Sztuczna inteligencja w logistyce
Planowanie, realizacja i kontrola przepływu surowców i wyrobów gotowych, tak by bezpiecznie i na czas trafiły w ręce odbiorców, to trudne zadanie. Do niedawna skomplikowane łańcuchy dostaw działały sprawnie wyłącznie dzięki zaawansowanym umiejętnościom specjalistów z obszaru logistyki. Jednak w ostatnich latach ludzie coraz częściej sięgają po wsparcie sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence, AI) dla zapanowania nad tą złożoną materią.
Wdrożenie AI to droga ku poprawie sprawności działania firm logistycznych. Specjaliści szacują, że wczesne zaadaptowanie sztucznej inteligencji jako strategii zarządzania łańcuchem dostaw jest w stanie zwiększyć zysk przedsiębiorstwa o ponad 5%.
Raport agencji konsultingowej McKinsey w 2018 r. wymienia cztery obszary logistyczne, w których AI jest wykorzystywana na największą skalę. Są to: obsługa klienta, rozwój usług i produktów, marketing i sprzedaż oraz – co interesuje nas najbardziej - optymalizacja łańcucha dostaw (zwłaszcza dzięki stosowaniu programów do planowania tras, prognozowaniu popytu i sprzedaży, automatyzacji procesów magazynowych, inspekcji dostaw pod kątem wad i uszkodzeń).
Sztuczna inteligencja pomaga poprawić wydajność i dokładność magazynowania
Dzięki automatyzacji procesów magazynowania przez sztuczną inteligencję możliwa jest poprawa ich wydajności i dokładności. AI może śledzić zautomatyzowane linie transportowe i roboty wykorzystywane do przemieszczania towarów wewnątrz magazynu i czuwać nad tym, by trafiły one do właściwych lokalizacji. Ponadto jest w stanie podglądać produkty podczas kompletacji i pakowania oraz wykrywać błędy, co przekłada się na wyższą dokładność realizacji zleceń i skrócenie czasu niezbędnego do realizacji zamówień. Dzięki monitorowaniu warunków panujących w magazynie może identyfikować te obszary, które wymagają poprawy.
Oto przykład: kontrola wizualna oparta na sztucznej inteligencji jest w stanie niezawodnie wykryć uszkodzone towary na przenośniku taśmowym (oszczędzając czas i pieniądze oraz zapobiegając potencjalnym zagrożeniom bezpieczeństwa), a także wady produktów, zanim dotrą do klientów (zwiększając ich zadowolenie i ograniczając liczbę zwrotów).
Przyszłością są roboty wyposażone w sztuczną inteligencję i algorytmy głębokiego uczenia się (ang. deep learning), dzięki którym będą w stanie podejmować inteligentne, autonomiczne decyzje dotyczące identyfikacji, analizy i liczenia towarów, a także ich przenoszenia i transportu. Oparte na AI roboty kompletujące, roboty ładujące i coboty (roboty współpracujące) zaczynają kształtować przyszłość intralogistyki. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji nie tylko zwiększają szybkość kompletacji o 200 do 300 procent, ale także pomagają pracownikom kompletującym pracować szybciej i dokładniej.
Sztuczna inteligencja przewiduje zmiany popytu
Skuteczne zarządzanie magazynem i sprawne działanie łańcuchów dostaw zależy od właściwego rozporządzania zapasami. Jeśli podaż nie zaspokaja popytu, na marne idą czas i pieniądze producenta, a klienci przenoszą się do innych, bardziej niezawodnych dostawców. I na odwrót: znaczna przewaga podaży nad popytem oznacza wyczerpywanie krytycznych zasobów przedsiębiorstwa, które można by przeznaczyć na produkcję chętniej kupowanych produktów.
Sztuczna inteligencja redukuje te zagrożenia, a jej zdolności predykcyjne pomagają we właściwej alokacji środków. Samouczące się algorytmy oparte na AI mogą być wykorzystywane do oceny dużych ilości danych (big data), które opisują zachowania klientów w przeszłości. Rozpoznając określone wzorce, system jest w stanie z dużym prawdopodobieństwem przewidzieć wystąpienie określonych zdarzeń wpływających na popyt (np. zmian pogody albo pojawiania się nowych trendów w mediach społecznościowych) i wygenerować komputerowe modele systemu logistycznego w określonym czasie w przyszłości. Co więcej, może również uczyć się na podstawie minionych danych, aby z czasem poprawić swoją dokładność. Dzięki temu logistycy są w stanie podejmować trafniejsze decyzje dotyczące przyszłych działań w tej dziedzinie.
Tę zdolność AI doceniają już dziś rynkowi giganci. Przykładem może być Amazon; algorytmy sztucznej inteligencji, które analizują zarówno preferencje klientów, jak i przebieg operacji logistycznych, pomagają firmie określić popyt na określone produkty nawet z 18-miesięcznym wyprzedzeniem. W ten sposób przedsiębiorstwo z branży e-commerce jest w stanie przygotować niezbędną powierzchnię magazynową, liczbę ciężarówek lub pracowników magazynowych do obsługi określonych zleceń albo zaplanować alokację towaru bliżej odbiorcy.
Zalety AI docenił również UPS, który od kilku lat wykorzystuje sztuczną inteligencję do przewidywania popytu na przesyłki świąteczne. Firma odkryła, że AI jest szczególnie sprawna w prognozowaniu skokowego wzrostu liczby zamówień w ostatniej chwili. Jest to ważne, ponieważ UPS może wtedy podjąć kroki w celu zapewnienia wystarczającej przepustowości swych kanałów przesyłowych, tak by uniknąć opóźnień i zakłóceń w dostawach.
Sztuczna inteligencja upraszcza i skraca proces dystrybucji
W warunkach globalnej gospodarki i międzynarodowej spedycji klienci i firmy nie zawsze mogą liczyć na otrzymanie zamówionego towaru w ściśle określonym terminie, gdy nieoczekiwane przestoje opóźnią realizację zlecenia. Odpowiedzią może być sztuczna inteligencja wprzęgnięta w proces automatycznej analizy danych zmiennych, m.in. dzięki wykorzystaniu inteligentnych czujników i danych GPS śledzących lokalizację produktów w całym procesie dystrybucji.
AI może być wykorzystana do planowania na bieżąco optymalnych tras przejazdów floty transportowej, ale również do wdrażania ogólnych zasad sprzyjających oszczędnościom. Firma UPS na podstawie analizy danych zdecydowała się maksymalnie ograniczyć liczbę skrętów w lewo przez jej pojazdy dostawcze (aby nie tracić czasu i spalać mniej paliwa); udało się to w 90% przypadków, co zaowocowało oszczędnościami na poziomie 37 mln litrów paliwa rocznie.
To nie wszystko: sztuczna inteligencja w całkiem niedalekiej przyszłości pozwoli jeszcze bardziej zniwelować opóźnienia w procesie dystrybucji dzięki sterowaniu pojazdami autonomicznymi. Taka technologia będzie pozbawiona wielu słabości konwencjonalnego transportu (związanego choćby z ograniczeniami czasu prowadzenia pojazdów przez kierowców), a dzięki stałej analizie sytuacji na drodze i natychmiastowemu wprowadzaniu korekt redukowałaby ryzyko wystąpienia opóźnień związanych z korkami, objazdami, a nawet awariami. Jeszcze skuteczniejsze będzie wykorzystanie dronów dostawczych (stosowanych w ograniczonej skali już dzisiaj, np. przez Amazona) kierowanych przez sztuczną inteligencję, które będą w stanie dokładniej i wydajniej nawigować do miejsca docelowego, omijać przeszkody i wybierać najbardziej efektywną trasę, a także komunikować się ze sobą w celu uniknięcia kolizji.
Awaria ściśle zaplanowana
Sztuczna inteligencja jest w stanie z dużym prawdopodobieństwem przepowiedzieć termin... awarii urządzeń i systemów. To ważna funkcja, bowiem pozwala menedżerom przygotować alternatywne metody produkcji/transportu do czasu przywrócenia sprawności sprzętu. Prognozy te są tworzone przy użyciu inteligentnych czujników i „wirtualnych bliźniaków” urządzeń i systemów, co umożliwia testowanie ich zachowania nawet w ekstremalnych (ale wygenerowanych komputerowo)
Firmy mogą również zautomatyzować fakturowanie dzięki analizie predykcyjnej sztucznej inteligencji. Przyszłe salda mogą być obliczane dla nowych faktur, ponieważ AI rozpoznaje wzorce otrzymywanych płatności i wydatków firmy.
Podsumowanie
Korzyści zapewniane przez AI oraz stały postęp technologiczny rozszerzający jej możliwości sprawiają, że będzie odgrywać ona coraz większą rolę w logistyce. Przedsiębiorstwa dla utrzymania swojej rynkowej konkurencyjności będą musiały inwestować we wdrażanie sztucznej inteligencji w swoje łańcuchy dostaw. Nadchodząca zmiana technologiczna wpłynie na sposób zarządzania magazynami, przyspieszając pracę i ograniczając liczbę błędów. Dzięki automatyzacji i autonomizacji operacji firmy będą mogły skupić znacznie więcej zasobów na ulepszaniu procesów oraz opracowywaniu skuteczniejszych strategii.
Autor wpisu:
