Sztuczna inteligencja w logistyce pomaga zoptymalizować procesy magazynowe

Sztuczna inteligencja w logistyce i przykłady jej zastosowania

11 sierpień 2020

Sztuczna inteligencja w logistyce to zagadnienie, którego rozwój przyczynia się do radykalnych zmian w sposobie funkcjonowania łańcucha dostaw. Pozwala ona firmom przejść z postawy „reaktywnej”, w której operacje logistyczne były dostosowywane do aktualnego zapotrzebowania, do podejścia „proaktywnego”, w którym przedsiębiorstwa korzystają z olbrzymiej ilości danych i na ich podstawie planują działanie, starając się przewidzieć rynkowe trendy i zachowania klientów.

W tym artykule przedstawimy przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w logistyce oraz korzyści, które się z tym wiążą.

Sztuczna inteligencja, czyli rozwój systemów IT

Przyjrzyjmy się elementom składającym się na sztuczną inteligencję maszyn, które umożliwiają im autonomiczne funkcjonowanie bez udziału człowieka:

  • Algorytmy: uporządkowany ciąg operacji i kalkulacji prowadzący do rozwiązania określonego zadania.
  • Oprogramowanie: zestaw instrukcji przeznaczonych dla komputera (maszyny, robota itd.), które służą do wykonywania określonych celów.
  • Machine Learning: zdolność samouczenia się maszyn. Tego typu urządzenia mogą pracować z ogromnymi ilościami danych i na podstawie ich analizy doskonalić swoje działanie.

Sztuczna inteligencja w logistyce: przykłady zastosowania

Stopień możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji w logistyce znajduje się dopiero w fazie początkowej. Nowe metody są wciąż opracowywane i w ciągu najbliższych lat należy spodziewać się kolejnych innowacyjnych rozwiązań. Jednak już teraz można wskazać obszary, w których znalazła ona szerokie zastosowanie. Oto one:

1. Analiza i prognozowanie trendów rynkowych

Logistyka 4.0, efekt zachodzącej czwartej rewolucji przemysłowej, to między innymi ekspansja analityki i koncepcji big data. W jej ramach sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do przetwarzania ogromnej ilości danych pochodzących z najróżniejszych źródeł, zarówno wewnętrznych (np. historia sprzedażowa produktu), jak i zewnętrznych (sieci społecznościowe, media itp.).

Rezultatem analiz są dokładne informacje na temat zachowania i potrzeb klientów, co pozwala projektować znacznie precyzyjniejsze prognozy trendów rynkowych. Dzięki temu firmy mogą sprawniej zarządzać procesami logistycznymi w trakcie sezonowych szczytów sprzedażowych czy unikać sytuacji, w których może dojść do wystąpienia braku zapasów w magazynie.

2. Magazyny automatyczne

Sztuczna inteligencja pomogła w pełni rozwinąć potencjał automatyzacji procesów magazynowych. Dzięki niej możliwe stało się zorganizowanie i skoordynowanie pracy robotów magazynowych z systemami zarządzania magazynem.

Efektem tej współpracy jest wydajniejsze rozdysponowywanie dostępnych zasobów w ramach procesów logistycznych i skuteczniejsze planowanie operacji związanych z przepływem oraz rozmieszczeniem zapasów. Dodatkowo dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji eliminuje się ryzyko występowania pomyłek spowodowanych działaniem czynnika ludzkiego. Dotyczy to przede wszystkim błędów w procesie kompletacji zamówień oraz sytuacji, w których dochodzi do uszkodzenia ładunku poprzez jego niewłaściwą obsługę.

Przykładem zastosowania sztucznej inteligencji w logistyce jest automatyczny system Pallet Shuttle
Przykładem zastosowania sztucznej inteligencji w logistyce jest automatyczny system Pallet Shuttle

3. Analiza i optymalizacja przepływu towarów

Zadanie, jakie spełnia sztuczna inteligencja w logistyce, to także opracowywanie najbardziej wydajnych metod przepływu towarów zarówno w magazynie, jak i w fazie ich dystrybucji:

  • Logistyka wewnętrzna: system zarządzania magazynem rejestruje wszystkie czynności i procesy odbywające się w magazynie. Oprogramowanie analizuje zebrane dane i za ich pomocą planuje, w jaki sposób stosowane urządzenia (roboty, systemy automatyczne i półautomatyczne) będą obsługiwać ładunki.
  • Logistyka zewnętrzna: zarządzanie flotą transportową i dystrybucja zamówień odbywa się w oparciu o gromadzone przez sztuczną inteligencję informacje na temat natężenia ruchu lub warunków drogowych. Na ich podstawie optymalizowane są trasy i czasy przejazdów przewoźników.

4. Większa kontrola nad przepływem informacji w łańcuchu dostaw

Zastosowanie sztucznej inteligencji w logistyce umożliwia zapanowanie nad olbrzymią ilością generowanych danych. Stwarza to ogromne możliwości dla firm, ponieważ otrzymują narzędzie pozwalające zidentyfikować nowe obszary, których optymalizacja może znacząco przełożyć się na większą wydajność procesów logistycznych i wyższą jakość oferowanych usług. Oto przykładowe korzyści, jakie wiążą się z większą kontrolą nad przepływem informacji:

  • Automatyczne nadzorowanie stanem zapasów: oprogramowanie na bieżąco monitoruje zapasy w magazynie i samodzielnie podejmuje decyzje np. o potrzebie zaopatrzenia spowodowanej ryzykiem wystąpienia braków produktu.
  • Identyfikowalność: w przypadku prowadzenia identyfikacji i śledzenia produktów sztuczna inteligencja dzięki uzyskanym danym może zdecydować np. o zmianie trasy przesyłki, aby ta szybciej dotarła do klienta.
  • Kontakt z klientami za pośrednictwem chatbotów: te programy komputerowe pełnią rolę wirtualnych asystentów, które dzięki sztucznej inteligencji są w stanie prowadzić rozmowy z ludźmi w języku naturalnym. Potrafią rozpoznać sens zadawanych pytań i udzielić na nie prawidłowej odpowiedzi, uzyskując tym samym informacje na temat potrzeb klientów. Ich ogromną zaletą jest to, że mogą prowadzić wiele rozmów jednocześnie.

Logistyka algorytmów

Przyszłość jest klarowna – sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz większą rolę w logistyce. Korzyści związane ze jej stosowaniem są tak znaczące, że przedsiębiorstwa będą musiały zainwestować we wdrożenie sztucznej inteligencji w swoje łańcuchy dostaw, aby pozostać konkurencyjnymi na rynku.

Nadchodząca zmiana technologiczna wpłynie na sposób zarządzania magazynami. Sztuczna inteligencja w logistyce nie tylko przyśpieszy wykonywaną pracę i zminimalizuje występowanie błędów – dzięki automatyzacji i autonomizacji operacji firmy będą mogły skupić znacznie więcej zasobów na ulepszaniu procesów oraz opracowywaniu skuteczniejszych strategii.