Integração de IA e aprendizado de máquina em Logística de armazém - desenvolvimentos globais na Alemanha, UE, EUA e Japão

O futuro da logística do armazém: processos controlados por IA para obter a máxima produtividade

A inteligência artificial (IA) descreve a capacidade das máquinas ou software de executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana - como pensamento lógico, aprendizado, planejamento ou solução de problemas criativos. Em essência, trata -se de sistemas de computador a partir de dados e pode tomar decisões em vez de apenas seguir regras estritamente predefinidas. O aprendizado de máquina (ML) é uma sub -area da IA ​​na qual os algoritmos identificam independentemente os padrões e adaptam seu comportamento, analisando grandes quantidades de dados. Simplificando, um sistema de ML aprende com a experiência: é "treinado" com dados históricos e pode prever ou tomar decisões com dados novos e desconhecidos. Como resultado, a IA é capaz de melhorar continuamente suas próprias previsões e serviços sem ser explicitamente programado por pessoas para cada caso individual.

Na logística - e especialmente na logística do armazém - AI e ML abrem enormes oportunidades. O setor de logística possui redes extensas e gera enormes quantidades de dados, o que o torna um campo ideal de aplicação para a IA. Por exemplo, algoritmos inteligentes podem prever quantidades futuras de pedidos, calcular rotas ideais ou controlar processos complexos de armazém. Os sistemas de auto -aprendizagem podem tomar decisões mais rapidamente e muitas vezes mais precisamente do que as pessoas, especialmente quando se trata de processar grandes quantidades de dados em tempo real. Nos armazéns modernos, as tecnologias de IA são, portanto, usadas em diferentes áreas do gerenciamento de inventário à escolha (a compilação de ordens) para transportar o controle do armazém.

No geral, o seguinte se aplica: AI no acampamento imita o "pensamento" de um gerente de acampamento muito experiente, apenas que ela pode acessar muito mais dados. Por exemplo, os sistemas de IA podem reconhecer quais itens vendem bem quando, como armazenar mercadorias com mais eficiência ou quais caminhos uma empilhadeira deve dirigir para economizar tempo. Essas decisões automatizadas e drivida de dados formam a base para o fato de que a IA e o ML estão cada vez mais penetrando na logística do armazém.

Otimização de processos de armazém por IA

Uma das maiores vantagens da IA ​​na logística do armazém é a otimização dos processos existentes. Os armazéns dependem da corrente constante da informação - por exemplo, dados de inventário, dados do pedido ou informações de localização de mercadorias. No entanto, onde as pessoas são propensas a erros ou podem processar apenas informações limitadas, o KI fornece precisão e velocidade. Por exemplo, a IA pode fornecer e analisar dados em tempo real, o que significa que os erros são reconhecidos e remediados mais rapidamente antes de causar problemas. Tarefas de rotina, como a verificação do inventário ou a coleta de insumos de mercadorias, podem ser automatizadas, que alivia os funcionários.

Os sistemas de IA também podem reconhecer padrões nos processos de armazém que podem perder um olho humano. Através dessas análises de dados, o sistema entende melhor a situação atual no armazém, identifica gargalos ou ineficiências e sugere melhorias. Um exemplo prático é a otimização de maneira: algoritmos podem analisar e otimizar as trilhas de caminhada dos armazéns ou caminhões industriais (por exemplo, empilhadeiras). Por exemplo, as listas de coleta são classificadas de tal maneira que os funcionários seguem a rota mais curta possível pelo armazém. Isso reduz os termos e os pedidos são montados mais rapidamente. Da mesma forma, as funções de IA podem determinar o melhor espaço de armazenamento para cada produto com base em seu tamanho, cobertura e outros fatores- para tornar o depósito e a terceirização mais eficientes.

Outro aspecto importante é reduzir erros e melhorar a qualidade. Os sistemas de identificação de imagem apoiados pela IA podem, por exemplo, digitalizar pacotes e verificar suas condições e dimensões quando forem recebendo. Isso reconhece imediatamente se houver danos ou um artigo foi rotulado incorretamente. Tais controles de qualidade automatizados garantem que os problemas sejam resolvidos no início do processo e não percorrem toda a cadeia de suprimentos. Além disso, a IA aprende ao longo do tempo: os erros inicialmente ainda podem ocorrer, mas através de técnicas de aprendizado de máquina, o reconhecimento de imagem se aprimora continuamente e reduz ainda mais a taxa de erro.

Todas essas otimizações levam a mais produtividade e custos mais baixos nas operações de armazém. Robôs e sistemas de IA podem realizar algumas tarefas muito mais rápidas e precisamente precisamente do que as pessoas, o que aumenta a produtividade. Ao mesmo tempo, a avaliação algorítmica dos dados do armazém permite melhores decisões estratégicas- por exemplo, em planejamento de pessoal e recursos- o que torna os processos gerais mais eficientes. As soluções de IA podem monitorar continuamente os processos, analisar riscos e agir de forma proativa (por exemplo, reconhecer e neutralizar um gargalo ameaçador). No geral, a transparência no armazém melhora e os problemas são frequentemente reconhecidos antes mesmo de surgirem. Tudo isso contribui para reduzir os custos, porque um armazém mais eficiente causa menos desperdício, menos custos de erro e usa o horário de trabalho de maneira ideal. De acordo com as previsões de especialistas, as tecnologias de IA podem aumentar a eficiência no setor de logística nos próximos anos por meio de magnitude significativa, por exemplo, estima um aumento de eficiência de mais de 40 % para 2035.

Em resumo, a IA aumenta a velocidade, a precisão e a flexibilidade dos processos de armazém. Isso varia desde a descoberta e o envio mais rápidos de produtos, minimizando as diferenças de inventário, até uma melhor coordenação com outras áreas da cadeia de suprimentos. Para as empresas, isso significa um desempenho mais alto de seu armazém, aliviando os funcionários de monotonia ou tarefas complexas.

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Previsão de demanda e gerenciamento de inventário com ML

Um campo central de aplicação do aprendizado de máquina na logística do armazém é a previsão de requisitos. Isso significa a previsão de demanda futura - a pergunta: qual produto é necessário quando e em que quantidade? A resposta precisa a essa pergunta vale ouro, porque permite que o inventário seja controlado de maneira ideal. Muitas mercadorias em estoque ligam o capital e o espaço de armazenamento desnecessários, muito poucas mercadorias levam a gargalos de entrega e clientes insatisfeitos. Os sistemas baseados em IA podem neutralizar esse dilema, fazendo previsões muito precisas com base em grandes quantidades de dados.

Os modelos modernos de aprendizado de máquina analisam vendas históricas, flutuações sazonais, ordens atuais, campanhas de marketing, tendências nas mídias sociais e muitos outros fatores de influência. A partir disso, eles aprendem padrões e relacionamentos. Esse sistema pode, por exemplo, reconhecer que o parágrafo aumenta certos itens assim que um determinado evento for iminente (por exemplo, a demanda por grade de carbono aumenta antes dos fins de semana de verão). Com base nesses padrões, a IA automatiza quais quantidades de mercadorias devem ser entregues em qual local a que horas. Essas previsões ajudam as empresas a adaptar seu inventário ao seu inventário. Especificamente, isso significa que, se um produto estiver cada vez mais procurado, a IA garante que os suprimentos solicitados no tempo e estejam disponíveis no armazém. Por outro lado, ela alerta se é provável que um produto esteja em demanda, para que os estoques e a superprodução excedentes sejam evitados.

O varejista on -line alemão Otto fornece um exemplo prático. A empresa usa um sistema de IA auto-desenvolvido para previsão de vendas desde 2019. Esse sistema analisa o futuro das vendas, por assim dizer, e suporta todos os processos envolvidos - desde a compra até o armazenamento e a entrega. As previsões da IA ​​mostram o Otto exatamente quais itens chegam no armazém e quão alto será o parágrafo esperado em um determinado momento. Com base nisso, Otto decide se e em que quantidade de um artigo é comprado e como ele deve ser vendido. Por exemplo, a IA determina se um produto é mantido em estoque como um estoque ou, se necessário, enviado diretamente ao cliente pelo fabricante. A previsão tem um impacto direto na compra, armazém e distribuição. O resultado: sempre há apenas as mercadorias em estoque, o que é realmente necessário, o que reduz os estoques de excesso caros e referências posteriores com descontos. Ao mesmo tempo, as previsões garantem que os itens estejam disponíveis assim que a demanda atrair a demanda para não perder as oportunidades de vendas. Com Otto, graças a essa IA, 35 % do intervalo agora é reordenado automaticamente sem precisar acionar manualmente ordens - uma prova de como as previsões funcionam.

Outras empresas também usam otimizações de inventário baseadas em IA. A DHL relata que os sistemas de IA podem comparar a demanda e existir em tempo real e podem organizar automaticamente reordenar reordenar. Eles são capazes de calcular as dicas de demanda com antecedência, a fim de não criar estoques errados (fora de estoque) ou excesso de estandes. Isso garante uma entrega rápida aos clientes, porque sempre há mercadorias suficientes em estoque, mas não há buffers desnecessários no armazém que causasse custos.

A previsão da demanda via ML não afeta apenas seu próprio armazém, mas toda a cadeia de suprimentos (cadeia de suprimentos). Por exemplo, boas previsões possibilitam o envio de centros de distribuição regional com antecedência antes que os pedidos fossem recebidos. Otto, por exemplo, cria previsões regionais para prever quais produtos são ordenados em qual número. Consequentemente, esses itens já são entregues a um depósito próximo como precaução. Isso reduz os tempos de entrega e reduz as rotas de transporte, o que também diminui as emissões de CO₂.

Em resumo, o planejamento da demanda apoiado pela IA leva a um armazenamento mais eficiente: sempre o produto certo no momento certo em uma quantia adequada no armazém. Isso permite que as empresas evitem gargalos de entrega, aumentem a satisfação do cliente e, ao mesmo tempo, reduza os custos de armazenamento. Para a logística do armazém, isso significa menos "inserções de brigada de incêndio" para consertar gargalos repentinos, porque a IA reconhece e gosta dessas situações desde o início. Em tempos cada vez mais voláteis do comportamento do cliente (boom do comércio eletrônico de palavras-chave, picos sazonais através de ações on-line etc.), esse controle prospectivo está se tornando um fator competitivo decisivo.

Automação e robótica no armazém

Uma área particularmente atraente de integração de IA é a automação através da robótica em armazéns. Os rolamentos modernos estão cada vez mais confiando em máquinas inteligentes que podem se mover, levantar, classificar ou embalar - geralmente controladas ou suportadas pela IA. Esses robôs de armazém aliviam os funcionários humanos, especialmente em tarefas fisicamente exaustivas, monótonas ou críticas do tempo.

Um exemplo são os veículos autônomos no armazém, também conhecidos como STF (Sistemas de Transporte Sem Driver) ou AMR (Robô Móvel Autônomo). Esses veículos - de pequenos robôs de transporte plano a empilhadeiras automatizadas - podem transportar paletes, caixas ou artigos individuais de A a B completamente de forma independente. Isso é possível por sensores, câmeras e sistemas de navegação, combinados com os algoritmos de IA para o planejamento de rotas. Os robôs "veem" seus arredores, reconhecem obstáculos e procuram o melhor caminho para o objetivo. A IA permite que esses veículos reajam a mudanças em tempo real - como ignorar um obstáculo que está de repente no corredor - e ainda mantendo a rota ideal. Tais portadores de carga autônoma já são realidade em muitos campos: transportam mercadorias entre espaços de armazenamento, trazem suprimentos para a prateleira, coletam artigos para pedidos de clientes (escolha automatizada) ou promovem pedidos acabados para a estação de remessa. Isso alivia os funcionários humanos de longas rotas de caminhada e tarefas de transporte e pode se concentrar em atividades mais exigentes.

Outra aplicação robótica são os robôs de escolha controlados pela IA. Estes são robôs hospitalares ou móveis com braços que podem ser encontrados nas prateleiras. Com a ajuda do processamento de imagens (câmeras e software de IA), esse robô identifica o artigo correto e embala a quantidade necessária. Já existem plantas nas quais os robôs escolhem peças individuais: o robô recebe o pedido do sistema de gerenciamento de armazém, por exemplo, 5 peças de um artigo X. Ele navega (se móvel) para o assunto correspondente, reconhece visualmente o artigo e acessa com precisão. Os sensores de peso verificam se a quantidade correta foi removida e a IA confirma a identidade do artigo novamente via reconhecimento de imagem. Tais sistemas geralmente funcionam em áreas separadas ou durante a noite para poder preparar pedidos o tempo todo. Também são utilizados sistemas de automação mais complexos, como máquinas de coleta (lojas automáticas) - existem vários artigos em contêineres ou eixos e, por solicitação, o sistema transporta automaticamente o item desejado para um contêiner de saída.

Nesse contexto, a Amazon se tornou famosa: a empresa está massivamente em robôs de armazém há cerca de uma década. Nos campos da Amazônia, milhares de pequenos robôs laranja (anteriormente da Kiva Systems) transportam módulos de prateleira inteiros em todo o armazém diretamente para os catadores humanos. Um controle de IA inteligente coordena essas prateleiras de robô com tanta eficiência que os caminhos dos funcionários são minimizados. Um estudo interno da Amazon mostrou que essa coordenação otimizada da AA leva a um enorme bilhão de dólares por ano, economiza um bilhão de dólares por ano, trazendo os robôs para os funcionários mais rápido e com mais eficiência. A IA sempre calcula quais módulos de prateleira ao lado do funcionário terão que ser trazidos para qual funcionário para processar de maneira ideal os pedidos. O resultado: execução mais rápida dos pedidos do cliente ao mesmo tempo.

Robôs de classificação e embalagem também estão se mudando. Em alguns centros de embalagem DHL, por exemplo, os robôs já pegam pacotes da correia transportadora e os classificam para os sujeitos para as respectivas rotas de entrega. Graças à IA, esses chamados DHLBOTs são capazes de aprender e equipados com câmeras 3D, você pode ver o tamanho e a forma dos programas, digitalizar códigos de barras e decidir autonomamente qual assunto inclui um pacote. Portanto, eles são muito mais do que robôs industriais rígidos; Você pode lidar com uma ampla variedade de tamanhos de pacotes e se adaptar aos processos alterados. Na prática, isso significa que os pacotes são pré -selecionados mais rápidos e mais livres de erro, que aceleram a entrega na "última milha".

Existem inúmeros exemplos interessantes internacionalmente. No centro de logística da gigante do comércio eletrônico chinês Alibaba (mais precisamente sua filha de logística Cainiao), foi criado um armazém altamente automatizado, no qual os robôs fazem cerca de 70 % do trabalho. Cerca de 60 robôs móveis - também chamados de “Zhu que” localmente - Transporte em um acampamento de 3.000 m² para as estações de embalagem e triplicaram a produtividade. Um trabalhador de armazém humano geralmente cria 1500 itens escolhidos por turno - com o apoio dos robôs, existem 3000 artigos, com significativamente menos caminhadas. A IA garante que os robôs trabalhem juntos com eficiência, não atrapalhem e sempre levem as próximas mercadorias ao ponto de retirada no momento certo. Este armazém Alibaba demonstra o que é tecnicamente possível se você automatizar quase totalmente a logística do armazém: os funcionários dificilmente precisam percorrer a série de prateleiras porque os robôs trazem diretamente as prateleiras ou as mercadorias e a taxa de transferência aumenta enormemente.

Tais armazéns inteligentes geralmente integram várias tecnologias: veículos autônomos, ginástica de robôs, cintos de transportadores automatizados, sensores de IoT para monitorar condições e estoques ambientais, bem como sistemas de IA como "cérebro" que controlam tudo. O objetivo é um armazém altamente automatizado que funciona de maneira eficiente, segura e transparente. Nesses ambientes, os funcionários humanos costumam trabalhar em mãos com robôs colaborativos (COBOTS), que apoiam em processos de elevação graves ou os trazem para eles. A introdução desse robótico leva a um perfil de tarefas alterado para os funcionários, mas no geral aumenta o desempenho do armazém.

Ainda existem muitos campos no início deste desenvolvimento - de acordo com estimativas, cerca de 20 % dos armazéns são automatizados apenas na Alemanha e nos Estados Unidos, o restante ainda é amplamente operado manualmente. Mas os grandes players como Amazon, Alibaba ou DHL o desencadeiam e gradualmente equipam seus acampamentos com tecnologias e robôs de IA. Nos próximos anos, serão esperados mais e mais processos de armazém - seja através de sistemas de transporte sem motorista, sistemas de classificação automatizados ou sistemas de assistência inteligentes para os funcionários.

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AI em cadeia de suprimentos e software corporativo (SCM, DCM, ERP)

Não apenas os robôs individuais, mas também o software em segundo plano desempenha um papel crucial na integração da IA ​​na logística do armazém. Os sistemas modernos da cadeia de suprimentos (SCM) e as soluções de planejamento de recursos empresariais (ERP) estão cada vez mais equipados com funções de IA para melhorar o planejamento, controle e administração ao longo da cadeia de suprimentos. O termo gerenciamento de cadeia de demanda (DCM) também aparece neste contexto, depois que o foco está especialmente na demanda do cliente e na cadeia de suprimentos com base nela. Em todos esses sistemas, a IA pode servir como uma espécie de camada inteligente que aprimora significativamente as funções clássicas.

Um exemplo central é o Sistema de Gerenciamento de Warehouse (WMS)-o software que gerencia todos os processos no armazém (desde o recebimento de mercadorias até o armazenamento e a escolha da saída de mercadorias). No passado, um WMS trabalhava de acordo com regras firmemente programadas. Enquanto isso, no entanto, os fabricantes integram módulos de IA que tornam o WMS "mais inteligente". Por exemplo, o varejista de moda polonês LPP implementou uma solução de IA (PSIWMS AI) em seu sistema de gerenciamento de armazém que usa mecanismos de aprendizado de máquina para otimização de processos. O resultado foi significativamente mais curto e, em geral, uma maior eficiência no armazém. Isso mostra: a IA pode adicionar o software de logística existente de forma que aprenda com seus próprios dados operacionais e melhora os processos de forma independente. Um WMS baseado em IA pode, por exemplo, reconhecer quais itens são frequentemente pedidos juntos e cujos espaços de armazenamento se aproximam (otimização automatizada de layout). Ou prioriza os pedidos dinamicamente de acordo com recursos disponíveis, condições de tráfego ou datas de envio.

Sistemas de gerenciamento da cadeia de suprimentos

Os sistemas de gerenciamento da cadeia de suprimentos com suporte de IA dão um passo adiante olhando para toda a cadeia de suprimentos além do rolamento individual. Eles usam a IA para fazer otimizações de ponta a ponta: para compensar as ações em vários locais de armazenamento, utilizar as capacidades de transporte de maneira ideal e reagir de maneira flexível aos distúrbios. As ferramentas SCM baseadas em IA podem trazer grandes quantidades de dados de diferentes fontes-e.g. O Oracle, por exemplo, descreve que as empresas usam a IA para equilibrar os estoques e encontrar rotas de entrega com eficiência de combustível, muito mais eficientes do que seria possível com o software convencional. Por exemplo, esse sistema poderia calcular automaticamente uma rota alternativa para caminhões subsequentes no caso de uma rota de tráfego bloqueada repentinamente e as entregas afetadas. Ou percebe problemas de qualidade com um determinado fornecedor e avisa a tempo antes que peças defeituosas entrem no acampamento.

Gerenciamento de cadeia de demanda (DCM)

O gerenciamento da cadeia de demanda (DCM), que se concentra no lado da demanda, também se beneficia da IA. Trata -se de uso ideal das necessidades do cliente - basicamente uma integração de marketing/vendas com a cadeia de suprimentos. No DCM, por exemplo, a IA pode analisar os pedidos de clientes e melhorar as previsões para adaptar a produção e o armazenamento ainda mais precisamente à demanda real. Na prática, o SCM e o DCM geralmente embaçam, mas ambos pretendem reconciliar a oferta e a demanda com IA da maneira mais eficiente possível.

Grandes provedores de ERP, como SAP ou Oracle, já integraram as funções de IA em seus produtos. A SAP fala de "AI comercial" nos módulos ERP, que devem otimizar o armazenamento, o processamento de pedidos e o transporte com conhecimento suportado pela IA. A Oracle enfatiza que os sistemas de IA podem reconhecer padrões nas cadeias de suprimentos que permanecem ocultas para os seres humanos, por exemplo, para prever a demanda de clientes com mais precisão e, assim, permitir o gerenciamento de inventário mais economicamente eficiente. A Microsoft e os provedores de software de logística especializados também oferecem módulos de IA que estão criticando os processos existentes. As interfaces padrão geralmente são fornecidas com sistemas ERP, para que os modelos de IA (por exemplo para previsões) possam funcionar relativamente rapidamente com os dados da empresa. Por exemplo, um modelo de IA para previsão de vendas pode ser integrado diretamente ao processamento de pedidos do ERP: o sistema cria automaticamente sugestões de pedidos para suprimentos na compra, com base na previsão do ML.

Um uso de software facilmente compreensível é o AI Chatbots para logística. Esses assistentes digitais podem ser integrados aos sistemas de gerenciamento de armazém ou sistemas de gerenciamento de transporte e ajudam funcionários como parceiros externos a obter informações rapidamente. No contexto de armazenamento, os chatbots poderiam responder a perguntas, por exemplo, à la "Onde está o artigo XY?" ou "Qual é a alta existência do produto Z?" - e em questão de segundos, 24 horas por dia. Você pode aceitar consultas de pedidos ou prever prazos de entrega. Internamente, esses assistentes aliviam a equipe do trabalho de pesquisa que consome tempo, melhoram externamente o atendimento ao cliente (por exemplo, informações sobre o status do armazém de um pedido).

Em resumo, a IA penetra no cenário de software em logística em todos os níveis. Do WMS ao SCM/DCM e ERP, os sistemas clássicos são complementados pela IA para permitir decisões automatizadas. A integração é importante: as soluções de IA devem se encaixar perfeitamente nos processos existentes. Graças à tecnologia em nuvem e às interfaces padronizadas, isso está ficando mais fácil. Hoje, as empresas geralmente podem adicionar funções de IA aos seus sistemas existentes como uma extensão. No entanto, a implementação bem-sucedida continua sendo uma tarefa que requer know-how-os dados corretos devem estar disponíveis, os modelos treinados e monitorados continuamente. Depois que isso for dominado, os sistemas de software baseados em IA oferecem um valor agregado considerável: a transparência, a velocidade e o controle proativo se tornam uma nova normalidade na logística do armazém.

Desafios da implementação da IA: é assim que as empresas dominam os investimentos e os obstáculos: xpert.digital

Exemplos práticos de empresas

Muitas empresas em todo o mundo já usam a IA com sucesso em seus processos de armazém e logística. Aqui estão alguns exemplos práticos que mostram como os aplicativos são diversos:

Amazon (EUA)

Como um dos pioneiros, a Amazon usa IA e robótica em larga escala. Nos centros de atendimento (centros de logística) da gigante do comércio eletrônico, dezenas de milhares de robôs se mudam para os funcionários. Uma IA otimiza permanentemente o processo - que prateleira aciona para qual funcionário para remover um artigo. Esse controle inteligente de coleta aumentou enormemente a eficiência da Amazon. Os estudos colocam a economia da otimização de “escolher” da Amazon em cerca de 470 milhões de euros por ano. Além disso, a Amazon Ki usa em muitas outras áreas, por exemplo, no planejamento de rotas para veículos de entrega, planejamento de pessoal dinâmico, dependendo do volume de pedidos ou da manutenção preditiva (manutenção preditiva) de suas instalações no armazém.

Alibaba (China)

Alibaba opera armazém alto -autominado com sua filha de logística Cainiao, na qual os robôs fazem a maior parte do trabalho físico. Em um acampamento bem conhecido em Guangdong, os robôs de transporte inteligentes fazem 70 % do trabalho de armazenamento e aumentam a produtividade por triplo. Os robôs - controlados pela IA - trazem para colegas humanos, que principalmente assumem a embalagem. Devido à coordenação da IA, um funcionário classifica até 3000 pacotes por turno, em vez de ~ 1500 sem suporte. O Alibaba também usa o KI para drones de entrega e veículos de entrega autônoma em transporte local e, com ML, otimiza a alocação de ações em seus numerosos centros de distribuição. O resultado são as entregas rápidas dos raios (às vezes dia das sementes ou dentro de algumas horas), apesar das enormes quantidades de pedidos habilitadas por processos otimizados da AI.

Deutsche Post DHL (Alemanha)

Como provedor de serviços de logística global, a DHL está investindo em várias áreas de negócios na IA. Na entrega da encomenda, os testes da DHL, por exemplo, drones de entrega autônomos e bots de rua, mas as soluções de IA também são usadas no próprio armazém. Em alguns campos de DHL ou centros de encomendas, os robôs baseados em IA classificam pacotes totalmente automaticamente pela região de destino. Esses braços de robô reconhecem todos os shows usando uma câmera 3D e AI, pegam e os colocam no assunto de remessa correto-mais rápido do que uma pessoa. A DHL também usa ferramentas de IA para a otimização de rota das frotas de caminhões, para a manutenção prospectiva de seus sistemas de financiamento e para gerenciamento de inventário para clientes contratados. Um exemplo deste último: A DHL KI usa na logística contratada (Logística de Warehouse para clientes industriais) para monitorar os estoques de seus clientes e acionar pedidos automáticos de fornecimento antes que um gargalo seja criado. Dessa forma, a DHL aumenta a confiabilidade da entrega e une os clientes mais de perto.

Otto (Alemanha)

Como mencionado acima, Otto Ki usa com sucesso para previsão de vendas e controle de armazenamento. O sistema encomendou autonomamente e otimiza o inventário. Como resultado, Otto conseguiu reduzir os suportes em excesso e, ao mesmo tempo, melhorar a capacidade de entregar. Otto é um exemplo de como uma empresa alemã se desenvolve internamente e usa produtivamente para permanecer competitivo em um mercado altamente competitivo (comércio on -line).

Hitachi (Japão)

No Japão, onde muitos processos tradicionalmente funcionam manualmente, a ampla integração da IA ​​na logística do armazém agora também está começando. Um exemplo é Hitachi, que pesquisa a IA para melhorar a escolha em seus centros de distribuição. A força de trabalho envelhecida deve ser apoiada com reconhecimento de imagem e garra. Outras empresas japonesas - por exemplo, no setor de suprimentos automotivos - também confiam cada vez mais em sistemas de armazém automatizados com IA. O governo japonês promove projetos como parte de "Sociedade 5.0" e programas especiais para amortecer a escassez de trabalhadores qualificados no setor de logística. Em geral, a robótica no Japão desfruta de um alto nível de aceitação, e novas estratégias visam automatizar armazéns e cadeias de suprimentos.

Walmart (EUA)

A maior cadeia de varejo do mundo também está investindo em IA para sua cadeia de suprimentos. O Walmart usa a análise de IA para perseguir o inventário em tempo real em seus centros de distribuição e para prever quando as filiais precisam de reabastecimento. Além disso, o Walmart testou os robôs de inventário em alguns ramos que dirigem ao longo da prateleira e reconhecem quais produtos precisam ser reabastecidos. Os sistemas de classificação automatizados são usados ​​nos grandes centros de logística de comércio eletrônico do grupo, e a IA otimiza a alocação de pacotes em rotas de caminhão. Juntamente com empresas como o Walmart, os Giants comerciais dos EUA estão impulsionando a adoção da IA ​​em logística.

Os exemplos mencionados mostram que os grupos de tecnologia e os provedores de serviços de logística clássicos IA usam produtivamente em seus campos. Amazon e Alibaba, em particular, estabelecem padrões nos quais outros são orientados. Mas também na Alemanha e em outros lugares, a IA Projects-Partly se desenvolveu internamente (como em Otto), em parte em cooperação com parceiros de tecnologia ou comprando startups. É importante que esses sucessos façam a escola: muitas empresas de logística de pequeno e médio porte observam exatamente o que os grandes fazem e agora também começam a pilotar soluções de IA em algumas áreas.

Efeitos econômicos da IA ​​no armazém

A introdução de IA e ML na logística do armazém não é apenas uma decisão técnica, mas também uma decisão econômica. As empresas esperam vantagens de negócios tangíveis, mas também devem investir e levar em consideração possíveis efeitos colaterais.

Primeiro para os efeitos econômicos positivos

Como já explicado, a IA aumenta significativamente a eficiência no armazém - os processos são mais rápidos e com menos erros. Isso afeta os custos diretamente. Por exemplo, através do planejamento de rotas otimizado da AI-Otimizado para trabalhadores ou robôs de armazém, o tempo para bicar um pedido pode ser drasticamente reduzido, o que significa que mais pedidos podem ser processados ​​por camada (maior taxa de transferência). Os custos de pessoal podem ser salvos ou melhor utilizados porque os funcionários são aliviados pela automação e mais produtivos em outros lugares podem ser usados ​​em outros lugares. O gerenciamento de inventário suportado pela IA reduz os custos de inventário, porque menos capital está vinculado a bens desnecessários e depreciação devido a deterioração ou produtos desatualizados diminuem. Uma pesquisa mostrou que muitas empresas de logística da IA ​​vêem a oportunidade de aumentar significativamente a qualidade e a produtividade - mesmo como uma indústria pioneira de digitalização, mais da metade das empresas classificou a logística. Isso significa que o setor espera que a IA contribua para o valor agregado.

Números específicos sustentam o potencial de economia

As análises da Accenture prevêem que o uso da IA ​​pode aumentar a eficiência logística em 2035 em mais de 40 %. Isso significaria uma enorme redução de custos, pois o aumento da eficiência geralmente significa mais produção (operação de ordens) com a mesma ou menos entrada (tempo, pessoal, área). Hoje, hoje, um retorno do investimento (ROI) geralmente é relativamente rápido em projetos concretos. Os sistemas de IA que otimizam os transportes ou cargas de caminhão, por exemplo, podem economizar custos de combustível e evitar viagens vazias, para que o investimento no software se pague dentro de alguns anos. A KI também contribui para economizar custos, evitando o tempo de inatividade (distúrbios que levam a atrasos na entrega), por exemplo, se a principal preditiva impede que os sistemas evitem estandes de luz de máquina caros no armazém.

Projetos piloto e casos de negócios: quando a AI compensa na logística do armazém

No entanto, os custos e desafios de investimento também são compensados ​​pelas oportunidades. A compra de robôs, sensores e software de armazém é inicialmente cara. Nem toda empresa tem força financeira da Amazon para colocar centenas de milhões em automação. Muitos tomadores de decisão de logística hesitam devido aos altos custos de investimento ou à falta de infraestrutura de TI. Especialmente em pequenas e médias lojas de tamanho, o básico digital (por exemplo, aquisição contínua de dados) geralmente está ausente, a fim de explorar completamente a IA. Além disso, a implementação requer know-how: especialistas em IA e análise de dados estão em demanda, mas raros e caros. Inicialmente, os projetos de IA podem aumentar a complexidade do que torna necessário o treinamento e o gerenciamento de mudanças dos funcionários.

No curto prazo, também pode haver mudanças nos custos. Por exemplo, com mais uso, o esforço de segurança e manutenção dos sistemas aumenta. Os orçamentos para atualizações regulares de software, treinamento de neutramento de modelos (no caso de ML) ou sistemas de backup devem ser planejados. Os custos de integração-ou seja. O Oracle, por exemplo, enfatiza que a implementação geralmente pode ser difícil e cara, especialmente quando os modelos de ML personalizados precisam ser treinados em seus próprios dados.

A longo prazo, no entanto, a maioria dos especialistas espera que o potencial de economia supere os investimentos. Se uma empresa superou os obstáculos iniciais, um armazém suportado pela AI geralmente corre significativamente mais economicamente. Também existem fatores suaves: um armazém moderno e automatizado pode reagir mais escalável ao crescimento (lide com mais ordens sem precisar completar pessoal linear). Aumenta a competitividade - você permanece competitivo com os prazos e custos de entrega ou pode até se diferenciar por um serviço particularmente rápido. Além disso, os processos otimizados da AI ajudam a reduzir os prazos de entrega, o que, por sua vez, pode aumentar a lealdade e as vendas do cliente (solicite clientes satisfeitos novamente).

Um aspecto interessante é a sustentabilidade, que também é economicamente relevante. O KI ajuda a operar mais ecológicos (por exemplo, pelo uso ideal de capacidades de caminhão, que salva viagens ou evitando excesso de suportes, o que reduz a superprodução). Como a sustentabilidade agora também é recompensada por investidores e clientes, isso pode indiretamente trazer benefícios financeiros (palavras -chave "Logística Verde" como um argumento de vendas).

Em resumo, a IA influencia os custos de armazenamento de várias maneiras: custos de pessoal, custos de estoque, custos de erro, custos de perda - tudo isso pode ser reduzido pela IA. Isso enfrenta custos de investimento e operação para sistemas de IA. As empresas precisam pesar quando e onde a IA paga por elas. Na prática, experimentamos que os projetos piloto são frequentemente iniciados a princípio para obter figuras concretas. Eles geralmente mostram se a escala vale a pena. Como a tecnologia está se tornando cada vez mais acessível e mais barata (serviços em nuvem, soluções padrão), o limite de entrada cai.

No total, pode -se dizer: a IA é um fator competitivo na logística. Se você investir cedo e sensata, poderá obter liderança de custos ou alcançar um líder de serviço. As empresas que esperam, por outro lado, correm o risco de trabalhar mais ineficientes a longo prazo e perdendo quotas de mercado. No entanto, a introdução não é trivial-é necessário um caso de negócios convincente, um bom planejamento e muitas vezes também o apoio da administração, porque se trata de um curso estratégico.

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Diferenças regionais: Alemanha, UE, EUA e Japão

O desenvolvimento e a disseminação da IA ​​na logística do armazém é diferente regionalmente, influenciados por condições econômicas, pioneiro tecnológico e estrutura política. Uma olhada em regiões importantes:

Alemanha e a UE

Na Alemanha, o setor de logística é tradicionalmente muito importante e é considerado comparativamente inovador. Estudos mostram que 22 % das empresas de logística alemã já estão usando IA e outros 26 % têm planos concretos para isso. As empresas alemãs veem as empresas alemãs KI como úteis, especialmente na área de previsão da demanda, planejamento de vendas e otimização de transporte. No entanto, cerca de 20 % do armazém na Alemanha são atualmente em grande parte automatizada. Isso significa que a maioria ainda trabalha com processos predominantemente manuais. Os desafios geralmente estão na complexidade do sistema e na escassez de trabalhadores qualificados, que inibem a implementação de novas tecnologias. No entanto, as empresas alemãs investem fortemente na IA para otimizar os processos e permanecer competitivos.

Politicamente, a Alemanha e a União Européia estão promovendo maciçamente as tecnologias de IA. A Alemanha lançou uma estratégia de IA e forneceu bilhões em pesquisa. Instituições como Institutos Fraunhofer (por exemplo, IML em Dortmund) estão direcionando soluções de IA para logística. Termos como o Industry 4.0 e a Logistics 4.0 quadram a visão na qual a IA também desempenha uma função fundamental. A UE planeja avançar com programas como Horizon Europe e projetos de apoio especial, IA e robótica na indústria. Ao mesmo tempo, na Europa, você presta atenção às diretrizes éticas e à Comissão da UE da Regulamentação-Principal e ao Projeto de Regulação da IA ​​Europeia (AI ACT). Isso se destina a garantir que a IA seja usada confiável e com segurança, o que também é importante na logística (por exemplo, proteção de dados para dados dos funcionários, padrões de segurança para sistemas autônomos).

EUA

Os Estados Unidos eram longos líderes em pesquisa de automação e IA e acomodavam gigantes da tecnologia como Google, Amazon, IBM, Microsoft, que dirigem com a IA fortemente. Na prática da logística do armazém, no entanto, os Estados Unidos não são muito mais automatizados do que a Europa. Estima -se que apenas cerca de 20 % dos armazéns dos EUA sejam altamente automatizados. No entanto, os altos custos de mão -de -obra e a crescente escassez de trabalho nos Estados Unidos estão agora aumentando fortemente os investimentos em automação. Grandes empresas como Amazon, Walmart ou UPS implementam sistemas baseados em IA e servem como cavalos de rascunho. Os Estados Unidos percebem que a tecnologia de IA é necessária para não ficar para trás na competição global (especialmente em comparação com a Ásia).

Politicamente, existem outras prioridades nos Estados Unidos - aqui os investimentos e iniciativas particulares dominam. O financiamento do estado é menos central do que na UE ou na China, mas existem programas do Ministério da Defesa ou do Departamento de Energia, apoia indiretamente a pesquisa de IA (por exemplo, para veículos autônomos, que também beneficiam a logística). Mais recentemente, no entanto, as estratégias de IA também são discutidas nacionalmente, em particular para fortalecer a base industrial. No geral, pode -se dizer: as empresas americanas dirigem pragmaticamente na logística, enquanto a política está lentamente tentando criar uma estrutura para acompanhar internacionalmente.

Japão

O Japão é um dos pioneiros em robótica e automação - na indústria (por exemplo, produção automotiva), o Japão tem uma densidade de robôs de 399 robôs por 10.000 trabalhadores e está no topo do mundo. Na logística do armazém, no entanto, o Japão até agora tem sido mais reservado. Os métodos de trabalho tradicionais e a alta apreciação do trabalho humano há muito tempo levaram ao fato de que a automação do armazém permaneceu comparativamente baixa. Mas isso agora está mudando rapidamente, porque o Japão se depara com problemas demográficos agudos: há cada vez menos trabalhadores jovens e os limites de trabalho estatutários forçam as empresas a instalar soluções de automação para manter a produtividade. Portanto, mais e mais empresas japonesas estão se voltando para as soluções modernas de IA. O governo está promovendo ativamente isso - existe a "nova estratégia de robôs" que tem como alvo o uso de robôs em setores de serviços, como a logística.

Além disso, o Japão propaga o conceito de sociedade 5.0, uma sociedade super networked na qual a IA é onipresente para dominar os desafios sociais (como a sociedade envelhecida). Nesse contexto, por exemplo, são trabalhados caminhões de entrega automatizados, sistemas de carregamento e descarregamento baseados em robôs e cadeias de suprimentos otimizadas para a AI. Já vemos centros de logística japoneses equipados com empilhadeiras sem motorista e sistemas transportadores controlados por IA. Portanto, embora o Japão tenha começado um pouco mais tarde, a automação em acampamentos e o uso de IA deve aumentar de repente lá nos próximos anos. Culturalmente, a aceitação dos robôs é muito alta, o que facilita a mudança.

China e Coréia do Sul (para comparação)

Mesmo que não seja explicitamente exigido na questão, vale a pena um rápido olhar: a China investe agressivamente em robótica e IA e agora é o maior mercado do mundo para robôs industriais. Mais de 50 % de todos os novos robôs em todo o mundo estão instalados na China. O governo chinês subsidia esse desenvolvimento para modernizar suas cadeias de suprimentos. Especialmente através do boom do comércio eletrônico (Alibaba, JD.com etc.), a China experimentou um grande impulso em soluções automatizadas de armazém. A Coréia do Sul, por outro lado, é considerada um líder secreto na automação do armazém: mais de 40 % dos campos são automatizados, graças à afinidade de alta tecnologia e empresas como Coupang, que dependem da IA. Esses países servem como uma referência para o que é possível se você introduzir consistentemente a tecnologia.

Europa (UE) geral

A Europa está se movendo - com exceções - no nível dos EUA. Na Europa, países como a Alemanha, a Holanda ou a Escandinávia estão bem posicionados em termos de logística, enquanto outros têm alguns alcançando. Com projetos conjuntos (por exemplo, GAIA-X para infraestrutura de dados) e subsídios, a UE tenta promover o progresso uniformemente. Além disso, existem projetos de pesquisa em toda a UE no campo da IA ​​para transporte e logística (por exemplo, para pelotões autônomos de caminhões, regulamentação por drones de entrega etc.), o que obviamente também tem um impacto nos campos, uma vez que tudo se entrelaça.

Em resumo: a Alemanha/UE e os EUA ainda são relativamente iguais no uso prático de IA em campos-um monte de potencial reconhecido, mas ainda em grandes partes da indústria sem IA. A Ásia é heterogênea: a China e a Coréia do Sul muito à frente através do uso forçado, o Japão no processo de captura. A política regional e os programas de financiamento desempenham um papel importante: enquanto a China e às vezes a Europa se esforçam fortemente do estado, o setor privado está dirigindo nos Estados Unidos. No final, todo mundo observa: Boas soluções são adotadas internacionalmente. Portanto, uma certa convergência pode ser esperada que a logística de warehouse seja global, e os conceitos de IA bem-sucedidos (seja a “Amazon Way” ou os robôs Alibaba) se espalharão em todo o mundo.

Armazém automatizado 2050: Uma visão se torna uma realidade

Uma olhada no futuro da logística do armazém com IA e aprendizado de máquina promete desenvolvimentos interessantes. Um termo que cai repetidamente é o "armazém inteligente" - o acampamento quase completamente digitalizado e inteligente. Em tais cenários futuros, todos os sistemas e máquinas se comunicam (palavra -chave Internet of Things, IoT). A IA forma o cérebro que controla esses dispositivos em rede. Você pode imaginar um armazém em 2050, no qual quase todas as atividades de rotina são automatizadas: veículos autônomos foram promovidos, robôs colhendo, inventário (por exemplo, reconhecimento de peças de prateleira por câmera), os sistemas de IA monitoram tudo em tempo real.

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Desenvolvimentos potenciais

Estamos apenas no início do que a IA pode fazer na logística. No futuro, os algoritmos de auto -aprendizagem poderiam otimizar complexos de armazenamento inteiros em tempo real - se adaptar dinamicamente ao mix de produtos, à situação de pedidos ou até a eventos imprevistos (como um fechamento repentino de fronteira ou escassez de matérias -primas). A IA generativa (conhecida pela ChatGPT & Co.) pode ajudar nos processos de planejamento, por exemplo, projetando cenários alternativos para falhas nas cadeias de suprimentos. A robótica é provavelmente mais versátil: hoje temos robôs especializados para determinadas tarefas; No futuro, robôs humanóides ou sistemas de robôs extremamente flexíveis poderiam funcionar no armazém que assume uma ampla variedade de tarefas (segurando, carregando, dirigindo). As primeiras abordagens (dois robôs de pernas como ajudantes de armazém) já estão sendo testados.

A colaboração humana-máquina também é ainda mais refinada. A Cobots poderia trabalhar em estreita colaboração com pessoas sem gaiolas de proteção, e a IA poderia servir como assistente pessoal para todos os trabalhos de armazém - por exemplo, através de óculos de dados com realidade aumentada, que mostram ao funcionário em tempo real todas as informações relevantes (espaço de armazenamento, próximo passo, avisos). Os wearables suportados pela IA também podem monitorar a segurança (por exemplo, uma pulseira vibra quando uma empilhadeira estiver próxima). Tudo isso serve para melhorar as condições de trabalho e reduzir ainda mais erros ou acidentes.

É claro que também existem desafios e questões éticas sobre o caminho. Uma preocupação frequentemente discutida é a questão do emprego: se mais e mais é automatizado no armazém, o que acontece com os trabalhadores do armazém? No curto prazo, certas atividades podem ser omitidas - por exemplo, você precisa de menos catadores manuais se os robôs assumirem essa tarefa. Estudos prevêem um declínio nos empregos humanos, especialmente em atividades simples e repetitivas. Mas também existem novos papéis: a IA também cria novos empregos - apenas outros. No futuro, especialistas em manutenção de robótica, análise de dados ou suporte do sistema de IA serão cada vez mais necessários no futuro. Portanto, enquanto o trabalho de rotina física diminui, os requisitos para o conhecimento técnico aumentam. As empresas devem treinar e treinar seus funcionários para que possam fazer sentido no ambiente baseado em IA. Curiosamente, algumas empresas até relatam que a automação lhes permitiu expandir e contratar mais funcionários porque seus negócios cresceram. A máquina não necessariamente aceita o trabalho como um todo, mas muitas vezes apenas as partes monótonas e estressantes - as pessoas podem assumir tarefas mais qualificadas.

Homem contra a máquina? Por que as soluções híbridas vão dominar no armazém

Aspectos éticos também afetam a proteção e a transparência dos dados. A IA no armazém coleta muitos dados, como o desempenho dos funcionários (taxas de escolha, padrão de movimento) ou para monitorar o meio ambiente. Aqui, os dados pessoais devem ser tratados com cuidado para manter a privacidade e manter a vigilância no local de trabalho na estrutura. As decisões que a IA tomam devem ser compreensíveis - por exemplo, se um algoritmo especificar quanto um funcionário deve fazer, são necessários critérios transparentes para garantir a justiça. Nesse contexto, a UE enfatiza os algoritmos confiáveis ​​da IA ​​que são explicáveis, justos e confiáveis.

Outro tópico é a segurança: robôs autônomos e sistemas de IA devem ser projetados de tal maneira que não haja perigo para os seres humanos. Isso requer padrões e testes técnicos (por exemplo, uma empilhadeira auto -driving deve interromper 100 % de maneira confiável se uma pessoa estiver no caminho). A cibersegurança também está se tornando mais importante: um campo em rede pode ser o objetivo dos ataques de hackers, para que os sistemas de IA devem ser protegidos contra a manipulação.

Na visão futura, você pode até imaginar campos completamente autônomos que funcionam sem iluminar à noite, porque apenas as máquinas estão ativas. As pessoas preferem assumir as funções de controle. No entanto, as pessoas continuam sendo um componente central no futuro próximo - apenas para garantir a capacidade de solução de flexibilidade e problemas em situações imprevistas. A solução híbrida (Human + AI) deve, portanto, ser o caminho das próximas décadas.

Future of Warehouse Logistics: Por que a IA agora é indispensável

Também existem desafios na implementação prática: muitas empresas enfrentam a questão de como apresentar IA. Faltam padrões, há uma selva de fornecedores e o sucesso depende da boa qualidade dos dados. Se você possui dados ruins ou incompletos, não obtém bons resultados com a IA ("lixo, lixo"). A interoperabilidade entre diferentes sistemas (por exemplo, a IA do armazém e a IA do gerenciamento de transporte) deve ser garantida para que uma cadeia de suprimentos inteligente contínua seja realmente criada.

No entanto, a tendência é clara: a IA está se tornando cada vez mais importante na logística do armazém. Em dez anos, muito do que é um projeto piloto hoje fará parte da vida cotidiana. As empresas que começam hoje ganham experiências valiosas e podem escalar suas soluções. A política em muitos países promove esse desenvolvimento porque se reconheceu que a logística é uma área -chave para a economia geral - e a AI a alavanca para tornar essa indústria importante mais eficiente e de crise.

A integração de IA e aprendizado de máquina na logística do armazém já começou com sucesso visível em eficiência e velocidade. Requer investimentos e balanços, mas oferece enormes oportunidades - da economia de custos a um melhor atendimento ao cliente a novos modelos de negócios. As diferenças regionais se tornarão menores com o tempo, porque as melhores práticas são adotadas globalmente. O futuro promete uma logística de armazém ainda mais inteligente e amplamente automatizada, na qual as pessoas e a máquina cooperam de perto. Ao mesmo tempo, temos que lidar com responsabilidade com as mudanças - leve os funcionários conosco, design a tecnologia de design com segurança e cumpra os corrimãos éticos. Se isso for bem -sucedido, estamos enfrentando um mundo logístico que é muito mais eficiente, mais flexível e mais resistente do que qualquer coisa que conhecemos do passado.

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