Zrychlování inteligentní automatizace v logistice a e-commerce

Nastartování čtvrté průmyslové revoluce ovlivnil internet. Nové technologie urychlují automatizaci logistiky, zásobování a e-Commerce včetně vychystávání ve skladu a logistiky poslední míle.

Exponenciální růst nových technologií přepisuje etablované obchodní modely napříč všemi odvětvími. I když digitální transformace proniká do všech oblastí, logistika a průmysl se nacházejí na čele sektorů v nasazování nových technologií, řešení a inovativních konceptů do svých procesů.

Internet věcí (IoT), digitální dvojčata a umělá inteligence (AI) – základní nástroje čtvrté průmyslové revoluce – se staly klíčovými v akceleraci rozsáhlých inovací. Implementace těchto technologií má za následek zvyšování produktivity, kvality a variability procesů v bezprecedentním rozsahu.

Internetem poháněné inovace

Internet věcí (IoT) a internet služeb (IoS) můžeme považovat za jeden z klíčových katalyzátorů digitalizace podnikových procesů. Hlavní přínos internetu věcí spočívá v možnosti propojit mezi sebou fyzické objekty a informační systémy. Často používaným příkladem je počítačová tiskárna připojená na internet, která je schopná při spotřebování náplně toneru automaticky objednat nový toner od definovaného dodavatele.

V prostředí průmyslu se můžeme setkat s příklady autonomního doplňování zásob prostřednictvím chytrých zásobníků například na drobný spojovací materiál. Takovýto zásobník je vybavený vestavěnou váhou, takže při poklesu zásoby pod stanovený limit odešle signál do řídicího systému. Řídicí systém zpracovává údaje a rozplánuje rozvoz zboží na jednotlivá pracoviště nebo jiné cílové destinace.

Takováto informační infrastruktura, která je složená z fyzických objektů napojených na internet a příslušných softwarových entit včetně různých softwarových aplikací (služeb), se označuje za kyberneticko-fyzikální systém.

Tyto systémy využívají internet na propojení zařízení, nástrojů, materiálu, zaměstnanců, údajů a informačních systémů (jako ERP, PLM, SCM apod.) v digitálním podnikovém ekosystému, tedy od výrobního provozu přes sklady až po řídící složky podniku. Rychlost přenosu informací na digitální úrovni, stejně tak i schopnost zpracovávat a vyhodnocovat množství informací v reálném čase předurčuje takovéto řešení na inteligentní, dynamické a autonomní řízení procesů ve výrobě, zásobování a logistice.

Právě proto se tento koncept využívá i v systémech nové generace Smart Industry, které plánují, řídí a kontrolují podnikové procesy ve výrobě, zásobování, údržbě nebo kontrole kvality. Řízení procesů se tak stává agilnější a adaptabilnější na změny vnějšího (trh) či vnitřního prostředí.

Provozní agilnost podniku a procesů zahrnuje například flexibilní změnu parametrů výrobních zařízení, revizi pracovních postupů a metod, jakož i zapracování individuálních požadavků zákazníků v režimu sériové výroby. V oblasti skladování a logistiky se zase agilnost projevuje při dynamickém řízení skladových zásob a využívání skladové kapacity, ale také při koordinaci a navigování manipulační techniky.

Přehled investic do technologií pro automatizaci skladu a řízení zásobování 2020: Internet věcí (72%), skenování čárových kódů (70%), tablety a počítače (69%), velká data, analytika (67%), automatizace skladu/nakládky vozidel (64%)  (zdroj: Zebra Technologies)

Digitální dvojčata a narůstající inteligence procesů

Mezi technologie se vzrůstající poptávkou patří také digitální dvojčata, která se již integrují do moderních Smart Industry systémů. Základní funkce digitálního dvojčete představuje virtuální reprezentaci fyzických objektů, zařízení, osob, rovněž i procesů ve výrobním průmyslu a dodavatelském řetězci. Znamená to, že tato technologie prostřednictvím velkého množství senzorů slouží jako digitální model a zároveň také nositel dynamických dat a stavových informací. Ověření konceptů a prototypů ve výrobě a logistice se tudíž z fyzického prostředí přenáší do digitálních simulací.

Využití digitálních dvojčat v komplexních simulačních modelech má za následek urychlování rozhodovacích procesů, jelikož umožňují rychlé zobrazení relevantních údajů a lehčí identifikaci klíčových vzorců ve výrobních a zásobovacích operacích. Množství získávaných informací a existence digitálního modelu jsou taktéž základním předpokladem úspěšného využívání prediktivní analytiky a přípravy prognóz na další období.

Funkcionalita digitálních dvojčat se však v systémech Smart Industry výrazně rozšiřuje také na aktivní interakci v reálném fyzickém prostředí provozu. V této podobě již nejde jenom o simulační nástroj (i když tahle funkce zůstává nadále jako nativní), ale o digitální dvojčata plnící roli inteligentních informačních agentů.

Tato aktivní digitální dvojčata rozšiřují možnosti fyzického objektu v kyberneticko-fyzikálním systému o schopnost komunikace, koordinace, rozhodování či některých jiných kognitivních schopností. V pokročilejší formě můžeme dokonce mluvit o disponování určitou formou úzce specializované umělé inteligence. Z běžného stroje, vozíku nebo přepravky se tak stává chytré, t. j. „smart“ zařízení.

Informační agenti se navíc díky vzájemné bezprostřední komunikaci dokážou autonomně koordinovat, a tím zabezpečit plnění společného zadání. To umožňuje flexibilnější řízení výrobního a materiálového toku nebo jejich vybraných segmentů.

Řízení a optimalizace procesů digitálními dvojčaty se tudíž vyznačuje také prvky kolektivní inteligence. S tímto záměrem se v rámci systémů Smart Industry integrují automatizační technologie s pokročilými softwarovými nástroji, přičemž snahou je vybudovat autonomní produkční jednotky.

Na druhé straně se digitální dvojčata mohou nasazovat rovněž jako nástroje pomáhající zaměstnancům přímo v provozu. Zpracování a vyhodnocování velké škály informací dokáže operátorům pomoct stejně, jako již dnes pomáhají online navigace řidičům v přeplněném městském provozu. V tomhle případě již jde o koncept tzv. rozšířené inteligence (Augmented Intelligence), tedy o spolupráci lidské a umělé inteligence.

Opodstatněné využití digitálních dvojčat se nabízí také při automatizaci skladových procesů a zásobování. Inovativní společnosti e-commerce již ve velké míře automatizují procesy vychystávání zboží a materiálů. Často se tak děje následkem instalace automatizačních technologií, jakými jsou automatické regálové zakladače, vertikální skladové systémy nebo řízené dopravníkové pásy.

Nejdůležitější postupy při řízení zásobování a automatizaci skladu: prognostika (61,3%), řízení skladu (50%), logistika (46,8%), back-end technologie (32,3%), školení datových analytiků (21%), řízení vratek (21%)  (zdroj: Statista)

Vzniká tak heterogenní prostředí, které je potřebné propojit vhodným řídicím systémem. Cílem totiž není jenom přistavit správný regál v zakladači či přemístit přepravku z jednoho místa na druhé, ale správně a rychle připravit všechno objednané zboží a doručit ho zákazníkovi. A tak právě řešení Smart Industry, které poskytuje systémovou platformu na vytváření digitálních dvojčat a na jejich vzájemné propojení s ostatními informačními službami, se stává jakousi nervovou soustavou podnikového prostředí.

V tomhle kontextu se stala digitální dvojčata relevantním stavebním prvkem digitálního ekosystému podniku. I díky digitálnímu dvojčeti rozpozná každá přepravka na dopravníkovém pásu, jaké zboží obsahuje, co třeba ještě do ní nachystat (jelikož ví, ke které objednávce je přiřazená) a zároveň ví i kam směruje (ke kterému přepravci, ke kterému zákazníkovi). Sklady řízené tímto způsobem dosahují efektivnější vychystávání, kratší dodací lhůty a radikální snížení chybovosti.

Neustále rostoucí sektor e-commerce a frekventovanější využívání omni-kanálové distribuce (Retail 4.0) vytváří tlak také na logistiku poslední míle. Právě logistika poslední míle představuje pro mnoho dodavatelů ekonomickou a rovněž i ekologickou výzvu. I z tohoto důvodu se poslední míle stává předmětem zvýšené automatizace.

Digitální dvojče objednávky je nezbytným předpokladem zabezpečení dosledovatelnosti dodávky (traceability), ale zároveň dokáže nabídnout také požadovanou míru flexibility a pohotovosti při neustále se měnící dopravní situaci nebo při změnách adresy dodání ze strany zákazníků. V této souvislosti přináší digitalizace procesů expedice a integrace se systémy TMS celkem novou škálu benefitů.

Stejně v rámci interní logistiky výrobního podniku může zásobovací vláček, tedy jeho digitální dvojče, vědět, jaký materiál, kdy a kam má dovézt nebo vyzvednout. Tato nastupující generace řízení interní logistiky se díky operativnímu řízení v reálném čase označuje jako tzv. dynamický Milk Run (Milk Run 4.0). Jeho přínosem je především snižování zbytečné přepravy materiálu a eliminace logistických prostojů ve výrobě.

Mezi tato řešení patří také nová generace systémů WMS, tzv. WES [Warehouse Execution System]. Takovéto systémy již vnášejí do skladových a zásobovacích procesů vyšší míru dynamizace řízení procesů a zároveň jsou integrované také na další systémy ve výrobním nebo materiálovém toku, jakými jsou například systémy MES [Manufacturing Execution System], TMS [Transport Management System] či QMS [Quality Management System].

Na skladové, zásobovací a logistické procesy systémy WES nahlížejí jako na ucelené procesy, tedy jako na práci, kterou je potřebné plánovat, rozvrhovat a řídit. Díky tomu se otevírají nové možnosti pro optimalizaci těchto procesů, rovněž i na jejich pokročilou integraci s ostatními procesy v rámci dodavatelského řetězce.

Míra automatizace skladů podle průzkumu FMCG Industry 2019 (procentuální míra automatizace): automatické naskladňování (23%), interní přeprava (12%), paletizování/depaletizování (35%), vychystávání přepravek (12%), vychystávání položek (7%), třízení zásilek (13%), nakládka/vykládka kamiónů (9%)  (zdroj: GS1 Germany)

Od internetu věcí (IoT) k umělé inteligenci věcí (AIoT)

Stejně tak jako internet věcí (IoT) a internet služeb (IoS) způsobily převrat v řízení podnikových procesů, lze také očekávat, že další výraznou vlnu změn přinese umělá inteligence (AI). Nárůst výpočetní kapacity počítačů a jejich nastupující nová architektura (kvantové počítače), množství dostupných dat (Big Data), rychlost a velikost objemu jejich přenosu (nástup 5G sítí) a rozšiřování cloudových řešení jsou faktory, díky kterým se nástroje umělé inteligence zanedlouho stanou všudypřítomnými.

Kombinace technologií IoT, digitálních dvojčat a AI již v současnosti umožňuje transformaci běžných objektů provozu na „inteligentní věci“. Tento evoluční posun transformuje nástroje, výrobní a přepravní zařízení, materiál, polotovary a hotové výrobky na téměř autonomní inteligentní věci, které si vyžadují nízkou míru interakce s pověřenými pracovníky.

Nasazování nových technologií v rámci řešení Smart Industry vede ke vzniku dynamicky škálovatelných infrastruktur (digitálních ekosystémů) disponujících flexibilnějšími možnostmi automatizace. Kyberneticko-fyzikální platformy, jaké představují také systémy Smart Industry, se stávají neoddělitelnou součástí nových řešení propojených provozů, materiálových toků a dodavatelských řetězců.

Úspěšné příklady nasazení umělé inteligence (AI) na řízení skladů a zásobování se objevují již v současnosti. Velkokapacitní skladové provozy s tisícovkami skladových pozic musí neustále řešit problém optimálního rozložení zboží. Rozhodování o tom, na kterou skladovou pozici naskladnit přicházející zboží představuje komplexní úkol.

Výsledek takového rozhodnutí musí zahrnovat kritéria optimálního využití skladových kapacit, efektivního procesu naskladnění, ale také co nejefektivnějšího následného vychystávání relevantních položek podle požadavků odběratelů.

Toto je již úloha pro pokročilé systémy Smart Industry, které dokážou aplikovat technologii strojového učení (ML) na vytvoření příslušného rozhodovacího modulu. V menší míře obdobné řešení řídí umísťování baleného zboží ve vertikálních skladových systémech nebo v automatických regálových zakladačích. V prostředí klasického regálového skladu s množstvím operátorů je inteligentní řízení a distribuce pracovních úkonů na všechny pracovníky zabezpečované řídícím systémem na bázi Smart Industry.

Predikce automatizace skladů (adopce do roku 2030 / současná míra adopce): technologie cloud computing (80% / 54%), dodavatelský řetězec 4.0 - IoT a analytika (90% / 45%), robotizace a automatizace (85% / 36%), umělá inteligence (75% / 11%), blockchain (45% / 8%) (zdroj: LogisticsIQ)

Kromě vyhodnocování informací a návrhu vhodných reakcí v reálném čase je rozhodující vlastností těchto systémů jednoduchost a intuitivnost uživatelského rozhraní. Cílem je zajistit všem zapojeným pracovníkům správné informace na jejich práci nebo rozhodování.

„Inteligentní věci“ vznikající v rámci platforem Smart Industry naznačují také nástup nového trendu – umělé inteligence věcí (AIoT). Výsledkem se stává síť věcí (holarchie) disponující inteligentními subsystémy – holony.

Přísné hierarchické a centralizované systémy se budou nahrazovat decentralizovanými systémy a holarchickými strukturami. Tyto procesy budou mít dosah také na koncept digitální transformace, ze které se bude postupně stávat inteligentní transformace. Součástí nové formy automatizace bude široká autonomizace, jejíž jedním z hlavních akcelerátorů bude právě AIoT.

Digitální transformace se novými technologiemi a rozšiřujícími podnikovými digitálními ekosystémy (pokračování ve vertikální a horizontální integraci) postupně mění na chytrou automatizaci s provozy, podniky a klastry podniků, organicky propojenými v rámci decentralizované a distribuované struktury.

Upravený článek byl původně publikovaný v časopise IT Systems 1-2/2020.

MOHLO BY VÁS TAKÉ ZAJÍMAT