Integration av AI och maskininlärning i lagerlogistik - Global utveckling i Tyskland, EU, USA och Japan

Framtiden för lagerlogistik: AI-kontrollerade processer för maximal produktivitet

Artificiell intelligens (AI) beskriver förmågan hos maskiner eller programvara att utföra uppgifter som normalt kräver mänsklig intelligens - såsom logiskt tänkande, lärande, planering eller kreativ problemlösning. I huvudsak handlar det om datorsystem från data och kan fatta beslut istället för att bara följa strikt fördefinierade regler. Machine Learning (ML) är ett underområde i AI där algoritmer oberoende identifierar mönster och anpassar sitt beteende genom att analysera stora mängder data. Enkelt uttryckt, ett ML -system lär sig av erfarenhet: det är "utbildat" med historiska data och kan sedan förutsäga eller fatta beslut med nya, okända data. Som ett resultat kan AI kontinuerligt förbättra sina egna prognoser och tjänster utan att uttryckligen programmeras av människor för varje enskilt fall.

Inom logistik - och särskilt inom lagerlogistik - öppna enorma möjligheter. Logistikindustrin har omfattande nätverk och genererar enorma mängder data, vilket gör det till ett idealiskt tillämpningsfält för AI. Exempelvis kan intelligenta algoritmer förutsäga framtida ordermängder, beräkna optimala rutter eller kontrollera komplexa lagerprocesser. Självlärande system kan fatta beslut snabbare och ofta mer exakt än människor, särskilt när det gäller att bearbeta stora mängder data i realtid. I moderna lager används därför AI-tekniker i olika områden-från lagerhantering till plockning (sammanställningen av beställningar) för att transportera kontroll inom lagret.

Sammantaget gäller följande: AI i lägret imiterar "tänkande" av en mycket erfaren lägerchef, bara att hon kan få tillgång till mycket mer data. Till exempel kan AI -system känna igen vilka artiklar som säljer bra när, hur man lagrar varor mest effektivt, eller vilka vägar en gaffeltruck ska köra för att spara tid. Dessa automatiserade, datadrivna beslut utgör grunden för det faktum att AI och ML alltmer penetrerar lagerlogistik.

Optimering av lagerprocesser med AI

En av de största fördelarna med AI i lagerlogistik är optimering av befintliga processer. Lager är beroende av ständig informationsström - till exempel lagerdata, beställningsdata eller platsinformation från varor. Men där människor är benägna att fel eller bara kan behandla en begränsad information, ger KI precision och hastighet. Till exempel kan AI tillhandahålla och analysera data i realtid, vilket innebär att fel erkänns och åtgärdas snabbare innan problem orsakar. Rutinuppgifter som kontroll av lager eller insamling av varor kan automatiseras, vilket lindrar anställda.

AI -system kan också känna igen mönster i lagerprocesserna som kan missa ett mänskligt öga. Genom dessa dataanalyser förstår systemet bättre den nuvarande situationen i lagret, identifierar flaskhalsar eller ineffektivitet och föreslår förbättringar. Ett praktiskt exempel är sätt att optimera: algoritmer kan analysera och optimera vandringsvägarna för lager eller industriella lastbilar (t.ex. gaffeltruckar). Till exempel sorteras plockningslistor på ett sådant sätt att anställda tar kortast möjliga väg genom lagret. Detta minskar villkoren och beställningarna sätts snabbare. På samma sätt kan AI-funktioner bestämma det bästa lagringsutrymmet för varje produkt baserat på dess storlek, täckning och andra faktorer- för att göra insättningen och outsourcing mer effektiv.

En annan viktig aspekt är att minska fel och förbättra kvaliteten. AI-stödda bildidentifieringssystem kan till exempel skanna paket och kontrollera deras tillstånd och dimensioner när de är mottagande. Detta känner igen omedelbart om det finns skador eller en artikel har felaktigt märkts. Sådana automatiserade kvalitetskontroller säkerställer att problem löses tidigt i processen och inte körs genom hela leveranskedjan. Dessutom lär AI över tid: initialt kan misstag fortfarande inträffa, men genom maskininlärningstekniker förbättrar bildigenkänningen kontinuerligt sig själv och minskar felfrekvensen ytterligare.

Alla dessa optimeringar leder i slutändan till mer produktivitet och lägre kostnader i lagerverksamheten. Roboter och AI -system kan utföra vissa uppgifter mycket snabbare och mer exakt än människor, vilket ökar produktiviteten. Samtidigt möjliggör den algoritmiska utvärderingen av lagerdata bättre strategiska beslut- till exempel inom personal- och resursplanering- vilket gör övergripande processer mer effektiva. AI -lösningar kan kontinuerligt övervaka processerna, analysera risker och agera proaktivt (t.ex. erkänna och motverka en hotande flaskhals). Sammantaget förbättras transparensen i lagret och problemen erkänns ofta innan de ens uppstår. Allt detta bidrar till att minska kostnaderna, eftersom ett mer effektivt lager orsakar mindre avfall, mindre felkostnader och använder optimalt arbetstid. Enligt expertprognoser kan AI-teknologier öka effektiviteten inom logistikindustrin under de kommande åren genom betydande storleksuppträdande, till exempel uppskattar en effektivitetsökning på över 40 % till 2035.

Sammanfattningsvis ökar AI hastighet, noggrannhet och flexibilitet i lagerprocesserna. Detta sträcker sig från snabbare upptäckt och skickning av produkter, minimerar lagerskillnader, till bättre samordning med andra områden i leveranskedjan. För företag betyder detta en högre prestanda i deras lager samtidigt som de lindrar anställda i monotonik eller komplexa uppgifter.

Lämplig för detta:

• Lager vid gränsen? Warehouse Automation: Warehouse Optimization vs. Reimonter - rätt beslut för ditt lager

Efterfrågan prognos och lagerhantering med ML

Ett centralt tillämpningsfält av maskininlärning i lagerlogistik är kravprognosen. Detta innebär prognosen för framtida efterfrågan - frågan: Vilken produkt behövs när och i vilket belopp? Det exakta svaret på denna fråga är värt guld eftersom det gör det möjligt att kontrollera lager. För mycket varor i lager binds kapital och lagringsutrymme onödigt, för lite varor leder till leveransflaskhalsar och missnöjda kunder. AI-baserade system kan fördriva detta dilemma genom att göra mycket exakta förutsägelser baserade på stora mängder data.

Moderna maskininlärningsmodeller analyserar historisk försäljning, säsongsförändringar, aktuella beställningar, marknadsföringskampanjer, trender på sociala medier och många andra påverkande faktorer. Från detta lär de sig mönster och relationer. Ett sådant system kan till exempel inse att stycket ökar vissa artiklar så snart en viss händelse är överhängande (till exempel efterfrågan på grillkol ökar före sommarhelger). Baserat på sådana mönster automatiserar AI vilka varumängder som ska levereras vid vilken plats vid vilken tidpunkt. Dessa förutsägelser hjälper företag att anpassa sitt lager till sitt lager. Specifikt innebär detta att om en produkt i allt högre grad kommer att efterfrågas, säkerställer AI att leveranser som beställs i tid och är tillgängliga i lagret. Omvänt varnar hon om en produkt troligen kommer att vara efterfrågad, så att överskott av lager och överproduktion undviks.

Den tyska onlinehandlaren Otto ger ett praktiskt exempel. Företaget har använt ett självutvecklat AI-baserat system för försäljningsprognos sedan 2019. Detta system tittar på försäljningens framtid, så att säga och stöder alla processer som är involverade-från att köpa till lager till leverans. AI -prognoserna visar Otto exakt vilka artiklar som anländer till lagret och hur högt det förväntade stycket kommer att vara vid en viss tidpunkt. På grundval av detta beslutar Otto om och i vilket belopp en artikel köps och hur den ska säljas. Till exempel bestämmer AI om en produkt hålls i lager som en i lager eller, vid behov, skickas direkt till kunden av tillverkaren. Prognosen har en direkt inverkan på inköp, lager och distribution. Resultatet: Det finns alltid bara varorna i lager, som verkligen behövs, vilket minskar dyra överskott av aktier och senare referenser med rabatter. Samtidigt säkerställer prognoserna att artiklar finns tillgängliga så snart efterfrågan lockar efterfrågan att inte missa försäljningsmöjligheter. Med Otto, tack vare denna AI, är 35 % av intervallet nu automatiskt omordnat utan att behöva utlösa beställningar manuellt - ett bevis på hur väl förutsägelserna fungerar.

Andra företag använder också sådana AI-baserade lageroptimeringar. DHL rapporterar att AI -system kan jämföra efterfrågan och som finns i realtid och automatiskt kan ordna ombeställning. De kan till och med beräkna efterfrågestips i förväg för att inte skapa några felaktiga aktier (out-of-stock) eller överskottsställningar. Detta garanterar en snabb leverans till kunder eftersom det alltid finns tillräckligt med varor i lager, men det finns inga onödiga buffertar i lagret som skulle orsaka kostnader.

Efterfrågan prognos via ML påverkar inte bara ditt eget lager utan hela leveranskedjan (leveranskedjan). Till exempel gör bra prognoser det möjligt att skicka in regionala distributionscentra i förväg innan order till och med mottogs. Otto skapar till exempel regionala prognoser för att förutsäga vilka produkter som beställs i vilket nummer. Följaktligen levereras dessa artiklar redan till ett närliggande depå som en försiktighetsåtgärd. Detta förkortar leveranstiderna och minskar transportvägarna, vilket också sänker utsläppen.

Sammanfattningsvis leder AI-stödd efterfrågan planering till effektivare lager: alltid rätt produkt vid rätt tidpunkt i ett lämpligt belopp i lagret. Detta gör det möjligt för företag att undvika leveransflaskhalsar, öka kundnöjdheten och samtidigt minska lagringskostnaderna. För lagerlogistik betyder detta mindre "brandbrigadinsatser" för att fixa plötsliga flaskhalsar eftersom AI känner igen och gillar sådana situationer tidigt. I tiderna mer och mer flyktigt kundbeteende (nyckelord e-handelsboom, säsongens toppar genom online-åtgärder etc.) blir denna framåtblickande kontroll en avgörande konkurrensfaktor.

Automation och robotik i lagret

Ett särskilt iögonfallande område för AI-integration är automatisering genom robotik i lager. Moderna lager förlitar sig alltmer på smarta maskiner som kan röra sig, lyfta, sortera eller packa - ofta kontrollerade eller stöds av AI. Dessa lagerrobotar lindrar mänskliga anställda, särskilt i fysiskt utmattande, monotona eller tidskritiska uppgifter.

Ett exempel är autonoma fordon i lagret, även känt som FTS (förarlösa transportsystem) eller AMR (autonom mobil robot). Sådana fordon - från små, platta transportrobotar till automatiserade gaffeltruckar - kan transportera pallar, lådor eller enskilda artiklar från A till B helt oberoende. Detta möjliggörs av sensorer, kameror och navigationssystem, i kombination med AI -algoritmer för ruttplanering. Roboterna "ser" sina omgivningar, känner igen hinder och letar efter det bästa sättet till målet. AI gör det möjligt för dessa fordon att reagera på förändringar i realtid - till exempel att kringgå ett hinder som plötsligt är i korridoren - och fortfarande hålla den optimala vägen. Sådana autonoma belastningsbärare är redan verklighet i många läger: de transporterar varor mellan lagringsutrymmen, tar med leveranser till hyllan, samlar artiklar för kundorder (automatiserad plockning) eller främjar färdiga beställningar till fraktstationen. Detta lindrar mänskliga anställda från långa vandringsledningar och transportuppgifter och kan koncentrera sig på mer krävande aktiviteter.

En annan robotapplikation är AI-kontrollerade plockningsrobotar. Dessa är inpatient- eller mobilrobotar med armar som kan hittas från hyllorna. Med hjälp av bildbehandling (kameror och AI -programvara) identifierar en sådan robot rätt artikel och packar det erforderliga beloppet. Det finns redan växter där robotar väljer enskilda delar: roboten tar emot beställningen från lagerhanteringssystemet, t.ex. 5 stycken av en artikel X. Han navigerar (om mobil) till motsvarande ämne, känner visuellt igen artikeln och får tillgång till exakt. Viktsensorer kontrollerar om den korrekta mängden har tagits bort och AI bekräftar artikelidentiteten igen via bildigenkänning. Sådana system fungerar ofta i separata områden eller under natten för att kunna förbereda beställningar dygnet runt. Även mer komplexa automatiseringssystem som plockningsmaskiner (automatiska butiker) används också - det finns olika artiklar i containrar eller axlar, och på begäran transporterar systemet automatiskt önskat objekt till en utgångsbehållare.

I detta sammanhang har Amazon blivit berömd: företaget har varit massivt på lagerrobotar i ungefär ett decennium. I Amazonas läger transporterar tusentals små orange robotar (tidigare från Kiva Systems) hela hyllmoduler över lagret direkt till de mänskliga plockarna. En intelligent AI -kontroll koordinerar denna robothyllor så effektivt att de anställdas vägar minimeras. En intern Amazon-studie har visat att denna AI-optimerade samordning leder till enorma besparingar runt en halv miljard US dollar per år sparar Amazon genom att föra robotarna till de anställda snabbare och mer effektivt. AI beräknar alltid vilka hyllmoduler bredvid den anställda måste föras till vilken anställd för att optimalt bearbeta orderna. Resultatet: snabbare genomförande av kundorder samtidigt.

Sorterings- och förpackningsrobotar flyttar också in. I vissa DHL -förpackningscentra, till exempel, tar robotar redan förpackningar från transportbandet och sorterar dem i ämnen för respektive leveransvägar. Tack vare AI kan dessa så kallade dhlbots lära sig och flexibel utrustade med 3D-kameror, kan du se storleken och formen på program, skanna streckkoder och autonomt bestämma vilket ämne som innehåller ett paket. Så de är mycket mer än styva industrirobotar; Du kan hantera ett brett utbud av paketstorlekar och anpassa dig till förändrade processer. I praktiken innebär detta att paket är förhandlade snabbare och mer felfria, vilket påskyndar leveransen på "Last Mile".

Det finns många spännande exempel internationellt. I logistikcentret för den kinesiska e-handelsgiganten Alibaba (mer exakt dess logistikdotter Cainiao) inrättades ett mycket automatiserat lager, där robotar gör cirka 70 % av arbetet. Cirka 60 mobila robotar - även kallade "Zhu Que" lokalt - transporterar i ett 3 000 m² läger till förpackningsstationerna och har tredubblat produktivitet. En mänsklig lagerarbetare skapar vanligtvis 1500 plockade artiklar per skift - med stöd av robotarna finns det 3000 artiklar, med betydligt färre promenader. AI säkerställer att robotarna fungerar effektivt, inte kommer i vägen och tar alltid nästa varor till uttagspunkten i rätt ögonblick. Detta Alibaba -lager visar vad som är tekniskt möjligt om du nästan helt automatiserar lagerlogistik: Anställda behöver knappast gå genom hyllserien eftersom robotarna tar hyllorna eller varorna direkt, och genomströmningen ökar enormt.

Sådana smarta lager integrerar ofta flera tekniker: autonoma fordon, robotgymnastik, automatiserade transportband, IoT -sensorer för övervakning av miljöförhållanden och lager, samt AI -system som "hjärna" som styr allt. Målet är ett mycket automatiserat lager som fungerar effektivt, säkert och öppet. I dessa miljöer arbetar mänskliga anställda ofta hand i hand med samarbetsrobotar (Cobots), som de stöder i allvarliga lyftprocesser eller tar dem till dem. Införandet av denna robot leder till en förändrad uppgiftsprofil för de anställda, men övergripande ökar lagerets prestanda.

Det finns fortfarande många läger i början av denna utveckling - enligt uppskattningar är cirka 20 % av lagren endast automatiseras i Tyskland och USA, resten drivs fortfarande till stor del manuellt. Men de stora spelarna som Amazon, Alibaba eller DHL satte bort det och utrustade gradvis sina läger med AI -teknik och robotar. Under de kommande åren förväntas fler och mer lagerprocesser - vare sig det är genom förarlösa transportsystem, automatiserade sorteringssystem eller intelligenta hjälpsystem för anställda.

Lämplig för detta:

• Effektiv Warehouse Automation: 25 viktiga frågor och svar för din optimering - Tips om lageroptimering och eftermontering

AI i Supply Chain and Enterprise Software (SCM, DCM, ERP)

Inte bara enskilda robotar, utan också programvaran i bakgrunden spelar en avgörande roll i AI -integrationen i lagerlogistik. Modern Supply Chain Management (SCM) Systems and Enterprise Resource Planning (ERP) -lösningar är alltmer utrustade med AI -funktioner för att förbättra planering, kontroll och administration längs leveranskedjan. Termen efterfrågan på efterfrågan (DCM) visas också i detta sammanhang-Here fokus är särskilt på kundbehov och leveranskedjan baserad på den. I alla dessa system kan AI fungera som ett slags intelligent lager som avsevärt förbättrar de klassiska funktionerna.

Ett centralt exempel är Warehouse Management System (WMS) -programvaran som hanterar alla processer i lagret (från mottagande av varor till lagring och plockning till varorutmatning). Tidigare fungerade en WMS enligt fast programmerade regler. Under tiden integrerar dock tillverkarna AI -moduler som gör WMS "smartare". Till exempel har den polska modeförsäljaren LPP implementerat en AI -lösning (PSIWMS AI) i sitt lagerhanteringssystem som använder maskininlärningsmekanismer för processoptimering. Resultatet var betydligt kortare plockningsspår och totalt sett en högre effektivitet i lagret. Detta visar: AI kan lägga till befintlig logistikprogramvara på ett sådant sätt att den lär sig av sina egna driftsdata och förbättrar processer oberoende. En AI-baserad WMS kan till exempel känna igen vilka objekt som ofta beställs tillsammans och vars lagringsutrymmen närmar sig varandra (automatiserad layoutoptimering). Eller prioriterar beställningar dynamiskt enligt tillgängliga resurser, trafikförhållanden eller fraktdatum.

Supply Chain Management Systems

Supply Chain Management Systems med AI -stöd går ett steg längre genom att titta på hela leveranskedjan utöver det enskilda lagret. De använder AI för att göra optimeringar av slutet till slut: för att kompensera för aktierna över flera lagringsplatser, för att optimalt använda transportkapacitet och för att reagera flexibelt på störningar. AI-baserade SCM-verktyg kan ta med stora mängder data från olika källor-e.g. Väderdata, trafikinformation, leverantörsinformation och därmed anpassa leveransplaner i realtid. Oracle beskriver till exempel att företag använder AI för att balansera aktier och hitta bränsleeffektiva leveransvägar, mycket effektivare än det skulle vara möjligt med konventionell programvara. Till exempel kan ett sådant system automatiskt beräkna en alternativ väg för efterföljande lastbilar i händelse av en plötsligt blockerad trafikväg och de berörda leveranserna. Eller så märker den kvalitetsproblem med en viss leverantör och varnar i tid innan felaktiga delar kommer in i lägret.

Efterfrågan-ledning (DCM)

Hantering av efterfrågan (DCM), som fokuserar på efterfrågesidan, drar också nytta av AI. Det handlar om optimal användning av kundbehov - i princip en integration av marknadsföring/försäljning med leveranskedjan. I DCM kan till exempel AI analysera kundorder och förbättra prognoserna för att anpassa produktion och lager ännu mer exakt till den faktiska efterfrågan. I praktiken oskärpa SCM och DCM ofta, men båda syftar till att förena utbud och efterfrågan med AI så effektivt som möjligt.

Stora ERP -leverantörer som SAP eller Oracle har redan integrerat AI -funktioner i sina produkter. SAP talar om "Business AI" inom ERP-modulerna, som bör optimera lagring, orderbehandling och transport med AI-stödd kunskap. Oracle betonar att AI -system kan känna igen mönster i leveranskedjor som förblir dolda för människor, till exempel för att förutsäga kundernas efterfrågan mer exakt och därmed möjliggöra mer ekonomiskt effektiv lagerhantering. Microsoft och leverantörer av specialiserade logistikprogramvara erbjuder också AI -moduler som klinkar in i befintliga processer. Standardgränssnitt är ofta försedda med ERP -system, så att AI -modeller (till exempel för prognoser) kan arbeta relativt snabbt med företagets data. Till exempel kan en AI -modell för försäljningsprognos integreras direkt i ERP -orderbehandlingen: systemet skapar sedan automatiskt beställningsförslag för leveranser vid inköp, baserat på ML -prognosen.

En lätt förståelig mjukvaruanvändning är AI -chatbots för logistik. Dessa digitala assistenter kan integreras i lagerhanteringssystem eller transporthanteringssystem och hjälpa anställda som externa partners att snabbt få information. I lagringssammanhang kan chatbots svara på frågor, till exempel, à la "Var är artikel XY?" eller "Hur hög är den nuvarande existensen av produkt Z?" - och på några sekunder, dygnet runt. Du kan acceptera beställningsfrågor eller förutsäga leveranstider. Internt lindrar sådana assistenter personalen i tidskonsumtiv forskningsarbete, förbättrar externt kundservice (t.ex. information om en beställning av lagret).

Sammanfattningsvis penetrerar AI programvarans landskap i logistik på alla nivåer. Från WMS till SCM/DCM till ERP kompletteras klassiska system av AI för att möjliggöra automatiserade beslut. Integration är viktig: AI -lösningarna måste passa sömlöst i befintliga processer. Tack vare molnteknologi och standardiserade gränssnitt blir detta enklare. Idag kan företag ofta lägga till AI -funktioner i sina befintliga system som en förlängning. Icke desto mindre förblir framgångsrik implementering en uppgift som kräver kunskap-korrekta data måste vara tillgängliga, modellerna utbildade och kontinuerligt övervakas. När detta har behärskats erbjuder AI-baserade mjukvarusystem betydande mervärde: Transparens, hastighet och proaktiv kontroll blir ny normalitet i lagerlogistik.

Utmaningar med AI-implementering: Så här är företag behärskar investeringar och det hinder-image: xpert.digital

Praktiska exempel från företag

Många företag över hela världen använder redan AI framgångsrikt i sina lager- och logistikprocesser. Här är några praktiska exempel som visar hur olika applikationerna är:

Amazon (USA)

Som en av pionjärerna använder Amazon AI och robotik i stor skala. I uppfyllande centra (logistikcentra) för e-handelsjätten flyttar tiotusentals robotar till de anställda. A AI optimerar permanent processen - vilken hylla kör till vilken anställd för att få en artikel bort. Denna intelligenta plockningskontroll har ökat Amazons effektivitet enormt. Studier sätter besparingarna från Amazons AI-baserade ”plockningsoptimering till cirka 470 miljoner euro per år. Dessutom använder Amazon Ki i många andra områden, till exempel i ruttplanering för leveransfordon, dynamisk personalplanering beroende på ordervolymen eller för det prediktiva underhållet (förutsägbart underhåll) av dess anläggningar i lagret.

Alibaba (Kina)

Alibaba driver högt utomaterat lager med sin logistikdotter Cainiao, där robotar gör huvuddelen av fysiskt arbete. I ett välkänt läger i Guangdong gör smarta transportrobotar 70 % av lagringsarbetet och ökar produktiviteten med trippel. Robotarna - kontrollerade av AI - för att få till mänskliga kollegor, som huvudsakligen bara tar på sig förpackningar. På grund av AI -samordningen sorterar en anställd upp till 3000 paket per skift, istället för ~ 1500 utan stöd. Alibaba använder också KI för leveransdrönare och autonoma leveransfordon i lokal transport och, med ML, optimerar tilldelningen av lager till dess många distributionscentra. Resultatet är blixt-snabba leveranser (ibland utsädesdag eller inom några timmar) trots enorma beställningskvantiteter som aktiveras av AI-optimerade processer.

Deutsche Post DHL (Tyskland)

Som en global logistikleverantör investerar DHL i olika affärsområden i AI. I paketleveransen testar DHL till exempel autonoma leveransdroner och gatubots, men AI -lösningar används också i själva lagret. I vissa DHL-läger eller paketcentra sorterar AI-baserade robotar paket helt automatiskt efter målregion. Dessa robotarmar känner igen varje show med en 3D-kamera och AI, tar tag i och sätter dem i rätt sjöfartsämne-så snabbare än en person kunde. DHL använder också AI-verktyg för ruttoptimering av lastbilsflottorna, för det framåtblickande underhållet av sina finansieringssystem och för lagerhantering för kontraktskunder. Ett exempel på det senare: DHL KI använder i kontraktslogistik (lagerlogistik för industrikunder) för att övervaka aktier från sina kunder och utlösa automatiska leveransbeställningar innan en flaskhals skapas. På detta sätt ökar DHL tillförlitligheten och binder kunderna närmare.

Otto (Tyskland)

Som nämnts ovan använder Otto KI framgångsrikt för försäljningsprognos och lagringskontroll. Systemet beställde autonomt och optimerar inventeringen. Som ett resultat kunde Otto minska överskottsställen och samtidigt förbättra förmågan att leverera. Otto är ett exempel på hur ett tyskt företag utvecklar AI internt och använder produktivt för att förbli konkurrenskraftig på en mycket konkurrenskraftig marknad (onlinehandel).

Hitachi (Japan)

I Japan, där många processer traditionellt kör manuellt, börjar nu också den breda integrationen av AI i lagerlogistik. Ett exempel är Hitachi som forskar AI för att förbättra plockningen i sina distributionscentra. Den åldrande arbetskraften ska stöds med bildigenkänning och gripare. Andra japanska företag - till exempel inom bilförsörjningsindustrin - förlitar sig också alltmer på automatiserade lagersystem med AI. Den japanska regeringen främjar sådana projekt som en del av "Society 5.0" och specialprogram för att dämpa bristen på kvalificerade arbetare inom logistiksektorn. I allmänhet har robotik i Japan en hög acceptansnivå, och nya strategier syftar till att automatisera lager och leveranskedjor.

Walmart (USA)

Världens största detaljhandelskedja investerar också i AI för sin leveranskedja. Walmart använder AI -analys för att fortsätta inventeringen i realtid i sina distributionscentra och för att förutsäga när grenar behöver påfyllning. Dessutom testade Walmart inventeringsrobotar i vissa grenar som kör längs hyllan och känner igen vilka produkter som måste fyllas på. Automatiserade sorteringssystem används i de stora e-handelslogistikcentren i gruppen, och AI optimerar tilldelningen av paket på lastbilsrutter. Tillsammans med företag som Walmart driver de amerikanska handelsgiganterna AI -antagandet inom logistik.

Exemplen som nämns visar att både teknikgrupper och klassiska logistikleverantörer AI använder produktivt i sina läger. Amazon och Alibaba fastställer i synnerhet standarder som andra är orienterade. Men också i Tyskland och på andra håll utvecklats AI-projektet internt (som med Otto), delvis i samarbete med teknikpartners eller genom att köpa nystartade företag. Det är viktigt att dessa framgångar gör skolan: Många små och medelstora logistikföretag observerar exakt vad de stora gör och nu börjar också pilotera AI-lösningar i vissa områden.

Ekonomiska effekter av AI i lagret

Införandet av AI och ML i lagerlogistik är inte bara ett tekniskt, utan också ett ekonomiskt beslut. Företag hoppas på konkreta affärsfördelar, men måste också investera och ta hänsyn till biverkningar.

Först till de positiva ekonomiska effekterna

Som redan förklarats ökar AI signifikant effektiviteten i lagret - processer går snabbare och med färre fel. Detta påverkar kostnaderna direkt. Till exempel, genom AI-optimerad ruttplanering för lagerarbetare eller robotar, kan tiden att peka en beställning drastiskt reduceras, vilket innebär att fler beställningar kan behandlas per lager (högre genomströmning). Personalkostnader kan sparas eller bättre användas eftersom anställda lindras av automatisering och mer produktiva någon annanstans kan användas någon annanstans. AI-stödd lagerhantering minskar lagerkostnaderna eftersom mindre kapital är bundet till onödiga varor och avskrivningar på grund av förstörelse eller föråldrade produkter minskar. En undersökning visade att många logistikföretag i AI ser möjligheten att avsevärt öka kvaliteten och produktiviteten - även som en banbrytande bransch för digitalisering, över hälften av de företag som bedömts logistik. Detta innebär att branschen förväntar sig att AI ska bidra till mervärde.

Specifika siffror ligger till grund för besparingspotentialen

Accenture -analyser förutspår att användningen av AI kan öka logistikens effektivitet fram till 2035 med över 40 %. Detta skulle innebära enorma kostnadsminskningar, eftersom ökning i effektivitet vanligtvis innebär mer produktion (drift av beställningar) med samma eller mindre input (tid, personal, område). Redan idag är en avkastning på investeringar (ROI) ofta relativt snabb i konkreta projekt. AI -system som till exempel optimerar transporter eller lastbilsbelastningar kan spara bränslekostnader och undvika tomma resor, så att investeringen i programvaran betalar för sig själv inom några år. KI bidrar också till att spara kostnader genom att undvika stillestånd (störningar som leder till leveransförseningar), till exempel om förutsägbar huvudsak förhindrar att system förhindrar dyra maskinljus står i lagret.

Pilotprojekt och affärssaker: När AI betalar sig i lagerlogistik

Investeringskostnader och utmaningar kompenseras emellertid också av möjligheterna. Köpet av lagerrobotar, sensorer och AI -programvara är initialt dyrt. Inte varje företag har Amazons ekonomiska styrka att sätta hundratals miljoner i automatisering. Många beslutsfattare i logistik tvekar på grund av de höga investeringskostnaderna eller bristen på IT-infrastruktur. Speciellt i små och medelstora butiker saknas ofta de digitala grunderna (t.ex. kontinuerlig datainsamling) för att fullt ut utnyttja AI. Dessutom kräver implementering kunskap: Experter inom AI och dataanalys är efterfrågade, men sällsynta och dyra. Ursprungligen kan AI -projekt öka komplexiteten i det som gör anställdas utbildning och förändringshantering nödvändig.

På kort sikt kan det också finnas förändringar i kostnaderna. Till exempel, med mer IT -användning, ökar ansträngningen för datasäkerhet och underhåll av systemen. Budgetar för regelbundna mjukvaruuppdateringar, Model Neut Training (i fallet med ML) eller säkerhetskopieringssystem måste planeras. Integrationskostnaderna-i.e. För att integrera AI-lösningar i befintliga systemlandskap-skulle inte underskattas. Oracle, till exempel, betonar att implementering ofta kan vara svårt och dyrt, särskilt när skräddarsydda ML-modeller måste utbildas på sina egna data.

På lång sikt förväntar sig de flesta experter besparingspotentialen att uppväga investeringarna. Om ett företag har övervunnit de första hinderna, körs ett AI-stödt lager vanligtvis betydligt mer ekonomiskt. Det finns också mjuka faktorer: ett modernt, automatiserat lager kan reagera mer skalbar för tillväxt (hantera fler beställningar utan att behöva fylla i linjär personal). Det ökar konkurrenskraften - du förblir konkurrenskraftig med leveranstider och kostnader eller kan till och med skilja dig själv med särskilt snabb service. Dessutom hjälper AI-optimerade processer till att förkorta leveranstider, vilket i sin tur kan öka kundlojaliteten och försäljningen (beställ nöjda kunder igen).

En intressant aspekt är hållbarhet, som också är ekonomiskt relevant. KI hjälper till att driva mer miljövänliga (t.ex. genom optimal användning av lastbilskapacitet, vilket sparar resor eller genom att undvika överskott av stativ, vilket sänker överproduktion). Eftersom hållbarhet nu också belönas av investerare och kunder kan detta indirekt ge ekonomiska fördelar (nyckelord "grön logistik" som ett försäljningsargument).

Sammanfattningsvis påverkar AI lagringskostnaderna på många sätt: personalkostnader, lagerkostnader, felkostnader, förlustkostnader - alla dessa kan minskas med AI. Detta står inför investeringar och driftskostnader för AI -system. Företag måste väga upp när och var AI lönar sig för dem. I praktiken upplever vi att pilotprojekt ofta startas till en början för att få konkreta siffror. Dessa visar vanligtvis om skalning är värt. Eftersom tekniken blir allt mer tillgänglig och billigare (molntjänster, standardlösningar) sjunker ingångströskeln.

Totalt kan man säga: AI är en konkurrenskraftig faktor i logistik. Om du investerar tidigt och förnuftigt kan du få kostnadsledarskap eller uppnå en tjänsteledning. Företag som väntar å andra sidan riskerar att arbeta mer ineffektiva på lång sikt och förlora marknadsandelar. Icke desto mindre är introduktionen inte trivialt-det tar ett övertygande affärssak, bra planering och ofta också stödet av ledningen eftersom det handlar om strategisk kurs.

Lämplig för detta:

• Effektiv planering och implementering: AI, robotik och automatisering i moderna lagringsstrukturer

Regionala skillnader: Tyskland, EU, USA och Japan

Utvecklingen och spridningen av AI i lagerlogistik är olika regionalt, påverkade av ekonomiska förhållanden, teknisk pionjär och politisk ram. En titt på viktiga regioner:

Tyskland och EU

I Tyskland är logistikindustrin traditionellt mycket viktig och anses vara relativt innovativ. Studier visar att 22 % av de tyska logistikföretagen redan använder AI och ytterligare 26 % har konkreta planer för detta. Tyska företag ser tyska företag KI som hjälpsamma, särskilt inom området för efterfrågan, försäljningsplanering och transportoptimering. Men cirka 20 % av lagret i Tyskland är för närvarande till stor del automatiserade. Detta innebär att majoriteten fortfarande arbetar med övervägande manuella processer. Utmaningarna ligger ofta i systemkomplexiteten och bristen på kvalificerade arbetare, som hämmar implementeringen av ny teknik. Ändå investerar tyska företag starkt i AI för att optimera processer och förbli konkurrenskraftiga.

Politiskt främjar både Tyskland och Europeiska unionen massivt AI -tekniker. Tyskland har lanserat en AI -strategi och tillhandahållit miljarder forskning. Institutioner som Fraunhofer -institut (t.ex. IML i Dortmund) riktar sig till AI -lösningar för logistik. Villkor som Industry 4.0 och Logistics 4.0 ramar in visionen där AI också spelar en nyckelroll. EU planerar att gå vidare med program som Horizon Europe och specialstödsprojekt, AI och robotik inom industrin. Samtidigt, i Europa, uppmärksammar du etiska riktlinjer och reglering-nyckelord EU-kommission och Europeiska AI-regleringsprojekt (AI ACT). Detta är avsett att säkerställa att AI används pålitligt och säkert, vilket också är viktigt inom logistik (t.ex. dataskydd för anställdas data, säkerhetsstandarder för autonoma system).

Usa

USA var långa ledare inom automatisering och AI -forskning och rymmer tekniska jättar som Google, Amazon, IBM, Microsoft, som driver AI starkt. I praktiken av lagerlogistik är USA emellertid inte mycket ytterligare automatiserad än Europa. Det uppskattas att endast cirka 20 % av de amerikanska lagren är mycket automatiserade. De höga arbetskraftskostnaderna och den ökande bristen på arbetskraft i USA ökar emellertid nu kraftigt investeringarna i automatisering. Stora företag som Amazon, Walmart eller UPS implementerar AI-baserade system och fungerar som draghästar. USA inser att AI -teknik är nödvändig för att inte falla bakom i global konkurrens (särskilt jämfört med Asien).

Politiskt finns det andra prioriteringar i USA - här dominerar privata investeringar och initiativ. Statlig finansiering är mindre central än i EU eller Kina, men det finns program från försvarsministeriet eller energidepartementet indirekt stöder AI -forskning (t.ex. för autonoma fordon, som också gynnar logistik). På senare tid diskuteras emellertid AI -strategier också nationellt, särskilt för att stärka den industriella grunden. Sammantaget kan man säga: amerikanska företag driver AI pragmatiskt i logistik, medan politik långsamt försöker skapa en ram för att komma ikapp internationellt.

Japan

Japan är en av pionjärerna inom robotik och automatisering - inom industrin (t.ex. bilproduktion) har Japan en robottäthet på 399 robotar per 10 000 arbetare och är överst över hela världen. I lagerlogistik har Japan emellertid hittills varit mer reserverad. Traditionella arbetsmetoder och hög uppskattning av mänskligt arbete har länge lett till det faktum att lagretautomationen förblev relativt låg. Men det förändras nu snabbt, eftersom Japan står inför akuta demografiska problem: det finns färre och färre unga arbetare, och lagstadgade arbetstidsgränser tvingar företag att installera automatiseringslösningar för att upprätthålla produktiviteten. Fler och fler japanska företag vänder sig därför till moderna AI -lagerlösningar. Regeringen främjar aktivt detta - det finns den "nya robotstrategin" som riktar sig till användningen av robotar i servicesektorer som logistik.

Dessutom sprider Japan begreppet samhälle 5.0, ett supernätverkat samhälle där AI är allmänt för att behärska sociala utmaningar (som det åldrande samhället). I detta sammanhang, till exempel, arbetas automatiserade leveransbilar, robotbaserade laddnings- och lossningssystem och AI-optimerade leveranskedjor. Vi ser redan japanska logistikcentra som är utrustade med förarlösa gaffeltruckar och AI-kontrollerade transportsystem. Så medan Japan har börjat lite senare, bör automatiseringen i läger och AI -användning plötsligt öka där de närmaste åren. Kulturellt sett är acceptansen av robotar mycket hög, vilket underlättar förändringar.

Kina och Sydkorea (till jämförelse)

Även om det inte uttryckligen krävs i frågan, är en snabb blick värt: Kina investerar aggressivt i robotik och AI och är nu världens största marknad för industrirobotar. Över 50 % av alla nya robotar över hela världen är installerade i Kina. Den kinesiska regeringen subventionerar denna utveckling för att modernisera sina leveranskedjor. Särskilt genom e-handelsboom (Alibaba, JD.com etc.) Kina har upplevt en stor drivkraft i automatiserade lagerlösningar. Sydkorea, å andra sidan, betraktas som en hemlig ledare inom lagerautomationen: över 40 % av lägren finns det automatiserade, tack vare högteknologisk affinitet och företag som Coupang, som förlitar sig på AI. Sådana länder fungerar som ett riktmärke för vad som är möjligt om du konsekvent introducerar teknik.

Europa (EU) totalt sett

Europa rör sig - med undantag - på USA: s nivå. Inom Europa är länder som Tyskland, Nederländerna eller Skandinavien väl positionerade när det gäller logistik IT, medan andra har vissa fångar. Med gemensamma projekt (t.ex. GAIA-X för datainfrastruktur) och bidrag försöker EU att främja framsteg enhetligt. Dessutom finns det EU-omfattande forskningsprojekt inom AI för transport och logistik (t.ex. till autonoma lastbilsplatonger, leveransdronreglering, etc.), vilket naturligtvis också påverkar lägren, eftersom allt slingrar sig.

Sammanfattningsvis: Tyskland/EU och USA är fortfarande relativt lika i praktisk AI-användning i läger-en massa potentiella erkända, men fortfarande stora delar av branschen utan AI. Asien är heterogena: Kina och Sydkorea mycket långt framåt genom tvingad användning, Japan i fångstprocessen. Regional politik och finansieringsprogram spelar en viktig roll: medan Kina och ibland Europa driver starkt från staten, kör den privata sektorn i USA. I slutändan observerar alla: bra lösningar tas upp internationellt. Därför kan en viss konvergens vara förväntad lagistiklogistik globala och framgångsrika AI-koncept (oavsett om "Amazon Way" eller Alibaba-robotarna) kommer att spridas över hela världen.

Automatiserat lager 2050: En vision blir verklighet

En titt på framtiden för lagerlogistik med AI och maskininlärning lovar ytterligare spännande utveckling. En term som faller om och om igen är det "smarta lagret" - det nästan helt digitaliserade och intelligenta lägret. I sådana framtida scenarier kommunicerar alla system och maskiner med varandra (sökord Internet of Things, IoT). AI bildar hjärnan som styr dessa nätverksenheter. Du kan föreställa dig ett lager 2050, där nästan alla rutinmässiga aktiviteter automatiseras: autonoma fordon marknadsfördes, robotar plockning, lager (t.ex. erkänna hyllstycken med kameran), AI -system övervakar allt i realtid.

Lämplig för detta:

• Den vidareutvecklingen och den nya optimeringen av lagerlogistik: lager, automatiseringsrobotik och AI för en ny era av effektivitet

Potentiell utveckling

Vi är bara i början av vad AI kan göra inom logistik. I framtiden kan självlärande algoritmer optimera hela lagringskomplex i realtid - dynamiskt anpassa sig till produktmixen, beställningssituationen eller till och med oförutsedda händelser (som en plötslig gränsstängning eller råmaterialbrist). Generativ AI (känd av Chatgpt & Co.) kan hjälpa till i planeringsprocesser, till exempel att utforma alternativa scenarier för leveranskedjor. Robotik är förmodligen mer mångsidig: Idag har vi specialiserade robotar för vissa uppgifter; I framtiden kan humanoidrobotar eller extremt flexibla robotsystem fungera i lagret som tar på sig en mängd olika uppgifter (gripande, bär, körning). De första tillvägagångssätten (två geggade robotar som lagerhjälpare) testas redan.

Mänskligt maskinsamarbete förfinas också ytterligare. Cobots kunde arbeta nära med människor utan skyddande burar, och AI kan fungera som en personlig assistent för varje lagerarbete - till exempel genom dataglas med augmented reality, som visar den anställda i realtid all relevant information (lagringsutrymme, nästa steg, varningar). AI-stödda bärbara kan också övervaka säkerheten (t.ex. ett armband vibrerar när en gaffeltruck är i närheten). Allt detta tjänar till att förbättra arbetsförhållandena och ytterligare minska fel eller olyckor.

Naturligtvis finns det också utmaningar och etiska frågor på vägen dit. En ofta diskuterad oro är jobbfrågan: Om mer och mer är automatiserad i lagret, vad händer med lagerarbetarna? På kort sikt kan vissa aktiviteter utelämnas - till exempel behöver du färre manuella plockare om robotar tar på sig denna uppgift. Studier förutspår en minskning av mänskliga jobb, särskilt i enkla, repetitiva aktiviteter. Men det finns också nya roller: AI skapar också nya jobb - bara andra. I framtiden kommer experter för robotunderhåll, dataanalys eller AI -systemstöd att behövas alltmer i framtiden. Så medan det fysiska rutinarbetet minskar, ökar kraven för teknisk kunskap. Företag måste utbilda och utbilda sina anställda så att de kan vara vettiga i den AI-baserade miljön. Intressant nog rapporterar vissa företag till och med att automatisering har gjort det möjligt för dem att utöka och anställa mer personal eftersom deras verksamhet växte. Maskinen tar inte nödvändigtvis jobbet som helhet, utan ofta bara de monotona och stressande delarna av den - människor kan sedan ta på sig mer kvalificerade uppgifter.

Man mot maskinen? Varför hybridlösningar kommer att dominera i lagret

Etiska aspekter påverkar också dataskydd och öppenhet. AI i lagret samlar in mycket data, till exempel prestanda för anställdas (plockningshastigheter, rörelsemönster) eller för att övervaka miljön. Här måste personuppgifter hanteras noggrant för att upprätthålla integritet och för att hålla övervakning på arbetsplatsen inom ramen. Beslut som AI fattar bör vara förståelig - till exempel, om en algoritm anger hur mycket en anställd ska göra, behövs transparenta kriterier för att säkerställa rättvisa. I detta sammanhang betonar EU pålitliga AI -algoritmer som är förklarbara, rättvisa och pålitliga.

Ett annat ämne är säkerhet: autonoma robotar och AI -system måste utformas på ett sådant sätt att det inte finns någon fara för människor. Detta kräver tekniska standarder och tester (t.ex. en självdrivande gaffeltruck måste stoppa 100 % pålitligt om en person är i vägen). Cybersecurity blir också viktigare: ett nätverksläger kan vara målet för hackerattacker, så AI -system måste skyddas mot manipulation.

I den framtida visionen kan du till och med föreställa dig helt autonoma läger som fungerar utan att belysa på natten eftersom endast maskiner är aktiva. Människor skulle hellre ta över kontrollfunktionerna. Människor förblir emellertid en central komponent under överskådlig framtid - om bara för att säkerställa flexibilitet och problem -lösningsförmåga i oförutsedda situationer. Hybridlösningen (human + AI) bör därför vara vägen för de kommande decennierna.

Future of Warehouse Logistics: Varför AI nu är oumbärlig

Det finns också utmaningar i det praktiska genomförandet: många företag står inför frågan om hur man introducerar AI. Standarder saknas, det finns en djungel av leverantörer och framgång beror på god datakvalitet. Om du har dålig eller ofullständig data får du inte bra resultat med AI ("Garbage in, Garbage Out"). Interoperabiliteten mellan olika system (t.ex. AI för lagret och AI för transporthantering) måste garanteras så att en kontinuerlig intelligent leveranskedja verkligen skapas.

Trots detta är trenden tydlig: AI blir allt viktigare inom lagerlogistik. Om tio år kommer mycket av det som är ett pilotprojekt idag naturligtvis att vara en del av vardagen. Företag som börjar idag får värdefulla upplevelser och kan skala sina lösningar. Politik i många länder främjar denna utveckling eftersom det har erkänts att logistik är ett viktigt område för den totala ekonomin - och AI -spaken för att göra denna nyckelindustri mer effektiv och kris.

Integrationen av AI och maskininlärning i lagerlogistik har redan börjat med synlig framgång i effektivitet och hastighet. Det kräver investeringar och svängningar, men erbjuder enorma möjligheter - från kostnadsbesparingar till bättre kundservice till nya affärsmodeller. Regionala skillnader kommer att bli mindre över tid eftersom bästa praxis antas globalt. Framtiden lovar en ännu mer intelligent, till stor del automatiserad lagerlogistik där människor och maskin samarbetar nära. Samtidigt måste vi hantera ändringarna på ett ansvarsfullt sätt - ta anställda med oss, designteknologi säkert och följa etiska skyddsräcken. Om detta lyckas står vi inför en logistikvärld som är mycket effektivare, mer flexibel och mer motståndskraftig än vad vi vet från det förflutna.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus