Ale najpierw kilka ogólnych informacji w zakresie „branża TSL a AI”. Sztuczna inteligencja w logistyce wykorzystuje zaawansowane technologie i algorytmy do optymalizacji procesów. Operacje takie jak zarządzanie łańcuchem dostaw, analiza danych, planowanie trasy przewozu czy wykorzystanie przestrzeni magazynowych generują ogromną liczbę danych. Tradycyjna obróbka tych danych jest żmudna, czaso- i kosztochłonna. W kwestii „analiza danych” człowiek nie ma szans z algorytmami AI.
W sekwencji towar-przechowywanie-środek transportu-załadunek-trasa-monitoring-dostawa, sztuczna inteligencja przeanalizuje i zoptymalizuje poszczególne procesy optymalnie i korzystnie ekonomicznie. Już dziś coraz trudniej sobie wyobrazić sektor TSL bez wsparcia AI a jej rola będzie najpewniej rosła.
A teraz przywołany na wstępie przykład z portalu AI4MSP:
Problemem, który został rozwiązany przy użyciu sztucznej inteligencji we wdrożeniu systemu WMS Pinquark w magazynie H2 Dystrybucja, jest optymalizacja procesów związanych z przygotowywaniem zamówień. Przed implementacją systemu, firma miała trudności z maksymalnym wykorzystaniem przestrzeni magazynowej, redukcją ilości niewykorzystanych miejsc składowania oraz optymalizacją czasu potrzebnego na lokowanie produktów na magazynie. Ponadto, organizacja pracy w firmie nie była wystarczająco efektywna, a pracownicy musieli ustalać trasy kompletacji zamówień z wyprzedzeniem, co generowało puste przebiegi i trudności w rozwiązaniu problemu wędrującego komiwojażera (Traveling Salesman Problem, TSP).
Dzięki zaawansowanym algorytmom i sztucznej inteligencji, system WMS Pinquark analizuje stale zbierane i aktualizowane dane, oblicza optymalne trasy kompletacji zamówień i proponuje je w czasie rzeczywistym. Algorytmy uwzględniają wiele zmiennych, takich jak aktualne położenie magazyniera, miejsce kompletacji oraz lokalizacje, w których przechowywane są poszczególne towary. Dzięki temu pracownicy nie muszą już wcześniej planować tras, a system minimalizuje liczbę pustych przebiegów magazynierów i operatorów wózków widłowych. Dodatkowo, rozwiązuje również problem wędrującego komiwojażera, co przyczynia się do bardziej efektywnego procesu przygotowywania zamówień.
W rezultacie wdrożenie sztucznej inteligencji w magazynie H2 Dystrybucja pozwoliło na maksymalne wykorzystanie przestrzeni magazynowej, redukcję niewykorzystanych miejsc składowania, optymalizację czasu potrzebnego na lokowanie towarów oraz zwiększenie ogólnej efektywności procesów związanych z przygotowywaniem zamówień.
(www.ai4msp.pl/ai-use-case/wdrozenie-systemu-wms-pinquark-wraz-z-ai-w-magazynie-h2-dystrybucja/)
źródło: informacja własna na podstawie gov.pl/web/ai oraz ai4msp.pl