Umetna inteligenca (AI) je sedanjost in prihodnost tehnologije. Toda kako jo lahko implementiramo, da bodo naši proizvodni in dobavni procesi vedno bolj učinkoviti? AI odpira ogromno scenarijev, ki jih je treba odkriti in se vanje poglobiti. Zagotavlja tudi možnost raziskovanja novih poslovnih priložnosti za doseganje večje rasti, donosnosti in trajnosti. Primer, ki to ponazarja, je uporaba umetne inteligence v kombinaciji z digitalnimi dvojčki (digitalnimi replikami procesa, izdelka ali storitve) za personalizacijo proizvodnje glede na zahteve kupca.
Kaj je umetna inteligenca?
AI je simulacija človeške inteligence s stroji in računalniškimi sistemi. Njen cilj je ustvariti stroje, ki se lahko obnašajo kot ljudje. Čeprav se je to še pred nekaj leti zdelo kot znanstvena fantastika, je vse bližje temu, da postane resničnost.
Izraz umetna inteligenca je leta 1956 skoval ameriški znanstvenik John McCarthy. Vendar pa je britanski matematik Alan Turing s Turingovim testom pred tem izpostavil vprašanje, ali lahko stroji začnejo razmišljati kot ljudje. Po tem kriteriju lahko inteligenco stroja ocenimo na podlagi tega, ali so njegovi odzivi podobni ali zaznavni odzivom človeka.
Z uporabo umetne inteligence na področju programske opreme lahko programska oprema spremeni svoje vedenje, ne da bi bila za to posebej programirana.
Za izvedbo tega ima umetna inteligenca globoko nevronsko mrežo (DNN), ki analizira kompleksne informacije, kot so videoposnetki, slike in nizi podatkov, da se odloči, zazna in predvidi na podlagi prejetih podatkov.
V skladu z zbranimi podatki, analizo in opazovanjem lahko sistemi umetne inteligence zaznajo vzorce, naredijo verjetnostne napovedi in v določenih situacijah delujejo brez nadzora. AI se uporablja na številnih področjih, kot sta strojni vid in samodejno prepoznavanje govora.
Videti je treba, ali bodo inovacije omogočile novim tehnologijam zaznavanje, razumevanje in delovanje.
Najnovejši napredek na področju umetne inteligence, interneta stvari (IoT) in strojnega učenja je omogočil strojem obdelavo slik, zvoka in glasu; analizirajo pridobljene podatke, se v skladu s tem odločajo in izvajajo dejanja v fizičnem svetu.
Trije dejavniki so spodbudili razvoj umetne inteligence:
- Neomejen dostop do zmogljivosti obdelave. Oblak je bil gonilna sila podatkovne inteligence glede na njegovo prilagodljivost, elastičnost in učinkovitost v smislu prostora za shranjevanje ter hitrosti in varnosti upravljanja in nadzora podatkov.
- Povečanje podatkovne inteligence (veliki podatki). Ne gre samo za shranjevanje ogromne količine informacij, temveč tudi za upravljanje in izkoriščanje le-teh.
- Širjenje specializirane strojne opreme za napajanje AI, kot so računalništvo GPU, FPGA in TPU. Ta orodja so veliko hitrejša in naprednejša, ko gre za analizo podatkov.
Ena od predpostavk umetne inteligence je zagotoviti, da so proizvodni procesi vse bolj učinkoviti
Kako se izvaja AI?
Uporaba umetne inteligence tako v vsakdanjem življenju kot v poklicnem svetu je vse večji pojav.
Glede na študijo Gartnerja, vodilnega v svetu na področju tržnih raziskav in svetovanja, ki je zajemala okoli 200 IT in poslovnih strokovnjakov, je 24 % anketiranih organizacij povečalo svoje naložbe v umetno inteligenco, medtem ko jih je 42 % ohranilo nespremenjene od začetka COVID-19.
"Podjetniške naložbe v umetno inteligenco se kljub krizi nadaljujejo z nezmanjšano močjo," pravi Frances Karamouzis, ugledna podpredsednica analitika pri Gartnerju. Poročilo dodaja, da 79 % vprašanih potrjuje, da njihove organizacije raziskujejo ali preizkušajo projekte umetne inteligence, medtem ko jih le 21 % pravi, da so bile njihove pobude v fazi proizvodnje.
Do zdaj je večina podjetij vlagala v avtomatizacijo, da bi okrepila svoj razvoj. Kljub temu najnovejši napredek v AI poudarja dejstvo, da morajo podjetja iti dlje in izkoristiti potencial strojne inteligence, če se želijo razlikovati od svojih konkurentov.
Faze razvoja in implementacije AI
- Izberite področja uporabe. Najprej naredite seznam področij, na katerih bi bilo možno uporabiti to tehnologijo. Za to je treba identificirati strokovnjaka za vsak primer uporabe in preveriti obstoj veljavnih podatkovnih virov in KPI-jev, ki zagotavljajo objektivne podatke o napredku.
- Določite prednostna področja uporabe. Ocenite vrednost, ki jo ima vsak od identificiranih primerov za podjetje, poleg predvidevanja možnih težav, ki bi se lahko pojavile pri izvajanju umetne inteligence. Radikalnih sprememb ne bi smeli uvajati, dokler se postopoma ne uvedejo izboljšave obstoječih procesov.
- Združite področja uporabe. Polja aplikacije je treba združiti glede na podatke, ki jih napajajo, tako da jih je mogoče delati skupaj in ne ločeno.
- Izvedba. Uporabiti je treba katero koli metodologijo izvajanja projekta, ki uporablja programske jezike, kot je CRISP-DM. Če podjetje nima izkušenj z implementacijo te tehnologije, je bolje sodelovati s partnerjem s tehnološkim znanjem na tem področju.
- Ocenjevanje. V testnih nizih podatkov ugotovite, ali uporaba prototipa umetne inteligence res izboljšuje KPI-je, ki jih je treba izboljšati.
- Kosilo. Ko je rešitev uspešno ovrednotena, jo je treba uvesti na nadzorovan način, da se preveri, ali se rezultati testa ujemajo z realnostjo. Z drugimi besedami, preveriti je treba, ali se sistem pravilno prilagaja podatkom, prejetim iz realnega okolja.
- Popolna uvedba. To je sestavljeno iz popolne uvedbe sistema, da se nato premakne na naslednji niz področij uporabe.
AI omogoča raziskovanje novih poslovnih priložnosti za doseganje nadaljnje rasti, dobičkonosnosti in trajnosti
Aplikacije AI v logistiki
Čeprav se aplikacije umetne inteligence v logistiki še razvijajo, se pričakuje, da bodo dosegle svoj največji potencial v naslednjih nekaj letih. Vsekakor so se nekatere prakse v sektorju že uveljavile:
- Napoved potrošniških trendov. Umetna inteligenca uporablja velike podatke za logistične namene: navzkrižno primerja notranje informacije, kot so podatki o prodaji, s podatki, pridobljenimi iz forumov, družbenih medijev in drugih internetnih virov. Tako lahko sistem sklepa o potrošniških namerah uporabnikov, da napove vedenje povpraševanja. To služi za izvajanje predvidene logistike, s katero se izognemo zalogam in skladiščenju odvečnega blaga. To je dober način za zmanjšanje zapravljanja virov.
- Avtomatizacija skladiščnih operacij. Eden najboljših primerov umetne inteligence v logistiki so avtomatizirana skladišča. Združujejo dva temeljna sistema: avtomatizacijo skladišča in programsko opremo za upravljanje skladišča. Skupaj zagotavljajo logistiko, ki združuje transportne in skladiščne premike ter operativno upravljanje. Ta delitev dela skozi čas ustvarja vzorce, ki se nenehno analizirajo. Na ta način AI pomaga optimizirati vire in popraviti premike v primeru variacij v tokovih.
- Izbira transportnih poti in najučinkovitejših premikov. AI močno poenostavi koordinacijo logističnega transporta. Po eni strani WMS vodi digitalni rentgenski posnetek objektov podjetja in beleži vse intralogistične premike, ki se zgodijo. Umetna inteligenca obdeluje te podatke in organizira premike, vključno s premiki samovozečih vozil, ki se odzivajo na okolico in po potrebi prilagodijo svojo pot, ter premiki operaterjev, ki jim pomaga oprema za upravljanje. Po drugi strani pa umetna inteligenca upravlja tudi vozne parke za prevoz blaga, razlaga najnovejše prometne informacije in jih vključuje v sisteme na kraju samem. S pomočjo teh podatkov programska oprema načrtuje najprimernejše poti za dostavo različnih naročil; prav tako sproti prilagaja načrte poti, če pride do kakršnih koli incidentov.
- Strožji nadzor nad podatki o dobavni verigi. Avtomatizacija procesov dobavne verige – izboljšana z AI – med drugim odpira vrata za upravljanje zalog v realnem času, takojšnje izdajanje naročil za dobavo in natančno spremljanje naročil. Podobno integracija podatkov in izboljšani sistemi sledljivosti pomenijo, da lahko podjetja zadovoljijo potrebo uporabnikov po vedenju. Na primer tipično vprašanje »Kje je moje naročilo?«, o paketu, kupljenem preko prodajalca e-trgovine, je mogoče hitro in učinkovito rešiti z uvedbo klepetalnih robotov AI.
Z umetno inteligenco lahko podjetja opravijo popis v realnem času, izdajo takojšnja naročila za dobavo in natančno spremljajo naročila
Kako podjetje Mecalux izvaja AI?
Mecalux Software Solutions deluje na več področjih uporabe, ki jim dodajajo vrednost Easy WMS, sistem za upravljanje skladišč, ki vodi približno 1200 objektov po vsem svetu. To je nekaj področij, na katerih deluje:
Izboljšano komisioniranje v skladiščih e-trgovine
Eden od izzivov e-trgovinskega sistema je upravljanje velikega števila odhodnih naročil. Zato je pri izbiri SKU-jev, ki sestavljajo vsako naročilo, izjemno pomembno optimizirati operaterske poti.
Uporaba AI omogoča sistemu, da daje vsakemu operaterju navodila za vsako posamezno naročilo. Sistem lahko to stori z učenjem, ki temelji na zgodovini. To doseže maksimalno učinkovitost, zlasti v skladiščih z intenzivnimi postopki komisioniranja, kot so objekti za e-trgovino.
Prediktivni sistem za optimizacijo komisioniranja
AI, ki se uporablja za Easy WMS, je lahko koristen za napovedovanje časa, potrebnega za pripravo novih naročil, na podlagi analize preteklih podatkov. Glavni cilj prediktivnega sistema je vnaprej oceniti čas, namenjen komisioniranju, glede na vrsto naročil, ki vstopajo v sistem, in postavke, ki sestavljajo vsako od njih.
Poleg tega je sistem za izvajanje skladišč (WES) kot del Easy WMS sposoben odločati o tem, kdaj in kako se komisionirna naročila izdajo operaterjem, s čimer se zagotovi neprekinjen potek dela (pretok naročil).
Označevanje in preverjanje sledljivosti
Skupaj s sistemi za prepoznavanje slik lahko AI pomaga samodejno zaznati serijske številke v postopkih pakiranja. Na primer, olajša identifikacijo serijskih številk v zvezi z označbo porekla vinskih steklenic in pripadajočih škatel.
Sistem prepozna, katere predmete, označene s serijskimi številkami za označbo porekla, je treba dati na tekoči trak, da se pakirajo v škatle. Prav tako prepozna serijske številke, ko se premikajo po tekočem traku, kar pomaga natančno določiti škatlo, v katero je bila postavljena določena steklenica.
Uporaba AI pri prepoznavanju slik bistveno izboljša trenutno strojno opremo.
Pogovorni uporabniški vmesniki
Podjetje Mecalux bo kmalu vključilo mehanizem za pregledovanje nadzornih plošč KPI in rezultatov preko platform, kot so e-pošta, Skype in Telegram. Prednost tega sistema je, da lahko uporabniki takoj dostopajo do podatkov o produktivnosti skladišča od koder koli na svetu z internetno povezavo in na agilen način krmarijo po nadzorni plošči.
Podjetje Mecalux spodbuja AI
Reči, da je umetna inteligenca del Mecaluxovega vsakdana in logistike, je resnica. Enako velja za idejo, da je tehnologija zaveznik za nadaljnje izboljšanje procesov dobavne verige. Zaradi teh razlogov je podjetje Mecalux leta razvijalo projekte tehnoloških inovacij in njihove rezultate uporabljalo za izboljšanje upravljanja skladišč. Njegov končni cilj je povečati učinkovitost in donosnost svojih strank.