Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, która koncentruje się na tworzeniu systemów zdolnych do samodzielnego uczenia się i doskonalenia na podstawie doświadczeń, bez konieczności ich jawnego programowania. Algorytmy ML analizują duże zbiory danych, wyciągają z nich wnioski i wykorzystują zdobytą wiedzę do podejmowania decyzji lub przewidywań.
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja, Big Data to hasła coraz częściej przewijające się w prasie, telewizji, mediach. W ciągu ostatnich kilku, kilkunastu lat dyscyplina popularnie nazywana Data Science poczyniła ogromny postęp. Wynika on z akwizycji bardzo dużej ilości danych, coraz większej mocy obliczeniowej współczesnych komputerów, a także ogromie prac teoretycznych poświęconych analizie danych.
Co więcej, uczenie maszynowe stało się dostępne dla każdego, dzięki bezpłatnym frameworkom i narzędziom, które można wykorzystywać również w zastosowaniach komercyjnych.
Rola AI w logistyce
Sztuczna inteligencja znajduje coraz szersze zastosowanie w branży logistycznej. Dzięki zdolności do przetwarzania ogromnych ilości danych i wyciągania z nich wartościowych wniosków AI wspiera optymalizację procesów magazynowych, transportowych i dystrybucyjnych. Algorytmy uczenia maszynowego pomagają w efektywnym zarządzaniu zapasami, planowaniu tras dostaw czy przewidywaniu popytu na określone produkty.
Wdrożenie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji pozwala firmom logistycznym zwiększyć wydajność operacyjną, zredukować koszty i poprawić jakość obsługi klienta.
Inteligentne systemy są w stanie szybko reagować na zmiany rynkowe i dostosowywać strategię działania do aktualnych potrzeb. W efekcie firmy zyskują przewagę konkurencyjną i są lepiej przygotowane na wyzwania współczesnego biznesu.
Zastosowania AI w magazynach
Algorytmy sztucznej inteligencji wykorzystywane są również w usprawnieniu procesów magazynowych. Mogą być wykorzystywane w procesie przyjmowania towarów. Dzięki tym metodom możemy efektywniej wykorzystać pojemność magazynu poprzez optymalne rozmieszczenie towarów, tak by zajmowały jak najmniej miejsca i były łatwo dostępne. Co więcej, algorytmy mogą prowadzić pracowników najkrótszymi trasami po magazynie, znacznie zwiększając ich wydajność.
Jednym z najlepszych przykładów automatyzacji procesów magazynowych jest firma Alibaba (w skład której wchodzi np. AliExpress). Wykorzystanie metod uczenia maszynowego do sterowania robotami w ich magazynie pozwoliło na zwiększenie produktywności firmy o 70% w ciągu pierwszego miesiąca. Pokazuje to, jak wielkie możliwości drzemią w metodach sztucznej inteligencji i jest tylko kwestią czasu, aż staną się we wszystkich magazynach codziennością.
Automatyzacja procesów logistycznych
Sztuczna inteligencja odgrywa ważną rolę w automatyzacji procesów logistycznych w magazynach. Z jej pomocą maszyny mogą samodzielnie zarządzać przyjmowaniem, składowaniem i wydawaniem towarów. Dzięki wykorzystaniu robotów i zautomatyzowanych linii pakujących da się znacznie przyspieszyć wszystkie operacje magazynowe.
Przykładem zaawansowanej automatyzacji jest system AutoStore, który składa się z gęstej siatki pojemników oraz autonomicznych robotów pobierających i układających towary. Taka organizacja przestrzeni magazynowej pozwala lepiej wykorzystać dostępne miejsce i szybko realizować zamówienia. Roboty sterowane przez sztuczną inteligencję potrafią sprawnie nawigować po magazynie i precyzyjnie lokalizować produkty.
Optymalizacja tras i transportu
Uczenie maszynowe znajduje zastosowanie również w optymalizacji tras dostaw i zarządzaniu flotą pojazdów. Algorytmy analizują dane dotyczące natężenia ruchu, warunków pogodowych czy ograniczeń drogowych, aby wyznaczać najszybsze i najbardziej ekonomiczne trasy przejazdu. Dzięki temu można skrócić czas dostaw i obniżyć koszty transportu.
Zarządzanie zapasami i WMS
Jednym z najważniejszych zadań stawianych przez pracowników magazynu jest kompletacja zamówień dla klientów. Nieefektywne podejście do tego zadania może doprowadzić nawet do upadku firmy. Celem algorytmów uczenia maszynowego jest ustalenie odpowiedniej kolejności kompletacji z uwzględnieniem klientów priorytetowych, a także struktury magazynu i dostępności do towarów.
W przypadku zamówień składających się z małych i bardzo podobnych do siebie przedmiotów łatwo o błąd w kompletacji. Algorytmy analizujące historię zamówień klienta, mogą podpowiedzieć, na które produkty szczególnie zwrócić uwagę. Nikt z nas nie lubi przecież rozczarowania podczas otwierania przesyłki, gdy okaże się, że zamówienie jest błędne lub niekompletne.
Nikt z nas nie chce również zbyt długo czekać na zamówiony towar. Bardzo często okazuje się, że klient składa u nas duże zamówienie na towar, którego mamy wyraźne braki. Algorytmy machine learning są w stanie analizować historyczne dane dotyczące stanów magazynowych oraz zamówień klientów podpowiadając nam, które zapasy należałoby uzupełnić. Klient, który dostaje zamówienie na czas, to zawsze klient zadowolony.
Jakie są korzyści z wykorzystania AI?
Wdrożenie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w logistyce magazynowej przynosi wiele korzyści dla firm. Jej główne zalety obejmują zwiększenie efektywności operacyjnej, redukcję kosztów oraz poprawę jakości obsługi klienta. Dowiedz się więcej na ich temat.
Zwiększenie efektywności
Dzięki automatyzacji procesów i optymalizacji tras AI pozwala znacząco zwiększyć efektywność działań magazynowych. Algorytmy szybciej i precyzyjniej realizują zadania takie jak kompletacja zamówień czy inwentaryzacja. Przekłada się to na skrócenie czasu obsługi klienta i zwiększenie przepustowości magazynu.
Redukcja kosztów
Wykorzystanie AI w logistyce magazynowej prowadzi do znacznej redukcji kosztów operacyjnych. Automatyzacja procesów pozwala ograniczyć zatrudnienie i zmniejszyć nakłady na wynagrodzenia. Systemy zarządzania zapasami pomagają uniknąć nadmiernego gromadzenia towarów.
Poprawa obsługi klienta
AI wspiera poprawę jakości obsługi klienta w branży logistycznej. Dzięki automatyzacji procesów i optymalizacji kompletacji zamówień można skrócić czas realizacji dostaw i poprawić terminowość. Klienci otrzymują swoje przesyłki szybciej i bez pomyłek, a wtedy są zadowoleni.
Pomimo nieraz bardzo nowoczesnych czytników i innych urządzeń usprawniających pracę magazyniera, wciąż musi on wpisywać wiele informacji z wykorzystaniem niezbyt wygodnej klawiatury na smartfonie czy czytniku. Jest to uciążliwe, zajmuje dużo czasu i może prowadzić do wielu błędów. Jeden ze startupów rozwija projekt: Fellow Robots – Pick-By-Voice, który w oparciu o algorytmy uczenia maszynowego, w szczególności metody przetwarzania języka naturalnego doprowadzi do sytuacji, gdzie klawiatura zostanie całkowicie zastąpiona poleceniami głosowymi.
Przyszłość AI w logistyce
Wraz z postępem technologicznym i rosnącą ilością danych, możliwości wykorzystania AI będą stale rosnąć. Jakich zmian w przemyśle można się spodziewać – zarówno w najbliższych latach, jak i w nieco dalszej przyszłości?
Autonomiczne pojazdy i robotyka
Jednym z najbardziej obiecujących zastosowań AI w logistyce jest rozwój autonomicznych pojazdów i robotów. Samojezdne ciężarówki i drony dostawcze sterowane przez inteligentne algorytmy mają potencjał, by zrewolucjonizować transport towarów.
W magazynach coraz większą rolę będą odgrywać roboty, zdolne do samodzielnego przemieszczania się i wykonywania zadań takich jak inwentaryzacja czy kompletowanie zamówień.
Widać to już choćby w Amazonie. Gigant e-commerce wykorzystuje w swoich centrach logistycznych tysiące autonomicznych robotów Kiva, które sprawnie poruszają się między regałami, transportując towary do stanowisk kompletacji zamówień.
Integracja z IoT i Big Data
Dziś największymi graczami na rynku urządzeń podłączonych do internetu rzeczy są Chiny, Ameryka Północna i Europa Zachodnia –67% światowych urządzeń i instalacji IoT znajduje się właśnie w tych trzech regionach.
Jednak ten obszar stale rozwija się na całym świecie. Już niedługo, dzięki umieszczeniu czujników i urządzeń komunikacyjnych w pojazdach, kontenerach czy na półkach magazynowych, możliwe będzie pozyskiwanie ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym. Algorytmy uczenia maszynowego będą analizować te informacje, by na ich podstawie podejmować trafniejsze decyzje.
Wyzwania i regulacje
Pomimo licznych korzyści, wdrażanie rozwiązań opartych na AI w logistyce wiąże się również z pewnymi wyzwaniami. Konieczne będzie opracowanie odpowiednich przepisów i standardów bezpieczeństwa dotyczących wykorzystania autonomicznych pojazdów i robotów.
Ważne jest także zapewnienie odpowiedniej jakości i wiarygodności danych wykorzystywanych do trenowania algorytmów oraz dbanie o cyberbezpieczeństwo i zgodność z przepisami o ochronie danych.
Potrzebujesz pomocy we wdrożeniu nowych rozwiązań w swojej firmie? Skontaktuj się z nami!
Autor: Wojciech Książek, Programista .NET AVOCADO Soft / YOSI.PL
