Sztuczna inteligencja przy pomocy analizy predykcyjnej, robotyki oraz Big Data krok po kroku dokonuje poważnych zmian w poszczególnych obszarach logistyki. To remedium na liczne problemy takie jak duży udział pracy ręcznej, puste przebiegi, przestoje czy też długi czas oczekiwania w strefie załadunkowej.
Logistyka a sztuczna inteligencja
Pierwszym z obszarów, na który sztuczna inteligencja ma niezwykle duży wpływ to analizowanie i prognozowanie. W branży TSL oznacza to, że można odejść od dostosowywania operacji logistycznych do aktualnego zapotrzebowania klientów, na rzecz organizowania działania w oparciu o prognozę takiego zapotrzebowania. Analiza różnego typu danych, w tym historii sprzedażowej czy też aktualnych trendów rynkowych sprawia, że można nie tylko szybciej i sprawniej obsługiwać klientów, ale też unikać występowania braków magazynowych. W dodatku monitorując zapasy w magazynach w czasie rzeczywistym sztuczna inteligencja może samodzielnie podejmować decyzje o konieczności dokonania zaopatrzenia. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w tym zakresie jest szczególnie ważne w okresie sezonowych szczytów sprzedażowych, gdyż pozwala ona zachować ciągłość dostaw i płynność finansową, a także maksymalnie wykorzystywać zasoby, którymi dysponuje przedsiębiorstwo.
Kolejnym obszarem, na który AI ma ogromny wpływ, przy wsparciu zaawansowanej robotyki, to zautomatyzowane magazyny. Koordynacja systemów zarządzania magazynem z możliwościami robotów magazynowych umożliwiają optymalnie wykorzystanie przestrzeni i odpowiednie rozmieszczenie zapasów oraz wydajne rozdysponowanie dostępnych zasobów. To także szansa na przyspieszenie procesu pakowania. Wdrożenie automatycznych magazynów ogranicza do minimum pracę ludzi, a co za tym idzie – eliminuje błędy ludzkie, na przykład w zakresie kompletowania zamówień oraz ewentualnego uszkodzenia ładunków. Sztuczna inteligencja w logistyce może być także wykorzystana do wykrywania i klasyfikowania uszkodzeń, mierzenia i ważenia produktów, skanowania kodów kreskowych lub kodów QR etc.
Ponadto sztuczna inteligencja w logistyce pozwala optymalizować przepływ towarów, między innymi poprzez rejestrowanie wszystkich procesów odbywających się w magazynie, jak również poprzez zarządzanie flotą transportową. Oznacza to, że dzięki sztucznej inteligencji można zarówno sprawnie obsługiwać ładunki, jak i optymalizować trasy i czasy przejazdu przewoźników. Możliwe jest też lokalizowanie niejednoznacznych adresów.
Perspektywy sztucznej inteligencji w branży TSL
Jak widać sztuczna inteligencja już teraz jest obecna w branży TSL. Dzięki niej możliwe jest korzystanie z rozwiązań, które znacznie zmieniają sposób funkcjonowania łańcucha dostaw w przedsiębiorstwach. Mimo to zakres wykorzystania AI w logistyce jest wciąż stosunkowo niewielki. Oczywiście stopniowo będzie się to zmieniać, ponieważ trwają prace nad kolejnymi innowacyjnymi rozwiązaniami. Badanie zrealizowane wśród niemieckich przedsiębiorców z branży TSL pokazuje, że aż 58% spodziewa się, że w ciągu kilku najbliższych lat prace inwentaryzacyjne będą przeprowadzać autonomiczne drony. Jeszcze więcej ankietowanych, bo aż 75% jest zdania, że wkrótce pracowników w codziennych zadaniach będą wspierać inteligentne okulary. 57% przedsiębiorców oczekuje transportu opartego o pojazdy autonomiczne, a 42% chciałoby rozwiązań takich jak drony lub roboty, które dostarczają towar do klientów końcowych.
AI w logistyce – dlaczego warto?
Zastosowanie sztucznej inteligencji w logistyce to szansa na zwiększenie konkurencyjności w branży. To także realne oszczędności wynikające ze znacznego ograniczenia kosztów operacyjnych. Inwestując w rozwiązania z zakresu AI można się spodziewać efektów w postaci szybkiej i wydajnej pracy oraz wyeliminowania błędów ludzkich. Czy to jednak oznacza, że sztuczna inteligencja w logistyce pozbawi miejsca pracy w łańcuchu dostaw? Nic na to nie wskazuje. Algorytmy sztucznej inteligencji wraz z robotami czy też autonomicznymi pojazdami mogą wykonywać powtarzalne czynności, ale nie zastąpią ludzi w podejmowaniu decyzji oraz rozwiązywaniu złożonych, nietypowych problemów. Trzeba też pamiętać, że tylko sprawny przepływ danych pozwala na dostarczanie właściwych produktów w odpowiednim czasie, ilości i stanie, we właściwe miejsce, odpowiedniemu klientowi. Niestety w wielu przedsiębiorstwach, pomimo wdrażania nowoczesnych technologii, jakość przepływu informacji jest niezadowalająca. Dlatego tak ważne jest implementowanie rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe.
Sztuczna inteligencja w logistyce to dokładne prognozowanie popytu i podaży, większa efektywność operacyjna, szansa na znaczną redukcję kosztów i możliwość podnoszenia jakości usług. Bez wątpienia wszelkie usprawnienia procesów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w ogromnym stopniu przyczynią się do osiągania coraz lepszych wyników biznesowych. Sztuczna inteligencja w logistyce to przyszłość branży, a coraz liczniejsze przykłady z branży pokazują, że nakłady finansowe związane z zakupem i wdrożeniem innowacyjnych rozwiązań szybko się zwracają.