Najważniejsze informacje:
Ostatnie tygodnie przynoszą coraz to więcej nowych informacji na temat mechanizmów sztucznej inteligencji AI (systemów uczących się), które rewolucjonizują kolejne obszary naszego życia – zarówno prywatnego jak i zawodowego.
Chat GPT jest pierwszym powszechnie dostępnym rozwiązaniem tego typu, które stało się powszechnym synonimem sztucznej inteligencji. Nie jest to jednak rozwiązanie jedyne, a na rynku ciągle pojawiają się nowe narzędzia oferujące podobne możliwości.
Sztuczna inteligencja w logistyce - jakie procesy może usprawnić?
Logistyka magazynowa nie od dzisiaj opiera swoje funkcjonowanie na systemach informatycznych, wspomagających zarządzanie operacjami w magazynie. Mamy tu na myśli przede wszystkim systemy klasy WMS (Warehouse Management System), które usprawniają obszary przyjęć do magazynu, składowania towaru oraz jego wydania.
Systemy zarządzania magazynem coraz częściej posiadają elementy wykazujące się możliwością uczenia się na podstawie analizowanych danych. Nie mamy wątpliwości, że dynamicznie rozwijająca się technologia AI ten stan rzeczy upowszechni, co nastąpić może szczególnie w następujących obszarach logistycznych:
1. Automatyzacja rutynowych, powtarzalnych działań
Systemy czy elementy istniejących już systemów, wykazujące zdolności uczenia się, będą wykorzystywane do stałej, bieżącej analizy wszystkich wydarzeń mających miejsce w magazynie w celu wychwycenia sytuacji niestandardowych.
Dzięki takiemu stałemu nadzorowi, możliwe stanie się wychwycenie wszelkich braków, opóźnień czy zagrożeń już na bardzo wczesnym etapie, dzięki czemu systemy sugerować będą rozwiązania mające na celu ograniczyć takie ryzyko.
2. Lepsze planowanie stanów magazynowych
Systemy sztucznej inteligencji w logistyce lepiej zaplanują dostępność stanów magazynowych w odniesieniu do realnych lub planowanych potrzeb.
Jedną z niekwestionowanych korzyści wykorzystania systemów sztucznej inteligencji, jest możliwość analizy danych z nieskończonej liczby źródeł w celu lepszego reagowania na realną sytuację.
3. Ciągła analiza efektywności i ciągła zmiana w organizacji przestrzeni
Systemy sztucznej inteligencji bazujące na stałej analizie efektywności działania magazynu, będą lepiej zarządzać jego topografią (na przykład analiza ABC) w celu najbardziej efektywnego przygotowania do obsługi codziennej pracy.
4. Planowanie zatrudnienia
Poprzez analizowanie ilości zadań magazynowych do zrealizowania w danym oknie czasowym, systemy sztucznej inteligencji podpowiedzą w jaki sposób zaplanować pracę, w celu wypełnienia wszystkich stawianych przed pracownikami magazynu zadań.
5. Optymalizacja doboru opakowań, tras transportowych i metod ładowania pojazdów
Systemy sztucznej inteligencji wesprą również obszar przygotowania towarów do wysyłki oraz sam proces transportu. Efektem ich zastosowania będzie bardziej efektywne zarządzanie przestrzenią transportową oraz bardziej „zielone” dostawy.
Wdrożenia sztucznej inteligencji w logistyce.
Wdrożenia rozwiązań bazujących na wsparciu sztucznej inteligencji w logistyce dzieją się na naszych oczach. Ma to miejsce głównie za sprawą algorytmów uczących się, będących częścią dostępnych systemów WMS i TMS. Aby w pełni wykorzystać korzyści płynące z tego typu rozwiązań, należy jednak pamiętać o dostarczeniu tego typu systemom jak największej ilości informacji.
Koniecznością więc staje się budowanie interfejsów między systemami oraz możliwość łączenia określonych urządzeń i technologii (na przykład technologia kodów kreskowych, czy RFID) z systemami nadrzędnymi w celu przekazywania wiedzy do analizy.
W celu ograniczenia ryzyka nadmiernego wpływu sztucznej inteligencji na obszar logistyki, nie można zapominać o bezpieczeństwie ich funkcjonowania, a zwłaszcza ich pomocniczej, a nie decydującej roli w podejmowaniu decyzji dotyczących codziennego funkcjonowania logistyki magazynowej.
