Rola sztucznej inteligencji w logistyce

Dynamika zmian technologicznych w obrębie logistyki i przemysłu jest ogromna, a wykorzystanie sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej powszechne. Wynalezienie maszyny parowej, elektryczność czy wreszcie Internet to bezapelacyjnie kamienie milowe, które zmieniały obraz świata. Czy sztuczna inteligencja to prawdziwy game-changer?

Co definiujemy jako sztuczną inteligencję i jaką rolę odgrywa w logistyce? Czy można wyróżnić benefity wynikające z jej bezpośredniego zastosowania w procesie magazynowania? Zapraszamy do lektury!

Czym jest sztuczna inteligencja?

Nazwy sztuczna inteligencja (ang. Arificial Intelligence – AI) po raz użył publicznie John McCarthy podczas konferencji w 1956 roku. Termin ten odnosi się do tworzenia systemów, programów komputerowych i maszyn zdolnych do imitowania ludzkiej inteligencji, zaprogramowanych na:

• uczenie się, czyli zdobywanie informacji oraz zasad korzystania z nich,
• rozumowanie, czyli ocenę, analizę reguł, zwyczajów i wyciągania wniosków.

Zaprojektowane schematy są wyposażone w umiejętności planowania oraz wykonywania określonych zadań, przy których może pracować człowiek.

Szczególna użyteczność sztucznej inteligencji przejawia się w umiejętności analizowania przez nią dużej ilości danych w szybkim tempie oraz w przypadku wykonywania działań powtarzalnych lub wymagających szczególnej precyzji. W wielu sytuacjach sztuczna inteligencja potrafi przetworzyć o wiele więcej informacji, a w tym: zidentyfikować wzorce w danych, wyciągnąć trafniejsze wnioski i popełnić przy tym mniej błędów niż człowiek.

Sztuczna inteligencja w logistyce

Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji możliwe stają się usprawnienie i unowocześnienie procesów logistycznych, co stanowi milowy krok w ewolucji przemysłu 4.0. Integracja osiągnięć sztucznej inteligencji jest szczególnie zauważalna w następujących obszarach łańcucha dostaw:

Wsparcie systemu ERP i WMS

System ERP to oprogramowanie ułatwiające zarządzanie i planowanie zasobami przedsiębiorstwa. Natomiast program WMS rozszerza możliwości optymalizacji obiektu poprzez monitorowanie działań zachodzących bezpośrednio na ładunkach, dotyczących przyjęcia, składowania, kompletacji i wydawania. Dzięki ułożonym algorytmom oraz robotom możliwa jest kontrola obecnych, minimalnych i maksymalnych stanów magazynowych, uzyskanie wiedzy na temat stopnia wykorzystania materiałów czy o złożonych zamówieniach. To sprawniejsza i dokładniejsza inwentaryzacja oraz kierowanie ładunków do najdogodniejszej lokalizacji, biorąc pod uwagę optymalne wykorzystanie przestrzeni składowania oraz założenia oczekiwanej rotacyjności towaru.

Prognozy trendów konsumenckich

Dostarczając sztucznej inteligencji dane na temat funkcjonowania przedsiębiorstwa można uzyskać prognozę na temat przyszłych zamówień a także przygotować harmonogram dostaw biorąc pod uwagę stan zapasów – uniknąć nadmiernego magazynowania, a jednocześnie zapobiec brakom. Tu na szczególną uwagę zasługuje analiza z wykorzystaniem Big Data, które są tak obszernymi i zmiennymi zbiorami danych, że przetworzenie ich przy udziale człowieka byłoby niemożliwe. Dzięki technologii sztucznej inteligencji prognozowanie popytu jest osiągalne.

Kontrola jakości produkcji

Wykrywanie wad i odchyleń produktów od założonej normy to zadanie wymagające od inspektora jakości skupienia i dokładności, wymagające wielu nakładów pracy i czasu. Wykonując cały proces za pomocą sztucznej inteligencji można zapewnić ciągłość produkcji niezawodnie nawet przez 24 godziny. Przy użyciu tej technologii zachodzi wysokie prawdopodobieństwo optymalizacji pracy ludzi, którzy nie muszą wykonywać żmudnych, powtarzalnych operacji.

Koordynacja transportu

Sztuczna inteligencja na podstawie zgromadzonych i przetworzonych informacji jest w stanie wytyczyć najbardziej optymalną trasę transportu ładunku z punktu A do punktu B. Natomiast, w przypadku konieczności zmiany drogi może szybko skorygować szlak w czasie rzeczywistym, uwzględniając aktualne wiadomości pochodzące z lokalizatorów GPS, systemów drogowych czy informacji o pogodzie. Te umiejętności wpływają na sprawniejsze działanie całego łańcucha dostaw, umożliwiają zawiadamianie klientów o czasie dostawy ładunków oraz przekładają się na realne oszczędności: krótsza droga, to potencjalnie niższe wydatki na paliwo czy wynagrodzenia spedytorów. Optymalizacja trasy to również pomoc w zachowaniu odpowiedzialności za środowisko naturalne.

Sztuczna inteligencja w automatycznych magazynach

Automatyzacja magazynów i wykorzystywanie sztucznej inteligencji to czynności, które w ostatnich latach zyskały na popularności. Dzieje się tak w związku z wybuchem pandemii COVID-19 i ograniczeniem dostępu do pracowników oraz z uwagi na naturalne dążenie przedsiębiorstw do zwiększenia wydajności, poprawy wskaźników produktywności i konkurencyjności w branży. Synergia zautomatyzowanego magazynu oraz sterującej nim technologii sztucznej inteligencji pozwala na powstanie obiektu z systemem, którym można zarządzać z precyzją i sprawnością niemożliwymi do osiągnięcia tradycyjnymi metodami.

Poniżej prezentujemy kilka zalet wynikających z zastosowania sztucznej inteligencji w magazynach automatycznych:

• Maksymalizacja wydajności  i szybkości – sztuczna inteligencja analizuje dane i dostosowuje procesy składowania i odszukiwania ładunków, co bezpośrednio wpływa na efektywność zarządzania zapasami i skrócenie czasu oczekiwania klienta na dostawę; dodatkowo wyposażone w system zarzadzania flotą wózki widłowe mogą dostarczać danych na temat stopnia użycia poszczególnych maszyn, co bezpośrednio przekłada się na możliwości zmniejszenia liczby urządzeń intralogistycznych czyli redukcję kosztów stałych;
• Minimalizacja błędów – zaprogramowane roboty wyposażone w sztuczną inteligencję szybko i z dużą precyzją odnajdują, pobierają i kompletują towary więc obniża się współczynnik strat i pomyłek, a zwiększa staranność w zarządzaniu stanami magazynowymi;
• Poprawa bezpieczeństwa – zadania zagrażające zdrowiu lub życiu oraz powtarzalne i monotonne czynności wykonują roboty przy udziale sztucznej inteligencji, co zmniejsza ryzyko wypadku pracowników oraz chroni ich przed dolegliwościami chorób zawodowych;
• Decyzyjność oparta o dane – sztuczna inteligencja pozwala zarządzającym na podjęcie decyzji dotyczących np. zamówień na podstawie przeanalizowanych informacji oraz przewidywanych prognoz, które także poparte są dokładną analizą rynku;
• Optymalizacja przestrzeni – zaprojektowane magazyny automatyczne mają na celu zwiększenie dostępnej przestrzeni do maksimum w celu obniżenia kosztów przechowywania towarów.

Sztuczna inteligencja w logistyce – podsumowanie

Podsumowując, szybko zmieniające się potrzeby klientów oraz dążenie do najwyższego poziomu wykorzystania powierzchni magazynu wraz z zapewnieniem precyzji i szybkości w kompletowaniu zamówień mogą być zaspokojone z wykorzystaniem magazynów automatycznych, zarządzanych przez technologie związane ze sztuczną inteligencją. Dodatkowo, sztuczna inteligencja zwiększa konkurencyjność, ponieważ oddziałuje na usprawnienie procesów w łańcuchu dostaw logistycznych – optymalizuje transport, pomaga w zaplanowaniu dostaw, monitoruje stany magazynowe, wspiera codzienne działania w magazynach oraz odciąża ludzi w trudnych i niebezpiecznych pracach.