2020 óta a világjárvány hatására sokkal több fogyasztó kezdett el online vásárolni, mint korábban. Ez extra terheket rótt a cégekre, különösen a szállítás terén. Ma már nem nézhetjük ugyanúgy a logisztikát, mint néhány évvel ezelőtt. Egyre több vállalat használ már olyan intelligens logisztikai megoldásokat, amelyek méretezhető, rugalmas és jövőorientált technológiákat tartalmaznak, hogy hatékonyabbá, eredményesebbé és intelligensebbé tegyék a műveleteket. A hagyományos ellátási láncok már nem elegendőek, és a vállalatoknak intelligens megoldásokat kell kidolgozniuk a versenyképesség érdekében.
Néhány logisztikai művelet magában foglalhatja a rádiófrekvenciás azonosítást, hogy lehetővé tegye a raktár termékáramlásának javulását. De ennél is fontosabb az érzékelők használata a járműveken, vagy az intelligens szenzorok használata az útvonalakon, hogy nagyobb átláthatóságot és elemezhető adatokat kapjunk.
A vállalatok egyik fő célja, hogy termékeiket gyorsan és hatékonyan juttassák el a fogyasztókhoz. Ugyanakkor gondoskodniuk kell arról is, hogy elkerüljék ezek károsodását. Bár a sérült termékeknek mindig van valamilyen százalékos aránya, a cél az, hogy ezt a számot minimálisra csökkentsék.
Szállítási hiányok észlelése
Az intelligens megoldások használatának másik jelentős előnye a logisztikában a szállítási hiányok felderítése. Sok áru esetében jelentős időt vesz igénybe, mire megérkezik a gyártás, értékesítés helyszínére. Vannak, amelyeknek az út során többször is fuvareszközt kell váltaniuk. Általánosságban elmondható, hogy ezen az útvonalon mindig vannak olyan vakfoltok, ahol épp nincs információ a helyzetükről. Ez a szárazföldi szállításnál is előfordul, tengeri szállítás esetén a problémák azonban még nagyobbak lehetnek. Gondoljunk csak a viharokra, amelyek elérhetik a hajókat, nem beszélve a kikötői problémákról, amelyek késedelmet okozhatnak a műveletekben és az ellátási lánc kezelésében.
A legrosszabb az egészben az, hogy sok időbe, akár hetekbe is telhet, mire felfedezik, hogy mi történt, és helyrehozzák azt. Ez persze fennakadásokat okozhat a termelésben, értékesítésben. Az intelligens logisztikai megoldások segítségével jobban ellenőrizhetők az áruk, anyagok és valós időben nyomon követhető az aktuális készlet, valamint az, hogy hol vannak a megrendelt termékek.
A mesterséges intelligencia hatékonysági és pénzügyi mozgatórugói a logisztikának
Az elmúlt években megnövekedtek a fejlett ellátási lánc technológiáiba történő befektetések. A mesterséges intelligenciával (AI) kapcsolatos megoldások piaca 2027-re várhatóan eléri a 16,7 milliárd dollárt.
Az AI-megoldások segíthetnek pontosan meghatározni, hogy az ellátási lánc mely lépései javíthatók a profit növelése, a szállítói szerződések kezelése, valamint a szállítási és beszerzési díjak megtárgyalása érdekében. A McKinsey adatai szerint a mesterséges intelligencia segíthet csökkenteni a költségeket (az összes gyártási költséget, kivéve a nyersanyagokét) mintegy 20%-kal, és a magasabb termelékenység okán a költségcsökkentés akár a 70%-ot is elérheti. A mesterséges intelligencia ellátási lánc megoldásait sikeresen megvalósító korai alkalmazók a logisztikai költségek 15%-os csökkenéséről számoltak be.
A robotizált folyamatautomatizáláshoz hasonló, de jellemzően strukturálatlan adatokkal működő kognitív automatizálással önvezető ellátási láncok hozhatók létre. Ezek a rendszerek valós idejű ajánlásokat adhatnak, előrejelzéseket készíthetnek, és döntéseket hozhatnak az előre meghatározott szabályok keretein belül. Ez növelheti a hatékonyságot, ami csökkenti a költségeket.
Hogyan alkalmazzák sikeresen az AI-t az ellátási lánc kezelésében?
Automatizált raktárak
A gyors és összetett logisztikai megoldásokat igénylő nagyvállalatok – mint például az Amazon – saját erőforrásaikat fektetik be a mesterséges intelligencia és a robotika innovációjának előmozdítására az automatizált raktározás megkönnyítése érdekében. Az Amazon egy évtizede jelentős összegeket fektet be a raktárautomatizálásba – cégeket vásárol fel, kiváló kutatókat alkalmaz az innovatív megoldások megtalálása érdekében. Az általa eddig telepített robotok azonban korlátozott intelligenciát mutatnak, és csak az alapvető feladatokat képesek ellátni, bemutatva, hogy még egy ilyen hatalmas erőforrásokkal rendelkező vállalatnak is tovább kell fejlesztenie.
Egy másik példa az Ocado, a NagyBritanniában található, csak online elérhető szupermarket. Magasan automatizált raktáraik olyan hatékonyan optimalizálják a logisztikát, hogy más élelmiszerbolt-láncok is megvásárolják az AI-vezérelt raktározási technológiájukat. Az Ocado automatizált gyárában 3000 robot dolgozik, amelyeket a mesterséges intelligencia vezérel. A robotok egy rácson mozognak, ahol az árukat a használat gyakorisága szerint rendezik, hogy meggyorsítsák a komissiózási folyamatot.
Autonóm mobilrobotok a logisztikában
Néhány, az iparágat sújtó nehézségre rögtön gyors megoldást nyújt például egy mobil autonóm robot (AMR). Az időnként még mindig hektikusan változó igények rugalmas és adaptív belső logisztikát igényelnek, amelyben az autonóm navigációnak köszönhetően a mobilrobotok nagyon erősek: alkalmazkodnak a dinamikus környezethez, a ciklikusan változó folyamatokhoz. Minderre ráadásul napi 24 órában képesek. Automatikusan töltik magukat, amikor erre szükség van, ezzel egy másik komoly problémára, a munkaerőkérdésre reflektálnak hatékony megoldásként. Lehetővé teszik, hogy az emberi erőforrást magasabb hozzáadott értéket nyújtó feladatok ellátásában hasznosíthassa egy vállalat, így növelve a hatékonyságot. Az AMR-ek könnyen adaptálhatók, ugyanis például a dániai a MiR cég intralogisztikában alkalmazható mobilrobotjai szoftverrel szerkesztett térképen tájékozódnak a lézerszkennerek vagy az előre betöltött létesítményrajzok segítségével. A robotok intuitív módon taníthatók a tárgyak felvételére, lerakására. A kamerákból, lézerszkennerekből, szenzorokból származó adatok alapján kiszámolják az optimális haladási útvonalat, és teljesen önállóan kerülik ki az útjukban álló akadályt. Az egyszerű programozhatóság szintén fontos célja a dán robotgyártónak, így a mobilrobotok könnyen beépíthetők egy meglévő infrastruktúrába. Többnyire speciális programnyelveket ismerő programozó sem szükséges a telepítésükhöz.
Útvonal-optimalizálás
A UPS globális szállítmányozási és logisztikai vállalat az On-Road Integrated Optimization and Navigation (ORION) nevű rendszert alkalmazza, amely eredetileg átlagosan napi 8 kilométerrel csökkentette a járművezetők által megtett távolságot. A cég a közelmúltban frissítette a rendszert dinamikus útválasztással, amely folyamatosan értékeli a változó körülményeket, és optimalizált útvonalinformációkat szolgáltat a járművezetőknek, amivel további 4-6 kilométert takarít meg. Ez apróságnak tűnhet, de a UPS becslései szerint ezek a megspórolt járművezetői kilométerek évente akár 50 millió dolláros megtakarítást is jelenthetnek.
Autonóm járművek
Az autonóm teherautók forradalmasíthatják a logisztikai ágazatot az elkövetkező években. Az AI-t egyre gyakrabban használják az autonóm járművekben. A mesterséges intelligencia használatának egyik előnye, hogy okosabbá és hatékonyabbá teheti az autót. Például, ha az autó érzékelőkkel van felszerelve, a mesterséges intelligencia felhasználható az érzékelőktől származó adatok feldolgozásához és a további teendők meghozatalához. Ez segíthet az autónak elkerülni az akadályokat és megtalálni a legjobb útvonalat.
Ezenkívül a mesterséges intelligencia segíthet javítani az autó hatékonyságát azáltal, hogy megtanulja a vezető szokásait és preferenciáit. Például, ha a sofőr mindig ugyanahhoz a célhoz akar menni, az AI megtanulhatja ezt, és ennek megfelelően tervezheti meg az útvonalat. De ha a vezetőnek van egy preferált útvonala, az AI megtanulhatja azt is.
Önvezető teherautók
Az önvezető vagy autonóm teherautók használata egyre terjed a szállítmányozási ágazatban, mivel a vállalatok a költségek csökkentésére és a hatékonyság javítására törekednek. Az önvezető járművek éjjel-nappal üzemelhetnek szünetek nélkül, és programozhatók a lehető leghatékonyabb útvonal megtételére. Ez a technológia még korai szakaszában van, de megvan benne a lehetőség, hogy forradalmasítsa a szállítmányozási ágazatot azáltal, hogy gyorsabbá, olcsóbbá és megbízhatóbbá teszi.
Szállítódrónok
Az AI-t egyre gyakrabban használják a szállítódrónokban a szállítási folyamat egyszerűsítésére és automatizálására. A mesterséges intelligencia használatával a szállítódrónok pontosabban és hatékonyabban navigálhatnak úticéljukhoz, elkerülhetik az akadályokat, és kiválaszthatják a leghatékonyabb útvonalat. Az ütközések elkerülése érdekében kommunikálni is tudnak egymással. Ez gyorsabb és megbízhatóbb szállítási időt, valamint alacsonyabb szállítási költségeket eredményezhet. Ezenkívül az AI segítségével nyomon követhető és kezelhető a szállított rakomány, biztosítva, hogy az biztonságosan és időben érkezzen meg.
Prediktív karbantartás
A múltbeli és jelenlegi adatok felhasználásával a gépi tanulási (ML) algoritmusok előrejelzéseket és javaslatokat tehetnek a jármű karbantartásával kapcsolatban, növelve a flotta élettartamát, és csökkentve az állásidőt. Az Uptake technológiai vállalat a mesterséges intelligenciát és az ML-t egyesíti a tárgyak internetének (IoT) eszközeivel a GPS-ből és a járműnaplókból származó adatok elemzéséhez, hogy előre jelezze a járművek mechanikai meghibásodását, beleértve a teherautókat, a repülőgépeket és a vasúti kocsikat.
Továbbfejlesztett 360 fokos válaszkészség
Az AI legkeresettebb felhasználási módja az ellátási láncban a fokozott átláthatóság és válaszkészség. Az ellátási láncban a mesterséges intelligencia lehetővé teszi a releváns múltbeli és jelenlegi adatok összegyűjtését több csatlakoztatott eszközről. Ez magában foglalja az SRM szoftver, CRM és ERP rendszerek, valamint üzleti intelligencia megoldások megvalósítását a meglévő adatokhoz, így szélesebb körben értékelhető a teljesítmény. Hasonlóképpen, az ellátási lánc adatelemzése is előre jelzi és minimalizálja az értékesítési csatornákra gyakorolt kockázatokat és a negatív hatásokat.
Jobb ügyfélélmény
A big data és a mesterséges intelligencia teljesen új szintre emelte a vásárlói élményt. Ezek a megoldások lehetővé teszik az ellátási lánc számára, hogy személyre szabott termékeket hozzon létre az aktuális felhasználói igények alapján. Az egyik széles körben használt példa lehet a modern szállítás és logisztika, amely hangvezérelt eszközökkel követi nyomon a szállítmányokat és a megrendeléseket. Ez mindkét irányban működik, ahol még az ügyfelek is végrehajthatják a hangvezérelt lekérdezéseket az Alexa vagy a Google asszisztens segítségével.
Versenyelőny
A piaci trendek és minták megfigyelése, és az ezek alapján történő cselekvés lehet a kulcs ahhoz, hogy az ellátási lánc üzletágában előrébb lehessen jutni. Az AI az ellátási lánc elemzésében felhasználhatja a külső erőforrásokból származó valós idejű adatokat, például az ipari termelést, az időjárást és a foglalkoztatási előzményeket. Az összes felhalmozott adat birtokában jobban felmérheti a piaci feltételeket és a közelgő igényeket.
Néhány ellátásilánc-előrejelzés 2026-ig
Az előrejelzések szerint 2026-ra a nagyvállalatok több mint 75%-a intelligens robotokat fog használni az intralogisztikában, raktári műveleteinek irányításához. Ezek a robotok együttműködnek az emberi munkaerővel, miközben gondoskodnak arról, hogy a folyamatok megvalósítása gyorsabb és olcsóbb legyen.
Egy friss jelentés szerint 2026-ra a kereskedelmi ellátási láncmenedzsment-alkalmazásokkal foglalkozó beszállítók több mint 70%-a képes lesz olyan eredményeket elérni, amelyeket fejlett analitika, valamint mesterséges intelligencia (AI) és adattudomány támaszt alá. Az elemzések alkalmazása a műveleti ellátási lánc kezelésében tovább javítja a döntéshozatali folyamatot az ellátási lánc felhasználói számára.
Konklúzió
A logisztikai szektor összetett és többrétegű, megköveteli a tervezés képességét, az ellenállóképességet és a rugalmasságot. A megfelelő platformmal azonban a logisztikai munkafolyamatok automatizálása lehetővé teszi a termelési műveletek olcsóbb területekre történő decentralizálását, javíthatja a vevői elégedettséget, ellenőrizheti a költségeket és csökkentheti a személyzeti igényeket. A jövőben az AI-t az ellátási láncukba beépítő vállalkozások esélyesek lesznek jelentős előnyhöz jutni az egyre erősödő versenykörnyezetben.
Csaba László és Csaba Péter Gábor
