Інтеграція штучного інтелекту та машинного навчання у складську логістику – Глобальні події в Німеччині, ЄС, США та Японії

Майбутнє складської логістики: процеси на основі штучного інтелекту для максимальної продуктивності

Штучний інтелект (ШІ) стосується здатності машин або програмного забезпечення виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту, такі як логічне мислення, навчання, планування або творче вирішення проблем. По суті, йдеться про те, що комп'ютерні системи здатні робити висновки з даних і приймати рішення, а не просто дотримуватися суворо визначених правил. Машинне навчання (МН) – це підгалузь ШІ, в якій алгоритми самостійно розпізнають закономірності, аналізуючи великі обсяги даних і відповідно адаптуючи свою поведінку. Простіше кажучи, система МН навчається на досвіді: вона «навчається» на історичних даних, а потім може робити прогнози або приймати рішення на основі нових, невідомих даних. Це дозволяє ШІ постійно покращувати власні прогнози та продуктивність без необхідності явного програмування людьми для кожного окремого випадку.

У логістиці – і особливо у складській логістиці – штучний інтелект та машинне навчання відкривають величезні можливості. Логістична галузь має розгалужені мережі та генерує величезні обсяги даних, що робить її ідеальною сферою застосування для штучного інтелекту. Інтелектуальні алгоритми можуть, наприклад, прогнозувати майбутні обсяги замовлень, розраховувати оптимальні маршрути або контролювати складні складські процеси. Самонавчальні системи можуть приймати рішення швидше та часто точніше, ніж люди, особливо коли йдеться про обробку великих обсягів даних у режимі реального часу. Тому технології штучного інтелекту використовуються в різних сферах сучасних складів – від управління запасами та комплектування замовлень до контролю транспорту в межах складу.

Загалом, штучний інтелект на складі по суті імітує «мислення» досвідченого менеджера складу, тільки з доступом до набагато більшої кількості даних. Наприклад, системи штучного інтелекту можуть визначати, які товари добре продаються і коли, як найефективніше зберігати товари або якими маршрутами повинен рухатися навантажувач, щоб заощадити час. Ці автоматизовані рішення на основі даних формують основу для зростаючої інтеграції штучного інтелекту та машинного навчання у складську логістику.

Оптимізація складських процесів за допомогою штучного інтелекту

Однією з найбільших переваг штучного інтелекту (ШІ) у складській логістиці є оптимізація існуючих процесів. Склади залежать від постійного потоку інформації, наприклад, даних про запаси, замовлення або місцезнаходження товарів. Там, де люди схильні до помилок або мають обмежені можливості обробки інформації, ШІ забезпечує точність і швидкість. Наприклад, ШІ може надавати та аналізувати дані в режимі реального часу, що дозволяє швидше виявляти та виправляти помилки, перш ніж вони спричинять проблеми. Рутинні завдання, такі як перевірка рівня запасів або реєстрація вхідних товарів, можна автоматизувати, тим самим знімаючи навантаження на працівників.

Системи штучного інтелекту також можуть розпізнавати закономірності в складських процесах, які можуть бути непоміченими людським оком. Завдяки такому аналізу даних система краще розуміє поточну ситуацію на складі, виявляє вузькі місця або неефективність і пропонує покращення. Практичним прикладом є оптимізація маршрутів: алгоритми можуть аналізувати та оптимізувати маршрути ходьби складських працівників або обладнання для обробки матеріалів (наприклад, вилкових навантажувачів). Наприклад, комплектаційні списки сортуються таким чином, щоб працівники брали найкоротший можливий маршрут через склад. Це скорочує час подорожі та дозволяє швидше збирати замовлення. Аналогічно, функції штучного інтелекту можуть визначати найкраще місце зберігання для кожного продукту — на основі його розміру, коефіцієнта оборотності та інших факторів — щоб зробити зберігання та пошук більш ефективним.

Ще одним важливим аспектом є зменшення кількості помилок та покращення якості. Системи розпізнавання зображень на базі штучного інтелекту можуть, наприклад, сканувати посилки після отримання та перевіряти їхній стан і розміри. Це дозволяє негайно виявляти пошкодження або неправильно марковані товари. Такий автоматизований контроль якості гарантує, що проблеми вирішуються на ранніх етапах процесу та не поширюються на весь ланцюг поставок. Крім того, штучний інтелект навчається з часом: хоча помилки можуть виникати спочатку, методи машинного навчання постійно покращують розпізнавання зображень, поступово знижуючи рівень помилок.

Усі ці оптимізації зрештою призводять до підвищення продуктивності та зниження витрат у складських операціях. Роботи та системи штучного інтелекту можуть виконувати деякі завдання значно швидше та точніше, ніж люди, тим самим підвищуючи продуктивність. Водночас алгоритмічний аналіз даних складу дозволяє приймати кращі стратегічні рішення, наприклад, у плануванні персоналу та ресурсів, роблячи загальні процеси ефективнішими. Рішення на основі штучного інтелекту можуть постійно контролювати операції, аналізувати ризики та діяти проактивно (наприклад, виявляти вузьке місце, що насувається, та вживати контрзаходів). Загалом, це покращує прозорість на складі, а проблеми часто виявляються ще до того, як вони виникнуть. Все це сприяє зниженню витрат, оскільки ефективніший склад генерує менше відходів, знижує витрати на помилки та оптимально використовує робочий час. За прогнозами експертів, технології штучного інтелекту можуть значно підвищити ефективність у логістичній галузі в найближчі роки — наприклад, Accenture оцінює зростання ефективності понад 40% до 2035 року.

Підсумовуючи, ШІ підвищує швидкість, точність та гнучкість складських процесів. Це варіюється від швидшого визначення місцезнаходження та відвантаження продукції до мінімізації розбіжностей у запасах та кращої координації з іншими ланками ланцюга поставок. Для компаній це означає вищу ефективність складу, одночасно звільняючи співробітників від монотонних або складних завдань.

Підходить для цього:

• Склад на межі можливостей? Автоматизація складу: оптимізація складу проти модернізації – правильне рішення для вашого складу

Прогнозування попиту та управління запасами за допомогою машинного навчання

Ключовим застосуванням машинного навчання у складській логістиці є прогнозування попиту. Це стосується прогнозування майбутнього попиту – іншими словами, питання: який продукт буде потрібен, коли і в якій кількості? Точна відповідь на це питання є безцінною, оскільки вона дозволяє оптимально керувати запасами. Занадто багато запасів без потреби зв'язує капітал і місця для зберігання, тоді як занадто мало запасів призводить до вузьких місць у постачанні та незадоволення клієнтів. Системи на основі штучного інтелекту можуть пом'якшити цю дилему, роблячи високоточні прогнози на основі великих наборів даних.

Сучасні моделі машинного навчання аналізують історичні показники продажів, сезонні коливання, поточні замовлення, маркетингові кампанії, тенденції соціальних мереж та багато інших факторів впливу. З цього вони вивчають закономірності та кореляції. Така система може, наприклад, розпізнати, що продажі певних товарів зростають, як тільки настає певна подія (наприклад, попит на вугілля для барбекю зростає перед літніми вихідними). ​​На основі таких закономірностей штучний інтелект автоматично прогнозує, яку кількість товарів слід доставити в яке місце та в який час. Ці прогнози допомагають компаніям коригувати рівень запасів, щоб задовольнити попит. Зокрема, це означає, що якщо передбачається, що попит на товар незабаром зросте, штучний інтелект забезпечує своєчасне замовлення та наявність запасів на складі. І навпаки, він видає попередження, якщо очікується зниження попиту на товар, тим самим запобігаючи перевиробництву та перезапасуванню.

Практичним прикладом є німецький інтернет-ритейлер OTTO. З 2019 року компанія використовує власну систему прогнозування продажів на базі штучного інтелекту. Ця система, по суті, заглядає в майбутнє продажів і підтримує всі відповідні процеси – від закупівлі та складування до доставки. Прогнози на основі штучного інтелекту показують OTTO, які саме товари і коли надійдуть на склад, а також очікуваний обсяг продажів у будь-який момент часу. На основі цієї інформації OTTO вирішує, чи слід купувати товар і в якій кількості, і як його слід розподіляти. Наприклад, штучний інтелект визначає, чи слід зберігати товар на складі, чи відправляти його безпосередньо від виробника до клієнта, коли це необхідно. Таким чином, прогноз має прямий вплив на закупівлі, складування та розподіл. Результат: на складі зберігаються лише ті товари, які дійсно потрібні, що зменшує дороге перевищення запасів і подальший продаж зі знижками. Водночас прогнози гарантують, що товари будуть доступні, як тільки зросте попит, щоб не втрачати можливості продажу. Завдяки цьому штучному інтелекту, OTTO тепер автоматично повторно замовляє 35% свого асортименту продукції, не вимагаючи ручного оформлення замовлення людиною – доказ того, наскільки добре працюють прогнози.

Інші компанії також використовують оптимізацію запасів на основі штучного інтелекту. Наприклад, DHL повідомляє, що системи штучного інтелекту можуть порівнювати попит і рівень запасів у режимі реального часу та автоматично ініціювати повторні замовлення. Вони навіть здатні прогнозувати піковий попит, щоб запобігти як дефіциту, так і надлишку товару на складі. Це забезпечує оперативну доставку клієнтам, оскільки завжди є достатньо товару на складі, а також усуває непотрібні буферні запаси, які можуть призвести до витрат.

Прогнозування попиту за допомогою машинного навчання впливає не лише на власні запаси компанії, але й на весь її ланцюг поставок. Точні прогнози дозволяють, наприклад, відправляти товари до регіональних розподільчих центрів заздалегідь, ще до отримання замовлень. OTTO, наприклад, створює регіональні прогнози, щоб передбачити, які товари будуть замовлені, де та в яких кількостях. Потім ці товари проактивно доставляються до найближчого складу. Це скорочує терміни доставки та зменшує транспортні відстані, що також знижує викиди CO₂.

Підсумовуючи, планування попиту на основі штучного інтелекту призводить до ефективнішого управління запасами: завжди є потрібний продукт у потрібній кількості та у потрібний час. Це дозволяє компаніям уникати вузьких місць у постачанні, підвищувати задоволеність клієнтів та одночасно знижувати витрати на зберігання. Для складської логістики це означає менше операцій «гасіння пожеж» для вирішення раптового дефіциту, оскільки штучний інтелект з високою ймовірністю виявляє та керує такими ситуаціями на ранній стадії. У часи дедалі мінливішої поведінки клієнтів (наприклад, бум електронної комерції, сезонні піки через онлайн-акції тощо) таке проактивне управління стає вирішальною конкурентною перевагою.

Автоматизація та робототехніка на складі

Однією з особливо вражаючих сфер інтеграції штучного інтелекту є автоматизація за допомогою робототехніки на складах. Сучасні склади все більше покладаються на розумні машини, які можуть переміщувати, піднімати, сортувати або пакувати товари – часто керовані або підтримувані штучним інтелектом. Ці складські роботи звільняють працівників-людей, особливо від фізично вимогливих, монотонних або критично важливих завдань.

Одним із прикладів є автономні транспортні засоби на складах, також відомі як AGV (автоматизовані керовані транспортні засоби) або AMR (автономні мобільні роботи). Ці транспортні засоби — від невеликих плоских транспортних роботів до автоматизованих вилкових навантажувачів — можуть повністю самостійно транспортувати піддони, коробки або окремі предмети з пункту А в пункт Б. Це стало можливим завдяки датчикам, камерам і навігаційним системам у поєднанні з алгоритмами штучного інтелекту для планування маршруту. Роботи «бачать» своє оточення, виявляють перешкоди та знаходять найкращий маршрут до місця призначення. Штучний інтелект дозволяє цим транспортним засобам реагувати на зміни в режимі реального часу, наприклад, об'їжджати перешкоду, що раптово з'являється в проході, зберігаючи при цьому оптимальний маршрут. На багатьох складах такі автономні вантажні перевізники вже є реальністю: вони транспортують товари між місцями зберігання, поповнюють запаси на полицях, збирають товари для замовлень клієнтів (автоматизований комплектування замовлень) або транспортують виконані замовлення до станції відвантаження. Це звільняє працівників-людей від довгих пішохідних відстаней та транспортних завдань, дозволяючи їм зосередитися на більш вимогливих видах діяльності.

Ще одним застосуванням робототехніки є роботи для комплектування, керовані штучним інтелектом. Це стаціонарні або мобільні роботи із захоплювальними кранами, які можуть витягувати товари з полиць. Використовуючи обробку зображень (камери та програмне забезпечення на базі штучного інтелекту), такий робот ідентифікує правильний товар і вибирає потрібну кількість. Вже існують системи, де роботи комплектують окремі деталі: робот отримує замовлення від системи управління складом, наприклад, на комплектацію 5 одиниць товару X. Він переміщується (якщо мобільний) до відповідного відсіку, візуально ідентифікує товар і точно його вибирає. Датчики ваги перевіряють, чи правильно вибрана кількість, а штучний інтелект знову підтверджує ідентичність товару за допомогою розпізнавання зображень. Такі системи часто працюють в окремих зонах або вночі, щоб готувати замовлення цілодобово. Також використовуються складніші системи автоматизації, такі як автоматизовані системи комплектування (автоматизовані склади) – тут різні товари зберігаються в контейнерах або жолобах, і за запитом система автоматично транспортує потрібний товар до видавального контейнера.

Amazon став відомим у цьому контексті: компанія вже близько десяти років значною мірою покладається на складських роботів. На складах Amazon тисячі маленьких помаранчевих роботів (раніше від Kiva Systems) транспортують цілі стелажні модулі по складу безпосередньо до людей-комплектувальників замовлень. Інтелектуальне керування на основі штучного інтелекту координує ці роботизовані полиці настільки ефективно, що відстані пересування співробітників мінімізуються. Внутрішнє дослідження Amazon показало, що така оптимізована за допомогою штучного інтелекту координація призводить до величезної економії – Amazon заощаджує близько півмільярда доларів США на рік, оскільки роботи доставляють товари співробітникам швидше та ефективніше. Штучний інтелект постійно розраховує, які стелажні модулі потрібно доставити поруч до якого співробітника для оптимальної обробки замовлень. Результат: швидше виконання замовлень клієнтів за нижчою ціною.

Роботи для сортування та пакування також стають звичним явищем. Наприклад, у деяких поштових центрах DHL роботи вже беруть посилки з конвеєрної стрічки та сортують їх за відсіками для відповідних маршрутів доставки. Ці так звані DHLBot працюють на базі штучного інтелекту та гнучкі – оснащені 3D-камерами, вони розпізнають розмір і форму відправлень, сканують штрих-коди та автономно вирішують, до якого відсіку належить посилка. Таким чином, вони набагато більше, ніж просто жорсткі промислові роботи; вони можуть обробляти посилки широкого спектру розмірів та адаптуватися до змінних процесів. На практиці це означає, що посилки попередньо сортуються швидше та точніше, що пришвидшує доставку на «останню милю».

На міжнародному рівні існує безліч захопливих прикладів. У логістичному центрі китайського гіганта електронної комерції Alibaba (точніше, його логістичної дочірньої компанії Cainiao) було створено високоавтоматизований склад, де роботи виконують близько 70% роботи. Приблизно 60 мобільних роботів, відомих на місцевому рівні як «Zhu Que», транспортують товари до пакувальних станцій на складі площею 3000 м², що потроює продуктивність. Людина-складальник зазвичай комплектує близько 1500 товарів за зміну – за підтримки роботів ця цифра зростає до 3000 товарів, при цьому дистанція, яку потрібно пройти пішки, значно скорочується. Штучний інтелект забезпечує ефективну спільну роботу роботів, уникнення перешкод один одному та завжди доставку наступного товару до станції комплектації точно в потрібний момент. Цей склад Alibaba демонструє, що технічно можливо, коли складська логістика майже повністю автоматизована: співробітникам майже не доводиться ходити проходами, оскільки роботи підвозять полиці або товари безпосередньо до них, а пропускна здатність різко зростає.

Розумні склади часто інтегрують кілька технологій: автономні транспортні засоби, роботизовані маніпулятори, автоматизовані конвеєрні стрічки, датчики Інтернету речей для моніторингу умов навколишнього середовища та запасів, а також системи штучного інтелекту як «мозок», який контролює все. Метою є високоавтоматизований склад, який працює ефективно, безпечно та прозоро. Працівники в таких середовищах часто працюють пліч-о-пліч з колаборативними роботами (коботами), які допомагають їм піднімати важкі вантажі або доставляти товари. Хоча впровадження цієї робототехніки призводить до зміни профілю роботи працівників, воно підвищує загальну ефективність складу.

Багато складів все ще перебувають на початку цього розвитку – за оцінками, лише близько 20% складів у Німеччині та США автоматизовані, а решта все ще переважно обслуговується вручну. Але такі великі гравці, як Amazon, Alibaba та DHL, лідирують, поступово оснащуючи свої склади технологіями штучного інтелекту та роботами. Очікується, що в найближчі роки все більше складських процесів будуть автоматизовані – чи то за допомогою безпілотних транспортних систем, автоматизованих систем сортування, чи інтелектуальних систем допомоги співробітникам.

Підходить для цього:

• Ефективна автоматизація складів: 25 важливих питань та відповідей для вашої оптимізації - поради щодо оптимізації складів та модернізації

Штучний інтелект у ланцюжку поставок та корпоративному програмному забезпеченні (SCM, DCM, ERP)

Не лише окремі роботи, а й базове програмне забезпечення відіграють вирішальну роль в інтеграції штучного інтелекту в складську логістику. Сучасні системи управління ланцюгами поставок (SCM) та рішення для планування ресурсів підприємства (ERP) все частіше оснащуються функціями штучного інтелекту для покращення планування, контролю та управління вздовж ланцюга поставок. Термін «управління ланцюгом попиту» (DCM) також з'являється в цьому контексті – тут основна увага приділяється саме попиту клієнтів та ланцюгу поставок, що відповідає йому. Штучний інтелект може служити своєрідним інтелектуальним шаром у всіх цих системах, значно покращуючи традиційні функції.

Ключовим прикладом є система управління складом (WMS) – програмне забезпечення, яке керує всіма складськими операціями (від надходження та розміщення товарів до комплектування замовлень та їх відпуску). У минулому WMS працювали за заздалегідь запрограмованими правилами. Однак зараз виробники інтегрують модулі штучного інтелекту, які роблять WMS «розумнішою». Наприклад, польський ритейлер модного одягу LPP впровадив у свою систему управління складом рішення на основі штучного інтелекту (PSIwms AI), яке використовує механізми машинного навчання для оптимізації процесів. Результатом стало значно коротші маршрути комплектування та загальна підвищення ефективності складу. Це демонструє, що ШІ може доповнювати існуюче логістичне програмне забезпечення, дозволяючи йому навчатися на власних операційних даних та самостійно вдосконалювати процеси. WMS, що підтримується ШІ, може, наприклад, розпізнавати, які товари часто замовляються разом, і відповідно переміщувати їхні місця зберігання ближче одне до одного (автоматизована оптимізація розташування). Або вона може динамічно визначати пріоритети замовлень на основі доступних ресурсів, умов дорожнього руху або термінів доставки.

Системи управління ланцюгами поставок

Системи управління ланцюгами поставок з підтримкою штучного інтелекту йдуть ще далі, охоплюючи не лише окремий склад, а й весь ланцюг поставок. Вони використовують штучний інтелект для виконання комплексної оптимізації: наприклад, балансування запасів на кількох складах, оптимізації транспортних потужностей та гнучкого реагування на збої. Інструменти управління ланцюгами поставок на базі штучного інтелекту можуть агрегувати великі обсяги даних з різних джерел, таких як дані про погоду, інформацію про дорожній рух та інформацію про постачальників, і таким чином коригувати графіки доставки в режимі реального часу. Oracle описує, як компанії використовують штучний інтелект для балансування рівнів запасів та пошуку паливоефективних маршрутів доставки набагато ефективніше, ніж це було б можливо за допомогою звичайного програмного забезпечення. Така система могла б, наприклад, автоматично розраховувати альтернативний маршрут для наступних вантажівок, якщо дорогу раптово закривають, і переносити поставки. Або ж вона могла б виявляти проблеми з якістю у конкретного постачальника та своєчасно попереджати про це, перш ніж дефектні деталі потраплять на склад.

Управління ланцюгом попиту (DCM)

Управління ланцюгом попиту (DCM), яке зосереджене на попиті, також отримує значні переваги від штучного інтелекту. Мета тут полягає в оптимальному задоволенні потреб клієнтів – по суті, інтеграції маркетингу/продажів з ланцюгом поставок. В DCM штучний інтелект може, наприклад, аналізувати замовлення клієнтів та покращувати прогнози, щоб ще точніше узгодити виробництво та запаси з фактичним попитом. На практиці управління ланцюгом поставок (SCM) та DCM часто перетинаються, але обидва мають на меті використовувати штучний інтелект для максимально ефективного балансування попиту та пропозиції.

Великі постачальники ERP-систем, такі як SAP та Oracle, вже інтегрували функції штучного інтелекту у свої продукти. SAP називає це «бізнес-штучним інтелектом» у своїх ERP-модулях, які призначені для оптимізації таких процесів, як складування, обробка замовлень та транспортування, за допомогою аналітики на основі штучного інтелекту. Oracle наголошує, що системи штучного інтелекту можуть розпізнавати закономірності в ланцюгах поставок, які залишаються прихованими від людей, що дозволяє точніше прогнозувати попит клієнтів і, таким чином, більш економічно ефективне управління запасами. Microsoft та постачальники спеціалізованого логістичного програмного забезпечення також пропонують модулі штучного інтелекту, які легко інтегруються в існуючі процеси. Часто надаються стандартні інтерфейси до ERP-систем, що дозволяє моделям штучного інтелекту (наприклад, для прогнозування) відносно швидко працювати з даними компанії. Наприклад, модель штучного інтелекту для прогнозування продажів може бути безпосередньо інтегрована в обробку замовлень ERP: потім система автоматично генерує пропозиції щодо замовлень на придбання на основі прогнозів машинного навчання.

Одним із легкозрозумілих застосувань програмного забезпечення на основі штучного інтелекту є використання чат-ботів у логістиці. Ці цифрові помічники можуть бути інтегровані в системи управління складом або транспортом і допомагати співробітникам і зовнішнім партнерам швидко отримувати доступ до інформації. У контексті складу чат-боти можуть, наприклад, відповідати на запитання типу «Де знаходиться товар XY?» або «Який поточний рівень запасів товару Z?» – і робити це за лічені секунди, цілодобово. Вони можуть приймати запити на замовлення або прогнозувати терміни доставки. Внутрішньо такі помічники позбавляють персонал від трудомістких дослідницьких завдань; зовні вони покращують обслуговування клієнтів (наприклад, надаючи інформацію про стан запасів замовлення).

Підсумовуючи, ШІ проникає в ландшафт логістичного програмного забезпечення на всіх рівнях. Від WMS та SCM/DCM до ERP, традиційні системи доповнюються ШІ, щоб забезпечити автоматизоване прийняття рішень. Інтеграція має вирішальне значення: рішення на основі ШІ повинні бездоганно вписуватися в існуючі процеси. Завдяки хмарним технологіям та стандартизованим інтерфейсам це стає дедалі простішим. Компанії часто можуть додавати функції ШІ як розширення до своїх існуючих систем. Тим не менш, успішне впровадження залишається завданням, що вимагає експертних знань – потрібні дані повинні бути доступні, моделі навчені та постійно контролюватися. Після опанування цього процесу програмні системи на основі ШІ пропонують значну додаткову цінність: прозорість, швидкість та проактивний контроль стають новою нормою у складській логістиці.

Практичні приклади з досвіду компаній

Багато компаній по всьому світу вже успішно використовують штучний інтелект у своїх складських та логістичних процесах. Ось кілька практичних прикладів, що демонструють різноманітність його застосування:

Amazon (США)

Як піонер, Amazon широко використовує штучний інтелект та робототехніку. У центрах виконання замовлень гіганта електронної комерції десятки тисяч роботів переміщують полиці з товарами до співробітників. Штучний інтелект постійно оптимізує процес, визначаючи, яка полиця належить якому співробітнику для отримання товару. Таке інтелектуальне керування комплектуванням значно підвищило ефективність Amazon. Дослідження оцінюють економію від оптимізації комплектування Amazon на основі штучного інтелекту приблизно в 470 мільйонів євро на рік. Крім того, Amazon використовує штучний інтелект у багатьох інших сферах, таких як планування маршрутів для транспортних засобів доставки, динамічне планування робочої сили на основі обсягу замовлень та прогнозне обслуговування складського обладнання.

Алібаба (Китай)

Alibaba, через свою логістичну дочірню компанію Cainiao, керує високоавтоматизованими складами, де роботи виконують більшу частину фізичної праці. На відомому складі в Гуандуні розумні транспортні роботи виконують 70% складських завдань, що втричі збільшує продуктивність. Керовані штучним інтелектом, роботи доставляють товари колегам-людям, які в основному зосереджені на упаковці. Завдяки координації за допомогою штучного інтелекту, один працівник за допомогою робота може сортувати до 3000 посилок за зміну, порівняно з приблизно 1500 без підтримки. Alibaba також використовує штучний інтелект для доставки дронів та автономних транспортних засобів доставки в місцевому транспорті, а також використовує машинне навчання для оптимізації розподілу запасів у своїх численних розподільчих центрах. Результатом є блискавично швидкі доставки (іноді в той самий день або протягом кількох годин), незважаючи на величезні обсяги замовлень, що стало можливим завдяки процесам, оптимізованим за допомогою штучного інтелекту.

Deutsche Post DHL (Німеччина)

Як глобальний постачальник логістичних послуг, DHL інвестує в штучний інтелект у різних сферах бізнесу. У сфері доставки посилок DHL тестує автономні дрони доставки та вуличних роботів, а рішення на основі штучного інтелекту також використовуються на самому складі. На деяких складах та в центрах доставки посилок DHL роботи на базі штучного інтелекту автоматично сортують посилки відповідно до регіону призначення. Ці роботизовані руки використовують 3D-камери та штучний інтелект, щоб розпізнати кожне відправлення, захопити його та помістити у відповідний відсік для відправлення – значно швидше, ніж це зробила б людина. DHL також використовує інструменти штучного інтелекту для оптимізації маршрутів своїх вантажних автопарків, прогнозного обслуговування конвеєрних систем та управління запасами для контрактних клієнтів. Наприклад, у контрактній логістиці (складська логістика для промислових клієнтів) DHL використовує штучний інтелект для моніторингу запасів клієнтів та запуску автоматичних замовлень на поповнення запасів до виникнення дефіциту. Це дозволяє DHL підвищити надійність доставки та зміцнити відносини з клієнтами.

ОТТО (Німеччина)

Як згадувалося вище, OTTO успішно використовує штучний інтелект для прогнозування продажів та управління запасами. Система автоматично переупорядковує запаси та оптимізує їх рівень. Це дозволило OTTO зменшити надлишкові запаси, одночасно покращуючи показники доставки. OTTO є прикладом того, як німецька компанія може розробляти та продуктивно впроваджувати штучний інтелект внутрішньо, щоб залишатися конкурентоспроможною на висококонкурентному ринку (електронна комерція).

Hitachi (Японія)

У Японії, де багато процесів традиційно досі виконуються вручну, зараз починається широке впровадження штучного інтелекту в складську логістику. Одним із прикладів є Hitachi, яка досліджує штучний інтелект для покращення комплектування замовлень у своїх розподільчих центрах. Компанія прагне підтримати своїх старіючих працівників за допомогою розпізнавання зображень та роботизованих захоплень. Інші японські компанії, наприклад, у автомобільній галузі постачання, також дедалі більше покладаються на автоматизовані складські системи зі штучним інтелектом. Уряд Японії просуває такі проекти в рамках «Суспільства 5.0» та спеціальних програм для пом'якшення нестачі кваліфікованих працівників у логістичному секторі. Робототехніка загалом користується високою популярністю в Японії, і нові стратегії зараз зосереджені на подальшій автоматизації складів та ланцюгів поставок.

Walmart (США)

Найбільша у світі роздрібна мережа також інвестує у штучний інтелект для свого ланцюга поставок. Walmart використовує аналітику на основі штучного інтелекту для відстеження рівня запасів у режимі реального часу у своїх розподільчих центрах та прогнозування потреби поповнення запасів у магазинах. Walmart також протестував у деяких магазинах роботів для управління запасами, які орієнтуються в проходах і використовують штучний інтелект для визначення того, які товари потрібно поповнити. У великих логістичних центрах електронної комерції компанії використовуються автоматизовані системи сортування, а штучний інтелект оптимізує розподіл посилок за маршрутами вантажівок. Разом з такими компаніями, як Walmart, ці гіганти роздрібної торгівлі США стимулюють впровадження штучного інтелекту в логістиці.

Наведені приклади демонструють, що як технологічні компанії, так і традиційні логістичні провайдери продуктивно використовують штучний інтелект на своїх складах. Зокрема, Amazon та Alibaba встановлюють стандарти, яких дотримуються інші. Але проекти зі штучним інтелектом також успішно розвиваються в Німеччині та інших країнах – деякі розробляються власними силами (як в OTTO), деякі у співпраці з технологічними партнерами, а інші – шляхом придбання стартапів. Вкрай важливо, щоб ці успіхи прижилися: багато малих та середніх логістичних компаній уважно стежать за тим, що роблять великі гравці, і тепер також починають пілотувати рішення зі штучним інтелектом у певних сферах.

Економічний вплив штучного інтелекту на складське господарство

Впровадження штучного інтелекту та машинного навчання (ML) у складську логістику – це не лише технічне, а й економічне рішення. Компанії очікують відчутних бізнес-переваг, але також повинні інвестувати та враховувати потенційні побічні ефекти.

Спочатку розглянемо позитивні економічні ефекти

Як пояснювалося раніше, ШІ значно підвищує ефективність роботи складу – процеси виконуються швидше та з меншою кількістю помилок. Це безпосередньо впливає на витрати. Наприклад, оптимізоване за допомогою ШІ планування маршрутів для працівників складу або роботів може значно скоротити час комплектування замовлень, дозволяючи обробляти більше замовлень за зміну (вища пропускна здатність). Витрати на персонал можна заощадити або краще використовувати, оскільки автоматизація звільняє працівників, дозволяючи їм більш продуктивно використовувати їх в інших сферах. Управління запасами за допомогою ШІ зменшує витрати на зберігання запасів, оскільки менше капіталу зв'язується в надлишкових запасах, а списання через псування або застарілі продукти зменшуються. Опитування показало, що багато логістичних компаній розглядають ШІ як можливість значно підвищити якість та продуктивність – понад половина компаній навіть вважають логістику новаторським сектором у цифровізації. Це означає, що галузь очікує, що ШІ зробить значний внесок у створення цінності.

Конкретні цифри підтверджують потенціал економії

Аналізи Accenture прогнозують, що використання штучного інтелекту може підвищити ефективність логістики більш ніж на 40% до 2035 року. Це призведе до величезного скорочення витрат, оскільки підвищення ефективності зазвичай означає досягнення більшої віддачі (виконання замовлень) з тими ж або меншими витратами (час, персонал, простір). Навіть сьогодні конкретні проекти часто демонструють відносно швидку окупність інвестицій (ROI). Системи штучного інтелекту, які оптимізують транспортування або завантаження вантажівок, наприклад, можуть заощадити на витратах на пальне та уникнути порожніх рейсів, що дозволяє інвестиціям у програмне забезпечення окупитися всього за кілька років. Штучний інтелект також сприяє економії коштів, запобігаючи простоям (перебоям, що призводять до затримок доставки), наприклад, коли системи прогнозного обслуговування запобігають дорогим зупинкам машин на складі.

Пілотні проекти та бізнес-кейси: Коли штучний інтелект окупається у складській логістиці

Однак ці можливості стикаються з інвестиційними витратами та викликами. Придбання складських роботів, датчиків та програмного забезпечення для штучного інтелекту спочатку є дорогим. Не кожна компанія має фінансові ресурси Amazon, щоб інвестувати сотні мільйонів в автоматизацію. Багато осіб, які приймають рішення в галузі логістики, вагаються через високі інвестиційні витрати або відсутність ІТ-інфраструктури. Зокрема, менші та середні склади часто не мають необхідної цифрової основи (наприклад, наскрізного збору даних) для повного використання ШІ. Крім того, впровадження вимагає досвіду: експерти зі ШІ та аналізу даних користуються попитом, але їх мало та вони дорогі. Спочатку проекти ШІ можуть збільшити складність, що вимагатиме навчання співробітників та управління змінами.

У короткостроковій перспективі також можливі зміни витрат. Наприклад, збільшення використання ІТ-технологій підвищує витрати на безпеку даних та обслуговування систем. Бюджетні кошти необхідно виділяти на регулярні оновлення програмного забезпечення, перенавчання моделей (у випадку машинного навчання) та системи резервного копіювання. Витрати на інтеграцію, тобто інтеграцію рішень штучного інтелекту в існуючі системні ландшафти, також не слід недооцінювати. Oracle, наприклад, наголошує, що впровадження часто може бути складним і дорогим, особливо коли власні моделі машинного навчання потрібно навчати на власних даних.

Однак у довгостроковій перспективі більшість експертів очікують, що потенційна економія переважить інвестиції. Щойно компанія подолає початкові перешкоди, склад, що підтримується штучним інтелектом, зазвичай працює набагато економічніше. Існують також незначні фактори: сучасний автоматизований склад може ефективніше масштабуватися відповідно до зростання (обробка більшої кількості замовлень без необхідності лінійного збільшення штату). Це підвищує конкурентоспроможність – компанії залишаються конкурентоспроможними з точки зору термінів доставки та витрат, або навіть можуть диференціюватися завдяки особливо швидкому обслуговуванню. Крім того, процеси, оптимізовані за допомогою штучного інтелекту, допомагають скоротити терміни доставки, що, у свою чергу, може підвищити лояльність клієнтів та дохід (задоволені клієнти з більшою ймовірністю зроблять повторне замовлення).

Один цікавий аспект – це сталий розвиток, який також стає економічно значущим. Штучний інтелект сприяє більш екологічній роботі складів (наприклад, завдяки оптимальному використанню вантажних автомобілів, що заощаджує на поїздках, або уникненню надлишкових запасів, що зменшує перевиробництво). Оскільки сталий розвиток тепер також цінується інвесторами та клієнтами, це може опосередковано принести фінансові переваги (ключове слово: «Зелена логістика» як аргумент на користь продажу).

Підсумовуючи, ШІ впливає на витрати на запаси багатьма способами: витрати на персонал, витрати на запаси, витрати на помилки та витрати на простої – все це можна зменшити за допомогою ШІ. Однак це слід зважувати з інвестиційними та експлуатаційними витратами на системи ШІ. Компаніям необхідно враховувати, коли і де ШІ має для них фінансовий сенс. На практиці ми часто бачимо, як спочатку запускаються пілотні проекти для отримання конкретних даних. Зазвичай вони чітко демонструють, чи варто масштабувати. Оскільки технологія стає все більш доступною та прийнятною (хмарні сервіси, стандартні рішення), бар'єр входу зменшується.

Підсумовуючи, ШІ є конкурентним фактором у логістиці. Ті, хто інвестує на ранній стадії та стратегічно, можуть досягти лідерства у витратах або переваги в обслуговуванні. З іншого боку, компанії, які зволікають, ризикують стати менш ефективними в довгостроковій перспективі та втратити частку ринку. Тим не менш, впровадження не є тривіальним – воно вимагає переконливого бізнес-кейсу, обґрунтованого планування та часто підтримки керівництва, оскільки передбачає стратегічні рішення.

Підходить для цього:

• Ефективне планування та впровадження: AI, робототехніка та автоматизація в сучасних конструкціях зберігання

Регіональні відмінності: Німеччина, ЄС, США та Японія

Розробка та впровадження штучного інтелекту в складській логістиці різниться залежно від регіону та залежить від економічних умов, технологічних лідерів та політичних структур. Огляд ключових регіонів:

Німеччина та ЄС

У Німеччині логістичний сектор традиційно займає чільне місце та вважається порівняно інноваційним. Дослідження показують, що 22% німецьких логістичних компаній вже використовують штучний інтелект, а ще 26% мають конкретні плани щодо цього. Німецькі компанії вважають штучний інтелект особливо корисним у сферах прогнозування попиту, планування продажів та оптимізації транспорту. Тим не менш, лише близько 20% складів у Німеччині наразі значною мірою автоматизовані. Це означає, що більшість все ще працює переважно з ручними процесами. Проблеми часто полягають у складності системи та нестачі кваліфікованих працівників, що перешкоджає впровадженню нових технологій. Незважаючи на це, німецькі компанії значно інвестують у штучний інтелект для оптимізації процесів та збереження конкурентоспроможності.

Як Німеччина, так і Європейський Союз надають суттєву політичну підтримку технологіям штучного інтелекту. Німеччина запровадила стратегію розвитку штучного інтелекту та виділила мільярди євро на дослідження. Такі установи, як Інститути Фраунгофера (наприклад, IML у Дортмунді), спеціально працюють над рішеннями на основі штучного інтелекту для логістики. Такі концепції, як «Промисловість 4.0» та «Логістика 4.0», формують бачення, в якому ШІ відіграє ключову роль. ЄС, у свою чергу, планує розвивати ШІ та робототехніку в промисловості за допомогою таких програм, як «Горизонт Європа», та спеціальних проектів фінансування. Водночас Європа приділяє пильну увагу етичним рекомендаціям та регулюванню – ключовими прикладами є Європейська Комісія та Європейська регуляторна ініціатива щодо ШІ (Закон про ШІ). Це спрямовано на забезпечення надійного та безпечного використання ШІ, що також має вирішальне значення в логістиці (наприклад, захист даних працівників, стандарти безпеки для автономних систем).

США

Сполучені Штати вже давно є лідером у сфері автоматизації та досліджень штучного інтелекту, а також є домівкою для таких технологічних гігантів, як Google, Amazon, IBM та Microsoft, які стимулюють розвиток штучного інтелекту. Однак на практиці США не є значно більш автоматизованими, ніж Європа, коли йдеться про складську логістику. За оцінками, лише близько 20% складів у США мають високий рівень автоматизації. Тим не менш, висока вартість робочої сили та зростаючий дефіцит робочої сили в США зараз спонукають до значних інвестицій в автоматизацію. Великі компанії, такі як Amazon, Walmart та UPS, впроваджують системи на основі штучного інтелекту та виступають піонерами. США визнають, що технологія штучного інтелекту є важливою для того, щоб уникнути відставання у світовій конкуренції (особливо з Азією).

У політичному плані США мають дещо інші пріоритети – домінують приватні інвестиції та ініціативи. Державне фінансування менш централізовано контролюється, ніж у ЄС чи Китаї, але існують програми Міністерства оборони та Міністерства енергетики, які опосередковано підтримують дослідження штучного інтелекту (наприклад, для автономних транспортних засобів, що також корисно для логістики). Зовсім недавно стратегії ШІ обговорювалися також на національному рівні, зокрема для зміцнення промислової бази. Загалом можна сказати, що американські компанії прагматично просувають ШІ в логістиці, тоді як політики повільно намагаються створити основу для наздоганяння на міжнародному рівні.

Японія

Японія є піонером у робототехніці та автоматизації – у промисловості (наприклад, у виробництві автомобілів) щільність роботів становить 399 роботів на 10 000 працівників, що ставить її серед світових лідерів. Однак Японія дещо вагається у сфері складської логістики. Традиційні методи роботи та висока цінність людської праці довгий час призводили до порівняно обмеженої автоматизації складів. Але зараз це швидко змінюється, оскільки Японія стикається з гострими демографічними проблемами: молода робоча сила скорочується, а законодавчі обмеження щодо робочого часу змушують компанії впроваджувати рішення для автоматизації для підтримки продуктивності. Як наслідок, все більше японських фірм звертаються до сучасних складських рішень на базі штучного інтелекту. Уряд активно просуває це – «Нова стратегія робототехніки» спеціально заохочує використання роботів у секторах послуг, таких як логістика.

Крім того, Японія просуває концепцію Суспільства 5.0, суперзв'язаного суспільства, в якому штучний інтелект є повсюдним, прагнучи вирішити соціальні проблеми (такі як старіння населення). У цих рамках триває робота над автоматизованими вантажівками доставки, роботами-керованими системами завантаження та розвантаження, а також ланцюгами поставок, оптимізованими для використання штучного інтелекту. Ми вже бачимо, як японські логістичні центри оснащені безпілотними вилковими навантажувачами та конвеєрними системами, керованими штучним інтелектом. Хоча Японія, можливо, почала дещо пізніше, автоматизація на складах та використання штучного інтелекту, ймовірно, різко зростуть там у найближчі роки. У культурному плані сприйняття роботів дуже високе, що сприяє цій трансформації.

Китай та Південна Корея (для порівняння)

Хоча у запитанні цього прямо не вимагається, варто коротко розглянути: Китай активно інвестує в робототехніку та штучний інтелект і зараз є найбільшим у світі ринком промислових роботів. Понад 50% усіх нових роботів у світі встановлюється в Китаї. Китайський уряд значною мірою субсидує цей розвиток для модернізації своїх ланцюгів поставок. Зокрема, завдяки буму електронної комерції (Alibaba, JD.com тощо), Китай зазнав значного зростання в галузі автоматизованих складських рішень. Південна Корея, у свою чергу, вважається прихованим лідером в автоматизації складів: понад 40% її складів вже автоматизовані завдяки високій схильності до технологій та таким компаніям, як Coupang, які значною мірою залежать від штучного інтелекту. Такі країни слугують еталоном того, що можливо за умови послідовного впровадження технологій.

Європа (ЄС) в цілому

За деякими винятками, Європа приблизно нарівні зі США в цій галузі. У Європі такі країни, як Німеччина, Нідерланди та Скандинавія, мають хороші позиції з точки зору логістичних ІТ, тоді як іншим є що наздоганяти. ЄС намагається рівномірно стимулювати прогрес через спільні проекти (наприклад, GAIA-X для інфраструктури даних) та програми фінансування. Крім того, існують загальноєвропейські дослідницькі проекти в галузі штучного інтелекту для транспорту та логістики (наприклад, автономні колони вантажівок, регулювання дронів доставки тощо), які, природно, також впливають на склади, оскільки все взаємопов'язано.

Підсумовуючи: Німеччина/ЄС та США все ще відносно рівноправні у практичному використанні ШІ на складах – визнається значний потенціал, але значній частині галузі все ще бракує ШІ. Азія представляє неоднорідну картину: Китай та Південна Корея значно випереджають їх завдяки агресивному впровадженню, тоді як Японія наздоганяє. Регіональна політика та програми фінансування відіграють важливу роль: у той час як Китай та деякі частини Європи активно просувають ШІ через урядові ініціативи, приватний сектор є рушійною силою розвитку в США. Зрештою, усі спостерігають один за одним: хороші рішення приймаються на міжнародному рівні. Тому можна очікувати певного ступеня конвергенції – складська логістика є глобальною, а успішні концепції ШІ (чи то «Amazon Way» чи роботи Alibaba) поширюватимуться по всьому світу.

Автоматизовані склади 2050: Бачення стає реальністю

Погляд у майбутнє складської логістики зі штучним інтелектом та машинним навчанням обіцяє подальші захопливі розробки. Один з термінів, який постійно згадується, – це «розумний склад», тобто майже повністю оцифрований та інтелектуальний склад. У таких майбутніх сценаріях усі системи та машини взаємодіють одна з одною (ключові слова: Інтернет речей, IoT). Штучний інтелект діє як мозок, який керує цими мережевими пристроями. Можна уявити склад у 2050 році, де майже всі рутинні завдання автоматизовані: автономні транспортні засоби транспортують товари, роботи комплектують замовлення, дрони виконують перевірку запасів (наприклад, виявляють прогалини на полицях за допомогою камери), а системи штучного інтелекту контролюють усе в режимі реального часу.

Підходить для цього:

• Подальший розвиток та реоптимізація складської логістики: склади, автоматизація, робототехніка та штучний інтелект для нової ери ефективності

Потенційні події

Ми лише на початку того, чого може досягти штучний інтелект у логістиці. У майбутньому самонавчальні алгоритми зможуть оптимізувати цілі складські комплекси в режимі реального часу – динамічно адаптуючись до асортименту продукції, обсягу замовлень або навіть непередбачених подій (таких як раптове закриття кордонів чи дефіцит сировини). Генеративний штучний інтелект (відомий з ChatGPT та подібних програм) може допомогти в процесах планування, наприклад, шляхом розробки альтернативних сценаріїв для перебоїв у ланцюжку поставок. Робототехніка, ймовірно, стане ще більш універсальною: сьогодні у нас є спеціалізовані роботи для виконання певних завдань; у майбутньому людиноподібні роботи або надзвичайно гнучкі роботизовані системи зможуть працювати на складах, виконуючи широкий спектр завдань (захоплення, перенесення, керування транспортним засобом). Початкові підходи до цього (двоногі роботи як помічники на складі) вже тестуються.

Також удосконалюється співпраця людини та машини. Коботи могли б тісно співпрацювати з людьми без захисних кліток, а штучний інтелект міг би служити особистим помічником для кожного працівника складу – наприклад, за допомогою розумних окулярів доповненої реальності, які відображають всю необхідну інформацію працівнику в режимі реального часу (місце зберігання, наступний крок, попередження). Носимі пристрої на базі штучного інтелекту також могли б контролювати безпеку (наприклад, браслет вібрує, коли поруч знаходиться вилковий навантажувач). Все це спрямовано на покращення умов праці та подальше зменшення кількості помилок або нещасних випадків.

Звичайно, на цьому шляху також виникають виклики та етичні питання. Часто обговорюваним питанням є питання робочих місць: якщо все більше процесів на складі буде автоматизовано, що станеться з робочими місцями складських працівників? У короткостроковій перспективі певні завдання можуть зникнути – наприклад, знадобиться менше ручних комплектувальників, якщо роботи візьмуть на себе ці завдання. Дослідження прогнозують скорочення кількості людських робочих місць, особливо для простих, повторюваних завдань. Але водночас з'являються нові ролі: ШІ також створює нові робочі місця – просто інші. У майбутньому зростатиме потреба у спеціалістах з обслуговування робототехніки, аналізу даних або підтримки систем ШІ. Тож, хоча рутинна фізична праця зменшується, вимоги до технічної експертизи робочої сили зростають. Компанії зобов'язані перепідготовлювати та додатково навчати своїх співробітників, щоб вони могли ефективно робити свій внесок у середовище, що підтримується ШІ. Цікаво, що деякі компанії навіть повідомляють, що автоматизація дозволила їм розширитися та найняти більше персоналу, оскільки їхній бізнес виріс. Машина не обов'язково повністю позбавляє їх роботи, а часто лише монотонних та стресових її частин, дозволяючи людям виконувати більш кваліфіковані завдання.

Людина проти машини? Чому гібридні рішення домінуватимуть у складському господарстві

Етичні міркування також включають захист даних та прозорість. Штучний інтелект на складах збирає велику кількість даних, таких як дані про продуктивність працівників (темпи комплектування, схеми переміщення) або про моніторинг навколишнього середовища. Тут з персональними даними необхідно поводитися ретельно, щоб захистити конфіденційність та тримати спостереження на робочому місці в розумних межах. Рішення, прийняті ШІ, повинні бути зрозумілими – наприклад, якщо алгоритм диктує, скільки працівник повинен виробляти, необхідні прозорі критерії для забезпечення справедливості. У цьому контексті ЄС наголошує на надійному ШІ – алгоритмах, які є поясненними, справедливими та надійними.

Ще одним важливим питанням є безпека: автономні роботи та системи штучного інтелекту повинні бути розроблені таким чином, щоб вони не становили небезпеки для людей. Це вимагає дотримання технічних стандартів та тестування (наприклад, самокерований вилковий навантажувач повинен надійно зупинятися у 100% випадків, якщо на його шляху є людина). Кібербезпека також стає дедалі важливішою: мережевий склад може стати об'єктом хакерських атак, тому системи штучного інтелекту повинні бути захищені від маніпуляцій.

У майбутньому можна навіть уявити собі повністю автономні склади, що працюють без освітлення вночі, живиться виключно машинами. Люди переважно виконуватимуть функції моніторингу. Однак у найближчому майбутньому люди залишатимуться ключовим компонентом – хоча б для забезпечення гнучкості та можливостей вирішення проблем у непередбачених ситуаціях. Тому гібридне рішення (людина + штучний інтелект), ймовірно, буде шляхом уперед протягом наступних кількох десятиліть.

Майбутнє складської логістики: Чому штучний інтелект зараз стає незамінним

Подальші виклики полягають у практичному впровадженні: багато компаній стикаються з питанням, як впровадити штучний інтелект. Стандартів бракує, існує безліч постачальників, а успіх залежить від хорошої якості даних. Ті, хто має погані або неповні дані, не отримають хороших результатів зі штучним інтелектом («сміття на вході, сміття на виході»). Для створення справді безперебійного, інтелектуального ланцюга поставок необхідно забезпечити сумісність між різними системами (наприклад, штучним інтелектом на складі та штучним інтелектом в управлінні транспортом).

Тим не менш, тенденція очевидна: штучний інтелект стає дедалі важливішим у складській логістиці. Через десять років значна частина того, що зараз є пілотним проектом, стане звичайним явищем. Компанії, які розпочинають сьогодні, отримують цінний досвід і можуть масштабувати свої рішення. Політики в багатьох країнах сприяють цьому розвитку, оскільки вони визнають, що логістика є ключовим сектором для економіки в цілому, а штучний інтелект є важелем, який допоможе зробити цю важливу галузь більш ефективною та стійкою.

Інтеграція штучного інтелекту та машинного навчання у складську логістику вже розпочалася, і досяглися помітні успіхи в ефективності та швидкості. Вона вимагає інвестицій та трансформації, але пропонує величезні можливості – від економії коштів та покращення обслуговування клієнтів до нових бізнес-моделей. Регіональні відмінності з часом зменшуватимуться, оскільки передовий досвід буде запроваджено в усьому світі. Майбутнє обіцяє ще розумнішу, значною мірою автоматизовану складську логістику, де люди та машини тісно співпрацюватимуть. Водночас ми повинні відповідально керувати цими змінами – залучаючи співробітників, забезпечуючи безпеку технологій та дотримуючись етичних принципів. Якщо нам це вдасться, ми можемо очікувати на світ логістики, який буде набагато ефективнішим, гнучкішим та стійкішим, ніж будь-що, що ми знали в минулому.

☑ 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

 

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus