Współczesna branża logistyczna jest nieustannie narażona na zakłócenia w łańcuchach dostaw, rosnące wyzwania związane z dostosowaniem usług do potrzeb klientów, złożonością globalnych łańcuchów dostaw, a także ciągłą presją dotyczącą optymalizacji kosztów i zrównoważonego rozwoju. W odpowiedzi na te wyzwania, przedsiębiorstwa logistyczne zwracają się ku zaawansowanym technologiom, a jednym z najważniejszych narzędzi w ostatnich latach staje się sztuczna inteligencja (SI).
Według danych przedstawionych przez McKinsey, skuteczne wdrożenie sztucznej inteligencji może przynieść nie tylko znaczącą poprawę efektywności operacyjnej, ale również wpłynąć na kluczowe wskaźniki wydajności we wszystkich obszarach logistyki – zaczynając od zadań administracyjno-sprzedażowych, przez zarządzanie transportem, aż po kierowanie wszelkimi pracami magazynowymi. Pomyślne zastosowanie sztucznej inteligencji pomogło przedsiębiorstwom obniżyć koszty logistyki o 15%, poziom zapasów o 35% oraz poziom usług o aż 65% (źródło: McKinsey). Przyjrzyjmy się więc, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc w branży TSL.
I. Magazynowanie i cross-docking
,,Przyszłość logistyki i magazynowania zdecydowanie jest związana z dalszym rozwojem sztucznej inteligencji. AI ma potencjał do znacznego przekształcenia branży logistycznej i magazynowej, zwiększając efektywność, dokładność i szybkość operacji.”
– Sławomir Kosior – Logistic Director Tirsped Sp. z o.o.
Robotyka magazynowa
Jednym z najbardziej dynamicznych obszarów rozwoju w dziedzinie logistyki jest wprowadzenie robotyki magazynowej zarządzanej przez SI. Roboty magazynowe wyposażone w sztuczną inteligencję potrafią autonomicznie wykonywać wiele zadań, takich jak przenoszenie towarów, załadunek i rozładunek, a nawet kompletowanie zamówień. To odciąża pracowników, eliminując czasochłonne zadania i ryzyko błędów. Rynek robotyki magazynowej w 2021 roku wyceniony był na 4,7 miliarda dolarów i oczekuje się, że będzie rósł w tempie CAGR wynoszącym 14% do 2026r.
Przewidywanie popytu i zarządzanie zasobami
Sztuczna inteligencja jest w stanie analizować ogromne ilości danych, w tym historyczne dane sprzedaży, trendy rynkowe a także uwzględniać sezonowość danych produktów, aby przewidzieć popyt na nie w przyszłości. Dzięki temu firmy logistyczne mogą lepiej zarządzać swoimi zapasami, minimalizować ryzyko nadmiaru lub braku towarów oraz optymalizować operacje magazynowe.
Ocena uszkodzeń i wad paczek
Wizyjne systemy oparte na sztucznej inteligencji pozwalają na automatyczną ocenę paczek i towarów pod kątem uszkodzeń i wad. Umożliwia to szybką identyfikację problemów i zminimalizowanie strat związanych z uszkodzonymi produktami w sortowniach oraz centrach fulfillment.
Łączenie magazynów i optymalizacja dystrybucji
SI może łączyć różne magazyny i centra dystrybucyjne w celu znalezienia optymalnych rozwiązań w zakresie transferu zapasów i dystrybucji. Dzięki temu można zredukować koszty dostawy, skrócić czasy przesyłek i lepiej dostosować się do zmiennych warunków rynkowych.
Automatyzacja realizacji zamówień
Centra fulfillment to kluczowe ogniwa w łańcuchach dostaw e-commerce. Dzięki sztucznej inteligencji można zautomatyzować procesy realizacji zamówień, w tym kompletowanie towarów, co przyspiesza dostarczanie produktów do klientów i zwiększa efektywność operacyjną.
Monitorowanie i raportowanie wydajności procesów
SI umożliwia stałe monitorowanie wydajności procesów magazynowych i cross-docking. Dzięki temu firmy mogą reagować na bieżąco na ewentualne problemy i błędy, a także analizować dane w celu ciągłej optymalizacji.
Predykcja awarii urządzeń i robotyki magazynowej
SI może przewidywać potencjalne awarie i problemy związane z urządzeniami i robotyką magazynową. To pozwala na zapobieganie przestojom i planowanie konserwacji.
Optymalizacja wykorzystania przestrzeni magazynowej
Sztuczna inteligencja może znacząco wspomóc optymalizację wykorzystania przestrzeni magazynowej poprzez wykorzystanie zaawansowanych algorytmów. Te algorytmy tworzą modele najbardziej optymalnego składowania towaru, umożliwiając maksymalne wykorzystanie dostępnej przestrzeni. Uwzględniają przy tym czas i dostęp do produktów najczęściej rotujących. Dodatkowo, sztuczna inteligencja uwzględnia różnorodne zmiennych, takie jak rodzaj, ciężar, wielkość produktów, numery seryjne, sezonowość i daty przydatności artykułów.
Mapowanie i zarządzanie magazynem
Sztuczna inteligencja może efektywnie wspomagać optymalizację przestrzeni magazynowej, wykorzystując zaawansowane funkcje systemu WMS. Poprzez tworzenie szczegółowych map magazynów, obejmujących lokalizacje alejek, regałów i półek, system umożliwia pracownikom kontrolę nad stanem magazynowym oraz monitorowanie postępów przyjęć, wydań i procesu realizacji zamówień.
II. Spedycja
Planowanie i optymalizacja tras
Jednym z najważniejszych zadań spedycji jest planowanie tras transportu oraz przeładunków. Sztuczna inteligencja wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do analizy wielu czynników, takich jak odległość, czas podróży, koszty paliwa i warunki ruchu, aby zaproponować optymalne trasy.
Estymacja czasu dostawy w transporcie intermodalnym
W transporcie intermodalnym, gdzie wykorzystywane są różne środki transportu, dokładna estymacja czasu dostawy może być wyzwaniem. SI korzysta z danych z wielu źródeł, takich jak GPS, systemy telematyczne, dane historyczne i dane pogodowe, aby dostarczyć spedytorom i klientom rzeczywistą informację na temat ETA. To pozwala na lepsze planowanie i unikanie opóźnień.
Identyfikacja potencjalnych ryzyk i zagrożeń
Sztuczna inteligencja jest nieoceniona w zakresie identyfikacji potencjalnych ryzyk i zagrożeń związanych z transportem. Analizuje dane z różnych źródeł, takie jak informacje o pogodzie, stan techniczny pojazdów, dane geoprzestrzenne oraz historię tras, aby w czasie rzeczywistym ostrzegać przed potencjalnymi problemami.
Pojazdy autonomiczne przyszłości
Przyszłość spedycji wiąże się z pojazdami autonomicznymi. Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w rozwoju i wprowadzaniu tych pojazdów na drogi. W przyszłości będą one mogły samodzielnie realizować dostawy.
III. Sprzedaż
Prognozowanie popytu na usługi logistyczne
SI jest nieoceniona w prognozowaniu popytu na usługi. Analizuje dane dotyczące trendów rynkowych, historii zamówień klientów oraz innych czynników, aby przewidzieć, kiedy i w jakiej ilości będą potrzebne usługi TSL.
Automatyzacja obsługi klienta
SI pozwala na automatyzację obsługi klienta. Nowoczesne chatboty, wirtualni asystenci i systemy zarządzania klientami mogą odpowiadać na pytania klientów, śledzić status przesyłek i pomagać w rozwiązywaniu problemów. To nie tylko zwiększa efektywność obsługi, ale również pozwala pracownikom sprzedaży skupić się na bardziej skomplikowanych zadaniach.
Tworzenie raportów i analiz
SI jest w stanie analizować ogromne ilości danych, generować raporty i analizy, które pomagają firmom zrozumieć ich wydajność, identyfikować trendy i określać obszary do poprawy. To umożliwia podejmowanie bardziej trafnych decyzji w zakresie strategii sprzedażowej i marketingowej.