Potencjalne cuda AI w gospodarce magazynowej
AI, w skrócie, jest prawdopodobnie najważniejszą technologią XXI wieku, mającą na celu przekształcenie społeczeństwa i rynku pracy. Od momentu swojego pojawienia się rozwija się w szybkim tempie, wprowadzając zmiany we wszystkich sektorach, w tym w gospodarce magazynowej i logistyce. Potencjał AI jest ogromny, a przy powszechnym wdrożeniu zmieni oblicze zarządzania magazynem.
Wpływ AI na logistykę magazynową i prognozowanie
Kluczowe korzyści obejmują lepsze prognozowanie zużycia energii, popytu konsumenckiego i potrzeb kadrowych. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego, można analizować dane historyczne, dane w czasie rzeczywistym oraz trendy rynkowe. To pozwala AI dostarczać dokładne prognozy popytu, optymalizować poziomy zapasów i zmniejszać ryzyko niedoborów lub nadmiaru. AI również pomaga obliczyć potrzeby kadrowe oraz zużycie energii do oceny kosztów.
AI oferuje również możliwość lepszej optymalizacji tras. Określa najlepsze ścieżki w magazynie, analizując dane w czasie rzeczywistym o lokalizacji zapasów, priorytetach zamówień oraz ruchach pracowników. Algorytmy uczenia maszynowego identyfikują najefektywniejsze trasy do zadań związanych ze zbieraniem, pakowaniem i uzupełnianiem zapasów, minimalizując odległość i czas przejazdu. Optymalizacja tych wewnętrznych tras przyspiesza realizację zamówień i zwiększa ogólną wydajność. To prowadzi do szybszej realizacji zamówień i zmniejszenia kosztów operacyjnych w zarządzaniu magazynem.
Technologie AI do obsługi i kontroli w magazynie
AI może również wspierać proaktywne utrzymanie, unikając kosztownych awarii i przestojów w magazynie. Dane z czujników na sprzęcie, takim jak wózki widłowe, maszyny i regały, mogą być wykorzystywane do prognozowania potencjalnych awarii przed ich wystąpieniem.
Kamery oparte na AI z technologią wizji komputerowej mogą zbierać informacje z kodów kreskowych, wideo, obrazów i innych danych wizualnych. To pozwala im śledzić poziom zapasów, wykrywać nieodpowiednie przedmioty i kontrolować ruch towarów oraz personelu.
Tworzenie złożonych cyfrowych bliźniaków może być jednym z najważniejszych aspektów wspierających ulepszone planowanie scenariuszy i szkolenia w środowisku magazynowym. Cyfrowe bliźniaki oparte na AI mogą symulować operacje magazynowe, umożliwiając testowanie scenariuszy przed wdrożeniem zmian w rzeczywistym środowisku. Pozwala to dynamicznie dostosowywać układ, zarządzanie zapasami i procesy robocze na podstawie warunków i prognoz w czasie rzeczywistym. Cyfrowe bliźniaki mogą być wykorzystywane do zapewnienia nauki o niskim ryzyku, gdy awaria nie ma znaczenia, na przykład pracownicy mogą zarządzać wirtualnym wózkiem widłowym, zanim zaczną obsługiwać prawdziwy.
Z czasem kierownicy łańcuchów dostaw będą mogli korzystać z AI, podobnej do Siri, aby uzyskiwać odpowiedzi na pytania w ludzkim języku. Technologia stanie się na tyle zaawansowana, że roboty będą mogły wykonywać więcej zadań, w tym pracować w niebezpiecznych lub ekstremalnych warunkach temperaturowych.
Chociaż obecnie wdrożenie AI w magazynach jest złożonym zagadnieniem, to z pewnością jest to nasza przyszłość.