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:
