Milan Kmec: Vývoj a využitie umelej inteligencie je kľúčovým aspektom dlhodobej udržateľnosti a konkurencieschopnosti
„Umelá inteligencia má stále čoraz viac využitia v sektore logistiky a preto sa zameriavame aj my v spoločnosti na aplikovanie týchto technológií do každodenných operácií,“ hovorí v rozhovore Milan Kmec, continuous improvement advisor v DHL Supply Chain Slovensko, podľa ktorého aj na umožnenie efektívneho plánovania trás pomocou AI musia podniky zohľadniť širokú škálu faktorov.
Čo prinesie budúcnosť pre logistiku čoraz častejšie využívanie AI?
Počas toho, ako sa celosvetovo nielen logistické spoločnosti budú čoraz viac digitalizovať, firmy budú môcť zhromažďovať väčšie a väčšie množstvo údajov o svojich zákazníkoch, dodávateľskom reťazci, dodávkach, vozovom parku, vodičoch a ďalších. Aj keď už firmy v súčasnosti zhromažďujú takéto údaje, ich využitie je nedostatočné. S využitím potenciálu AI môžu spoločnosti odomknúť pokročilé plánovanie trás, ktoré optimalizuje niekoľko faktorov reálneho sveta spôsobom, ktorý je pre tradičné plánovanie trás náročný alebo nemožný.
Aká je situácia u vás v spoločnosti?
V DHL sa neustále snažíme o maximalizáciu využitia dát. Systémy poháňané AI nám umožňujú dosahovať lepšiu spokojnosť a skúsenosť zákazníkov, lepšiu správu vozového parku a celkovo lepšie obchodné marže v našom podnikaní.
Tradičné faktory plánovania trás v doprave môžu zvyčajne zahŕňať len niekoľko faktorov, ktoré sú stále veľmi naivnými faktormi založenými na pravidlách. Tradičné spôsoby sa však nedajú nahradiť cez noc. Celý proces adaptácie na novú technológiu si vyžaduje čas, zručnosti a trpezlivosť.
Na čo všetko treba dbať pri využívaní AI v oblasti plánovania trás?
Na umožnenie efektívneho plánovania trás pomocou AI musia podniky zohľadniť širokú škálu faktorov. Faktory zahŕňajú typ položky, ktorý má byť doručený, preferencie zákazníkov, dopravné vzorce, miestne cestné predpisy a meniace sa správanie pri určovaní trasy, ako aj subjektívne faktory, ako sú miestne znalosti doručovacieho personálu a iné preferencie.
Na základe prediktívnych analýz dokážu systémy poháňané AI optimalizovať faktory reálneho sveta pre plánovanie trasy, čo vedie k nižším nákladom na dodávky, rýchlejším dodacím časom, zníženiu nákladov na dopravu a lepšiemu využitiu aktív.
Prediktívna analytika využíva údaje, štatistické algoritmy a strojové učenie na identifikáciu pravdepodobnosti budúcich výsledkov na základe historických údajov.
Čo prinesie budúcnosť?
Som presvedčený o tom, že v budúcnosti pomôžu systémy založené na AI odhaliť skutočnú potenciálnu silu podnikových údajov. Tým sa dosiahne: lepšia spokojnosť a skúsenosť zákazníkov, zlepšená správa vozového parku, rýchlejšie dodávky, nižšie bezpečnostné incidenty a lepšie celkové obchodné marže. Umelá inteligencia dokáže vytvoriť a zabezpečiť obojstranne výhodný scenár pre všetky zainteresované strany v danom ekosystéme, ale vyžaduje si to investície, vysoké úsilie a trpezlivosť na vybudovanie a zabezpečenie systému udržateľnosti.
Čo sú základom pre využívanie umelej inteligencie?
Hoci vieme, že AI je pre budúcnosť logistického odvetvia nevyhnutne dôležitou esenciou, pred samotným budovaním systému sú základom dáta. Dátové inžinierstvo je aspekt vedy o údajoch, ktorý sa zameriava na praktické aplikácie zberu a analýzy údajov. Pre podniky nie len v logistickom priemysle je dôležité si zodpovedať na otázky, ako pracujú so zbieranými dátami. Sú dáta, ktoré zbieram efektívne uložené, organizované a ľahko dostupné ?
Čo sú aktuálne trendy čo sa týka využívania AI v reverznej, ale aj v klasickej logistike?
Umelá inteligencia nie je zďaleka novou technológiou, ale jej rozšírenie a začiatok intenzívneho používania je stále v začiatkoch a v dobe objavovania potenciálov. Napriek tomu sa aj naša spoločnosť veľmi intenzívne podieľa na projektoch, ktoré naznačujú že AI sa v skladovej a transportnej logistike stáva realitou oveľa skôr, akoby ju veľa ľudí očakávalo.
Ukazuje sa, že distribučné centrá sú jedným z cieľovo bohatých prostredí na používanie AI s potenciálom priniesť značné prevádzkové zisky.
Distribučné centrá sú kontrolovaným prostredím na zhromažďovanie a agregáciu historických údajov a údajov v reálnom čase – a údaje sú kľúčom k efektívnej AI. Naproti tomu iné problémy s optimalizáciou dodávateľského reťazca často vyžadujú údaje, ktoré sa nachádzajú v rôznych systémoch, z ktorých niektoré môžu byť kontrolované inými subjektmi alebo nemusia byť dostupné v reálnom čase.
Ako to vyzerá s využitím AI v skladoch?
AI je prirodzenou súčasťou mnohých základných otázok správy skladu, ktoré dnes väčšina operátorov rieši pomocou tabuliek, zdedených osvedčených postupov alebo rozhodovania na základe pravidiel. Napríklad je to stále iba menšina DC ktorá má dnes nainštalované systémy na umiestňovanie produktov, plánovanie pracovnej sily a ďalšie základné funkcie skladu. Dôvod je vo väčšine prípadov jednoduchý, predchádzajúce expertné systémy na riešenie týchto optimalizačných výziev sú náročné na inžinierstvo a nákladné na inštaláciu a údržbu.
Riešenia založené na AI a strojovom učení môžu niektoré z týchto nedostatkov odstrániť. Výsledkom je, že AI má potenciál urobiť pokročilú optimalizáciu praktickou pre menšie prevádzky a flexibilnejšou a nákladovo efektívnejšou pre väčšie organizácie.
Priblížili by ste využitie AI u vás?
Aplikovanie AI môže prebiehať v rôznych formách. V DHL tvorí základ precízne dátové inžinierstvo a správa veľkých dát (Big Data). Paralelne sú to investície do rôznych oblastí AI ako je automatizácia, robotika alebo RPA. Pomocou AI dokážeme napríklad realizovať inventarizačný proces bez obsluhy prostredníctvom dronov.
Kombináciou AI a RPA dokážeme výrazne zvyšovať produktivitu a presnosť niektorých procesov. Jednoducho automatizovať opakujúce sa úlohy, ktoré súvisia so spracovaním dát. Takáto technológia nám pomáha efektívne presúvať ľudské zdroje a zameriavať ich na činnosti s vyššou pridanou hodnotou. Implementácia kolaboratívnych robotov, AGV a MiR zariadení nám pomáha radikálne optimalizovať procesy a tým zvyšovať efektivitu procesov.
A budúcnosť z vášho uhľa pohľadu?
Vývoj a implementácia nových technológií je kľúčovým aspektom a najlepšou stratégiou na dlhodobú udržateľnosť a konkurencieschopnosť v oblasti dodávateľského reťazca. Ako som spomenul vyššie, AI má stále čoraz viac využitia v sektore logistiky a preto sa zameriavame na aplikovanie týchto technológií do každodenných operácií.
AI nám pomáha zjednodušiť a urýchliť rôzne typy nevyhnutných procesov. Automatizáciou týchto rutinných úloh, ktoré by inak zabrali veľa času, zvyšujeme efektivitu a presnosť a zároveň eliminujeme pravdepodobnosť ľudskej chyby. Dosahujeme tak znižovanie nákladov a zvýšenie spokojnosti našich zákazníkov.
Rozhovor pripravil Tomáš Szmrecsányi, šéfredaktor časopisu Systémy Logistiky
