Tehnologije prihodnosti za logistiko: Vizija in resničnost umetne inteligence

Digitalizacija lahko kot orodje znatno prispeva k izboljšavam v logistiki. V zadnjih letih smo bili priča obsežnemu tehničnemu razvoju – in tega bo v prihodnje še več. Katera od teh tehnologij bo imela potencial podjetja bolje pripraviti na prihodnost? Kakšno je trenutno stanje razvoja v logistiki in kje se bodo te tehnologije prihodnosti uporabljale v praksi? Odgovore na temo tehnologije prihodnosti za logistiko išče podjetje TIMOCOM v nadaljevanju besedila.  Tokrat je naša tema umetna inteligenca.

Umetna inteligenca se lahko v logistiki uporablja za napovedovanje povpraševanja, načrtovanje naročil in zmogljivosti ter zagotavljanje optimalnega skladiščenja prevoženega blaga. Z njo je mogoče optimizirati logistične postopke, se izogibati napakam, napovedovati prihodnje proizvodne količine in že zgodaj odkrivati morebitne težave. Takšna fleksibilnost, ki pomeni popolno prilagoditev tržnim zahtevam, pomeni za logistiko boljše storitve in nižje stroške.

Umetna inteligenca velja za pomembno tehnologijo prihodnosti

V logističnem barometru podjetja za poslovno svetovanje SCI je oktobra 2019 več kot 70 odstotkov anketiranih podjetij dejalo, da menijo, da je umetna inteligenca pomemben ali zelo pomemben megatrend v logistični panogi.

V raziskavi podjetja Bitkom o digitalizaciji logistike iz istega leta je 71 odstotkov anketiranih podjetij predvidelo, da bo umetna inteligenca v naslednjih desetih letih nadomestila obstoječe postopke načrtovanja poti ali naročanja blaga. To kaže, da velja umetna inteligenca za pomembno tehnologijo prihodnosti. V isti raziskavi je zgolj šest odstotkov od skupno več kot 500 anketirancev dejalo, da v svojem podjetju že uporabljajo umetno inteligenco. Zadosten razlog, da si to temo podrobneje ogledamo.

Podjetja še vedno oklevajo pri njeni uporabi

Za izraz umetna inteligenca obstaja več različnih opredelitev. Pomen se razlikuje glede na panogo in uporabo. Vsem pa je skupno to, da umetno inteligenco opisujejo kot posebno področje računalništva, ki se ukvarja s simulacijo inteligentnega vedenja v računalnikih. Poleg tega vključuje tudi zmožnost stroja, da prevzame vhodne informacije kakršnekoli vrste, jih oceni in iz podatkov izpelje svojo interpretacijo. Iz tega je mogoče izpeljati trende in vzorce, ki jih lahko sistem uporabi za pridobivanje znanja. Cilj je uporabiti to tehnologijo in posnemati inteligentno človeško vedenje.

Za logistiko je točno ocenjevanje podatkov zanimivo zato, ker je mogoče na podlagi tega sprejeti najboljše odločitve za procese. Kljub temu pozitivnemu učinku se po podatkih raziskave Bitkom zdi odnos med panogo in umetno inteligenco ambivalenten. Četudi so anketiranci omenili priložnosti, raziskava Bitkom kaže nepripravljenost podjetij, da bi jih izkoristili. Umetna inteligenca bi imela pozitivne učinke na številnih področjih uporabe.

Učinkovito usklajevanje partnerjev, povpraševanj in virov

Dejavnosti načrtovanja in časovnih razporeditev

Logistika je pri svojem vsakodnevnem delu izpostavljena različnim izzivom: Visoki stopnji kompleksnosti pri načrtovanju prevozov ali stalno spreminjajočem se stanju na trgu. Ta denimo nastopi, ko gre za sezonsko blago ali kot se dogaja zdaj, za preprečevanje širjenja koronavirusa. Z uvedbo umetne inteligence v oskrbovalno verigo in logistiko lahko managerji oskrbovalne verige izvedejo takojšnje prilagoditve prevozniških procesov. To omogoča napovedovanje bližajočega se pomanjkanja kapacitet ali nepredvidenih težav s prevozi. Tako je mogoče hitreje najti primerne alternative in učinkoviteje načrtovati prevoze.

Napovedovanje povpraševanja

Z rešitvami umetne inteligence je mogoče tudi poenostaviti prihodnje dejavnosti načrtovanja, ko je potrebno usklajevanje med proizvajalci, dobavitelji in končnimi strankami. To ne omogoča zgolj optimalne izvedbe prevozov. Z uporabo programske opreme, podprte z umetno inteligenco, je mogoče v primeru zamud v procesu prevoza tudi izračunati možne učinke na čas, stroške in prihodke ter te izračune uporabiti kot predlogo za sprejemanje odločitev.

Uporaba umetne inteligence podjetjem tudi omogoča, da za svoje napovedi uporabljajo podatke v realnem času in tako bolje napovedujejo povpraševanje. To pomeni, da je mogoče optimizirati tudi planiranje vozil in zaposlenih ter s tem znižati obratovalne stroške. Za proizvodna in trgovska podjetja to pomeni tudi znižanje stroškov skladiščenja zaradi bolj učinkovitega načrtovanja virov.

Učinkovitejše skladiščenje

Tehnologija umetne inteligence se je do zdaj še posebej pogosto uporabljala v skladiščni logistiki. Ta tehnologija optimizira številne procese skladiščenja, kot je pridobivanje in ocenjevanje podatkov ter popisovanje blaga. Umetno inteligenco je mogoče poleg tega uporabiti tudi za avtomatizacijo skladišč v primeru napovedovanja povpraševanja po določenih izdelkih. Na podlagi zbranih podatkov je mogoče naročila spreminjati, prevoze ustrezno prilagajati in želene predmete dostaviti v lokalna skladišča. Tovrstno napovedovanje povpraševanja in posledična prilagoditev logističnih procesov pomeni nižje stroške skladiščenja in prevozov za podjetja.

Ni treba, da sta človek in umetna inteligenca nezdružljiva

Umetna inteligenca ima v teoriji številne prednosti, kot je potencial za izboljšavo učinkovitosti avtomatiziranih dejavnosti. To pomeni, da bi lahko rešitve umetne inteligence prevzele funkcije in specifične operativne naloge, pri katerih je danes še vedno potrebno človeško razmišljanje in sprejemanje odločitev. V tem trenutku se lahko umetna inteligenca uporabi za avtomatizacijo preprostih, pogosto ponavljajočih se oziroma predvidljivih nalog v vsakdanjem delu. Te naloge trenutno v veliki meri še vedno opravljajo ljudje. Obstaja strah, da bo avtomatizacija na podlagi umetne inteligence nadomestila delo nizko do srednje kvalificiranih zaposlenih. Zato bi morala gospodarstvo in politika skupaj razvijati in sprejemati ukrepe, s katerimi bi oblikovali socialne spremembe na socialno sprejemljiv način.

Vendar pa moramo omeniti tudi mnenje zagovornikov, ki vidijo pozitivne spremembe za trg dela. Po podatkih raziskave Bitkom podjetniki menijo, da umetna inteligenca ne bo nadomestila dela ljudi, ampak da ga bo znatno spremenila. Kakovost delovnih procesov se bo izboljšala enostavno zato, ker bodo fizično delo ali preproste naloge opravljali stroji. Strokovno osebje bo potem vedno bolj opravljalo naloge sprejemanja strateških odločitev. Po podatkih raziskave Bitkom tako meni 67 odstotkov anketirancev. Zato se predvideva, da se bo potreba po dobro usposobljenem kadru v logistiki povečala. Tako 72 odstotkov anketiranih podjetij meni, da bo logistika čez deset let privlačen delodajalec za mlade strokovnjake.

Potreben je nadaljnji razvoj

Primeri uporabe, navedeni v tem prispevku, zajemajo širok nabor uporabe umetne inteligence za celotno oskrbovalno verigo. Vseeno bo zagotovo velik izziv spremeniti logistične procese v delujočih podjetjih v avtonomne in napovedljive postopke. 

To je jasno zaradi naslednjega: Umetna inteligenca ni tehnologija prihodnosti, ki se bo kmalu obsežno uveljavila na trgu.

Prehod na inteligentno logistiko bo trajal še nekaj let. Potrebno je zavedanje pomena umetne inteligence za podjetje, dosledne odločitve vodstva in ustrezna podjetniška kultura, da bo mogoča uveljavitev stalnega razvojnega postopka, ki vključuje umetno inteligenco.