Umělá inteligence v logistice
Plánování, realizace a řízení toku surovin a hotových výrobků tak, aby se dostaly k zákazníkům bezpečně a včas, je náročný úkol. Donedávna fungovaly složité dodavatelské řetězce hladce jen díky pokročilým dovednostem logistických odborníků. V posledních letech se však lidé stále častěji obracejí na podporu umělé inteligence (AI), aby tuto složitost dostali pod kontrolu.
Zavedení umělé inteligence je cestou ke zlepšení efektivity logistických společností. Odborníci odhadují, že včasné zavedení AI jako strategie řízení dodavatelského řetězce je schopno zvýšit zisk společnosti o více než 5 %.
Zpráva poradenské agentury McKinsey z roku 2018 uvádí čtyři oblasti logistiky, kde se AI využívá nejčastěji. Jsou to: služby zákazníkům, vývoj služeb a produktů, marketing a prodej a pro nás nejzajímavější optimalizace dodavatelského řetězce (zejména prostřednictvím softwaru pro plánování tras, předvídání poptávky a prodeje, automatizace skladových procesů, kontroly dodávek na vady a poškození).
Umělá inteligence pomáhá zvyšovat efektivitu a přesnost skladování
Automatizací skladových procesů prostřednictvím umělé inteligence je možné zvýšit jejich efektivitu a přesnost. Umělá inteligence může sledovat automatizované dopravní linky a roboty používané k přesunu zboží uvnitř skladu a zajistit, aby se dostalo na správná místa. Kromě toho dokáže zobrazit produkty během vychystávání a balení a odhalit chyby, což vede k vyšší přesnosti objednávek a zkrácení doby potřebné k jejich vyřízení. Sledováním podmínek ve skladu dokáže identifikovat oblasti, které je třeba zlepšit.
Zde je příklad: vizuální kontrola založená na umělé inteligenci dokáže spolehlivě odhalit poškozené zboží na dopravníkovém pásu (šetří čas a peníze a předchází potenciálním bezpečnostním rizikům), stejně jako vady výrobků předtím, než se dostanou k zákazníkům (zvyšuje spokojenost zákazníků a snižuje počet vrácených výrobků).
Budoucností jsou roboti vybavení umělou inteligencí a algoritmy hlubokého učení, kteří budou inteligentně a autonomně rozhodovat o identifikaci, analýze a počítání zboží, stejně jako o jeho přesunu a přepravě. Roboty pro vychystávání, nakládací roboty a coboty (kolaborativní roboty) založené na umělé inteligenci začínají utvářet budoucnost intralogistiky. Řešení založená na umělé inteligenci nejenže zvyšují rychlost vychystávání o 200 až 300 %, ale také pomáhají vychystávačům pracovat rychleji a přesněji.
Umělá inteligence předvídá změny v poptávce
Efektivní řízení skladů a hladký chod dodavatelských řetězců závisí na správné likvidaci zásob. Pokud nabídka neodpovídá poptávce, dochází k plýtvání časem a penězi výrobce a zákazníci se přesouvají k jiným, spolehlivějším dodavatelům. Naopak výrazný převis nabídky nad poptávkou znamená vyčerpání kritických podnikových zdrojů, které by mohly být využity k výrobě snadněji zakoupitelných výrobků.
Umělá inteligence tato rizika snižuje a její prediktivní schopnosti pomáhají vhodně alokovat zdroje. Samoučící se algoritmy založené na umělé inteligenci lze použít k vyhodnocení velkého množství dat (big data), která popisují chování zákazníků v minulosti. Rozpoznáním specifických vzorců je systém schopen s vysokou pravděpodobností předpovědět výskyt určitých událostí ovlivňujících poptávku (např. změny počasí nebo vznik nových trendů v sociálních médiích) a vytvořit počítačové modely logistického systému v určitém čase v budoucnosti. Kromě toho se může také učit z minulých údajů a v průběhu času zlepšovat svou přesnost. Výsledkem je, že logistici jsou schopni přijímat přesnější rozhodnutí o budoucích operacích v terénu.
Tuto schopnost umělé inteligence si již dnes uvědomují giganti na trhu. Příkladem je společnost Amazon, které algoritmy umělé inteligence analyzující preference zákazníků i logistické operace pomáhají určit poptávku po určitých produktech až 18 měsíců dopředu. Tímto způsobem je e-commerce společnost schopna připravit potřebné skladové prostory, počet kamionů či skladníků pro vyřízení konkrétních objednávek nebo naplánovat alokaci zboží blíže k zákazníkovi.
Výhody umělé inteligence si uvědomuje také společnost UPS, která již několik let využívá umělou inteligenci k předvídání poptávky po vánočních zásilkách. Společnost zjistila, že umělá inteligence je obzvláště schopná předvídat nárůst objednávek na poslední chvíli. To je důležité, protože UPS pak může podniknout kroky k zajištění dostatečné kapacity svých přepravních kanálů, aby nedocházelo ke zpoždění a narušení dodávek.
Umělá inteligence zjednodušuje a zkracuje distribuční proces
V globální ekonomice a prostředí mezinárodní přepravy nemohou zákazníci a společnosti vždy počítat s tím, že obdrží objednané zboží v přesně stanoveném termínu, pokud dojde ke zpoždění objednávky kvůli neočekávanému výpadku. Řešení může spočívat v umělé inteligenci využité k automatické analýze proměnných dat, mimo jiné pomocí inteligentních senzorů a údajů GPS sledujících polohu výrobků v průběhu celého distribučního procesu.
Umělou inteligenci lze využít k plánování optimálních tras dopravního vozového parku v reálném čase, ale také k zavedení obecných pravidel na podporu úspor. Společnost UPS se na základě analýzy dat rozhodla co nejvíce omezit počet odboček vlevo svými doručovacími vozidly (aby neztrácela čas a spotřebovala méně paliva); to se podařilo v 90 % případů, což vedlo k úspoře 37 milionů litrů paliva ročně.
A to není vše: v poměrně blízké budoucnosti umožní umělá inteligence další snížení zpoždění v procesu rozvozu řízením autonomních vozidel. Taková technologie bude zbavena mnoha slabin konvenční dopravy (spojených například s omezením času řidičů na řízení) a díky neustálé analýze dopravní situace a okamžité korekci by snížila riziko zpoždění v důsledku dopravních zácp, objížděk a dokonce i poruch. Ještě efektivnější bude využití doručovacích dronů (které již dnes v omezené míře využívá např. společnost Amazon) řízených umělou inteligencí, které budou schopny přesněji a efektivněji navigovat ke svému cíli, vyhýbat se překážkám a volit nejefektivnější trasu a vzájemně komunikovat, aby se vyhnuly kolizím.
Pevně naplánované selhání
Umělá inteligence je schopna s vysokou pravděpodobností předpovědět načasování ... selhání zařízení a systémů. To je důležitá funkce, protože umožňuje manažerům připravit alternativní výrobní/přepravní metody do doby, než bude zařízení obnoveno. Tyto předpovědi se provádějí pomocí inteligentních senzorů a "virtuálních dvojčat" zařízení a systémů, což umožňuje testovat jejich chování i za extrémních (ale počítačem generovaných)
Společnosti mohou také automatizovat fakturaci pomocí prediktivní analýzy z umělé inteligence. U nových faktur lze vypočítat budoucí zůstatky, protože umělá inteligence rozpozná vzorce přijatých plateb a výdajů společnosti.
Shrnutí
Výhody, které AI poskytuje, a neustálý technologický pokrok rozšiřující její možnosti znamenají, že bude hrát v logistice stále důležitější roli. Společnosti, aby si udržely konkurenceschopnost na trhu, budou muset investovat do implementace AI do svých dodavatelských řetězců. Nadcházející technologické změny ovlivní způsob řízení skladů, urychlí práci a sníží chybovost. Díky automatizaci a autonomizaci operací budou moci společnosti zaměřit mnohem více zdrojů na zlepšování procesů a rozvoj efektivnějších strategií.
Autor příspěvku: Mgr:
