Zarządzana sztuczna inteligencja dla logistyki: Jak nowa kategoria reorganizuje intralogistykę

Logistyka w napięciu między kosztami, złożonością i zmiennością

Logistyka historycznie znajdowała się w centrum: jest jednocześnie centrum kosztów, dostawcą usług i dźwignią strategiczną. Jednak w ostatnich latach warunki ramowe drastycznie się pogorszyły. Ceny energii w Europie są niekiedy od dwóch do czterech razy wyższe niż w USA czy Azji, co wywiera ogromną presję na marże, szczególnie na energochłonne lokalizacje przemysłowe i logistyczne. Jednocześnie całkowite koszty logistyki znacząco rosną, napędzane wyższymi kosztami transportu, płac, energii, gruntów i wydatków na automatyzację.

Jednocześnie branża zmaga się ze strukturalnym niedoborem siły roboczej: w Europie obserwuje się ogromne wąskie gardła w sektorach transportu i magazynowania; badania pokazują, że około trzy czwarte ankietowanych operatorów logistycznych zmaga się z niedoborem personelu, a znaczna część z nich zgłasza poważne braki. Podczas gdy popyt ze strony e-commerce, handlu wielokanałowego, branży farmaceutycznej, logistyki akumulatorów samochodowych i innych szybko rozwijających się sektorów stale rośnie, niezwykle trudno jest przyciągnąć i utrzymać wystarczającą liczbę wykwalifikowanych pracowników.

Jednocześnie rośnie złożoność techniczna. Rynek automatyzacji magazynów rośnie w dwucyfrowym tempie rocznym; szacunki przewidują, że do 2030 roku jego wartość przekroczy 55 miliardów dolarów, a globalny wzrost wyniesie od około 15 do prawie 19 procent rocznie. Rynek rozwiązań automatyzacji intralogistyki jest już wyceniany na ponad 20 miliardów dolarów i nadal dynamicznie rośnie, napędzany e-commerce, rosnącym zapotrzebowaniem na usługi i ograniczoną przestrzenią.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w łańcuchu logistycznym rozwija się jeszcze dynamiczniej. Globalny rynek sztucznej inteligencji (AI) w logistyce w połowie lat dwudziestych XXI wieku osiągał wartość kilkuset miliardów dolarów, a do początku lub połowy lat trzydziestych XXI wieku ma wzrosnąć do kilkuset miliardów dolarów, z rocznym wskaźnikiem wzrostu przekraczającym 40%. Podobny trend przewiduje się w przypadku AI w magazynowaniu: również tutaj przewiduje się rynki o wartości kilku miliardów dolarów i wskaźniki wzrostu znacznie przekraczające 20%.

Rezultatem jest napięcie: menedżerowie logistyki inwestują w automatyzację, robotykę i oprogramowanie, ale jednocześnie zmagają się z ogromną zmiennością popytu, wydajności, kosztów energii i personelu. Zarządzanie tymi silnie powiązanymi sieciowo, coraz bardziej zautomatyzowanymi systemami za pomocą tradycyjnych rozwiązań informatycznych i organizacyjnych osiąga swoje granice. Właśnie tutaj pojawia się pomysł na nową kategorię produktów i rozwiązań: Logistics Managed AI.

Nadaje się do:

• Potencjał rozwiązań Industrial Managed AI w Przemyśle 4.0 i 5.0

Od zarządzanej sztucznej inteligencji przemysłowej do zarządzanej sztucznej inteligencji logistycznej: dlaczego logistyka potrzebuje własnego podejścia

W ostatnich latach koncepcja zarządzanej sztucznej inteligencji (Managed AI), czyli przemysłowej zarządzanej sztucznej inteligencji (Industrial Managed AI), zyskała ugruntowaną pozycję w środowisku przedsiębiorstw. Odnosi się ona do platform i usług, które oferują sztuczną inteligencję nie tylko jako model lub samodzielne rozwiązanie, ale jako w pełni zarządzany system: od integracji danych i rozwoju modelu, poprzez obsługę, monitorowanie i zarządzanie, po bezpieczeństwo i zgodność z przepisami. W przemyśle usługi przemysłowej sztucznej inteligencji (Industrial AI) obejmują przede wszystkim takie zagadnienia, jak konserwacja predykcyjna, optymalizacja procesów, efektywność energetyczna i kontrola jakości.

Koncepcje te są cenne, ale w większości pozostają ogólne lub silnie skoncentrowane na procesach produkcyjnych. W logistyce – zwłaszcza w intralogistyce z magazynami wysokiego składowania, zautomatyzowanym magazynowaniem drobnych części, systemami wahadłowymi, technologią przenośników i robotyką – wymagania są zasadniczo różne:

Po pierwsze, logistyka jest o wiele bardziej istotna w czasie rzeczywistym. Opóźnione lub błędne decyzje w zarządzaniu magazynem lub transportem mają bezpośredni i widoczny wpływ na poziom usług, czas dostaw i zadowolenie klienta.

Po drugie, wiele procesów logistycznych ma charakter wysoce stochastyczny: nieregularne przyjęcia towarów, zmienne zamówienia, krótkoterminowe promocje, sezonowe szczyty, awarie przepustowości transportu lub nagłe zakłócenia w sieci można jedynie w ograniczonym stopniu uwzględnić przy użyciu klasycznych modeli planowania w ujęciu tygodniowym lub miesięcznym.

Po trzecie, systemy logistyczne działają w ramach ściśle zintegrowanego ekosystemu WMS, TMS, ERP, sterowników robotycznych, czujników IoT, platform transportowych, platform handlowych i systemów klienckich. Logika ta jest rozproszona w licznych interfejsach technicznych i organizacyjnych.

Chociaż ogólna oferta zarządzanej sztucznej inteligencji (AI) może zapewniać techniczne podstawy (platforma danych, MLOps, zarządzanie), rzadko zajmuje się ona szczegółowymi zadaniami z zakresu koordynacji logistycznej, które muszą być rozwiązywane co minutę. Dlatego logistyka potrzebuje nie tylko „AI”, ale własnej, specyficznej dla danej dziedziny kategorii: zarządzanej sztucznej inteligencji (AI) w logistyce – warstwy zarządzanej AI zaprojektowanej specjalnie dla intralogistyki i procesów logistycznych.

Czym jest Logistics Managed AI?

Logistics Managed AI można opisać jako niezależną kategorię produktów i rozwiązań, która łączy trzy poziomy:

• Po pierwsze, warstwa danych i integracji specyficzna dla logistyki, zorientowana na dziedzinę, która łączy w czasie rzeczywistym systemy operacyjne (WMS, TMS, ERP, sterowniki robotyki, czujniki, interfejsy przewoźnika) i rozumie je semantycznie.
• Po drugie, zbiór predefiniowanych, konfigurowalnych bloków konstrukcyjnych sztucznej inteligencji dla typowych obszarów podejmowania decyzji logistycznych: optymalizacja zapasów, przydzielanie zleceń, planowanie siły roboczej, realizacja zamówień, tworzenie fal zamówień, wyznaczanie tras, wybór przewoźnika, dynamiczna kontrola poziomu usług, modele ryzyka i odporności.
• Po trzecie, zarządzany model operacji i zarządzania, który zapewnia te elementy sztucznej inteligencji jako usługę ciągłą: z umowami SLA, całodobową pracą, monitorowaniem, ciągłym doszkalaniem, zgodnością z przepisami, dokumentacją oraz przejrzystymi ramami dla interwencji człowieka i zatwierdzeń.

W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów WMS i TMS, Logistics Managed AI nie jest przede wszystkim systemem transakcyjnym, który zarządza zamówieniami i je „przetwarza”. Jest to raczej nadrzędna, ucząca się warstwa decyzyjna, która kontroluje, koordynuje i stale optymalizuje działanie tych systemów w czasie rzeczywistym – osadzona w modelu usług zarządzanych.

W przeciwieństwie do standardowych rozwiązań AI zarządzanych dla przedsiębiorstw lub przemysłu, Logistics Managed AI jest radykalnie dostosowane do procesów logistycznych. Gotowe przypadki użycia, modele danych i wzorce decyzyjne zostały zaprojektowane tak, aby można je było bezpośrednio zintegrować z procesami magazynowania i transportu, zamiast wymagać abstrakcyjnej definicji na poziomie przedsiębiorstwa.

Uzasadnienie ekonomiczne: Dlaczego oddzielna kategoria ma sens biznesowy

Pytanie o sensowność nowej kategorii produktów jest ostatecznie zawsze pytaniem ekonomicznym: czy można wygenerować strukturalną wartość dodaną za pomocą niezależnej, jasno zdefiniowanej kategorii, która w innym przypadku byłaby nieosiągalna lub możliwa do osiągnięcia jedynie przy wysokich kosztach alternatywnych?

W przypadku sztucznej inteligencji zarządzanej w logistyce przemawia za tym szereg czynników makroekonomicznych i mikroekonomicznych.

W ujęciu makro, rynki te dynamicznie się rozwijają, jednocześnie osiągając poziom dojrzałości wykraczający poza indywidualne rozwiązania. Rynek sztucznej inteligencji (AI) w logistyce i zarządzaniu magazynami rośnie w tempie znacznie przekraczającym 20% rocznie, a w niektórych obszarach nawet przekraczającym 40%. Do 2030/2034 roku rynki intralogistyki i automatyzacji magazynów osiągną wartość dziesiątek miliardów dolarów. Jednocześnie dynamicznie rośnie wykorzystanie robotyki: szacunki wskazują, że do 2025 roku około połowa wszystkich dużych magazynów będzie korzystać z jakiejś formy robotyki.

Taka dynamika tworzy nowy poziom złożoności: im więcej systemów, czujników, robotów i usług w chmurze jest zintegrowanych, tym większa potrzeba skoordynowanej, specyficznej dla danej domeny „inteligencji”, która nie tylko optymalizuje działania w określonych obszarach, ale także koordynuje je całościowo.

Na poziomie mikro, firmy coraz częściej zmagają się z pytaniem, jak jednocześnie osiągnąć doskonałość operacyjną, odporność i efektywność kosztową. Badania pokazują, że procesy magazynowe wspierane przez sztuczną inteligencję mogą zapewnić dokładność inwentaryzacji sięgającą 99%, znaczną redukcję kosztów magazynowania i personelu oraz znaczące skrócenie czasu realizacji zamówień. Jednocześnie jednak rosną koszty stałe związane z powierzchnią, automatyzacją i IT. Logika ekonomiczna ulega zmianie: firmy ponoszące już wysokie koszty stałe potrzebują jak najwyższego wykorzystania sprzętu i procesów, aby je zamortyzować.

Logistics Managed AI rozwiązuje ten problem, nie tylko zapewniając izolowane korzyści w zakresie efektywności, ale dynamicznie i w oparciu o dane wykorzystując całą dostępną pojemność – magazyny, technologię, ludzi i sieć transportową. Wartość dodana leży nie tylko w punktach procentowych redukcji kosztów, ale także w strukturalnej poprawie efektywności kapitałowej, odporności i przewidywalności.

Fabuła: Typowy właściciel średniej wielkości przedsiębiorstwa staje przed decyzją.

Aby urzeczywistnić potrzebę sztucznej inteligencji zarządzanej w logistyce, pomocna jest perspektywa narracyjna. Wyobraźmy sobie typową środkowoeuropejską firmę średniej wielkości, taką jak dostawca z branży motoryzacyjnej lub inżynierii mechanicznej, z dużym magazynem wysokiego składowania, szybko rozwijającą się filią e-commerce oferującą części zamienne oraz kilkoma regionalnymi centrami dystrybucji.

W ostatnich latach firma poczyniła znaczne inwestycje: w zautomatyzowany magazyn wysokiego składowania z tysiącami miejsc paletowych, zautomatyzowany magazyn drobnych części (AS/RS) z systemem wahadłowym, nową technologię przenośników, autonomiczne roboty mobilne do transportu wewnętrznego, nowoczesny system zarządzania magazynem (WMS), system zarządzania transportem (TMS) do planowania tras oraz różnorodne interfejsy do systemów klientów i dostawców. Inwestycje uzasadniono obietnicą oszczędności kadrowych i zwiększenia efektywności wykorzystania przestrzeni, a także możliwością bardziej elastycznego reagowania na potrzeby klientów.

Rzeczywistość w terenie jest znacznie bardziej sprzeczna. W dni szczytowe, takie jak koniec kwartału lub przed szczytami sezonowymi, niektóre obszary magazynu osiągają swoje granice, podczas gdy inne pozostają niewykorzystane. Pomimo wszelkich planów, zmiany personelu często nie są optymalnie obsadzone, ponieważ krótkoterminowe zwolnienia lekarskie i nieoczekiwane wzrosty zamówień zakłócają plany. Niektóre systemy wahadłowe pracują na pełnych obrotach, podczas gdy w innych alejkach panuje względny spokój.

Do tego dochodzą wstrząsy zewnętrzne: nagłe opóźnienie kontenera transportowego, krótkotrwałe wąskie gardło w przepustowości transportu, ograniczenia związane z kosztami energii w zakresie zmian nocnych czy skrócony czas pracy w chłodniach. Każde z tych zakłóceń wymaga szybkich i trafnych decyzji – decyzji, które często wciąż są podejmowane doraźnie, w oparciu o doświadczenie, intuicję i analizy w Excelu.

Jednocześnie firma uruchomiła swoje pierwsze projekty AI: rozwiązanie do prognozowania popytu, projekt pilotażowy dynamicznej optymalizacji zapasów oraz optymalizator tras w ramach TMS. Inicjatywy te są jednak rozproszone w różnych działach, korzystają z różnych baz danych i są zarządzane przez różnych dostawców usług. Rezultatem jest mozaika wysp AI, która przynosi obiecujące rezultaty w małej skali, ale nie prowadzi do kompleksowej transformacji na dużą skalę.

Właśnie tutaj pojawia się Logistics Managed AI: nie jako kolejne narzędzie, ale jako zarządzana, nadrzędna warstwa inteligencji, która koordynuje istniejące zasoby zamiast tworzyć nowe wyspy silosowe.

Koncepcja architektoniczna: Od indywidualnych rozwiązań do skoordynowanej warstwy sztucznej inteligencji

Technicznie i koncepcyjnie, Logistics Managed AI można rozumieć jako warstwę pomiędzy systemami operacyjnymi i zarządzaniem korporacyjnym.

Na najniższym poziomie znajdują się systemy transakcyjne i zasoby fizyczne: WMS, TMS, ERP, sterowniki robotów, technologia przenośników, czujniki IoT, platformy transportowe, zarządzanie placem składowym, centra sterowania. Systemy te generują i przetwarzają zdarzenia z dużą częstotliwością: tworzenie zamówień, przyjęcia towarów, zlecenia kompletacji, zlecenia transportowe, zmiany statusu systemu, komunikaty o błędach i pozycje GPS pojazdów.

Na szczycie listy znajdują się klasyczne narzędzia zarządzania i planowania: procesy S&OP, planowanie budżetu i inwestycji, projektowanie sieci, decyzje dotyczące lokalizacji i układu, strategiczny wybór dostawców i operatorów.

Wiele firm ma lukę w tym obszarze: posiadają centra kontroli operacyjnej, ale praktycznie nie posiadają spójnej, ujednoliconej warstwy decyzyjnej, która uczy się, rekomenduje, optymalizuje i interweniuje we wszystkich podobszarach logistycznych. Właśnie tutaj pojawia się Logistics Managed AI.

Architektura zazwyczaj składa się z czterech podstawowych elementów:

• Po pierwsze, platforma danych i zdarzeń logistycznych, która harmonizuje i wzbogaca dane operacyjne w czasie niemal rzeczywistym oraz przekształca je w obiekty zrozumiałe semantycznie. System musi wiedzieć, czym jest zamówienie, pozycja, lokalizacja magazynu, trasa, slot lub zasób – nie tylko technicznie, ale także z perspektywy biznesowej.
• Po drugie, biblioteka agentów i modeli AI, z których każdy odpowiada za określone obszary decyzyjne: modele prognozowania, optymalizacji, klasyfikacji i generowania, połączone z logiką opartą na regułach i heurystyką. Agenci ci nie działają w izolacji, lecz są ze sobą połączeni w warstwie orkiestracji.
• Po trzecie, warstwa interakcji i kontroli, która umożliwia dyspozytorom, personelowi pokoju kontrolnego i kierownictwu interakcję z tą warstwą sztucznej inteligencji: udzielanie zgód, symulowanie scenariuszy, ustawianie zabezpieczeń, zmienianie priorytetów, definiowanie wyjątków.
• Po czwarte, ramy operacyjne i zarządzania zapewniające ciągłą obsługę, monitorowanie, utrzymanie modelu, zgodność z wymogami regulacyjnymi (takimi jak regulacje dotyczące sztucznej inteligencji, ochrony danych, prawa pracy, odpowiedzialności za produkt) i dokumentację.

Kluczową cechą podejścia Logistics-Managed-AI jest to, że architektura ta jest nie tylko zaprojektowana, ale także dostarczana i obsługiwana jako usługa z jednego źródła – z jasno określonymi obowiązkami, umowami SLA i wskaźnikami ekonomicznymi.

Typowe obszary zastosowań w intralogistyce

W magazynach wysokiego składowania i innych środowiskach intralogistycznych pojawia się wiele możliwości dla sztucznej inteligencji zarządzanej przez logistykę.

Kluczowym przypadkiem użycia jest dynamiczne uwalnianie zamówień i formowanie fal. Zamiast grupować zamówienia według sztywnych reguł – takich jak terminy graniczne lub regiony docelowe – warstwa sztucznej inteligencji może na bieżąco decydować, które zamówienia są wprowadzane do systemu, kiedy i w jakiej kombinacji, aby uniknąć wąskich gardeł, zminimalizować czas realizacji i zoptymalizować wykorzystanie dostępnych zasobów. Proces ten uwzględnia prognozy dotyczące zamówień przychodzących, aktualny stan systemu, harmonogramy pracy personelu oraz sloty transportowe.

Drugim przypadkiem użycia jest slotting, czyli dystrybucja towarów do lokalizacji magazynowych. Metody wspierane przez sztuczną inteligencję mogą dynamicznie rozmieszczać towary w miejscach, w których można je pobrać przy minimalnym wysiłku, uwzględniając trendy wolumenowe, wzorce sezonowe, przepływy zwrotne i ograniczenia fizyczne. Badania pokazują, że inteligentne strategie slottingu i inwentaryzacji mogą przynieść wymierne korzyści w zakresie efektywności i kosztów.

Trzecim obszarem jest zarządzanie rozmieszczeniem personelu i planowanie zmian. Biorąc pod uwagę niedobór siły roboczej w magazynach i transporcie, optymalne wykorzystanie dostępnych pracowników jest kluczowe z ekonomicznego punktu widzenia. Sztuczna inteligencja zarządzana przez logistykę (Logistics Managed AI) potrafi przełożyć prognozy wolumenu zamówień i obciążenia procesów na konkretne modele zmian, wcześnie identyfikować zapotrzebowanie na nadgodziny i symulować alternatywne scenariusze (na przykład: ile zamówień można przetworzyć przy danej liczbie pracowników i na jakim poziomie obsługi?).

Po czwarte, głęboka integracja robotyki i sztucznej inteligencji otwiera nowe możliwości. Autonomiczne roboty mobilne, systemy wahadłowe i rozwiązania do kompletacji z wykorzystaniem robotów generują ogromne ilości danych, które można wykorzystać do konserwacji predykcyjnej, optymalizacji tras, zarządzania wąskimi gardłami i współpracy z ludźmi. Sztuczna inteligencja zarządzana w logistyce może działać jak „mózg”, który koordynuje różne systemy robotyczne, ustala priorytety ich wdrożeń i równoważy kryteria bezpieczeństwa, wydajności i ergonomii.

Wreszcie, połączenie intralogistyki i logistyki transportu za pośrednictwem wspólnej warstwy sztucznej inteligencji umożliwia kompleksową optymalizację, od przyjęcia towaru do dostawy. Pozwala to na dynamiczne dostosowywanie terminów realizacji, strategii pakowania i planów załadunku do dostępności przewoźnika, prognoz ruchu i trendów kosztowych.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Obszary zastosowań w transporcie i logistyce sieciowej

Nawet poza magazynowaniem, kategoria sztucznej inteligencji zarządzanej logistycznie oferuje różnorodne obszary zastosowań. W logistyce transportowej zmienność popytu i przepustowości znacznie wzrosła w ostatnich latach; ceny przewozów podlegają drastycznym wahaniom, a zakłócenia spowodowane zjawiskami pogodowymi, napięciami geopolitycznymi lub wąskimi gardłami przepustowości stały się częstsze.

Zarządzana warstwa sztucznej inteligencji (AI) dla logistyki może funkcjonować jako „ekosystem agentów”, który w czasie rzeczywistym równoważy zlecenia transportowe, dostępne moce przerobowe, zewnętrzne dane rynkowe (stawki spot, opłaty drogowe, koszty paliwa) oraz zobowiązania dotyczące poziomu usług. Agenci mogą na przykład planować alternatywne trasy, dynamicznie zmieniać rozkład przewoźników, identyfikować połączenia międzymiastowe lub rozpoznawać możliwości konsolidacji i bezpośrednio przesyłać sugestie do systemu zarządzania transportem (TMS) lub dyspozytorów.

W powiązanych sieciach logistycznych – takich jak sieci dużych operatorów logistycznych (3PL), firm kurierskich czy sieci centrów dystrybucji części zamiennych – sztuczna inteligencja zarządzana przez logistykę może pomóc w płynniejszym przepływie, przesunięciu szczytów i optymalizacji zasobów w całej sieci, a nie tylko w poszczególnych lokalizacjach. Obejmuje to również pytania strategiczne: Które zamówienia są kompletowane w którym centrum dystrybucji? Gdzie opłaca się przeładunek? Jakie poziomy zapasów należy utrzymywać w poszczególnych regionach, aby złagodzić wahania bez niepotrzebnego zamrażania kapitału?

W sieciach multimodalnych sztuczna inteligencja może również uwzględniać czas pracy i przesiadek, rozkłady jazdy pociągów, przepustowość terminali oraz natężenie ruchu drogowego w ramach wspólnego procesu optymalizacji. Biorąc pod uwagę rosnące wymogi zrównoważonego rozwoju i ceny CO₂, warstwa decyzyjna może jawnie uwzględniać koszty emisji w optymalizacji, łącząc w ten sposób cele polityki kosztowej z celami polityki klimatycznej.

Nadaje się do:

• Dlaczego zarządzana sztuczna inteligencja może zniwelować globalną lukę w zakresie wdrażania sztucznej inteligencji

Modele biznesowe: Jak oferować i wyceniać sztuczną inteligencję zarządzaną w logistyce

Aby sztuczna inteligencja zarządzana w logistyce stała się ekonomicznie opłacalna jako kategoria produktów, potrzebne są jasne modele biznesowe. Trzy podejścia są oczywiste.

Podejście zorientowane na platformę zapewnia ujednoliconą, opartą na chmurze platformę AI zarządzaną przez logistykę, z wbudowanymi łącznikami, modelami danych i przypadkami użycia. Klienci licencjonują użytkowanie w oparciu o liczbę użytkowników, lokalizację magazynów, wolumen transakcji lub ich kombinację. Dodatkowe usługi o wartości dodanej – takie jak dostosowywanie modeli, doradztwo i zarządzanie zmianami – są wyceniane osobno.

Podejście zorientowane na usługi pozycjonuje Logistics Managed AI jako ciągłą usługę zarządzaną, w której dostawca usług przejmuje odpowiedzialność za działanie, ciągłą optymalizację i raportowanie. Wynagrodzenie w tym przypadku może być bardziej zorientowane na wyniki, na przykład poprzez wzrost efektywności, oszczędności kosztów lub poprawę poziomu usług. Wymaga to jednak jasnej definicji punktu odniesienia i przejrzystych kluczowych wskaźników efektywności (KPI).

Podejście hybrydowe łączy elementy platformy i usługi: podstawę techniczną stanowi ujednolicona platforma, natomiast wybrane moduły klienta działają jako indywidualnie zarządzana usługa – na przykład w przypadku szczególnie krytycznych lokalizacji lub sieci.

Z perspektywy ekonomicznej podejście częściowo oparte na rezultatach jest szczególnie interesujące, ponieważ lepiej dostosowuje bodźce zarówno dostawcy, jak i klienta. Dostawcy, którzy głęboko integrują swoje systemy AI ze swoimi działaniami, zazwyczaj mają większe możliwości osiągnięcia namacalnej poprawy wyników i mogą to zademonstrować klientowi.

Różnicowanie: Czym zarządzana sztuczna inteligencja w logistyce różni się od WMS, TMS i ogólnej zarządzanej sztucznej inteligencji

Nowa kategoria ma sens tylko wtedy, gdy można ją wyraźnie odróżnić od kategorii już istniejących.

Logistics Managed AI różni się od WMS tym, że nie zarządza przede wszystkim transakcjami, lecz podejmuje decyzje. WMS wie, które zamówienia istnieją, które lokalizacje magazynowe są zajęte i jakie zasoby są dostępne; jest instancją wykonawczą. Logistics Managed AI natomiast decyduje, które zamówienia powinny zostać wydane i kiedy, jak powinny zostać pogrupowane, dokąd powinny zostać przekierowane oraz jak powinny zostać rozdysponowane zasoby – i uczy się na podstawie wyników.

Logistics Managed AI różni się od TMS w podobny sposób: TMS tworzy trasy, zarządza przesyłkami i komunikuje się z przewoźnikami. Logistics Managed AI określa, kiedy które zamówienia są przypisywane do której trasy, którzy przewoźnicy powinni być wykorzystywani i w jakiej konfiguracji, jak optymalizować poziomy usług z perspektywy kosztów oraz jak najlepiej łagodzić zakłócenia zewnętrzne.

Logistics Managed AI różni się od standardowych rozwiązań dla przedsiębiorstw lub przemysłu w zakresie zarządzanej AI swoimi modelami, ontologiami i przypadkami użycia, specyficznymi dla danej dziedziny. Podczas gdy platformy standardowe zapewniają przede wszystkim infrastrukturę, narzędzia i zarządzanie, Logistics Managed AI dodatkowo oferuje gotowe moduły inteligencji dostosowane do potrzeb logistyki oraz zrozumienie kluczowych wskaźników efektywności (KPI), sprzecznych celów i procesów specyficznych dla logistyki.

To rozróżnienie jasno wskazuje, że Logistics Managed AI nie jest konkurencją dla platform WMS/TMS lub Industrial AI, lecz raczej brakującą warstwą pomiędzy i ponad nimi – warstwą interpretującą, uczącą się, koordynującą, która generuje rzeczywistą, stale zarządzaną wartość dodaną z danych i systemów.

Czynniki napędzające popyt: koszty, ryzyko, usługi, regulacje

Popyt na tę kategorię jest napędzany nie tylko przez możliwości technologiczne, ale przede wszystkim przez potrzeby biznesowe.

Presja na koszty i marże jest kluczowym czynnikiem. Rosnące ceny energii, płace oraz koszty powierzchni i materiałów wywierają ogromną presję na firmy logistyczne i przemysłowe. Firmy, które zainwestowały w kosztowną automatyzację, muszą maksymalizować wykorzystanie tych zasobów i minimalizować błędy w planowaniu. Logistics Managed AI rozwiązuje właśnie to wyzwanie optymalizacyjne.

Zarządzanie ryzykiem i odporność zyskują na znaczeniu ze względu na kryzysy, napięcia geopolityczne i rosnącą częstotliwość ekstremalnych zjawisk pogodowych. Tradycyjne cykle S&OP i statyczne plany awaryjne nie wystarczają do zarządzania wysoce zmiennymi sytuacjami w czasie rzeczywistym. Zarządzana, oparta na sztucznej inteligencji warstwa decyzyjna może pomóc, wcześnie identyfikując zakłócenia, obliczając alternatywne scenariusze i dostarczając praktyczne rekomendacje.

Oczekiwania dotyczące obsługi klienta stale rosną. Klienci e-commerce przyzwyczaili się do szybkich i przewidywalnych dostaw; klienci B2B coraz częściej oczekują podobnej przejrzystości i responsywności. Ci, którzy nie tylko reagują, ale i proaktywnie zarządzają tymi procesami, wyróżnią się na rynku.

Coraz większego znaczenia nabierają również regulacje i zarządzanie. Przepisy dotyczące energii i emisji, obowiązki należytej staranności w łańcuchach dostaw, wymogi bezpieczeństwa w procesach magazynowania i transportu, ochrona danych oraz nowe przepisy dotyczące sztucznej inteligencji (AI) stawiają wysokie wymagania w zakresie przejrzystości i kontroli. Ustrukturyzowane, zarządzane podejście do sztucznej inteligencji (AI) w logistyce staje się warunkiem koniecznym zapewnienia zgodności, ograniczenia ryzyka odpowiedzialności oraz budowania zaufania klientów i organów regulacyjnych.

Przeszkody i zagrożenia: dlaczego sztuczna inteligencja zarządzana w logistyce nie przyjmie się sama

Niezależnie od tego, jak przekonująca może się wydawać logika ekonomiczna, droga do ustanowienia sztucznej inteligencji zarządzanej w logistyce jako odrębnej kategorii jest pełna przeszkód.

Z technicznego punktu widzenia, wiele systemów logistycznych ewoluowało w sposób organiczny z biegiem czasu i jest bardzo rozdrobnionych. Różne wersje systemów WMS, narzędzia opracowane wewnętrznie, starsze interfejsy i zastrzeżone kontrolery robotów utrudniają integrację. Bez jasnego planu działania dotyczącego harmonizacji danych i systemów, każdy zarządzany projekt AI ryzykuje porażkę z powodu swojej złożoności.

W kontekście organizacyjnym role i obowiązki często pozostają niejasne. Kto ostatecznie decyduje: centrum kontroli, sztuczna inteligencja, centralne zarządzanie łańcuchem dostaw czy IT? Jak rozwiązuje się konflikty między kosztami, usługami, zapasami i celami zrównoważonego rozwoju? Bez jasno zdefiniowanego zarządzania istnieje ryzyko, że warstwa sztucznej inteligencji, choć technicznie funkcjonalna, zostanie zablokowana lub zignorowana w codziennych operacjach.

Z kulturowego punktu widzenia, przejście od modelu zarządzania silnie opartego na doświadczeniu i heurystyce do modelu opartego na danych i sztucznej inteligencji jest trudne. Wielu dyspozytorów i kierowników magazynów posiada ogromne doświadczenie i wiedzę specjalistyczną w zakresie optymalizacji lokalnej; należy je wykorzystać, a nie zastąpić algorytmami. Zarządzane podejście oparte na sztucznej inteligencji musi świadomie kłaść nacisk na współpracę między ludźmi a maszynami.

Wreszcie istnieje ryzyko uzależnienia od jednego dostawcy. Przekazanie logiki sterowania logistyką zewnętrznemu, zarządzanemu przez AI dostawcy w dużej mierze uzależnia firmy od ich technologii i modelu danych. Otwarte interfejsy, przenośność modeli i danych oraz jasny plan wyjścia stają się strategicznymi kryteriami wyboru dostawcy.

Scenariusze wdrożenia: Jak firmy mogą stopniowo wdrażać sztuczną inteligencję zarządzaną w logistyce

W tym kontekście stopniowe, skoncentrowane podejście ma sens. Typowa ścieżka mogłaby zaczynać się od jasno zdefiniowanego, wąsko ograniczonego przypadku użycia, który można szybko zmierzyć: na przykład dynamicznego tworzenia się fal w magazynie e-commerce, wspomaganego sztuczną inteligencją planowania siły roboczej w centrum dystrybucji o dużej zmienności lub opartej na agentach optymalizacji przewoźników i tras na wybranych trasach.

Ważne jest, aby od samego początku uwzględnić wymiar zarządzany: nie tylko opracować model i wdrożyć go jednorazowo, ale także zdefiniować bieżące działania, monitorowanie, przekwalifikowanie, adaptację do zmian w procesach i zarządzanie. Pozwala to firmom na małą skalę nauczyć się, co oznacza częściowe delegowanie decyzji logistycznych do zarządzanej warstwy sztucznej inteligencji.

W kolejnym kroku można dodać kolejne przypadki użycia, najlepiej takie, które opierają się na tym samym fundamencie danych i integracji: optymalizacja zapasów, sloting, terminowa dostawa przychodząca oraz priorytetyzacja zamówień według poziomu obsługi i marży. Stopniowo tworzy to ekosystem agentów AI, który początkowo jest ograniczony do lokalnego obszaru (np. pojedynczego magazynu), ale później może zostać rozszerzony na całą sieć.

Na wyższym poziomie dojrzałości, sztuczna inteligencja zarządzana w logistyce może być również zintegrowana z procesami planowania strategicznego i podejmowania decyzji: projektowaniem sieci, decyzjami lokalizacyjnymi, planowaniem inwestycji w automatyzację oraz negocjacjami z przewoźnikami. Te same dane i fundamenty decyzyjne wykorzystywane operacyjnie są następnie wykorzystywane również w scenariuszach strategicznych.

Perspektywy dla dostawców: Kto może wiarygodnie wypełnić rynek sztucznej inteligencji zarządzanej w logistyce?

Z perspektywy dostawcy, kategoria sztucznej inteligencji zarządzanej w logistyce otwiera nowe możliwości pozycjonowania. Warto rozważyć kilka grup graczy.

Dostawcy systemów WMS, TMS i automatyzacji magazynów posiadają dogłębną wiedzę branżową i dostęp do danych operacyjnych. Mogą rozszerzyć swoje istniejące systemy o warstwę sztucznej inteligencji i koordynacji, oferując je jako usługę zarządzaną. Co najważniejsze, nie powinni ograniczać się do własnego ekosystemu, lecz pozostać otwarci na integrację z rozwiązaniami firm trzecich, aby umożliwić prawdziwą, kompleksową koordynację.

Dostawcy platform chmurowych i korporacyjnych AI oferują bogate możliwości w zakresie zarządzania danymi, MLOps, skalowania i bezpieczeństwa. Mogą tworzyć rozwiązania dedykowane logistyce na swoich platformach generycznych, ale powinni ściśle współpracować ze specjalistami ds. logistyki i intralogistyki, aby osiągnąć niezbędną głębię zrozumienia procesów i kluczowych wskaźników efektywności (KPI).

Specjalistyczne firmy konsultingowe i integracyjne, skupiające się na logistyce, mogą pełnić rolę pomostową: rozumieją procesy, systemy i organizacje oraz potrafią opracowywać indywidualne plany działania w zakresie sztucznej inteligencji zarządzanej przez logistykę, łączące technologię, organizację i zarządzanie.

Wreszcie pojawią się nowi gracze, działający od początku jako dostawcy platform lub usług AI zarządzanych logistycznie. Będą oni dążyć do stworzenia zintegrowanych, natywnych dla chmury, opartych na agentach rozwiązań, które łączą się z istniejącymi systemami WMS/TMS/ERP/robotyką za pośrednictwem standardowych łączników.

W dłuższej perspektywie rynek najprawdopodobniej zobaczy formy hybrydowe: większe platformy zapewniające podstawowe funkcje sztucznej inteligencji i danych oraz specjalistyczne rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji zarządzanej przez logistykę zbudowane na ich bazie, które będą się łączyć za pośrednictwem interfejsów API i modeli domenowych.

Długoterminowa wizja: Od zarządzanego magazynu do samooptymalizującego się łańcucha logistycznego

Wraz ze wzrostem znaczenia sztucznej inteligencji zarządzanej w logistyce jako odrębnej kategorii, zmieni się również wizerunek docelowy organizacji logistycznych.

Pierwszym krokiem jest „wsparcie sztucznej inteligencji” magazynów i sieci: dyspozytorzy i centra kontroli korzystają z rekomendacji, symulacji i prognoz, ale ostatecznie to oni pozostają decydentami. System wyjaśnia swoje sugestie, kwantyfikuje ich skutki i uczy się na podstawie odrzuceń lub alternatywnych decyzji. Organizacja przyzwyczaja się do współpracy z inteligentnym podmiotem.

Na zaawansowanym etapie niektóre obszary stają się „napędzane sztuczną inteligencją” pod nadzorem człowieka: określone rutynowe zadania, takie jak priorytetyzacja standardowych zamówień, przydzielanie zasobów robotycznych czy wybór przewoźników według jasno określonych kryteriów, są w dużej mierze zautomatyzowane. Ludzie koncentrują się na wyjątkach, złożonych rozważaniach i decyzjach strategicznych.

W dłuższej perspektywie powstaje „samooptymalizujący się” łańcuch logistyczny, w którym sztuczna inteligencja zarządzana przez logistykę nieustannie uczy się na podstawie danych w czasie rzeczywistym, informacji zwrotnych i sygnałów zewnętrznych. Rozpoznaje wzorce, które umykają ludzkiemu oku, i proaktywnie sugeruje zmiany w układzie, ustawieniach procesów, strukturach kontraktów lub topologiach sieci. Decyzje zarządcze stają się bardziej oparte na danych i transparentne.

Ta wizja nie jest celem samym w sobie. Jest odpowiedzią na ograniczenia strukturalne: niedobory umiejętności, presja kosztów, zmienność i wymogi regulacyjne można opanować jedynie w ograniczonym zakresie za pomocą tradycyjnych metod. W tym kontekście konsekwentnie zarządzana, domenowo-specyficzna warstwa sztucznej inteligencji jest nie tyle „miłym dodatkiem”, co logicznym kolejnym krokiem w ewolucji logistyki.

Zarządzanie logistyką AI jako konieczny rozwój, a nie puste hasło

Rozwój w kierunku zarządzanej sztucznej inteligencji (AI) w logistyce odzwierciedla szerszy trend: AI wychodzi poza ramy projektów pilotażowych i laboratoriów, stając się operacyjnym narzędziem produkcyjnym – podobnie jak wózki widłowe, technologia przenośników taśmowych czy systemy IT. W logistyce, gdzie ilość danych, gęstość procesów i wymagania dotyczące czasu rzeczywistego są szczególnie widoczne, ta zmiana jest szczególnie zauważalna.

Samodzielna kategoria produktów, czyli Logistics Managed AI, ma sens ekonomiczny i strategiczny, ponieważ łączy kilka luk: między ogólnymi platformami AI a specjalistycznymi systemami logistycznymi, między indywidualnym myśleniem o rozwiązaniach a kompleksową koordynacją oraz między izolowanymi wzrostami wydajności a odpornością strukturalną.

Nie jest to zamiennik systemów WMS, TMS, robotyki ani ERP, ale raczej brakująca warstwa inteligencji, która integruje te systemy w taki sposób, aby inwestycje w technologie faktycznie generowały trwałe korzyści ekonomiczne. Jego wdrożenie wymaga zmian technicznych, organizacyjnych i kulturowych, ale alternatywy – dalsza fragmentacja, niewystarczające wykorzystanie zasobów automatyzacji i rosnąca presja na marże wraz ze wzrostem złożoności – nie są zbyt atrakcyjne z biznesowego punktu widzenia.

W świecie, w którym logistyka stała się kluczowym czynnikiem różnicującym praktycznie każdą branżę, konkurencja będzie w coraz większym stopniu opierać się na tym, kto najlepiej strategicznie zarządza przepływami fizycznymi za pomocą zarządzanej, uczącej się warstwy inteligencji. Logistics Managed AI zapewnia ramy koncepcyjne dla tego celu – i oznacza przejście od „więcej technologii” do prawdziwie zarządzanej, inteligentnej logistyki.

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

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

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

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

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi

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

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

Więcej na ten temat tutaj:

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