SI stopniowo wtłacza się w obszary, które dotychczas wydawały się odległe od domeny maszyn i algorytmów. Sektor transportowy i przemysł motoryzacyjny przeżywają rewolucję dzięki wszechstronnemu wykorzystaniu SI, zmieniając wizję mobilności i produkcji pojazdów. Od inteligentnego zarządzania ruchem po innowacyjne modele produkcyjne, wkroczenie SI otwiera nowe perspektywy dla tych branż.
W ciągu ostatniej dekady widzimy dynamiczny rozwój w dziedzinie sztucznej inteligencji, co ma ogromny wpływ na różne sektory. Nie inaczej jest w transporcie i przemyśle motoryzacyjnym, gdzie SI zdobywa pole, rewolucjonizując sposób, w jaki podróżujemy i produkujemy pojazdy. Zaczynamy dostrzegać, jak nowoczesne technologie odmieniają codzienność, wprowadzając innowacje, które jeszcze kilka lat temu wydawały się jedynie snem futurystów.
Według DataRobot, sztuczna inteligencja może obniżyć koszty i zminimalizować wyzwania w łańcuchu dostaw, umożliwiając dokonywanie bardziej świadomych wyborów we wszystkich aspektach zarządzania łańcuchem dostaw.
Jednakże, choć AI oferuje wiele korzyści, nie wszyscy w branży logistycznej są gotowi na pełne wykorzystanie strategii opartych na tej technologii. Jak wskazuje transportlogistic, w 2022 r. tylko 26% rynku korzystało aktywnie z AI w trakcie procesu dystrybucyjnego. Pomimo tego, rola sztucznej inteligencji w logistyce e-commerce staje się coraz bardziej istotna w dynamicznym środowisku biznesowym.
Platooning ciężarówek
Przemysł transportowy doświadcza korzyści z platooningu ciężarówek, nowatorskiego podejścia, które łączy potencjał ludzi i maszyn. W składzie konwoju ciężarówek, pojazd wiodący sterowany przez człowieka kieruje ruchem, podczas gdy pozostałe ciężarówki poruszają się pasywnie, połączone siecią. Ta synchronizacja umożliwia bezpieczną podróż, zwiększając efektywność logistyczną.
Podobnie jak w platooningu ciężarówek na drodze, SI może „synchronizować” poruszanie się artykułów w magazynie, minimalizując czas potrzebny na ich transport wewnątrz placówki logistycznej. To zapewnia płynność i efektywność w obszarze przechowywania i przygotowywania towarów do wysyłki.
Również jak w przypadku systemów nawigacji samochodowej dostosowujących trasy do zmieniających się warunków na drodze, technologia może też „nawigować” pracowników po magazynach, dynamicznie dostosowując lokalizacje przechowywania towarów z uwzględnieniem bieżących potrzeb i trendów wyjścia towarów. Wraz z połączeniem z rzeczywistością rozszerzoną to prawdziwy “game changer” w magazynowaniu towarów.
Inteligentne zarządzanie ruchem
Zakorkowane ulice miast stanowią problem globalny, ale postęp SI otwiera drzwi dla inteligentnych systemów zarządzania ruchem. Projekty, takie jak Alibaba City Brain w Chinach, wykorzystują analizę danych i technologie wizualne, aby w czasie rzeczywistym monitorować ruch drogowy, minimalizując zatory i zapewniając bezpieczeństwo.
Analogicznie do inteligentnego zarządzania ruchem ulicznym, SI może „nadzorować” przepływ produktów i materiałów w łańcuchu dostaw. Dzięki temu, można uniknąć „korków” logistycznych, minimalizując opóźnienia i zatory w dostawach.
Transformacja produkcji
Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje procesy produkcyjne w przemyśle motoryzacyjnym. Zastosowanie SI w montażu, optymalizacji łańcucha dostaw czy nawet inspekcji pojazdów prowadzi do wydajniejszych fabryk i lepszych produktów, zmieniając oblicze produkcji samochodów.
AI pomoże też w prognozowaniu popytu, co stanowić może kluczowe w zarządzaniu łańcuchem dostaw, umożliwiający firmom zoptymalizowanie poziomów zapasów i planowanie dostaw. W e-commerce jest niezbędne do zapewnienia odpowiednich poziomów zapasów i zaspokojenia popytu klientów, szczególnie w okresach wzmożonego zainteresowania.
Poprzez identyfikację trendów i zachowań klientów, AI pomaga dostosować strategie marketingowe oraz ofertę produktową, zwiększając satysfakcję klientów. Sztuczna inteligencja umożliwia dokładniejsze przewidywanie przyszłego popytu, co pozwala na lepsze planowanie poziomów zapasów i operacji logistycznych. Precyzyjne prognozy pozwalają na optymalizację operacji w łańcuchu dostaw, minimalizując jednocześnie braki w zapasach i straty. Dzięki AI firmy mogą unikać nadmiernych zapasów, co minimalizuje straty i koszty związane z magazynowaniem niepotrzebnych produktów.
Konderwacja preykcyjna
Konserwacja predykcyjna w logistyce to to proaktywne podejście, które wykorzystuje analizę danych do przewidywania momentów, kiedy potrzebne będą działania konserwacyjne. To opłacalne podejście. Pozwala oszczędzać nawet 8-12% w porównaniu z konserwacją zapobiegawczą i nawet do 40% w stosunku do reaktywnej konserwacji (według Departamentu Energii USA).
Unikając kosztownych przestojów, konserwacja predykcyjna wykorzystuje analizę danych i algorytmy uczenia maszynowego do przewidywania potrzeb konserwacyjnych jeszcze przed ich wystąpieniem. Pozwala to uniknąć nieplanowanych przestojów maszyn, zapobiegając utracie produktywności i przychodów. Zapobiega awariom i niebezpiecznym sytuacjom pracy. Pozwala wydłużyć żywotność sprzętu, poprawiając ogólną wydajność operacji.
Doświadczenia pasażerów, kierowców i pracowników
SI wprowadza personalizację w doświadczeniach. Poprzez analizę zachowań, SI może dostosowywać warunki podróży, zapewniając wygodę i bezpieczeństwo zarówno kierowcom, jak i pasażerom. Może też pomagać pracownikom magazynów poprzez automatyzację procesów, takich jak sortowanie, etykietowanie i pakowanie, co przyczynia się do oszczędności czasu i ograniczenia błędów ludzkich.
Co więcej, sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę we wczesnym wykrywaniu błędów w danych zamówienia, co pomaga uniknąć pomyłek w realizacji i zwiększa satysfakcję klientów. AI wspomaga też optymalizację wyboru przewoźnika, organizację transportu i monitorowanie statusu przesyłek, co minimalizuje opóźnienia i problemy podczas dostawy.
Personalizacja ścieżek dostaw
Optymalizacja tras przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji jest kluczowym elementem logistyki, umożliwiając wybór najbardziej efektywnej drogi transportu towarów. Dzięki AI analizującemu dane z różnych źródeł, takich jak ruch uliczny, dane GPS i warunki pogodowe, firmy logistyczne mogą zoptymalizować trasy dostaw.
Wybierając najbardziej efektywne trasy, AI pomaga obniżyć wydatki na paliwo, będące znaczącym elementem kosztów logistycznych. przy okazji redukuje emisję CO2, wpływając pozytywnie na środowisko. Dzięki wyborowi optymalnych tras, sztuczna inteligencja przyczynia się do skrócenia czasu realizacji dostaw, poprawiając ogólną satysfakcję klientów. AI uwzględnia warunki drogowe, co przekłada się na wybór bezpieczniejszych tras, wzmacniając bezpieczeństwo pracowników na drodze.
Predykcyjne zarządzanie zapasami
Systemy zarządzania zapasami oparte na AI wspomagają podejmowanie decyzji, automatyzując wiele ręcznych procesów. Tradycyjne metody, takie jak ręczne zliczanie zapasów czy śledzenie poziomów, mogą być czasochłonne i podatne na błędy. Dzięki algorytmom predykcyjnym, SI może analizować trendy zakupowe, sezonowe zmiany i inne czynniki, przewidując zapotrzebowanie na produkty. To umożliwia firmom logistycznym lepsze planowanie zapasów i unikanie nadmiernego składowania produktów.
AI analizuje ogromne ilości danych z systemów sprzedaży, przewidując zapotrzebowanie na produkty. Może przewidywać popyt, pomagając firmom dostosować poziomy zapasów i uniknąć nadmiaru lub braku towarów. Dzięki temu firma może redukować nadmiar i niedostatek zapasów, poprawić dokładność danych i skrócić czas realizacji zamówień. McKinsey mówi że pomyślne wdrożenie zarządzania łańcuchem dostaw z wykorzystaniem sztucznej inteligencji umożliwiło wczesnym użytkownikom obniżenie kosztów logistyki o 15%, poziomu zapasów o 35% i poziomu usług o 65% w porównaniu z wolniej rozwijającymi się konkurentami.
Jakie są wyzwania związane z przyjęciem AI w logistyce?
Pomimo oczywistych korzyści płynących z implementacji sztucznej inteligencji we wszystkich etapach logistyki, takich jak prognozowanie popytu, zarządzanie łańcuchem dostaw czy realizacja zamówień, wiele firm stoi wobec szeregu wyzwań, które stanowią wyzwania we wprowadzaniu tej technologii.
1. Koszty wdrożenia i utrzymania
Wdrożenie technologii AI często wymaga znacznych inwestycji w sprzęt, oprogramowanie i infrastrukturę, co może okazać się kosztowne. Badania wskazują, że firmy wydają średnio 267 euro na pracownika na oprogramowanie. Konserwacja, aktualizacje i szkolenia są również potrzebne do zapewnienia efektywnego działania systemu, co zwiększa ogólny koszt. Dla mniejszych firm lub tych z ograniczonymi budżetami, te wydatki mogą stanowić barierę dla pełnego wdrożenia AI.
2. Brak środków
Brak specjalistycznej wiedzy technicznej i zasobów w wielu firmach jest kolejnym wyzwaniem. Badania wskazują na brak osób z głębokimi umiejętnościami analitycznymi, co może spowodować, że aspekty sztucznej inteligencji staną się bezużyteczne. Edukacja i szkolenie pracowników w zakresie technologii AI są kluczowe, ale kosztowne.
3. Obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa
Wykorzystanie AI do obsługi wrażliwych danych klientów budzi obawy dotyczące bezpieczeństwa. W historii brakuje pewności co do technologicznych rozwiązań. Incydenty związane z cyberbezpieczeństwem mogą powodować utratę zaufania do rozwiązań technologicznych. Firmy muszą zadbać o bezpieczeństwo danych w obszarze AI.
Podsumowanie
Sztuczna Inteligencja odgrywa coraz ważniejszą rolę w przemyśle logistycznym. Przekształca sektory transportu i motoryzacji w sposób, który jeszcze niedawno wydawał się nieosiągalny. Od usprawniania logistyki po rewolucję w produkcji, SI staje się kluczowym graczem w tworzeniu bardziej efektywnych, bezpiecznych i spersonalizowanych rozwiązań. Jej wszechstronne zastosowania wyznaczają nowe standardy efektywności i adaptacji w sektorze logistycznym. Jednakże, wraz z rozwojem SI, ważne jest zrozumienie, że ludzkie umiejętności, kreatywność i empatia nadal pozostają niezastąpione, podkreślając symbiozę między człowiekiem a technologią. Harmonijna współpraca między człowiekiem a SI pozostaje kluczowa, umacniając nie tylko efektywność, ale również etykę i odpowiedzialność w tym dynamicznie rozwijającym się środowisku.
