Dzięki technologii AI firmy mogą lepiej zarządzać stanami magazynowymi, przewidywać potrzeby magazynu i potencjalne ryzyka, a także zredukować koszty operacyjne. Konsekwencją jest zwiększenie ogólnej efektywności i konkurencyjności przedsiębiorstwa.
Branża TSL a wdrożenie sztucznej inteligencji
Z badań przeprowadzonych przez Instytut Gartnera wynika, że aż połowa największych firm z sektora TSL zamierza wdrożyć nowoczesną technologię generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI), co może zrewolucjonizować dotychczasowy sposób zarządzania dostawami. Deklaracjom przedstawicieli branży logistycznej towarzyszy faktyczna gotowość do działania. W 2024 roku środki przeznaczone w budżecie na rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji wzrosły o niemal 6% w porównaniu do poprzedniego roku. Niejednokrotnie mowa tu o znaczących kwotach rzędu miliardów euro czy dolarów. Technologia AI staje się kluczowym elementem w optymalizacji procesów logistycznych. Firmy generują codziennie bardzo duże ilości danych (nawet miliardy gigabajtów), które sztuczna inteligencja przetwarza i wykorzystuje do podejmowania realnych decyzji biznesowych i operacyjnych, które wcześniej leżały w gestii człowieka.
Możliwości sztucznej inteligencji w logistyce
W dziedzinie logistyki sztuczna inteligencja zapewnia znaczną przewagę w porównaniu do tradycyjnych metod, zwłaszcza umożliwiając automatyzację czasochłonnych zadań, takich jak prognozowanie popytu czy optymalizacja tras. Standardowe oprogramowanie PSI klasy WMS automatyzuje procesy w magazynie, zarządza przepływem towarów oraz planowaniem pracy personelu. PSIwms AI wykorzystuje również koncepcję cyfrowego bliźniaka (digital twin), która umożliwia analizę i symulację różnych scenariuszy funkcjonowania magazynu. W cyfrowej kopii magazynu możliwe jest testowanie setek tysięcy potencjalnych rozwiązań bez ponoszenia rzeczywistych kosztów operacyjnych. Algorytmy uczenia maszynowego (machine learning) pozwalają dobierać najbardziej optymalne trasy kompletacji zamówień, co pozwala skrócić czas realizacji zleceń i zmniejszyć koszty operacyjne o około 30%. System skutecznie zarządza zasobami w magazynie, zwiększając efektywność operacyjną i precyzyjnie organizując procesy wydania towarów.
Rozwiązanie wykorzystujące technologię sztucznej inteligencji integruje się ze standardowym systemem PSIwms, pozwalając na automatyzację wielu procesów, takich jak harmonogramowanie zasobów, tworzenie grup zleceń czy predykcja rotowalności produktów. Z kolei oferowane przez system rekomendacje w czasie rzeczywistym pozwalają na skuteczne zarządzanie operacjami magazynowymi oraz elastyczne dostosowywanie się do zmiennych warunków rynkowych.
Obszary wykorzystania AI w logistyce
Sztuczna inteligencja sprawdza się na różnych etapach łańcucha dostaw, gdzie odgrywa ogromną rolę, usprawniając procesy, podnosząc wydajność i obniżając koszty. Mimo że oparte na niej rozwiązania nie są jeszcze powszechnie dostępne jako standardowe produkty, ich skuteczne zastosowanie w logistyce staje się coraz bardziej zauważalne. W PSI Polska dostrzegamy te wyzwania, dlatego kierujemy się innowacyjnym podejściem, rozwijając technologie takie jak PSIwms AI, które znacząco poprawiają efektywność planowania i realizacji operacji magazynowych. Poniżej prezentujemy główne obszary wykorzystania rozwiązań wyposażonych w sztuczną inteligencję.
Optymalizacja tras i skrócenie czasu realizacji zamówień
Skrócenie czasów realizacji zamówień należy do kluczowych wyzwań w obszarze intralogistyki. Czas realizacji zamówienia oznacza przedział, który rozpoczyna się w momencie złożenia zamówienia przez klienta i kończy, kiedy jest ono gotowe do wysyłki. AI umożliwia optymalizację magazynowania oraz procesów kompletacji zleceń, co prowadzi do znacznych oszczędności czasowych. Nasze analizy pokazują, że nowoczesne algorytmy pozwalają skrócić długość tras kompletacji nawet o jedną trzecią. Zbliżone dane (31%) prezentuje McKinsey w raporcie Supply Chain 4.0: In the age of digitization. Dzięki tym danym widać, jak wysoka jest efektywność algorytmów wykorzystywanych w procesie przygotowywania zleceń.
Kontrola zapasów i zarządzanie towarami
Optymalna kontrola poziomu zapasów to kolejny obszar, w którym sztuczna inteligencja ma istotne znaczenie. Zarówno nadmiar, jak i niedobór stanów magazynowych mogą prowadzić do kosztownych komplikacji. AI, analizując dostępne dane historyczne, umożliwia dokładne prognozowanie przyszłych zamówień. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą lepiej organizować swoje zapasy, co przyczynia się do zmniejszenia ryzyka nieprzewidzianych przestojów produkcyjnych. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w procesie planowania sprzyja optymalizacji kosztów oraz poprawie ogólnej wydajności operacyjnej. Badanie przeprowadzone przez DHL i IBM AI in Logistics, wykazało, że zaawansowane algorytmy predykcyjne mogą obniżyć koszty zapasów o 15%.
Sztuczna inteligencja pozwala także kontrolować proces uzupełniania zapasów w strefie kompletacji. Zgodnie z raportem Artificial Intelligence in Supply Chain Management opracowanym przez Capgemini, wdrożenie tej technologii w zarządzaniu zapasami może poprawić dokładność prognoz o 20-30%. Algorytmy analizują dane dotyczące bieżących zamówień i przewidują, ile produktów powinno być dostępnych w danym momencie, co pozwala ograniczyć niepotrzebną pracę oraz usprawnić procesy.
Planowanie pracy personelu i lepsza komunikacja
Dzięki sztucznej inteligencji firma odnosi też korzyści w zakresie planowania pracy zespołu. Poprzez analizę danych historycznych związanych z procesami, zamówieniami oraz czasem realizacji, AI wspomaga optymalizację kosztów pracy, jednocześnie zapewniając płynność operacyjną. Ten fakt potwierdza raport Deloitte The Rise of the Digital Supply Network, zgodnie z którym inteligentne rozwiązania w zakresie planowania mogą zwiększyć efektywność pracy nawet o 20%.
Na koniec warto wspomnieć jeszcze o chatbotach, które korzystają ze sztucznej inteligencji i są niezwykle pomocne w dziedzinie logistyki. Dzięki ich wykorzystaniu pracownicy mają szybki i bezpieczny dostęp do kluczowych informacji poprzez urządzenia mobilne. Chatboty wspierają złożone i czasochłonne procesy, podnosząc efektywność komunikacji oraz operacji magazynowych.
Jakie są korzyści zastosowania sztucznej inteligencji w magazynie?
Różnorodność i liczba zastosowań sztucznej inteligencji w logistyce dowodzi uniwersalności tej technologii. W PSI Polska opracowujemy rozwiązania oparte na AI, takie jak PSIwms AI, a nasze doświadczenia z wdrożeń u klientów dają nam konkretne dane na temat ich funkcjonowania. Wdrożenie AI w logistyce przynosi konkretne korzyści w obszarze zarządzania magazynem, planowania tras oraz prognozowania popytu. To z kolei wpływa na efektywność operacji magazynowych, zwiększając ich wydajność. Korzyści operacyjne przekładają się na zyski finansowe, a w dłuższej perspektywie na możliwość wzrostu konkurencyjności w branży. Warto podkreślić, że magazyn jest miejscem, w którym logistyka jest szczególnie narażona na zyski i straty. Dane z różnych źródeł wskazują, że potencjalne korzyści mogą osiągać dwucyfrowe wartości, jednak będzie to możliwe dzięki dobrze zaprogramowanym algorytmom. To one mogą zapewnić optymalizację procesów na poziomie, który jeszcze niedawno wydawał się niemożliwy do uzyskania.
Korzyści z wdrożenia narzędzi AI w logistyce znajdują potwierdzenie w danych i raportach. Zgodnie z raportem firmy McKinsey, ich wykorzystanie może prowadzić do oszczędności wynoszących od 15 do 20% kosztów operacyjnych. Ponadto nowoczesne algorytmy mogą umożliwić lepsze zarządzanie zasobami czy też większy poziom bezpieczeństwa dzięki przewidywaniu awarii sprzętu. Bardziej efektywne planowanie tras pozwala z kolei obniżyć emisję CO2 i innych szkodliwych substancji, co sprawia, że algorytmy AI wpisują się również w koncepcję zrównoważonego rozwoju.
Systemy oparte na AI w firmach logistycznych
Rola sztucznej inteligencji w logistyce magazynowej wciąż się zwiększa, co pozwala oczekiwać dalszych ulepszeń i innowacji. Autonomiczne pojazdy, takie jak ciężarówki i drony dostawcze zarządzane przez zaawansowane algorytmy AI, mogą prawdziwie zrewolucjonizować transport towarów. Ich wykorzystanie pozwala znacząco obniżyć koszty operacyjne oraz poprawić bezpieczeństwo na drogach, dzięki wyeliminowaniu błędów ludzkich i optymalizacji tras w czasie rzeczywistym.
W Polsce rozwiązania oparte na AI w firmach logistycznych stają się coraz popularniejsze. Na taką inwestycję zdecydowała się m.in. firma odzieżowa LPP, która w swoich centrach logistycznych wdrożyła zaawansowane systemy zarządzania magazynem PSIwms AI, a także roboty magazynowe. Dzięki temu możliwe jest automatyczne zarządzanie zapasami, prognozowanie popytu oraz efektywniejsza kompletacja zamówień.
Perspektywy rozwoju
Przyszłość systemów opartych na sztucznej inteligencji w Polsce i na świecie zapowiada się obiecująco, a ich szerokie zastosowanie będzie miało długotrwałe korzyści dla całej branży logistycznej. Inteligentne systemy zarządzania łańcuchem dostaw wciąż będą się rozwijały, oferując możliwości integracji danych z różnych źródeł i umożliwiając monitorowanie szeregu procesów. Istotna jest perspektywa samodzielnego podejmowania decyzji w oparciu o analizy predykcyjne. Oprogramowanie będzie mogło automatycznie reagować na zmiany w popycie, a także optymalizować zapasy. Sztuczna inteligencja może śledzić stan zapasów w czasie rzeczywistym i dzięki identyfikacji przyszłych potrzeb, samodzielnie składać zamówienia na produkty, aby zapobiec niedoborom.
AI może również pomóc w personalizacji usług logistycznych, aby umożliwić firmom polepszenie poziomu obsługi klienta. Systemy rekomendacji oparte na sztucznej inteligencji mogą przewidywać potrzeby klientów na podstawie analizy ich wcześniejszych zakupów i preferencji oraz proponować najbardziej efektywne metody dostawy. Dzięki temu firmy będą mogły oferować bardziej spersonalizowane i efektywne usługi logistyczne, a zadowolenie i lojalność klientów wzrośnie.
Transformacja przedsiębiorstwa dzięki algorytmom AI
Sztuczna inteligencja pozwala firmom przejść transformację, dzięki czemu przynosi istotną przewagę konkurencyjną. Branża transportowa i logistyczna już teraz zmierza ku integracji inteligentnej infrastruktury. Przyczyną tego trendu rynkowego jest rosnące zapotrzebowanie na bardziej efektywne, bezpieczne i zrównoważone rozwiązania w transporcie. Autonomiczne pojazdy, przyczyniające się do zmniejszenia liczby wypadków i ograniczenia emisji zanieczyszczeń, są odpowiedzią na tę potrzebę. Systemy AI umożliwiają też lepsze zarządzanie trasami, co skutkuje skróceniem czasu dostaw i podniesieniem poziomu obsługi klienta.
Transformacja staje się konieczna również ze względu na rosnącą globalizację oraz skomplikowanie łańcuchów dostaw. Obsługa i koordynacja procesów wymaga coraz bardziej innowacyjnych narzędzi. Przedsiębiorstwa, które szybko dostosowują się do tych zmian i inwestują w sztuczną inteligencję, zyskują przewagę na rynku dzięki większej elastyczności i odporności na zmiany. W konsekwencji, AI w branżach: transportowej i logistycznej staje się kluczowym elementem strategii, przyczyniając się do dynamicznego rozwoju tych sektorów.
