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

Przyszłość logistyki magazynowej: procesy oparte na sztucznej inteligencji dla maksymalnej produktywności

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 chodzi o to, aby systemy komputerowe były w stanie wyciągać wnioski z danych i podejmować decyzje, zamiast po prostu przestrzegać ściśle określonych reguł. Uczenie maszynowe (ML) to dziedzina sztucznej inteligencji, w której algorytmy samodzielnie rozpoznają wzorce, analizując duże ilości danych i odpowiednio dostosowują swoje działanie. Mówiąc prościej, system ML uczy się na podstawie doświadczenia: jest „szkolony” na danych historycznych, a następnie może formułować prognozy lub podejmować decyzje w oparciu o nowe, nieznane dane. Pozwala to sztucznej inteligencji na ciągłe doskonalenie własnych prognoz i wydajności bez konieczności wyraźnego programowania przez ludzi w każdym indywidualnym 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 przewidywać przyszłe wolumeny zamówień, obliczać optymalne trasy czy sterować złożonymi procesami magazynowymi. Systemy samouczące się mogą podejmować decyzje szybciej i często dokładniej niż ludzie, zwłaszcza w przypadku przetwarzania dużych ilości danych w czasie rzeczywistym. Dlatego technologie AI są wykorzystywane w różnych obszarach nowoczesnych magazynów – od zarządzania zapasami i kompletacji zamówień po sterowanie transportem w magazynie.

Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja w magazynie zasadniczo naśladuje „myślenie” doświadczonego kierownika magazynu, z tym że ma dostęp do znacznie większej ilości danych. Systemy AI potrafią na przykład identyfikować, które produkty sprzedają się najlepiej i kiedy, jak najefektywniej składować towary lub jakimi trasami powinien poruszać się wózek widłowy, aby zaoszczędzić czas. Te zautomatyzowane, oparte na danych decyzje stanowią podstawę coraz większej integracji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego z logistyką magazynową.

Optymalizacja procesów magazynowych poprzez sztuczną inteligencję

Jedną z największych zalet sztucznej inteligencji (AI) w logistyce magazynowej jest optymalizacja istniejących procesów. Magazyny opierają się na stałym przepływie informacji – na przykład danych o zapasach, zamówieniach czy lokalizacji towarów. 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 szybsze wykrywanie i korygowanie błędów, zanim spowodują one problemy. Rutynowe zadania, takie jak sprawdzanie stanów magazynowych czy rejestrowanie towarów przychodzących, można zautomatyzować, odciążając w ten sposób pracowników.

Systemy AI potrafią również rozpoznawać wzorce w procesach magazynowych, które mogłyby umknąć uwadze człowieka. Dzięki tej analizie danych system lepiej rozumie aktualną sytuację w magazynie, identyfikuje wąskie gardła lub nieefektywne obszary i sugeruje usprawnienia. Praktycznym przykładem jest optymalizacja tras: algorytmy mogą analizować i optymalizować trasy przemieszczania się pracowników magazynu lub sprzętu do transportu materiałów (np. wózków widłowych). Na przykład listy kompletacyjne są sortowane tak, aby pracownicy poruszali się po magazynie najkrótszą możliwą trasą. Skraca to czas podróży i umożliwia szybsze kompletowanie zamówień. Podobnie, funkcje AI mogą określić najlepszą lokalizację magazynową dla każdego produktu – na podstawie jego rozmiaru, rotacji i innych czynników – aby usprawnić składowanie i pobieranie.

Kolejnym ważnym aspektem jest redukcja błędów i poprawa jakości. Systemy rozpoznawania obrazu oparte na sztucznej inteligencji (AI) mogą na przykład skanować paczki przy odbiorze i sprawdzać ich stan oraz wymiary. Pozwala to na natychmiastowe wykrycie uszkodzeń lub nieprawidłowego oznakowania. Takie zautomatyzowane kontrole jakości gwarantują, że problemy są rozwiązywane na wczesnym etapie procesu i nie rozprzestrzeniają się na cały łańcuch dostaw. Co więcej, AI uczy się z czasem: chociaż początkowo mogą wystąpić błędy, techniki uczenia maszynowego stale ulepszają rozpoznawanie obrazu, systematycznie zmniejszając liczbę 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, zwiększając tym samym produktywność. Jednocześnie algorytmiczna analiza danych magazynowych umożliwia podejmowanie lepszych decyzji strategicznych – na przykład w zakresie planowania personelu i zasobów – zwiększając wydajność procesów. Rozwiązania AI mogą stale monitorować operacje, analizować ryzyko i działać proaktywnie (np. wykrywać zbliżające się wąskie gardła i podejmować środki zaradcze). Ogólnie rzecz biorąc, poprawia to przejrzystość w magazynie, a problemy są często identyfikowane jeszcze przed ich wystąpieniem. Wszystko to przyczynia się do redukcji kosztów, ponieważ wydajniejszy magazyn generuje mniej odpadów, obniża koszty błędów i optymalnie wykorzystuje czas pracy. Według prognoz ekspertów, technologie AI mogą w nadchodzących latach znacząco zwiększyć wydajność w branży logistycznej – na przykład Accenture szacuje wzrost wydajności o ponad 40% do 2035 roku.

Podsumowując, sztuczna inteligencja zwiększa szybkość, dokładność i elastyczność procesów magazynowych. Obejmuje to zarówno szybszą lokalizację i wysyłkę produktów, jak i minimalizację rozbieżności w zapasach oraz lepszą koordynację z innymi obszarami łańcucha dostaw. Dla firm oznacza to wyższą wydajność magazynu przy jednoczesnym odciążeniu pracowników z monotonnych lub skomplikowanych zadań.

Nadaje się do:

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

Prognozowanie popytu i zarządzanie zapasami z wykorzystaniem uczenia maszynowego

Kluczowym zastosowaniem uczenia maszynowego w logistyce magazynowej jest prognozowanie popytu. Odnosi się to do przewidywania przyszłego popytu – innymi słowy, do pytania: 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 zbiory danych.

Nowoczesne modele uczenia maszynowego analizują historyczne dane sprzedaży, wahania sezonowe, bieżące zamówienia, kampanie marketingowe, trendy w mediach społecznościowych i wiele innych czynników wpływających. Na tej podstawie uczą się wzorców i korelacji. Taki system może na przykład rozpoznać, że sprzedaż określonych produktów rośnie, gdy tylko zbliża się określone wydarzenie (na przykład popyt na węgiel drzewny do grilla rośnie przed letnimi weekendami). Na podstawie tych wzorców sztuczna inteligencja automatycznie przewiduje, jakie ilości towarów powinny zostać dostarczone do której lokalizacji i o której godzinie. Te prognozy pomagają firmom dostosowywać poziom zapasów do popytu. Oznacza to w szczególności, że jeśli można przewidzieć, że popyt na produkt wkrótce wzrośnie, sztuczna inteligencja zapewnia, że ​​zapasy zostaną zamówione i będą dostępne w magazynie w odpowiednim czasie. I odwrotnie, generuje ostrzeżenie, jeśli popyt na produkt prawdopodobnie spadnie, zapobiegając w ten sposób gromadzeniu się nadmiernych zapasów i nadprodukcji.

Praktycznym przykładem jest niemiecki sprzedawca internetowy OTTO. Od 2019 roku firma korzysta z autorskiego, opartego na sztucznej inteligencji systemu prognozowania sprzedaży. System ten zasadniczo analizuje przyszłość sprzedaży i wspiera wszystkie istotne procesy – od zakupów i magazynowania po dostawę. Prognozy oparte na sztucznej inteligencji pokazują OTTO dokładnie, które produkty i kiedy trafią do magazynu, a także przewidywaną wielkość sprzedaży w danym momencie. Na podstawie tych informacji 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 przechowywane są tylko towary, które są faktycznie potrzebne, co ogranicza kosztowne nadmierne magazynowanie i późniejszą sprzedaż z rabatami. Jednocześnie prognozy zapewniają dostępność towarów, gdy tylko popyt wzrośnie, dzięki czemu nie przegapisz okazji sprzedażowych. Dzięki tej sztucznej inteligencji OTTO automatycznie zamawia teraz 35% produktów ze swojego asortymentu, bez konieczności ręcznego składania zamówienia przez człowieka – dowód na to, jak skutecznie działają prognozy.

Inne firmy również korzystają z optymalizacji zapasów wspomaganej przez sztuczną inteligencję. Na przykład DHL informuje, że systemy AI potrafią porównywać popyt i stany magazynowe w czasie rzeczywistym i automatycznie inicjować ponowne zamówienia. Potrafią nawet przewidywać szczytowe zapotrzebowanie, zapobiegając zarówno brakom, jak i nadmiarom towaru. Zapewnia to szybką dostawę do klientów, ponieważ zawsze dostępna jest wystarczająca ilość towaru, a jednocześnie eliminuje niepotrzebne zapasy buforowe, które generowałyby koszty.

Prognozowanie popytu za pomocą uczenia maszynowego wpływa nie tylko na zapasy firmy, ale także na cały jej łańcuch dostaw. Dokładne prognozy pozwalają na przykład na wcześniejsze wysłanie towarów do regionalnych centrów dystrybucji, jeszcze przed otrzymaniem zamówień. OTTO, na przykład, tworzy prognozy regionalne, aby przewidzieć, które produkty zostaną zamówione, gdzie i w jakich ilościach. Produkty te są następnie proaktywnie dostarczane do pobliskiego magazynu. Skraca to czas dostawy i zmniejsza odległości transportu, co również obniża emisję CO₂.

Podsumowując, planowanie popytu oparte na sztucznej inteligencji prowadzi do efektywniejszego zarządzania zapasami: zawsze zapewnia odpowiedni produkt w odpowiedniej ilości i we właściwym czasie. Pozwala to firmom uniknąć wąskich gardeł w dostawach, zwiększyć zadowolenie klientów i jednocześnie obniżyć koszty magazynowania. W przypadku logistyki magazynowej oznacza to mniej operacji „gaszenia pożarów” w celu rozwiązania nagłych niedoborów, ponieważ sztuczna inteligencja z dużym prawdopodobieństwem wykryje takie sytuacje i poradzi sobie z nimi na wczesnym etapie. W czasach coraz bardziej zmiennych zachowań klientów (np. boomu e-commerce, sezonowych szczytów spowodowanych promocjami online itp.), takie proaktywne zarządzanie staje się kluczową przewagą konkurencyjną.

Automatyzacja i robotyka w magazynie

Jednym ze szczególnie istotnych obszarów integracji sztucznej inteligencji (AI) jest automatyzacja poprzez robotykę w magazynach. Nowoczesne magazyny coraz częściej opierają się na inteligentnych maszynach, które mogą przemieszczać, podnosić, sortować lub pakować towary – często sterowanych lub wspomaganych przez sztuczną inteligencję. Roboty magazynowe odciążają pracowników, zwłaszcza w zadaniach wymagających dużego wysiłku fizycznego, monotonnych lub wymagających dużej ilości czasu.

Przykładem są autonomiczne pojazdy w magazynach, znane również jako AGV (Automated Guided Vehicles) lub AMR (Autonomous Mobile Robots). Pojazdy te – 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 na zmiany w czasie rzeczywistym – na przykład omijanie przeszkody nagle pojawiającej się w alejce – przy jednoczesnym zachowaniu optymalnej trasy. W wielu magazynach takie autonomiczne transportery ładunków są już rzeczywistością: transportują towary między miejscami składowania, uzupełniają zapasy na półkach, zbierają produkty do zamówień klientów (automatyczne kompletowanie zamówień) 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 (AI). Są to roboty stacjonarne lub mobilne z ramionami chwytakowymi, które mogą pobierać towary z półek. Wykorzystując przetwarzanie obrazu (kamery i oprogramowanie AI), taki robot identyfikuje właściwy towar i pobiera wymaganą ilość. Istnieją już systemy, w których roboty kompletują pojedyncze części: robot otrzymuje polecenie z systemu zarządzania magazynem, na przykład, aby pobrać 5 sztuk towaru X. Nawiguje (jeśli jest mobilny) do odpowiedniej przegrody, wizualnie identyfikuje towar i precyzyjnie go pobiera. Czujniki wagowe weryfikują, czy pobrano prawidłową ilość, a AI ponownie potwierdza tożsamość towaru poprzez rozpoznawanie obrazu. Takie systemy często działają w oddzielnych obszarach lub w nocy, aby przygotowywać zamówienia przez całą dobę. Stosowane są również bardziej złożone systemy automatyzacji, takie jak automatyczne systemy kompletacji (automatyczne magazyny) – w tym przypadku różne artykuły są składowane w pojemnikach lub zsypach, a na żądanie system automatycznie transportuje żądany artykuł do pojemnika wydającego.

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 magazyn bezpośrednio do ludzi kompletujących zamówienia. Inteligentne sterowanie AI koordynuje te robotyczne regały tak wydajnie, że odległości pokonywane przez pracowników są minimalizowane. 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 obok którego pracownika, aby optymalnie przetwarzać zamówienia. Rezultat: szybsza realizacja zamówień klientów przy niższych kosztach.

Roboty sortujące i pakujące również stają się coraz powszechniejsze. Na przykład w niektórych centrach paczkowych DHL roboty już zdejmują paczki z taśmy i sortują je do odpowiednich przegródek na odpowiednich trasach dostaw. Te tak zwane DHLBoty są napędzane sztuczną inteligencją i elastyczne – 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 ostatnim etapie.

Na arenie międzynarodowej istnieje wiele ekscytujących przykładów. 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 kompletuje około 1500 artykułów na zmianę – dzięki wsparciu robotów liczba ta wzrasta do 3000 artykułów, a dystans do pokonania jest znacznie krótszy. Sztuczna inteligencja zapewnia, że ​​roboty współpracują ze sobą efektywnie, nie przeszkadzają sobie nawzajem i zawsze dostarczają kolejny artykuł na stanowisko kompletacyjne w idealnym momencie. Ten magazyn Alibaby pokazuje, co jest technicznie możliwe, gdy logistyka magazynowa jest niemal całkowicie zautomatyzowana: pracownicy nie muszą już chodzić po korytarzach, ponieważ roboty dostarczają im półki lub towary bezpośrednio, a przepustowość drastycznie wzrasta.

Inteligentne magazyny często integrują wiele technologii: autonomiczne pojazdy, ramiona robotyczne, automatyczne przenośniki taśmowe, czujniki IoT do monitorowania warunków środowiskowych i zapasów oraz systemy sztucznej inteligencji (AI) jako „mózg” kontrolujący wszystko. Celem jest wysoce zautomatyzowany magazyn, który działa wydajnie, bezpiecznie i transparentnie. Pracownicy w takich środowiskach często pracują ramię w ramię z robotami współpracującymi (cobotami), które pomagają im w podnoszeniu ciężarów lub dostarczaniu towarów. Chociaż wprowadzenie robotyki zmienia profil zawodowy pracowników, zwiększa to ogólną wydajność magazynu.

Wiele magazynów wciąż znajduje się na wczesnym etapie rozwoju – według szacunków, jedynie około 20% magazynów w Niemczech i USA 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 oczekuje się, że coraz więcej procesów magazynowych będzie automatyzowanych – czy to poprzez systemy transportu bezzałogowego, automatyczne systemy sortowania, czy inteligentne systemy wspomagania pracowników.

Nadaje się do:

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

Sztuczna inteligencja w oprogramowaniu łańcucha dostaw i przedsiębiorstw (SCM, DCM, ERP)

Nie tylko pojedyncze roboty, ale także oprogramowanie, na którym bazują, odgrywają 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 zarządzania 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 operacjami magazynowymi (od przyjęcia i rozłożenia towaru, po kompletację zamówień i wydanie towaru). W przeszłości systemy WMS działały według wstępnie zaprogramowanych reguł. Teraz jednak 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 były znacznie krótsze ścieżki kompletacji i ogólnie większa wydajność magazynu. To pokazuje, że sztuczna inteligencja może uzupełniać istniejące oprogramowanie logistyczne, umożliwiając jej uczenie się na podstawie własnych danych operacyjnych i niezależne ulepszanie procesów. 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 w oparciu o dostępne zasoby, natężenie ruchu lub terminy wysyłki.

Systemy zarządzania łańcuchem dostaw

Systemy zarządzania łańcuchem dostaw ze wsparciem sztucznej inteligencji idą o krok dalej, wykraczając poza pojedynczy magazyn i obejmując cały łańcuch dostaw. Wykorzystują one sztuczną inteligencję do optymalizacji procesów na każdym etapie: na przykład do bilansowania zapasów w wielu magazynach, optymalizacji wydajności transportu i elastycznego reagowania na zakłócenia. Narzędzia SCM oparte na sztucznej inteligencji (AI) mogą agregować duże wolumeny danych z różnych źródeł – takich jak dane pogodowe, informacje o ruchu drogowym i informacje o dostawcach – i w ten sposób dostosowywać harmonogramy dostaw w czasie rzeczywistym. Oracle opisuje, jak firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do bilansowania poziomów zapasów i znajdowania tras dostaw zapewniających niższe zużycie paliwa znacznie wydajniej niż byłoby to możliwe w przypadku konwencjonalnego oprogramowania. Taki system mógłby na przykład automatycznie obliczać alternatywną trasę dla kolejnych ciężarówek w przypadku nagłego zamknięcia drogi i zmieniać harmonogram dostaw. Mógłby również wykrywać problemy z jakością u konkretnego dostawcy i ostrzegać o nich na czas, 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. Celem jest optymalne zaspokojenie potrzeb klientów – zasadniczo integracja marketingu/sprzedaży z łańcuchem dostaw. W DCM sztuczna inteligencja może na przykład analizować zamówienia klientów i ulepszać prognozy, aby jeszcze precyzyjniej dopasować produkcję i zapasy do rzeczywistego popytu. W praktyce zarządzanie łańcuchem dostaw (SCM) i DCM często się pokrywają, ale oba mają na celu wykorzystanie sztucznej inteligencji do jak najefektywniejszego zrównoważenia podaży i popytu.

Duzi dostawcy systemów ERP, tacy jak SAP i Oracle, zintegrowali już funkcjonalności sztucznej inteligencji (AI) ze swoimi produktami. SAP określa to mianem „biznesowej AI” w swoich modułach ERP, które mają na celu optymalizację procesów takich jak magazynowanie, przetwarzanie zamówień i transport, wykorzystując analizy oparte na sztucznej inteligencji. Oracle podkreśla, że ​​systemy AI potrafią rozpoznawać wzorce w łańcuchach dostaw, które pozostają niewidoczne dla ludzi, umożliwiając dokładniejsze prognozowanie popytu klientów, a tym samym bardziej ekonomiczne zarządzanie zapasami. Microsoft i wyspecjalizowani dostawcy oprogramowania logistycznego również oferują moduły AI, które płynnie integrują się z istniejącymi procesami. Często dostępne są standardowe interfejsy do systemów ERP, umożliwiające modelom AI (na przykład do prognozowania) stosunkowo szybką współpracę z danymi firmy. Na przykład model AI do prognozowania sprzedaży można bezpośrednio zintegrować z przetwarzaniem zamówień ERP: system automatycznie generuje sugestie zamówień zakupu w oparciu o prognozy uczenia maszynowego.

Jednym z łatwo zrozumiałych zastosowań oprogramowania AI jest wykorzystanie chatbotów w logistyce. Ci cyfrowi asystenci mogą zostać 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 znajduje się produkt XY?” lub „Jaki jest aktualny stan magazynowy produktu Z?” – i robić to w ciągu kilku sekund, przez całą dobę. Mogą przyjmować zamówienia lub przewidywać terminy dostaw. Wewnętrznie asystenci ci odciążają personel od czasochłonnych zadań badawczych; zewnętrznie usprawniają obsługę klienta (np. dostarczając informacji o stanie magazynowym zamówienia).

Podsumowując, sztuczna inteligencja przenika środowisko oprogramowania logistycznego na wszystkich poziomach. Od WMS i 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 często mogą dodawać funkcjonalności AI jako rozszerzenie swoich istniejących systemów. Niemniej jednak, udane wdrożenie nadal wymaga specjalistycznej wiedzy – odpowiednie dane muszą być dostępne, modele muszą być wytrenowane 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 z firm

Wiele firm na całym świecie z powodzeniem wykorzystuje już sztuczną inteligencję w procesach magazynowania i logistyki. Oto kilka praktycznych przykładów, które pokazują różnorodność zastosowań:

Amazon (USA)

Amazon, jako pionier, 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 ten proces, decydując, która półka trafi do którego pracownika, aby pobrać produkt. Ta inteligentna kontrola kompletacji znacząco zwiększyła wydajność Amazon. Badania szacują oszczędności wynikające z optymalizacji kompletacji opartej na sztucznej inteligencji w Amazon na około 470 milionów euro rocznie. Ponadto Amazon wykorzystuje sztuczną inteligencję w wielu innych obszarach, takich jak planowanie tras pojazdów dostawczych, dynamiczne planowanie pracy w oparciu o wolumen zamówień oraz predykcyjna konserwacja sprzętu magazynowego.

Alibaba (Chiny)

Alibaba, za pośrednictwem swojej spółki zależnej Cainiao, zajmującej się logistyką, zarządza wysoce zautomatyzowanymi magazynami, w których roboty wykonują większość prac fizycznych. W znanym magazynie w Guangdong inteligentne roboty transportowe wykonują 70% zadań magazynowych, co potraja wydajność. Sterowane przez sztuczną inteligencję roboty dostarczają towary ludzkim współpracownikom, którzy zajmują się głównie pakowaniem. Dzięki koordynacji ze sztuczną inteligencją, pojedynczy pracownik z pomocą robota może posortować do 3000 paczek na zmianę, w porównaniu z około 1500 bez wsparcia. Alibaba wykorzystuje również sztuczną inteligencję do obsługi dronów dostawczych i autonomicznych pojazdów dostawczych w transporcie lokalnym, a także 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 działalności. W obszarze dostaw paczek DHL testuje autonomiczne drony dostawcze i roboty uliczne, a rozwiązania AI są również wykorzystywane w samym magazynie. W niektórych magazynach i centrach paczkowych DHL roboty oparte na AI automatycznie sortują paczki według regionu przeznaczenia. Te robotyczne ramiona wykorzystują kamery 3D i AI do rozpoznawania 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, predykcyjnej konserwacji systemów przenośników oraz zarządzania zapasami dla klientów kontraktowych. Na przykład w logistyce kontraktowej (logistyce magazynowej dla klientów przemysłowych) DHL wykorzystuje AI do monitorowania zapasów klientów i automatycznego uzupełniania zapasów, zanim wystąpią niedobory. Pozwala to DHL zwiększyć niezawodność dostaw i zacieśnić relacje z klientami.

OTTO (Niemcy)

Jak wspomniano powyżej, OTTO z powodzeniem wykorzystuje sztuczną inteligencję do prognozowania sprzedaży i zarządzania zapasami. System automatycznie zamawia zapasy i optymalizuje ich poziom. Dzięki temu OTTO zredukowało nadwyżki zapasów, jednocześnie poprawiając wydajność dostaw. OTTO jest przykładem tego, jak niemiecka firma może rozwijać i efektywnie wdrażać sztuczną inteligencję wewnętrznie, aby utrzymać konkurencyjność na wysoce konkurencyjnym rynku (e-commerce).

Hitachi (Japonia)

W Japonii, gdzie wiele procesów tradycyjnie nadal wykonuje się ręcznie, rozpoczyna się obecnie powszechna integracja sztucznej inteligencji (AI) z logistyką magazynową. Przykładem jest firma Hitachi, która prowadzi badania nad sztuczną inteligencją (AI), aby usprawnić kompletację zamówień w swoich centrach dystrybucji. Firma dąży do wsparcia starzejącej się siły roboczej za pomocą rozpoznawania obrazu i chwytaków robotycznych. Inne japońskie firmy – na przykład z branży motoryzacyjnej – również coraz częściej korzystają z zautomatyzowanych systemów magazynowych z wykorzystaniem AI. Japoński rząd promuje 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 koncentrują się obecnie na dalszej automatyzacji magazynów i łańcuchów dostaw.

Walmart (USA)

Największa na świecie sieć handlowa również inwestuje w sztuczną inteligencję (AI) w swoim łańcuchu dostaw. Walmart wykorzystuje analitykę AI do śledzenia poziomu zapasów w czasie rzeczywistym w swoich centrach dystrybucji i przewidywania, kiedy sklepy będą wymagały uzupełnienia zapasów. Walmart przetestował również roboty inwentaryzacyjne w niektórych sklepach, które poruszają się po alejkach i wykorzystują AI do identyfikowania produktów wymagających uzupełnienia. W dużych centrach logistycznych e-commerce firmy stosowane są zautomatyzowane systemy sortowania, a AI optymalizuje przydzielanie przesyłek do tras ciężarówek. Wraz z firmami takimi jak Walmart, ci amerykańscy giganci handlu detalicznego napędzają wdrażanie sztucznej inteligencji w logistyce.

Przytoczone przykłady pokazują, że zarówno firmy technologiczne, jak i tradycyjni dostawcy usług logistycznych z powodzeniem wykorzystują sztuczną inteligencję w swoich magazynach. W szczególności Amazon i Alibaba wyznaczają standardy, do których naśladują inni. Projekty z zakresu sztucznej inteligencji (AI) odnoszą jednak sukcesy również w Niemczech i innych krajach – niektóre rozwijane są wewnętrznie (jak w OTTO), inne we współpracy z partnerami technologicznymi, a jeszcze inne poprzez przejęcia startupów. Kluczowe jest, aby te sukcesy się utrwaliły: wiele małych i średnich firm logistycznych uważnie obserwuje działania większych graczy i obecnie również rozpoczyna pilotaże rozwiązań AI w określonych obszarach.

Wpływ sztucznej inteligencji na gospodarkę magazynową

Wprowadzenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do logistyki magazynowej to nie tylko decyzja techniczna, ale i ekonomiczna. Firmy oczekują wymiernych korzyści biznesowych, ale muszą również inwestować i brać pod uwagę potencjalne skutki uboczne.

Przyjrzyjmy się najpierw pozytywnym efektom ekonomicznym.

Jak wyjaśniono wcześniej, sztuczna inteligencja (AI) znacząco zwiększa wydajność magazynu – procesy przebiegają szybciej i z mniejszą liczbą błędów. Ma to bezpośredni wpływ na koszty. Na przykład, zoptymalizowane pod kątem AI planowanie tras dla pracowników magazynu lub robotów może drastycznie skrócić czas kompletacji zamówień, umożliwiając przetwarzanie większej liczby zamówień na zmianę (większa przepustowość). Koszty osobowe można obniżyć lub lepiej wykorzystać, ponieważ automatyzacja uwalnia pracowników, umożliwiając im bardziej produktywne wykorzystanie w innych obszarach. Zarządzanie zapasami wspierane przez AI obniża koszty zapasów, ponieważ mniej kapitału jest zamrożone w nadwyżkach magazynowych, a odpisy z powodu zepsucia lub przestarzałych produktów maleją. Badanie wykazało, że wiele firm logistycznych postrzega AI jako szansę na znaczną poprawę jakości i wydajności – ponad połowa firm uważa logistykę za pionierski sektor cyfryzacji. Oznacza to, że branża oczekuje, że AI wniesie znaczący wkład w tworzenie wartości.

Potencjał oszczędności potwierdzają konkretne liczby.

Analizy Accenture przewidują, że wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) może zwiększyć wydajność logistyki o ponad 40% do 2035 roku. Przełożyłoby się to na znaczną redukcję kosztów, ponieważ wzrost wydajności zazwyczaj oznacza osiągnięcie większej wydajności (realizacji zamówień) przy tym samym lub mniejszym nakładzie pracy (czasu, personelu, przestrzeni). Nawet dzisiaj konkretne projekty często charakteryzują się stosunkowo szybkim zwrotem z inwestycji (ROI). Systemy AI, które optymalizują na przykład transport lub załadunek ciężarówek, mogą oszczędzać na kosztach paliwa i unikać pustych przebiegów, dzięki czemu inwestycja w oprogramowanie zwróci się w ciągu zaledwie kilku lat. AI przyczynia się również do oszczędności kosztów, zapobiegając przestojom (zakłóceniom prowadzącym do opóźnień w dostawach), na przykład gdy systemy konserwacji predykcyjnej zapobiegają kosztownym przestojom maszyn w magazynie.

Projekty pilotażowe i przypadki biznesowe: Kiedy sztuczna inteligencja się opłaca w logistyce magazynowej

Jednak tym szansom przeciwstawiają się koszty inwestycji i wyzwania. Zakup robotów magazynowych, czujników i oprogramowania AI jest początkowo kosztowny. Nie każda firma dysponuje zasobami finansowymi Amazona, pozwalającymi na zainwestowanie setek milionów w automatyzację. Wielu decydentów logistycznych waha się z powodu wysokich kosztów inwestycji lub braku infrastruktury IT. W szczególności mniejsze i średnie magazyny często nie posiadają niezbędnych cyfrowych fundamentów (np. kompleksowego przechwytywania danych), aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji. Co więcej, wdrożenie wymaga specjalistycznej wiedzy: specjaliści od sztucznej inteligencji i analizy danych są poszukiwani, ale brakuje ich i są kosztowni. Początkowo projekty AI mogą być bardziej złożone, co wymaga szkoleń pracowników i zarządzania zmianą.

W perspektywie krótkoterminowej możliwe są również przesunięcia kosztów. Na przykład, zwiększone wykorzystanie IT podnosi koszty bezpieczeństwa danych i konserwacji systemów. Należy przeznaczyć budżety na regularne aktualizacje oprogramowania, ponowne trenowanie modeli (w przypadku uczenia maszynowego) oraz systemy tworzenia kopii zapasowych. Nie należy również lekceważyć kosztów integracji, czyli integracji rozwiązań AI z istniejącymi systemami. 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 zazwyczaj działa znacznie bardziej ekonomicznie. Istnieją również czynniki miękkie: nowoczesny, zautomatyzowany magazyn może efektywniej skalować się wraz z rozwojem (obsługując więcej zamówień bez konieczności liniowego zwiększania liczby pracowników). Zwiększa to konkurencyjność – firmy pozostają konkurencyjne pod względem czasu i kosztów dostaw, a nawet mogą się wyróżnić 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 zyskuje również na znaczeniu ekonomicznym. Sztuczna inteligencja przyczynia się do bardziej ekologicznego funkcjonowania magazynów (np. poprzez optymalne wykorzystanie ładowności ciężarówek, co pozwala zaoszczędzić na przejazdach, lub poprzez unikanie nadmiernych zapasów, co zmniejsza nadprodukcję). Ponieważ zrównoważony rozwój jest obecnie ceniony również przez inwestorów i klientów, może to pośrednio przynieść korzyści finansowe (słowo kluczowe: „zielona logistyka” jako argument sprzedażowy).

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. Należy jednak rozważyć to w kontekście kosztów inwestycyjnych i operacyjnych systemów sztucznej inteligencji. Firmy muszą rozważyć, kiedy i gdzie sztuczna inteligencja ma dla nich sens finansowy. W praktyce często obserwuje się uruchamianie projektów pilotażowych w celu uzyskania konkretnych danych. Zazwyczaj jasno pokazują one, czy skalowanie jest opłacalne. Wraz ze wzrostem dostępności i przystępności cenowej technologii (usługi w chmurze, rozwiązania standardowe), bariera wejścia maleje.

Podsumowując, sztuczna inteligencja jest czynnikiem konkurencyjnym w logistyce. Ci, którzy inwestują wcześnie i strategicznie, mogą osiągnąć pozycję lidera kosztowego lub przewagę w zakresie usług. Firmy, które czekają, ryzykują z kolei spadek efektywności w dłuższej perspektywie i utratę udziału w rynku. Niemniej jednak wdrożenie nie jest proste – wymaga przekonującego uzasadnienia biznesowego, solidnego planowania i często wsparcia ze strony kierownictwa, ponieważ wiąże się ze strategicznymi decyzjami.

Nadaje się do:

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

Różnice regionalne: Niemcy, UE, USA i Japonia

Rozwój i wdrażanie sztucznej inteligencji w logistyce magazynowej różni się w zależności od regionu i zależy od warunków ekonomicznych, liderów technologicznych oraz ram politycznych. Przyjrzyjmy się kluczowym regionom:

Niemcy i UE

W Niemczech sektor logistyczny tradycyjnie zajmuje znaczącą pozycję i jest uważany za stosunkowo innowacyjny. Badania pokazują, że 22% niemieckich firm logistycznych korzysta już ze sztucznej inteligencji, a kolejne 26% ma konkretne plany w tym zakresie. Niemieckie firmy postrzegają sztuczną inteligencję jako szczególnie przydatną w obszarach prognozowania popytu, planowania sprzedaży i optymalizacji transportu. Niemniej jednak, tylko około 20% magazynów w Niemczech jest obecnie w dużej mierze zautomatyzowanych. Oznacza to, że większość z nich nadal działa w oparciu o procesy głównie manualne. Wyzwania często wiążą się ze złożonością systemów i niedoborem wykwalifikowanych pracowników, co utrudnia wdrażanie nowych technologii. Mimo to niemieckie firmy intensywnie inwestują w sztuczną inteligencję, aby optymalizować procesy i utrzymać konkurencyjność.

Zarówno Niemcy, jak i Unia Europejska zapewniają znaczące wsparcie polityczne dla technologii AI. Niemcy wdrożyły strategię AI i przeznaczyły miliardy euro na badania. Instytucje takie jak Instytuty Fraunhofera (np. IML w Dortmundzie) pracują nad rozwiązaniami AI specjalnie dla logistyki. Koncepcje takie jak Przemysł 4.0 i Logistyka 4.0 kształtują wizję, w której AI odgrywa kluczową rolę. UE z kolei planuje rozwijać AI i robotykę w przemyśle poprzez programy takie jak Horyzont Europa i konkretne projekty finansowania. Jednocześnie Europa zwraca szczególną uwagę na wytyczne etyczne i regulacje – kluczowe przykłady stanowią Komisja Europejska i Europejska Inicjatywa Regulacyjna w zakresie AI (Ustawa o AI). Celem jest zapewnienie, że AI jest wykorzystywana w sposób godny zaufania i bezpieczny, co jest również kluczowe w logistyce (np. ochrona danych pracowników, standardy bezpieczeństwa systemów autonomicznych).

USA

Stany Zjednoczone od dawna są liderem w dziedzinie automatyzacji i badań nad sztuczną inteligencją (AI) i są siedzibą takich gigantów technologicznych jak Google, Amazon, IBM i Microsoft, które napędzają rozwój AI. Jednak w praktyce Stany Zjednoczone nie są znacząco bardziej zautomatyzowane niż Europa, jeśli chodzi o logistykę magazynową. Szacunki wskazują, że tylko około 20% amerykańskich magazynów jest wysoce zautomatyzowanych. Niemniej jednak wysokie koszty pracy i rosnące niedobory siły roboczej w USA napędzają obecnie znaczne inwestycje w automatyzację. Duże firmy, takie jak Amazon, Walmart i UPS, wdrażają systemy oparte na AI i pełnią rolę pionierów. Stany Zjednoczone zdają sobie sprawę, że technologia AI jest niezbędna, aby nie pozostać w tyle w globalnej konkurencji (zwłaszcza w stosunku do Azji).

Politycznie Stany Zjednoczone mają nieco inne priorytety – dominują inwestycje i inicjatywy prywatne. Finansowanie rządowe jest mniej scentralizowane niż w UE czy Chinach, ale istnieją programy Departamentu Obrony i Departamentu Energii, które pośrednio wspierają badania nad sztuczną inteligencją (np. nad pojazdami autonomicznymi, co również przynosi korzyści logistyce). Ostatnio strategie dotyczące sztucznej inteligencji są również dyskutowane na szczeblu krajowym, w szczególności w celu wzmocnienia bazy przemysłowej. Ogólnie rzecz biorąc, można stwierdzić, że amerykańskie firmy pragmatycznie promują sztuczną inteligencję w logistyce, podczas gdy decydenci powoli starają się stworzyć ramy, które pozwolą im dogonić konkurencję na arenie międzynarodowej.

Japonia

Japonia jest pionierem w robotyce i automatyzacji – w przemyśle (np. w produkcji motoryzacyjnej) Japonia może pochwalić się gęstością robotyzacji na poziomie 399 robotów na 10 000 pracowników, co plasuje ją w światowej czołówce. Jednak Japonia jest bardziej nieufna w kwestii logistyki magazynowej. Tradycyjne metody pracy i wysoka wartość pracy ludzkiej od dawna skutkują stosunkowo ograniczoną automatyzacją magazynów. Sytuacja ta jednak szybko się zmienia, ponieważ Japonia stoi w obliczu poważnych wyzwań demograficznych: zmniejsza się liczba młodych pracowników, a ograniczenia prawne dotyczące czasu pracy zmuszają firmy do wdrażania 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 to podejście – „Nowa Strategia Robotyczna” w szczególności zachęca do wykorzystywania robotów w sektorach usług, takich jak logistyka.

Ponadto Japonia promuje koncepcję Społeczeństwa 5.0 – superpołączonego społeczeństwa, w którym sztuczna inteligencja jest wszechobecna, mającą na celu sprostanie wyzwaniom społecznym (takim jak starzenie się społeczeństwa). W tym kontekście trwają prace nad zautomatyzowanymi samochodami dostawczymi, systemami załadunku i rozładunku wspomaganymi robotami oraz łańcuchami dostaw zoptymalizowanymi pod kątem sztucznej inteligencji. Już teraz widzimy japońskie centra logistyczne wyposażone w autonomiczne wózki widłowe i systemy przenośników sterowane przez sztuczną inteligencję. Chociaż Japonia rozpoczęła ten proces nieco później, automatyzacja magazynów i wykorzystanie sztucznej inteligencji prawdopodobnie gwałtownie wzrosną w nadchodzących latach. W kulturze akceptacja robotów jest bardzo wysoka, co sprzyja tej transformacji.

Chiny i Korea Południowa (dla porównania)

Choć pytanie nie zawierało wyraźnego pytania, warto pokrótce o tym wspomnieć: Chiny intensywnie inwestują w robotykę i sztuczną inteligencję (AI), będąc obecnie największym na świecie rynkiem zbytu dla robotów przemysłowych. Ponad 50% wszystkich nowych robotów na świecie jest instalowanych właśnie w Chinach. Chiński rząd intensywnie dotuje ten rozwój, aby unowocześnić swoje łańcuchy dostaw. W szczególności dzięki boomowi e-commerce (Alibaba, JD.com itp.), Chiny odnotowały znaczny wzrost w dziedzinie zautomatyzowanych rozwiązań magazynowych. Korea Południowa z kolei jest uważana za ukrytego lidera w dziedzinie automatyzacji magazynów: ponad 40% jej magazynów jest już zautomatyzowanych, dzięki dużemu zamiłowaniu do technologii i firmom takim jak Coupang, które w dużym stopniu opierają się na AI. Kraje te stanowią punkt odniesienia dla możliwości, jakie daje konsekwentne wdrażanie technologii.

Europa (UE) jako całość

Z kilkoma wyjątkami, Europa dorównuje w tym obszarze Stanom Zjednoczonym. W Europie kraje takie jak Niemcy, Holandia i kraje skandynawskie zajmują dobrą pozycję pod względem IT w logistyce, podczas gdy inne mają pewne zaległości do nadrobienia. UE stara się stymulować postęp poprzez wspólne projekty (np. GAIA-X dla infrastruktury danych) i programy finansowania. Ponadto, w całej UE realizowane są projekty badawcze w dziedzinie sztucznej inteligencji w transporcie i logistyce (np. dotyczące autonomicznych konwojów ciężarówek, regulacji dotyczących dronów dostawczych itp.), które naturalnie wpływają również na magazyny, ponieważ wszystko jest ze sobą powiązane.

Podsumowując: Niemcy/UE i USA nadal plasują się w stosunkowo równym stopniu pod względem praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji w magazynach – dostrzega się znaczny potencjał, ale znaczna część branży wciąż nie jest w pełni zintegrowana. Azja przedstawia niejednorodny obraz: Chiny i Korea Południowa są bardzo daleko z przodu dzięki agresywnemu wdrażaniu, podczas gdy Japonia nadrabia zaległości. Polityka regionalna i programy finansowania odgrywają kluczową rolę: podczas gdy Chiny i część Europy silnie promują sztuczną inteligencję poprzez inicjatywy rządowe, sektor prywatny napędza rozwój w USA. Ostatecznie wszyscy obserwują się 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 „droga Amazon”, czy roboty Alibaby) rozpowszechnią się na całym świecie.

Zautomatyzowane magazyny 2050: Wizja staje się rzeczywistością

Patrząc w przyszłość logistyki magazynowej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, można spodziewać się dalszych, ekscytujących rozwiązań. Jednym z wciąż pojawiających się terminów jest „inteligentny magazyn” – czyli 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 działa jak mózg sterujący tymi połączonymi w sieć urządzeniami. Można sobie wyobrazić magazyn w 2050 roku, w którym niemal wszystkie rutynowe zadania są zautomatyzowane: autonomiczne pojazdy transportują towary, roboty kompletują zamówienia, drony przeprowadzają kontrole stanu zapasów (np. wykrywają luki na półkach za pomocą kamer), 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 kierunki rozwoju

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, wolumenu zamówień, a nawet nieprzewidzianych zdarzeń (takich jak nagłe zamknięcie granic lub niedobór surowców). Generatywna AI (znana z ChatGPT i podobnych aplikacji) mogłaby wspomagać procesy planowania, na przykład poprzez 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 magazynach, wykonując szeroki zakres zadań (chwytanie, przenoszenie, prowadzenie). Pierwsze 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 dzięki inteligentnym okularom z rozszerzoną rzeczywistością, które wyświetlają pracownikowi wszystkie istotne informacje w czasie rzeczywistym (lokalizacja magazynu, następny krok, ostrzeżenia). Urządzenia noszone oparte na sztucznej inteligencji mogłyby również monitorować bezpieczeństwo (np. opaska wibruje, gdy w pobliżu znajduje się wózek widłowy). Wszystko to ma na celu poprawę warunków pracy i dalsze ograniczenie liczby błędów i wypadków.

Oczywiście, po drodze pojawiają się również wyzwania i pytania etyczne. Często poruszanym problemem jest kwestia miejsc pracy: jeśli coraz więcej procesów w magazynie będzie automatyzowanych, co stanie się z pracą pracowników magazynowych? W krótkim okresie niektóre zadania mogą zniknąć – na przykład, potrzeba będzie mniej pracowników kompletujących ręcznie, jeśli roboty przejmą te zadania. 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. W przyszłości wzrośnie zapotrzebowanie na specjalistów ds. konserwacji robotów, analizy danych czy wsparcia systemów sztucznej inteligencji. Zatem, podczas gdy rutynowa praca fizyczna maleje, wymagania dotyczące technicznej wiedzy pracowników rosną. Firmy są zobowiązane do przekwalifikowania i dalszego kształcenia swoich pracowników, aby mogli oni efektywnie działać w środowisku wspieranym przez sztuczną inteligencję. Co ciekawe, niektóre firmy deklarują nawet, że automatyzacja umożliwiła im ekspansję i zatrudnienie większej liczby pracowników, ponieważ ich działalność się rozwinęła. Maszyna niekoniecznie całkowicie przejmuje pracę, ale często tylko jej monotonne i stresujące części – pozwalając ludziom podejmować się zadań bardziej wymagających.

Człowiek kontra maszyna? Dlaczego rozwiązania hybrydowe będą dominować w magazynowaniu.

Względy etyczne obejmują również ochronę danych i transparentność. Sztuczna inteligencja w magazynach gromadzi ogromną ilość danych, takich jak dane dotyczące wydajności pracowników (tempo kompletacji, schematy ruchu) lub monitorowania środowiska. W tym przypadku dane osobowe muszą być traktowane ostrożnie, aby chronić prywatność i utrzymać nadzór w miejscu pracy w rozsądnych granicach. Decyzje podejmowane przez sztuczną inteligencję powinny być zrozumiałe – na przykład, jeśli algorytm dyktuje, ile pracownik powinien wyprodukować, potrzebne są przejrzyste kryteria, aby zapewnić uczciwość. W tym kontekście UE podkreśla znaczenie sztucznej inteligencji godnej zaufania – algorytmów, które są zrozumiałe, uczciwe i niezawodne.

Kolejną ważną kwestią jest bezpieczeństwo: autonomiczne roboty i systemy AI muszą być zaprojektowane w taki sposób, aby nie stanowiły zagrożenia dla ludzi. Wymaga to standardów technicznych i testów (na przykład autonomiczny wózek widłowy musi zatrzymać się niezawodnie w 100% przypadków, gdy na jego drodze pojawi się człowiek). Cyberbezpieczeństwo również zyskuje na znaczeniu: sieciowy magazyn może stać się celem ataków hakerskich, dlatego systemy AI muszą być chronione przed manipulacją.

W wizji przyszłości można by nawet wyobrazić sobie całkowicie autonomiczne magazyny działające bez oświetlenia w nocy, zasilane wyłącznie przez maszyny. Ludzie zajmowaliby się głównie monitorowaniem. Jednak w dającej się przewidzieć przyszłości ludzie pozostaną kluczowym elementem – choćby po to, by zapewnić elastyczność i zdolność rozwiązywania problemów w nieprzewidzianych sytuacjach. Rozwiązanie hybrydowe (człowiek + sztuczna inteligencja) prawdopodobnie będzie zatem drogą naprzód w ciągu najbliższych kilku dekad.

Przyszłość logistyki magazynowej: dlaczego sztuczna inteligencja staje się obecnie niezbędna

Kolejne wyzwania wiążą się z praktyczną implementacją: wiele firm stoi przed pytaniem, jak wdrożyć sztuczną inteligencję. Brakuje standardów, istnieje mnóstwo dostawców, a sukces zależy od dobrej jakości danych. Firmy dysponujące słabymi lub niekompletnymi danymi nie osiągną dobrych rezultatów dzięki sztucznej inteligencji (zasada „śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu”). Aby stworzyć prawdziwie płynny, inteligentny łańcuch dostaw, konieczne jest zapewnienie interoperacyjności między różnymi systemami (np. sztuczną inteligencją w magazynie i sztuczną inteligencją w zarządzaniu transportem).

Niemniej jednak trend jest wyraźny: sztuczna inteligencja zyskuje coraz większe znaczenie w logistyce magazynowej. Za dziesięć lat wiele z tego, co obecnie jest jedynie projektem pilotażowym, stanie się powszechne. Firmy, które rozpoczynają dziś, zdobywają cenne doświadczenie i mogą skalować swoje rozwiązania. Decydenci polityczni w wielu krajach promują ten rozwój, ponieważ dostrzegają, że logistyka jest kluczowym sektorem dla całej gospodarki – a sztuczna inteligencja jest dźwignią, która pozwoli zwiększyć wydajność i odporność tej kluczowej branży.

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 inteligentniejszą, w dużej mierze zautomatyzowaną logistykę magazynową, w której ludzie i maszyny ściśle ze sobą współpracują. Jednocześnie musimy odpowiedzialnie zarządzać tymi zmianami – angażując pracowników, zapewniając bezpieczeństwo technologii i przestrzegając wytycznych etycznych. Jeśli nam się to uda, możemy spodziewać się świata logistyki znacznie bardziej wydajnego, elastycznego i odpornego 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.

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