Uczenie maszynowe w logistyce – zastosowania

W świetle coraz większej złożoności i zmienności łańcuchów dostaw uczenie maszynowe w logistyce stanowi innowacyjny sposób doskonalenia procesów, zwiększania produktywności oraz konkurencyjności. Uczenie maszynowe (ang. machine learning) to jedna z dyscyplin informatycznych określanych wspólnym mianem <a href="/blog/sztuczna-inteligencja-logistyka">sztucznej inteligencji (AI)</a>.

Systemy wykorzystujące uczenie maszynowe są obecnie przedmiotem intensywnych prac rozwojowych. W 2019 r. inwestycje przedsiębiorstw w oprogramowanie do uczenia maszynowego wyniosły 37,5 mld dolarów na całym świecie. Według prognoz International Data Corporation (IDC) już w roku 2023 inwestycje w te rozwiązania zwiększą się 2,5-krotnie, osiągając poziom 97,9 mld dolarów. Na czym polega ta technologia? Jak kształtuje się ta tendencja w sektorze logistyki? Przyjrzyjmy się temu szczegółowo.

Co to jest uczenie maszynowe (ang. machine learning)?

Uczenie maszynowe to nowe rozwiązanie informatyczne. W przeciwieństwie do tradycyjnej informatyki polegającej na programowaniu statycznych algorytmów w ramach uczenia maszynowego możliwe jest przetwarzanie ogromnych ilości danych i określanie wzorców. Dzięki nieustannemu powtarzaniu takiej analizy sam algorytm stale doskonali swoje działanie, uzyskując coraz bardziej precyzyjne rezultaty.

Aby móc skutecznie wykorzystać w praktyce uczenie maszynowe, proces ten musi być poprzedzony okresem doświadczalnym. Wymaga to prawidłowego doboru algorytmu uczenia maszynowego, a także posiadania dużych ilości, wysokiej jakości danych, które zostaną wprowadzone do systemu na potrzeby wyszkolenia.

Obecnie większość oprogramowania wykorzystującego uczenie maszynowe powstaje w oparciu o język programowania Python, który zajmuje trzecią pozycję w kategorii najczęściej wykorzystywanych języków programowania na świecie w rankingu TIOBE.

Do czego służy uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe umożliwia urządzeniom poprawną interpretację danych zewnętrznych, uczenie się na ich podstawie i wykorzystywanie tej wiedzy do niezależnego podejmowania konkretnych decyzji i działań bez konieczności udziału człowieka.

Znajduje zastosowanie w wielu sektorach, między innymi w finansach, ochronie zdrowia, marketingu cyfrowym, przemyśle i zarządzaniu łańcuchem dostaw. Technologia ta jest już tak rozpowszechniona, że stymuluje zmiany forsowane przez <a href="/blog/przemysl-4-0">przemysł 4.0</a> oraz <a href="/blog/logistyka-4-0-cyfrowa-transformacja">logistykę 4.0</a>.

Rodzaje algorytmów uczenia maszynowego

Istnieją różne rodzaje algorytmów uczenia maszynowego, zależnie od charakteru zadania i obliczeń, jakich mają dokonać:

Uczenie nadzorowane – najpowszechniejszy rodzaj uczenia maszynowego. Algorytmy tego typu wykorzystują dane wejściowe i wyjściowe poddane uprzedniej klasyfikacji. Przykładowo, jeżeli dany algorytm ma rozróżniać obrazy gruszek od jabłek, twórca musi oznaczyć, na których zdjęciach widnieje gruszka, a na których jabłko. W następstwie analizy tysięcy zdjęć algorytm uczy się je rozróżniać.
Uczenie nienadzorowane – ten rodzaj algorytmu uczenia maszynowego nie uwzględnia uprzedniego etykietowania danych wejściowych ani wyjściowych. Sam system musi dokonać analizy całego zbioru danych i spróbować wykryć wzorce na podstawie podobieństw, aby wykonać etykietowanie bez pomocy człowieka.
Uczenie przez wzmacnianie – pośredni rodzaj algorytmu w stosunku do dwóch poprzednich. W tym przypadku algorytm uczy się na bazie prób i błędów, dynamicznie dostosowując swoje działania w zależności od informacji zwrotnych otrzymywanych ze świata zewnętrznego.

W tym kontekście często mówi się również o koncepcji uczenia głębokiego (ang. deep learning). Jest to podkategoria uczenia maszynowego, której główna zaleta polega na dostarczeniu algorytmom zdolności do rozwiązywania bardziej złożonych problemów przy wykorzystaniu mniejszej ilości danych. Jest to model wykorzystujący sieci neuronowe do przetwarzania struktur danych o milionach parametrów.

Algorytmy uczenia maszynowego przetwarzają ogromne ilości danych pochodzących z magazynu

Zastosowania i przykłady uczenia maszynowego w logistyce

Według badania <a href="https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/ai-adoption-advances-but-foundational-barriers-remain" target="_blank" rel="noopener" >2020 Global AI Survey de Mckinsey</a> wdrażanie technologii wykorzystujących sztuczną inteligencję w sektorze logistyki wzrosło o 64% w stosunku do poprzedniego roku i obecnie plasuje się na czwartym miejscu po sektorach elektroniki, motoryzacji i telekomunikacji. Mimo to oprogramowanie stosujące uczenie maszynowe w zarządzaniu procesami logistycznymi wciąż jest wykorzystywane w ograniczonym zakresie, ponieważ technologia jest obecnie przedmiotem intensywnych prac rozwojowych.

Istnieją jednak gałęzie logistyki, w których uczenie maszynowe wyznacza trendy, dążąc do osiągnięcia większej rentowności i efektywności:

- Bardziej precyzyjne prognozowanie zapotrzebowania

Prognozowanie zapotrzebowania (ang. demand forecasting) to dziedzina, w której coraz częściej stosowane jest uczenie maszynowe. Algorytmy uczenia maszynowego wykorzystują modele statystyczne do analizy i wykrywania wzorców na podstawie historii transakcji sprzedaży. Potrafią dzięki temu określać sygnały poprzedzające spadek lub wzrost zapotrzebowania, co umożliwia zaplanowanie zakupu odpowiedniej ilości produktów.

Ogromną szansą dla wykorzystania potencjału uczenia maszynowego jest możliwość opracowania modeli dynamicznych, które nie tylko będą wyciągać wnioski na podstawie własnych danych historycznych, ale również będą rozwijać się w miarę dołączania kolejnych zmiennych pochodzących z innych źródeł danych.

- Zaawansowana konserwacja zapobiegawcza maszyn i urządzeń

Postęp w obszarze uczenia maszynowego przebiega równolegle z dynamicznym rozwojem w dziedzinie sprzętu komputerowego. Ewolucja rozwiązań hardwareowych pozwala z jednej strony na gromadzenie coraz większej ilości danych za pomocą szeregu czujników i urządzeń IoT wbudowanych w maszyny, a z drugiej strony te ogromne zbiory danych są przetwarzane przez komputery o coraz większej mocy obliczeniowej.

To właśnie dzięki większej dostępności danych do analizy uczenie maszynowe doskonale sprawdza się w planowaniu konserwacji zapobiegawczej maszyn i urządzeń. Oprogramowanie wykorzystujące uczenie maszynowe może z łatwością identyfikować sygnały wskazujące na wystąpienie błędu lub awarii i z wyprzedzeniem wydać ostrzeżenie, które pozwoli uniknąć uszkodzenia urządzenia.

Upowszechnienie uczenia maszynowego jest możliwe dzięki postępom technologicznym w zakresie sprzętu komputerowego i automatyzacji

- Inteligentna optymalizacja tras transportowych

W świetle nowych wymogów klientów, między innymi w zakresie dostawy w określonych przedziałach czasowych, spersonalizowanego odbioru przesyłek (zwykle w ramach <a href="/articulos-de-logistica/logistica-inversa">logistyki odwrotnej</a>) lub wysyłki zamówień w ciągu 24 godzin bądź nawet tego samego dnia, <a href="/blog/ostatnia-mila-czyli-dostawa-zamowien-do-klientow">transport na ostatnim etapie dostawy (tzw. ostatnia mila)</a> staje się coraz trudniejszy. Dostawcy mają do dyspozycji coraz mniej czasu na organizację tras oraz uwzględnienie innych istotnych czynników.

Oprogramowanie wykorzystujące uczenie maszynowe dostarcza w tej dziedzinie szereg korzyści. Między innymi wspomaga szacunkową kalkulację godziny przyjazdu, usprawniając w ten sposób śledzenie przesyłek. Umożliwia również przetwarzanie większych ilości danych pochodzących od osób trzecich, co pozwala na wyznaczenie najszybszej trasy w czasie rzeczywistym lub uniknięcie opóźnień bądź zakłóceń.

- Rozpoznawanie elementów przestrzennych i poleceń głosowych w magazynie

Oprogramowanie wykorzystujące sztuczną inteligencję stosuje różne rodzaje uczenia maszynowego w celu wypracowania modeli odwzorowujących sposób działania zmysłów człowieka. Systemy rozszerzonej rzeczywistości, inteligentnej nawigacji czy rozpoznawania głosu wykorzystują uczenie maszynowe do zwiększania precyzji wykonywanej pracy.

Uczenie maszynowe wchodzi w skład systemów coraz częściej wdrażanych w <a href="/rozwiazania-magazynowe/automatyka-magazynowa">magazynach automatycznych</a>. Przykładowo <a href="/blog/roboty-mobilne">roboty mobilne</a> są w stanie wykrywać przeszkody znajdujące się na trasie przejazdu i reagować na nie bez ingerencji człowieka. Kolejnym zastosowaniem uczenia maszynowego są urządzenia służące do kompletacji głosowej, które wykorzystują tę technikę do rozpoznawania poleceń operatorów używających systemu.

- Usprawnione zarządzanie zapasami dzięki uczeniu maszynowemu

Kalkulacja odnawiania zapasów stanowi zasadniczy element zoptymalizowanego <a href="/blog/img/zarzadzanie-zapasami-magazynie">zarządzania zapasami</a> – zbyt duże <a href="/blog/zapas-zabezpieczajacy-zoptymalizowac">zapasy zabezpieczające</a> powodują wzrost kosztów, a zbyt mała ich ilość stwarza ryzyko <a href="/blog/brak-zapasow-magazynie">braków magazynowych</a>. Jak osiągnąć równowagę? W dotychczasowych obliczeniach zakładano stały charakter określonych zmiennych, choć nie zawsze znajdowało to odzwierciedlenie w rzeczywistości.

Uczenie maszynowe służy natomiast do analizy danych, nie traktując niczego jako pewnik. Wraz z ciągłą zmianą parametrów obliczeniowych (zapotrzebowanie, czas realizacji, dostępne zapasy, koszty itp.) algorytmy automatycznie dostosowują swoje działanie, a po kilkukrotnym powtórzeniu obliczeń wyznaczają nowe wzorce przyczyniające się do optymalizacji składowanych zapasów.

Uczenie maszynowe w logistyce – kolejne narzędzie wspomagające podejmowanie decyzji

Do niedawna osiągnięcie większej rentowności w logistyce oznaczało rozwój ilościowy i wykorzystywanie ekonomii skali z myślą o redukcji kosztów. Obecnie takie podejście już nie wystarcza – dziś konieczne jest usprawnienie i przyspieszenie podejmowania decyzji.

Wdrażanie systemów automatycznych i <a href="/oprogramowanie">oprogramowania logistycznego</a> generuje ogromne ilości cennych danych pozwalających na szkolenie algorytmów wykorzystujących uczenie maszynowe. Scenariusz ten sprzyja rozwojowi zastosowań uczenia maszynowego w logistyce, które w miarę zwiększania się ilości gromadzonych danych będzie również odznaczało się większą precyzją.

Do czasu osiągnięcia tego poziomu dojrzałości technologicznej niektóre firmy już dziś wykorzystują potencjał posiadanych danych, instalując systemy zarządzania magazynem takie jak Easy WMS oraz moduły do przetwarzania danych takie jak <a href="/oprogramowanie/scm-system">Supply Chain Analytics Software</a>. Jeżeli chcesz dowiedzieć się więcej na temat tych systemów, <a href="/oprogramowanie/wms-system?_from=BLOG#corporate--demo--request" data-track-event-category="Blog CTA" data-track-event-label="Textlink-bottom" rel="nofollow">zapraszamy do kontaktu</a>. Nasz specjalista przedstawi Ci zalety płynące z ich wykorzystywania w kontekście zarządzania magazynem.

Uczenie maszynowe w logistyce – obszary zastosowania

Co to jest uczenie maszynowe (ang. <em>machine learning</em>)?