Uczenie maszynowe – optymalizacja procesów w logistyce

Uczenie maszynowe przekształca branżę logistyczną proponując rozwiązania przyspieszające procesy, wspierające prognozowanie popytu i zarządzanie zapasami, a w dobie logistyki 4.0 i cyfryzacji odgrywa niebagatelną funkcję w przezwyciężaniu trudności w łańcuchu dostaw.

Czym jest uczenie maszynowe? Jakie korzyści dla logistyki zapewnia to wdrożenie oraz o tym, jakie wyzwania stają przed tą innowacją – to treści, które poruszymy w tym artykule – zapraszamy!

Czym jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe (ML, Machine Learning) to gałąź sztucznej inteligencji, która dotyczy tworzenia algorytmów na podstawie dostępnych danych i posługiwania się modelami umożliwiającymi uczenie się maszyn i komputerów, bez konieczności ręcznego programowania. Umiejętność analizowania znacznych ilości danych przyczynia się do identyfikacji wzorców i przygotowywania modeli, a to skutkuje możliwością uczenia się z nich, podejmowania autonomicznych decyzji lub przewidywania wyników, co przekłada się na automatyzację wielu procesów logistycznych. Działanie autonomicznych systemów wykorzystujących ML jest nadzorowane przez ludzi, którzy monitorują ich ruchy i mogą interweniować w przypadku niespodziewanych lub błędnych działań.

Uczenie maszynowe w zależności od ograniczeń związanych z danym problemem, rodzaju i ilości dostępnych danych oraz celów analizy dzielimy na trzy główne rodzaje: uczenie nadzorowane (z ang. Supervised Learning), uczenie nienadzorowane (z ang. Unsupervised Learning) i uczenie się wzmacniane (z ang. Reinforcement Learning).

Uczenie nadzorowane

Maszyna jest trenowana na podstawie oznaczonych danych wejściowych z przypisanymi wynikami i na tej podstawie uczy się opracowywać model przyporządkowujący zasoby jednego systemu do zasobów drugiego, ucząc się prognozować wyniki na podstawie tych danych. Następnie algorytm przechodzi testy oparte o nowe dane.

Uczenie nienadzorowane

Nauka odbywa się bez dostarczenia maszynie oczekiwanych wyjść, czyli bez znanych wyników i celów. Zamiast tego, maszyna uczy się samodzielnie grupować dane, odkrywać ukryte struktury i wykrywać wzorce.

Uczenie przez wzmacnianie

Uczenie się wymaga interakcji z otoczeniem, w którym metodą prób i błędów maszyna uczy się podejmować decyzje oraz otrzymuje informacje zwrotne w postaci kar i nagród, które sygnalizują o skuteczności podejmowanych działań. W ten sposób system odkrywa działania prowadzące do pozytywnych wyników.

Podstawowe elementy procesu uczenia maszynowego

System uczenia maszynowego buduje kilka zasadniczych składowych, które współpracując ze sobą umożliwiają sprawną analizę danych, naukę, przewidywanie prognoz oraz podejmowanie decyzji. Uczenie maszynowe nie istnieje bez:

• danych – to podstawa procesu, na podstawie danych tekstowych, numerycznych, obrazowych, dźwiękowych i innych odbywa się stosowana analiza i powstają wnioski,
• modelu – to narzędzie, które zapewnia komputerom naukę na podstawie danych, dopasowywanie się do wzorców i przewidywanie rezultatów bazujących na tych wzorcach; dzięki treningom model osiąga wysoką precyzję i efektywność w działaniach,
• treningu – to ciąg powtarzających się działań, podczas których model uczy się z danych rozpoznawać wzorce, ograniczać różnice pomiędzy swoimi przewidywaniami, a rzeczywistymi wynikami, to proces, który podlega ciągłej ocenie wydajności.

Schematy uczenia maszynowego to matematyczne procedury, które umożliwiają modelom na uczenie się oparte o dane. Schematy te różnią się od siebie w zależności od tego jaki problem będzie rozwiązywany i jaki jest rodzaj dostępnych informacji. W trakcie uczenia maszynowego występuje wiele etapów, których głównym celem jest przemiana tzw. surowych danych w przydatne wzory przeznaczone do monitorowania, przewidywania i segregacji.

Uczenie maszynowe w logistyce – główne obszary zastosowania

Uczenie maszynowe w logistyce to zbiór narzędzi, które mogą znacząco wpłynąć na zarządzanie i optymalizację procesów logistycznych poprzez:

• wsparcie operacji analizowania danych,
• możliwość rozpoznania nieprawidłowości na wczesnym stadium rozwoju,
• przewidywanie popytu i kosztów,
• optymalizację transportu, w tym wskazywanie najkrótszej trasy do celu, zarówno od momentu złożenia zamówienia do chwili otrzymania dostawy, jak również podczas organizowania transportu wewnętrznego w magazynie, np. za pomocą robotów samojezdnych,
• monitorowanie stanu technicznego urządzeń logistycznych,
• pomoc w opracowaniu najlepszego układu magazynu i wytyczeniu poszczególnych stref,
• automatyzację zarządzania miejscami składowania oraz kompletacji,
• kontrolę danych przepływających w łańcuchu dostaw w czasie rzeczywistym,
• analizowanie zachowania i potrzeb odbiorców i pomoc w tworzeniu spersonalizowanych ofert na podstawie historii zakupów,
• śledzenie statusów dostaw.

Na podstawie tych zalet można jednoznacznie stwierdzić, że uczenie maszynowe zapewnia duże wielowymiarowe wsparcie nowoczesnym systemom logistycznym, stając się jednocześnie synonimem rozwoju i postępu.

Wyzwania uczenia maszynowego

Wdrożenie ML w logistyce skutkuje wieloma rewolucyjnymi korzyściami, ale aby narzędzie to było skuteczne, należy mieć na uwadze zwłaszcza aspekty związane z bezpieczeństwem, jakością danych oraz połączeniem tego narzędzia z istniejącymi systemami.

Bezpieczeństwo

Zbieranie, przetwarzanie i przechowywanie danych – często wrażliwych i mających strategiczne znaczenie dla biznesu – wymaga podjęcia szczególnych środków ostrożności, które maja na celu ich ochronę przed nieautoryzowanym dostępem i kradzieżą. Dodatkowo ważne, by przestrzegać przepisów i regulacji związanych z ochroną danych osobowych, takich jak RODO.

Jakość i dostępność danych

Poziom prawdziwości surowych danych wpływa na jakość wyników, dlatego firmy powinny dołożyć wszelkich starań, by informacje potrzebne do treningu modeli ML były zweryfikowane i kompletne pod kątem prawdziwości i aktualności.

Połączenie z istniejącymi systemami

Integracja pomiędzy technologią ML, a aktualnie wykorzystywanymi systemami i oprogramowaniem magazynowym wspierającym procesy intralogistyczne, takimi jak ERP lub WMS jest konieczna do tego, by zapewnić płynne działanie wszystkich narzędzi, ale może być czasochłonna, skomplikowana i kosztowna.

Przyszłość logistyki, a uczenie maszynowe – wnioski

Rosnąca popularność technologii uczenia maszynowego i innych narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji w logistyce dowodzi, że zainteresowanie optymalizacją procesów w łańcuchu logistycznym zwiększa się. Nic dziwnego, wdrożenie cyfrowych narzędzi to szansa na wzrost produktywności, wizja znacznej redukcji kosztów, a także osiągnięcia i utrzymania konkurencyjności w warunkach szybko zmieniających się potrzeb rynkowych. To również sposobność na efektywniejsze wykorzystanie zasobów i okazja wcześniejszego zareagowania na potencjalne zakłócenia. Jednak, aby w pełni wykorzystać potencjał uczenia maszynowego, należy wziąć pod uwagę także trudności, które można napotkać zarówno w momencie planowania wdrożenia, jak i podczas korzystania z profitów, które zapewnia.