Mesterséges intelligencia a logisztikában? – nem érdemes halogatni!

Annak ellenére, hogy a mesterséges intelligencia egyes fajtái már több mint 50 éve léteznek, csak az elmúlt években hoztak jelentős áttörést, gondoljunk csak az adat-feldolgozás területére vagy az új algoritmusok megjelenésére. Az amerikai OpenAI 2022 végén mutatta be a ChatGPT-t, melynek hatására azóta az internetes sajtó állandó MI-lázban ég. Azonban a mesterséges intelligencia algoritmusait tartalmazó szoftverek és az ezekhez tartozó hardverek beszerzése nem olyan gyors, mint ahogy azt gondolnánk: egy felmérés szerint a megkérdezett hazai vállalatok csupán 15%-ának van tapasztalata MI-alapú technológiával.

Mit jelent a mesterséges intelligencia fejlődése a logisztikában?

A logisztikának jelenleg számos problémára kell választ találnia, ilyenek a kereslet-kínálati sokkok, a munkaerőhiány vagy a csökkenő jövedelmezőség. Ebben a gazdasági környezetben a vállalatoknak fontos a versenyképességük növelése, melynek az egyik elengedhetetlen lépése a digitális fejlesztés. A mesterséges intelligencia és más, automatizálást lehetővé tevő technológiák fejlődésével számos lehetőség nyílik a folyamatok optimalizálására és a költségek csökkentésére.

Az MI öntanuló algoritmusai például hatalmas adatbázisok elemzésével az ügyfelek viselkedésében olyan mintákat találnak, melyek alapján előrejelzések készíthetők. Az egyre nagyobb adatbázisok mellett a mesterséges intelligencia a social media platformokat is monitorozni tudja, és így még a legújabb trendek kialakulása előtt megjósolhatja, mely termék kereslete fog megugrani. A közösségi médiában megjelenő hatalmas adatmennyiséget már nem lehetséges folyamatos emberi nyomon követéssel és kiértékeléssel feldolgozni.

A mai számítási kapacitások azonban lehetővé teszik, hogy az MI a beérkező adatok alapján szinte valós időben készítsen előrejelzéseket. Ezek segítségével olyan döntések hozhatók egy adott területen adott időben tapasztalható kereslettel kapcsolatban, amelyekkel optimalizálni lehet a szállítási útvonalakat és módokat, a raktárkapacitásokat és a termék volumeneket; így jobban kezelhetők a piaci sokkok.

Egy másik fejlesztési lehetőség az intelligens raktár kiépítése, melynek többek között része az MI-alapú raktárkezelő rendszer, az MI-robotok, a vezető nélküli szállítórendszerek és a vizuális mesterséges intelligencia, ami tárgyak vonalkódok nélküli felismerésére, a termékek megszámlálására és megmérésére használható, valamint a sérült termékek gyors felismerésével csökkenti a visszaküldések számát. Egy ilyen rendszer nemcsak növeli a hatékonyságot és csökkenti a költségeket (pl. útidőcsökkentés, energiaköltség csökkentés, kapacitások kihasználása), de rendellenességeket is időben feltár.

A teljesen autonóm járművek használata a legtöbb országban még törvényileg korlátozva van, és a technológia teljesen biztonságos alkalmazásához még több évnyi fejlesztésre van szükség, de hosszú távon ezek a járművek jelenthetik a megoldást a sofőrhiányra. Ha már közlekedési eszközökről esett szó, meg kell említenünk a szállító drónokat is, melyeket az Amazon már 2016 óta használ. Általuk gyorsabb szállítási idő érhető el, valamint használatuk alacsonyabb szállítási költségeket eredményezhet azáltal, hogy a közlekedési dugókat elkerülve pontosabban és hatékonyabban navigálnak el úticéljukhoz.

Hogyan állnak a magyar vállalatok a digitális fejlesztésben?

A magyar KKV-k 59%-ának nincsen kidolgozott informatikai stratégiája, derül ki a Microsoft megbízásából a BellResearch által készített Hungarian ICT Report kutatásából (2022). A transpack.hu-nak adott interjút az egyik raktárlogisztikai megoldásokkal foglalkozó hazai cég ügyvezető igazgatója, melyből képet kapunk arról, hogy a hazai logisztikai vállalatok hogyan implementálják az MI és a robotika adta lehetőségeket.

Elmondása szerint az alapvető különbség a nyugati és a hazai cégek között a szemléletmódban van: itthon elutasítják a beruházások „hosszú” megtérülési idejét, míg nyugaton ez nem szokott probléma lenni, mivel eleve hosszú időre terveznek előre. Továbbá az is kiderül, hogy míg nyugaton egy cégen belül átfogó automatizálás jellemzi a logisztikai folyamatokat, addig itthon inkább csak egy-egy részfolyamat kerül automatizálásra.

Pozitív példákat itthon leginkább nyugati cégek magyarországi leányvállalatainál találunk. Ilyen például egy jelentős méretű hazai üdítőitalgyártó 2022-ben megvalósult 730 millió forintos beruházása, melynek keretében mesterséges intelligencia által vezérelt robotokat telepített dunaharaszti központi raktárába.

„A logisztikában érintett túraszedési folyamat egy része mostantól egy munkavállalóktól teljesen elzárt 1000 négyzetméteres területen valósul meg, ahol a gyártósorról érkező termékek összekészítését, raklapokra helyezését és fóliázását három önműködő robotkar, targoncák és a termékek mozgatásáért felelős kisebb járművek, úgynevezett sharkok végzik önállóan gondolkodva”

– ismertette a fejlesztést a cég ügyvezető igazgatója.

Összefoglalva: a fuvarozásban és raktározásban tapasztalható munkaerőhiányra és a csökkenő jövedelmezőségre egyaránt az egyik megoldás az automatizálás. Az MI-re, intelligens érzékelőkre és robotokra alapuló fejlesztések hatékonyabb tervezést, pontosabb munkavégzést és költségcsökkenést jelentenek egy vállalat számára. Tehát a logisztikai szereplőknek is érdemes minél előbb meghozni a döntést egy ilyen beruházás mellett.

A mesterséges intelligencia témájával kapcsolatban ajánljuk a Monitor egy másik cikkét, mely az MI globális gazdaságra gyakorolt hatásait, illetve annak történetét mutatja be.