Исследование «Состояние ИИ в складском хозяйстве» раскрывает: почему инвестиции в ИИ в складском хозяйстве окупаются всего за 2 года

Эпоха экспериментальных технологий закончилась: как искусственный интеллект меняет современное складирование.

Долгое время искусственный интеллект (ИИ) в складском хозяйстве считался футуристическим экспериментом или эксклюзивным инструментом для нескольких технологических гигантов. Но новое комплексное исследование рисует совершенно иную картину: мы находимся в процессе фундаментальной трансформации, в которой ИИ стал незаменимой основой для конкурентоспособных цепочек поставок.

Недавнее исследование «Состояние ИИ в складском хозяйстве», проведённое компанией Mecalux, специализирующейся на складских технологиях, совместно с Лабораторией интеллектуальных логистических систем (ILS) при знаменитом Массачусетском технологическом институте (MIT), представляет впечатляющие данные по этой теме. Основанный на опыте более 2000 специалистов из 21 страны, отчёт показывает, что эта технология давно вышла из стадии становления. Девять из десяти складов уже используют решения на основе ИИ — и не только в отдельных пилотных проектах, но и как неотъемлемую часть своей повседневной деятельности.

Результаты исследования опровергают устойчивые мифы и раскрывают огромный потенциал интеллектуальной логистики. Вопреки опасениям, что автоматизация сократит рабочие места, компании сообщают о росте удовлетворенности сотрудников и даже увеличении штата. При этом экономические показатели убедительны: при среднем сроке окупаемости всего два-три года инвестиции в ИИ и машинное обучение оказываются чрезвычайно эффективными драйверами роста производительности и снижения затрат.

Но развитие на этом не останавливается. В то время как традиционное машинное обучение уже оптимизирует такие процессы, как сбор заказов и обслуживание, генеративный ИИ готов принести следующую волну инноваций. Он обещает не только предсказывать проблемы, но и проактивно разрабатывать решения.

В отчете освещается текущий уровень зрелости рынка, анализируются конкретные конкурентные преимущества ИИ и показывается, какие стратегические шаги компаниям необходимо предпринять, чтобы оставаться устойчивыми и прибыльными в условиях все более сложной и нестабильной мировой экономики.

Что показывает текущее исследование «Состояние ИИ в складском хозяйстве»?

Новое исследование «Состояние ИИ в складском хозяйстве» было проведено компанией Mecalux, ведущим поставщиком складских технологий и логистического программного обеспечения, совместно с Лабораторией интеллектуальных логистических систем (ILS) Массачусетского технологического института. Это комплексное исследование основано на ответах более 2000 специалистов в области цепочек поставок и складского хозяйства из 21 страны. Результаты исследования рисуют ясную картину: искусственный интеллект и машинное обучение давно вышли за рамки экспериментальных инструментов и стали ключевыми факторами производительности, точности и развития персонала в сфере складского хозяйства. Исследование демонстрирует, что операторы складов по всему миру уже не находятся в фазе изолированных пилотных проектов, а все чаще внедряют ИИ в свою повседневную деятельность.

Насколько зрелым является текущий рынок решений на основе ИИ для складских операций?

Рынок решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) в сфере складских операций достиг впечатляющего уровня зрелости. Согласно исследованию, более девяти из десяти складов используют ту или иную форму ИИ или передовые технологии автоматизации. Это свидетельствует не только о высоком уровне внедрения, но и о доверии отрасли к этим технологиям. Особого внимания заслуживает тот факт, что более половины опрошенных компаний сообщают о работе с возрастающей или полной автоматизацией. Этот высокий уровень автоматизации особенно заметен среди крупных компаний со сложными логистическими сетями и множеством распределённых локаций. Переход от пилотных проектов к полноценному внедрению также очевиден в том, что складские предприятия больше не рассматривают ИИ как просто экспериментальное решение, а как неотъемлемую часть своей повседневной деятельности. Такая зрелость позволяет компаниям использовать накопленный опыт и передовые практики.

Какие конкретные приложения ИИ используются в складских операциях?

Практическое применение ИИ в складских операциях охватывает несколько ключевых операционных функций. Комплектация заказов, также известная как «подбор и упаковка», является одним из наиболее распространенных приложений, поскольку системы ИИ могут оптимизировать маршруты и снижать уровень ошибок. Оптимизация запасов является еще одной важной областью применения, где ИИ использует прогностические модели для более эффективного управления запасами и предотвращения затоваривания. Особенно важной областью применения является техническое обслуживание оборудования и машин. Здесь ИИ позволяет проводить профилактическое обслуживание посредством мониторинга состояния, минимизируя простои и продлевая срок службы оборудования. Планирование работ также значительно выигрывает от систем ИИ, которые создают оптимальные планы распределения для персонала с учетом эффективности и удовлетворенности сотрудников. Еще одной областью применения является мониторинг безопасности, где системы с поддержкой ИИ могут обнаруживать и отслеживать потенциальные риски безопасности. Эти разнообразные приложения демонстрируют, что ИИ не только улучшает отдельную функцию, но и трансформирует всю складскую систему.

Какие конкурентные преимущества дает внедрение ИИ?

По словам Хавьера Каррильо, генерального директора Mecalux, умные склады превосходят конкурентов по трём ключевым параметрам: объёму, точности и адаптивности. Компании, инвестирующие в ИИ, не только быстрее обрабатывают заказы и управляют движением запасов, но и демонстрируют более высокую точность своих операций. Кроме того, они становятся более устойчивыми к волатильности рынка и более гибко адаптируются к меняющимся требованиям. Сочетание повышенной скорости, большей точности и улучшенной адаптивности позволяет компаниям быстрее реагировать на изменения рынка и лучше обслуживать своих клиентов. Каррильо подчёркивает, что такие компании не только демонстрируют лучшие результаты в краткосрочной перспективе, но и становятся более предсказуемыми и лучше подготовленными к экономическим колебаниям в долгосрочной перспективе. Это особенно важно в условиях глобальной цепочки поставок, сталкивающейся со всё более сложными вызовами.

Какова окупаемость инвестиций во внедрение ИИ на складах?

Согласно исследованию, показатели окупаемости инвестиций в внедрение ИИ на складах весьма позитивны. Большинство опрошенных компаний выделяют от 11 до 30 процентов своего бюджета на складские технологии на инициативы в области ИИ и машинного обучения. Особенно обнадеживает тот факт, что эти инвестиции обычно окупаются в течение двух-трех лет. Этот относительно короткий срок окупаемости свидетельствует о быстром достижении измеримых результатов. Положительный ROI можно объяснить несколькими конкретными улучшениями. Одним из наиболее важных является повышение точности инвентаризации, что минимизирует ошибки управления складом и снижает дорогостоящие штрафы за ошибки. Более того, ИИ приводит к немедленному повышению производительности, измеряемому увеличением пропускной способности и оптимизацией процессов. Эффективность работы повышается за счет лучшего планирования и использования ресурсов, а сокращение количества ошибок напрямую способствует экономии средств. Эти измеримые улучшения формируют основу для быстрой окупаемости инвестиций.

Какие факторы побуждают компании инвестировать в решения на основе ИИ?

Факторы, обуславливающие инвестиции в ИИ в складские операции, разнообразны и отражают проблемы современного управления цепочками поставок. Одним из основных факторов является экономия средств за счет повышения эффективности операций. Не менее важную роль играют и растущие ожидания клиентов, поскольку современные клиенты ожидают более быстрой доставки и большей надежности. Дефицит рабочей силы во многих регионах стал критическим фактором, поскольку компании используют ИИ для обработки больших объемов грузов с меньшим количеством персонала. Растущим фактором становятся цели устойчивого развития, поскольку ИИ позволяет снизить потребление энергии и количество отходов. Наконец, конкурентное давление является постоянным мотиватором, поскольку компании опасаются, что их обгонят конкуренты, оснащённые ИИ. Это сочетание экономических, операционных и стратегических причин объясняет столь широкое распространение инвестиций в ИИ в складское хозяйство.

Какие проблемы возникают при расширении решений ИИ?

Несмотря на прогресс и положительные результаты, компании по-прежнему сталкиваются со значительными трудностями при масштабировании внедрения ИИ. По словам доктора Маттиаса Винкенбаха, директора лаборатории ILS в Массачусетском технологическом институте, самая сложная часть заключается не в разработке или первоначальном внедрении, а в завершающем этапе интеграции: бесперебойной интеграции людей, данных и аналитики в существующие системы. Это критически важный момент, поскольку многим компаниям приходится работать с устаревшими системами, не предназначенными для интеграции ИИ. Одним из основных препятствий является нехватка технических знаний во многих складских операциях, которые традиционно не были технически ориентированными. Системная интеграция представляет собой техническую проблему, поскольку новые системы ИИ должны взаимодействовать со старыми машинами и программным обеспечением. Качество данных часто недооценивается, поскольку качество систем ИИ напрямую зависит от качества данных, на которых они обучаются, а многие компании сталкиваются с проблемой фрагментарности или неполноты источников данных. Стоимость внедрения также является препятствием, особенно для небольших компаний с ограниченным ИТ-бюджетом. Эти трудности отражают значительные усилия, необходимые для подключения передовых инструментов ИИ к существующим устаревшим системам.

Какие факторы помогают компаниям преодолевать трудности, связанные с ИИ?

Несмотря на трудности, исследование показывает, что у компаний есть прочная основа для их преодоления. По мнению опрошенных компаний, у них есть надежная база в области управления данными и проектами, что обеспечивает хорошую основу для внедрения ИИ. Компании выделили несколько факторов, способствующих развитию текущей тенденции к внедрению ИИ. Использование соответствующих инструментов имеет решающее значение, поскольку специализированные программные решения могут облегчить интеграцию. Четкие дорожные карты помогают компаниям структурировать внедрение ИИ и согласовывать действия заинтересованных сторон. Для покрытия расходов на внедрение и предотвращения преждевременного завершения проектов необходимы более крупные бюджеты. Расширение внутренних знаний и опыта имеет решающее значение, поскольку сотрудники с опытом работы с ИИ могут быстрее внедрять решения и избегать подводных камней. Кроме того, корпоративная культура важна для преодоления сопротивления и формирования инновационного мышления. Организациям, которые сочетают эти факторы, проще успешно внедрять и масштабировать ИИ.

Поставит ли внедрение ИИ под угрозу рабочие места?

Ключевым моментом, затронутым в исследовании, является распространённый страх, что автоматизация и ИИ приведут к массовому сокращению рабочих мест. Отчет однозначно опровергает эти опасения и рисует иную картину. Согласно исследованию, ИИ не заменяет людей, а, скорее, повышает производительность и удовлетворенность работой, а также открывает новые возможности трудоустройства. Это важный вывод, который противоречит распространённому мнению о массовом сокращении рабочих мест из-за автоматизации. Более трёх четвертей опрошенных компаний, или около 75%, отметили ощутимый рост производительности труда сотрудников после внедрения ИИ. Что ещё важнее, эти внедрения также привели к повышению удовлетворенности работой, что говорит о том, что сотрудники считают свою работу менее монотонной и более интересной. Ещё более впечатляющим является тот факт, что более половины опрошенных компаний, или более 50%, сообщили об увеличении штата после внедрения ИИ. Это говорит о том, что складские операции с использованием ИИ растут быстрее и требуют более квалифицированных сотрудников для заполнения вновь созданных вакансий.

LTW предлагает своим клиентам не отдельные компоненты, а комплексные решения. Консультации, планирование, механические и электротехнические компоненты, технологии управления и автоматизации, а также программное обеспечение и сервис — всё это объединено в сеть и точно координируется.

Собственное производство ключевых компонентов особенно выгодно. Это позволяет оптимально контролировать качество, цепочки поставок и взаимодействие.

LTW — это надежность, прозрачность и партнерство, основанное на сотрудничестве. Лояльность и честность прочно заложены в философию компании — рукопожатие здесь по-прежнему имеет значение.

Подходит для:

• Решения LTW

Как компании планируют свои инвестиции в ИИ в будущем?

Будущие планы компаний в отношении ИИ амбициозны и демонстрируют твердую уверенность в этой технологии. Почти все опрошенные компании планируют дальнейшее расширение использования ИИ в течение следующих двух-трех лет. Этот последовательный дальновидный подход показывает, что компании рассматривают ИИ не как разовое внедрение, а как постоянное развитие. Ярким свидетельством этой уверенности является то, что 87 процентов опрошенных компаний планируют увеличить свои бюджеты на ИИ в будущем. Это убедительно свидетельствует о том, что компании не только удовлетворены своими текущими инвестициями в ИИ, но и понимают необходимость дальнейших инвестиций для сохранения конкурентоспособности. Еще более впечатляет тот факт, что 92 процента компаний уже внедряют или планируют новые проекты в области ИИ. Это демонстрирует, что внедрение ИИ больше не исключение, а правило. Эти цифры указывают на быстро развивающуюся экосистему, в которой компании постоянно ищут новые способы использования ИИ для оптимизации своей деятельности.

Какую роль играет генеративный ИИ в современных складских операциях?

Согласно исследованию, следующая волна инноваций ИИ будет лежать в области технологий принятия решений, в частности генеративного ИИ. Компании называют генеративный ИИ наиболее ценным методом в современных логистических центрах и ценят его разнообразные приложения. Одним из приложений является автоматизированное документооборот, где генеративный ИИ может автоматически создавать и обновлять документы, сокращая ручную работу. Оптимизация распределения на складе — еще одно приложение, где генеративный ИИ может предлагать инновационные схемы распределения, которые традиционные подходы не учитывают. Проектирование процессов также выигрывает от генеративного ИИ, который может разрабатывать новые и более эффективные проекты процессов. Особенно техническим приложением является генерация кода для систем автоматизации, где генеративный ИИ может автоматически писать код для управления системами управления складом и робототехникой. По словам доктора Маттиаса Винкенбаха, существует важное различие между традиционным машинным обучением и генеративным ИИ.

Чем отличаются традиционное машинное обучение и генеративный ИИ в логистике?

Доктор Маттиас Винкенбах из Массачусетского технологического института указывает на фундаментальное различие, которое имеет решающее значение для понимания будущего ИИ на складах. Традиционное машинное обучение высокоэффективно в прогнозировании проблем. Эти модели могут анализировать, какие условия приводят к повреждению оборудования, задержкам доставки или проблемам безопасности, и заблаговременно предупреждать компании. Это позволяет принимать превентивные меры, которые сокращают затраты и минимизируют время простоя. Генеративный ИИ, с другой стороны, работает иначе, активно помогая в разработке решений. Он может предлагать новые способы оптимизации процессов или решения проблем инновационными способами. В то время как традиционное машинное обучение говорит: «Будет проблема», генеративный ИИ говорит: «Вот пять способов, которыми мы можем её решить». Эти взаимодополняющие преимущества означают, что оптимально оснащенный склад должен использовать обе технологии. Именно поэтому сегодня компании рассматривают генеративный ИИ как важнейший фактор создания ценности на складах. Он позволяет компаниям не только реагировать на проблемы, но и проактивно выявлять и внедрять улучшения.

Как системы искусственного интеллекта меняют фундаментальные принципы работы складских операций?

ИИ ведёт к фундаментальной трансформации складских операций, выходя за рамки отдельных оптимизаций. Интеллектуальное складирование больше не основано на фиксированных, неизменных процессах, а на адаптивных системах, способных адаптироваться к новым условиям. Оборудование для хранения и выдачи грузов на традиционном складе следует фиксированным маршрутам и процедурам, в то время как оборудование с ИИ оптимизирует свой маршрут в режиме реального времени, исходя из текущего состояния склада. Это приводит не только к повышению эффективности, но и к снижению износа и увеличению срока службы оборудования. Мониторинг состояния оборудования — ещё одна область, переживающая фундаментальные изменения. Вместо регулярного профилактического обслуживания с фиксированной периодичностью системы могут отслеживать фактическое состояние оборудования и выполнять его только при необходимости. Это особенно важно для оборудования, являющегося «узким местом», такого как оборудование для хранения и выдачи грузов, простой которого может привести к значительным затратам. Сбор и анализ данных становятся всё более важными, поскольку данные — это «масло», поддерживающее работу систем ИИ. Чтобы воспользоваться преимуществами ИИ, компаниям необходимо инвестировать в надёжные инфраструктуры данных.

Какие инвестиции помимо программного обеспечения необходимы?

Хотя большое внимание уделяется программному обеспечению ИИ, успешное внедрение требует инвестиций в ряд других областей. Инфраструктура данных имеет основополагающее значение, поскольку ИИ требует высококачественных данных. Это может потребовать инвестиций в датчики, устройства Интернета вещей и системы управления данными для сбора релевантных данных. ИТ-инфраструктура должна быть модернизирована для поддержки вычислительной мощности, необходимой современным системам ИИ. Облачные сервисы станут неотъемлемой частью многих организаций, поскольку локальной инфраструктуры часто недостаточно. Развитие сотрудников имеет решающее значение, поскольку им необходимо обучение для работы с новыми системами и получения от них преимуществ. Системы управления должны быть адаптированы для поддержки интеграции людей и машин в средах на базе ИИ. Наконец, важно управление организационными изменениями, поскольку ИИ трансформирует традиционные роли и обязанности. Организации, которые понимают эту более широкую перспективу инвестиций, имеют больше шансов на успех.

Как небольшие и средние склады могут внедрить ИИ?

Исследование фокусируется на крупных операциях, но предполагает, что ИИ становится доступным и для малого бизнеса. Ключевым моментом является начало с масштабируемых решений, не требующих значительных первоначальных капиталовложений. Облачные сервисы ИИ позволяют небольшим компаниям использовать возможности ИИ без необходимости владеть обширной ИТ-инфраструктурой. Партнерство с поставщиками ИИ может помочь малому бизнесу получить выгоду от экспертизы и опыта без необходимости разрабатывать все самостоятельно. Целенаправленный подход, начинающийся с одного или двух вариантов использования, может привести к успехам, которые стимулируют дальнейшее вовлечение. Благодаря сроку окупаемости в два-три года небольшие выгоды могут быстро превратиться в рентабельность инвестиций при поэтапном подходе. Также важно обратиться за рекомендациями к поставщикам, имеющим опыт работы со складами аналогичного размера, чтобы установить реалистичные ожидания.

Какие аспекты устойчивого развития связаны с внедрением ИИ?

Устойчивое развитие становится всё более важным фактором инвестиций в ИИ на складах. Оптимизированные маршруты, прокладываемые с помощью систем ИИ, приводят к снижению энергопотребления оборудования и снижению затрат на транспортировку товаров между складами. Интеллектуальное управление запасами снижает затоваривание и связанные с этим расходы на хранение и отходы. Улучшенное отслеживание запасов предотвращает порчу и отходы, что особенно важно для скоропортящихся товаров. Оптимизированное использование пространства означает, что складам требуется меньше места для хранения того же объёма, что позволяет экономить электроэнергию на отопление, охлаждение и освещение. Сокращение трудозатрат за счёт автоматизации может означать необходимость в перевозке меньшего количества людей, что также снижает выбросы. Эти аспекты устойчивого развития не только полезны для окружающей среды, но и привлекают всё более сознательных клиентов и могут помочь компаниям достичь целей ESG.

Как выглядит будущее складирования?

Исходя из результатов исследования, наступает будущее, в котором ИИ не будет опциональным, а станет ключевым фактором конкурентоспособных складских операций. Компаниям, которые не инвестируют в ИИ, будет всё сложнее конкурировать с конкурентами, использующими ИИ. Следующие два-три года будут иметь решающее значение, поскольку, вероятно, определятся победители и проигравшие в этой трансформации. Роль сотрудников изменится: будет меньше повторяющихся задач и больше внимания будет уделяться мониторингу, оптимизации и решению проблем. Появятся новые профили работы по мере исчезновения традиционных складских рабочих мест. Компании, инвестирующие в переподготовку своих сотрудников, будут иметь более выгодные позиции. Глобальные цепочки поставок станут более гибкими и восприимчивыми к сбоям, что приведёт к созданию более устойчивых систем. Компании, которые выстраивают аналитику своих цепочек поставок, получат конкурентное преимущество. Интеграция различных технологий ИИ, от предиктивной аналитики до генеративного ИИ, станет нормой. Наконец, конфиденциальность данных и кибербезопасность будут приобретать всё большее значение, поскольку складские операции всё больше зависят от потоков данных. Компании, которые серьёзно относятся к этим аспектам безопасности, будут менее уязвимы для киберугроз.

Как компаниям следует планировать процесс трансформации ИИ?

Структурированный подход к трансформации ИИ крайне важен для успеха. Первым шагом должен стать тщательный анализ текущего состояния дел, чтобы понять, какие процессы нуждаются в оптимизации и где ИИ может принести наибольшую пользу. Определение четких ключевых показателей эффективности (KPI) важно для оценки успеха. Создание специализированной команды специалистов по ИИ с необходимыми навыками имеет решающее значение, поскольку внедрение ИИ требует специальных знаний. Приоритетность быстрых результатов может обеспечить ранние результаты, которые обеспечат поддержку и финансирование для более крупных проектов. Сотрудничество с внешними экспертами и поставщиками может снизить риски внедрения и ускорить процесс. Информирование сотрудников о планируемых изменениях важно для снижения сопротивления и повышения уровня принятия. Регулярный пересмотр и корректировка стратегии на основе результатов гарантирует гибкость организаций и возможность адаптации своих планов. Наконец, следует учитывать долгосрочную перспективу, поскольку трансформация ИИ — это не разовый проект, а непрерывное развитие.

Важность ИИ в современном управлении складом

Исследование «Состояние ИИ в складском хозяйстве», проведенное Mecalux и Массачусетским технологическим институтом, ясно показывает, что мы находимся на переломном этапе развития складской отрасли. ИИ — это уже не технология будущего, а передовая технология, уже внедренная в большинство современных складских операций. Преимущества очевидны и измеримы: повышение эффективности, более быстрая окупаемость инвестиций и создание новых рабочих мест вместо сокращения. Компании, инвестирующие в ИИ сегодня, стремятся не только к краткосрочным, но и к долгосрочной конкурентоспособности. Проблемы реальны, но преодолимы при правильной стратегии, правильных инструментах и ​​правильном подходе. Для операторов складов вопрос уже не в том, внедрять ли ИИ, а в том, насколько быстро и комплексно они смогут это сделать, чтобы сохранить конкурентоспособность и обеспечить будущее своего бизнеса.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

 

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях