Top 7 trendov v logistike na rok 2024: Ako AI transformuje sklady

Sme na prahu éry, kde umelá inteligencia (AI) nebude len doplnkom, ale kľúčovým hráčom v optimalizácii skladových operácií. Inteligentná automatizácia a prediktívna analytika prinášajú revolúciu v spôsobe, akým riadime skladové zásoby, spracovávame objednávky a udržujeme efektívnosť skladu.

Rok 2024 symbolizuje prechod od tradičných, často manuálne náročných procesov, k dynamickému a prispôsobivému prostrediu, kde sú rozhodnutia a činnosti riadené dátami a umožnené pokročilými AI algoritmami.

Inovácie a pragmatizmus idú ruka v ruke pri nasadzovaní AI v procesoch skladovej logistiky. AI mení každodennú prevádzku v skladoch, pričom tieto zmeny vedú k hladším, rýchlejším a efektívnejším postupom.

Zároveň tak otvárajú cestu k novým možnostiam pre skladové prevádzky a zlepšujú tak celkovú kvalitu služieb pre zákazníkov. Práve teraz je ten správny čas, aby sa prevádzkovatelia skladov a distribučných centier pripravili na tieto zmeny a využili ich potenciál na maximalizáciu výkonu a konkurencieschopnosti skladového hospodárstva.

TREND Č.1: PREDIKTÍVNA ÚDRŽBA V SKLADOCH

Využitie AI na predpovedanie porúch skôr ako k nim dôjde

Prediktívna údržba je pojem známy predovšetkým z výrobného prostredia, kde pomáha predchádzať neplánovaným výpadkom a prestojom. Na základe analýzy hluku z výrobného zariadenia je možné vyhotoviť diagnostiku či alebo kedy bude stroj potrebovať zásah údržby a ten naplánovať tak, aby nedošlo k odstávke počas výroby.

S rastúcou automatizáciou a robotizáciou sa prediktívna údržba stáva relevantnou aj pre sklady a to predovšetkým fulfilmentové centrá. Riešenie umelej inteligencie (AI) a strojového učenia sa využije aj na analýzu historických dát a identifikáciu vzorcov, ktoré môžu naznačovať blízke poruchy na automatizovaných manipulačných a prepravných zariadeniach.

Navyše takto vyhotovená analýza nemusí nutne indikovať len potenciálnu poruchu, ale môže identifikovať aj zníženú alebo klesajúcu produktivitu na základe zvýšeného opotrebovania. To znamená, že prediktívna údržba na skladovacích zariadeniach slúži aj ako prevencia pred znížením výkonnosti technológií.

Ako to funguje?

• Analýza historických dát: Prediktívne AI riešenia zhromažďujú a analyzujú veľké množstvo dát o výkone a stave prepravných a manipulačných zariadení, vrátane vysokozdvižných vozíkov, dopravníkových pásov, vychystávacích (pickingových) robotov a ostatných zariadení.

• Identifikácia vzorcov a potenciálnych indikátorov porúch: Strojové učenie sa používa na identifikáciu vzorcov a podnetov, ktoré môžu predchádzať poruchám na zariadeniach. Tie môžu zahŕňať predovšetkým neobvyklé vibrácie, teplotné zmeny, zvýšené opotrebenie a či iné indikátory.

• Včasné notifikácie a odporúčania pre zásah údržby: Riešenie prediktívnej údržby generuje varovania a odporúčania založené na analyzovaných dátach, čo umožňuje efektívne predchádzať poruchám alebo vážnym poškodeniam na zariadeniach.

Aké sú praktické výhody?

• Znižovanie prestojov: Prediktívna údržba umožňuje identifikovať a riešiť problémy predtým, než spôsobia zastavenia vychystávacích alebo iných skladových procesov, čo zvyšuje celkovú dostupnosť a výkonnosť manipulačných a prepravných zariadení.

1. Predĺženie životnosti skladových zariadení: Včasná a cielená údržba pomáha predlžovať životnosť strojov a zariadení ako aj znižovať náklady na výmenu dielov a opravy.

• Zvýšenie efektivity a bezpečnosti: Efektívne a spoľahlivo fungujúce zariadenia prispievajú k správnej produktivite skladu ako aj k bezpečnosti pracovného prostredia.

1. Optimalizácia Nákladov na Údržbu: AI umožňuje presnejšie plánovanie údržby, čím sa optimalizujú náklady a zdroje potrebné na údržbu zariadení.

Využitie AI na prediktívnu údržbu na skladových technológiách predstavuje významný krok pri automatizácii skladových operácií. Pre manažérov a prevádzkovateľov skladov to znamená lepšiu kontrolu nad stavom prepravných a manipulačných zariadení, zníženie rizika náhlych porúch a optimalizáciu celkovej údržby.

TREND Č. 2: INTELIGENTNÁ OPTIMALIZÁCIA SKLADOVÉHO PRIESTORU

Implementácia nástrojov na optimalizáciu usporiadania skladu riadených umelej inteligenciou (AI)

Digitalizácia a automatizácia pomáhajú efektívne využívať priestor v sklade. AI riešenia sa dajú použiť aj na analýzu a dynamickú úpravu využitia priestoru v skladoch. Nástroje na úpravu skladového priestoru sú navrhnuté tak, aby optimalizovali rozloženie skladov, rozostupy uličiek a trajektórie pre manipuláciu s materiálom a objednávkami. Takýmto spôsobom sa dá maximalizovať efektívnosť využitia priestoru a skrátiť časy na vychystávanie objednávok.

Ako to funguje?

• Analýza a optimalizácia priestoru: AI nástroje analyzujú súčasné využitie skladového priestoru a identifikujú možnosti na jeho zlepšenie, vrátane úpravy rozloženia skladu a zásob, umiestnenia regálov a optimalizácie uličiek.

• Dynamická úprava rozloženia skladu: Na základe získaných dát tieto nástroje upravia usporiadanie skladu, aby zabezpečili efektívnejší pohyb a dostupnosť zásob.

• Automatizácia plánovania priestoru: Využitie pokročilých algoritmov na automatické plánovanie a prispôsobenie rozloženia skladu tak, aby zodpovedalo aktuálnym potrebám a plánom.

Aké sú výhody?

• Maximalizácia využitia priestoru: Inteligentné plánovanie priestoru zvyšuje kapacitu skladovania a zefektívňuje celkové využitie dostupného skladového priestoru.

• Skrátenie procesu vychystávania objednávok: Optimalizácia uličiek a usporiadania skladu vedie k rýchlejšiemu vychystávaniu objednávok a znižuje čas potrebný na manipuláciu s tovarom.

• Flexibilita a prispôsobivosť: Nástroje umožňujú rýchlu úpravu rozloženia skladu na zmeny v sortimente alebo sezónne fluktuácie, čím sa posilňuje flexibilita skladových operácií.

• Zvýšenie produktivity: Optimalizácia skladového priestoru vede k efektívnejšej práci zamestnancov a zvýšenej celkovej produktivite.

Využívanie inteligentných nástrojov na optimalizáciu skladového priestoru pomáha pri zvyšovaní efektivity a produktivity v skladoch. Tieto nástroje umožňujú lepšie využitie dostupného priestoru, znižujú prevádzkové náklady a zároveň zvyšujú rýchlosť a presnosť pri vychystávaní objednávok, čo je dôležité pre konkurencieschopnosť v turbulentnom logistickom odvetví.

TREND Č. 3: POKROČILÁ ROBOTIZÁCIA PRE PERSONALIZOVANÉ SPRACOVANIE OBJEDNÁVOK

Využitie robotov schopných vykonávať komplexné úlohy ako je prispôsobené balenie a triedenie tovarov alebo materiálov na základe špecifikácií jednotlivých objednávok

V skladovej logistike nastáva revolúcia vďaka pokročilej robotizácii. Pokročilé robotické technológie sú navrhnuté tak, aby dokázali zvládať špecifické a komplexné úlohy, čo predznamenáva značný posun od tradičných, viac univerzálnych, automatizačných systémov.

Ako to funguje?

• Prispôsobené úlohy: Roboty sú vybavené algoritmami umelej inteligencie (AI), ktoré im umožňujú flexibilne sa prispôsobovať rôznym typom úloh ako je balenie, etiketovanie a triedenie produktov podľa individuálnych požiadaviek každej objednávky.

• Pokročilé vizuálne systémy: Tieto roboty často využívajú aj pokročilé vizuálne systémy, ktoré im umožňujú rozpoznávať a manipulovať s rôznym typom sortimentov a veľkosťami predmetov.

• AI a strojové učenie: Vďaka integrácii s AI a strojovým učením sa roboty neustále učia a zlepšujú svoje výkony na základe predchádzajúcich skúseností, čím sa zvyšuje ich presnosť a produktivita.

Aké sú praktické výhody?

• Zvýšená efektivita: Roboty dokážu rýchlejšie a presnejšie vykonávať pridružené úlohy ako balenie a triedenie, čo vedie k zefektívneniu celého procesu vychystávania a expedície objednávok.

• Flexibilita pri spracovaní rôznych typov objednávok: Roboty sú schopné prispôsobiť sa rôznym veľkostiam a typom objednávok, čo zjednodušuje manipuláciu s rôznorodými produktami.

• Zníženie chybovosti a zlepšenie spokojnosti zákazníkov: Presné a rýchle spracovanie objednávok znižuje chybovosť, čo zároveň prispieva k celkovej spokojnosti zákazníkov.

• Udržateľnosť a optimalizácia priestoru: Robotizáciou skladových procesov väčšinou dochádza k optimalizácii využitia skladového priestoru a tiež aj zníženiu odpadov z balenia.

Pokročilá robotizácia v skladových a distribučných centrách významne prispieva k optimalizácii skladových procesov. Pre firmy to predovšetkým znamená možnosť efektívnejšieho a presnejšieho vychystávania objednávok s vyššou flexibilitou a zlepšenou adaptáciou na zmeny v dopyte a sortimente vychystávaných tovarov.

TREND Č. 4: AUTOMATIZÁCIA DOPĹŇANIA ZÁSOB

Systémy automaticky spúšťajú objednávky na doplnenie zásob na základe prediktívnej analytiky a najžiadanejších tovarov

Automatizované WMS systémy, ktoré využívajú pokročilé prediktívne analytické nástroje, zabezpečujú potrebné hladiny zásob pre hladkú prevádzku bez potreby manuálneho zásahu. Autonómne vyhodnocujú stavy zásob a podľa prognózy obrátkovosti na najbližšie obdobie generujú objednávky, čím sa minimalizuje riziko nadzásob ako aj nedostatočnej dostupnosti žiadaných tovarov.

Ako to funguje?

• Prediktívna analýza potrebných zásob: Systémy využívajú historické dáta a algoritmy strojového učenia na predpovedanie očakávaných trendov dopytov a podľa týchto výsledkov nastavujú optimalizáciu skladových zásob.

• Automatické objednávanie zásob: Na základe analytických predpovedí systém automaticky spúšťa objednávky na doplnenie zásob, čím zaručuje dostupnosť najžiadanejších tovarov.

• Individuálna adaptácia: Systémy sú konfigurovateľné a prispôsobiteľné podľa špecifických potrieb skladu alebo prevádzky, ako sú minimá a maximá zásob, čas dodania a sezónne výkyvy.

Aké sú praktické výhody?

• Optimalizácia skladových zásob: WMS systémy zabezpečujú, že sklad má v daný čas správnu úroveň zásob, čím sa minimalizujú prestoje a udržuje sa plynulý chod prevádzky.

• Zníženie nákladov na skladovanie: Automatizované dopĺňanie zásob znižuje náklady spojené s prebytočným skladovaním, odpadom a manipuláciou.

• Zlepšenie spokojnosti zákazníkov: Udržiavanie stálej dostupnosti tovarov zvyšuje spokojnosť zákazníkov a zlepšuje služby.

• Zníženie potreby manuálneho zásahu: Automatizácia procesu objednávania zásob odbremeňuje prevádzka pracovníkov od rutinných úloh a umožňuje im sústrediť sa na činnosti s vyššou pridanou hodnotou.

Implementácia automatizovaných WMS systémov s funkcionalitou dopĺňania zásob je ďalším aspektom efektívnejšieho a presnejšieho riadenia skladu a vychystávania.  WMS systémy tak umožňujú skadom a prevádzkam automatizovať a optimalizovať procesy dopĺňania zásob a znižovať tak prevádzkové náklady, minimalizovať chyby, zvyšovať celkovú produktivitu skladu a zlepšovať spokojnosť zákazníkov.

TREND Č. 5 : UDRŽATEĽNÉ PREVÁDZKOVÉ POSTUPY V SKLADOCH

Prevádzkovanie skladov s nízkou energetickou spotrebou a zníženou produkciou uhlíkovej stopy

Znižovanie negatívnych dopadov biznisu na životné prostredie sa stáva globálnym cieľom. Dôraz na zelenú logistiku a uhlíkovú neutralita sa dá dosiahnuť prostredníctvom ekologických postupov ako je využívanie solárnej energie, elektrické vysokozdvižné vozíky a udržateľné balenia.

 Súčasťou udržateľného prevádzkovania skladových procesov je aj optimalizácia rozloženia zásob pre zníženie spotreby energie.

Ako to funguje?

• Solárna energia pre sklady: Solárne panely na strechách skladov sú súčasťou obnoviteľných zdrojov energie, vďaka čomu prevádzkovatelia znižujú závislosť od fosílnych palív a emisie uhlíka.

• Elektrické vysokozdvižné vozíky: Nahradenie tradičných vozíkov poháňaných fosílnymi palivami elektrickými alternatívami, ktoré produkujú menej emisií, sú energeticky efektívnejšie a prispievajú k lepšiemu pracovnému prostrediu.

• Udržateľné balenia: Použitie recyklovateľných alebo biologicky degradovateľných materiálov na balenie tovarov a objednávok, čím sa znižuje množstvo odpadu a podporujú sa udržateľné procesy.

Aké sú praktické výhody?

• Zníženie environmentálneho dopadu: Udržateľné postupy pomáhajú znížiť celkový ekologický dopad skladových operácií prostredníctvom zníženia emisií a lepšieho využívania podnikových zdrojov.

• Zníženie prevádzkových nákladov: V dlhodobom horizonte môžu zelené opatrenia viesť k zníženiu prevádzkových nákladov, napríklad cez nižšie náklady na energie, materiály a zníženie odpadov.

• Posilnenie brandu a spoločenskej zodpovednosti: Implementáciou udržateľných postupov  posilňujú podniky svoju reputáciu ako zodpovedných a ekologicky uvedomelých firiem, čo je čoraz dôležitejším indikátorom pre spotrebiteľov a obchodných partnerov.

• Prispôsobenie sa regulačným požiadavkám: S narastajúcim dôrazom na environmentálnu udržateľnosť a regulácie, udržateľné postupy pomáhajú podnikom zostať v súlade s legislatívnymi požiadavkami a normami.

Nasadzovanie udržateľných postupov do skladovacích procesov prináša so sebou výhody ochrany životného prostredia, ale aj dlhodobé hospodárske a sociálne výhody. Pre prevádzkovateľov skladov  to znamená príležitosť na modernizáciu svojich procesov a prispievanie k pozitívnym environmentálnym zmenám bez negatívnych dopadov na produktivitu skladu a rozpočty.

TREND Č. 6: HYPER-AUTOMATIZOVANÉ SKLADY

Nasadzovanie integrovaných systémov s umelou inteligenciou (AI) v celom sklade

Hyper-automatizácia v kontexte riadenia skladu, zásob a objednávok znamená nasadzovanie nástrojov a systémov umelej inteligencie do rôznych aspektov skladovej logistiky a vychystávania. To umožňuje komplexné riadenie a optimalizáciu skladových procesov od príjmu a kontroly zásob až po expedíciou objednávok.

Ako to funguje?

• Integrovaná AI v rôznych systémoch: AI nástroje sú integrované do rôznych skladových systémov počnúc riadiacimi WMS systémami, automatizovanými vozidlami ako aj ďalšej prepravnej, manipulačnej a baliacej technológii. Takáto integrácia umožňuje zdieľanie a analýzu dát naprieč rôznymi platformami a rôznymi časťami skladových procesov.

• Optimalizácia procesov: AI pomáha optimalizovať a automatizovať procesy ako kontrola zásob, vychystávanie objednávok a plánovanie expedície vďaka čomu sú jednotlivé procesy efektívnejšie a menej náchylné na chyby, prestoje alebo kompletné zastavenie.

• Plynulé rozhodovanie: Vďaka centralizovanej analýze dát AI nástrojmi dochádza k presnejšiemu a plynulejšiemu rozhodovaniu na všetkých úrovniach, čo má za následok hladkú prevádzku so zvýšenou produktivitou v porovnaní s konvenčnými technológiami a postupmi.

Aké sú praktické výhody?

• Zvýšenie produktivity: AI nástroje znižujú čas strávený manuálnymi procesmi a zvyšujú celkovú produktivitu skladových operácií.

• Lepšie riadenie zásob: Presné a efektívne riadenie zásob znižuje prebytočné zásoby a zlepšuje obrátkovosť tovarov na sklade.

• Zlepšenie plánovania a prognózovania: AI umožňuje lepšie predpovedať dopyt a tak optimalizovať plány obrátkovosti, čo vedie k lepšiemu využitiu podnikových zdrojov a zníženiu prevádzkových nákladov.

• Odstránenie chybovosti: Automatizácia procesov znižuje riziko ľudských chýb a preto má za následok presnejší a spoľahlivejší výkon skladu.

Hyper-automatizované sklady s integrovanými AI nástrojmi sa postupne stávajú súčasťou skladovej logistiky. Táto technológia poskytuje firmám nástroje na efektívnejšie riadenie skladových operácií, zvyšovanie produktivity, zlepšovanie presnosti a redukciu prevádzkových výdavkov. Pre manažérov to znamená príležitosť preorientovať sa z riadenia rutinných denných postupov na strategické rozhodovanie a inovácie.

TREND Č. 7: POKROČILÁ ANALÝZA DÁT PRE PREDPOVEDE ZÁKAZNÍCKYCH DOPYTOV

Využitie pokročilej dátovej analytiky a strojového učenia na presné predpovedanie dopytu zákazníkov po tovaroch v jednotlivých obdobiach

Využitie pokročilých analytických nástrojov a algoritmov strojového učenia umožňuje lepšie pochopenie a predpovedanie budúceho dopytu zákazníkov. Tento prístup pomáha pri riadení skladu predovšetkým s optimalizáciou hladiny zásob jednotlivých typov tovarov, minimalizovať riziko prebytočných alebo nedostatočných zásob a efektívnejšie spravovať skladové zdroje.

Ako to funguje?

• Analýza veľkých objemov dát: Nástroje pokročilej analýzy dát zhromažďujú a spracúvajú veľké množstvo informácií z rôznych zdrojov, vrátane predajných dát, trendov trhu, sezónnosti a spotrebiteľského správania.

• Strojové učenie a prediktívna analýza: Algoritmy strojového učenia analyzujú tieto dáta a identifikujú vzorce a trendy, ktoré predpovedajú budúci dopyt. Tieto nástroje sa postupne učia a vylepšujú svoje predpovede na základe nových dát a výsledkov.

• Dynamická úprava zásobovania: Na základe analýz a predpovedí dopytu môžu skladoví manažéri dynamicky prispôsobiť stavy zásob, aby sa vyhli prebytkom alebo chýbajúcemu tovaru.

Aké sú praktické výhody?

• Optimalizácia zásob: Presnejšie predpovede umožňujú efektívnejšiu správu zásob, znižujú náklady spojené s prebytočnými zásobami a minimalizujú riziko chýbajúcich zásob.

• Zlepšenie plánovania a efektivity: Lepšie pochopenie dopytu vedie k efektívnejšiemu plánovaniu a využitiu zdrojov, čo znižuje celkové náklady a zvyšuje prispieva k spokojnosti zákazníkov.

• Rýchlejšie reakcie na zmeny na trhoch alebo v spotrebiteľskom správaní: Analýza dát umožňuje rýchlejšie identifikovať a reagovať na zmeny  v spotrebiteľskom správaní a trhových trendoch.

• Redukcia chybovosti a rizík: Automatizované analytické procesy znižujú ľudské chyby a umožňujú presnejšie a spoľahlivejšie rozhodovacie procesy.

Pokročilá analýza dát a strojové učenie pri analýze a prognózach zákazníckych pomáha pro optimalizácii skladových procesov. Pre skladových manažérov to znamená možnosť efektívnejšie riadiť zásoby, lepšie reagovať na meniace sa trhové podmienky a zvyšovať ziskovosť prevádzky.