A mesterséges intelligencia (AI) fejlődése a legtöbb iparágra hatással van, és ez alól a logisztika sem kivétel. Az AI forradalmasíthatja az egész logisztikai szektort. A mesterséges intelligenciával kapcsolatos legjelentősebb logisztikai fejlesztések közé tartozik a raktárautomatizálás, az autonóm járművek, a prediktív analitika és az intelligens utak. Az AI segítségével számos folyamat automatizálható és egyszerűbbé tehető, így a vállalatok időt és pénzt takaríthatnak meg. Nem csoda, hogy az olyan óriáscégek, mint az Amazon és a Google is elkezdtek beruházni az AI-ba.
Az AI megváltoztatja a logisztikai szektort
A McKinsey vezetési tanácsadó cég jelentése szerint 2030-ra a mesterséges intelligencia hozzá fog járulni egy logisztikai paradigmaváltáshoz. A szállítmányozási ágazat számos kihívással néz szembe, de a mesterséges intelligencia hozzájárulhat ezek gyors leküzdéséhez is. Az AI lehetővé teszi, hogy intelligens gépeket használjanak az ellátási lánc folyamatainak automatizálására. A robotok hozzájárulhatnak a különféle szolgáltatások, például a tárolás, csomagolás, útvonaltervezés és kézbesítés megkönnyítéséhez és automatizálásához, csökkentve ezzel a költségeket, és jelentősen növelve a termelékenységet. Bár a logisztikában már eddig is használtak egyszerű ipari robotokat, az AI-vezérelt robotok várhatóan még nagyobb mértékben fogják forradalmasítani a szektort.
Mi a mesterséges intelligencia?
Bár a fogalom elég tág, összességében elmondható, hogy a mesterséges intelligencia alatt általában olyan technológiák összességét értjük, amelyek együttműködnek egymással annak érdekében, hogy a gépek emberhez hasonló szinten érzékeljék és értelmezzék a körülöttük lévő dolgokat – tanuljanak, és ezek alapján intelligens döntéseket hozzanak, végezzék munkájukat.
A mesterséges intelligencia lehetővé teszi, hogy a szoftver automatikusan tanuljon az adatok mintáiból vagy jellemzőiből azáltal, hogy hatalmas mennyiségű adatot kombinál gyorsan ismételt feldolgozással és kifinomult algoritmusokkal. Az alábbiakban pedig bemutatjuk a logisztikai AI trendeket.
Önvezető járművek
A mesterséges intelligencia segítségével nemcsak személyautók alakíthatók önvezetővé, de számos egyéb jármű is automatizálható a furgonoktól kezdve, a kamionokig és buszokig.
A jelenlegi szabályozás és technológia nem teszi lehetővé, hogy önvezető járművek sofőr nélkül közlekedjenek az utakon. Sok ország törvényei szerint továbbra is a volán mögött kell ülnie a vezetőnek, hogy ellenőrizhesse a helyzetet az úton, és elemezze a lehetséges kockázatokat – ez azonban a jövőben változhat.
Az ilyen típusú technológia számos előnnyel járhat a logisztikában. Az automatizált járművek változásokat hozhatnak az ellátási láncban, időt takaríthatnak meg, csökkenthetik a költségeket, ezenkívül az üzemanyag-felhasználás csökkentésével a járművek környezetterhelése is kisebb lehet. De ami még fontosabb, hogy a vezető nélküli technológia segíthet csökkenteni a balesetek számát. Az olyan érzékelő technológiák használatával, amelyek együttműködve háromdimenziós képet alkotnak a jármű környezetéről, beleértve a közlekedési jelzéseket és szabályokat, az akadályok felismerését, az útjelző táblák értelmezését és így tovább, az AI lehetővé teszi a jármű számára, hogy érzékelje és előre jelezze a környezetében bekövetkező változásokat.
A szállító drónok is egyre nagyobb teret hódítanak a logisztikai iparban, mivel biztonságos és megbízható módot jelentenek a különböző termékek, különösen a rövid eltarthatósági idejű gyógyszerek szállításához.
Útvonaltervezés prediktív elemzéssel
Az útvonaltervezésnek számos előnye van. A mesterséges intelligencia alapvető szerepet játszhat ezen előnyök kiaknázásában, segíthet csökkenteni a szállítási költségeket és a kiszállítási időt, ezenkívül javítja az eszközök kihasználtságát. A prediktív elemzés különböző előzményadatokat használhat fel statisztikai algoritmusok meghatározásához és gépi tanuláshoz. A jelenlegi és múltbeli adatok kombinációja végül segítheti a jövőbeli növekedést.
Folyamatoptimalizálás
Az AI segíthet átláthatóbbá tenni a logisztikai szektort: optimalizálni a tárolást és leküzdeni olyan, gyakori kihívásokat, mint például a szállítókonténerek, felszerelések vagy teherautók hiánya. Ezzel pedig megelőzve vagy legalább csökkentve annak az esélyét, hogy az ellátási láncban késések vagy fennakadások keletkezzenek.
Komoly kihívásokat jelenthet például, ha a rakományt nagy távolságokra kell szállítani. Ezt azonban megkönnyíthetné, ha a vállalatok csúcstechnológiájú összeköttetésben állva kapcsolódnának egymáshoz. A különböző AI alkalmazások segítségével például jobban nyomon követhető, hogy merre jár egy szállítmány, vagy például egy káresemény mikor, hol (és kinek a hibájából) következett be.
Termékellenőrzés
A „számítógépes látástechnológia” révén a mesterséges intelligencia valós időben képes felismerni a sérült tárgyakat, és kiértékeli a sérülés típusát és mélységét. Ezzel lehetővé téve a vállalat számára, hogy megpróbálja megakadályozni a termékek további sérülését, és hogy könnyebben kiszűrjék a sérült tárgyakat.
Az IBM Watson kiváló példája az AI-alapú „számítógépes látás” logisztikai felhasználásának. A vasúti pálya mentén telepített kamerái segítségével az IBM Watson azonosítja a kocsik állapotát, és megállapítja, hogy milyen mértékben tűnnek sérültnek. A robot vizuális felismerési képessége 90%-ban pontos eredményeket biztosít, a nap 24 órájában.
Okos utak
Az intelligens utak hozzájárulhatnak a közúti biztonság javításához, és csökkenthetik az ellátási láncban a kedvezőtlen időjárási viszonyok miatti késéseket, így gyorsabbá téve a szállítást.
Ezek az utak napelemekkel és LED-kijelzőkkel felszereltek, melyek figyelmeztetik a vezetőket a megváltozott útviszonyokra. A napelemek nagy mennyiségű villamos energiát termelhetnek, és megakadályozhatják az utak csúszóssá válását a téli hónapokban, mivel képesek lehetnek felmelegedni.
A száloptikás érzékelőkkel ellátott utak – és így a rajta haladó járművek is – csatlakoznak az internethez, ezért a járművezetők minden fontos, valós-idejű információt kaphatnak a balesetekkel, forgalmi dugókkal és egyebekkel kapcsolatban. A technológia ezenkívül érzékeli a forgalom nagyságát és mintáit, így figyelmeztetni tudja a járművezetőket a várható forgalmi dugókra. Azt is érzékeli, ha a járművek elhagyják az utat, vagy ha baleset történik, és riasztják a segélyszolgálatokat. Mivel a rendszer kapcsolatban áll a járművekkel és ismeri azok helyzetét, ez azt is lehetővé teszi, hogy a vállalatok pontosabban nyomon kövessék, merre jár egy szállítmány.
Mesterséges Intelligencia a raktár-automatizálásban
A raktár-automatizálásnak köszönhetően számos rutinfeladat könnyebbé válhat. Az AI átalakíthatja a raktározási folyamatokat, például az információgyűjtést és -elemzést, valamint a leltározási folyamatokat, lehetővé téve a vállalatok számára a hatékonyság és a bevételek növelését.
A raktározásban a mesterséges intelligencia használható többek között a kereslet előrejelzésére vagy a rendelések módosítása esetén a termékek átirányítására. A logisztikai mesterséges intelligencia pozitív hatással van a raktári műveletek irányítására. A robotok képesek azonosítani, mozgatni, rendezni és nyomon követni a készleteket.
A raktározásban használt „számítógépes látástechnika” lehetővé teszi az áruk azonosítását és rendszerezését. Ezzel egyidejűleg javítja a minőségellenőrzést a vállalkozás sikere érdekében. Az XPO Logistics Inc. azt állítja, hogy bizonyos körülmények között a robotok használata a raktározási műveletekben akár hatszorosára is növelheti a hatékonyságot.
A kereslet előrejelzésének javítása
A jövőbeli készletszükségletek előrejelzése kulcsfontosságú a sikeres vállalkozáshoz. Fennáll a készlethiány és a bevételkiesés kockázata, ha egy cég nem képes pontos előrejelzéseket készíteni, és a rendelkezésre álló áruk száma nem elégíti ki a nagy keresletet. Ilyen esetben pedig valószínű, hogy az ügyfelek a konkurenciához fordulnak.
A mesterséges intelligencia olyan algoritmusokat kínál, amelyek megjósolhatják ezeket a trendeket. Bizonyos mesterséges intelligenciaalapú eszközök még a humán specialistáknál is jobb előrejelzéseket készítenek, ami azért is jelentős, mert ez a szektor is szakemberhiánnyal néz szembe. Ez javíthatja a kapacitástervezést, egyszerűsített raktárkezelést jelenthet, így csökkentve a költségeket. Lehetővé teszi, hogy a termékeket már előre olyan raktárházakba szállítsák vagy helyezzék át, ahol várhatóan nagy lesz irántuk a kereslet.
A back-office műveletek automatizálása
A back-office műveletek kulcsfontosságúak a logisztikai ágazat számára. A mesterséges intelligencia óriási szerepet játszhat számos háttérirodai művelet sebességének és pontosságának javításában.
Az AI és a robotizált folyamatautomatizálás (Robotic Process Automation, röviden RPA) ötvözése létrehozta a kognitív automatizálásnak nevezett technológiát. Ennek segítségével az alkalmazottak felgyorsíthatják és pontosabbá tehetik az üzleti folyamatokat, növelve ezzel a termelékenységet.
A számlázás, az e-mailek feldolgozása, az ütemezés, a munkaerő-kezelés és az egyéb irodai műveletek mind profitálhatnak a mesterséges intelligencia előnyeiből. Egyes adatokkal kapcsolatos feladatok például napi rendszerességgel ismétlődnek. Ezek automatizálásával az ellátási lánc szervezetei időt és pénzt takaríthatnak meg, valamint az emberi tévedés valószínűsége is kisebb lesz.
A vásárlói élmény javítása
A mesterséges intelligencia jobb vásárlói élményt tud biztosítani személyre szabással és termékjavaslatokkal, amelyek az ügyfelek vásárlási szokásain és személyes preferenciáin alapulnak. Az ügyfelek valószínűleg értékelni fogják a személyre szabottabb élményt, és lojálisabbak lesznek a vállalathoz.
A logisztikában az AI feltárja a Big Data valódi potenciálját
A Big Data erejét kihasználva, a logisztikai cégek pontos előrejelzéseket készíthetnek, és javíthatják a teljesítményüket. Használható továbbfejlesztett prediktív elemzéshez és az automatizálás növeléséhez, hogy segítse a stratégiai döntések meghozatalát. Segíthet a különféle szektorok fejlesztésében, különösen az útvonal-optimalizálásban. Ez az ellátási lánc rendszerek közötti átláthatóság kialakítását is elősegíti.
Sok vállalat számára nehéz mérni a hatékonyságnövekedést, mert az adatok generálása több helyszínen történik.
Manuálisan nehéz ezekkel dolgozni, ami algoritmusok segítségével nagymértékben megkönnyíthető. A Big Data kezelése során a vállalkozásoknak ügyelniük kell az adatok pontosságára, ugyanakkor az algoritmus a különféle problémákat is képes azonosítani az adathalmazban, és hozzájárul az adatok minőségének javításához. Ez végül elősegíti az átláthatóság kiépítését is a vállalkozások között.
Az adatminőség javítása komoly segítséget nyújthat, és a mesterséges intelligencia képes lehet a gépi tanulásra és a természetes nyelvi feldolgozásra (Natural Language Processing, röviden NLP), ezáltal segít felismerni a releváns információkat. Az NLP segítségével a vállalkozások képesek lesznek egyszerűen azonosítani a rendszeresen ismétlődő szavakat és kifejezéseket. A gépi tanulás pedig hozzájárul, hogy az AI jobban megértse a körülötte lévő dolgok működését, ezáltal jobban integrálódjon a munkakörnyezetébe, ami segítheti a szakembereket annak a megértésében is, hogy hogyan tudják továbbfejleszteni ezeket a technológiákat.
A jövő logisztikája –a logisztika jövője?
Bár az ilyen rendszerek kiépítése az elején komoly költségekkel járhat, a mesterséges intelligencia óriásit fejlődött az utóbbi időben, ami számos előnnyel kecsegtet a vállalatok számára. Az AI hozzájárulhat a jobb flottakezeléshez, ügyfélélményhez, lehetővé teheti a Big Data lehetőségeinek kiaknázását, automatizálhatja az időigényes rutinfeladatokat, optimalizálhatja a folyamatokat a termelékenység növelése és a költségek csökkentése érdekében, és a technológia folyamatos fejlődésével valószínűleg még sok másban is fejlődést és átalakulást hozhat.
