top of page
  • Zdjęcie autoraJakub Olech

AI w logistyce

Zaktualizowano: 28 mar


Kobieta pracująca w firmie logistycznej, korzystająca z AI
Coraz więcej firm logistycznych decyduje się na wykorzystanie z AI w swoich systemach.

Firmy z sektora logistyki, która jest jednym z najważniejszych elementów globalnej gospodarki, znajdują się w momencie kluczowych transformacji technologicznych. Innowacje, w tym rozwój sztucznej inteligencji (ang. Artificial Intelligence) są odpowiedzią na obecne wyzwania. 

 

Jej zastosowanie pozwala na usprawnienie podejmowania decyzji, poprawę wydajności oraz obniżenie kosztów operacyjnych. Oprócz AI, również technologie takie jak Internet rzeczy (IoT – Internet of things), blockchain czy rozwój pojazdów autonomicznych, przyczyniają się do powstawania bardziej zintegrowanych i efektywnych łańcuchów dostaw.  

 

Czym jest sztuczna inteligencja (AI)? 

 

Jej zastosowanie polega na budowie systemów komputerowych, które mogą wykonywać zadania wymagające procesów myślowych bardzo podobnych do ludzkich. W szczególności obejmują one: 


  • uczenie się, czyli zdobywanie wiedzy, zrozumienie zasad korzystania z danych i informacji, 

  • rozumowanie, polegające na wykorzystywaniu zasad do wyciągania przybliżonych bądź ostatecznych wniosków, 

  • autokorektę, rozumianą jako walidację wyników przeprowadzonego rozumowania oraz wyciąganie z nich wniosków, dzięki którym rozumowanie stanie się bardziej poprawne lub lepsze jakościowo. 

 

Taki sposób działania pozwala między innymi na rozumienie przez maszyny języka naturalnego (ludzkiego), rozpoznawanie wzorców (np. w danych), analizę obrazów czy głosu, a także podejmowanie decyzji na podstawie danych oraz dokonywanie predykcji. 

 

Główną przewagą sztucznej inteligencji nad dotychczasowymi rozwiązaniami jest wspomniany proces autokorekty. Jest to mechanizm nieustannie poprawiający jakość wyników. Dotychczasowe efekty działania danego narzędzia AI stanowią dla niego jednocześnie materiał do dalszego uczenia się i rozumowania. 

 

Najważniejsze wyzwania branży logistycznej 

 

  • Zakłócenia łańcuchów dostaw, wynikające z ich złożoności, obejmującej wiele krajów i angażującej wielu interesariuszy. Dodatkowo, intensywne zmiany gospodarcze, coraz częstsze napięcia geopolityczne i spory handlowe są często źródłami dodatkowych komplikacji i nieustannych zmian. 

 

  • Presja środowiskowa wymusza na firmach logistycznych stosowanie bardziej ekologicznych (a tym samym droższych) rozwiązań w celu zmniejszenia śladu węglowego i sprostania wymaganiom rosnącej świadomości ekologicznej swoich klientów. 

 

  • Wysokie koszty operacyjne, generowane szczególnie na ostatnim etapie dostawy (last-mile delivery), ale także przez transport międzykrajowy i interkontynentalny. Wynikają one najczęściej z rosnących cen paliw i kosztów pracy. 

 

  • Zarządzanie zapasami - zmienność popytu konsumenckiego, nieustanny rozwój e-commerce, lecz także niestabilna sytuacja gospodarcza doprowadziły do nieprzewidywalnych wzorców popytu. Komplikuje to zarządzanie zapasami i może prowadzić do nadwyżek lub braków magazynowych oraz niewydajności centrów przeładunkowych. 

 

  • Zatłoczenie miast oraz zróżnicowane lokalizacje dostaw stanowią istotną przeszkodę logistyczną i maja istotny wpływ na szybkość i przewidywalność dostawy oraz poziom kosztów. 

 

  • Oczekiwania klientów w ostatnim czasie znacznie wzrosły. Pandemia COVID-19 mocno spopularyzowała zakupy i zamówienia wymagające dostawy do klientów indywidualnych. Wraz z tym zaczęli oni oczekiwać szybszych i bardziej niezawodnych dostaw z możliwością śledzenia ich w czasie rzeczywistym. 

 

 

AI w logistyce 

 

  • Systemy wczesnego ostrzegania 

  • Planowanie drogi przesyłki i harmonogramów 

  • Wyznaczanie tras 

  • Inteligentne serwisowanie floty 

  • Prognozy popytu (dóbr i usług) 

  • Obsługa klienta 

 

Wiele wyzwań może zostać zaadresowanych poprzez wprowadzenie innowacji związanych z zastosowaniem sztucznej inteligencji.  Można je wykorzystać w następujący sposób: 

 

  • Systemy wczesnego ostrzegania

Analizując ogromne ilości danych historycznych i bieżących, algorytmy sztucznej są w stanie przewidywać i rekomendować reakcję na potencjalne zakłócenia. Dane te mogą pochodzić z wielu źródeł i dotyczyć sytuacji w różnych segmentach produktowych oraz geograficznych. Przykładowo, w przypadku ryzyka wystąpienia sytuacji takich jak szoki popytowe czy niedobory dostaw, oprogramowanie wspierane przez AI może zaproponować alternatywne źródła dostaw bądź opracowywać rozwiązania pozwalające opanować dany problem w sposób minimalizujący straty (kompromis pomiędzy wieloma czynnikami). 

 

  • Planowanie drogi przesyłki i harmonogramów 

Opierając się na zidentyfikowanych wzorcach ruchu przesyłek, rozmiarów dostaw, dostępności pojazdów, kontenerów czy też ładowności statków, systemy wspierane przez AI są w stanie opracować optymalne harmonogramy i trasy w kanałach dostaw, a dzięki temu - zmniejszyć zużycie energii, generowane zanieczyszczenia i koszty operacyjne. 

 

  • Wyznaczanie tras 

Podobnie w przypadku last-mile delivery – na podstawie informacji o natężeniu ruchu, miejscach docelowych, pogodzie czy oknach dostaw, algorytmy mogą przeliczać trasę kuriera w czasie rzeczywistym, tak aby minimalizować zużycie paliwa oraz czas doręczenia przesyłek. Możliwe jest także o wiele bardziej dokładne niż dotychczas przewidywanie godzin dostawy do konkretnych odbiorców. 

 

  • Inteligentne serwisowanie floty 

Wykorzystując sztuczną inteligencję oraz urządzenia wspierające np. Internet rzeczy (IoT), możliwe jest przewidywanie potencjalnych awarii i zużycia sprzętu bądź pojazdów. Pozwala to na aktywne zaplanowanie prac konserwacyjnych z odpowiednim wyprzedzeniem, a dzięki temu unikanie przestojów i dodatkowych kosztów. 

 

  • Prognozy popytu (dóbr i usług) 

Analiza danych historycznych i aktualnych trendów rynkowych pozwala na niezwykle dokładne przewidywanie popytu konsumenckiego, a w związku z tym umożliwia bardziej wydajne zarzadzanie zasobami magazynowymi i planowanie dystrybucji. 

 

  • Obsługa klienta 

Oparte na sztucznej inteligencji chat boty, systemy powiadomień bazujące na predykcjach czasu dostawy czy też mechanizmy uwzględniające planowanie i śledzenie w czasie rzeczywistym znacznie przyczyniają się do zwiększenia satysfakcji klientów oraz odciążenia helpdesku poprzez automatyczne rozwiązywanie prostszych zapytań od klientów. 

 

 

Technologie wspierające 

 

  • Internet of Things (IoT, internet rzeczy), czyli zastosowanie urządzeń podłączonych do sieci, pozwalających na śledzenie towarów na różnych etapach transportu. Możliwe jest też wykorzystanie IoT do monitorowania stanu technicznego pojazdów i innych urządzeń. 

 

  • Blockchain, który oferuje bezpieczne narzędzia do rejestrowania transakcji i zdarzeń w sposób zdecentralizowany i bez możliwości ich modyfikacji, zwiększając wiarygodność oraz przejrzystość w globalnym obrocie handlowym. 

 

  • Pojazdy autonomiczne i drony, będące na razie w fazie testowej u wielu dużych graczy, pozwolą zoptymalizować procesy dostawy na odcinku ostatniej mili poprzez jej przyspieszenie oraz zmniejszenie kosztów. 

 

Na co zwrócić uwagę? 

 

Aby móc w pełni wykorzystać potencjał AI należy rozważyć kluczowe kwestie, takie jak: 

  1. koszty inwestycji,  

  1. potrzeba zabezpieczenia dodatkowych specjalistów do bieżącej obsługi, 

  1. zapewnienie dodatkowych mechanizmów związanych z bezpieczeństwem danych, 

  1. zbadanie możliwości integracji nowych rozwiązań z istniejącymi systemami i urządzeniami. 

 

Największym wyzwaniem jest jednak wprowadzenie technologii w taki sposób, aby została dobrze przyjęta przez zespół firmy. Oznacza to między innymi podjęcie działań edukacyjnych oraz zapewniających, że – wbrew powszechnemu przekonaniu – sztuczna inteligencja nie odbierze pracy ludziom, a jedynie ją ułatwi. 

 

Aby pokonać powyższe przeszkody niezbędne jest strategiczne podejście do wdrażania rozwiązań AI. Powinno ono obejmować jasną komunikację korzyści, szkolenia dla pracowników i stopniowe, iteracyjne wprowadzanie nowych elementów tak, aby ograniczyć potencjalne ryzyko i opór.  


Rozważając wprowadzenie mechanizmów i procesów AI warto przeanalizować następujące kwestie: 

 

  • Zwrot z inwestycji 

Mimo, że oszacowanie całkowitych kosztów może być niezwykle trudne, niezbędne jest podjęcie tej próby. Skonfrontowanie kosztów z potencjalnymi zyskami (w długim oraz krótkim okresie) i prognozowanymi korzyściami strategicznymi wydaje się kluczowym czynnikiem wpływającym na podjęcie decyzji o implementacji rozwiązania opartego o sztuczną inteligencję. 

 

  • Regulacje i przepisy 

Sektor transportowy obarczony jest potrzebą dostosowania się do restrykcyjnych regulacji prawa krajowego oraz międzynarodowego. Dotyczą one m.in. ochrony danych, norm środowiskowych czy przepisów celnych lub drogowych. Dokładna analiza prawna powinna być jednym z pierwszych kroków przed rozpoczęciem działań zmierzających do wdrożenia nowoczesnych rozwiązań technologicznych działających w oparciu o sztuczną inteligencję. 

 

  • Bezpieczeństwo danych i prywatność 

Wykorzystanie sztucznej inteligencji wiąże się z przetwarzaniem ogromnych ilości danych, spośród których wiele może posiadać duży stopień wrażliwości. Należy więc podjąć działania identyfikujące potrzeby firmy w zakresie cyberbezpieczeństwa oraz oszacować dodatkowe ryzyko związane z potencjalnymi wyciekami danych lub skutkami cyberataków. 

 

  • Kwestie etyczne 

Coraz szersze wykorzystanie sztucznej inteligencji wiąże się z wieloma kontrowersjami dotyczącymi kwestii takich jak utrata kontroli nad danymi czy nawet nadejścia apokalipsy (hehe 😀). Warto przeanalizować, jak wdrożenie AI może wpłynąć na wizerunek marki oraz nastawienie pracowników do firmy. 

 

  • Czynnik ludzki

Wdrożenie każdego nowego rozwiązania wiąże się z tzw. oporem na zmianę. W przypadku, nadal budzącej kontrowersje, sztucznej inteligencji, opór ten może być odpowiednio silniejszy. Wybór sposobów jego niwelowania (np. poprzez edukację) jest kluczowym elementem procesu wprowadzania AI do firmy. 

 

Trendy 


Podobnie w przypadku pozostałych branż, także firmy działające w sektorze logistyki będą wykorzystywały rozwój technologiczny do optymalizacji zachodzących w nim procesów, czy też osiągania i zwiększania swojej przewagi konkurencyjnej. Wśród najpopularniejszych prognoz wymieniany jest: 

 

  • rozwój rozwiązań wykorzystujących AI (na przykład przy tworzeniu bardziej zaawansowanych systemów WMS, podczas budowy pojazdów autonomicznych, dronów czy robotów magazynowych wspomagających pracę manualną), 

  • kontynuacja działań związanych z propagowaniem i wdrażaniem zasad zrównoważonego rozwoju, czyli m.in. optymalizacja tras i kanałów dystrybucji, wykorzystanie pojazdów elektrycznych i minimalizacja ilości generowanych przez branżę odpadów.  

 

 

Podsumowanie 

 

Proaktywnie stosowana sztuczna inteligencja będzie motorem fundamentalnych zmian w kierunku powstawania bardziej wydajnego, zrównoważonego i odpornego na zakłócenia globalnego łańcucha dostaw. Technologie związane z AI będą też mieć swój udział w powstawaniu nowych standardów globalnego transportu towarów. 

 

Dla lokalnych firm logistycznych wykorzystanie sztucznej inteligencji i nowych technologii to nie tylko droga do wydajności i redukcji kosztów - to strategiczny imperatyw, aby pozostać konkurencyjnymi i sprostać wyzwaniom związanym z dostawą na ostatnim odcinku, m.in. poprzez oferowanie szybszych, bardziej niezawodnych rozwiązań.  

 

W miarę postępów, udana integracja sztucznej inteligencji zdefiniuje liderów w szybko zmieniającym się świecie globalnej logistyki. 

 

Pomimo coraz bardziej skomplikowanej sytuacji na rynkach, większych wymagań oraz rosnących kosztów przyszłość logistyki może rysować się w jasnych barwach. Sztuczna inteligencja prowadzi do stworzenia bardziej połączonego, inteligentnego i zrównoważonego globalnego łańcucha dostaw. Będzie także mieć niezaprzeczalny wpływ na powstawanie nowych standardów globalnej dystrybucji dóbr i towarów. 

1 wyświetlenie0 komentarzy

Ostatnie posty

Zobacz wszystkie

Comments


bottom of page