Sztuczna inteligencja w łańcuchu dostaw i logistyce: przykłady zastosowań, korzyści i wdrażanie

Jedną rzeczą jest wiedzieć, ile masz zapasów. Zupełnie inną sprawą jest wiedzieć, ile faktycznie potrzebujesz i gdzie.

Systemy zarządzania zapasami oparte na sztucznej inteligencji analizują stany magazynowe, prognozy popytu, terminy realizacji dostaw od dostawców oraz schematy uzupełniania zapasów, aby zaproponować poziomy ponownego zamówienia, poziomy zapasów bezpieczeństwa oraz przeniesienia zapasów.

Załóżmy, że w jednym magazynie leży 500 sztuk produktu, które tylko zbierają kurz, podczas gdy w innym wkrótce zabraknie towaru. Zamiast składać nowe zamówienie, sztuczna inteligencja może zaproponować przeniesienie istniejących zapasów między lokalizacjami.

Mniej środków finansowych zamrożonych w nadmiernych zapasach, mniej przypadków braku towaru na półkach oraz lepsze wykorzystanie powierzchni magazynowej. O to właśnie chodzi.

Znalezienie optymalnej trasy dostawy wydaje się proste, dopóki nie ma się do czynienia z setkami miejsc docelowych, różnymi przedziałami czasowymi dostaw, zmiennymi warunkami drogowymi, ograniczeniami ładowności pojazdów oraz kierowcami o określonych harmonogramach pracy.

Właśnie wtedy planowanie trasy staje się poważnym problemem matematycznym.

Systemy wyznaczania tras oparte na sztucznej inteligencji potrafią przewidywać czas podróży na podstawie historycznych danych dotyczących natężenia ruchu, informacji pogodowych oraz danych operacyjnych. Algorytmy optymalizacyjne wykorzystują następnie te prognozy wraz z ograniczeniami dostawczymi do obliczenia odpowiednich tras.

Niektóre rozwiązania potrafią również ponownie obliczać trasy w przypadku zmiany okoliczności.

Załóżmy, że zamknięcie drogi wpływa na kilka zaplanowanych dostaw. Zamiast ręcznie zmieniać kolejność wszystkich przystanków, system może zaproponować trasę alternatywną i oszacować jej wpływ na czas dostawy.

Dla firm logistycznych wykorzystanie sztucznej inteligencji w logistyce i optymalizacji łańcucha dostaw może oznaczać mniej przejechanych kilometrów, niższe koszty paliwa oraz bardziej niezawodne dostawy.

Oznaczenie przesyłki jako "w drodze" nie daje kierownikowi magazynu zbyt wielu informacji na temat tego, kiedy można się jej spodziewać.

Systemy śledzenia oparte na sztucznej inteligencji idą o krok dalej, przewidując szacowany czas przybycia (ETA) i sygnalizując potencjalne opóźnienia. Wykorzystują one dane GPS, aktualizacje od przewoźników, historyczne czasy transportu, warunki pogodowe oraz aktywność w portach.

Weźmy na przykład przesyłkę morską opóźnioną z powodu zatłoczenia w porcie przeładunkowym. Model prognostyczny może korygować przewidywany czas przybycia (ETA) w miarę napływania nowych informacji, dając magazynowi odbiorczemu czas na zmianę harmonogramu rozładunku i planów pracy personelu.

Problem polega na tym, że sztuczna inteligencja może działać wyłącznie w oparciu o otrzymane informacje dotyczące śledzenia. Brak aktualizacji od przewoźnika lub niewiarygodne dane z czujników mogą nadal powodować luki w widoczności.

Automatyzacja magazynów przeszła długą drogę od czasów przenośników taśmowych i skanerów kodów kreskowych.

Systemy wizji komputerowej pomagają obecnie w identyfikacji produktów, kontroli opakowań pod kątem uszkodzeń oraz weryfikacji przesyłek. Oparte na sztucznej inteligencji oprogramowanie magazynowe może sugerować lokalizacje składowania na podstawie częstotliwości kompletacji zamówień oraz cech produktów. Tymczasem roboty mobilne przemieszczają towary między stanowiskami roboczymi, a inteligentne systemy koordynacji pomagają im unikać zatorów.

Wyobraź sobie ruchliwe centrum logistyczne sklepu internetowego w szczycie sezonu. Zamiast aby pracownicy chodzili tam i z powrotem po magazynie w poszukiwaniu produktów, roboty mogą dostarczać jednostki magazynowe bezpośrednio do stanowisk kompletacji.

Oczywiście nie każdy proces magazynowy wymaga sztucznej inteligencji. Czasami tradycyjny system automatyzacji doskonale spełnia swoje zadanie. Sztuka polega na tym, by wiedzieć, gdzie dodatkowa inteligencja faktycznie się opłaca.

Zużycie paliwa, wykorzystanie pojazdów, styl jazdy, harmonogramy przeglądów, skuteczność dostaw. Menedżerowie flot mają wiele spraw, na które muszą zwracać uwagę.

Sztuczna inteligencja może przejąć część tej analizy.

Dzięki przetwarzaniu danych telematycznych systemy zarządzania flotą mogą wykrywać nietypowe zużycie paliwa, identyfikować pojazdy wykorzystywane poniżej możliwości oraz proponować bardziej efektywny przydział pojazdów we flocie.

Na przykład, jeśli dwie ciężarówki pokonują podobne trasy z porównywalnym ładunkiem, ale jedna z nich konsekwentnie zużywa więcej paliwa, sztuczna inteligencja może pomóc w ustaleniu przyczyny. Nadmierna praca silnika na biegu jałowym? Różnice w stylu jazdy? Problem mechaniczny?

Dzięki tym informacjom menedżerowie flot mogą wprowadzać ukierunkowane usprawnienia, zamiast polegać na domysłach.

Awaria wózka widłowego podczas intensywnej zmiany w magazynie może zakłócić przebieg wielu operacji. To samo dotyczy samochodów dostawczych, systemów przenośnikowych, urządzeń sortujących oraz zautomatyzowanych systemów magazynowych.

Celem konserwacji predykcyjnej jest wykrywanie oznak zużycia sprzętu, zanim dojdzie do rzeczywistej awarii.

Modele uczenia maszynowego analizują odczyty czujników, godziny pracy, zapisy dotyczące konserwacji, kody usterek oraz inne dane dotyczące sprzętu.

Na przykład nietypowe wzorce drgań w silniku przenośnika mogą wskazywać na narastającą usterkę mechaniczną. Model predykcyjny może zasygnalizować tę anomalię, dzięki czemu technicy konserwacyjni będą mogli sprawdzić urządzenie, zanim dojdzie do awarii.

Może to ograniczyć nieplanowane przestoje i pomóc zespołom w skuteczniejszym planowaniu prac konserwacyjnych.

Niemniej jednak konserwacja predykcyjna wymaga wystarczającej ilości danych i starannej weryfikacji. System generujący zbyt wiele fałszywych alarmów może powodować niepotrzebne prace konserwacyjne zamiast je ograniczać.

Listy przewozowe, faktury, zamówienia, zgłoszenia celne, potwierdzenia dostawy. Branża logistyczna z pewnością wie, jak generować dokumentację.

A ktoś musi to wszystko przetworzyć.

Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) łączy w sobie optyczne rozpoznawanie znaków (OCR), przetwarzanie języka naturalnego oraz klasyfikację dokumentów w celu pozyskiwania informacji z dokumentów i porządkowania ich do dalszego wykorzystania.

Na przykład system oparty na sztucznej inteligencji może odczytać fakturę frachtową, wyodrębnić szczegóły przesyłki i opłaty, a następnie porównać je z danymi w systemie zarządzania transportem. Jeśli coś się nie zgadza, system sygnalizuje rozbieżność do weryfikacji.

Oznacza to mniej ręcznego wprowadzania danych, szybsze przetwarzanie faktur oraz mniejsze ryzyko błędów ludzkich. Transakcje o wysokiej wartości mogą nadal podlegać weryfikacji przez pracownika.

Gdzie jest moja przesyłka? Czy mogę zmienić adres dostawy? Dlaczego moje zamówienie jeszcze nie dotarło?

Zespoły obsługi klienta w branży logistycznej codziennie otrzymują wiele podobnych pytań.

Asystenci oparci na sztucznej inteligencji mogą obsługiwać rutynowe zapytania, korzystając z danych dotyczących zamówień, informacji o śledzeniu przesyłek, zasad dostawy oraz baz wiedzy.

Na przykład klient pyta, dlaczego przesyłka jest opóźniona. Zamiast udzielać ogólnikowej odpowiedzi, pracownik mający dostęp do systemu śledzenia przesyłek może sprawdzić aktualny status przesyłki i przedstawić wyjaśnienie na podstawie dostępnych informacji.

Bardziej skomplikowane zapytania można przekazać do operatora.

Najważniejsza jest integracja. Bez dostępu do wiarygodnych danych operacyjnych nawet zaawansowany asystent oparty na sztucznej inteligencji może udzielać niedokładnych odpowiedzi dotyczących statusu dostawy.

Łańcuchy dostaw mają niezłą rękę do sprawiania nieprzyjemnych niespodzianek. Dostawca nagle przestaje się odzywać, w porcie tworzą się zatory albo burza zakłóca dostawy na drugim końcu świata. A konsekwencje mogą dotknąć Twoją firmę na długo przed tym, zanim zorientujesz się, że coś jest nie tak.

Sztuczna inteligencja pomaga wcześniej wykrywać problemy. Analizując wyniki dostawców, dane dotyczące wysyłek, prognozy pogody, doniesienia prasowe oraz dane historyczne dotyczące zakłóceń, potrafi zidentyfikować potencjalne zagrożenia i oszacować ich wpływ na działalność operacyjną.

Na przykład, jeśli w dużym porcie występują zatory, system oparty na sztucznej inteligencji może zidentyfikować, które przesyłki mogą być tym dotknięte, i pomóc planistom w ocenie alternatywnych tras lub dostawców.

Oczywiście, sztuczna inteligencja nie jest w stanie powstrzymać huraganu ani sprawić, by niewiarygodny dostawca nagle stał się wiarygodny. Może jednak zapewnić Twojemu zespołowi coś niezwykle cennego: czas na zastanowienie się, co dalej robić.