Raport „Sztuczna inteligencja w łańcuchu dostaw” zwraca uwagę na cztery kluczowe trendy i zastosowania algorytmów AI.
Przede wszystkim, AI jest wykorzystywana w analityce predykcyjnej i prognozowaniu, obejmującym prognozowanie popytu, zarządzanie zapasami i planowanie produkcji. Dzięki temu firmy mogą prognozować ilość pojazdów transportowych potrzebnych w kolejnych miesiącach do obsługi ładunków.
Na poziomie logistyki magazynowej sztuczna inteligencja napędza automatyzację i robotykę, które zrewolucjonizują operacje w tym segmencie. Zautomatyzowane systemy sortujące oraz robotyzacja procesów doprowadzą do nieograniczonego wręcz wzrostu wydajności.
Dzięki AI można również poczynić niebagatelne oszczędności w operacjach magazynowych i organizacji transportu. Jako, że komplementacja towaru generuje 50 proc. wszystkich kosztów związanych z operacjami magazynowymi to pole do oszczędności dzięki wprowadzeniu algorytmów AI jest bardzo szerokie. Z kolei w przypadku transportu, nierzadko borykającego się nieefektywnym wykorzystaniem jego zasobów (oczekiwanie na załadunek, zamawianie zbyt dużej ilości pojazdów, itp.), algorytmy mogą przynieść nawet 10-15 proc. oszczędności w procesie dystrybucji.
Lepsze decyzje, bezpieczniejsze dostawy
Trzecią korzyścią jaką podkreślają autorzy raportu jest bardziej efektywne podejmowanie decyzji. Dzięki możliwości przetwarzania dużej ilości danych w krótkim czasie, rozwiązania AI umożliwiają menedżerom łańcucha dostaw podejmowanie świadomych decyzji. W czasach przed AI analiza danych przez ludzki umysł zajmowała znacznie więcej czasu, co wydłużało proces decyzyjny.
Czwartą, niezwykle istotną w kontekście regularnie w ostatnich latach nawiedzających łańcuchy dostaw zakłóceń, korzyścią ze sztucznej inteligencji może być tworzenie bardziej odpornych łańcuchów dostaw. AI identyfikuje potencjalne zagrożenia ze znacznym wyprzedzeniem, co pozwala menedżerom ich zapobieganie i podejmowanie odpowiednich środków.
“Sztuczna inteligencja może znacznie zmienić sposób, w jaki funkcjonują łańcuchy dostaw. Przede wszystkim poprzez poprawę efektywności i precyzji prognozowania popytu, pozwoli na lepsze zarządzanie zapasami i unikanie nadmiernego magazynowania. Automatyzacja procesów magazynowych, takich jak sortowanie, pakowanie i etykietowanie, pozwoli na zwiększenie wydajności i redukcję błędów. Optymalizacja tras i harmonogramów dostaw zminimalizuje koszty transportu i czas dostawy. A dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym i wykorzystaniu algorytmów predykcyjnych, poprawimy zdolność do reagowania na zmiany i kryzysy, których w ostatnich latach nie brakuje” – mówi Anna Majowicz, dyrektor operacyjny Polskiego Instytutu Transportu Drogowego (PITD).
Zastąpi pracowników? …
Choć powszechny jest strach, iż automatyzacja i rozwój sztucznej inteligencji mogą doprowadzić do zastąpienia ludzi przez maszyny i algorytmy, to ten czarny scenariusz wcale nie musi się zrealizować. Co więcej, AI może wspierać proces zatrudniania pracowników i zarządzania zasobami ludzkimi.
“Dysponujemy tzw. modelami predykcyjnymi do określenia zapotrzebowania na pracowników, co pozwala na odpowiednio wcześniejsze planowanie rekrutacji i szkoleń. Chodzi o to, aby przeszkolony personel mógł dołączyć do pozostałych pracowników dokładnie wtedy, kiedy jest potrzebny” – mówi cytowany w raporcie Juan Manuel Sen, IT Project Delivery Manager & Innovation Lead Iberia, DHL Supply Chain.
Pojawiają się też głosy, iż sztuczna inteligencja może przyczynić się do wyeliminowania z rynku wielu spedytorów, którzy mogą stać się zbyteczni w procesie szukania odpowiednich ofert. Niemniej jednak, eksperci twierdzą, iż czynnik ludzki w relacji załadowca-przewoźnik oraz konieczność rozwiązywania nieoczekiwanych problemów sprawiają, iż pośrednik-spedytor długo jeszcze nie zniknie z rynku.
Przeddzień boomu
Choć obecnie korzystanie z zasobów AI w logistyce dopiero raczkuje, eksperci szacują, iż stoimy w przededniu prawdziwej rewolucji. Według raportu agencji badawczej Gartner w 2023 r. tylko 5 proc. przedsiębiorstw na świecie korzystało z różnego rodzaju sztucznej inteligencji. Jednak autorzy szacują, że w 2026 r. już 80 proc. firm zdecyduje się dać szansę jakiejś odmianie AI.
Ostatecznie celem jest efektywne prowadzenia biznesu oraz poprawa wyników finansowych. Ostatnie lata to dla wielu firm z sektora TSL walka z drastycznie rosnącymi kosztami. Sztuczna inteligencja, z wymienionymi powyżej korzyściami, może się okazać cennym sojusznikiem.
„Te udoskonalenia nie tylko zwiększają produktywność, ale także znacznie obniżają koszty operacyjne” – podsumowuje Juan Manuel Sen.
