Sztuczna inteligencja w logistyce

Logistyka jest jedną z branż, która chętnie korzysta z rozwiązań sztucznej inteligencji. Wpływa to na jej dynamiczny rozwój przez ciągłe ulepszanie usług, optymalizowanie procesów oraz redukcję kosztów.

Rozwiązaniem, z którego od dawna korzysta logistyka zaopatrzenia oraz logistyka dystrybucji jest planowanie najkrótszych tras, z kolei logistyka produkcji korzysta z optymalizowania procesu produkcyjnego.

Inne rozwiązania czekają na postęp technologii lub są stopniowo wprowadzane, ale już sugerują nadchodzącą rewolucję w zakresie optymalizacji branży logistycznej. Przykładem mogą być w pełni zautomatyzowane magazyny sklepów internetowych, a nawet autonomiczne pojazdy, roboty lub drony dostarczające przesyłki do klientów.

Poniżej przybliżymy możliwości sztucznej inteligencji, które znajdą zastosowanie w logistyce zaopatrzenia, logistyce produkcji oraz logistyce dystrybucji. Przedstawimy również działające już rozwiązania AI wdrożone w firmach tj. DHL, Tesla oraz Amazon.

Logistyka zaopatrzenia za przykładzie DHL
Przykładem firmy reprezentującej logistykę zaopatrzenia korzystającej z rozwiązań sztucznej inteligencji jest DHL. Firma kurierska DHL jest jednym z czołowych przewoźników działających na całym świecie. Swój sukces zawdzięcza między innymi wdrożeniu w przedsiębiorstwie technologii AI do procesów, które zminimalizowały podstawowe problemy oraz umożliwiły sprostanie wysokim wymaganiom rynku w zakresie sposobu magazynowania, terminowości czy minimalizowania błędów.

DHL w ramach logistyki zaopatrzenia przy pomocy sztucznej inteligencji optymalizuje trasy dostaw, zarówno na poziomie lokalnym, jak i w globalnym łańcuchu dostaw. Proponując najlepszą trasę, algorytm korzysta z danych o odległości między punktami, ale także uwzględnia bardziej zaawansowane czynniki tj. ruch, korki czy warunki atmosferyczne. W tej dziedzinie logistyki podstawą są odpowiednie działania dotyczące jak najszybszego ominięcia ewentualnych zakłóceń oraz dostarczania przesyłek na czas.

DHL korzysta również z automatyzacji na magazynie, używając robotów do sortowania paczek, identyfikowania uszkodzeń oraz szeroko pojętej kontroli jakości. Rozwiązania poprawiają efektywność pracy oraz redukują błędy.

Przykładem firmy reprezentującej logistykę zaopatrzenia korzystającej z rozwiązań sztucznej inteligencji jest DHL. Firma kurierska DHL jest jednym z czołowych przewoźników działających na całym świecie. Swój sukces zawdzięcza między innymi wdrożeniu w przedsiębiorstwie technologii AI do procesów, które zminimalizowały podstawowe problemy oraz umożliwiły sprostanie wysokim wymaganiom rynku w zakresie sposobu magazynowania, terminowości czy minimalizowania błędów.

DHL w ramach logistyki zaopatrzenia przy pomocy sztucznej inteligencji optymalizuje trasy dostaw, zarówno na poziomie lokalnym, jak i w globalnym łańcuchu dostaw. Proponując najlepszą trasę, algorytm korzysta z danych o odległości między punktami, ale także uwzględnia bardziej zaawansowane czynniki tj. ruch, korki czy warunki atmosferyczne. W tej dziedzinie logistyki podstawą są odpowiednie działania dotyczące jak najszybszego ominięcia ewentualnych zakłóceń oraz dostarczania przesyłek na czas.

DHL korzysta również z automatyzacji na magazynie, używając robotów do sortowania paczek, identyfikowania uszkodzeń oraz szeroko pojętej kontroli jakości. Rozwiązania poprawiają efektywność pracy oraz redukują błędy.

Logistyka produkcji obejmuje wszystkie procesy logistyczne od zakupu surowców potrzebnych do produkcji, aż do powstania wyrobów gotowych. Sztuczną inteligencję wykorzystuje się w procesie produkcyjnym na przykład do prognozowania zapotrzebowania na surowce i półprodukty oraz zarządzania zapasami. Na kolejnych etapach AI wykorzystuje się do optymalizacji łańcucha dostaw, a nawet umożliwia efektywne zarządzanie dostępną flotą.

Możliwości sztucznej inteligencji w logistyce produkcji doskonale przedstawia firma Tesla produkująca samochody elektryczne. Tesla jest pionierem w wykorzystywanych rozwiązaniach sztucznej inteligencji na bardzo wysokim poziomie zaawansowania. Przykładem może być znany ze swojej niezawodności Autopilot, czyli zaawansowany system asystenta kierowcy. Analizując dane dotyczące m.in. otoczenia pojazdu, a także wykorzystując wbudowane kamery i czujniki podejmuje decyzje o skręcaniu, hamowaniu, przyspieszaniu, a nawet zmianie pasa ruchu.

Tesla korzysta z rozwiązań sztucznej inteligencji również podczas procesu produkcyjnego. W jej ramach prognozuje zapotrzebowanie na półprodukty lub części, co pozwala na lepsze zarządzanie produkcją. Ponadto w fabrykach wykorzystywane są zaawansowane technologicznie roboty, które wykonują skomplikowane zadania montażowe.

Przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w ramach logistyki dystrybucji omówimy na przykładzie światowego giganta w handlu detalicznym, czyli Amazona.

Amazon przede wszystkim korzysta z autonomicznych robotów, które przyspieszają i usprawniają procesy magazynowe, poprzez zliczanie produktów, sortowanie oraz transportowanie ich do strefy pakowania.

Amazon wykorzystuje algorytm predykcyjny, który pomaga prognozować trendy zakupowe oraz zachowania klientów. Sztuczna inteligencja może przyspieszyć procesy logistyki zaopatrzenia, ze względu na umiejętność szybkiego przyswajania i analizowania dużych zbiorów danych. Mając informacje o sprzedaży czy zachowaniach konsumentów z przeszłości może precyzyjniej określić potrzebny poziom zaopatrzenia konkretnych typów produktów. Idąc dalej, sztuczna inteligencja umożliwia określenie ilości potrzebnej powierzchni magazynowej w danych okresie, potencjału sprzedażowego czy ilości potrzebnych pracowników do obsługi.