Sposoby wykorzystania AI w logistyce

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje wiele branż, a logistyka i spedycja to bez wątpienia obszary, gdzie jej wpływ jest szczególnie widoczny. Wykorzystanie AI w logistyce pozwala optymalizować i automatyzować skomplikowane procesy, redukując koszty i zwiększając wydajność. W tym artykule przyjrzymy się, jak nowoczesne narzędzia zmieniają oblicze branży TSL (obejmującej transport, spedycję i logistykę) i jak mogą usprawnić również Twoją firmę.

AI w optymalizacji tras dostaw

Problemy z tworzeniem i utrzymaniem sprawnych łańcuchów dostaw są szczególnym zagrożeniem dla wielu firm. Jedną z najważniejszych nowości wykorzystywanych w tym obszarze są narzędzia, które wspierają optymalne planowanie tras dostaw. AI w transporcie pozwala na planowanie lepszych tras, przynosząc wymierne korzyści zarówno dla firm, jak i środowiska.

Przykładem rozwiązania może być AI Route Optimization by Upper, który analizuje różne czynniki, takie jak odległość, czas przejazdu, ograniczenia czasowe i preferencje klientów, aby zaplanować najbardziej efektywne trasy dla floty pojazdów.

Algorytmy bazujące na sztucznej inteligencji są w stanie analizować ogromne zasoby danych, biorąc pod uwagę takie czynniki, jak:

• aktualne natężenie ruchu,
• warunki pogodowe,
• ograniczenia czasowe dostaw,
• parametry pojazdów,
• specyficzne wymagania klientów.

Na podstawie tych informacji systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą planować drogę oraz optymalizować przebieg trasy w czasie rzeczywistym, co pozwala na skrócenie czasu dostaw, obniżenie kosztów transportu, ale także zmniejszenie emisji CO₂. Rzecz jasna to również nieocenione wsparcie w codziennej pracy kierowców.

Oczywiście istnieje również zupełnie inna perspektywa, z którą wszyscy mamy do czynienia na co dzień. AI w samochodach umożliwia kierowcom korzystanie z zaawansowanych systemów wspomagania jazdy. Dzięki nim łatwiejsze stają się również: konserwacja pojazdów i unikanie uszkodzeń, które mogłyby wpływać na sprawność realizacji procesów oraz wiązać się z dodatkowymi kosztami. Technologie, takie jak adaptacyjny tempomat czy systemy unikania kolizji, oparte na sztucznej inteligencji, przyczyniają się do zwiększenia bezpieczeństwa na drogach.

Automatyzacja magazynów z pomocą sztucznej inteligencji

Kolejnym obszarem, w którym wykorzystanie AI w logistyce przynosi rewolucyjne zmiany, jest automatyzacja procesów zachodzących w magazynach. Według przywołanego raportu inteligentne zarządzanie zasobami pozwala zaoszczędzić nawet do 20% przestrzeni magazynowej w porównaniu z tradycyjnymi rozwiązaniami. Oszczędności zauważalne są przede wszystkim w sile roboczej, która musi być wykorzystana do realizacji zadań: w tym przypadku sięgają nawet 40%.

Systemy oparte na AI potrafią między innymi:

• przewidywać zapotrzebowanie na poszczególne produkty,
• automatycznie aktualizować stany magazynowe,
• optymalizować rozmieszczenie towarów w magazynie,
• koordynować pracę systemów autonomicznych, w tym robotów,
• minimalizować bezpośrednie zaangażowanie człowieka.

Dzięki wykorzystaniu technologii rozpoznawania obrazu AI może również pomagać w identyfikacji i sortowaniu produktów. W nowoczesnych magazynach zastosowanie znajdują np. okulary rozszerzonej rzeczywistości, które wspierają pracowników w szybkim lokalizowaniu i pobieraniu towarów. Standardem staje się również robotyzacja magazynów: coraz częściej zadania standardowo wykonywane przez ludzi realizują odpowiednio skonfigurowane roboty również wykorzystujące technologię AI.

A to wszystko przekłada się na oszczędność pieniędzy, lepsze perspektywy rynkowe i poprawę konkurencyjności firm logistycznych.

Predykcyjne analizy i prognozy popytu – AI w logistyce

Logistyka w firmie przede wszystkim opiera się na umiejętnym planowaniu i szacowaniu. Sztuczną inteligencję coraz częściej wykorzystuje się w prognozowaniu popytu i planowaniu łańcucha dostaw. Błędy w tym zakresie potrafią być bardzo kosztowne. Raport CargoOn wskazuje, że prognozy AI mogą ograniczyć ryzyko ich popełnienia nawet o 30–50%.

Wspierana przez AI logistyka wykorzystuje zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego do analizy historycznych danych sprzedażowych, trendów rynkowych i wielu innych czynników wpływających na popyt. Możesz dokładniej przewidywać zapotrzebowanie na produkty, co oznacza lepsze planowanie produkcji i dostaw oraz optymalizację poziomu zapasów. Unikniesz zarówno braku towarów, jak i tzw. przemagazynowania.

AI potrafi również uwzględniać takie czynniki jak sezonowość czy tendencje koniunkturalne w globalnej i lokalnej gospodarce. Oczywiście oprogramowanie daje także szerokie możliwości personalizacji ustawień, aby jak najlepiej dostosować je do charakteru konkretnej firmy.

Predykcyjne analizy oparte na AI pozwalają przedsiębiorstwom wyprzedzać konkurencję i elastycznie reagować na zmieniające się potrzeby rynku. To szczególnie ważne w kontekście dynamicznie rozwijającej się branży e-commerce, gdzie szybkość i prognozowanie z wysoką dokładnością mają jeszcze większe znaczenie.

Inteligentne narzędzia do monitorowania stanu floty i utrzymań predykcyjnych

Nie brakuje również nowości w transporcie. AI sprawdza się znakomicie w optymalizacji zarządzania flotą pojazdów. Inteligentne narzędzia monitorowania wykorzystują dane z czujników zainstalowanych w pojazdach i systemów pokładowych, aby na bieżąco śledzić ich stan techniczny. Dzięki temu możesz skutecznie:

• przewidywać potencjalne awarie przed ich wystąpieniem,
• optymalizować harmonogramy konserwacji,
• redukować ryzyko awarii i eliminować nieplanowane przestoje, wydłużyć żywotność pojazdów. Popularną platformą wykorzystującą sztuczną inteligencję do analizy danych i optymalizacji operacji w łańcuchu dostaw jest ThroughPut AI. System oferuje zaawansowane możliwości predykcyjne i analityczne, pomagając firmom m.in. w identyfikacji wąskich gardeł, optymalizacji procesów i poprawie efektywności operacyjnej.

Sztuczna inteligencja jest w stanie analizować wiele danych, w tym zużycie paliwa, poziom płynów eksploatacyjnych czy parametry pracy silnika oraz harmonogram przeglądów i napraw. Ale obecne możliwości są jeszcze większe. Idealnym przykładem są algorytmy analizujące technikę jazdy konkretnego kierowcy, co pozwala na zapewnienie wyższego bezpieczeństwa oraz oszczędności paliwa. Oczywiście kierowcy mogą korzystać z narzędzi wspieranych przez sztuczną inteligencję w trakcie samej jazdy, a istotną rolę odgrywa zautomatyzowane monitorowanie czasu codziennej pracy.

Integracja systemów logistycznych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Jak wykorzystać AI w logistyce i produkcji? Kluczową rolę odgrywa integracja narzędzi i platform wykorzystywanych w wielu obszarach działania przedsiębiorstwa. Sztuczna inteligencja pełni w tym przypadku funkcję inteligentnego pośrednika, umożliwiając płynną komunikację między różnymi elementami ekosystemu logistycznego. Narzędzia wykorzystujące zaawansowane algorytmy dają m.in. możliwość integracji systemów ERP, WMS i TMS. To z kolei sprzyja automatyzacji przepływu informacji między różnymi działami firmy i stanowiskami, a nawet zdecydowanie lepszej koordynacji działań między dostawcami, przewoźnikami i odbiorcami.

Podstawowa korzyść? Spójny ekosystem narzędzi, w którym wszystkie elementy współpracują ze sobą w czasie rzeczywistym, zapewniając odpowiedni workflow, czyli przepływ pracy. Dzięki temu zyskujesz wyższą transparentność operacji i poprawę jakości obsługi klienta, jednocześnie redukując koszty operacyjne i zachowując zdecydowanie większą elastyczność. Nie pozostaje to bez wpływu na pracowników, którzy mogą skuteczniej i wygodniej wykonywać codzienne obowiązki.

Integracja systemów jest szczególnie ważna w kontekście globalnych łańcuchów dostaw, gdzie koordynacja działań między różnymi krajami i partnerami biznesowymi stanowi duże wyzwanie. Inwestowanie w ten obszar okaże się kluczowe, jeżeli Ty i Twoi kontrahenci wykorzystujecie różne typy oprogramowania.

AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw

Według raportu „Artificial Intelligence in the Supply Chain Opportunity or risk” aż 95% ekspertów zajmujących się łańcuchami dostaw uważa, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe będą odgrywać kluczową rolę w projektowaniu łańcuchów dostaw. I nic w tym dziwnego, bo ich wykorzystanie może obniżyć koszty operacyjne o nawet 30%. AI w produkcji i logistyce pozwala na szerokie spojrzenie na proces: od zaopatrzenia po dostawę do klienta końcowego.

Oto przykładowe obszary, w których możesz otrzymać wsparcie:

Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów AI może identyfikować wąskie gardła w łańcuchu dostaw i pomagać w ich usuwaniu. W przypadku zakłóceń narzędzia pozwalają szybko znaleźć alternatywne źródło zaopatrzenia. Rozbudowane funkcje planowania dają natomiast możliwość przewidywania i minimalizowania ryzyka opóźnień lub braków.

Kompleksowe rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję do optymalizacji łańcucha dostaw to np. IBM Watson Supply Chain oraz Oracle SCM (Supply Chain Management). Systemy oferują zaawansowane możliwości predykcyjne, analizę danych i automatyzację procesów. Pomagają w podejmowaniu decyzji, zarządzaniu ryzykiem i poprawie widoczności w całym łańcuchu dostaw.

Ogromne możliwości ma też platforma chmurowa SAP Ariba, która integruje sztuczną inteligencję do zarządzania zakupami i łańcuchem dostaw. Funkcjonalności oferują m.in. analizy predykcyjne, analizy wydatków i automatyzację procesów zakupowych. SAP Ariba pomaga firmom w optymalizacji współpracy z dostawcami i zwiększeniu efektywności operacyjnej.

Asystenci AI coraz częściej wspierają menedżerów łańcucha dostaw, dostarczając im w czasie rzeczywistym kluczowe informacje i rekomendacje. Korzyści dla Twojej firmy mogą być naprawdę olbrzymie. AI pomaga w rozwoju nie tylko logistyki, ale również innych procesów biznesowych. Jednocześnie obniżeniu ulegają koszty związane z tym obszarem. Łańcuchy dostaw stają się bardziej elastyczne i odporne na zakłócenia, a Ty możesz  lepiej dostosowywać się do zmieniających się potrzeb klientów.

¹https://cargoon.eu/en/lp/ai-in-supply-chains/