top of page
  • Zdjęcie autoraMichał Samojlik

AI w systemach WMS. 6 inspirujących przykładów i trzy wyzwania




Trudno dziś wyobrazić sobie świat logistyki bez nowoczesnych narzędzi do pracy takich jak systemy zarządzania magazynem (WMS). Jednak wraz z rozwojem sztucznej inteligencji pojawiają się nowe możliwości, z których wiele firm już zaczęło korzystać. Oto kilka najważniejszych.


1) Precyzja w określaniu stanów magazynowych


Sztuczna inteligencja w aplikacji do zarządzania magazynem oznacza nową erę precyzji w monitorowaniu stanów magazynowych. Dzięki zaawansowanym algorytmom możliwe jest dokładne ich określenie w czasie rzeczywistym, co pozwala optymalnie planować zatowarowanie i redukuje błędy w prognozowaniu zaopatrzenia. Pozwala to uniknąć sytuacji braku lub nadmiaru towaru w magazynie i lepiej wykorzystywać przestrzeń magazynową. 


Widzenie komputerowe jest kolejną technologią bazującą na AI, która przyczynia się do większej dokładności pomiaru. Wykorzystuje ona kamery i sztuczną inteligencję do wizualnej inspekcji przedmiotów – jest w stanie na przykład skanować kody kreskowe i kody QR z produktów, a nawet rozpoznawać produkty po wyglądzie. W ten sposób AI fizycznie "widzi", gdzie czego brakuje w magazynie i co wymaga uzupełnienia. Co ważne, robi to w czasie rzeczywistym i bez ingerencji człowieka, co może odciążyć personel. 


2) Łatwiejsza realizacja zamówień


Włączenie mechanizmów AI w systemy WMS może znacznie uprościć procesy składania i realizacji zamówień – szczególnie, jeśli dodatkowo wykorzystuje się roboty. Już teraz w niektórych magazynach sterowane przez sztuczną inteligencję automaty wykonują różne zadania, takie jak kompletowanie, pakowanie i transportowanie towarów – i mogą to robić na okrągło, przez całą dobę.


Przykładem może być firma GXO Logistics, która wprowadziła do swoich magazynów zasilane sztuczną inteligencją roboty jako program pilotażowy we współpracy z Dexterity Robotics. Maszyny nie ustępują zręcznością ludziom. Mogą z łatwością wykonywać zadania takie jak rozładunek palet, etykietowanie i ponowne pakowanie paczek. Zaprojektowano je tak, aby dostosowywały się i uczyły w czasie rzeczywistym bez konieczności instrukcji lub konfiguracji manualnej.


Dodatkowo, AI włączona w system WMS usprawnia proces po stronie klienta, który może na bieżąco śledzić swoje zamówienie i otrzymywać automatyczne aktualizacje statusu zamówienia.



3. Inteligentna infrastruktura magazynu


Dzięki implementacji algorytmów AI w systemach WMS magazyny przekształcają się w inteligentne przestrzenie, które same sobą zarządzają. Sztuczna inteligencja może analizować np. dane dotyczące wymiarów produktów, zmian w popycie i tempie obrotu, a także rekomendować optymalne sposoby składowania i przechowywania rzeczy. W ten sposób można osiągnąć maksymalną efektywność przechowywania, a także przyspieszyć proces wydawania czy odbierania paczek.


Jednym z przykładów takiego podejścia jest firma Werner Electric. Wprowadziła ona inteligentny system inwentaryzacji zasilany przez AI i technologię tzw. cyfrowego bliźniaka (ang. digital twin). Według danych podanych przez WE, po wdrożeniu systemu liczba pobrań artykułów z magazynu wzrosła o 30%. w. Dodatkowo, AI dokonała analizy tras, które przebywają pracownicy magazynu zabierając z niego paczki, zoptymalizowała je i zredukowała czas tej czynności o 39%.


4. Bezproblemowa integracja z IoT


Dzisiaj systemy WMS łatwo integrują się także z urządzeniami Internetu rzeczy (IoT) obecnymi w samym magazynie, takimi jak inteligentne sensory i etykiety RFID. Oznacza to przesyłanie danych z tych urządzeń do systemu w czasie rzeczywistym – dzięki czemu można na bieżąco śledzić efektywność operacji w magazynie. W ten sposób urządzenia nie tylko komunikują się między sobą, ale także wysyłają dane do centralnego systemu, co pozwala na łatwiejsze nimi zarządzanie i przewidywanie przyszłych potrzeb w magazynie. 


5. Zwiększanie zaangażowania pracowników


AI w systemach WMS oznacza także, że szkolenie i onboarding nowych pracowników przebiega sprawniej i szybciej. Dzięki rozwiązaniom takim jak np. asystenci AI czy wirtualna i rozszerzona rzeczywistość ludzie uczą się szybciej i mogą w bezpieczny sposób przetestować różne scenariusze. Szkolenia z nowych narzędzi do pracy, które wykorzystują AR i VR sprawiają także, że sama nauka jest bardziej wciągająca i interaktywna.


W tym obszarze przyszłość wygląda jeszcze bardziej obiecująco, bo możliwości wykorzystania AI w szkoleniach będą się mocno rozwijać. AI pozwoli na zastosowanie np. mechanizmów reagujących na głos. Pracownicy korzystający z systemu WMS będą mogli więc wydawać komendy głosowe, pytać wirtualnych asystentów o rozmaite zagadnienia i szybko dostawać odpowiedzi. 


6. Zrównoważony rozwój i efektywność energetyczna


AI może również odegrać rolę w rozwoju inicjatyw zrównoważonego rozwoju w magazynach.

Systemy oparte na AI monitorują i regulują zużycie energii w czasie rzeczywistym, co przyczynia się do zmniejszenia kosztów.ności. Przykładowo, inteligentne systemy oświetleniowe wykorzystują AI do dostosowania światła w oparciu o czynniki takie jak pora dnia i stopień zajętości powierzchni magazynu. W ten sposób można ograniczyć niepotrzebne zużycie energii i np. wyłączyć część świateł, a co za tym idzie uzyskać znaczące oszczędności.


Wyzwania dla AI w WMS


Wdrożenie technologii AI w systemach WMS wiąże się z kilkoma wyzwaniami. Najważniejsze z nich to gotowość pracowników i kadry zarządzającej do implementacji nowej technologii. Ludzie mogą czuć opór wobec zmian i obawiać się nowych zadań. Czasami automatyzacja sprawia, że praca rąk ludzkich nie jest już potrzebna na konkretnym stanowisku, dlatego konieczne może być wdrożenie programów pomagających pracownikom przekwalifikować się lub zdobyć nowe umiejętności.


Kolejnym wyzwaniem mogą być koszty wdrożenia AI oraz problemy z integracją nowej technologii z istniejącymi już systemami.


Jeszcze innym aspektem jest UX/UI design aplikacji WMS. Wiele systemów wprawdzie spełnia swoje role, ale nie są one przyjazne i intuicyjne dla użytkownika. Interfejsy bywają przestarzałe i skomplikowane, co sprawia, że trudno wbudować w nie jeszcze dodatkowe funkcje AI. Ważne jest zatem, by brać pod uwagę całość doświadczenia użytkownika z systemem i wspierać pracowników w nauce kontaktu z algorytmami.


Nasze doświadczenie pokazuje, że często nie można zostawić użytkowników samych sobie z inteligentnym interfejsem – konieczne jest szkolenie i pokazanie im, jakie możliwości oferuje AI w aplikacjach wewnętrznych.


Czy użytkownicy są gotowi na AI w narzędziach do pracy?


Jak pokazują badania, większość użytkowników nie ma pełnego zaufania do AI, a część czuje się mocno niekomfortowo z aplikacjami wspieranymi przez sztuczną inteligencję. Problem wynika z tego, że nie zawsze wiemy, jaki proces stoi za decyzją albo rekomendacją AI. Widzimy rezultaty, ale nie sposób, w jaki algorytm doszedł do konkretnego wniosku, co utrudnia zaufanie mechanizmom sztucznej inteligencji. Dlatego potrzebujemy nie tylko edukacji na temat nowych technologii, ale też uwzględniania perspektywy użytkownika przy wdrażaniu rozwiązań opartych na AI w narzędziach wspomagających pracę. Wzrostowa linia trendu wskazuje wyraźnie– na pierwszym miejscu słuchanie użytkownika, a dopiero potem wdrażania AI do aplikacji.


댓글


bottom of page