Inteligența artificială (AI) este prezentul și viitorul tehnologiei. Dar cum o putem implementa pentru a face procesele noastre de producție și lanțul de aprovizionare din ce în ce mai eficiente? AI deschide un număr imens de scenarii pe care să le descoperi și să le aprofundezi. De asemenea, oferă posibilitatea de a explora noi oportunități de afaceri pentru a obține o creștere, profitabilitate și durabilitate mai mari. Un exemplu care ilustrează acest lucru este utilizarea AI combinată cu gemeni digitali (replici digitale ale unui proces, produs sau serviciu) pentru a personaliza producția în funcție de cerințele unui client.
Ce este inteligența artificială?
AI este imitarea inteligenței umane de către mașini și sisteme informatice. Scopul său este de a crea mașini care să poată acționa ca oameni. Deși s-ar putea să fi părut science fiction în urmă cu câțiva ani, este din ce în ce mai aproape de a deveni realitate.
Termenul de inteligență artificială a fost inventat de omul de știință american John McCarthy în 1956. Cu toate acestea, matematicianul britanic Alan Turing ridicase anterior problema dacă mașinile ar putea ajunge să gândească ca oamenii cu testul Turing. Conform acestui criteriu, inteligența unei mașini poate fi judecată pe baza faptului că răspunsurile sale sunt similare sau perceptibile cu cele ale unei ființe umane.
Aplicând AI în domeniul software-ului, software-ul își poate schimba comportamentul fără a fi programat în mod special pentru a face acest lucru.
Pentru a realiza acest lucru, AI are o rețea neuronală profundă (DNN) care analizează informații complexe, cum ar fi videoclipuri, imagini și seturi de date, pentru a decide, detecta și prezice pe baza datelor primite.
În conformitate cu datele colectate, analiza și observarea, sistemele AI pot detecta tipare, pot face predicții probabilistice și pot funcționa fără supraveghere în anumite situații. AI este folosită în multe domenii, cum ar fi viziunea artificială și recunoașterea automată a vorbirii.
Rămâne de văzut dacă inovarea va permite noilor tehnologii să simtă, să înțeleagă și să acționeze.
Cele mai recente progrese în AI, Internetul lucrurilor (IoT) și învățarea automată au făcut posibil ca mașinile să proceseze imagini, sunet și voce; analizează datele obținute, iau decizii în consecință și efectuează acțiuni în lumea fizică.
Trei factori au favorizat dezvoltarea AI:
- Acces nelimitat la capacitatea de procesare. Cloud-ul a fost forța motrice din spatele inteligenței datelor, având în vedere flexibilitatea, elasticitatea și eficiența sa, în ceea ce privește spațiul de stocare, precum și viteza și securitatea gestionării și controlului datelor.
- Creștere a inteligenței datelor (baze de date mari). Aceasta nu este doar o chestiune de stocare a unei cantități mari de informații, ci și de gestionare și exploatare a acesteia.
- Proliferarea hardware-ului specializat pentru a alimenta AI, cum ar fi GPU Computing, FPGA și TPU. Aceste instrumente sunt mult mai rapide și mai avansate atunci când vine vorba de analiza datelor.
Una dintre premisele AI este să se asigure că procesele de producție sunt din ce în ce mai eficiente
Cum este implementată AI?
Aplicarea AI, atât în viața de zi cu zi, cât și în lumea profesională, este un fenomen în creștere.
Potrivit unui studiu realizat de Gartner – un lider global în cercetare și consultanță de piață – centrat pe aproximativ 200 de profesioniști din IT și afaceri, 24 % dintre organizațiile chestionate și-au mărit investițiile în AI, în timp ce 42 % le-au menținut neschimbate de la începutul COVID-19.
„Investițiile întreprinderilor în inteligența artificială au continuat fără încetare, în ciuda crizei”, spune Frances Karamouzis, un distins VP Analist la Gartner. Raportul adaugă că 79% dintre respondenți afirmă că organizațiile lor explorau sau testau proiecte AI, în timp ce doar 21% au spus că inițiativele lor AI sunt în stadiul de producție.
Până în prezent, majoritatea companiilor au investit în automatizare pentru a-și consolida dezvoltarea. Cu toate acestea, cele mai recente progrese în domeniul AI subliniază faptul că companiile trebuie să meargă mai departe și să valorifice potențialul inteligenței mașinilor dacă doresc să se diferențieze de concurenții lor.
Fazele de dezvoltare și implementare a AI
- Alegeți zonele de aplicare. În primul rând, faceți o listă cu domeniile în care ar fi posibilă folosirea acestei tehnologii. Pentru a face acest lucru, este necesar să se identifice expertul pentru fiecare caz de utilizare și să se verifice existența unor surse de date valide și KPI-uri care oferă date obiective privind progresul.
- Prioritate pentru zonele de aplicare. Estimați valoarea pe care fiecare dintre cazurile identificate o are pentru afacere, pe lângă anticiparea posibilelor dificultăți care ar putea apărea la implementarea AI. Schimbările radicale nu ar trebui introduse până când îmbunătățirile proceselor existente nu au fost implementate progresiv.
- Grupați zonele de aplicare. Câmpurile de aplicare trebuie grupate în funcție de datele care le alimentează, astfel încât să poată fi lucrate împreună și nu izolat.
- Implementarea. Ar trebui utilizată oricare dintre metodologiile de implementare a proiectului care utilizează limbaje de programare precum CRISP-DM. În cazul în care compania nu are experiență în implementarea acestei tehnologii, este de preferat să lucreze cu un partener cu expertiză tehnologică în acest domeniu.
- Evaluare. Determinați în seturile de date de testare dacă aplicarea prototipului AI îmbunătățește într-adevăr KPI-urile care trebuie îmbunătățite.
- Lansare. Odată ce soluția a fost evaluată cu succes, aceasta trebuie implementată într-un mod controlat pentru a verifica dacă rezultatele testelor se potrivesc cu realitatea. Cu alte cuvinte, este necesar să se verifice dacă sistemul se adaptează corect la datele primite din mediul real.
- Implementare completă. Aceasta constă în lansarea completă a sistemului pentru a trece apoi la următorul set de domenii de aplicare.
AI face posibilă explorarea de noi oportunități de afaceri pentru a obține o creștere suplimentară, profitabilitate și durabilitate
Aplicații AI în logistică
Deși aplicațiile AI în logistică sunt încă în curs de dezvoltare, se așteaptă ca acestea să își atingă potențialul maxim în următorii câțiva ani. În orice caz, unele practici au căpătat deja un punct de sprijin în sector:
- Predicția tendințelor de consum. Inteligența artificială folosește baze de date mari în scopuri logistice: face referințe încrucișate la informații interne, cum ar fi cifrele de vânzări, cu date extrase de pe forumuri, rețelele sociale și alte surse de internet. Astfel, sistemul poate face deduceri despre intențiile de consum ale utilizatorilor pentru a prezice comportamentul cererii. Aceasta servește la implementarea logisticii anticipative, care evită epuizarea stocurilor și depozitarea mărfurilor în exces. Este o modalitate bună de a atenua risipa de resurse.
- Automatizarea operațiunilor de depozitare. Unul dintre cele mai bune exemple de AI în logistică este pentru depozite automatizate. Acestea combină două sisteme fundamentale: automatizarea depozitelor și software-ul de management al depozitelor. Împreună, asigură logistica care integrează mișcările de transport și depozitare, precum și managementul operațional. Această partajare a muncii generează modele în timp care sunt analizate continuu. Astfel, AI ajută la optimizarea resurselor și la corectarea mișcărilor în cazul variațiilor fluxurilor.
- Selectarea rutelor de transport și a celor mai eficiente deplasări. AI simplifică foarte mult coordonarea transportului logistic. Pe de o parte, WMS păstrează o radiografie digitală a facilităților companiei și înregistrează toate mișcările intralogistice care au loc. AI prelucrează aceste date și organizează mișcările, inclusiv pe cele ale vehiculelor cu conducere autonomă care reacționează la împrejurimile lor și își ajustează traseul după cum este necesar, precum și pe cele ale operatorilor asistați de echipamente de manipulare. Pe de altă parte, AI gestionează și flotele de transport de mărfuri, interpretând informațiile de trafic actualizate și încorporându-le în sistemele de la fața locului. Folosind aceste date, software-ul trasează cele mai potrivite rute pentru livrarea diferitelor comenzi; de asemenea, ajustează itinerariile în timp real dacă apar incidente.
- Control mai strict asupra datelor lanțului de aprovizionare. Automatizarea proceselor lanțului de aprovizionare – îmbunătățită de AI – deschide ușa către gestionarea stocurilor în timp real, emiterea instantanee a comenzilor de aprovizionare și monitorizarea corectă a comenzilor, printre alte acțiuni. De asemenea, integrarea datelor și sistemele îmbunătățite de trasabilitate înseamnă că întreprinderile pot satisface nevoia de cunoaștere a utilizatorilor. De exemplu, întrebarea specifică „Unde este comanda mea?” despre un pachet achiziționat prin intermediul unui comerciant cu amănuntul de comerț electronic poate fi rezolvată rapid și eficient prin implementarea chatbot-urilor AI.
Cu AI, companiile pot face inventarul în timp real, pot emite comenzi de aprovizionare instantaneu și pot monitoriza cu precizie comenzile
Cum implementează Mecalux AI?
Mecalux Software Solutions lucrează în mai multe domenii de aplicare pentru a le adăuga valoare cu Easy WMS, sistemul de management al depozitului care administrează aproximativ 1.200 de unități în întreaga lume. Acestea sunt câteva dintre domeniile în care activează:
Picking îmbunătățit în depozitele de comerț electronic
Una dintre provocările unei facilități de comerț electronic constă în gestionarea numărului mare de comenzi de ieșire. Prin urmare, atunci când vine vorba de alegerea SKU-urilor care compun fiecare comandă, este extrem de importantă optimizarea rutelor operatorilor.
Aplicarea AI permite sistemului să dea fiecărui operator instrucțiuni pentru fiecare comandă particulară. Sistemul poate face acest lucru prin învățarea bazată pe istoric. Acest lucru obține eficiența maximă, în special în depozitele cu operațiuni intense de picking, precum facilitățile de comerț electronic.
Sistem predictiv pentru optimizarea ridicării comenzilor
AI aplicată la Easy WMS poate fi utilă pentru prognoza timpului necesar pregătirii comenzilor noi, pe baza analizei datelor din istoric. Obiectivul principal al sistemului predictiv este să estimați cu mult timp timpul alocat picking-ului după tipul comenzilor care intră în sistem și articolele care compun fiecare dintre ele.
În plus, sistemul de execuție a depozitului (WES), ca parte a Easy WMS, este capabil să decidă când și cum sunt eliberate operatorilor comenzile de picking, asigurând astfel fluxuri de lucru continue (streaming de comenzi).
Verificarea etichetării și a trasabilității
Împreună cu sistemele de recunoaștere a imaginilor, AI poate ajuta la detectarea automată a numerelor de serie în procesele de ambalare. De exemplu, facilitează identificarea numerelor de serie referitoare la denumirea de origine a sticlelor de vin și a cutiilor asociate acestora.
Sistemul identifică articolele etichetate cu numerele de serie ale denumirii de origine care trebuie puse pe banda transportoare pentru a fi ambalate în cutii. De asemenea, recunoaște numerele de serie pe măsură ce se deplasează de-a lungul transportorului, ceea ce ajută la identificarea cutiei în care a fost plasată o anumită sticlă.
Utilizarea AI în recunoașterea imaginii îmbunătățește substanțial echipamentul hardware actual.
Interfețe conversaționale cu utilizatorul
Mecalux va încorpora în curând un mecanism de consultare a tablourilor de bord și a rezultatelor KPI prin platforme precum e-mail, Skype și Telegram. Avantajul acestui sistem este că utilizatorii pot accesa instantaneu datele de productivitate ale depozitului de oriunde din lume cu o conexiune la internet, navigând prin tabloul de bord într-un mod agil.
Mecalux promovează AI
Se spune că AI face parte din activitatea de zi cu zi a Mecalux, iar logistica este un truism. La fel este și ideea că tehnologia este un aliat pentru îmbunătățirea în continuare a proceselor lanțului de aprovizionare. Din aceste motive, Mecalux a petrecut ani de zile dezvoltând proiecte de inovare tehnologică și aplicând rezultatele acestora pentru a îmbunătăți managementul depozitului. Scopul său final este de a spori eficiența și profitabilitatea clienților săi.