsche Post DHL (Niemcy)

Jako globalny dostawca usług logistycznych, DHL inwestuje w sztuczną inteligencję (AI) w różnych obszarach biznesu. W zakresie dostaw paczek DHL testuje autonomiczne drony dostawcze i roboty uliczne, ale rozwiązania AI są również wykorzystywane w samym magazynie. W niektórych magazynach i centrach paczkowych DHL roboty wspierane przez AI sortują przesyłki w pełni automatycznie według regionu docelowego. Te ramiona robotów wykorzystują kamery 3D i AI do identyfikacji każdej przesyłki, chwytania jej i umieszczania w odpowiedniej przegrodzie – znacznie szybciej niż zrobiłby to człowiek. DHL wykorzystuje również narzędzia AI do optymalizacji tras swoich flot ciężarówek, do forward-looking konserwacji systemów przenośników oraz do zarządzania zapasami dla klientów kontraktowych. Przykładem tego ostatniego jest logistyka kontraktowa (logistyka magazynowa dla klientów przemysłowych), w której DHL wykorzystuje AI do monitorowania zapasów klientów i automatycznego uzupełniania zapasów, zanim powstanie wąskie gardło. W ten sposób DHL zwiększa niezawodność dostaw i buduje lojalność 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 nadal wykonuje się ręcznie, rozpoczyna się obecnie powszechna integracja sztucznej inteligencji z logistyką magazynową. Przykładem jest firma Hitachi, która prowadzi badania nad sztuczną inteligencją, aby usprawnić kompletację zamówień w swoich centrach dystrybucji. Firma dąży do wsparcia starzejącej się siły roboczej za pomocą robotów rozpoznających obraz i chwytaków. Inne japońskie firmy – na przykład z branży motoryzacyjnej – również coraz częściej korzystają z zautomatyzowanych systemów magazynowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Japoński rząd wspiera takie projekty w ramach programu „Społeczeństwo 5.0” oraz specjalnych programów mających na celu złagodzenie niedoboru wykwalifikowanych pracowników w sektorze logistycznym. Robotyka cieszy się w Japonii dużym uznaniem, a nowe strategie mają obecnie na celu coraz większą automatyzację magazynów i łańcuchów dostaw.

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.

Przytoczone przykłady pokazują, że zarówno firmy technologiczne, jak i tradycyjni dostawcy usług logistycznych skutecznie wykorzystują sztuczną inteligencję w swoich magazynach. W szczególności Amazon i Alibaba wyznaczają standardy, które inni naśladują. Jednak udane projekty z zakresu sztucznej inteligencji pojawiają się również w Niemczech i innych krajach – niektóre rozwijane są wewnętrznie (jak w OTTO), inne we współpracy z partnerami technologicznymi lub poprzez przejęcia startupów. Ważne jest, aby te sukcesy się przyjęły: wiele małych i średnich firm logistycznych uważnie śledzi działania większych firm i obecnie również rozpoczyna pilotaże rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji w określonych 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, sztuczna inteligencja znacząco zwiększa wydajność magazynu – procesy przebiegają szybciej i z mniejszą liczbą błędów. Ma to bezpośredni wpływ na koszty. Na przykład, zoptymalizowane pod kątem sztucznej inteligencji planowanie tras dla pracowników magazynu lub robotów może drastycznie skrócić czas potrzebny na skompletowanie zamówienia, umożliwiając przetworzenie większej liczby zamówień na zmianę (większa przepustowość). Koszty pracy można obniżyć lub lepiej wykorzystać, ponieważ pracownicy są odciążeni przez automatyzację i mogą być bardziej produktywni w innych obszarach. Zarządzanie zapasami wspierane przez sztuczną inteligencję obniża koszty zapasów, ponieważ mniej kapitału jest zamrożone w zbędnych towarach, a amortyzacja z powodu zepsucia lub przestarzałych produktów ulega zmniejszeniu. Badanie wykazało, że wiele firm logistycznych postrzega sztuczną inteligencję jako szansę na znaczną poprawę jakości i wydajności – ponad połowa firm uważa logistykę za pionierski sektor cyfryzacji. Oznacza to, że branża oczekuje, że sztuczna inteligencja wniesie znaczący wkład w tworzenie wartości.

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 perspektywie krótkoterminowej mogą również wystąpić zmiany w kosztach. Na przykład, wraz ze wzrostem wdrożenia IT, wzrasta nakład pracy wymagany do zapewnienia bezpieczeństwa danych i utrzymania systemów. Należy zaplanować budżety na regularne aktualizacje oprogramowania, ponowne szkolenie modeli (w przypadku uczenia maszynowego) oraz systemy tworzenia kopii zapasowych. Kosztów integracji – czyli integracji rozwiązań AI z istniejącymi systemami – nie należy lekceważyć. Na przykład Oracle podkreśla, że wdrożenie często może być trudne i kosztowne, zwłaszcza gdy niestandardowe modele uczenia maszynowego muszą być trenowane na zastrzeżonych danych.

Jednak w dłuższej perspektywie większość ekspertów spodziewa się, że potencjalne oszczędności przewyższą inwestycję. Po pokonaniu początkowych przeszkód, magazyn wspierany przez sztuczną inteligencję jest zazwyczaj znacznie wydajniejszy. Istnieją również czynniki miękkie: nowoczesny, zautomatyzowany magazyn może lepiej reagować na wzrost (obsługując więcej zamówień bez konieczności liniowego zwiększania zatrudnienia). Zwiększa to konkurencyjność – firma może utrzymać konkurencyjność na rynku pod względem czasu i kosztów dostaw, a nawet wyróżnić się dzięki wyjątkowo szybkiej obsłudze. Co więcej, procesy zoptymalizowane pod kątem sztucznej inteligencji pomagają skrócić czas dostaw, co z kolei może zwiększyć lojalność klientów i przychody (zadowoleni klienci chętniej ponownie złożą zamówienie).

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, sztuczna inteligencja wpływa na koszty zapasów na wiele sposobów: koszty osobowe, koszty zapasów, koszty błędów i koszty przestojów – wszystkie te czynniki można obniżyć dzięki sztucznej inteligencji. Jest to kompensowane przez koszty inwestycji i operacyjne systemów sztucznej inteligencji. Firmy muszą rozważyć, kiedy i gdzie sztuczna inteligencja będzie dla nich opłacalna. W praktyce często obserwuje się, że najpierw uruchamiane są projekty pilotażowe, aby uzyskać konkretne dane. Te z kolei zazwyczaj jasno pokazują, czy skalowanie jest opłacalne. Wraz ze wzrostem dostępności i przystępności cenowej technologii (usługi w chmurze, rozwiązania standardowe), bariera wejścia maleje.

Podsumowując, można powiedzieć: sztuczna inteligencja jest czynnikiem konkurencyjnym w logistyce. Ci, którzy inwestują wcześnie i mądrze, mogą osiągnąć pozycję lidera kosztowego lub przewagę w zakresie usług. Firmy, które czekają, ryzykują jednak spadek efektywności i utratę udziału w rynku w dłuższej perspektywie. Niemniej jednak jej wdrożenie nie jest proste – wymaga przekonującego uzasadnienia biznesowego, solidnego planowania, a często także wsparcia kierownictwa, ponieważ wiąże się z wyznaczeniem strategicznego kursu.

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.

Na płaszczyźnie politycznej zarówno Niemcy, jak i Unia Europejska intensywnie promują technologie sztucznej inteligencji (AI). Niemcy wdrożyły strategię AI i przeznaczyły miliardy dolarów na finansowanie badań. Instytucje takie jak Instytuty Fraunhofera (np. IML w Dortmundzie) pracują nad rozwiązaniami AI dla logistyki. Terminy takie jak Przemysł 4.0 i Logistyka 4.0 kształtują tę wizję, w której AI odgrywa również kluczową rolę. UE z kolei planuje rozwijać AI i robotykę w przemyśle dzięki programom takim jak Horyzont Europa i specjalnym projektom finansowania. Jednocześnie Europa zwraca uwagę na wytyczne etyczne i regulacje – słowami kluczowymi są Komisja Europejska i europejski projekt regulacji AI (AI Act). Ma to na celu zapewnienie, że AI jest wykorzystywana w sposób godny zaufania i bezpieczny, co jest również ważne w logistyce (np. ochrona 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 Stany Zjednoczone mają nieco inne priorytety – dominują tu inwestycje i inicjatywy prywatne. Finansowanie rządowe jest mniej scentralizowane niż w UE czy Chinach, ale istnieją programy Departamentu Obrony czy Departamentu Energii, które pośrednio wspierają badania nad sztuczną inteligencją (np. nad pojazdami autonomicznymi, co również przynosi korzyści logistyce). Ostatnio jednak strategie dotyczące sztucznej inteligencji są również dyskutowane na szczeblu krajowym, szczególnie w kontekście wzmocnienia bazy przemysłowej. Ogólnie rzecz biorąc, można powiedzieć, że amerykańskie firmy pragmatycznie promują sztuczną inteligencję w logistyce, podczas gdy politycy powoli starają się stworzyć ramy umożliwiające dogonienie konkurencji na arenie międzynarodowej.

Japonia

Japonia jest jednym z pionierów robotyki i automatyzacji – w przemyśle (np. w produkcji motoryzacyjnej) gęstość robotyzacji w Japonii wynosi 399 robotów na 10 000 pracowników, co plasuje ją w czołówce krajów na świecie. Jednak Japonia była bardziej powściągliwa w kwestii logistyki magazynowej. Tradycyjne metody pracy i wysoki szacunek dla pracy ludzkiej przez długi czas sprawiały, że automatyzacja magazynów pozostawała na stosunkowo niskim poziomie. Sytuacja ta jednak szybko się zmienia, ponieważ Japonia zmaga się z poważnymi problemami demograficznymi: jest coraz mniej młodych pracowników, a ustawowe limity czasu pracy zmuszają firmy do instalowania rozwiązań automatyzacyjnych w celu utrzymania wydajności. W rezultacie coraz więcej japońskich firm decyduje się na nowoczesne rozwiązania magazynowe oparte na sztucznej inteligencji. Rząd aktywnie promuje ten trend – istnieje „Nowa Strategia Robotyczna”, która w szczególności promuje wykorzystanie 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 – z wyjątkami – plasuje się mniej więcej na tym samym poziomie co USA. W Europie kraje takie jak Niemcy, Holandia i Skandynawia zajmują dobrą pozycję pod względem IT w logistyce, podczas gdy inne mają pewne zaległości do nadrobienia. UE stara się stymulować postęp w sposób jednolity poprzez wspólne projekty (np. GAIA-X dla infrastruktury danych) i finansowanie. Istnieją również ogólnounijne projekty badawcze w dziedzinie sztucznej inteligencji w transporcie i logistyce (np. dotyczące autonomicznych konwojów ciężarówek, regulacji dotyczących dronów dostawczych itp.), które naturalnie mają również wpływ na magazyny, ponieważ wszystko jest ze sobą powiązane.

Podsumowując: Niemcy/UE i USA nadal są stosunkowo równe pod względem praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji w magazynach – potencjał został dostrzeżony, ale znaczna część branży wciąż nie jest w pełni wykorzystana. Azja jest heterogeniczna: Chiny i Korea Południowa wyprzedzają je dzięki przyspieszonemu wdrożeniu, podczas gdy Japonia nadrabia zaległości. Polityka regionalna i programy finansowania odgrywają kluczową rolę: podczas gdy Chiny i część Europy naciskają na rząd, sektor prywatny napędza rozwój w USA. Ostatecznie wszyscy uczą się od siebie nawzajem: dobre rozwiązania są wdrażane na arenie międzynarodowej. Można zatem oczekiwać pewnego stopnia konwergencji – logistyka magazynowa ma charakter globalny, a udane koncepcje sztucznej inteligencji (czy to w duchu „Amazon Way”, czy robotów Alibaby) rozpowszechnią się na całym świecie.

Zautomatyzowany magazyn 2050: Wizja staje się rzeczywistością

Spojrzenie w przyszłość logistyki magazynowej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego obiecuje dalsze ekscytujące rozwiązania. Terminem, który stale się pojawia, jest „inteligentny magazyn” – niemal całkowicie zdigitalizowany i inteligentny magazyn. W takich scenariuszach przyszłości wszystkie systemy i maszyny komunikują się ze sobą (słowo kluczowe: Internet Rzeczy, IoT). Sztuczna inteligencja tworzy mózg, który steruje tymi połączonymi w sieć urządzeniami. Można sobie wyobrazić magazyn w 2050 roku, w którym niemal wszystkie rutynowe czynności są zautomatyzowane: autonomiczne pojazdy transportują towary, roboty kompletują towary, drony przeprowadzają inwentaryzację (np. wykrywają luki na półkach za pomocą kamery), a systemy sztucznej inteligencji 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 drogi, jaką AI może osiągnąć w logistyce. W przyszłości samouczące się algorytmy mogłyby optymalizować całe kompleksy magazynowe w czasie rzeczywistym – dynamicznie dostosowując się do asortymentu produktów, poziomu zamówień, a nawet nieprzewidzianych zdarzeń (takich jak nagłe zamknięcie granic czy niedobory surowców). Generatywna sztuczna inteligencja (znana z ChatGPT & Co.) mogłaby wspomagać procesy planowania, np. projektowanie alternatywnych scenariuszy na wypadek zakłóceń w łańcuchu dostaw. Robotyka prawdopodobnie stanie się jeszcze bardziej wszechstronna: dziś dysponujemy wyspecjalizowanymi robotami do konkretnych zadań; w przyszłości roboty humanoidalne lub niezwykle elastyczne systemy robotyczne mogłyby pracować w magazynie, wykonując szeroki zakres zadań (chwytanie, przenoszenie, prowadzenie). Wstępne podejścia do tego (roboty dwunożne jako asystenci magazynowi) są już testowane.

Współpraca człowiek-maszyna jest również udoskonalana. Coboty mogłyby ściśle współpracować z ludźmi bez konieczności stosowania klatek ochronnych, a sztuczna inteligencja mogłaby pełnić rolę osobistego asystenta każdego pracownika magazynu – na przykład za pośrednictwem okularów z rozszerzoną rzeczywistością, które wyświetlają pracownikowi wszystkie istotne informacje (lokalizację magazynu, następny krok, ostrzeżenia) w czasie rzeczywistym. Urządzenia typu wearables wspierane przez sztuczną inteligencję mogłyby również monitorować bezpieczeństwo (np. opaska wibruje, gdy w pobliżu znajduje się wózek widłowy). Wszystko to służy poprawie warunków pracy i dalszemu zmniejszeniu liczby błędów i wypadków.

Oczywiście, po drodze pojawiają się również wyzwania i pytania etyczne. Często poruszanym problemem jest kwestia miejsc pracy: jeśli coraz więcej pracy w magazynie zostanie zautomatyzowanych, co stanie się z pracą pracowników magazynowych? W krótkiej perspektywie niektóre zadania mogą zostać wyeliminowane – na przykład, jeśli roboty przejmą to zadanie, potrzeba będzie mniej pracowników kompletujących ręcznie. Badania przewidują spadek liczby miejsc pracy wykonywanych przez ludzi, zwłaszcza w przypadku prostych, powtarzalnych zadań. Jednocześnie jednak pojawiają się nowe role: sztuczna inteligencja również tworzy nowe miejsca pracy – po prostu inne. Na przykład, specjaliści ds. konserwacji robotów, analizy danych czy wsparcia systemów sztucznej inteligencji będą coraz bardziej potrzebni w przyszłości. Podczas gdy rutynowa praca fizyczna maleje, wymagania dotyczące wiedzy technicznej pracowników rosną. Firmy są zobowiązane do przekwalifikowania i dalszego kształcenia swoich pracowników, aby mogli oni wnieść znaczący wkład w środowisko wspierane przez sztuczną inteligencję. Co ciekawe, niektóre firmy deklarują nawet, że automatyzacja umożliwiła im ekspansję i zatrudnienie większej liczby pracowników w związku z rozwojem ich działalności. Maszyna niekoniecznie przejmuje więc całą pracę, a często tylko monotonne i stresujące jej części – ludzie mogą wówczas podjąć się zadań wymagających większych umiejętności.

Człowiek przeciwko maszynowi? Dlaczego hybrydowe rozwiązania będą dominować w magazynie

Aspekty etyczne dotyczą również ochrony danych i przejrzystości. Sztuczna inteligencja w magazynie gromadzi wiele danych, na przykład dotyczących wydajności pracowników (prędkości kompletacji, schematy ruchu) lub monitorowania środowiska. Dane osobowe muszą być przetwarzane ostrożnie, aby chronić prywatność i utrzymać nadzór w miejscu pracy w ryzach. Decyzje podejmowane przez sztuczną inteligencję powinny być przejrzyste – na przykład, jeśli algorytm dyktuje, ile pracownik powinien wykonać, potrzebne są przejrzyste kryteria, aby zapewnić uczciwość. W tym kontekście UE podkreśla wiarygodność sztucznej inteligencji – algorytmów, które są zrozumiałe, sprawiedliwe i niezawodne.

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 wizji przyszłości można by nawet wyobrazić sobie w pełni autonomiczne magazyny działające bez oświetlenia w nocy, z obsługą wyłącznie maszyn. Ludzie najprawdopodobniej przejęliby funkcje kontrolne. Jednak ludzie pozostaną centralnym elementem w dającej się przewidzieć przyszłości – choćby po to, by zapewnić elastyczność i zdolność rozwiązywania problemów w nieprzewidzianych sytuacjach. Rozwiązanie hybrydowe (człowiek + sztuczna inteligencja) prawdopodobnie będzie zatem drogą naprzód w nadchodzących dekadach.

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 wyraźny: sztuczna inteligencja zyskuje coraz większe znaczenie w logistyce magazynowej. Za dziesięć lat wiele z tego, co obecnie jest projektem pilotażowym, stanie się rutyną. Firmy, które rozpoczną dziś, zdobędą cenne doświadczenie i będą mogły skalować swoje rozwiązania. Decydenci polityczni w wielu krajach promują ten rozwój, ponieważ uznali, że logistyka jest kluczowym sektorem dla całej gospodarki – a sztuczna inteligencja jest dźwignią, która pozwoli tej kluczowej branży zwiększyć wydajność i odporność na kryzysy.

Integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w logistyce magazynowej już się rozpoczęła, przynosząc widoczne sukcesy w zakresie wydajności i szybkości. Wymaga inwestycji i transformacji, ale oferuje ogromne możliwości – od oszczędności kosztów i lepszej obsługi klienta po nowe modele biznesowe. Różnice regionalne będą z czasem zanikać w miarę globalnego wdrażania najlepszych praktyk. Przyszłość obiecuje jeszcze bardziej inteligentną, w dużej mierze zautomatyzowaną logistykę magazynową, w której ludzie i maszyny ściśle ze sobą współpracują. Jednocześnie musimy odpowiedzialnie podchodzić do tych zmian – angażując pracowników, projektując bezpieczne technologie i przestrzegając zasad etyki. Jeśli nam się to uda, będziemy mieli do czynienia ze światem logistyki znacznie bardziej wydajnym, elastycznym i odpornym niż wszystko, co znaliśmy do tej pory.

☑️ 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

 

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.

Można znaleźć więcej na: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus