Umelá inteligencia v logistike
Plánovanie, realizácia a kontrola toku surovín a hotových výrobkov tak, aby sa dostali k zákazníkom bezpečne a včas, je náročná úloha. Donedávna zložité dodávateľské reťazce fungovali hladko len vďaka pokročilým zručnostiam odborníkov na logistiku. V posledných rokoch sa však ľudia čoraz viac obracajú na podporu umelej inteligencie (AI), aby túto zložitosť dostali pod kontrolu.
Implementácia umelej inteligencie je cestou k zvýšeniu efektívnosti logistických spoločností. Odborníci odhadujú, že včasné zavedenie AI ako stratégie riadenia dodávateľského reťazca dokáže zvýšiť zisk spoločnosti o viac ako 5 %.
Správa poradenskej agentúry McKinsey z roku 2018 uvádza štyri oblasti logistiky, v ktorých sa AI využíva najčastejšie. Sú to: služby zákazníkom, vývoj služieb a produktov, marketing a predaj a pre nás najzaujímavejšia optimalizácia dodávateľského reťazca (najmä prostredníctvom využívania softvéru na plánovanie trás, prognózovania dopytu a predaja, automatizácie skladových procesov, kontroly dodávok na vady a poškodenie).
Umelá inteligencia pomáha zvyšovať efektívnosť a presnosť skladovania
Automatizáciou skladových procesov prostredníctvom umelej inteligencie je možné zvýšiť ich efektívnosť a presnosť. Umelá inteligencia dokáže sledovať automatizované dopravné linky a roboty používané na presun tovaru v sklade a zabezpečiť, aby sa dostal na správne miesta. Okrem toho dokáže zobraziť výrobky počas vychystávania a balenia a odhaliť chyby, čo vedie k vyššej presnosti objednávok a skráteniu času potrebného na ich vybavenie. Monitorovaním podmienok v sklade dokáže identifikovať oblasti, ktoré je potrebné zlepšiť.
Uvedieme príklad: vizuálna kontrola založená na umelej inteligencii dokáže spoľahlivo odhaliť poškodený tovar na dopravníkovom páse (šetrí čas a peniaze a predchádza potenciálnym bezpečnostným rizikám), ako aj chyby výrobkov predtým, ako sa dostanú k zákazníkom (zvyšuje spokojnosť zákazníkov a znižuje počet vrátených výrobkov).
Budúcnosťou sú roboty vybavené umelou inteligenciou a algoritmami hlbokého učenia, ktoré robia inteligentné, autonómne rozhodnutia o identifikácii, analýze a počítaní tovaru, ako aj o jeho presune a preprave. Roboty na vychystávanie, nakladacie roboty a coboty (kolaboratívne roboty) s umelou inteligenciou začínajú formovať budúcnosť intralogistiky. Riešenia založené na umelej inteligencii nielenže zvyšujú rýchlosť vychystávania o 200 až 300 %, ale pomáhajú vychystávačom pracovať rýchlejšie a presnejšie.
Umelá inteligencia predvída zmeny v dopyte
Efektívne riadenie skladu a plynulé fungovanie dodávateľských reťazcov závisí od správneho nakladania so zásobami. Ak ponuka nezodpovedá dopytu, výrobca stráca čas a peniaze a zákazníci prechádzajú k iným, spoľahlivejším dodávateľom. Naopak, výrazný previs ponuky nad dopytom znamená vyčerpanie dôležitých zdrojov spoločnosti, ktoré by sa mohli použiť na výrobu ľahšie kúpiteľných výrobkov.
Umelá inteligencia znižuje tieto riziká a jej prediktívne schopnosti pomáhajú vhodne alokovať zdroje. Samoučiace sa algoritmy založené na umelej inteligencii možno použiť na vyhodnotenie veľkého množstva údajov (big data), ktoré opisujú správanie zákazníkov v minulosti. Rozpoznaním špecifických vzorcov dokáže systém s vysokou pravdepodobnosťou predpovedať výskyt určitých udalostí ovplyvňujúcich dopyt (napr. zmeny počasia alebo vznik nových trendov v sociálnych médiách) a vytvoriť počítačové modely logistického systému v určitom čase v budúcnosti. Okrem toho sa dokáže učiť aj z minulých údajov, aby sa časom zlepšila jeho presnosť. V dôsledku toho sú logistici schopní prijímať presnejšie rozhodnutia o budúcich operáciách v teréne.
Túto schopnosť umelej inteligencie si už dnes uvedomujú giganti na trhu. Príkladom je spoločnosť Amazon; algoritmy umelej inteligencie, ktoré analyzujú preferencie zákazníkov aj logistické operácie, pomáhajú spoločnosti určiť dopyt po určitých produktoch až 18 mesiacov vopred. Spoločnosť elektronického obchodu tak dokáže pripraviť potrebné skladové priestory, počet nákladných vozidiel alebo zamestnancov skladu na vybavenie konkrétnych objednávok, prípadne naplánovať alokáciu tovaru bližšie k zákazníkovi.
Výhody umelej inteligencie si uvedomuje aj spoločnosť UPS, ktorá už niekoľko rokov využíva umelú inteligenciu na predpovedanie dopytu po vianočných zásielkach. Spoločnosť zistila, že AI je obzvlášť schopná predpovedať nárasty objednávok na poslednú chvíľu. Je to dôležité, pretože UPS potom môže prijať opatrenia na zabezpečenie dostatočnej kapacity svojich prepravných kanálov, aby sa predišlo oneskoreniam a narušeniam dodávok.
Umelá inteligencia zjednodušuje a skracuje distribučný proces
V globálnej ekonomike a v prostredí medzinárodnej prepravy sa zákazníci a spoločnosti nemôžu vždy spoľahnúť na to, že dostanú objednaný tovar v presne stanovenom termíne, keď neočakávaný výpadok oneskorí objednávku. Odpoveďou môže byť umelá inteligencia využitá na automatickú analýzu premenných údajov, a to aj prostredníctvom inteligentných snímačov a údajov GPS sledujúcich polohu výrobkov počas celého distribučného procesu.
Umelá inteligencia sa môže použiť na plánovanie optimálnych trás dopravného vozového parku v reálnom čase, ale aj na zavedenie všeobecných pravidiel na podporu úspor. Spoločnosť UPS sa na základe analýzy údajov rozhodla čo najviac znížiť počet odbočení svojich doručovacích vozidiel doľava (aby nestrácali čas a spálili menej paliva); podarilo sa to v 90 % prípadov, čo viedlo k úspore 37 miliónov litrov paliva ročne.
A to nie je všetko: v pomerne blízkej budúcnosti umelá inteligencia umožní ešte viac znížiť oneskorenia v distribučnom procese riadením autonómnych vozidiel. Takáto technológia bude zbavená mnohých nedostatkov konvenčnej dopravy (spojených napríklad s obmedzeným časom jazdy vodičov) a vďaka neustálej analýze dopravnej situácie a okamžitým korekciám by znížila riziko meškania v dôsledku dopravných zápch, obchádzok a dokonca porúch. Ešte efektívnejšie bude využívanie doručovacích dronov (ktoré sa už dnes v obmedzenej miere využívajú, napr. spoločnosťou Amazon) riadených umelou inteligenciou, ktoré budú schopné presnejšie a efektívnejšie sa navigovať do cieľa, vyhýbať sa prekážkam a vyberať najefektívnejšiu trasu a navzájom komunikovať, aby sa predišlo kolíziám.
Tesne naplánované zlyhanie
Umelá inteligencia dokáže s vysokou pravdepodobnosťou predpovedať načasovanie ... zlyhania zariadení a systémov. Ide o dôležitú funkciu, pretože umožňuje manažérom pripraviť alternatívne výrobné/dopravné metódy, kým sa zariadenie neobnoví. Tieto predpovede sa robia pomocou inteligentných senzorov a "virtuálnych dvojčiat" zariadení a systémov, čo umožňuje testovať ich správanie aj pri extrémnych (ale počítačom generovaných)
Spoločnosti môžu tiež automatizovať fakturáciu pomocou prediktívnej analýzy z umelej inteligencie. Budúce zostatky sa môžu vypočítať pre nové faktúry, pretože umelá inteligencia rozpoznáva vzory prijatých platieb a výdavkov spoločnosti.
Zhrnutie
Výhody, ktoré poskytuje umelá inteligencia, a neustály technologický pokrok rozširujúci jej možnosti znamenajú, že bude zohrávať čoraz dôležitejšiu úlohu v logistike. Spoločnosti, aby si udržali konkurencieschopnosť na trhu, budú musieť investovať do implementácie AI do svojich dodávateľských reťazcov. Nadchádzajúce technologické zmeny ovplyvnia spôsob riadenia skladov, zrýchlia prácu a znížia chybovosť. Vďaka automatizácii a autonómii operácií budú môcť spoločnosti zamerať oveľa viac zdrojov na zlepšovanie procesov a rozvoj efektívnejších stratégií.
Autor príspevku:
