Керований штучний інтелект для логістики: як нова категорія реорганізовує внутрішню логістику

Логістика в напрузі між витратами, складністю та нестабільністю

Логістика історично опинилася посередині: вона одночасно є центром витрат, постачальником послуг і стратегічним важелем. Однак в останні роки рамкові умови різко погіршилися. Ціни на енергоносії в Європі іноді в два-чотири рази вищі, ніж у США чи Азії, що створює величезний тиск на маржу, зокрема, на енергоємні промислові та логістичні об'єкти. Водночас загальні логістичні витрати значно зростають через зростання транспортних витрат, заробітної плати, енергії, вартості землі та витрат на автоматизацію.

Водночас галузь бореться зі структурною нестачею робочої сили: у Європі спостерігаються масові вузькі місця в транспортному та складському секторах; дослідження показують, що близько трьох чвертей опитаних логістичних операторів страждають від нестачі персоналу, значна частина з яких повідомляє про серйозну нестачу. Хоча попит з боку електронної комерції, омніканальної роздрібної торгівлі, фармацевтики, логістики автомобільних акумуляторів та інших секторів з високим рівнем зростання продовжує зростати, залучити та утримати достатню кількість кваліфікованого персоналу виявляється надзвичайно важко.

Водночас зростає технічна складність. Ринок автоматизації складів зростає двозначними щорічними темпами; за оцінками, до 2030 року обсяг становитиме понад 55 мільярдів доларів США, а світове зростання – приблизно від 15 до майже 19 відсотків на рік. Ринок рішень для автоматизації внутрішньої логістики вже оцінюється понад 20 мільярдів доларів США і також значно зростає завдяки електронній комерції, вищим вимогам до послуг та обмеженому простору.

Використання штучного інтелекту (ШІ) вздовж логістичного ланцюга розвивається ще динамічніше. Глобальний ринок ШІ в логістиці в середині 2020-х років коливався в діапазоні від однозначних до двозначних мільярдів доларів, і очікується, що до початку-середини 2030-х років він зросте до кількох сотень мільярдів доларів США, з річними темпами зростання понад 40 відсотків. Аналогічна тенденція очікується для ШІ у складському господарстві: тут також очікуються двозначні мільярдні ринки та темпи зростання значно перевищують 20 відсотків.

Результатом є напруженість: менеджери з логістики інвестують в автоматизацію, робототехніку та програмне забезпечення, але водночас стикаються з величезною волатильністю попиту, потужностей, витрат на енергію та персоналу. Управління цими високомережевими, дедалі більше автоматизованими системами за допомогою традиційних ІТ та організаційних підходів досягає своїх меж. Саме тут і з'являється ідея нової категорії продуктів і рішень: керована логістика на основі штучного інтелекту.

Підходить для цього:

• Потенціал промислових керованих рішень штучного інтелекту в Індустрії 4.0 та 5.0

Від промислового керованого штучного інтелекту до логістичного керованого штучного інтелекту: чому логістиці потрібен власний підхід

В останні роки концепція керованого штучного інтелекту (КШІ) або промислового керованого ШІ утвердилася в корпоративному середовищі. Це стосується платформ і сервісів, які надають ШІ не просто як модель чи окреме рішення, а як повністю керовану систему: від інтеграції даних та розробки моделі через експлуатацію, моніторинг та управління до безпеки та відповідності. У промисловості сервіси промислового ШІ в першу чергу стосуються таких тем, як прогнозне обслуговування, оптимізація процесів, енергоефективність та контроль якості.

Ці концепції є цінними, але здебільшого залишаються загальними або сильно зосередженими на виробничих процесах. У логістиці, особливо у внутрішньологістиці з високостелажними складами, автоматизованим зберіганням дрібних деталей, човниковими системами, конвеєрними технологіями та робототехнікою, вимоги принципово відрізняються:

По-перше, логістика набагато важливіша в режимі реального часу. Затримки або неправильні рішення в управлінні складом чи транспортом мають прямий та помітний вплив на рівень обслуговування, терміни доставки та задоволеність клієнтів.

По-друге, багато логістичних процесів є дуже стохастичними: нерегулярні надходження товарів, нестабільні замовлення, короткострокові акції, сезонні піки, збої транспортних потужностей або раптові перебої в мережі можуть бути представлені лише обмежено за допомогою класичних моделей планування на тижневій або щомісячній основі.

По-третє, логістичні системи працюють у тісно інтегрованій екосистемі WMS, TMS, ERP, робототехнічних контролерів, датчиків Інтернету речей, платформ перевізників, платформних трейдерів та систем клієнтів. Логіка розподілена по численних технічних та організаційних інтерфейсах.

Хоча універсальна пропозиція керованого штучного інтелекту може забезпечити технічну основу (платформу даних, MLOps, управління), вона рідко вирішує детальні завдання логістичної оркестрації, які потрібно вирішувати щохвилини. Тому логістиці потрібен не просто «штучний інтелект», а власна предметно-специфічна категорія: керований штучний інтелект у логістиці – керований рівень штучного інтелекту, спеціально розроблений для внутрішньологістичних та логістичних процесів.

Що таке логістика з керованим штучним інтелектом?

Штучний інтелект для управління логістикою можна описати як незалежну категорію продуктів та рішень, яка об'єднує три рівні:

• По-перше, логістично-орієнтований, предметно-орієнтований рівень даних та інтеграції, який з'єднує операційні системи (WMS, TMS, ERP, контролери робототехніки, датчики, інтерфейси перевізників) у режимі реального часу та розуміє їх семантично.
• По-друге, набір попередньо визначених, налаштовуваних будівельних блоків штучного інтелекту для типових областей логістичних рішень: оптимізація запасів, розподіл, планування робочої сили, випуск замовлень, формування хвиль замовлень, маршрутизація, вибір перевізників, динамічний контроль рівня обслуговування, моделі ризиків та стійкості.
• По-третє, модель керованих операцій та управління, яка забезпечує ці будівельні блоки ШІ як безперервну послугу: з угодами про рівень обслуговування (SLA), цілодобовою роботою, моніторингом, постійним перенавчанням, дотриманням нормативних вимог, документацією та чіткою системою втручання та затверджень людини.

На відміну від традиційних систем WMS або TMS, керований штучний інтелект у логістиці — це не транзакційна система, яка керує замовленнями та «обробляє» їх. Швидше, це всеохоплюючий рівень прийняття рішень, який контролює, координує та постійно оптимізує поведінку цих систем у режимі реального часу, вбудований у модель керованого обслуговування.

На відміну від універсальних корпоративних або промислових керованих рішень на основі штучного інтелекту, керований штучний інтелект у логістиці радикально адаптований до логістичних процесів. Попередньо створені варіанти використання, моделі даних та шаблони прийняття рішень розроблені для безпосередньої інтеграції в складські та транспортні процеси, а не вимагають абстрактного визначення на рівні підприємства.

Економічне обґрунтування: Чому окрема категорія має сенс з точки зору бізнесу

Питання про те, чи має сенс нова категорія продуктів, зрештою завжди є економічним: чи можна створити структурну додану вартість за допомогою незалежної, чітко визначеної категорії, яка в іншому випадку була б недосяжною або досяжною лише за високих альтернативних витрат?

У випадку логістики з керованим штучним інтелектом, це підтверджують кілька макроекономічних та мікроекономічних факторів.

На макрорівні відповідні ринки швидко зростають і одночасно наближаються до рівня зрілості, який виходить за рамки окремих рішень. Ринок штучного інтелекту в логістиці та управлінні складами зростає щорічними темпами, що значно перевищують 20 відсотків, а в деяких сферах навіть перевищують 40 відсотків. Ринки внутрішньологістики та автоматизації складів досягнуть десятків мільярдів доларів США до 2030/2034 років. Водночас впровадження робототехніки швидко зростає: за оцінками, до 2025 року близько половини всіх великих складів використовуватимуть ту чи іншу форму робототехніки.

Ця динаміка створює новий рівень складності: чим більше систем, датчиків, роботів та хмарних сервісів інтегровано, тим більша потреба в координуючому, специфічному для предметної області «інтелекті», який не лише оптимізує роботу в певних сферах, а й організовує її цілісно.

На мікрорівні компанії все частіше стикаються з питанням, як одночасно досягти операційної досконалості, стійкості та економічної ефективності. Дослідження показують, що складські процеси, що підтримуються штучним інтелектом, можуть забезпечити точність обліку запасів, що наближається до 99 відсотків, значне зниження витрат на зберігання та персонал, а також суттєве скорочення термінів виконання замовлень. Водночас, однак, зростають також постійні витрати на приміщення, технології автоматизації та ІТ. Економічна логіка змінюється: ті, хто вже несуть високі постійні витрати, потребують максимально можливого використання обладнання та процесів для амортизації цих витрат.

Логістичний керований штучний інтелект вирішує цю економічну логіку не лише забезпечуючи окремі підвищення ефективності, але й динамічно та на основі даних використовуючи всі доступні потужності – склади, технології, людей, транспортну мережу. Додана цінність полягає не лише у відсоткових пунктах зниження витрат, але й у структурному покращенні капіталопродуктивності, стійкості та передбачуваності.

Сюжет: Типовий власник середньої компанії стикається з необхідністю приймати рішення.

Щоб зробити потребу в керованому штучному інтелекті в логістиці відчутною, корисним буде наративний підхід. Уявімо собі типову центральноєвропейську компанію середнього розміру, таку як постачальник автомобільної або машинобудівної продукції з великим висотним складом, швидкозростаючою дочірньою компанією електронної комерції для запасних частин та кількома регіональними розподільчими центрами.

За останні роки компанія здійснила значні інвестиції: автоматизований висотний склад на тисячі палетних місць, автоматизований склад дрібних деталей (AS/RS) з човниковою системою, нову конвеєрну технологію, автономних мобільних роботів для внутрішнього транспортування, сучасну систему управління складом (WMS), систему управління транспортом (TMS) для планування маршрутів та різні інтерфейси до систем клієнтів і постачальників. Інвестиції були виправдані обіцянкою економії персоналу та підвищення ефективності використання простору, а також можливістю більш гнучко реагувати на потреби клієнтів.

Реальність на цьому шляху значно суперечливіша. У пікові дні, такі як кінець кварталу або перед сезонними піками, деякі зони складу досягають своїх меж, тоді як інші залишаються недозавантаженими. Незважаючи на все планування, зміни персоналу часто не укомплектовані оптимально, оскільки короткострокові лікарняні та неочікувані сплески замовлень порушують плани. Деякі човникові системи працюють на повну потужність, тоді як інші проходи залишаються відносно тихими.

До цього додаються зовнішні потрясіння: раптова затримка морського контейнера, короткочасне вузьке місце у транспортних потужностях, обмеження на нічні зміни, пов'язані з вартістю енергії, або скорочення часу роботи в охолоджуваних приміщеннях. Кожне з цих збоїв вимагає швидких, обґрунтованих рішень – рішень, які часто все ще приймаються спонтанно, на основі досвіду, інтуїції та аналізу Excel.

Водночас компанія запустила свої перші проекти зі штучним інтелектом: рішення для прогнозування попиту, пілотний проект з динамічної оптимізації запасів та оптимізатор маршрутизації в TMS. Однак ці ініціативи розпорошені по різних відділах, використовують різні бази даних та управляються різними постачальниками послуг. Результат: клаптиковий шар островів штучного інтелекту, який дає багатообіцяючі результати в невеликому масштабі, але не забезпечує комплексної трансформації у великому масштабі.

Саме тут і знадобиться штучний інтелект для керування логістикою: не як ще один інструмент, а як керований, всеохоплюючий рівень інтелектуальної взаємодії, який упорядковує існуючі активи, а не створює нові ізольовані ресурси.

Архітектурна концепція: від індивідуальних рішень до оркестрованого шару штучного інтелекту

Технічно та концептуально, керований штучний інтелект у логістиці можна розуміти як проміжок між операційними системами та корпоративним управлінням.

На нижньому рівні знаходяться транзакційні системи та фізичні активи: WMS, TMS, ERP, контролери роботів, конвеєрні технології, датчики Інтернету речей, платформи для перевезень, управління майданчиками, центри керування. Ці системи генерують та споживають події з високою частотою: створення замовлень, надходження товарів, замовлення на комплектацію, транспортні замовлення, зміни стану системи, повідомлення про несправності та GPS-позиції транспортних засобів.

На верхньому рівні знаходяться класичні інструменти управління та планування: процеси S&OP, бюджетне та інвестиційне планування, проектування мережі, рішення щодо розташування та планування, стратегічний вибір постачальників та операторів.

Багато компаній мають прогалину в цій галузі: у них є центри операційного управління, але майже немає послідовно уніфікованого рівня прийняття рішень, який би навчався, рекомендував, оптимізував та втручався в усі логістичні підгалузі. Саме тут і з'являється штучний інтелект для керування логістикою.

Архітектура зазвичай складається з чотирьох основних елементів:

• По-перше, спеціалізована на логістиці платформа даних та подій, яка гармонізує та збагачує операційні дані майже в режимі реального часу та перетворює їх на семантично зрозумілі об'єкти. Система повинна знати, що таке замовлення, позиція, місце зберігання, маршрут, слот або ресурс – не лише з технічної, а й з бізнес-точки зору.
• По-друге, бібліотека агентів та моделей штучного інтелекту, кожна з яких відповідає за певні сфери прийняття рішень: прогнозування, оптимізацію, класифікацію та генерацію моделей, поєднаних з логікою на основі правил та евристикою. Ці агенти не працюють ізольовано, а взаємопов'язані на рівні оркестрації.
• По-третє, рівень взаємодії та контролю, який дозволяє диспетчерам-людям, персоналу диспетчерської та керівництву взаємодіяти з цим рівнем штучного інтелекту: надавати дозволи, моделювати сценарії, встановлювати захисні бар'єри, змінювати пріоритети, визначати винятки.
• По-четверте, операційна та управлінська структура, яка забезпечує безперервну роботу, моніторинг, підтримку моделі, дотримання нормативних вимог (таких як регулювання ШІ, захист даних, трудове законодавство, відповідальність за якість продукції) та документацію.

Ключовою особливістю підходу «Логістично керована логістика зі штучним інтелектом» є те, що ця архітектура не лише розроблена, але й надається та експлуатується як послуга з єдиного джерела – з чіткими обов'язками, угодами про рівень обслуговування (SLA) та економічними показниками.

Типові області застосування в інтралогістиці

На висотних складах та в інших внутрішньологістичних середовищах виникає безліч можливостей для керованого логістичного штучного інтелекту.

Ключовим варіантом використання є динамічне випускання замовлень та формування хвиль. Замість групування замовлень за жорсткими правилами, такими як час відсікання або регіони призначення, рівень штучного інтелекту може безперервно вирішувати, які замовлення подаються в систему, коли та в якій комбінації, щоб уникнути вузьких місць, мінімізувати терміни виконання та оптимізувати використання доступних ресурсів. Цей процес включає прогнози вхідних замовлень, поточний стан системи, планування персоналу та транспортні слоти.

Другий варіант використання пов'язаний з розподілом товарів по місцях зберігання. Методи на основі штучного інтелекту можуть динамічно розміщувати товари там, де їх можна зібрати з мінімальними зусиллями, враховуючи тенденції обсягу, сезонні закономірності, потоки повернення та фізичні обмеження. Дослідження показують, що інтелектуальні стратегії розподілу та управління запасами можуть забезпечити вимірну ефективність та економічну вигоду.

Третя сфера — це управління розподілом персоналу та планування змін. З огляду на дефіцит робочої сили у сфері складського господарства та транспорту, економічно важливо оптимально використовувати наявних працівників. Штучний інтелект у логістиці може перетворювати прогнози обсягів замовлень та технологічного навантаження на конкретні моделі змін, визначати потреби в понаднормовій роботі на ранній стадії та моделювати альтернативні сценарії (наприклад: скільки замовлень можна обробити з заданою кількістю працівників та на якому рівні обслуговування?).

По-четверте, глибока інтеграція робототехніки та штучного інтелекту відкриває новий потенціал. Автономні мобільні роботи, човникові системи та роботизовані рішення для комплектування вантажів генерують великі обсяги даних, які можна використовувати для прогнозного обслуговування, оптимізації шляхів, управління вузькими місцями та співпраці з людьми. ШІ, керований логістикою, може діяти як «мозок», який координує різні роботизовані системи, визначає пріоритети їх розгортання та балансує між безпекою, ефективністю та ергономічними критеріями.

Зрештою, поєднання внутрішньологістики та транспортної логістики за допомогою спільного шару штучного інтелекту дозволяє оптимізувати весь процес від отримання товару до його доставки. Це дозволяє динамічно коригувати терміни виконання робіт, стратегії пакування та плани завантаження відповідно до доступності перевізників, прогнозів трафіку та тенденцій витрат.

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Галузі застосування в транспортній та мережевій логістиці

Навіть поза межами складського зберігання, категорія штучного інтелекту, керованого логістикою, пропонує різноманітні сфери застосування. У транспортній логістиці волатильність попиту та потужностей значно зросла за останні роки; ціни на вантажні перевезення різко коливаються, а перебої через погодні явища, геополітичну напруженість або обмежені потужності стали частішими.

Керований логістичний рівень штучного інтелекту може функціонувати як «екосистема агентів», яка в режимі реального часу балансує транспортні замовлення, доступні потужності, зовнішні ринкові дані (спотові тарифи, дорожні збори, вартість палива) та зобов'язання щодо рівня обслуговування. Агенти можуть, наприклад, планувати альтернативні маршрути, динамічно перерозподіляти склад перевізників, визначати зворотні рейси або розпізнавати можливості консолідації та безпосередньо надсилати пропозиції до системи управління транспортом (TMS) або диспетчерам.

У взаємопов’язаних логістичних мережах, таких як мережі великих 3PL-провайдерів, постачальників послуг доставки посилок або мережі центрів розподілу запасних частин, керований штучний інтелект у логістиці може допомогти згладити потоки, змістити піки навантаження та оптимізувати ресурси в масштабах усієї мережі, а не лише в окремих місцях. Це також включає стратегічні питання: які замовлення комплектуються в якому розподільчому центрі? Де доцільно перехресне зберігання? Які рівні запасів слід підтримувати в яких регіонах, щоб зменшити волатильність без зайвого зв’язування капіталу?

У мультимодальних мережах штучний інтелект також може враховувати час роботи та пересадок, розклади руху поїздів, пропускну здатність терміналів та дорожній рух у спільному процесі оптимізації. З огляду на зростаючі вимоги до сталого розвитку та ціноутворення на викиди CO₂, рівень прийняття рішень може чітко враховувати витрати на викиди в оптимізацію, таким чином пов'язуючи витрати та цілі кліматичної політики.

Підходить для цього:

• Чому керований штучний інтелект може скоротити глобальний розрив у впровадженні штучного інтелекту

Бізнес-моделі: Як можна пропонувати та оцінювати керовані логістичні системи штучного інтелекту

Щоб керована логістика зі штучним інтелектом стала економічно вигідною як категорія продуктів, необхідні чіткі бізнес-моделі. Очевидними є три підходи.

Платформоорієнтований підхід забезпечує стандартизовану хмарну логістичну платформу на основі штучного інтелекту з попередньо створеними конекторами, моделями даних та варіантами використання. Клієнти ліцензують використання на основі користувачів, розташування складів, обсягу транзакцій або їх комбінації. Додаткові послуги з доданою вартістю, такі як налаштування моделі, консалтинг та управління змінами, оцінюються окремо.

Сервісно-орієнтований підхід позиціонує керовану логістику зі штучним інтелектом як безперервну керовану послугу, де постачальник послуг бере на себе відповідальність за експлуатацію, постійну оптимізацію та звітність. Компенсація тут може бути більше орієнтованою на результат, наприклад, через підвищення ефективності, економію коштів або покращення рівня обслуговування. Однак це вимагає чіткого визначення базової лінії та прозорих ключових показників ефективності (KPI).

Гібридний підхід поєднує елементи платформи та сервісу: технічна основа надається як стандартизована платформа, тоді як вибрані клієнтські модулі працюють як індивідуально керований сервіс – наприклад, у випадку особливо критичних місць розташування або мереж.

З економічної точки зору, частково орієнтований на результат підхід є особливо цікавим, оскільки він краще узгоджує стимули як постачальника, так і клієнта. Постачальники, які глибоко інтегрують свої системи штучного інтелекту у свою діяльність, зазвичай мають більше важелів впливу для досягнення відчутних покращень результатів і можуть продемонструвати їх клієнту.

Диференціація: Чим керований штучний інтелект у логістиці відрізняється від WMS, TMS та загального керованого штучного інтелекту

Нова категорія має сенс лише тоді, коли її можна чітко відрізнити від існуючих категорій.

Штучний інтелект (ШІ) у керованій логістиці відрізняється від системи управління складськими приміщеннями (WMS) тим, що вона в основному не керує транзакціями, а радше приймає рішення. WMS знає, які замовлення існують, які місця зберігання зайняті та які ресурси доступні; вона є виконуючим екземпляром. ШІ у керованій логістиці, з іншого боку, вирішує, які замовлення слід випускати та коли, як їх слід групувати, куди їх слід спрямовувати та як слід розподіляти ресурси – і навчається на результатах.

Штучний інтелект у логістиці відрізняється від системи управління транспортними засобами (TMS) аналогічним чином: TMS створює маршрути, керує відправленнями та взаємодіє з перевізниками. Штучний інтелект у логістиці визначає, коли які замовлення призначаються до якого маршруту, яких перевізників слід використовувати та в якому поєднанні, як оптимізуються рівні обслуговування з точки зору витрат та як найкраще пом'якшити зовнішні збої.

ШІ для керованої логістики відрізняється від універсальних пропозицій керованого ШІ для підприємств або промисловості своїми специфічними для предметної області моделями, онтологіями та варіантами використання. У той час як універсальні платформи в основному забезпечують інфраструктуру, інструменти та управління, ШІ для керованої логістики додатково пропонує готові модулі аналітики, адаптовані до логістики, та розуміння ключових показників ефективності, суперечливих цілей та процесів, що стосуються логістики.

Ця відмінність чітко показує: керований штучний інтелект у логістиці не є конкурентом платформ WMS/TMS або промислового штучного інтелекту, а радше відсутнім шаром між ними та над ними – інтерпретуючим, навчальним, координуючим шаром, який генерує реальну, безперервно керовану додану цінність від даних та систем.

Рушійні сили попиту: вартість, ризик, сервіс, регулювання

Попит на таку категорію зумовлений не лише технологічними можливостями, а й, перш за все, бізнес-потребами.

Тиск на витрати та маржу є ключовим фактором. Зростання цін на енергоносії, заробітної плати, а також вартості простору та матеріалів створює величезний тиск на логістичні та промислові компанії. Ті, хто інвестував у дорогу автоматизацію, повинні максимізувати використання цих активів та мінімізувати помилки планування. ШІ в керованій логістиці вирішує саме цю проблему оптимізації.

Управління ризиками та стійкість дедалі більше привертають увагу через кризи, геополітичну напруженість та зростання частоти екстремальних погодних явищ. Традиційні цикли S&OP та статичні плани дій у надзвичайних ситуаціях недостатні для управління високоволатильними ситуаціями в режимі реального часу. Керований рівень прийняття рішень на основі штучного інтелекту може допомогти, виявляючи збої на ранній стадії, розраховуючи альтернативні сценарії та надаючи дієві рекомендації.

Очікування щодо обслуговування продовжують зростати. Клієнти електронної комерції звикли до швидких та передбачуваних поставок; клієнти B2B дедалі більше очікують аналогічної прозорості та оперативності. Ті, хто не лише реагує, а й проактивно керує цими процесами, вирізнятимуться на ринку.

Регулювання та управління також набувають дедалі більшого значення. Нормативи щодо енергетики та викидів, зобов'язання щодо належної перевірки в ланцюгах поставок, вимоги безпеки в процесах складування та транспортування, захист даних та нові правила щодо штучного інтелекту висувають високі вимоги до прозорості та контролю. Структурований, керований підхід до ШІ в логістиці стає необхідною умовою для забезпечення відповідності, обмеження ризиків відповідальності та побудови довіри з клієнтами та регуляторними органами.

Перешкоди та ризики: Чому керований логістикою штучний інтелект не приживеться сам по собі

Хоч би якою переконливою здавалася економічна логіка, шлях до становлення логістичного керованого штучного інтелекту як категорії сповнений перешкод.

Технічно, багато логістичних систем з часом органічно розвивалися та є дуже фрагментованими. Різні версії WMS, інструменти власної розробки, застарілі інтерфейси та власні контролери роботів ускладнюють інтеграцію. Без чіткої дорожньої карти гармонізації даних та систем кожен керований проект штучного інтелекту ризикує зазнати невдачі через складність.

З організаційної точки зору, ролі та обов'язки часто нечіткі. Хто зрештою приймає рішення: центр управління, штучний інтелект, централізоване управління ланцюгом поставок чи ІТ? Як вирішуються суперечливі цілі між витратами, обслуговуванням, запасами та цілями сталого розвитку? Без чітко визначеного управління існує ризик того, що рівень ШІ, хоча й технічно функціональний, буде заблокований або ігноруватися в щоденних операціях.

З культурної точки зору, перехід від моделі управління, що базується переважно на досвіді та евристиці, до моделі, що базується на даних та штучному інтелекті, є складним завданням. Багато диспетчерів та керівників складів мають величезний досвід та знання локальної оптимізації; це потрібно використовувати, а не перекривати алгоритмами. Керований підхід на основі штучного інтелекту повинен свідомо наголошувати на співпраці між людьми та машинами.

Зрештою, існує ризик прив'язки до певного постачальника. Аутсорсинг логістики управління логістикою до зовнішньо керованої служби штучного інтелекту значною мірою прив'язує компанії до її технології та моделі даних. Відкриті інтерфейси, переносимість моделей та даних, а також чіткий план виходу стають стратегічними критеріями при виборі постачальника.

Сценарії впровадження: Як компанії можуть поступово впроваджувати штучний інтелект для управління логістикою

З огляду на це, поступовий, цілеспрямований підхід має сенс. Типовий шлях може починатися з чітко визначеного, вузько обмеженого випадку використання, який можна швидко виміряти: наприклад, динамічне формування хвиль на складі електронної комерції, планування робочої сили за допомогою штучного інтелекту в розподільчому центрі з високими коливаннями або оптимізація перевізників та маршрутів на основі агентів на вибраних маршрутах.

Важливо враховувати керований вимір з самого початку: не просто розробити модель та одноразово її впровадити, а визначити поточну експлуатацію, моніторинг, перенавчання, адаптацію до змін у процесах та управління. Це дозволяє компаніям у невеликому масштабі зрозуміти, що означає частково делегувати логістичні рішення керованому рівню штучного інтелекту.

На наступному кроці можна додати додаткові варіанти використання, в ідеалі ті, що базуються на тих самих даних та інтеграції: оптимізація запасів, слотування, своєчасна доставка вхідних замовлень та пріоритезація замовлень за рівнем обслуговування та маржею. Це поступово створює екосистему агентів штучного інтелекту, яка спочатку обмежена локальною областю (наприклад, одним складом), але згодом може масштабуватися на всю мережу.

На вищому рівні зрілості керований штучний інтелект у логістиці також може бути інтегрований у процеси стратегічного планування та прийняття рішень: проектування мережі, рішення щодо місцезнаходження, планування інвестицій для автоматизації та переговори з перевізниками. Ті ж дані та основа прийняття рішень, що використовуються в операційній сфері, також враховуються у стратегічних сценаріях.

Перспектива для постачальників: Хто може надійно заповнити ринок керованої логістики зі штучним інтелектом?

З точки зору постачальника, категорія логістики з керованим штучним інтелектом відкриває нові можливості позиціонування. Варто врахувати кілька груп гравців.

Постачальники систем WMS, TMS та автоматизації складів мають глибокі знання предметної області та доступ до операційних даних. Вони можуть розширити свої існуючі системи за допомогою штучного інтелекту та рівня оркестрації та пропонувати це як керовану послугу. Найголовніше, що вони не повинні обмежуватися власною екосистемою, а залишатися відкритими для інтеграцій зі сторонніми розробниками, щоб забезпечити справжню наскрізну оркестрацію.

Постачальники хмарних та корпоративних платформ штучного інтелекту пропонують потужні можливості в управлінні даними, багаторівневих операційних операцій (MLO), масштабуванні та безпеці. Вони можуть створювати спеціалізовані логістичні рішення на своїх універсальних платформах, але повинні тісно співпрацювати з фахівцями з логістики та інтралогістики, щоб досягти необхідної глибини розуміння процесів та ключових показників ефективності.

Спеціалізовані консалтингові та інтеграційні фірми з логістичним фокусом можуть відігравати роль мосту: вони розуміють процеси, системи та організації й можуть розробляти індивідуальні дорожні карти логістики, керованої штучним інтелектом, які поєднують технології, організацію та управління.

Зрештою, з'являться нові гравці, які з самого початку працюватимуть як постачальники платформ або послуг на основі штучного інтелекту, керованих логістикою. Вони намагатимуться створити інтегровані, хмарні, агентні рішення, які підключатимуться до існуючих ландшафтів WMS/TMS/ERP/робототехніки через стандартизовані конектори.

У довгостроковій перспективі ринок, ймовірно, побачить гібридні форми: більші платформи, що забезпечують базові функції штучного інтелекту та обробки даних, та спеціалізовані рішення для управління логістикою на основі штучного інтелекту, побудовані на їх основі, які підключаються через API та моделі доменів.

Довгострокове бачення: від керованого складу до самооптимізуючого логістичного ланцюга

Оскільки логістичний керований штучний інтелект утверджується як категорія, цільові зображення для логістичних організацій також змінюватимуться.

Як перший крок, склади та мережі отримують «підтримку штучного інтелекту»: диспетчери та центри управління використовують рекомендації, симуляції та прогнози, але зрештою залишаються тими, хто приймає рішення. Система пояснює свої пропозиції, кількісно оцінює їхній вплив та вчиться на відмовах або альтернативних рішеннях. Організація звикає до співпраці з інтелектуальною сутністю.

На просунутій стадії певні сфери стають «керованими штучним інтелектом» під наглядом людини: конкретні рутинні завдання, такі як визначення пріоритетів стандартних замовлень, розподіл роботизованих ресурсів або вибір перевізників за чітко визначеними критеріями, значною мірою автоматизуються. Люди зосереджуються на винятках, складних міркуваннях та стратегічних рішеннях.

У довгостроковій перспективі виникає «самооптимізуючий» логістичний ланцюг, у якому керований штучний інтелект у логістиці постійно навчається на основі даних у режимі реального часу, зворотного зв'язку та зовнішніх сигналів. Він розпізнає закономірності, які вислизають від людського ока, та проактивно пропонує зміни до макета, налаштувань процесів, структури контрактів або топології мережі. Управлінські рішення стають більш керованими даними та прозорими.

Це бачення не є самоціллю. Воно є відповіддю на структурні обмеження: нестача кваліфікованих кадрів, тиск на витрати, волатильність та регуляторні вимоги можуть бути врегульовані лише обмежено за допомогою традиційних методів. У цьому контексті послідовно керований, специфічний для предметної області рівень штучного інтелекту є не стільки «приємним доповненням», скільки логічним наступним кроком в еволюції логістики.

ШІ для управління логістикою як необхідна розробка, а не модне слово

Розвиток керованого штучного інтелекту в логістиці відображає ширшу тенденцію: штучний інтелект виходить за межі пілотних проектів та лабораторій і стає операційним виробничим інструментом – подібно до вилкових навантажувачів, конвеєрних технологій або ІТ-систем. У логістиці, де обсяг даних, щільність процесів та вимоги до роботи в режимі реального часу є особливо вираженими, цей перехід особливо помітний.

Окрема категорія продуктів, «Логістика з керованим штучним інтелектом», має економічний та стратегічний сенс, оскільки вона з'єднує кілька розривів: між універсальними платформами штучного інтелекту та спеціалізованими логістичними системами, між індивідуальним мисленням про рішення та комплексною оркестрацією, а також між ізольованим підвищенням ефективності та структурною стійкістю.

Це не заміна WMS, TMS, робототехніки чи ERP, а радше відсутній рівень інтелектуального аналізу, який інтегрує ці системи таким чином, щоб інвестиції в технології фактично генерували стійкі економічні вигоди. Його впровадження вимагає технічних, організаційних та культурних змін, але альтернативи – подальша фрагментація, недостатнє використання ресурсів автоматизації та зростання тиску на маржу зі зростанням складності – не дуже привабливі з точки зору бізнесу.

У світі, де логістика стала вирішальним фактором диференціації практично в кожній галузі, конкуренція дедалі більше залежатиме від того, хто найкраще стратегічно керує своїми фізичними потоками за допомогою керованого, навчального рівня інтелекту. Штучний інтелект у логістиці забезпечує концептуальну основу для цього та знаменує перехід від «більшої кількості технологій» до справді керованих, інтелектуальних логістичних операцій.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць