Штучний інтелект у складській логістиці та його застосування

Сучасні склади - це ключовий елемент у ланцюгах постачання, які забезпечують безпечне зберігання, точний облік і своєчасну відправку товарів. Обсяг глобальної торгівлі у 2024 році досяг рекордних $33 трлн, показавши зростання на 3,7% ($1,2 трлн) порівняно з попереднім роком, а зростання складності логістики стимулює впровадження інноваційних технологій. З розвитком електронної комерції зростають вимоги до швидкості доставки та підтримки достатніх запасів у магазинах, що змушує компанії оптимізувати свої склади й дистрибуційні центри. У цій боротьбі за ефективність все частіше застосовують штучний інтелект, який допомагає підвищити точність, швидкість та знизити витрати.

Що таке штучний інтелект (ШІ)?

ШІ - це здатність машин виконувати завдання, які традиційно потребували людського інтелекту: планувати, аналізувати, комунікувати та навчатися. На відміну від традиційних комп’ютерних програм, що працюють за наперед визначеними правилами, системи штучного інтелекту здатні самостійно навчатися та вдосконалюватися з часом.

За прогнозами, світовий ринок штучного інтелекту у логістиці зросте з $11,4 мільярда у 2024 році до $42,9 мільярда до 2030 року. Це свідчить про масштабну диджиталізацію складських процесів і велику зацікавленість бізнесу в інноваційних технологіях. Дослідження аналітичної компанії Gartner показують, що топові компанії інвестують у ШІ та машинне навчання (ML) удвічі більше. Вони не просто оптимізують витрати, а підвищують продуктивність, використовуючи ШІ для ефективнішого управління наявними ресурсами.

Розглянемо декілька прикладів провідних гравців ринку

• UPS – використовує штучний інтелект для оптимізації логістики, зокрема побудови найефективніших маршрутів доставки з урахуванням трафіку, погодних умов і завантаження складів. Завдяки цьому знижуються витрати на паливо та скорочується час виконання замовлень. Такі технології дають змогу забезпечити доставку «від дверей до дверей» з мінімальними затримками.
• Amazon Robotics – використовує роботів для оптимізації процесів комплектування та пакування, що підвищило швидкість і точність обробки замовлень.
• Ocado Smart Platform – британський онлайн-ретейлер впровадив ШІ для управління запасами, прогнозування попиту та автоматизації складу.
• DHL – застосовує машинне навчання для прогнозного техобслуговування, що зменшило кількість поломок та підвищило ефективність. Скоротив пробіг техніки на 40%, автоматизувавши процеси і оптимізувавши маршрути.
• Siemens (Сінгапур) – автоматизований склад з підтримкою ШІ забезпечує ефективне управління простором, запасами та обробкою замовлень.
• Zara – демонструє приклад точністі і прозорості запасів у реальному часі, досягла зменшення помилок до 0,1% завдяки автоматичному оновленню даних.
• Walmart – на основі ШІ стежить за наявністю товарів на полицях, допомагаючи уникати ситуацій з відсутніми товарами. Так завдяки штучному інтелекту впроваджували інтелектуальне прогнозування попиту, прикладом є, збільшивши запаси попкорну за 48 годин до початку спортивних подій.
• Lucas Systems – за допомогою штучного інтелекту динамічно визначає оптимальні місця для зберігання товарів, що сприяє швидшому збору замовлень. Крім того, ШІ дозволяє компаніям точно прогнозувати попит, аналізуючи сезонні коливання, тенденції продажів та поведінку постачальників. Це допомагає уникнути як надлишків, так і дефіциту товарів, знижуючи витрати та підвищуючи якість обслуговування клієнтів.

Компанії, які першими впровадили ШІ, знизили логістичні витрати на 15%, збільшили рівень запасів на 35%, а також підвищили якість обслуговування клієнтів на 65%.

Що таке AI-склад?

AI-склад - це система управління запасами, яка використовує штучний інтелект і машинне навчання для виконання операційних задач з мінімальним втручанням людини. Він поєднує автоматизовану роботу роботів, систем сортування, а також дає розумні рекомендації співробітникам, наприклад, як оптимально розмістити товари або коли робити поповнення запасів.

Основні переваги та сфери застосування ШІ у складській логістиці

Впровадження ШІ у складські процеси дає цілий ряд вигод, що роблять роботу складу більш динамічною та гнучкою. Такі як:

• Управління запасами та прогнозування. ШІ аналізує історичні дані, вивчає сезонні тренди та попит, допомагаючи утримувати оптимальні запаси, уникати перевищення або дефіциту товарів. Це дозволяє своєчасно реагувати на зміни та оптимізувати закупівлі щоб уникнути надлишків або нестач.
• Оптимізація зберігання та комплектування замовлень. Враховуючи частоту замовлень, пріоритетність і характеристики продукції, система аналізує, де краще зберігати товари, щоб скоротити час комплектування замовлень. ШІ допомагає покращити використання складського простору, рекомендує розташування товарів поруч, які часто замовляються разом.
• Моніторинг у реальному часі, підвищення точності замовлень. Технології, такі як RFID, комп’ютерний зір і IoT, забезпечують повну прозорість процесів, дозволяючи контролювати місцезнаходження товарів, виявляти дефекти продукції швидше і точніше, ніж людина, особливо при великих обсягах. Використання систем комп’ютерного зору допомагає розпізнавати помилки, такі як неправильна упаковка або маркування, а також своєчасно виявляти ризик затримок.
• Прогнозування технічного стану обладнання. Аналізуючи сенсорні дані, ШІ відстежує стан техніки у режимі реального часу, прогнозує поломки та потребу у ремонті або планування профілактичного обслуговування. Це мінімізує простої, знижує витрати на обслуговування і підтримує обладнання в оптимальному стані.
• Покращення безпеки та ергономіки. ШІ допомагає мінімізувати ризики для працівників, оптимізуючи маршрути руху роботів та розміщення важких вантажів.
• Логістика. Алгоритми ШІ оптимізують маршрути збору замовлень, враховуючи характеристики товарів і пріоритетність. Оптимізація транспорту, підвищує точність обробки з урахуванням погоди, трафіку та геолокації маршрутів, що знижує витрати і час доставки.
• Підтримка мультимодального транспорту. Сучасна логістика часто включає різні види транспорту: автомобільний, залізничний, морський, авіаційний. ШІ допомагає координувати ці ланки, зменшуючи час доставки та витрати, і водночас підвищуючи надійність постачань.
• Роботизація та автоматизація. Використання автономних мобільних роботів і роботів для сортування та пакування значно підвищує продуктивність і безпеку на складі, а також мінімізують помилки зменшуючи залежність від ручної праці.
• Покращення безпеки. Відеоспостереження з ШІ відслідковує небезпечні ситуації, такі наприклад як: розливи, перетин «зон безпеки», аналіз поведінки персоналу, відсутність захисного одягу, неправильне використання захисного обладнання чи неправильну техніку піднімання вантажів, а також контроль за рухом навантажувачів, що сприяє швидкому реагуванню і дотриманню стандартів безпеки.
• Інтелектуальні чат-боти. Впровадження чат-ботів на базі ШІ змінює підхід до обслуговування клієнтів. Вони можуть у режимі 24/7 відповідати на запити, інформувати про статус замовлень, організовувати доставку.
• ШІ-асистенти: як-от ChatGPT, змінюють взаємодію з інформаційними системами. Вони спрощують доступ до даних, автоматизують звіти, створюють контент, аналізують дані постачальників, створюють інструкції та навчальні матеріали для працівників, відповідають на запити та допомагають у комунікації з постачальниками й клієнтами.
• Підтримка екологічних ініціатив. Знижує відходи за рахунок оптимізації пакування і планування маршрутів доставки, сприяючи зменшенню викидів CO₂.
• Розумне управління енергоспоживанням. ШІ регулює освітлення, опалення та охолодження відповідно до реального навантаження.

AI-склади стають частиною інтегрованих екосистем, де штучний інтелект об'єднує дані з WMS, ERP, IoT та інших систем. З’являються цифрові двійники складів для моделювання сценаріїв і прийняття оптимальних рішень.

Розглянемо ШІ технології які використовуються у складах

• Робототехніка. Роботи виконують рутинні задачі: підбір, пакування та переміщення товарів. Вони працюють безперервно, знижують кількість помилок і підвищують продуктивність. Так наприклад: автономні мобільні роботи (AMR), рухаються ефективніше та безпечніше, підбирають товари, оптимізуючи шляхи з урахуванням реального часу.
• Комп’ютерний зір. Дозволяє ідентифікувати товари, сканувати штрих-коди, контролювати точність операцій. Сенсори відстежують товари, палети і дії співробітників у режимі реального часу.
• Обробка природної мови (NLP). Автоматизує роботу з документами, комунікацію з клієнтами. Системи голосового управління (voice picking) дозволяють працівникам отримувати завдання без використання рук - за допомогою голосових команд, що підвищує швидкість та зручність виконання операцій.
• Інтернет речей (IoT). Датчики та RFID-мітки забезпечують безперервне відстеження переміщень товарів, контролюють стан складу та сприяють точнішому управлінню активами.
• Машинне навчання (ML). Алгоритми ML аналізують історичні дані для прогнозування попиту, оптимізації рівня запасів і підтримки ефективного прийняття рішень. Це допомагає уникати як нестачі товару, так і його надлишку.
• Нейронні мережі для прогнозування. Аналізують сезонність, поведінку клієнтів і тенденції для точного планування.
• Платформа DIDO (Data In, Design Out) - демонструє інтеграцію машинного навчання, цифрових двійників та доповненої реальності, дозволяє створювати високоефективні складські простори.

Виклики та перспективи впровадження

Переваги ШІ у складській логістиці значно переважають труднощі, дозволяючи підвищити рівень обслуговування клієнтів і отримати конкурентну перевагу на ринку. Штучний інтелект відкриває нові горизонти для складської логістики, роблячи процеси розумнішими, швидшими та безпечнішими. Це не майбутнє - це вже сьогоднішня реальність для провідних компаній світу.

Як впроваджувати ШІ у складське управління?

Для ефективного впровадження ШІ варто:

1. Розробити стратегію. Вивчіть існуючі процеси, визначте слабкі місця і сформулюйте чітко цілі, а саме які задачі має розв’язати ШІ: покращення управління запасами, автоматизація виконання замовлень, безпека тощо.
2. Обрати правильні рішення. Знайти технології, що найбільше відповідають бізнес-потребам.
3. Підготуйте дані. ШІ потребує якісних і структурованих даних, тому інтегруйте існуючі системи.
4. Почніть з пілоту. Підберіть технології та постачальників відповідно до ваших потреб. Проведіть пілотні проєкти для перевірки ефективності. Тестуйте ШІ у контрольованому середовищі, щоб адаптувати систему.
5. Навчити персонал. Адаптувати співробітників через тренінги та поступове введення технологій, створіть інструкції, заохочуйте безперервне навчання.
6. Оцінювати результати. Регулярно оновлюйте алгоритми на основі нових даних, проводьте аудит рішень і коригуйте їх згідно з динамікою ринку.

Варто зазначити, що ШІ не замінює людей, а змінює їхні ролі, звільняючи від рутинної роботи і даючи можливість розвиватися в технічних і аналітичних сферах.

Висновок

Штучний інтелект уже не просто тренд - це інструмент, який визначає конкурентоспроможність у сфері логістики. Його впровадження в складські процеси дозволяє компаніям підвищити продуктивність, зменшити витрати, підвищити безпеку та забезпечити гнучкість у відповідь на ринкові зміни. Проте технології не повинні повністю замінювати людський контроль. Навпаки, найефективніші склади - це ті, де поєднуються ШІ-рішення зі стандартами безпеки, регулярними перевірками й підготовкою персоналу. Технології - лише інструмент, головне - люди.