A logisztikai iparágban forradalmi változást hoz a mesterséges intelligencia (AI) térnyerése, különösen a raktárlogisztikában. Az e-kereskedelem robbanásszerű növekedése és a munkaerőpiaci kihívások Európa-szerte sürgetővé tették a raktári folyamatok digitalizálását és automatizálását.
Széles körben felismerték, hogy az AI-alapú rendszerek jelentősen javíthatják a hatékonyságot: az Európai Unió statisztikái szerint ma már az európai vállalatok több mint 60%-a használ AI-vezérelt eszközöket készletgazdálkodásra és útvonal-optimalizálásra, ami akár 40%-kal is növeli a raktári termelékenységet, és drasztikusan csökkenti a hibák számát. Az alábbiakban áttekintjük, miként formálja át az AI a raktári folyamatokat Európában – különös tekintettel a hatékonyságjavulásra, és kitérve német, holland és skandináv példákra is.
Automatizálás és robotika: hatékonyságnövelés a raktárakban
A raktárak fizikai folyamatainak automatizálása az AI-vezérelte robotok és önvezető járművek révén az egyik leglátványosabb fejlődési terület. Az AI segítségével működő robotkarok, autonóm mobil robotok (AMR) és automata targoncák képesek non-stop anyagmozgatásra, rendelés-összekészítésre és -csomagolásra, emberi beavatkozás minimális igényével. Németországban az Otto Group e-kereskedelmi óriás például több száz AI-vezérelt robotot állít munkába disztribúciós központjaiban, hogy automatizálja a rendeléskiszolgálást. A vállalat ezzel a lépéssel a munkaerőhiány kihívásaira reagál, miközben lényegesen növeli a hatékonyságát. A gyakorlatban ezek az intelligens robotok már most elképesztő teljesítményre képesek: egy AI-vezérelt válogató robot például akár 1600 terméket is kezel óránként, folyamatosan tanulva és alkalmazkodva a feladathoz.
Hollandiában hasonlóan élvonalbeli megoldásokkal növelik a raktári műveletek tempóját és pontosságát. Egyes ottani disztribúciós központokban AI-algoritmusok irányítják a robotokat a raklapok és a szállítókonténerek optimális megtöltésére. Ennek köszönhetően a térkihasználás maximalizálható és a kapacitás jelentősen nő, miközben a dolgozók fizikai terhelése csökken. Egy friss holland esettanulmányban két robot dolgozik együtt egy munkaállomáson, hogy a szállító rollkonténereket a lehető legsűrűbben megrakodják – és egy „okos algoritmus” segítségével sikerült elérni a maximális térkihasználást. Az eredmények szerint a robotizált rakodás révén a kiszolgálás gyorsult és az üzletek rugalmasabban, igény szerint kaphatják meg az áruikat.
Skandináviában is számos példát látunk a raktári robotika alkalmazására. A magas bérköltségek és a munkaerőhiány miatt például a skandináv raktárak előszeretettel integrálnak automata tárolórendszereket. Ipari szakértők szerint a norvég fejlesztésű AutoStore rendszer és más goods-to-person (áru a személyhez) elven működő megoldások egyre több észak-európai raktárban jelennek meg, lehetővé téve, hogy a robotok végezzék a termékek ki- és betárolását az emberek helyett. Ezek az automatizált rendszerek AI-algoritmusokkal optimalizálják a mozgásukat és az együttműködésüket, ami kevesebb hibát és gyorsabb kiszolgálást eredményez.
Az AI-vezérelt robotika nemcsak sebességet, de megbízhatóságot is nyújt. A hagyományos, emberi munkaerő által végzett folyamatoknál gyakoriak a hibák vagy leállások (például fáradtság, baleset, betegség miatt), míg a robotok fáradhatatlanul, éjjel-nappal üzelemhetnek. Természetesen a humán munkaerő szerepe sem vész el: sok raktárban az a cél, hogy az emberek és gépek együttműködjenek. Az AI itt is segít. Például a kobotok (kollaboratív robotok) érzékelőkkel és intelligens szoftverrel úgy közlekednek a raktárban, hogy felismerik a munkavállalókat, és biztonságosan dolgoznak mellettük. A fizikai munka könnyebbé válik, a dolgozók inkább felügyeleti és ellenőrző szerepkörbe léphetnek, miközben a nehéz vagy monoton feladatokat a gépek végzik el helyettük. Az eredmény egy hatékonyabb és ergonómiailag is barátságosabb munkakörnyezet.
Intelligens készletgazdálkodás AI segítségével
A raktárakban nemcsak a robotok mozgása, hanem az adatok kezelése is forradalmon megy keresztül. Az AI-alapú készletgazdálkodás lényege, hogy a rendszer valós időben pontos képet ad az árukészletről, és proaktívan optimalizálja annak szinten tartását. A hagyományos rendszerekben gyakori probléma volt a hiányos vagy késleltetett készletinformáció, ami készlethiányhoz vagy épp túlzott raktározáshoz vezetett. Azonban ma már az AI képes digitális ikerpárt készíteni a raktárról: érzékelők, kamerák és autonóm eszközök gyűjtik az adatokat minden polcról és termékről, melyeket egy központi AI-platform elemez. Ilyen például a Dexory brit cég rendszere, amely önjáró robotokkal napi szinten több millió adatpontot rögzít a raktárban, s a digitalizált modellek révén valós idejű áttekintést nyújt a készletekről a menedzsment számára. Az AI-algoritmusok segítségével a platform azonnali riasztásokat és előrejelzéseket is ad: ha egy termék készlete kritikus szint alá csökken, a rendszer időben jelzi az utánpótlás szükségességét, de ha egy tétel a raktár rossz helyére került, arra is felhívja a figyelmet. Mindez jelentősen csökkenti a készlethiány miatti elvesztegetett eladásokat és a túlkészletezés költségeit.
Az AI egyik kézzelfogható előnye a raktári pontosság javítása
A kamerákkal és szenzorokkal felszerelt gépi látás rendszerek képesek automatikusan azonosítani a termékeket, leolvasni a vonalkódokat vagy akár felismerni a csomagolásokon lévő jelöléseket. A DHL legfrissebb trendjelentése rámutat, hogy az AI-alapú számítógépes látás a következő években az iparág alapvető elemévé válik, hiszen a technológia már most is megoldja az olyan feladatokat, mint például a különböző veszélyesáru-címkék automatikus felismerése a raktári folyamatok során. Az AI-val támogatott rendszerek nemcsak látnak, de döntenek is: ha például egy tárgy sérült, leesett a polcról vagy rossz helyre lett tárolva, a mesterséges intelligencia vezérelte szoftver azonnal beavatkozik. Egy fejlett raktári megoldás a képfelismerést kombinálja a tanuló algoritmusokkal, így automatikusan észleli a sérült árut, a felborult raklapot vagy akár a polcrendszer károsodását, és jelzést küld a kezelők számára. Ennek köszönhetően gyorsabban orvosolhatók a problémák, növelve az üzembiztonságot és a kiszolgálás pontosságát.
A készletelemzés terén ugrást hozott az AI
A hagyományos készletnyilvántartó rendszerek sokszor csak utólagos kimutatásokra voltak képesek, ezzel szemben egy AI-algoritmus az óriási adathalmazokban pillanatok alatt képes trendeket felismerni. Például egy nagy elosztó központban az AI folyamatosan figyeli az egyes termékek forgási sebességét, szezonális keresleti mintákat, és javaslatot tesz arra, hogy a raktár mely részén érdemes tárolni az adott árut a gyorsabb kitárolás érdekében. Ezt hívjuk dinamikus raktárelrendezésnek (vagy intelligens slottingnak), ahol az AI a termékeket a várható igény és az együtt rendelt cikkek alapján rendezi el optimálisan a polcokon. Ilyen módszerekkel akár évi több ezer munkaórát takaríthatnak meg a nagy raktárak a felesleges útvonalak és mozdulatok kiiktatásával. Az AI tehát nemcsak gyorsabbá teszi a műveleteket, de hozzájárul ahhoz is, hogy kevesebb legyen a leltári eltérés, a kiszállítások pedig pontosabbak és megbízhatóbbak legyenek.
Előrejelzés és döntéstámogatás a logisztikai láncban
A mesterséges intelligencia egyik legnagyobb hozzáadott értéke a logisztikában a döntéstámogatásban rejlik. A raktárlogisztika nem önmagában áll, hanem része egy nagyobb ellátási láncnak, amelynek tervezése és működtetése rendkívül összetett feladat. Az AI ebben a komplexitásban nyújt óriási segítséget azáltal, hogy gyorsan feldolgozza és elemzi az adatokat, majd optimalizált döntési javaslatokat ad. Az igényelőrejelzés klasszikus példája ennek: a hagyományos módszereknél a keresleti trendek és szezonális ingadozások elemzése hosszadalmas lehetett, míg egy AI-algoritmus a történelmi eladási adatokat, a piaci trendeket és akár külső tényezőket (időjárás, közösségi média hatásai stb.) is figyelembe véve sokkal pontosabb előrejelzéseket készít. Nem véletlen, hogy egy felmérés szerint a logisztikai vállalatok az AI-ban rejlő legnagyobb potenciált épp a kereslet-előrejelzésben és értékesítési tervezésben látják – a cégek 62%-a jelölte meg ezt a területet kiemelt hasznosulási pontként. Ugyanez a felmérés rámutatott, hogy a termelés optimalizálása (51%) és a szállítási útvonalak optimalizálása (50%) is az élmezőnyben van. Vagyis az AI-tól azt várják, hogy az ellátási lánc teljes spektrumában támogatást nyújtson a jobb tervezéshez.
AI az áruszállításban és az útvonaltervezésben
Korábban a raktári kiszedési útvonalak vagy a kiszállító teherautók útvonalai főként statikus szabályokon vagy tapasztalaton alapultak. Ma már az AI-alapú rendszerek valós időben optimalizálnak: figyelembe veszik a raktáron belüli aktuális forgalmat, a dolgozók vagy robotok helyzetét, a közúti forgalmi adatokat, sőt akár az időjárást is. Az eredmény dinamikus és optimalizált útvonal, ami minimalizálja az üresjáratokat – a logisztikai cégek több mint fele számít rá, hogy az AI segítségével elkerülhetik az üres fuvarokat és hatékonyabb útvonalakat tervezhetnek. Ha egy teherautó rakomány nélkül térne vissza, az AI javasolhat alternatív feladatot (pl. egy másik partner áruját felvenni út közben), így csökkentve a pazarlást. Ugyanígy a raktáron belüli útvonaloptimalizálás is akár 20–30%-kal csökkentheti a megrendelés összekészítési idejét.
A döntéstámogatás másik fontos területe a prediktív (előrejelző) karbantartás
A raktárakban működő gépek – legyenek azok szállítószalagok, ipari robotok vagy akár targoncák – meghibásodása komoly fennakadásokat okozhat. Az AI ebben úgy segít, hogy a szenzorok adatai alapján időben jelzi, ha egy gép állapota romlik vagy meghibásodás várható. A gépi tanulás detektálja azokat az apró mintázatokat (például vibráció, hőmérsékletingadozás, motoráram-változás), amelyek emberi szemmel nem láthatók, de egy meghibásodás előjelei lehetnek. Németországban már élesben használják ezeket a prediktív karbantartási rendszereket: 2024-re a logisztikai cégeknél sikerült az előre nem tervezett leállásokat akár 25%-kal csökkenteni az AI által vezérelt karbantartások révén. Ez nemcsak a produktivitást növeli, de jelentős költségmegtakarítást is eredményez, hiszen a váratlan hiba miatti állásidő rendkívül költséges lehet. Emellett az AI segít az erőforrások optimális elosztásában is. Például megtervezi, hogy mikor melyik gépet lehet karbantartani úgy, hogy az ne zavarja a működést, de előre jelzi a szükséges alkatrészigényeket is.
A raktárlogisztika tehát az elmúlt években új korszakba lépett, ahol az AI-technológiák gyakorlati előnyöket kínálnak: gyorsabb és pontosabb műveleteket, költségcsökkenést, valamint rugalmasabb és adatvezérelt döntéshozatalt.
A felhasznált szakirodalom a szerkesztőségben elérhető.
Sándor Ildikó
