Top 7 trendů v logistice a skladování na rok 2024: Jak AI transformuje skladovou logistiku

Jsme na prahu éry, kde umělá inteligence (AI) nebude jen doplňkem, ale klíčovým hráčem v optimalizaci skladových operací. Inteligentní automatizace a prediktivní analýza přinášejí revoluci v způsobu, jak řídíme skladové zásoby, zpracováváme objednávky a udržujeme efektivitu skladu.

Rok 2024 symbolizuje přechod od tradičních, často manuálně náročných procesů, k dynamickému a přizpůsobivému prostředí, kde jsou rozhodnutí a činnosti řízeny daty a umožněny pokročilými AI algoritmy.

Inovace a pragmatismus jdou ruku v ruce při nasazování AI v procesech skladové logistiky. AI mění každodenní provoz ve skladech, přičemž tyto změny vedou k hladším, rychlejším a efektivnějším postupům.

Zároveň tak otevírají cestu k novým možnostem pro skladové operace a zlepšují tak celkovou kvalitu služeb pro zákazníky. Právě teď je ten správný čas, aby se provozovatelé skladů i distribučních center připravili na tyto změny a využili jejich potenciál k maximalizaci výkonu a konkurenceschopnosti skladového hospodářství.

TREND Č.1: PREDIKTIVNÍ ÚDRŽBA VE SKLADOVÝCH PROSTORÁCH

Využití umělé inteligence k predikci poruch před jejich vznikem

Prediktivní údržba je termín známý především z prostředí výroby, kde pomáhá předcházet neplánovaným výpadkům a přestojům. Analyzováním hluku z výrobního zařízení lze diagnostikovat, zda a kdy bude stroj potřebovat údržbu, a naplánovat ji tak, aby nedošlo k přerušení během výroby.

S rostoucí automatizací a robotizací se prediktivní údržba stává relevantní i pro sklady, zejména pro centra uspokojování poptávky. Řešení umělé inteligence (AI) a strojového učení se využívá k analýze historických dat a identifikaci vzorců, které mohou naznačovat blízké poruchy na automatizovaných manipulačních a přepravních zařízeních.

Taková analýza nemusí jenom indikovat potenciální poruchu, ale také může identifikovat sníženou nebo klesající produktivitu na základě zvýšeného opotřebení. To znamená, že prediktivní údržba ve skladových zařízeních slouží také jako prevence před snížením výkonnosti technologií.

Jak to funguje?

• Analýza historických dat: Prediktivní AI řešení sbírají a analyzují velké množství dat o výkonu a stavu přepravních a manipulačních zařízení, včetně vysokozdvižných vozíků, dopravníkových pásů, sběrných robotů a dalších zařízení.

• Identifikace vzorců a potenciálních indikátorů poruch: Strojové učení se používá k identifikaci vzorců a podnětů, které mohou předcházet poruchám na zařízeních. Ty mohou zahrnovat zejména neobvyklé vibrace, teplotní změny, zvýšené opotřebení a další indikátory.

• Časné notifikace a doporučení pro údržbu: Řešení prediktivní údržby generuje varování a doporučení na základě analyzovaných dat, což umožňuje efektivně předcházet poruchám nebo vážným poškozením zařízení.

Jaké jsou praktické výhody?

• Snížení přestojů: Prediktivní údržba umožňuje identifikovat a řešit problémy dříve, než způsobí zastavení sběrných nebo jiných skladových procesů, což zvyšuje celkovou dostupnost a výkonnost manipulačních a přepravních zařízení.

• Prodloužení životnosti skladových zařízení: Včasná a cílená údržba pomáhá prodlužovat životnost strojů a zařízení a také snižovat náklady na výměnu dílů a opravy.

• Zvýšení efektivity a bezpečnosti: Efektivní a spolehlivě fungující zařízení přispívají k správné produktivitě skladu a bezpečnosti pracovního prostředí.

• Optimalizace nákladů na údržbu: AI umožňuje přesnější plánování údržby, čímž se optimalizují náklady a zdroje potřebné na údržbu zařízení.

Využití AI pro prediktivní údržbu ve skladových technologiích představuje významný krok při automatizaci skladových operací. Pro manažery a provozovatele skladů to znamená lepší kontrolu nad stavem přepravních a manipulačních zařízení, snížení rizika náhlých poruch a optimalizaci celkové údržby.

TREND Č. 2: INTELIGENTNÍ OPTIMALIZACE SKLADOVÉHO PROSTORU

Implementace nástrojů pro optimalizaci uspořádání skladu řízených umělou inteligencí (AI)

Digitalizace a automatizace pomáhají efektivně využít prostor ve skladu. AI řešení lze využít i pro analýzu a dynamickou úpravu využití prostoru ve skladech. Nástroje pro úpravu skladového prostoru jsou navrženy tak, aby optimalizovaly rozložení skladů, rozestupy uliček a trajektorie pro manipulaci s materiálem a objednávkami. Tímto způsobem lze maximalizovat efektivitu využití prostoru a zkrátit časy na vychystávání objednávek.

Jak to funguje?

• Analýza a optimalizace prostoru: AI nástroje analyzují současné využití skladového prostoru a identifikují možnosti jeho zlepšení, včetně úpravy rozložení skladu a zásob, umístění regálů a optimalizace uliček.

• Dynamická úprava rozložení skladu: Na základě získaných dat tyto nástroje upraví uspořádání skladu, aby zabezpečily efektivnější pohyb a dostupnost zásob.

• Automatizace plánování prostoru: Využití pokročilých algoritmů pro automatické plánování a přizpůsobení rozložení skladu tak, aby odpovídalo aktuálním potřebám a plánům.

Jaké jsou výhody?

• Maximalizace využití prostoru: Inteligentní plánování prostoru zvyšuje kapacitu skladování a zefektivňuje celkové využití dostupného skladového prostoru.

• Zkrácení procesu vychystávání objednávek: Optimalizace uliček a uspořádání skladu vede k rychlejšímu vychystávání objednávek a snižuje čas potřebný na manipulaci s materiálem.

• Flexibilita a přizpůsobivost: Nástroje umožňují rychlou úpravu rozložení skladu na změny ve sortimentu nebo sezónní fluktuace, čímž se posilňuje flexibilita skladových operací.

• Zvýšení produktivity: Optimalizace skladového prostoru vede k efektivnější práci zaměstnanců a zvýšené celkové produktivitě.

Využívání inteligentních nástrojů pro optimalizaci skladového prostoru pomáhá při zvyšování efektivity a produktivity ve skladech. Tyto nástroje umožňují lepší využití dostupného prostoru, snižují provozní náklady a zároveň zvyšují rychlost a přesnost při vychystávání objednávek, což je důležité pro konkurenceschopnost v turbulentním logistickém odvětví.

TREND Č. 3: POKROČILÁ ROBOTIZACE PRO PERSONALIZOVANÉ ZPRACOVÁNÍ OBJEDNÁVEK

Využití robotů schopných vykonávat komplexní úkoly jako je přizpůsobené balení a třídění zboží nebo materiálů na základě specifikací jednotlivých objednávek

V logistice skladování dochází k revoluci díky pokročilé robotizaci. Pokročilé robotické technologie jsou navrženy tak, aby zvládaly specifické a komplexní úlohy, což znamená významný posun od tradičních, více univerzálních automatizačních systémů.

Jak to funguje?

• Přizpůsobené úlohy: Roboti jsou vybaveni algoritmy umělé inteligence (AI), které jim umožňují flexibilně reagovat na různé typy úkolů jako je balení, označování a třídění produktů podle individuálních požadavků každé objednávky.

• Pokročilé vizuální systémy: Tyto roboty často využívají i pokročilé vizuální systémy, které jim umožňují rozpoznávat a manipulovat s různými typy sortimentů a velikostmi předmětů.

• AI a strojové učení: Integrací s AI a strojovým učením se roboti neustále učí a zlepšují své výkony na základě předchozích zkušeností, čímž se zvyšuje jejich přesnost a produktivita.

Jaké jsou praktické výhody?

• Zvýšená efektivita: Roboti dokáží rychleji a přesněji vykonávat přidružené úkoly jako je balení a třídění, což vede k zefektivnění celého procesu vychystávání a expedice objednávek.

• Flexibilita při zpracování různých typů objednávek: Roboti jsou schopní přizpůsobit se různým velikostem a typům objednávek, což usnadňuje manipulaci s různorodými produkty.

• Snížení chybovosti a zlepšení spokojenosti zákazníků: Přesné a rychlé zpracování objednávek snižuje chybovost, což přispívá k celkové spokojenosti zákazníků.

• Udržitelnost a optimalizace prostoru: Robotizací skladových procesů většinou dochází k optimalizaci využití skladového prostoru a také ke snížení odpadů z balení.

Pokročilá robotizace ve skladových a distribučních centrech významně přispívá k optimalizaci skladových procesů. Pro firmy to především znamená možnost efektivnějšího a přesnějšího vychystávání objednávek s vyšší flexibilitou a zlepšenou adaptací na změny v poptávce a sortimentu vychystávaného zboží.

TREND Č. 4: AUTOMATIZACE DOPLŇOVÁNÍ ZÁSOB

Systémy automaticky spouštějí objednávky na doplnění zásob na základě prediktivní analytiky a nejžádanějších produktů

Automatizované WMS systémy, využívající pokročilé prediktivní analytické nástroje, zajišťují potřebné úrovně zásob pro plynulý provoz bez nutnosti manuálního zásahu. Autonomně vyhodnocují stav zásob a na základě prognózy obratu v nejbližším období generují objednávky, čímž minimalizují riziko přebytečných zásob i nedostatečné dostupnosti žádaných produktů.

Jak to funguje?

• Prediktivní analýza potřebných zásob: Systémy využívají historická data a algoritmy strojového učení k předpovědi očekávaných trendů poptávky a na základě těchto výsledků nastavují optimalizaci skladových zásob.

• Automatické objednávání zásob: Na základě analytických předpovědí systém automaticky spouští objednávky na doplnění zásob, čímž garantuje dostupnost nejžádanějších produktů.

• Individuální adaptace: Systémy jsou konfigurovatelné a přizpůsobitelné podle specifických potřeb skladu nebo provozu, jako jsou minima a maxima zásob, dodací časy a sezónní výkyvy.

Jaké jsou praktické výhody?

• Optimalizace skladových zásob: WMS systémy zajišťují, že sklad má v daný čas správnou úroveň zásob, čímž minimalizují přestávky a udržují plynulý chod provozu.

• Snížení nákladů na skladování: Automatizované doplňování zásob snižuje náklady spojené s přebytečným skladováním, odpadem a manipulací.

• Zlepšení spokojenosti zákazníků: Udržování stálé dostupnosti produktů zvyšuje spokojenost zákazníků a zlepšuje služby.

• Snížení potřeby manuálního zásahu: Automatizace procesu objednávání zásob ulehčuje pracovníkům rutinní úkoly a umožňuje se zaměřit na činnosti s vyšší přidanou hodnotou.

Implementace automatizovaných WMS systémů s funkcí doplňování zásob je dalším aspektem efektivnějšího a přesnějšího řízení skladu a vychystávání. Tyto systémy umožňují skladům a provozům automatizovat a optimalizovat procesy doplňování zásob, čímž snižují provozní náklady, minimalizují chyby, zvyšují celkovou produktivitu skladu a zlepšují spokojenost zákazníků.

TREND Č. 5: UDRŽITELNÉ PROVOZNÍ POSTUPY VE SKLADECH

Provozování skladů s nízkou energetickou spotřebou a sníženou uhlíkovou stopou

Snížení negativního dopadu obchodních aktivit na životní prostředí se stává globálním cílem. Důraz na zelenou logistiku a uhlíkovou neutralitu lze dosáhnout prostřednictvím ekologických postupů, jako je využívání solární energie, elektrických vysokozdvižných vozíků a udržitelného balení.

Součástí udržitelného provozování skladových procesů je také optimalizace uspořádání zásob pro snížení spotřeby energie.

Jak to funguje?

• Solární energie pro sklady: Solární panely na střechách skladů jsou součástí obnovitelných zdrojů energie, díky čemuž provozovatelé snižují závislost na fosilních palivech a emise uhlíku.

• Elektrické vysokozdvižné vozíky: Nahrazení tradičních vozíků poháněných fosilními palivy elektrickými alternativami, které produkují méně emisí, jsou energeticky efektivnější a přispívají k lepšímu pracovnímu prostředí.

• Udržitelné balení: Použití recyklovatelných nebo biologicky rozložitelných materiálů na balení zboží a objednávek, čímž se snižuje množství odpadu a podporují se udržitelné procesy.

Jaké jsou praktické výhody?

• Snížení environmentálního dopadu: Udržitelné postupy pomáhají snižovat celkový ekologický dopad skladových operací prostřednictvím snížení emisí a lepšího využívání podnikových zdrojů.

• Snížení provozních nákladů: V dlouhodobém horizontu mohou zelená opatření vést ke snížení provozních nákladů, například prostřednictvím nižších nákladů na energie, materiály a snížení odpadů.

• Posílení značky a společenské odpovědnosti: Implementací udržitelných postupů posilují podniky svou reputaci jako zodpovědných a ekologicky uvědomělých firem, což je stále důležitějším ukazatelem pro spotřebitele a obchodní partnery.

• Přizpůsobení se regulačním požadavkům: S rostoucím důrazem na environmentální udržitelnost a regulace, udržitelné postupy pomáhají firmám zůstat v souladu s legislativními požadavky a normami.

Nasazení udržitelných postupů do skladovacích procesů přináší výhody ochrany životního prostředí, ale i dlouhodobé hospodářské a sociální výhody. Pro provozovatele skladů to znamená příležitost k modernizaci svých procesů a přispívání k pozitivním environmentálním změnám bez negativního dopadu na produktivitu skladu a rozpočty.

TREND Č. 6: HYPER-AUTOMATIZOVANÉ SKLADY

Nasazení integrovaných systémů s umělou inteligencí (AI) v celém skladu

Hyper-automatizace v kontextu skladového řízení, zásob a objednávek znamená nasazení nástrojů a systémů umělé inteligence do různých aspektů skladové logistiky a expedice. To umožňuje komplexní řízení a optimalizaci skladových procesů od příjmu a kontroly zásob až po expedici objednávek.

Jak to funguje?

• Integrovaná AI v různých systémech: AI nástroje jsou integrovány do různých skladových systémů od řídících WMS systémů, automatizovaných vozidel až po další přepravní, manipulační a balicí technologie. Taková integrace umožňuje sdílení a analýzu dat napříč různými platformami a částmi skladových procesů.

• Optimalizace procesů: AI pomáhá optimalizovat a automatizovat procesy jako kontrola zásob, expedice objednávek a plánování expedice, čímž jsou jednotlivé procesy efektivnější a méně náchylné na chyby, zastávky nebo úplné zastavení.

• Plynulá rozhodovací schopnost: Díky centralizované analýze dat pomocí AI nástrojů dochází k přesnějšímu a plynulejšímu rozhodování na všech úrovních, což má za následek plynulý provoz s vyšší produktivitou ve srovnání s konvenčními technologiemi a postupy.

Jaké jsou praktické výhody?

• Zvýšení produktivity: AI nástroje snižují čas strávený manuálními procesy a zvyšují celkovou produktivitu skladových operací.

• Lepší řízení zásob: Přesné a efektivní řízení zásob snižuje přebytečné zásoby a zlepšuje obratnost zboží na skladě.

• Zlepšení plánování a prognózování: AI umožňuje lepší předpověď poptávky a optimalizaci plánů obratnosti, což vede ke zlepšení využití podnikových zdrojů a snížení provozních nákladů.

• Odstranění chybovosti: Automatizace procesů snižuje riziko lidských chyb a tím poskytuje přesnější a spolehlivější výkon skladu.

Hyper-automatizované sklady s integrovanými AI nástroji se postupně stávají nedílnou součástí skladové logistiky. Tato technologie poskytuje firmám nástroje pro efektivnější řízení skladových operací, zvyšování produktivity, zlepšování přesnosti a redukci provozních nákladů. Pro manažery to znamená příležitost přeorientovat se z řízení rutinních denních postupů na strategické rozhodování a inovace.

TREND Č. 7: POKROČILÁ ANALÝZA DAT PRO PŘEDPOVĚDĚ ZÁKAZNÍCKÝCH POPTÁVEK

Využití pokročilé datové analytiky a strojového učení pro přesnou předpověď poptávky zákazníků po zboží v jednotlivých obdobích

Využití pokročilých analytických nástrojů a algoritmů strojového učení umožňuje lepší porozumění a předpověď budoucí poptávky zákazníků. Tento přístup pomáhá při řízení skladu zejména s optimalizací hladiny zásob jednotlivých typů zboží, minimalizací rizika nadbytečných nebo nedostatečných zásob a efektivnějším spravováním skladových zdrojů.

Jak to funguje?

• Analýza velkých objemů dat: Nástroje pokročilé datové analýzy shromažďují a zpracovávají velké množství informací z různých zdrojů, včetně prodejních dat, tržních trendů, sezónnosti a spotřebitelského chování.

• Strojové učení a prediktivní analýza: Algoritmy strojového učení analyzují tato data a identifikují vzory a trendy, které předpovídají budoucí poptávku. Tyto nástroje se postupně učí a zlepšují své předpovědi na základě nových dat a výsledků.

• Dynamická úprava zásobování: Na základě analýz a předpovědí poptávky mohou skladoví manažeři dynamicky upravovat stavy zásob, aby se vyhnuli přebytečnému zboží nebo nedostatku zboží.

Jaké jsou praktické výhody?

• Optimalizace zásob: Přesnější předpovědi umožňují efektivnější správu zásob, snižují náklady spojené s nadbytečnými zásobami a minimalizují riziko chybějícího zboží.

• Zlepšení plánování a efektivity: Lepší porozumění poptávce vede k efektivnějšímu plánování a využití zdrojů, což snižuje celkové náklady a přispívá ke spokojenosti zákazníků.

• Rychlejší reakce na změny na trzích nebo v spotřebitelském chování: Analýza dat umožňuje rychlejší identifikaci a reakci na změny v spotřebitelském chování a tržních trendech.

• Redukce chybovosti a rizik: Automatizované analytické procesy snižují lidské chyby a umožňují přesnější a spolehlivější rozhodovací procesy.

Pokročilá analýza dat a strojové učení při analýze a prognózách zákaznické poptávky pomáhá pro optimalizaci skladových procesů. Pro skladové manažery to znamená možnost efektivněji řídit zásoby, lépe reagovat na měnící se tržní podmínky a zvyšovat ziskovost provozu.