Globální megatrendy v logistice a průmyslu na rok 2020

Nadcházející desetiletí s sebou přinese další revoluční změny, které budou mít přímý dopad na logistiku a průmysl. Příchod roku 2020 předznamenává víceré klíčové globální trendy, ve kterých právě nové technologie budou sehrávat nenahraditelnou roli.

Rok 2019 uzavírá dekádu digitální transformace. Rok 2020 již otvírá nové desetiletí „smart“ transformace a inteligentní automatizace. Řešení vybavené nástroji umělé inteligence (AI) postupně pronikají do všech odvětví. Mezi průkopníky v nasazování těchto exponenciálních a disruptivních technologií se zařazují právě logistika a průmysl.

Digitální dvojčata

Technologie digitálního dvojčete bude zaznamenávat kontinuální rozmach v nadcházejících 5 letech i díky neustálému růstu globální e-commerce. Modernizace řešení na principu Internetu věcí (IoT), rozšiřování již zavedených IoT řešení, ale i rozsáhlejší využívání analýzy velkých dat (Big Data) a cloudových platforem patří mezi klíčové faktory rozvoje digitálních dvojčat.

Kromě e-commerce se bude tato technologie prosazovat v přepravě v důsledku nových řešení inteligentního řízení dodavatelského řetězce (Supply Chain Management). Digitální dvojčata se budou i nadále využívat jako analytický a simulační nástroj v průmyslovém prostředí pro monitoring výroby a pohybu zboží v reálném čase, jelikož umožňují vytvářet spolehlivé digitální kopie výrobních provozů a materiálových toků se skutečnými údaji.

Využití digitálních dvojčat poroste i vzhledem ke zvyšující se poptávce na komplexní a autonomní řízení a propojení výrobních a zásobovacích procesů. V tomto případě se již tato technologie nasazuje nejenom jako analytický a simulační nástroj, ale již ve formě inteligentních informačních agentů.

Tyto agenti (softwaroví zástupci fyzických objektů, jakou jsou výrobní a přepravní zařízení, nástroje a materiály) mezi sebou vzájemně komunikují, přerozdělují si úkoly, které následně v reálném (fyzickém) prostoru vykonávají. Synchronizace a koordinace jednotlivých výrobních a zásobovacích procesů a orchestrace souboru odlišných složek (výrobní, materiálové, datové a lidské zdroje) současně v reálném čase je uskutečnitelná jenom díky řídícím kyberneticko-fyzikálním systémům a platformám.

Příkladem jsou současná Smart Industry řešení implementovaná za účelem automatizace skladových procesů a zásobování. Inovativní e-commerce společnosti již ve velké míře automatizují procesy vychystávání zboží. Nejčastěji se tak děje prostřednictvím sekvenčního vychystávání s využitím dopravníkového pásu.

Díky svému digitálnímu dvojčeti ví každá vychystávací přepravka na dopravníkovém pásu, jaké zboží obsahuje, co do něj bude ještě potřebné vychystat a kam směruje (na kterou rozvozní trasu, resp. k přepravci, a kterému konkrétnímu zákazníkovi). Takhle automatizované sklady proto dosahují efektivnější vychystávání, krátké dodací lhůty a přesnější řízení zásob vzhledem na prediktivní plánování. 

Stejně tak i Milk Run vláček/vozík, tedy jeho digitální dvojče, ve výrobním podniku může vědět, jaký materiál má přivézt na výrobní linku nebo odtud vyzvednout a doručit na expedici. Tato nastupující generace způsobu řízení interní logistiky se díky operativnímu řízení v reálném čase označuje jako tzv. dynamický Milk Run. Jeho přínosem pro výrobní společnosti je především snižování výrobního taktu a eliminace logistických prostojů.

Digitální dvojče, vývoj na americkém trhu 2014-2025 (v miliónech dolarů) (zdroj: Grand View Research)

Umělá inteligence věcí (AIoT)

Současné Smart Industry platformy s technologií digitálního dvojčete již disponují vlastnostmi kolektivní inteligence, jejíž využívání se bude rozšiřovat i vzhledem na rostoucí počet zařízení (odhaduje se, že do roku 2025 bude připojených až 41,6 miliardy zařízení) a dat (79,4 zettabytů v 2025) v Internetu věcí (IoT). K rozšiřování kolektivní inteligence navíc přispívá také narůstající dostupnost technologií umělé inteligence (včetně hloubkového učení, zpracování přirozeného jazyka, počítačového vidění, rozeznávání řeči nebo datové analytiky s prvky predikce).

V praxi to znamená, že podnikové sítě Internetu věcí (IoT) budou propojovat různorodý hardware (včetně výrobních a přepravních zařízení), software, firmware, senzory a vnořená zařízení, která budou disponovat (některé již v současnosti disponují) jistým stupněm inteligence a autonomního chování. Umělá inteligence (AI) se brzy stane standardní výbavou všech věcí nejen ve spotřebitelském, ale také výrobním a logistickém prostředí. Podobně jako internet spustil čtvrtou průmyslovou revoluci, umělá inteligence (AI) bude iniciátorem další revoluce.

Kombinace technologií Internetu věcí (IoT), umělé inteligence (AI) a digitálního dvojčete integrovaná prostřednictvím systémových platforem Smart Industry systémů dávají vzniknout novému fenoménu – umělé inteligenci věcí (AIoT). Výsledkem je síť věcí (holarchie) disponující inteligentními subsystémy, holony. Přísně hierarchické a centralizované systémy jsou nahrazovány decentralizovanými systémy a holarchickými strukturami. Výsledkem je proměna povahy digitální transformace, ze které se již stává „smart“ transformace. Jednou z dalších výrazných črt nastávajícího období tedy bude široká autonomizace, jejímž primárním akcelerátorem bude právě AIoT.

V prostředí logistiky a skladů již v současnosti nacházíme první úspěšné příklady aplikace umělé inteligence (AI). Velkokapacitní sklady s rozsáhlou plochou a tisíci skladových pozic řeší neustále problém optimálního rozložení různého zboží. Rozhodování o tom, na kterou skladovou pozici naskladnit právě přijaté balení zboží, je komplexním úkolem, přičemž výsledek musí zahrnovat kritéria optimálního využití skladové kapacity, efektivního naskladnění, ale taktéž co nejefektivnějšího vychystávání daného zboží v nejbližším období. Tedy je to již úkol, který je výzvou pro pokročilé Smart Industry systémy, které dokážou aplikovat technologii strojového učení (ML) na vytvoření příslušného rozhodovacího modulu.

Velkost světového trhu Internetu věcí (IoT) 2014-2020 (v miliardách amerických dolarech) (zdroj: Statista)

Rozšířená inteligence (Augmented Intelligence)

Umělá inteligence (AI) se stává nástrojem rozšiřování kognitivních schopností zaměstnanců a urychlení rozhodovacích procesů, například zpracováním velkého množství relevantních dat. Koncept rozšířené inteligence se zakládá na kombinaci lidské a strojové inteligence. Navíc se podílí na automatizaci rutinní znalostní práce, což má za následek rozšiřování potenciálu pracovníků pro řešení složitějších problémů, mimořádných situací, ale i týmové spolupráce.

V nadcházejícím období třetí generace business intelligence (BI), vzhledem na objem různorodých dat, jaké IoT sítě v současnosti generují (2,5 triliónu bytů dat denně v roce 2019), se využití konceptu rozšířené inteligence stává nezbytným. Množství dat, kterými podniky a organizace v současnosti disponují, jsou nositeli skryté přidané hodnoty, kterou mohou vytěžit právě přes nástroje prediktivní a preskriptivní analytiky.

V některých odvětvích výroby a logistiky se koncept rozšířené inteligence nasazuje již v současnosti. Smart Industry systémy doplňují některé lidské kognitivní schopnosti, například vizualizací plánu práce nebo pracovních instrukcí.

Podobným příkladem jsou pracovníci skladu, kterým systém na základě aktuálních požadavků sestavuje vychystávací seznamy a taktéž určuje trasy mezi jednotlivými skladovými pozicemi, aby eliminoval prostoje a zbytečné pohyby. Tímto způsobem rozšířená inteligence zvyšuje výkonnost skladníků. V některých řešeních dochází ke kompletní digitalizaci a automatizaci papírové agendy převodek, průvodek, přijímacích, vychystávacích a dodacích protokolů.

                              Využití dat generovaných IoT řešeními (zdroj: Zebra Technologies)

Eko-logistika

Vzhledem na celospolečenský problém, jaký klimatická krize momentálně představuje, bude zelená logistika dominantním tématem nadcházejícího desetiletí. Nejen e-commerce a velkoobchodu a maloobchod se budou snažit minimalizovat svou uhlíkovou stopu a produkci odpadů („zero-waste“ provozu).

Udržitelná logistika se již začala projevovat nárůstem recyklace a nasazováním opětovně použitelnými obaly. Avšak udržitelný provoz se netýká jen e-commerce a maloobchodu, ale také výrobních podniků. A elektromobilita zatím není univerzální odpovědí.

Kromě inteligentních dispečerských řešení (například ve formě TMS systémů), jež optimalizují přepravní trasy, se stejné principy budou uplatňovat za účelem lepšího vytěžení menšího množství dopravních prostředků také na podnikové úrovni. To se týká i aplikace konceptů efektivní přepravy, využívaných v současnosti 3PL společnostmi (logistika třetí strany), na mikroúroveň podniků.

Cílem je radikální eliminace přepravování „vzduchu“ a prázdných obalů, a tedy snížení množství spotřebované energie na přepravu. Řešení postavené na konceptu dynamického Milk Run rozvozu nebo svozu materiálu již v současnosti umožňují agilní formu vnitropodnikové a mezipodnikové logistiky, jejímž přínosem je významná redukce počtu potřebných jízd.

Trend, který je momentálně na vzestupu, jsou ekologické sklady. Kromě eliminace odpadů a zbytečných obalů se podniky pouštějí také do kompletní digitalizace papírové agendy. Inteligentní systémy řízení materiálových toků se proto také stávají součástí ekologických opatření ve skladech včetně technologie umělé inteligence (AI).

Když je zboží ve skladu rozložené inteligentně (dynamickými a inteligentními naskladňovacími strategiemi), operátoři se již ve skladu nepohybují chaoticky. Součást ekologických opatření ve skladu představuje také koncept „net-zero“, kdy budova skladu vygeneruje jenom tolik energie, kolik sama spotřebuje.

Osvědčené postupy ekologického dodavatelského řetězce: snížení energie, redukce balení, snížení emisí skleníkových plynů, omezení produkce odpadu (zdroj: TATA Consultancy services)

Pokročilá integrace dodavatelského řetězce

Integrace dodavatelského řetězce spojená s automatizací vede k implementaci řešení se širší funkcionalitou, dynamickou škálovatelností a rozšířitelnou automatizací. Mezi tato řešení se zařazuje také nová generace WMS řešení, tzv. WES systémy (Warehouse Execution System).

Jak napovídá označení, WES je možné vnímat jako ekvivalent MES systémů pro skladové procesy a zásobování. WES systémy vnášejí do skladů a řízení zásob vyšší míru dynamizace managementu procesů a zároveň jsou více integrované na další systémy ve výrobním a materiálovém toku jako například MES, TMS, či QMS systémy.

Inteligence, dynamické škálování a flexibilní automatizace budou představovat klíčové vlastnosti pro dodavatelské řetězce, přičemž právě WES systémy přinášejí všechny tři principy do řízení zásobování a skladových procesů. Na skladové operace se totiž WES systémy koukají jako na ucelené procesy, tedy práci, kterou je potřebné plánovat, rozvrhovat a řídit. Díky tomu se otevírají nové možnosti pro optimalizaci těchto procesů, jakož také jejich pokročilá integrace s ostatními procesy v rámci dodavatelského řetězce.

Průzkum nákladů v dodavatelském řetězci: jednu třetinu celkových nákladů stojí skladování a třídění, až 41% nákladů se spotřebuje na logistiku poslední míle (zdroj: Capgemini) 

Automatizace poslední míle („Last Mile Delivery“)

Neustále rostoucí sektor e-commerce a využívání omnikanálové distribuce vytvářejí tlak na logistiku poslední míle. Právě poslední míle tvoří část dodavatelského řetězce, která představuje pro podniky ekonomickou a ekologickou výzvu.

Aktuální trend „uberizace“ doručovatelství (migrace na obchodný model poskytování služeb „na požádání“ přímým kontaktem mezi spotřebiteli prostřednictvím mobilních technologií za účelem efektivního doručování zboží) bude nadále pokračovat právě díky možnostem, které řešení na báze Internetu věcí (IoT) a umělé inteligence (AI) přinášejí.

Kromě revize obchodních modelů zasilatelství však bude logistika poslední míle podléhat větší míře automatizace. Součástí automatizačních postupů překladišť a logistických hubů poslední míle je implementace principů dynamického řízení „chaotických“ skladů, automatizace expedice a integrace s TMS systémy (například také prostřednictvím WES systémů). Rozšířená analytika využívající strojového učení v prediktivních modelech za účelem simulace a projekcí odběratelského chování a prognózovaní materiálových toků a logistických tras patří také mezi automatizační postupy logistiky poslední míle.

        Technologické inovace logistiky poslední míle (zdroj: McKinsey)

5G

Nástup 5G sítí radikálně zrychlí přenos velkoobjemových dat a přinese rozsáhlé změny v IoT řešeních. Vysoká rychlost (1Gbps), nízká komunikační latence (méně než 1ms) a nízká energická spotřeba 5G sítí přispěje k transformaci Internetu věcí (IoT) a umožní vznik rozsáhlých IoT sítí i vzhledem na datově bohatší komunikaci mezi zařízeními, systémy a roboty.

Spuštění 5G sítí představuje jeden z předpokladů, který urychlí iniciativy a postupy „smart“ transformace výrobních podniků průmyslovými řídicími systémy a zvýšenou robotizací. 5G sítě urychlí přenos velkých objemů dat a responzivitu zařízení připojených v IoT sítích a také použití a zpracování dat v reálném čase a výměnu dat s GPS, či zařízení so zabudovanými kamerami (například autonomní vozidla, AGV). Zároveň dojde i k rozšíření univerzálnosti a škálovatelnosti současných mobilních sítí pro průmyslové použití (mobilní sítě průmyslového Internetu věcí).

                                                   Globální adopce 5G 2019-2025 (zdroj: Statista)

Distribuovaná (decentralizovaná) výroba

Trendy udržitelnosti, transformace modelů z poskytování produktů na poskytování služeb („servitization,“ tedy i fenomén „uberizace“) a detailnější personalizace („kustomizace“) mají a budou mít zásadní vliv na výrobu a výrobní podniky. Zatímco výrobní systémy a procesy (a především sériová výroba) jsou v současnosti realizované principem tlaku (výroba velkého množství produktů, které jsou posléze nabízené potenciálním zákazníkům). Již v současnosti zaznamenáváme postupnou migraci k výrobnímu systému tahem (výroba na objednávku, produkt vstupuje do výrobního procesu, až když už má konkrétního zákazníka).

Transformace na systém tahu souvisí i s novými technologiemi, které umožňují efektivnější řízení zdrojů v reálném čase, kratší výrobní cykly a Just-in-Time zásobování. Uvedený princip tvoří jádro distribuované (decentralizované) výroby, jejíž koncept se bude rozšiřovat v nadcházejících letech. Síť mini (mikro) podniků bude poskytovat výrobu již jako službu.

Cílem decentralizované sítě (tedy shluku výrobních „uzlů“, které nejsou koncentrované na jednom místě) je vyrábět co nejblíže k místu odběru (zákazníkům). To znamená zároveň redukci logistických přesunů, což má za následek snížení karbonové stopy. Soustava výrobních „uzlů“ (mini- a mikro-podniky) již bude řízená kyberneticko-fyzikálními systémy s integrovanými digitálními dvojčaty a inteligentními autonomními agenty (například Smart Industry platformami). Smart Industry platformy transformují současný systém sériové výroby na tzv. „plug and play“ výrobu, což znamená, že vznikne agilní, energeticky-efektivní a zdroje šetřící udržitelný výrobní provoz.

Stejné jako Smart Industry systémy, jež v současnosti umožňují podnikům disponovat rekonfigurovatelnou a škálovatelnou výrobou, jejímž výsledkem je masová personalizace („kustomizace“ výrobků při velkých výrobních objemech nebo šaržích), bude distribuovaná výroba modulární s flexibilními nastavitelnými výrobními kapacitami, parametry a funkcionalitami. Smart Industry systémy a platformy spolu s novými technologiemi předznamenávají nový výrobní koncept („inteligentní výrobu“), která bude definovaná decentralizovaným ekologickým provozem jako službou na požádání („Manufacturing-on-Demand“).

                      Centralizovaná vs decentralizovaná (distribuovaná) výroba (zdroj: Frontiers)

Technologie distribuovaných záznamů (DLT)

Technologie distribuovaných záznamů (DLT) je momentálně především asociovaná s blockchainem a kryptoměnami, ale postupně si svoje uplatnění nachází i mimo finanční sektor. Zatímco se momentálně testují možnosti této revoluční technologie, již teď je jasné, že své uplatnění nalezne také v logistice. V první řadě přináší transparentnost do logistických procesů a dodavatelských řetězců. Technologie DLT vnáší do procesů bezpečnost, transparentnost, traceabilitu a urychlení transakcí.

Praktické nasazení momentálně připravuje kanadská maloobchodní síť WalMart (zdroj) (víc než 400 kamenných prodejen) i se svým e-shopem, která tuto technologii nasazuje za účelem sledování dodávek, ověřováni transakcí a automatizace plateb vůči svým dodavatelům.  Společnost vidí hlavní přínosy využívání DLT technologie především ve zlepšení sledování pohybu dodávek a preventivního odhalování potenciálních komplikací, zrychlení plateb konsolidací transakcí v reálném čase. Mez přínosy patří i zvýšení celkové transparentnosti mezi dodavateli, snížení nákladů na administrativu a využívání přesných dat v reálném čase na rozšířenou analytiku a prediktivní prognózy. Řešení založené na DLT technologii integrují a synchronizují všechna data z dodavatelského řetězce a logistiky v reálném čase.

Podobně je to také s výrobním průmyslem, kdy do výrobních procesů bude blockchain vnášet vyšší transparentnost, bezpečnost a efektivnost ve sdílení dat, což povede ke vzniku nových business modelů. I navzdory tomu, že DLT technologie je momentálně v raném stádiu, její funkcionalita a vlastnosti předznamenávají široké spektrum nasazení v nadcházejícím období.

 Technologie distribuovaných záznamů (zdroj: LPEA)

Proaktivní kyberbezpečnost

S rozšiřující se digitální transformací a stoupajícím množstvím zařízení připojených v Internetu věcí (IoT) zároveň stoupá riziko kybernetických útoků. Už nejenom průmyslová špionáž nebo únik dat ohrožují výrobní a logistické společnosti. Kyberútoky paralyzující výrobní zařízení nebo kompromitující dodavatelské řetězce se také zařazují mezi současné hrozby. Se zvyšující se komplexností podnikových digitálních ekosystémů včetně systémů inteligentní výroby bude narůstat i kritičnost kybernetické ochrany, kdy již na ochranu nebudou postačovat jenom firemní firewally.  

Bezpečnostní průzkum Netscout odhalil, že IoT zařízení mohou být hacknuté do 5 minut od momentu, kdy jsou připojená do sítě, přičemž narůstají také útoky na IoT zařízení chráněná firewally. S rozšiřováním sofistikovaných nových technologií souvisí také vývoj záškodnických postupů (automatizované botnety) a nárůst vyzrálejších a nebezpečnějších crimeware (malware pro automatizaci kybernetické trestné činnosti) obzvlášť v současnosti, kdy existuje samostatný trh poskytující kyberútoky jako služby.

Nakolik další desetiletí bude patřit umělé inteligenci (AI), společnosti budou muset podnikat další kroky k sofistikovaným řešením zabezpečení a ochrany inteligentních řídicích systémů vybavených nástroji AI. Novou výzvu bude představovat také automatizace kyberútoků a nasazování umělé inteligence na jejich vykonávání.

Kyberbezpečnost se tak spolu s ekologickými řešeními zařazuje mezi top priority nastávající dekády.

Průzkum nasazování umělé inteligence (AI) v kyberbezpečnosti: síťová ochrana, ochraně dat, ochrana koncových bodů, bezpečnost aplikací, zabezpečení cloudu a bezpečnost Internetu věcí (IoT) (zdroj: Capgemini)

Globální megatrendy v logistice a výrobě na rok 2020