Digitalizace logistiky a řízení dodavatelského řetězce

Digitální transformace podniků jako i automatizace výroby se stávají normou i nezbytností nejenom pro expanzi, ale i dlouhodobou udržitelnost samotného podniku. V případě logistiky jde skutečně o naléhavý požadavek. Dynamické prostředí logistického sektoru generuje neustále nové nároky na kvalitu, flexibilitu jako i typy poskytovaných služeb. Spolu s neustálým tlakem na provozní náklady jsou společnosti nucené přehodnocovat nejenom byznys model, ale také výrazně modifikovat stávající procesy a postupy za účelem zabezpečení plynulosti a spolehlivosti dodavatelského řetězce.

V případě segmentu logistiky jde skutečně o naléhavý požadavek. Dynamické prostředí logistického sektoru generuje neustále nové nároky na kvalitu, flexibilitu a typ poskytovaných služeb. Spolu s neustálým tlakem na provozní náklady nutí společnosti přehodnocovat nejen business model, ale také výrazně modifikovat aktuální procesy a postupy zabezpečení plynulosti a spolehlivosti dodavatelského řetězce.

Digitalizace a inovativní technologie se stávají nenahraditelnými nástroji pro očekávanou a vyžadovanou transformaci dodavatelského řetězce. Umožňují optimalizovat kapacity, posilovat výkon, zvyšovat kvalitu a přitom zabezpečit flexibilnost celého řetězce. Společnosti se proto stále intenzivněji obracejí k inovativním řešením, která jsou schopna aplikovat a využít potenciál digitálních technologií.

Digitální konverze procesů a implementace nových technologií souhrnně označovaných jako Průmysl 4.0 či Smart Industry řešení se nemusí výhradně nasazovat systémem „všechno, nebo nic“. Modulárnost řešení inteligentní logistiky navržených na principu kyberneticko-fyzikálních výrobních systémů umožňují postupnou (evoluční) transformaci dodavatelského řetězce.

Logistická či přepravní společnost nebo podnik inovující interní logistické procesy tak může přímo reagovat na aktuální potřeby v konkrétní části dodavatelského řetězce. Společnosti využívají kustomizovaná řešení, kterými anticipují očekávané změny na trhu nebo nadcházející výzvy, či v reakci na zvýšení poptávky po variabilitě a personalizaci služeb ze strany klientů.

Strategie digitální transformace logistických procesů se může realizovat podobným způsobem jako digitalizace výrobních podniků. Společnosti mohou začít řešeními na sběr dat, pokračovat horizontální integrací podnikových procesů následovanou vertikální integrací podnikových procesů a ukončit transformaci auto-optimalizací zařízení a systémů.

Praxe potvrzuje, že digitalizace logistiky se nejčastěji realizuje inovačními řešeními ve třech konkrétních oblastech: řízení a správa skladu, vnitropodnikové zásobování a expedice a distribuční logistika.

Automatizace skladů

Nejčastějšími důvody modernizace a automatizace řízení skladů se stává nadbytek skladových zásob, vysoké množství typů zboží a komplikovaný přístup k informacím (evidence míry spotřeby, reklamace, vratky, doba trvanlivosti apod.). K optimalizaci řízení skladovacích procesů dochází na třech úrovních.

V prvním stadiu se zabezpečuje identifikovatelnost materiálů a pohybů ve skladu a mimo něj. Záznamy jsou vyhotovovány v reálném čase a kdykoliv dohledatelné (funkce traceability). Kromě sběru a analýzy údajů dochází i k zadefinování pravidel zaskladňování a vyskladňování. Díky tomu mohou řídící a Smart Industry systémy efektivně a optimálně spravovat obsazování skladových pozic, jakož i prioritizaci jednotlivých úkonů a operací.

Tímto řešením lze konvertovat neřízený sklad na sklad řízený, a to včetně příručních nebo mobilních zásobníků nacházejících se na výrobních pracovištích (mimo hlavní sklad). Operátoři logistiky v tomto typu řešení už komunikují se systémem prostřednictvím rozšířeného rozhraní člověk–stroj (terminály nebo mobilní zařízení).

Následujícím stadiem implementace inteligentních řešení představuje využití interkonektivity všech objektů ve skladu prostřednictvím průmyslového Internetu věcí (IoT) a digitálního dvojčete. Na této úrovni už dochází k operativnímu řízení skladových procesů, buď na základě sady předdefinovaných pravidel, nebo prostřednictvím autonomních algoritmů.

Zboží se už při skladových operacích nepohybuje podle statického předpisu, ale algoritmy vyhodnocují potřeby v daném momentě na základě souboru kritérií, jako je aktuální vytížení skladových pozic, míra obrátkovosti nebo sezónnost.

Všechna relevantní data jsou vyhodnocována s ohledem na aktuální podmínky a předcházející vývoj příslušných ukazatelů, čímž dochází k dynamickému řízení zaskladňovacích a vyskladňovacích procesů. Vzhledem k operativnímu řízení takové řešení nabízí i větší míru vizualizace pro obslužný personál, který je přesně a detailně navigován při plnění jednotlivých úloh informačním systémem.

Eliminace interference lidského faktoru představuje největší formu automatizace správy skladu prostřednictvím uzavřených bezobslužných skladových systémů.

Taková forma plně autonomního skladu si už vyžaduje zařízení na míru, kromě automatických regálových zakladačů i robotů, a flotilu automaticky řízených zařízení (AGV) či dronů. Jednotlivá zařízení jsou samo-organizovatelná a jejich činnost je koordinována na principu multiagentního systému. Systémová platforma poskytuje infrastrukturu pro interakci jednotlivých zařízení v takovém distribuovaném systému.

 Průzkum míry robotizace ve skladovacích procesech (zdroj: eyefortransport) 5,8% respondentů již má nasazené roboty ve všech procesech; 6,9% respondentů potvrdilo, že partnerské společnosti využívají robotizaci v jejich skladech; 18,4% respondentů testuje robotizaci v několika skladech; 18,4% respondentů potvrdilo, že jejich partnerské společnosti nepoužívají žádné roboty v procesech; 26,4% respondentů potvrdilo, že partnerské společnosti využívají roboty v několika skladech s jejich výrobky; 49,4% respondentů nepoužívá roboty v žádných skladovacích procesech

Inteligentní Řízení vnitropodnikového zásobování

Pozdní a nedostatečné obsluhování výrobních linek nebo jiných zařízení nutí firmy optimalizovat procesy v intralogistice. Stejně se stává důvodem pro optimalizaci i neefektivní provoz dopravních zařízení. První krok optimalizace a zefektivnění interních logistických toků digitalizací se nejčastěji realizuje na Milk Run systému. Základ řešení tvoří standardizace intralogistických procesů podle vytvořeného zásobovacího plánu. Operátoři pracují v souladu s předepsaným harmonogramem, zatím co informační systém plní primární funkci vizualizace úkonů, sběru a vyhodnocování dat.

Další vývojový stupeň inteligentní intralogistiky zahrnuje sběr dat z jednotlivých výrobních linek a pracovišť za účelem generování aktuálních požadavků na přepravu materiálu ve výrobě. Takové Smart Industry řešení zpracovává vstupní data. Na základě jejich analýzy vytváří a přiřaďuje pracovní úkoly pro jednotlivé operátory s ohledem na jejich aktuální či očekávanou míru pracovní zátěže.

Díky tomu dochází k eliminaci prostojů a neproduktivních úkonů. Systém následně monitoruje realizaci zadaných úloh. Alternativní řešení zahrnuje automatizaci přepravních procesů prostřednictvím automaticky řízených přepravních zařízení (AGV) operujících na uzavřených trasách. Informační systém na základě aktuálních požadavků a podmínek koordinuje výkon úkolů jednotlivými zařízeními.

Kompletní automatizace představuje poslední, nejvyšší stupeň. Flotila AGV plní úkoly vygenerované systémem na základě aktuálních požadavků, jakož i výsledků analýz velkých dat a predikčních modelů. Smart Industry systém zaručuje infrastrukturu distribuovaného systému, na základě kterého mohou mezi sebou jednotlivá zařízení komunikovat a vyměňovat si data v reálném čase (tzv. machine-to-machine komunikace).

V takto nastavené architektuře na principu multiagentního systému se už zařízení, resp. jejich algoritmy, rozhodují samostatně podle aktuální situace, potřeb a vlastní sady dat, čili k výkonu dochází formou decentralizovaného řízení. Jednotlivá zařízení, nejen AGV, už nemají standardizované úlohy, ale přidělené role v rámci interní nastavené hierarchizace.

 Největší překážky při robotizaci (zdroj: eyefortransport)  48% náklady, 40% výpočet návratnosti, 35% pochopit kde a jako začít, 11% najít správního dodavatele robotizační technologie, 11% jiné, 10% přerušení současného provozu

Digitalizace expedice a distribuční logistiky

Nízká efektivita vychystávacího procesu, nekvalitní a nedostatečná kontrola úplnosti dodávek, či absentující flexibilita dodacího procesu založeného na objednávkách jsou nejčastějšími důvody, proč se společnosti rozhodují pro digitalizaci outbound logistiky. V první fázi transformace se zachovává princip tahu na základě odběratelské objednávky („order-based delivery process“), přičemž systém řídí a monitoruje vychystávací proces generováním vychystávacích seznamů. Zároveň i koordinuje souběžné vychystávání v případě více skladovacích lokalit. Následně systém verifikuje kompletizaci jednotlivých objednávek.

Další stadium digitalizace představuje dynamické řízení distribuce zboží. Informační systém přerozděluje práci pro jednotlivé operátory, připravuje vychystávací seznamy a přerozděluje úlohy tak, aby byli pracovníci rovnoměrně vytíženi.

Systém zároveň vyhodnocuje a připravuje vychystávací seznamy na základě aktuálního stavu skladových zásob, podle čehož i zároveň prioritizuje plán dodávek. V tomto momentu společnosti přistupují i k integraci automatizovaných a autonomních vychystávacích technologií, jakými jsou například vychystávácí roboti.

Prediktivní řízení distribuce zboží spadá pod nejrozvinutější stadium implementace Smart Industry řešení outbound logistiky. Na základě analýz velkých dat systém vygeneruje predikční vzorce a prognózy odběratelských zakázek a podle nich upraví skladovací zásoby a materiální, strojní a personální zdroje.

 Průzkum využiti umělé inteligence (AI) v dodavatelském řetězci (zdroj: eyefortransport)  46,1% podniků nevyužívá; 33,4% podniků nasadilo AI pro experimentální účely; 16,7% omezené využití umělé inteligence pro specifické obchodní procesy; 2,0% rozsáhle využití AI pro specifické obchodní procesy; 2,0% podniků využívá AI napříč dodavatelským řetězcem

V rámci této formy implementace Smart Industry řešení se využívá umělá inteligence (AI) za účelem operativního řízení automatických zásobovacích procesů. Neuronové sítě představují klíčový nástroj prediktivního managementu, nakolik na základě obrovského množství dat dokážou detekovat a identifikovat vzorce pro přípravu zásob podle rozličných kritérií. Efektivní uplatnění nachází i při přerozdělování objednávek podle obalů (přiřazování vhodných obalů podle typu, množství, hmotnosti resp. jiných kritérií zboží) při prediktivním managementu vychystávání.

Modulárnost a kustomizovatelnost Smart Industry řešení umožňuje jejich postupné škálování, což znamená, že firmy si mohou plánovat digitální transformaci procesů s ohledem na rozpočet a výrobní a obchodní strategii. Smart Industry řešení zvyšují výrobní potenciál a kapacitu, umožňují společnosti stabilně růst, což se zároveň projevuje i na stále kratší době návratnosti investice do digitalizace, což dále motivuje firmy pokračovat v transformačních procesech podniku.

MOHLO BY VÁS TAKÉ ZAJÍMAT