Az AI bevezetése a logisztikai vállalatok hatékonyságának javításához vezető út. Szakértők becslése szerint az AI mint ellátási lánc menedzsment stratégia korai alkalmazása több mint 5%-kal képes növelni a vállalatok nyereségét.

A McKinsey tanácsadó ügynökség 2018-as jelentése négy olyan logisztikai területet sorol fel, ahol az AI-t a legszélesebb körben alkalmazzák. Ezek a következők: ügyfélszolgálat, szolgáltatás- és termékfejlesztés, marketing és értékesítés, valamint - ami számunkra a legérdekesebb - az ellátási lánc optimalizálása (különösen az útvonaltervezési szoftverek, a kereslet- és értékesítési előrejelzés, a raktári folyamatok automatizálása, a szállítmányok hiba- és sérülésvizsgálata révén).

A mesterséges intelligencia segít a raktározás hatékonyságának és pontosságának javításában

A raktározási folyamatok mesterséges intelligencia segítségével történő automatizálásával javítható azok hatékonysága és pontossága. Az AI képes nyomon követni az automatizált szállítósorokat és az áruk raktáron belüli mozgatására használt robotokat, és biztosítani, hogy azok a megfelelő helyre kerüljenek. Emellett képes a termékeket a komissiózás és csomagolás során is áttekinteni, és felismerni a hibákat, ami nagyobb rendelési pontosságot és a megrendelések teljesítéséhez szükséges idő csökkenését eredményezi. A raktári körülmények figyelemmel kísérésével azonosítani tudja azokat a területeket, amelyek fejlesztésre szorulnak.
Íme egy példa: a mesterséges intelligencián alapuló vizuális ellenőrzés képes megbízhatóan felismerni a szállítószalagon lévő sérült árukat (idő- és költségmegtakarítás, valamint az esetleges biztonsági kockázatok megelőzése), valamint a termékhibákat, mielőtt azok eljutnának a vásárlókhoz (a vásárlói elégedettség növelése és a visszáru csökkenése).

A jövő a mesterséges intelligenciával és mélytanulási algoritmusokkal felszerelt robotoké, amelyek intelligens, autonóm döntéseket hoznak az áruk azonosításával, elemzésével és számolásával, valamint mozgatásával és szállításával kapcsolatban. A mesterséges intelligencia alapú komissiózó robotok, rakodórobotok és cobotok (együttműködő robotok) kezdik alakítani az intralogisztika jövőjét. Az AI-alapú megoldások nemcsak a komissiózási sebességet növelik 200-300 százalékkal, hanem a komissiózóknak is segítenek gyorsabban és pontosabban dolgozni.

A mesterséges intelligencia előre jelzi a kereslet változását

A hatékony raktárkezelés és az ellátási láncok zökkenőmentes működése a készletek helyes elhelyezésétől függ. Ha a kínálat nem felel meg a keresletnek, a gyártó ideje és pénze kárba vész, és a vevők más, megbízhatóbb beszállítókhoz fordulnak. Ezzel szemben a keresletet meghaladó jelentős többletkínálat a vállalat kritikus erőforrásainak kimerülését jelenti, amelyeket a könnyebben megvásárolható termékek előállítására lehetne felhasználni.

A mesterséges intelligencia csökkenti ezeket a kockázatokat, és előrejelző képességei segítenek az erőforrások megfelelő elosztásában. Az öntanuló AI-alapú algoritmusok nagy mennyiségű adat (big data) kiértékelésére használhatók, amelyek a korábbi vásárlói magatartást írják le. Konkrét minták felismerésével a rendszer képes nagy valószínűséggel megjósolni bizonyos, a keresletet befolyásoló események bekövetkezését (pl. az időjárás változását vagy új közösségi médiatrendek megjelenését), és számítógépes modelleket generálni a logisztikai rendszerről egy adott jövőbeli időpontban. Ezen túlmenően a múltbeli adatokból is képes tanulni, hogy idővel javítsa pontosságát. Ennek eredményeképpen a logisztikusok pontosabb döntéseket tudnak hozni a jövőbeli műveletekről a terepen.

A mesterséges intelligenciának ezt a képességét már ma is felismerik a piaci óriások. Az Amazon jó példa erre; a vásárlói preferenciákat és a logisztikai műveleteket egyaránt elemző mesterséges intelligencia algoritmusok segítségével a vállalat akár 18 hónapra előre meghatározhatja az egyes termékek iránti keresletet. Így az e-kereskedelmi vállalat képes arra, hogy előkészítse a szükséges raktárterületet, a teherautók vagy a raktári személyzet számát az adott megrendelések kezeléséhez, vagy megtervezze az áruknak a vásárlókhoz közelebbi elosztását.

A mesterséges intelligencia előnyeit a UPS is felismerte, amely már évek óta használja a mesterséges intelligenciát a karácsonyi szállítmányok iránti kereslet előrejelzésére. A vállalat úgy találta, hogy a mesterséges intelligencia különösen alkalmas a megrendelések utolsó pillanatban bekövetkező kiugrásának előrejelzésére. Ez azért fontos, mert a UPS így lépéseket tud tenni annak biztosítására, hogy szállítási csatornái elegendő kapacitással rendelkezzenek a késések és a szállítási zavarok elkerülése érdekében.

A mesterséges intelligencia leegyszerűsíti és lerövidíti az elosztási folyamatot

A globális gazdaságban és a nemzetközi szállítási környezetben az ügyfelek és a vállalatok nem mindig számíthatnak arra, hogy a megrendelt árukat szigorú határidőn belül megkapják, ha váratlan leállás késlelteti a megrendelést. A válasz a változó adatok automatikus elemzésére hasznosított mesterséges intelligencia lehet, többek között intelligens érzékelők és a termékek helyét a forgalmazási folyamat során nyomon követő GPS-adatok alkalmazásával.

A mesterséges intelligencia felhasználható a szállítóflotta optimális útvonalainak valós idejű megtervezésére, de a megtakarításokat ösztönző általános szabályok végrehajtására is. A UPS az adatelemzés alapján úgy döntött, hogy a lehető legnagyobb mértékben csökkenti a kiszállító járművei balra kanyarodásának számát (hogy ne veszítsenek időt és kevesebb üzemanyagot égessenek el); ez az esetek 90%-ában sikerült, ami évente 37 millió liter üzemanyag megtakarítását eredményezte.

És ez még nem minden: a meglehetősen közeli jövőben a mesterséges intelligencia lehetővé teszi, hogy az autonóm járművek vezérlésével tovább csökkentsék a késedelmeket az elosztási folyamatban. Az ilyen technológia mentes lesz a hagyományos közlekedés számos gyengeségétől (amelyek például a járművezetők vezetési idejének korlátaihoz kapcsolódnak), és a forgalmi helyzet folyamatos elemzésével és azonnali korrekciójával csökkentené a dugókból, kerülőutakból vagy akár üzemzavarokból eredő késések kockázatát. Még hatékonyabb lesz a (ma már korlátozott mértékben, pl. az Amazon által használt), mesterséges intelligencia által irányított szállítási drónok használata, amelyek pontosabban és hatékonyabban tudnak majd a célállomásukhoz navigálni, elkerülik az akadályokat, a leghatékonyabb útvonalat választják, és az ütközések elkerülése érdekében kommunikálnak egymással.

Szorosan tervezett kudarc

A mesterséges intelligencia képes nagy valószínűséggel megjósolni a ... berendezések és rendszerek meghibásodását. Ez fontos funkció, mivel lehetővé teszi a vezetők számára, hogy alternatív termelési/szállítási módszereket készítsenek elő a berendezések helyreállításáig. Ezek az előrejelzések intelligens érzékelők és a berendezések és rendszerek "virtuális ikrei" segítségével készülnek, lehetővé téve a viselkedésük tesztelését még szélsőséges (de számítógép által generált) körülmények között is.

A vállalatok a számlázást is automatizálhatják a mesterséges intelligencia előrejelző elemzéseivel. Az új számlák jövőbeli egyenlegei kiszámíthatók, mivel a mesterséges intelligencia felismeri a beérkezett kifizetések és a vállalati kiadások mintáit.

Összefoglaló

A mesterséges intelligencia által nyújtott előnyök és a képességeit bővítő folyamatos technológiai fejlődés azt jelenti, hogy egyre fontosabb szerepet fog játszani a logisztikában. A vállalatoknak a piaci versenyképességük megőrzése érdekében be kell fektetniük a mesterséges intelligencia ellátási láncaikba történő bevezetésébe. Az elkövetkező technológiai változás hatással lesz a raktárak irányításának módjára, felgyorsítja a munkát és csökkenti a hibákat. A műveletek automatizálásával és automatizálásával a vállalatok sokkal több erőforrást tudnak majd a folyamatok javítására és hatékonyabb stratégiák kidolgozására összpontosítani.

A bejegyzés szerzője: B:

Monika Sojka - Marketing Specialist