Sztuczna inteligencja przebojem wdarła się do szerokiej świadomości. Korzysta z niej coraz więcej osób, w bardziej lub mniej świadomy sposób. Jednocześnie rozpoczął się okres weryfikacji rentowności inwestycji w tą technologię i jesteśmy na początku otrzeźwienia po początkowej euforii. Pojawiają się coraz mocniejsze głosy o przeinwestowaniu w AI, następuje ostra weryfikacja start-upów. Czy AI to rzeczywiście technologia przyszłości? A jeżeli tak, to gdzie i jak zmieni ona oblicze logistyki?
Sztuczna inteligencja zdobywa coraz większe zainteresowanie w różnych sektorach gospodarki i życia codziennego. AI jest jedną z najbardziej rewolucyjnych technologii dzisiejszego świata, a jej zastosowanie można znaleźć m.in. w medycynie, finansach, transporcie czy przemyśle. AI można wdrożyć na każdej płaszczyźnie przedsiębiorstwa, obszar magazynu i jego zarządzanie to jeden z elementów, w którym sztuczna inteligencja może znacząco wpłynąć na poprawę zachodzących w nim procesów. Zastosowanie odpowiednich algorytmów AI i technologii, pozwala usprawnić cały łańcuch dostaw oraz zwiększyć efektywność, równocześnie redukując koszty i poprawiając precyzyjność operacji magazynowych.
Czym jest Sztuczna Inteligencja?
Sztuczna Inteligencja (ang. Artificial Intelligence, AI) to wg definicji dziedzina badań naukowych informatyki i technologii zajmująca się opracowaniem systemów i programów komputerowych, zdolnych do wykonywania działań wymagających ludzkiej inteligencji. AI odnosi się do gałęzi informatyki, która zajmuje się tworzeniem algorytmów mogących analizować i przetwarzać potężne ilości informacji, parametrów czy danych. Algorytmy stanowią podstawę działania systemów AI, mogą obejmować proste wzory lub skomplikowane systemy uczące się, a ich główne zdolności to identyfikacja mowy, dźwięków, obrazów, analiza i przetwarzanie danych, planowanie i podejmowanie decyzji, a także uczenie się na podstawie zgromadzonych informacji i doświadczeń.
Czy AI to rzeczywiście technologia przyszłości?
Niewiele osób zdaje sobie sprawę, jak starą technologią jest sztuczna inteligencja, która zdefiniowana została w 1956 roku. Wkrótce potem pojawiły się pierwsze programy wykorzystujące tę technologię. Szybko jednak okazało się, że niskie moce obliczeniowe ówczesnych komputerów uniemożliwiały jej szerokiego wykorzystania. Z czasem to się zmieniło i o AI stało się głośno, chociażby w 1997 r. kiedy to komputer Deep Blue, właśnie dzięki sztucznej inteligencji, pokonał ówczesnego mistrza Garri Kasparowa w grze w szachy.
Sztuczna inteligencja do uczenia się, poza dużą mocą obliczeniową, potrzebuje również potężnych ilości danych, co dzięki technologii big-data również zostało spełnione. Obecnie jesteśmy w momencie poszukiwania rentownych i masowych zastosowań – czyli ostatnim kroku rozpowszechnienia się technologii. Rozpoczynający się okres weryfikacji jest potrzebny i po działaniach wszystkich głównych firm technologicznych widać, że sztuczna inteligencja wprowadzi zmianę porównywalną do wprowadzenia sieci www.
Integracja WMS i Sztucznej Inteligencji
Zintegrowanie sztucznej inteligencji z systemem WMS pozwala usprawnić i przyśpieszyć wszystkie procesy magazynowe w przedsiębiorstwie. Algorytmy AI bazując na bieżących danych sprzedażowych i logistycznych potrafią:
Wspierać bieżące operacje z towarem
Sztuczna inteligencja pomaga zoptymalizować ścieżki kompletacji poprzez dostosowanie aktualnego stanu towarów. Jednocześnie sugeruje optymalne ich rozmieszczenie, co przekłada się na skrócenie czasu kompletacji zamówień. Na stanowiskach pakowania zastosowanie AI pozwala np. szybko oszacować gabaryty towaru, jednocześnie dobierając optymalny sposób pakowania i wysyłki.
Realnie wprowadzać automatyzację procesów magazynowych
Dzięki AI, roboty mogą wykonywać rutynowe zadania, takie jak przenoszenie towarów, kompletowanie zamówień czy pakowanie. Pozwala to na zwiększenie wydajności i redukcję błędów ludzkich.
Analizować dane i predykcje popytu
Na podstawie analiz historycznych, bieżących danych, sezonowości i trendów rynkowych zastosowanie sztucznej inteligencji pozwala oszacować prognozy popytu. Algorytmy AI pozwalają na lepsze zarządzanie zapasami, dzięki temu przedsiębiorstwa mogą określić optymalne ich poziomy i uniknąć nadmiaru lub niedoboru produktów.
Zwiększyć bezpieczeństwo
Zastosowanie sztucznej inteligencji przyczynia się do poprawy bezpieczeństwa poprzez monitorowanie i wykrywanie anomalii w czasie. Kamery i systemy wizyjne zintegrowane ze sztuczną inteligencją pozwalają śledzić i kontrolować operacje magazynowe, identyfikować towar i wykrywać odchylenia automatycznie reagując na potencjalne zagrożenia.
Zarządzać zasobami ludzkimi
Wprowadzenie sztucznej inteligencji do zarządzania personelem pozwala przeanalizować efektywność pracowników i operacji magazynowych, a na podstawie uzyskanych wyników stworzyć optymalne harmonogramy pracy, dostarczać brakującej wiedzy lub dostosować system szkolenia.
Rentowność korzystania z AI
Koszt korzystania ze sztucznej inteligencji składa się z jednorazowych inwestycji stworzenia modelu i zabezpieczenia infrastruktury oraz bieżących kosztów. Ważniejsze są jednak koszty związane z uczeniem się oraz z odpowiedzią na zapytanie użytkownika. Przyjmując, że chcemy, by sztuczna inteligencja robiła predykcję czasu realizacji kilku tysięcy zleceń dziennie, koszt codziennego uczenia się i bieżącego odpytywania może być liczony nawet w tysiącach złotych. Ograniczając uczenie się do np. raz miesięcznie, można ten koszt ograniczyć do setek złotych miesięcznie. Pozostaje przeanalizować czy sumaryczna inwestycja w AI przełoży się w realną oszczędność lub realny nowy przychód w naszej codziennej pracy.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja ma ogromne możliwości, aby zrewolucjonizować zarządzanie nie tylko magazynem i zachodzącymi operacjami logistycznymi, ale całą infrastrukturą w przedsiębiorstwie. Przyszłość magazynowania z pewnością będzie zdominowana przez inteligentne systemy, które uczynią procesy logistyczne bardziej efektywnymi i niezawodnymi. Należy jednak pamiętać, że AI nie zastąpi jednostki ludzkiej, to jedynie dobre narzędzie w rękach człowieka, które poprzez odciążenie go od rutynowych operacji wymagających myślenia i kojarzenia, zwiększy efektywność pracownika.