Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje intralogistykę. To, co jeszcze niedawno przypominało science fiction, wkrótce stanie się rzeczywistością w wielu magazynach: systemy AI będą analizować dane w czasie rzeczywistym, podejmować samodzielne decyzje i optymalizować procesy w niespotykanym dotąd zakresie. Jednak według Instytutu Przepływu Materiałów i Logistyki Fraunhofera (IML) zaledwie jedna trzecia dostawców systemów WMS wykorzystuje obecnie AI w swoich systemach. W przyszłości sytuacja ta ulegnie zmianie. Dowiedz się, w jaki sposób sztuczna inteligencja staje się podstawą nowoczesnych procesów logistycznych oraz jak najlepiej wykorzystać tę technologię.
Wyzwania
Sztuczna inteligencja jest najważniejszym trendem rozwojowym na rynku systemów WMS, a innowacje w tej dziedzinie budzą ogromne zainteresowanie potencjalnych użytkowników. Wiele osób zdaje sobie sprawę, że tym, którzy wcześnie wdrożą algorytmy AI, łatwiej będzie nadążyć za szybkim tempem rozwoju. Jednocześnie firmy zainteresowane AI poszukują konkretnych ofert, które zapewniają rzeczywistą wartość dodaną.
Algorytmy dynamiczne i duże zbiory danych
Obecnie szczególnie poszukiwaną technologią jest uczenie maszynowe, dziedzina sztucznej inteligencji, która wykorzystuje dynamiczne algorytmy oraz duże zbiory danych (big data). Dzięki nim możliwe jest automatyczne przetwarzanie informacji i ciągłe „uczenie się” systemu. Uczenie maszynowe pozwala również na łączenie różnych strumieni danych, co umożliwia wykrywanie wzorców i przewidywanie przyszłych procesów. W efekcie możliwe jest podejmowanie bardziej trafnych decyzji i optymalizacja działań. Inteligentna analiza danych przyczynia się do zwiększenia wydajności i efektywności, a przyszłe wielkości produkcji czy transportu można prognozować z większą precyzją.
Klienci oczekują bardzo krótkich terminów dostaw
W erze e-commerce dla firm logistycznych kluczowa staje się jedna kwestia: jak najszybsza wysyłka. Aby sprostać oczekiwaniom klientów, przyzwyczajonych do krótkich terminów dostaw, niezbędna jest dynamiczna intralogistyka. Warto opracować strategie optymalizujące wewnętrzne procesy, które pozwolą znacząco skrócić czas transportu w magazynie. W tym kontekście sztuczna inteligencja może odegrać rolę przełomową.
Sztuczna inteligencja w optymalizacji procesów
Sztuczna inteligencja może przyczynić się do optymalizacji procesów, szczególnie w obszarach zaopatrzenia, produkcji oraz sprzedaży i dystrybucji w ramach zarządzania magazynem. Logistyka magazynowa oferuje wiele możliwości optymalizacji zarządzania magazynem, co może zapewnić znaczną przewagę konkurencyjną. Jednak wiele firm ma trudności z obsługą dużych ilości danych. Opracowanie konkretnego podejścia, rozpoznanie potencjału i stworzenie zautomatyzowanych procesów na podstawie wyników może początkowo wydawać się przytłaczające. Według raportu rynkowego Fraunhofer IML dostawcy systemów WMS wykorzystują sztuczną inteligencję przede wszystkim do planowania zapotrzebowania na personel, prognozowania zamówień i zarządzania flotą. W przyszłości na rynku coraz bardziej poszukiwane mogą stać się takie funkcje, jak tworzenie partii i przydzielanie miejsc magazynowych.
AI w polskich firmach
Raport KPMG (2024) – 28% polskich firm już korzysta z narzędzi AI, a sektory motoryzacyjny i finansowy są najbardziej zaawansowane we wdrażaniu tych technologii.
Badanie EY (2025) – Polska znajduje się w czołówce regionu CEE pod względem otwartości na AI. Aż 56% polskich przedsiębiorców zainwestowało do 100 tys. dolarów w AI, a tylko 18% nie inwestuje wcale.
Baltic AI GigaFactory (2025) – Sztuczna inteligencja to coraz ważniejszy trend w polskich firmach, a jej zastosowanie rośnie, zwłaszcza w logistyce i analizie danych. Trwają przygotowania do stworzenia infrastruktury AI, jak projekt Baltic AI GigaFactory, który ma umocnić pozycję Polski w regionie.
Whitepaper PSIwms AI
Zapoznaj się z whitepaperem i dowiedz się, w jaki sposób PSIwms AI może zoptymalizować procesy magazynowe, zwiększając ich wydajność, opłacalność i przyszłościowość. Wdrożenie sztucznej inteligencji do procesów magazynowych może nie tylko zwiększyć produktywność, ale także obniżyć koszty operacyjne i poprawić ogólną wydajność logistyki. Wykorzystaj nowoczesną technologię, aby zapewnić sobie długoterminową konkurencyjność.
Ogólne warunki
Podczas wdrażania sztucznej inteligencji w intralogistyce, należy przestrzegać pewnych zasad. Każdy, kto wyobraża sobie w pełni zautomatyzowane procesy pracy i roboty w inteligentnym magazynie, dostrzega tylko powierzchnię problemu.
Inteligentne magazynowanie zaczyna się od strategicznego dostosowania procesów firmy, wykorzystując źródła danych w celu spełnienia wymagań produktu i użytkownika końcowego.
- Skup się na zrozumieniu całego procesu, a nie na poszczególnych elementach automatyzacji
Sztuczna inteligencja w logistyce magazynowej często kojarzy się z futurystycznymi rozwiązaniami, takimi jak autonomiczne roboty lub w pełni zautomatyzowany przepływ towarów. Jednak takie podejście jest niepełne. Inteligentna logistyka magazynowa zaczyna się od analizy i strategicznego dostosowania istniejących procesów. Nie skupia się na pełnej automatyzacji, ale raczej na ukierunkowanej integracji sztucznej inteligencji w celu usprawnienia konkretnych, istotnych etapów w całym łańcuchu logistycznym. - Dostępność i jakość danych
Podstawą każdego zastosowania sztucznej inteligencji jest dostęp do danych wysokiej jakości, ustrukturyzowanych i skonsolidowanych. Sztuczna inteligencja może rozpoznawać wzorce, tworzyć prognozy lub sugerować optymalizacje tylko wtedy, gdy źródła danych z różnych systemów – takich jak WMS, ERP, czujniki IoT lub systemy transportowe – są niezawodnie połączone. Dlatego też niezbędne jest opracowanie odpowiedniej infrastruktury danych, takiej jak „data lakes”. - Ukierunkowane wykorzystanie technologii
Warto określić cele wykorzystania sztucznej inteligencji. Czy ma ona optymalizować trasy kompletacji, efektywniej rozdzielać zadania między pracowników, czy też planować poziomy zapasów na podstawie popytu? Bez określonych celów optymalizacji wykorzystanie sztucznej inteligencji może stać się nieefektywnym eksperymentem. Udane projekty zaczynają się zatem od zdefiniowania use case'ów – praktycznych zastosowań, które zapewniają wymierną wartość dodaną. - Warunki organizacyjne i kulturowe
Sztuczna inteligencja zmienia nie tylko technologie, ale także sposoby pracy. Pracownicy muszą być gotowi do współpracy z systemami sztucznej inteligencji, a organizacje otwarte na zmiany. Skuteczne zarządzanie zmianami, szkolenia i przejrzysta komunikacja są niezbędne, aby z sukcesem włączyć nowe technologie do codziennych operacji magazynowych.
Znaczenie sztucznej inteligencji w logistyce
Branża logistyczna charakteryzuje się:
- złożonym i dynamicznym środowiskiem pełnym wyzwań,
- generowaniem ogromnych ilości danych (objętych zasadami suwerenności danych),
- przewidywanymi zmianami w strukturze zatrudnienia w najbliższych latach,
- istotnym znaczeniem dla gospodarki.
Sztuczna inteligencja (AI) natomiast wyróżnia się tym, że:
- potrafi odwzorowywać złożone zależności,
- opiera się na dużych zbiorach danych,
- generuje i gromadzi wiedzę,
- stanowi potężne narzędzie optymalizacji procesów.
Źródło: ALICE Whitepaper “AI in Logistics”
Scenariusze zastosowania
W jaki sposób firmy odnoszą sukcesy w opracowywaniu procesów tworzących wartość dodaną na podstawie ogromnych ilości danych? Odpowiedź przynosi PSIwms AI. Jest to platforma oparta na sztucznej inteligencji, która koncentruje się na analizie, planowaniu i optymalizacji procesów logistycznych. Platforma co godzinę przeprowadza tysiące analiz scenariuszy operacyjnych magazynu i na ich podstawie daje zalecenia dotyczące optymalizacji. Umożliwia to na przykład znaczne skrócenie tras w procesie kompletacji, symulację wpływu nowych technologii na operacje magazynowe oraz precyzyjną identyfikację wąskich gardeł w magazynie.
PSIwms AI w centrach logistycznych LPP Logistics
Z tego filmu dowiesz się więcej o PSIwms AI w kontekście projektu realizowanego w LPP Logistics.
PSIwms AI w praktyce
Od 2020 roku PSI współpracuje z Narodowym Centrum Badań i Rozwoju (NCBR) nad wieloetapowym projektem mającym na celu dalszy rozwój platformy AI. W ramach projektu pilotażowego oprogramowanie PSIwms AI zostało z powodzeniem wdrożone w firmie LPP, która jest właścicielem marek modowych Reserved, Cropp, House, Mohito i Sinsay.
Kilka lat temu ciągły rozwój producenta odzieży, napędzany rosnącym popytem w e-commerce oraz rosnącymi kosztami paliwa, materiałów i wynagrodzeń, wymagał kompleksowej optymalizacji procesów logistycznych. Wdrożenie platformy PSIwms AI, która została w pełni uruchomiona na początku 2023 roku, pozwoliło firmie LPP znacznie usprawnić procesy intralogistyczne. System PSIwms AI jest obecnie wykorzystywany we wszystkich sześciu fulfillment centers LPP Logistics, zlokalizowanych w Polsce, Rumunii i Słowacji. Dzięki temu firma modowa może zautomatyzować znaczną część swoich procesów intralogistycznych.
Wyniki w liczbach
- Ścieżki kompletacji zostały skrócone o ponad 30%
- Efektywność przetwarzania zamówień wzrosła o ponad 20%
Wnioski
Popyt na sztuczną inteligencję w logistyce stale rośnie. Według badania EY, Polska znajduje się w czołówce regionu Europy Środkowej i Wschodniej pod względem otwartości na rozwiązania AI. Aż 56% polskich firm zainwestowało do 100 tys. dolarów w sztuczną inteligencję, a tylko 18% nie inwestuje wcale. Najwyraźniej bardziej zaawansowane cyfrowo firmy przejmą rolę pionierów, a tym samym mogą pozostawić konkurencję w tyle.
Jak będzie wyglądała przyszłość zatrudnienia w erze Przemysłu 4.0 i rosnącej automatyzacji? Czy pracownicy będą konkurować ze sztuczną inteligencją o miejsca pracy? Jedno jest pewne: procesy pracy w magazynach ulegną zmianie. Powtarzalne zadania, takie jak kompletacja zamówień, są w coraz większym stopniu automatyzowane. Jednak nie chodzi o to, aby całkowicie zastąpić ludzi. Sztuczna inteligencja ma przyjąć rolę asystenta, czego przykładem jest PSIwms AI. Technologia ta może na przykład zoptymalizować ścieżki kompletacji, umożliwiając pracownikom magazynu bardziej wydajną i ergonomiczną pracę. AI stwarza również nowe możliwości zatrudnienia, takie jak konserwacja robotów wykorzystujących sztuczną inteligencję. Dzięki rozwiązaniom opartym na AI firmy mogą rozszerzyć swoją działalność i zatrudnić dodatkowych pracowników magazynu.
Wdrożone produkty
PSIwms
System optymalizujący pracę magazynów dystrybucyjnych, zarówno w pełni manualnych, jak i wyposażonych w automatykę magazynową w obszarze składowania, kompletacji, czy transportu.
-
Lepsza kontrola zapasów
Szybkie wychwytywanie nieprawidłowości i zarządzanie kluczowymi wskaźnikami (KPI) poprzez przejrzyste dashboardy, które można indywidualnie dostosować.
-
Automatyzacja procesów
Zwiększona efektywność dzięki integracji z każdym typem automatyki i robotyki magazynowej za pośrednictwem systemu MFC.
-
Planowanie zasobów
Optymalizacja procesów magazynowych z wykorzystaniem zaawansowanych algorytmów pozwala na lepsze planowanie tras kompletacji zamówień, grupowanie zleceń, poprawia wydajność procesów i dostępnych zasobów.
Pliki do pobrania dla tego przykładu zastosowania
Pytania i odpowiedzi
W jaki sposób sztuczna inteligencja może poprawić optymalizację tras w magazynie?
Sztuczna inteligencja pomaga określić optymalne ścieżki transportu towarów w magazynie. Dzięki temu produkty są transportowane z jednego miejsca do drugiego w bardziej efektywny sposób, co pozwala zaoszczędzić czas i zasoby finansowe.
W jaki sposób sztuczna inteligencja wspiera prognozowanie czasów dostaw i opóźnień?
Analizując ruch drogowy, warunki pogodowe i dotychczasowe czasy dostaw, sztuczna inteligencja umożliwia dokładniejsze oszacowanie przewidywanego czasu przybycia dostawy. Pomaga to poprawić przejrzystość i niezawodność łańcucha dostaw, dostarczając klientom dokładnych informacji i umożliwiając firmom lepsze reagowanie na nieprzewidziane zdarzenia.
Jak wykorzystać sztuczną inteligencję do zapewnienia jakości w łańcuchu dostaw?
W całym łańcuchu dostaw sztuczna inteligencja rozpoznaje wzorce i odchylenia w procesach produkcyjnych, automatyzuje kontrole jakości, a tym samym zwiększa dokładność i efektywność zapewnienia jakości. Dzięki uczeniu maszynowemu i analizie danych sztuczna inteligencja wspiera firmy w zapewnieniu wysokiej jakości produktów i wczesnym wykryciu potencjalnych problemów związanych z jakością.
