AI ve Makine Öğrenmesinin Depo Lojistiğine Entegrasyonu - Almanya, AB, ABD ve Japonya'daki küresel gelişmeler

Depo lojistiğinin geleceği: maksimum üretkenlik için AI kontrollü süreçler

Yapay Zeka (AI), makinelerin veya yazılımın normalde insan zekası gerektiren görevleri yerine getirme yeteneğini tanımlar - mantıksal düşünme, öğrenme, planlama veya yaratıcı problem çözme gibi. Özünde, verilerden bilgisayar sistemleri ile ilgilidir ve sadece kesinlikle önceden tanımlanmış kurallara uymak yerine kararlar alabilir. Makine öğrenimi (ML), algoritmaların kalıpları bağımsız olarak tanımladığı ve büyük miktarlarda veri analiz ederek davranışlarını uyarladığı AI'nın bir alt -alanıdır. Basitçe söylemek gerekirse, bir ML sistemi deneyimden öğrenir: geçmiş verilerle "eğitilir" ve daha sonra yeni, bilinmeyen verilerle tahmin edebilir veya karar verebilir. Sonuç olarak, AI, her bir vaka için insanlar tarafından açıkça programlanmadan kendi tahminlerini ve hizmetlerini sürekli olarak geliştirebilir.

Lojistikte - ve özellikle depo lojistiğinde - AI ve ML büyük fırsatlar açar. Lojistik endüstrisi geniş ağlara sahiptir ve büyük miktarda veri üretir, bu da onu AI için ideal bir uygulama alanı haline getirir. Örneğin, akıllı algoritmalar gelecekteki sipariş miktarlarını tahmin edebilir, optimum rotaları hesaplayabilir veya karmaşık depo süreçlerini kontrol edebilir. Kendini öğrenme sistemleri, özellikle gerçek zamanlı olarak büyük miktarda veri işleme söz konusu olduğunda, insanlardan daha hızlı ve genellikle daha kesin olarak karar verebilir. Modern depolarda, AI teknolojileri bu nedenle envanter yönetiminden (siparişlerin derlenmesine) depo içindeki kontrolü taşımaya kadar farklı alanlarda kullanılmaktadır.

Genel olarak, aşağıdakiler geçerlidir: Kamptaki AI, çok deneyimli bir kamp yöneticisinin "düşüncesini" taklit eder, sadece çok daha fazla veriye erişebilir. Örneğin, AI sistemleri hangi eşyaların ne zaman iyi satıldığını, malların en verimli şekilde nasıl depolanacağını veya bir forkliftin zamandan tasarruf etmek için hangi yolların kullanması gerektiğini fark edebilir. Bu otomatik, veri kaynaklı kararlar, AI ve ML'nin giderek daha fazla nüfuz eden depo lojistiğine sahip olmasının temelini oluşturuyor.

AI tarafından depo süreçlerinin optimizasyonu

Depo lojistiğinde AI'nın en büyük avantajlarından biri, mevcut süreçlerin optimizasyonudur. Depolar sürekli bilgi akımına bağlıdır - örneğin envanter verileri, sipariş verileri veya mallardan yer bilgileri. Bununla birlikte, insanların hatalara yatkın olduğu veya sadece sınırlı bir bilgiyi işleyebildikleri durumlarda, KI hassasiyet ve hız sağlar. Örneğin, AI verileri gerçek zamanlı olarak sağlayabilir ve analiz edebilir, bu da hataların sorunlara neden olmadan önce daha hızlı tanınması ve giderildiği anlamına gelir. Envanteri kontrol etme veya mal girdilerinin toplanması gibi rutin görevler, çalışanları hafifleten otomatikleştirilebilir.

AI sistemleri, depo süreçlerinde insan gözünü kaçırabilecek kalıpları da tanıyabilir. Bu veri analizleri sayesinde, sistem depodaki mevcut durumu daha iyi anlar, darboğazları veya verimsizlikleri tanımlar ve iyileştirmeler önerir. Pratik bir örnek optimizasyondur: algoritmalar depoların veya endüstriyel kamyonların (örneğin forkliftler) yürüyüş yollarını analiz edebilir ve optimize edebilir. Örneğin, toplama listeleri, çalışanların depo boyunca mümkün olan en kısa rotayı alacak şekilde sıralanır. Bu terimleri azaltır ve siparişler daha hızlı bir araya getirilir. Benzer şekilde, AI fonksiyonları, depozito ve dış kaynak kullanımı daha verimli hale getirmek için her ürün için en iyi depolama alanını belirleyebilir.

Bir diğer önemli husus hataları azaltmak ve kaliteyi artırmaktır. AI destekli görüntü tanımlama sistemleri, örneğin paketleri tarayabilir ve alındıklarında durumlarını ve boyutlarını kontrol edebilir. Bu, hasar varsa veya bir makale yanlış etiketlenmişse hemen tanır. Bu tür otomatik kalite kontrolleri, problemlerin süreçte erken çözülmesini ve tüm tedarik zincirinden geçmemesini sağlar. Buna ek olarak, AI zamanla öğrenir: başlangıçta hatalar hala meydana gelebilir, ancak makine öğrenme teknikleri sayesinde görüntü tanıma sürekli olarak kendini geliştirir ve hata oranını daha da azaltır.

Tüm bu optimizasyonlar nihayetinde depo operasyonlarında daha fazla üretkenliğe ve daha düşük maliyetlere yol açar. Robotlar ve AI sistemleri, bazı görevleri insanlardan çok daha hızlı ve daha hassas bir şekilde yapabilir, bu da verimliliği artırır. Aynı zamanda, depo verilerinin algoritmik değerlendirmesi, daha iyi stratejik kararlar sağlar- örneğin personel ve kaynak planlamasında- aşırı süreçleri daha verimli hale getirir. AI çözümleri süreçleri sürekli olarak izleyebilir, riskleri analiz edebilir ve proaktif olarak hareket edebilir (örneğin, tehdit edici bir darboğaz tanıyabilir ve karşı koyabilir). Genel olarak, depodaki şeffaflık gelişir ve sorunlar ortaya çıkmadan önce genellikle tanınır. Tüm bunlar maliyetleri azaltmaya katkıda bulunur, çünkü daha verimli bir depo daha az atık, daha az hata maliyetine neden olur ve en iyi şekilde çalışma saatlerini kullanır. Uzman tahminlerine göre, AI teknolojileri önümüzdeki yıllarda lojistik endüstrisindeki verimliliği önemli büyüklük aksanası ile artırabilir, örneğin, % 40'ın üzerinde bir verimlilik artışı tahmin ediyor.

Özetle, AI depo süreçlerinin hızını, doğruluğunu ve esnekliğini arttırır. Bu, ürünlerin daha hızlı bulma ve gönderilmesinden, envanter farklılıklarını en aza indirmekten, tedarik zincirinin diğer alanlarıyla daha iyi koordinasyona kadar değişir. Şirketler için bu, monotonik veya karmaşık görevlerin çalışanlarını hafifletirken depolarının daha yüksek bir performansı anlamına gelir.

İçin uygun:

• Stok sınırda mı? Depo otomasyonu: depo optimizasyonu ve yenileme – deponuz için doğru karar

ML ile Talep Tahmini ve Envanter Yönetimi

Depo lojistiğinde makine öğreniminin merkezi bir uygulama alanı gereksinim tahminidir. Bu, gelecekteki talebin tahmini anlamına gelir - soru: Hangi ürüne ne zaman ve hangi miktarda gereklidir? Bu sorunun kesin cevabı altına değer çünkü envanterin en iyi şekilde kontrol edilmesini sağlar. Stok sermaye ve depolama alanında çok fazla mal gereksiz, çok az mal teslimat darboğazlarına ve memnun olmayan müşterilere yol açar. Yapay zeka tabanlı sistemler, büyük miktarda veriye dayalı çok hassas tahminler yaparak bu ikilemi etkisiz hale getirebilir.

Modern makine öğrenme modelleri, tarihsel satışları, mevsimsel dalgalanmaları, mevcut siparişleri, pazarlama kampanyalarını, sosyal medyadaki eğilimleri ve diğer birçok etkileyici faktörü analiz eder. Bundan kalıpları ve ilişkileri öğreniyorlar. Örneğin, böyle bir sistem, belirli bir olay yakın olursa paragrafın belirli öğeleri arttırdığını kabul edebilir (örneğin, yaz hafta sonlarından önce ızgara karbon talebi artar). Bu tür modellere dayanarak, AI hangi mal miktarlarının hangi yerde teslim edilmesi gerektiğini otomatikleştirir. Bu tahminler, şirketlerin envanterlerini envanterlerine uyarlamalarına yardımcı olur. Özellikle, bu, bir ürün giderek daha fazla talep görecekse, AI'nın zamanında sipariş edilen ve depoda mevcut olmasını sağladığı anlamına gelir. Tersine, bir ürünün talep edilip edilmeyeceği konusunda uyarır, böylece fazla stoklar ve aşırı üretimden kaçınılır.

Alman çevrimiçi perakendeci Otto pratik bir örnek sunuyor. Şirket, 2019'dan bu yana satış tahmini için kendi kendini geliştiren AI tabanlı bir sistem kullanıyor. Bu sistem, satın alımdan depolamaya ve teslimata kadar ilgili tüm süreçleri desteklemek için satışların geleceğine bakar ve destekler. Yapay zeka tahminleri Otto'ya tam olarak hangi ürünlerin depoya geldiğini ve beklenen paragrafın belirli bir zamanda ne kadar yüksek olacağını gösteriyor. Bu temelde Otto, bir makalenin satın alınıp satın alınmadığına ve nasıl satılması gerektiğine karar verir. Örneğin, AI bir ürünün stokta stokta tutulup tutulmadığını veya gerekirse üretici tarafından doğrudan müşteriye gönderilip verilmediğini belirler. Tahminin satın alma, depo ve dağıtım üzerinde doğrudan bir etkisi vardır. Sonuç: Her zaman sadece stokta, gerçekten ihtiyaç duyulan mallar vardır, bu da pahalı fazla stokları ve daha sonra indirimlerle referansları azaltır. Aynı zamanda, tahminler, talep talebini satış fırsatlarını kaçırmama talebini çeker çekmez öğelerin mevcut olmasını sağlar. Otto ile, bu yapay zeka sayesinde, aralığın % 35'i siparişleri manuel olarak tetiklemek zorunda kalmadan otomatik olarak yeniden sıralanıyor - tahminlerin ne kadar iyi çalıştığının bir kanıtı.

Diğer şirketler de bu tür AI tabanlı envanter optimizasyonları kullanır. DHL, AI sistemlerinin talebi ve varlığını gerçek zamanlı olarak karşılaştırabileceğini ve otomatik olarak yeniden sıralayabileceğini bildirir. Herhangi bir yanlış stok (stok dışı) veya fazla standlar oluşturmamak için talep ipuçlarını önceden hesaplayabilirler. Bu, müşterilere hızlı bir şekilde teslim edilmesini garanti eder, çünkü stokta her zaman yeterli mal vardır, ancak depoda maliyetlere neden olacak gereksiz tamponlar yoktur.

ML üzerinden talep tahmini sadece kendi deponuzu değil, tüm tedarik zincirini (tedarik zinciri) etkilemektedir. Örneğin, iyi tahminler, siparişler alınmadan önce bölgesel dağıtım merkezlerine önceden göndermeyi mümkün kılar. Örneğin Otto, hangi ürünlerin hangi sayıda sipariş edildiğini tahmin etmek için bölgesel tahminler oluşturur. Buna göre, bu öğeler zaten önlem olarak yakındaki bir depoya teslim edilmiştir. Bu, teslimat sürelerini kısaltır ve CO₂ emisyonlarını da düşüren taşıma yollarını azaltır.

Özetle, yapay zeka destekli talep planlaması daha verimli depolamaya yol açar: her zaman doğru ürün, depoda uygun bir miktarda doğru zamanda doğru ürün. Bu, şirketlerin teslimat darboğazlarından kaçınmasını, müşteri memnuniyetini artırmasını ve aynı zamanda depolama maliyetlerini azaltmasını sağlar. Depo lojistiği için bu, ani darboğazları düzeltmek için daha az "itfaiye ekleri" anlamına gelir, çünkü AI bu tür durumları erken tanır ve sever. Giderek daha değişken müşteri davranışı (e-ticaret boomu, çevrimiçi eylemlerle mevsimsel zirveler vb.) Zamanlarda, bu ileriye dönük kontrol belirleyici bir rekabet faktörü haline geliyor.

Depoda otomasyon ve robotik

AI entegrasyonunun özellikle göz alıcı bir alanı, depolardaki robotiklerle otomasyondur. Modern rulmanlar, yapay zeka tarafından genellikle kontrol edilen veya desteklenen - hareket edebilen, kaldırabilen, sıralayabilen veya paketleyebilen akıllı makinelere giderek daha fazla güveniyor. Bu depo robotları, özellikle fiziksel olarak yorucu, monoton veya zamansal görevlerde insan çalışanlarını rahatlatır.

Bir örnek, depoda FTS (sürücüsüz taşıma sistemleri) veya AMR (otonom mobil robot) olarak da bilinen özerk araçlardır. Bu tür araçlar - küçük, düz taşıma robotlarından otomatik forkliftlere kadar - paletleri, kutuları veya bireysel eşyaları A'dan B'ye tamamen bağımsız olarak taşıyabilir. Bu, rota planlaması için AI algoritmaları ile birlikte sensörler, kameralar ve navigasyon sistemleri tarafından mümkündür. Robotlar çevrelerini “görür”, engelleri tanır ve hedefin en iyi yolunu ararlar. AI, bu araçların gerçek zamanlı olarak - aniden koridorda olan bir engeli atlamak ve yine de en uygun yolu korumak gibi gerçek zamanlı değişikliklere tepki vermesini sağlar. Bu tür otonom yük taşıyıcıları birçok kampta zaten gerçektir: depolama alanları arasında mal taşırlar, rafa malzemeler getirir, müşteri siparişleri (otomatik toplama) için makaleler toplarlar veya nakliye istasyonuna bitmiş siparişleri tanıtarlar. Bu, insan çalışanlarını uzun yürüyüş yollarından ve taşıma görevlerinden kurtarır ve daha zorlu faaliyetlere odaklanabilir.

Başka bir robotik uygulama AI kontrollü toplama robotlarıdır. Bunlar, raflardan bulunabilen kollu yatarak veya mobil robotlardır. Görüntü işleme (kameralar ve AI yazılımı) yardımıyla, böyle bir robot doğru makaleyi tanımlar ve gerekli miktarı paketler. Robotların tek tek parçaları seçtiği bitkiler var: Robot, depo yönetim sisteminden, örn. Karşılık gelen konuya (mobil ise) gezinir, makaleyi görsel olarak tanır ve tam olarak erişir. Ağırlık sensörleri, doğru miktarın kaldırılıp çıkarılmadığını ve yapay zekanın görüntü tanıma yoluyla makale kimliğini tekrar doğruladığını kontrol eder. Bu tür sistemler genellikle ayrı alanlarda veya gece boyunca siparişler hazırlayabilmek için çalışır. Ayrıca toplama makineleri (otomatik mağazalar) gibi daha karmaşık otomasyon sistemleri de kullanılır - kaplarda veya şaftlarda çeşitli eşyalar vardır ve istek üzerine sistem, istenen öğeyi otomatik olarak bir çıkış kabına taşır.

Bu bağlamda Amazon ünlü oldu: Şirket yaklaşık on yıldır büyük ölçüde depo robotlarında. Amazon kamplarında, binlerce küçük turuncu robot (eski adıyla Kiva Systems'tan) tüm raf modüllerini depo boyunca doğrudan insan seçicilerine taşıyor. Akıllı bir AI kontrolü, bu robot raflarını o kadar verimli bir şekilde koordine eder, çalışanların yolları en aza indirilir. Dahili bir Amazon çalışması, bu Ai-optimize edilmiş koordinasyonun, yılda yarım milyar ABD dolarının muazzam bir tasarruf sağladığını göstermiştir. AI, siparişleri en iyi şekilde işlemek için hangi çalışanın yanındaki raf modüllerinin hangi çalışanın getirilmesi gerektiğini hesaplar. Sonuç: Müşteri siparişlerinin aynı anda daha hızlı yürütülmesi.

Sıralama ve ambalaj robotları da hareket ediyor. Örneğin, bazı DHL ambalaj merkezlerinde, robotlar zaten konveyör bandından paketler alır ve bunları ilgili teslimat yolları için konulara ayırır. Yapay zeka sayesinde, bu sözde DHLBOT'lar öğrenebilir ve 3D kameralarla esnek donanımlıdır, programların boyutunu ve şeklini görebilirsiniz, barkodları tarayabilir ve hangi konunun bir paket içerdiği özerk olarak karar verebilirsiniz. Yani onlar sert endüstriyel robotlardan çok daha fazlasıdır; Çok çeşitli paket boyutlarını işleyebilir ve değişen işlemlere uyum sağlayabilirsiniz. Uygulamada bu, paketlerin "son mil" deki teslimatı hızlandıran daha hızlı ve daha fazla hata içerdiği anlamına gelir.

Uluslararası alanda çok sayıda heyecan verici örnek var. Çin e-ticaret devi Alibaba'nın (daha kesin olarak lojistik kızı Cainiao) lojistik merkezinde, robotların işin yaklaşık % 70'ini yaptığı oldukça otomatik bir depo kuruldu. Yerel olarak “Zhu Que” olarak da adlandırılan yaklaşık 60 mobil robot, 3.000 m²'lik bir kampta ambalaj istasyonlarına taşınıyor ve üç katına çıktı. Bir insan deposu çalışanı genellikle vardiya başına 1500 seçilmiş ürün yaratır - robotların desteği ile 3000 makale vardır ve önemli ölçüde daha az yürüyüş vardır. Yapay zeka, robotların birlikte verimli bir şekilde çalışmasını, yol almamasını ve bir sonraki malları her zaman doğru zamanda geri çekilme noktasına getirmesini sağlar. Bu Alibaba deposu, depo lojistiğini neredeyse tam olarak otomatikleştirirseniz teknik olarak neyin mümkün olduğunu gösterir: çalışanlar raf serisinde yürümek zorunda kalmazlar, çünkü robotlar rafları veya malları doğrudan getirir ve verim çok artar.

Bu tür akıllı depolar genellikle çeşitli teknolojileri entegre eder: otonom araçlar, robot jimnastik, otomatik konveyör bantları, çevre koşullarını ve stokları izlemek için IoT sensörleri ve AI sistemleri her şeyi kontrol eden "beyin" olarak. Amaç, verimli, güvenli ve şeffaf bir şekilde çalışan oldukça otomatik bir depodur. Bu ortamlarda, insan çalışanları genellikle ciddi kaldırma süreçlerinde destekledikleri veya onlara getirdikleri işbirlikçi robotlarla (Cobots) el ele çalışırlar. Bu robotun tanıtımı, çalışanlar için değişen bir görev profiline yol açar, ancak genel olarak deponun performansını artırır.

Bu gelişmenin başında hala birçok kamp var - tahminlere göre, depoların yaklaşık % 20'si sadece Almanya ve Amerika Birleşik Devletleri'nde otomatikleştiriliyor, geri kalanı hala büyük ölçüde elle çalıştırılıyor. Ancak Amazon, Alibaba veya DHL gibi büyük oyuncular onu başlattı ve kamplarını yavaş yavaş AI teknolojileri ve robotları ile donattı. Önümüzdeki yıllarda, sürücüsüz taşıma sistemleri, otomatik sıralama sistemleri veya çalışanlar için akıllı yardım sistemleri aracılığıyla giderek daha fazla depo süreci beklenecek.

İçin uygun:

• Verimli depo otomasyonu: Optimizasyonunuz için 25 önemli soru ve yanıt – depo optimizasyonu ve iyileştirmeyle ilgili ipuçları

Tedarik zinciri ve kurumsal yazılımda AI (SCM, DCM, ERP)

Sadece bireysel robotlar değil, aynı zamanda arka plandaki yazılım, depo lojistiğinde AI entegrasyonunda önemli bir rol oynar. Modern Tedarik Zinciri Yönetimi (SCM) Sistemleri ve Kurumsal Kaynak Planlaması (ERP) çözümleri, tedarik zinciri boyunca planlama, kontrol ve yönetimi geliştirmek için giderek daha fazla AI fonksiyonları ile donatılmıştır. Talep zinciri yönetimi (DCM) terimi de bu bağlamda ortaya çıkar-odaklanın özellikle müşteri talebi ve tedarik zinciri buna dayanmaktadır. Tüm bu sistemlerde AI, klasik işlevleri önemli ölçüde artıran bir tür akıllı katman olarak hizmet edebilir.

Merkezi bir örnek, depo yönetimi sistemidir (WMS)-depodaki tüm süreçleri yöneten yazılımdır (malların alınmasından depolamaya ve seçmeye kadar mal üretimine). Geçmişte, bir WMS sağlam programlanmış kurallara göre çalıştı. Ancak bu arada, üreticiler WMS'yi "daha akıllı" yapan AI modüllerini entegre eder. Örneğin, Polonya moda perakendecisi LPP, depo optimizasyonu için makine öğrenme mekanizmalarını kullanan depo yönetim sisteminde bir AI çözümü (PSIWMS AI) uyguladı. Sonuç, depoda önemli ölçüde daha kısa toplama parkurları ve genel olarak daha yüksek bir verimlilikti. Bu gösterir: AI, mevcut lojistik yazılımını kendi işletme verilerinden öğrenecek ve süreçleri bağımsız olarak geliştirecek şekilde ekleyebilir. AI tabanlı bir WMS, örneğin, hangi öğelerin sıklıkla birlikte sipariş edildiğini ve kimin depolama alanlarının birbirine yaklaştığını (otomatik düzen optimizasyonu) tanıyabilir. Veya mevcut kaynaklara, trafik koşullarına veya nakliye tarihlerine göre siparişlere dinamik olarak öncelik verir.

Tedarik Zinciri Yönetim Sistemleri

AI desteği olan tedarik zinciri yönetim sistemleri, tüm tedarik zincirine bireysel yatağın ötesinde bakarak bir adım daha ileri gider. AI'yı uçtan uca optimizasyonlar yapmak için kullanırlar: çeşitli depolama yerlerinde stokları telafi etmek, taşıma kapasitelerini en iyi şekilde kullanmak ve bozukluklara esnek bir şekilde tepki vermek. AI tabanlı SCM araçları farklı kaynaklardan büyük miktarda veri getirebilir-hava bilgileri, tedarikçi bilgileri ve böylece teslimat planlarını gerçek zamanlı olarak uyarlar. Örneğin Oracle, şirketlerin stokları dengelemek ve yakıt verimli dağıtım yolları bulmak için yapay zeka kullandıklarını, geleneksel yazılımlarla mümkün olandan çok daha verimli olduğunu açıklıyor. Örneğin, böyle bir sistem, aniden engellenen bir trafik rotası ve etkilenen teslimatlar durumunda sonraki kamyonlar için alternatif bir rotayı otomatik olarak hesaplayabilir. Veya belirli bir tedarikçi ile kalite sorunlarını fark eder ve hatalı parçalar kampa girmeden önce zamanla uyarır.

Talep Zinciri Yönetimi (DCM)

Talep tarafına odaklanan talep zinciri yönetimi (DCM) de AI'dan yararlanır. Bu, müşteri ihtiyaçlarının optimal kullanımı ile ilgilidir - temel olarak pazarlama/satışların tedarik zinciri ile entegrasyonu. Örneğin DCM'de AI, üretimi ve depolamayı gerçek talebe daha da kesin olarak uyarlamak için müşteri siparişlerini analiz edebilir ve tahminleri geliştirebilir. Uygulamada, SCM ve DCM genellikle bulanıklaşır, ancak her ikisi de arz ve talebi AI ile mümkün olduğunca verimli bir şekilde uzlaştırmayı amaçlamaktadır.

SAP veya Oracle gibi büyük ERP sağlayıcıları, ürünlerine AI işlevlerini zaten entegre etmişlerdir. SAP, AI destekli bilgi ile depolama, sipariş işleme ve taşınmayı optimize etmesi gereken ERP modülleri içindeki "Business AI" dan bahsediyor. Oracle, AI sistemlerinin insanlar için gizli kalan tedarik zincirlerindeki kalıpları tanıyabileceğini, örneğin müşteri talebini daha hassas bir şekilde tahmin etmek ve böylece daha ekonomik olarak verimli envanter yönetimini sağlamak için tanıyabileceğini vurgulamaktadır. Microsoft ve uzmanlaşmış lojistik yazılımı sağlayıcıları ayrıca mevcut süreçlere giren AI modülleri sunar. Standart arayüzler genellikle ERP sistemleri ile sağlanır, böylece AI modelleri (örneğin tahminler için) şirket verileriyle nispeten hızlı çalışabilir. Örneğin, satış tahmini için bir AI modeli doğrudan ERP sipariş işlemesine entegre edilebilir: sistem, ML tahminine göre satın alma malzemeleri için otomatik olarak sipariş önerileri oluşturur.

Kolayca anlaşılabilir bir yazılım kullanımı, lojistik için AI chatbots'tur. Bu dijital asistanlar depo yönetim sistemlerine veya ulaşım yönetim sistemlerine entegre edilebilir ve harici ortaklar gibi çalışanların hızlı bir şekilde bilgi almasına yardımcı olabilir. Depolama bağlamında, chatbots soruları cevaplayabilir, örneğin à la “Madde XY nerede?” veya "Ürün Z'nin mevcut varlığı ne kadar yüksek?" - ve saniyeler içinde, saatin her yerinde. Sipariş sorularını kabul edebilir veya teslimat sürelerini tahmin edebilirsiniz. Dahili olarak, bu tür asistanlar personelini zamanla ilgili araştırma çalışmaları, harici olarak müşteri hizmetlerini iyileştirir (örneğin, bir siparişin depo durumu hakkında bilgi).

Özetle, AI her düzeyde lojistikte yazılım manzarasına nüfuz eder. WMS'den SCM/DCM'ye, ERP'ye, klasik sistemler otomatik kararları mümkün kılmak için AI tarafından desteklenir. Entegrasyon önemlidir: AI çözümleri mevcut süreçlere sorunsuz bir şekilde uymalıdır. Bulut teknolojisi ve standart arayüzler sayesinde bu kolaylaşıyor. Bugün, şirketler genellikle mevcut sistemlerine bir uzantı olarak AI işlevleri ekleyebilirler. Bununla birlikte, başarılı uygulama, know-how gerektiren bir görev olmaya devam ediyor-doğru veriler mevcut olmalı, modeller eğitilmiş ve sürekli olarak izlenmelidir. Bu uzmanlaştıktan sonra, AI tabanlı yazılım sistemleri önemli ölçüde katma değer sunar: Şeffaflık, hız ve proaktif kontrol depo lojistiğinde yeni normallik haline gelir.

Şirketlerden pratik örnekler

Dünya çapında birçok şirket, depo ve lojistik süreçlerinde AI'yı başarıyla kullanıyor. İşte uygulamaların ne kadar çeşitli olduğunu gösteren bazı pratik örnekler:

Amazon (ABD)

Öncülerden biri olarak Amazon, AI ve Robotikleri büyük ölçekte kullanıyor. E-ticaret devinin yerine getirme merkezlerinde (lojistik merkezleri), on binlerce robot çalışanlara taşınır. Bir AI, bir makalenin kaldırılması için çalışanların çalıştığı raf sürümü kalıcı olarak optimize eder. Bu akıllı toplama kontrolü Amazon'un verimliliğini büyük ölçüde artırdı. Araştırmalar, Amazon'un AI tabanlı “toplama” optimizasyonundan tasarrufları yılda yaklaşık 470 milyon avro haline getirdi. Buna ek olarak, Amazon Ki diğer birçok alanda, örneğin teslimat araçları, sipariş hacmine bağlı olarak dinamik personel planlamasında veya depodaki tesislerinin öngörücü bakımına (öngörücü bakım) bağlı olarak kullanır.

Alibaba (Çin)

Alibaba, robotların fiziksel çalışmanın çoğunluğunu yaptığı lojistik kızı Cainiao ile yüksek automed depo işletiyor. Guangdong'da iyi bilinen bir kampta, akıllı ulaşım robotları depolama çalışmalarının % 70'ini yapıyor ve üçlü olarak verimliliği artırıyor. AI tarafından kontrol edilen robotlar, esas olarak sadece ambalaj alan insan meslektaşlarına getiriyor. Yapay zeka koordinasyonu nedeniyle, bir çalışan destek olmadan ~ 1500 yerine vardiya başına 3000 paket sıralar. Alibaba ayrıca Ki'yi yerel nakliyede teslimat dronları ve otonom dağıtım araçları için kullanır ve ML ile hisse senetlerinin sayısız dağıtım merkezine tahsisini optimize eder. Sonuç, AI-optimize edilmiş işlemler tarafından etkin olan büyük sipariş miktarlarına rağmen yıldırım hızlı teslimatlar (bazen tohum günü veya birkaç saat içinde).

Deutsche Post DHL (Almanya)

Küresel bir lojistik hizmet sağlayıcısı olarak DHL, AI'daki çeşitli iş alanlarına yatırım yapıyor. Parsel teslimatında, DHL testleri, örneğin otonom teslimat dronları ve sokak botları, ancak AI çözümleri de depoda kullanılır. Bazı DHL kamplarında veya parsel merkezlerinde, AI tabanlı robotlar paketleri hedef bölgeye göre tam olarak otomatik olarak sıralar. Bu robot kolları, bir 3D kamera ve AI kullanarak her şovu tanır, bir insandan çok daha hızlı doğru nakliye konusuna koyar ve koyar. DHL ayrıca kamyon filolarının rota optimizasyonu, finansman sistemlerinin ileriye dönük bakımı ve sözleşme müşterileri için envanter yönetimi için AI araçları kullanır. İkincisinin bir örneği: DHL KI, müşterilerinin stoklarını izlemek ve bir darboğaz oluşturulmadan önce otomatik tedarik siparişlerini tetiklemek için sözleşme lojistiğinde (endüstriyel müşteriler için depo lojistiği) kullanır. Bu şekilde DHL, teslimat güvenilirliğini artırır ve müşterileri daha yakından bağlar.

Otto (Almanya)

Yukarıda belirtildiği gibi, Otto Ki satış tahmini ve depolama kontrolü için başarıyla kullanır. Sistem özerk bir şekilde sipariş verdi ve envanteri optimize etti. Sonuç olarak, Otto aşırı standları azaltabildi ve aynı zamanda teslim etme yeteneğini geliştirdi. Otto, bir Alman şirketinin AI'yi dahili olarak nasıl geliştirdiğine ve oldukça rekabetçi bir pazarda (çevrimiçi ticaret) rekabetçi kalmak için verimli bir şekilde kullandıklarının bir örneğidir.

Hitachi (Japonya)

Birçok sürecin geleneksel olarak manuel olarak çalıştığı Japonya'da, AI'nın depo lojistiğine geniş entegrasyonu da şimdi başlıyor. Bir örnek, dağıtım merkezlerinde seçmeyi geliştirmek için AI'yı araştıran Hitachi'dir. Yaşlanan işgücü görüntü tanıma ve tutucu ile desteklenecektir. Diğer Japon şirketleri - örneğin otomotiv tedarik endüstrisinde - AI ile otomatik depo sistemlerine giderek daha fazla güveniyor. Japon hükümeti, "Toplum 5.0" ın bir parçası gibi projeleri ve lojistik sektöründeki vasıflı işçilerin sıkıntısını yastıklamak için özel programlar teşvik ediyor. Genel olarak, Japonya'daki robotikler yüksek düzeyde kabul görür ve yeni stratejiler depoları ve tedarik zincirlerini otomatikleştirmeyi amaçlamaktadır.

Walmart (ABD)

Dünyanın en büyük perakende zinciri de tedarik zinciri için AI'ya yatırım yapıyor. Walmart, dağıtım merkezlerinde envanteri gerçek zamanlı olarak takip etmek ve dalların ne zaman ikmal gerektiğini tahmin etmek için AI analizini kullanır. Buna ek olarak, Walmart raf boyunca ilerleyen bazı dallarda envanter robotlarını test etti ve hangi ürünlerin yeniden doldurulması gerektiğini fark etti. Otomatik sıralama sistemleri, grubun büyük e-ticaret lojistik merkezlerinde kullanılır ve AI, paketlerin kamyon yollarına tahsisini optimize eder. Walmart gibi şirketlerle birlikte, ABD ticaret devleri lojistikte AI benimsemesini yönlendiriyor.

Bahsedilen örnekler, hem teknoloji gruplarının hem de klasik lojistik hizmet sağlayıcılarının AI'nın kamplarında verimli bir şekilde kullandığını göstermektedir. Amazon ve Alibaba özellikle başkalarının yönlendirildiği standartları belirler. Ama aynı zamanda Almanya'da ve başka yerlerde, AI projeleri, kısmen (Otto'da olduğu gibi), kısmen teknoloji ortaklarıyla işbirliği içinde veya yeni başlayanlar satın alarak geliştirdi. Bu başarıların okulu yapması önemlidir: birçok küçük ve orta ölçekli lojistik şirketi, büyüklerin tam olarak ne yaptığını gözlemler ve şimdi bazı alanlarda AI çözümlerini pilotluk yapmaya başlar.

AI'nın depoda ekonomik etkileri

AI ve ML'nin depo lojistiğine tanıtımı sadece teknik değil, aynı zamanda ekonomik bir karardır. Şirketler somut iş avantajları umuyor, ancak aynı zamanda olası yan etkileri de dikkate almalıdır.

Olumlu ekonomik etkilere ilk

Daha önce açıklandığı gibi, AI depodaki verimliliği önemli ölçüde artırır - işlemler daha hızlı ve daha az hata ile çalışır. Bu maliyetleri doğrudan etkiler. Örneğin, depo çalışanları veya robotlar için AI-optimize edilmiş rota planlaması yoluyla, bir siparişi gagalama süresi büyük ölçüde azaltılabilir, bu da katman başına daha fazla siparişin işlenebileceği anlamına gelir (daha yüksek verim). Çalışanlar otomasyonla hafifletildiği ve başka yerlerde başka yerlerde daha üretken olduğu için personel maliyetleri kaydedilebilir veya daha iyi kullanılabilir. AI destekli envanter yönetimi envanter maliyetlerini azaltır, çünkü daha az sermaye gereksiz mallara bağlıdır ve bozulma veya modası geçmiş ürünler azalır. Bir anket, AI'daki birçok lojistik şirketinin, öncü bir dijitalleşme endüstrisi olarak bile, şirketlerin yarısından fazlası lojistik derecelendirdiği kalite ve üretkenliği önemli ölçüde artırma fırsatını gördüğünü gösterdi. Bu, endüstrinin AI'nın katma değere katkıda bulunmasını beklediği anlamına gelir.

Tasarruf potansiyelini destekleyen belirli sayılar

Accenture analizleri, AI kullanımının 2035 yılına kadar lojistik verimliliğini %40'ın üzerinde artırabileceğini öngörmektedir. Bu, muazzam maliyet azaltımı anlamına gelir, çünkü verimlilik artışı genellikle aynı veya daha az girdi (zaman, personel, alan) ile daha fazla çıktı (siparişlerin çalışması) anlamına gelir. Bugün zaten, somut projelerde yatırım getirisi (YG) genellikle nispeten hızlıdır. Örneğin, nakliye veya kamyon yüklerini optimize eden AI sistemleri, yakıt maliyetlerinden tasarruf edebilir ve boş gezilerden kaçınabilir, böylece yazılıma yapılan yatırım birkaç yıl içinde kendisi için ödeme yapar. Ki ayrıca, örneğin öngörücü bir temellik sistemlerin depoda pahalı makine ışığı standlarını önlemesini önlerse, kesinti süresinden kaçınarak maliyet tasarrufu (teslimat gecikmeleri).

Pilot Projeler ve İş Davaları: AI depo lojistiğinde ödediğinde

Ancak, yatırım maliyetleri ve zorluklar da fırsatlar tarafından dengelenir. Depo robotları, sensörler ve AI yazılımlarının satın alınması başlangıçta pahalıdır. Her şirketin Amazon'un yüz milyonu otomasyona koyma mali gücü yoktur. Birçok lojistik karar vericisi, yüksek yatırım maliyetleri veya BT altyapısı eksikliği nedeniyle tereddüt ediyor. Özellikle küçük ve orta ölçekli mağazalarda, dijital temeller (örneğin sürekli veri toplama) AI'yi tam olarak kullanabilmek için genellikle eksiktir. Buna ek olarak, uygulama teknik bilgiyi gerektirir: yapay zeka uzmanları ve veri analizi talep görüyor, ancak nadir ve pahalı. Başlangıçta, AI projeleri çalışan eğitimi ve değişim yönetimini gerekli kılan şeylerin karmaşıklığını artırabilir.

Kısa vadede, maliyetlerde de değişimler olabilir. Örneğin, daha fazla BT kullanımı ile veri güvenliği ve sistemlerin bakımı için çaba artmaktadır. Düzenli yazılım güncellemeleri, model NIT eğitimi (ML durumunda) veya yedekleme sistemleri için bütçeler planlanmalıdır. Entegrasyon maliyetleri-i.e. Örneğin Oracle, özellikle özel ML modellerinin kendi verileri üzerinde eğitilmesi gerektiğinde, uygulamanın genellikle zor ve pahalı olabileceğini vurgular.

Ancak uzun vadede, çoğu uzman tasarruf potansiyelinin yatırımlardan daha ağır basmasını beklemektedir. Bir şirket ilk engellerin üstesinden geldiyse, AI destekli bir depo genellikle önemli ölçüde daha ekonomik olarak çalışır. Yumuşak faktörler de vardır: modern, otomatik bir depo büyümeye daha fazla ölçeklenebilir (doğrusal personeli doldurmadan daha fazla siparişle başa çıkabilir). Rekabet gücünü artırır - teslimat süreleri ve maliyetleri ile rekabet edersiniz veya özellikle hızlı hizmetle kendinizi farklılaştırabilirsiniz. Ayrıca, AI-optimize edilmiş süreçler teslimat sürelerini kısaltmaya yardımcı olur, bu da müşteri sadakatini ve satışlarını artırabilir (lütfen memnun müşterileri tekrar sipariş edin).

İlginç bir husus, ekonomik olarak da ilgili olan sürdürülebilirliktir. KI daha çevre dostu çalıştırmaya yardımcı olur (örneğin, yolculukları tasarruf eden kamyon kapasitelerinin optimal kullanımı veya aşırı üretimi düşüren aşırı standlardan kaçınarak). Sürdürülebilirlik artık yatırımcılar ve müşteriler tarafından ödüllendirildiğinden, bu dolaylı olarak finansal faydalar sağlayabilir (satış argümanı olarak "yeşil lojistik" anahtar kelimesi).

Özetle, AI depolama maliyetlerini birçok yönden etkiler: personel maliyetleri, envanter maliyetleri, hata maliyetleri, kayıp maliyetleri - bunların hepsi AI tarafından azaltılabilir. Bu, AI sistemleri için yatırım ve işletme maliyetleriyle karşı karşıyadır. Şirketler, AI'nın kendileri için ne zaman ve nerede ödediğini tartmalıdır. Uygulamada, pilot projelerin sıklıkla somut figürler almak için başlatıldığını deneyimliyoruz. Bunlar genellikle ölçeklemenin değerli olup olmadığını gösterir. Teknoloji giderek daha erişilebilir ve daha ucuz hale geldiğinden (bulut hizmetleri, standart çözümler) giriş eşiği düşüyor.

Toplamda, AI lojistikte rekabetçi bir faktördür. Erken ve mantıklı yatırım yaparsanız, maliyet liderliği alabilir veya bir hizmet potansiyel müşteri elde edebilirsiniz. Öte yandan, uzun vadede daha verimsiz çalışma ve piyasa paylarını kaybeden şirketler bekleyen şirketler. Bununla birlikte, tanıtım önemsiz değildir-ikna edici bir iş vakası, iyi planlama ve çoğu zaman yönetimin desteğini alır çünkü stratejik kursla ilgilidir.

İçin uygun:

• Verimli Planlama ve Uygulama: Modern Depolama Yapılarında AI, Robotik ve Otomasyon

Bölgesel farklılıklar: Almanya, AB, ABD ve Japonya

AI'nın depo lojistiğinde geliştirilmesi ve yayılması, ekonomik koşullardan, teknolojik öncü ve siyasi çerçeveden etkilenen bölgesel olarak farklıdır. Önemli bölgelere bir bakış:

Almanya ve AB

Almanya'da lojistik endüstrisi geleneksel olarak çok önemlidir ve nispeten yenilikçi olarak kabul edilir. Çalışmalar, Alman lojistik şirketlerinin % 22'sinin zaten AI kullandığını ve % 26'sının bunun için somut planları olduğunu göstermektedir. Alman şirketleri Alman şirketlerini KI'yi özellikle talep tahmini, satış planlaması ve ulaşım optimizasyonu alanında yararlı olarak görüyor. Ancak, Almanya'daki deponun yaklaşık % 20'si şu anda büyük ölçüde otomatiktir. Bu, çoğunluğun hala ağırlıklı olarak manuel süreçlerle çalıştığı anlamına gelir. Zorluklar genellikle sistem karmaşıklığında ve yeni teknolojilerin uygulanmasını engelleyen vasıflı işçilerin kıtlığıdır. Bununla birlikte, Alman şirketleri süreçleri optimize etmek ve rekabetçi kalmak için AI'ya güçlü bir şekilde yatırım yapmaktadır.

Politik olarak, hem Almanya hem de Avrupa Birliği, AI teknolojilerini büyük ölçüde teşvik ediyor. Almanya bir AI stratejisi başlattı ve milyarlarca araştırma sağladı. Fraunhofer Enstitüleri (örn. Dortmund'da IML) gibi kurumlar lojistik için AI çözümlerini hedefliyor. Endüstri 4.0 ve Lojistik 4.0 gibi terimler, AI'nın da kilit bir rol oynadığı vizyonu çerçeveliyor. AB, Horizon Europe ve özel destek projeleri, yapay zeka ve endüstride robotik gibi programlarla ilerlemeyi planlıyor. Aynı zamanda, Avrupa'da etik yönergelere ve düzenleme-anahtar kelimesi AB Komisyonu ve Avrupa AI Düzenleme Projesi'ne (AI Yasası) dikkat edersiniz. Bu, AI'nın güvenilir ve güvenli bir şekilde kullanılmasını sağlamayı amaçlamaktadır, bu da lojistikte de önemlidir (örneğin çalışan verileri için veri koruması, otonom sistemler için güvenlik standartları).

Amerika Birleşik Devletleri

Amerika Birleşik Devletleri, otomasyon ve AI araştırmalarında uzun liderlerdi ve AI'yi güçlü bir şekilde yönlendiren Google, Amazon, IBM, Microsoft gibi teknoloji devlerini barındırıyor. Bununla birlikte, depo lojistiği uygulamasında, ABD Avrupa'dan daha fazla otomatik değildir. ABD depolarının sadece % 20'sinin oldukça otomatik olduğu tahmin edilmektedir. Bununla birlikte, yüksek işçilik maliyetleri ve Amerika Birleşik Devletleri'nde artan emek yetersizliği artık otomasyon yatırımlarını büyük ölçüde artırıyor. Amazon, Walmart veya UPS gibi büyük şirketler AI tabanlı sistemler uygular ve taslak at olarak hizmet verir. Amerika Birleşik Devletleri, küresel rekabette (özellikle Asya'ya kıyasla) geride kalmamak için AI teknolojisinin gerekli olduğunu fark ediyor.

Politik olarak, Amerika Birleşik Devletleri'nde başka öncelikler de var - burada özel yatırımlar ve girişimler hakim. Devlet finansmanı AB veya Çin'den daha az merkezidir, ancak Savunma Bakanlığı veya Enerji Bakanlığı tarafından dolaylı olarak desteklenen AI araştırmaları (örneğin lojistiğe fayda sağlayan özerk araçlar için) programlar vardır. Bununla birlikte, daha yakın zamanlarda, özellikle endüstriyel temeli güçlendirmek için AI stratejileri ulusal olarak da tartışılmaktadır. Genel olarak, şöyle diyebiliriz: Amerikan şirketleri lojistiğe pragmatik olarak kullanıyor, siyaset yavaş yavaş uluslararası olarak yetişmek için bir çerçeve oluşturmaya çalışıyor.

Japonya

Japonya, robotik ve otomasyonun öncülerinden biridir - endüstride (örneğin otomotiv üretimi) Japonya, 10.000 işçi başına 399 robot robot yoğunluğuna sahiptir ve dünya çapında en üst sırada yer almaktadır. Ancak depo lojistiğinde Japonya şimdiye kadar daha ayrılmıştır. Geleneksel çalışma yöntemleri ve insan çalışmalarının yüksek takdir edilmesi, depo otomasyonunun nispeten düşük kalmasına neden olmuştur. Ancak bu şimdi hızla değişiyor, çünkü Japonya akut demografik problemlerle karşı karşıya: daha az ve daha az genç işçi var ve yasal çalışma süresi, şirketleri üretkenliği korumak için otomasyon çözümleri kurmaya zorluyor. Giderek daha fazla Japon şirketi modern AI taşıyan çözümlere yöneliyor. Hükümet bunu aktif olarak teşvik ediyor - lojistik gibi hizmet sektörlerinde robotların kullanımını hedefleyen "yeni robot stratejisi" var.

Buna ek olarak, Japonya, AI'nın sosyal zorluklara (yaşlanan toplum gibi) hakim olmaya her fazla bağlı olduğu süper ağ işlenmiş bir toplum olan Toplum 5.0 kavramını yayar. Bu bağlamda, örneğin, otomatik dağıtım kamyonları, robot tabanlı şarj ve boşaltma sistemleri ve AI-optimize edilmiş tedarik zincirleri çalışır. Zaten sürücüsüz forkliftler ve AI kontrollü konveyör sistemleri ile donatılmış Japon lojistik merkezlerini görüyoruz. Japonya biraz daha sonra başlarken, kamplardaki otomasyon ve AI kullanımı önümüzdeki birkaç yıl içinde aniden artmalıdır. Kültürel olarak, robotların kabulü çok yüksektir, bu da değişimi kolaylaştırır.

Çin ve Güney Kore (karşılaştırma için)

Soruda açıkça talep edilmese bile, hızlı bir bakışta değerlidir: Çin agresif bir şekilde robotik ve AI'ya yatırım yapıyor ve şimdi dünyanın endüstriyel robotlar için en büyük pazarı. Dünya çapında tüm yeni robotların % 50'sinden fazlası Çin'e kuruldu. Çin hükümeti, tedarik zincirlerini modernize etmek için bu gelişmeyi sübvanse ediyor. Özellikle e-ticaret patlaması (Alibaba, JD.com vb.) Yoluyla Çin, otomatik depo çözümlerinde büyük bir itme yaşadı. Öte yandan Güney Kore, depo otomasyonunda gizli bir lider olarak kabul edilir: kampların % 40'ından fazlası, yüksek teknoloji yakınlığı ve AI'ya dayanan Coupang gibi şirketler sayesinde otomatiktir. Bu tür ülkeler, teknolojiyi sürekli olarak tanıtırsanız mümkün olanın bir ölçütü görevi görür.

Avrupa (AB) Genel

Avrupa - istisnalar dışında - ABD düzeyinde hareket ediyor. Avrupa'da, Almanya, Hollanda veya İskandinavya gibi ülkeler lojistik BT açısından iyi konumlandırılırken, diğerleri biraz yakalanıyor. Ortak projeler (örn. Veri altyapısı için GAIA-X) ve hibelerle AB, ilerlemeyi eşit olarak teşvik etmeye çalışır. Buna ek olarak, nakliye ve lojistik alanında AB çapında araştırma projeleri vardır (örn. Otonom kamyon müfrezeleri, teslimat drone düzenlemesi, vb.)

Özetle: Almanya/AB ve ABD, kamplarda pratik yapay zeka kullanımında hala nispeten eşittir-birçok potansiyel tanınmış, ancak yine de sektörün yapay zeka olmadan büyük bölümleri. Asya heterojendir: Çin ve Güney Kore, zorla kullanım yoluyla çok ileride, yakalama sürecinde Japonya. Bölgesel siyaset ve finansman programları önemli bir rol oynamaktadır: Çin ve bazen Avrupa devletten güçlü bir şekilde itilirken, özel sektör ABD'de sürüyor. Sonunda, herkes gözlemliyor: uluslararası alanda iyi çözümler alınır. Bu nedenle, belirli bir yakınsama beklenen depo lojistiği küreseldir ve başarılı AI kavramları (“Amazon yolu” veya Alibaba robotları olsun) dünya çapında yayılacaktır.

Otomatik Depo 2050: Bir vizyon gerçeğe dönüşüyor

AI ve makine öğrenimi ile depo lojistiğinin geleceğine bir bakış daha da heyecan verici gelişmeler vaat ediyor. Tekrar tekrar düşen bir terim "akıllı depo" - neredeyse tamamen sayısallaştırılmış ve akıllı kamp. Gelecekteki senaryolarda, tüm sistemler ve makineler birbirleriyle iletişim kurar (Nesnelerin İnterneti, IoT anahtar kelime). AI bu ağa bağlı cihazları kontrol eden beyni oluşturur. 2050'de neredeyse tüm rutin aktivitelerin otomatik olduğu bir depo hayal edebilirsiniz: otonom araçlar terfi, robot toplama, envanter (örn. Raf parçalarını kamerayla tanıyan), AI sistemleri her şeyi gerçek zamanlı olarak izler.

İçin uygun:

• Depo lojistiğinin daha fazla geliştirilmesi ve yeni optimizasyonu: yeni bir verimlilik dönemi için depo, otomasyon robotiği ve yapay zeka

Potansiyel gelişmeler

Sadece AI'nın lojistikte neler yapabileceğinin başlangıcındayız. Gelecekte, kendini öğrenme algoritmaları tüm depolama komplekslerini gerçek zamanlı olarak optimize edebilir - ürün karışımına, sipariş durumuna veya hatta öngörülemeyen olaylara (ani sınır kapatma veya hammadde sıkıntısı gibi) dinamik olarak uyum sağlar. Üretken AI (Chatgpt & Co. tarafından bilinir), örneğin tedarik zincirleri arızaları için alternatif senaryolar tasarlamaya, planlama süreçlerine yardımcı olabilir. Robotik muhtemelen daha çok yönlüdür: Bugün belirli görevler için özel robotlarımız var; Gelecekte, insansı robotlar veya son derece esnek robot sistemleri, depoda çok çeşitli görevler alan (sürükleme, taşıma, sürüş) çalışabilir. İlk yaklaşımlar (depo yardımcıları olarak iki ayaklı robot) zaten test ediliyor.

İnsan makinesi işbirliği de daha da rafine edilmiştir. Cobots, koruyucu kafesleri olmayan kişilerle yakın çalışabilir ve AI, her depo çalışması için kişisel asistan olarak hizmet edebilir - örneğin, çalışanı gerçek zamanlı olarak tüm ilgili bilgileri (depolama alanı, bir sonraki adım, uyarılar) gösteren artırılmış gerçekliğe sahip veri gözlükleri aracılığıyla. AI destekli giyilebilir cihazlar da güvenliği izleyebilir (örneğin, bir forklift yakın olduğunda bir bilezik titreşir). Tüm bunlar çalışma koşullarını iyileştirmeye ve hataları veya kazaları daha da azaltmaya yarar.

Tabii ki orada yolda zorluklar ve etik sorular da var. Sık sık tartışılan bir endişe iş sorusudur: Depoda giderek daha fazla otomatikleştirilirse, depo işçilerine ne olur? Kısa vadede, bazı etkinlikler atlanabilir - örneğin, robotlar bu görevi üstlenirse daha az manuel toplayıcıya ihtiyacınız vardır. Çalışmalar, özellikle basit, tekrarlayan faaliyetlerde insan işlerinde bir düşüş öngörmektedir. Ancak yeni roller de var: AI ayrıca yeni işler yaratıyor - sadece diğerleri. Gelecekte, robotik bakımı, veri analizi veya AI sistem desteği uzmanlarına gelecekte giderek daha fazla ihtiyaç duyulacak. Dolayısıyla, fiziksel rutin çalışma azalırken, teknik teknik bilgi için gereksinimler artar. Şirketlerin çalışanlarını antrenman yapmaları ve eğitmeleri gerekmektedir, böylece AI tabanlı ortamda anlamlı olabilirler. İlginç bir şekilde, bazı şirketler otomasyonun işleri büyüdüğü için daha fazla personel genişletmelerini ve işe almalarını sağladığını bile bildirdi. Makine işi bir bütün olarak almaz, ancak genellikle sadece monoton ve stresli kısımları - insanlar daha nitelikli görevler alabilir.

Makine Karşı Adam mı? Depoda neden hibrid çözümler hakim olacak?

Etik yönler veri korumasını ve şeffaflığı da etkiler. Depodaki AI, çalışanların performansı (seçim oranları, hareket modeli) veya çevreyi izlemek gibi birçok veri toplar. Burada, gizliliği korumak ve çerçevede işyerinde gözetim sürdürmek için kişisel veriler dikkatle ele alınmalıdır. AI'nın verdiği kararlar anlaşılabilir olmalıdır - örneğin, bir algoritma bir çalışanın ne kadar yapması gerektiğini belirtirse, adalet sağlamak için şeffaf kriterlere ihtiyaç vardır. Bu bağlamda, AB açıklanabilir, adil ve güvenilir olan güvenilir AI algoritmalarını vurgulamaktadır.

Başka bir konu güvenliktir: otonom robotlar ve AI sistemleri, insanlar için tehlike olmayacak şekilde tasarlanmalıdır. Bu, teknik standartlar ve testler gerektirir (örneğin, bir kişi yolda ise, kendi kendini süren bir forklift % 100'ü güvenilir bir şekilde durdurmalıdır). Siber güvenlik de daha önemli hale geliyor: Ağa bağlı bir kamp hacker saldırılarının amacı olabilir, bu nedenle AI sistemleri manipülasyona karşı korunmalıdır.

Gelecekteki vizyonda, sadece makineler aktif olduğu için gece aydınlatmadan çalışan tamamen özerk kamplar bile hayal edebilirsiniz. İnsanlar kontrol işlevlerini devralmayı tercih ederler. Bununla birlikte, insanlar öngörülebilir gelecek için merkezi bir bileşen olmaya devam ediyor - eğer sadece öngörülemeyen durumlarda esneklik ve problem çözme yeteneğini sağlamak için. Bu nedenle hibrid çözelti (insan + AI) önümüzdeki on yılların yolu olmalıdır.

Depo lojistiğinin geleceği: AI neden artık vazgeçilmez

Pratik uygulamada da zorluklar vardır: birçok şirket AI'nın nasıl tanıtılacağı sorusuyla karşı karşıyadır. Standartlar eksik, bir sağlayıcının ormanı var ve başarı iyi veri kalitesine bağlı. Kötü veya eksik verileriniz varsa, AI ile iyi sonuçlar almazsınız ("çöp, çöp dışarı"). Farklı sistemler arasındaki birlikte çalışabilirlik (örneğin deponun yapay zekası ve ulaşım yönetiminin yapay zekası), sürekli bir akıllı tedarik zinciri yaratılacak şekilde garanti edilmelidir.

Bununla birlikte, eğilim açıktır: AI depo lojistiğinde giderek daha önemli hale geliyor. On yıl içinde, bugün bir pilot projenin çoğu elbette günlük yaşamın bir parçası olacak. Bugün başlayan şirketler değerli deneyimler kazanır ve çözümlerini ölçeklendirebilirler. Birçok ülkedeki politika bu gelişmeyi teşvik etmektedir, çünkü lojistiğin genel ekonomi için kilit bir alan olduğu kabul edilmiştir - ve bu kilit endüstriyi daha verimli ve kriz haline getirmek için kol.

AI ve makine öğreniminin depo lojistiğine entegrasyonu, verimlilik ve hızda görünür başarı ile başlamıştır. Yatırımlar ve dalgalanmalar gerektirir, ancak maliyet tasarruflarından daha iyi müşteri hizmetlerine ve yeni iş modellerine kadar muazzam fırsatlar sunar. Bölgesel farklılıklar zamanla küçülecektir, çünkü en iyi uygulamalar küresel olarak benimsenmiştir. Gelecek, insanların ve makinenin yakından işbirliği yaptıkları daha akıllı, büyük ölçüde otomatik bir depo lojistiği vaat ediyor. Aynı zamanda, değişikliklerle sorumlu bir şekilde başa çıkmalıyız - çalışanları bizimle alın, teknolojiyi güvenli bir şekilde tasarlayın ve etik korkuluklara uyun. Bu başarılı olursa, geçmişten bildiğimiz her şeyden çok daha verimli, daha esnek ve daha dirençli bir lojistik dünyasıyla karşı karşıyayız.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

 

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

 

 

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus