S nasazováním AI do procesů skladové logistiky jde inovace ruku v ruce s pragmatismem. AI má potenciál významně optimalizovat provoz ve skladech, což pozorujeme na prvních skladech, které po pilotním projektu již nasazují vybrané funkce řízené AI do svých pro­ce­sů. Tyto změny otevírají cestu k novým možnostem ve skladových operacích a zároveň zlepšují celkovou kvalitu služeb pro zákazníky. Nyní je čas pro provozovatele skladů a distribučních center, aby se připravili na tyto přicházející změny a využili potenciál AI k maximali­za­ci výkonu a konkurenceschopnosti ve skladovém hospodářství.

Trend č. 1: prediktivní údržba ve skladových prostorách

Prediktivní údržba, dříve hlavně součást výrobního prostředí, se nyní stává důležitou i v logistice a skladování, zvláště ve fulfillmentových centrech. Prediktivní údržba využívá umělou inteligenci a strojové učení pro analýzu historických dat a identifikaci vzorců, které mohou signalizovat možné poruchy na automatizovaných manipulačních a přepravních zařízeních. Tato metodika umožňuje řešit potenciální problémy předtím, než způsobí odstávky na přepravních technologiích, čímž se zvyšuje nejenom dostupnost, ale také efektivita zařízení. Kromě předcházení poruchám může AI identifikovat i příznaky klesající produktivity, jako jsou neobvyklé vibrace nebo zvýšené opotřebení.

Praktické výhody prediktivní údržby v logistice zahrnují snížení pro­sto­jů, prodloužení životnosti zařízení a snížení nákladů na opravy a výměnu dílů. Efektivní a spolehlivá údržba také zvyšuje produktivitu skladu, a především bezpečnost pracovního prostředí pro zaměst­nan­ce. Přesné plánování údržby díky AI vede k optimalizaci nákladů a zdrojů. Pro logistické manažery a provozovatele skladů představuje lepší kontrolu nad přepravními a manipulačními zařízeními, snížení rizika náhlých poruch a optimalizaci celkové údržby, což je významný přínos pro udržitelnost v zásobovacím řetězci.

Trend č. 2: inteligentní optimalizace skladového prostoru

V oblasti logistiky dochází k neustálému pokroku díky implementaci nástrojů pro optimalizaci uspořádání skladu řízeným umělou inteligencí (AI), což umožňuje efektivnější využití skladových prostor. AI nástroje jsou využívány k analýze aktuálního využití skladového prostoru a k dynamické úpravě rozložení zásob, čímž maximalizují efektivitu prostoru a zkracují časy na vychystávání objednávek.

Tento přístup umožňuje dynamickou úpravu rozložení zásob na základě získaných dat, což zajišťuje efektivnější dostupnost zásob a manipulaci s nimi. Také automatizují plánování prostoru pomocí pokročilých algoritmů, přizpůsobují rozložení aktuálním potřebám a očekávané sezónní rotaci. Výhody těchto nástrojů jsou značné, zahrnují maximalizaci využití prostoru, zkrácení procesu vychystávání objednávek, flexibilitu a adaptabilitu k trhovým fluktuacím a zvýšení produktivity pracovníků.

Trend č. 3: pokročilá robotizace pro personalizované zpracování objednávek

Robotizace ve skladech pokračuje v zaměření na specifické a kom­plex­ní úkoly, jako je přizpůsobené balení a třídění zboží či materiálů dle specifikací jednotlivých objednávek. Tento vývoj značí posun od univerzálních automatizačních systémů k robotům, kteří jsou vyba­ve­ni algoritmy umělé inteligence umožňující jim flexibilně reagovat na rozličné typy úkolů. Tato technologie zahrnuje také pokročilé vizuální systémy pro rozpoznávání a manipulaci s různými typy zboží a velikostmi předmětů a integraci s AI a strojovým učením, což zařízením umožňuje neustálé učení a zlepšování fungování.

Robotizace nejenom zvyšuje efektivitu skladových procesů rychlej­ším a přesnějším vykonáváním úkolů, ale také přináší flexibilitu při zpracování různých typů objednávek a snižuje chybovost, což vede k lepší spokojenosti zákazníků. Kromě toho napomáhá udržitelnosti a optimalizaci využití skladového prostoru. Kromě vyšší výkonnosti přináší robotizace do skladů také větší flexibilitu a zvýšenou adaptaci na změny v poptávce a sortimentu vychystávaného zboží.

Trend č. 4: automatizace doplňování zásob

Na zvyšování dostupnosti zboží se podílí i implementace automatizovaných systémů pro řízení skladu (WMS), které využívají pokročilé prediktivní analytické nástroje. Tato funkcionalita umožňuje automaticky spouštět objednávky na doplnění zásob na základě analýzy nejžádanějších produktů a prediktivního vyhodnocení poptávky a minimalizuje tak riziko jak přebytečných, tak i nedostatečných zásob. WMS systémy autonomně vyhodnocují stav zásob a generují objednávky na základě prognózovaného obratu, což zajišťuje plynulý provoz bez nutnosti dalšího zásahu.

WMS systémy využívají historická data a algoritmy strojového učení k předpovědi očekávaných trendů poptávky a na základě těchto výsledků optimalizují skladové zásoby. To zahrnuje automatické objednávání zásob založené na analytických předpovědích a individuální adaptaci systému podle specifických potřeb skladu. Mezi hlavní výhody patří optimalizace skladových zásob, snížení nákladů na skladování, zlepšení spokojenosti zákazníků a snížení potřeby manuálního zásahu, což umožňuje pracovníkům zaměřit se na činnosti s vyšší přidanou hodnotou.

Trend č. 5: udržitelné provozní postupy ve skladech

V rámci globálního úsilí o snížení negativního dopadu obchodních aktivit na životní prostředí se klade důraz na zelenou logistiku a uhlíkovou neutralitu. Tento trend se projevuje i ve skladování, kde se implementují ekologické postupy, jako využívání solární energie, elektrické vysokozdvižné vozíky a udržitelné balení.

Udržitelné postupy přinášejí řadu praktických výhod: přispívají k výraznému snížení environmentálního dopadu skladových operací, snižují provozní náklady díky úsporám na energii a materiálech a zároveň redukují množství odpadů. Z hlediska obchodní strategie posilují značky firem v očích spotřebitelů a obchodních partnerů jako ekologicky uvědomělé a sociálně zodpovědné. Současně pomáhají firmám přizpůsobit se rostoucím regulacím v oblasti environmentální udržitelnosti. Adopce udržitelných postupů do skladovacích procesů i prostřednictvím digitálních technologií nabízí provozovatelům skladů nejen příležitost k modernizaci a pozitivnímu přispění k environmen­tál­ním změnám, ale také přináší dlouhodobé hospodářské a sociální výhody bez negativního vlivu na produktivitu a provozní rozpočty.

Trend č. 6: hyper-automatizované sklady

V kontextu moderního skladového řízení, zásob a objednávek získává hyper-automatizace klíčový význam díky nasazení umělé inteligence ve všech aspektech skladové logistiky a expedice. Integrace AI do různých skladových systémů, od řídících WMS systémů po automatizovaná vozidla a další přepravní, manipulační a balicí technologie, umožňuje komplexní řízení a optimalizaci skladových procesů. Díky sdílení a analýze dat napříč různými platformami a částmi skladových procesů pomáhá AI optimalizovat a automatizovat různé procesy, jako jsou kontrola zásob, expedice objednávek a plánování expedice. Tím se zvyšuje efektivita a snižuje se náchylnost k chybám a odstávkám.

Hlavní praktické výhody zahrnují zvýšení produktivity skladových operací díky snížení času stráveného manuálními procesy. AI rovněž vylepšuje řízení zásob, snižuje přebytečné zásoby a zlepšuje obratnost zboží. Další výhodou je zlepšení plánování a prognózování, což vede k lepšímu využití podnikových zdrojů a snížení provozních nákladů. Navíc automatizace procesů odstraňuje riziko lidských chyb a poskytuje přesnější a spolehlivější výkon skladu. Transformace skladů na hyper-automatizovaná distribuční centra s integrovanými AI nástroji poskytuje firmám nástroje pro efektivnější řízení operací, zvýšení produktivity, přesnosti a redukci provozních nákladů. Pro manažery to znamená možnost přeorientování od rutinních denních úkolů k strategickému rozhodování a inovacím.

Trend č. 7: pokročilá analýza dat pro předpovědi zákaznických poptávek

Využití pokročilé datové analytiky a algoritmů strojového učení se stává instrumentálním prvkem v přesné předpovědi poptávky zákaz­ní­ků v různých obdobích, což má zásadní význam pro efektivní skladové řízení. Tyto nástroje umožňují lepší porozumění a předvídání budoucích trendů v poptávce, což přispívá k optimalizaci hladiny zásob a minimalizaci rizik spojených s nadbytečnými nebo nedosta­teč­ný­mi zásobami. Nástroje pokročilé datové analýzy zpracovávají velké množství informací z různých zdrojů, včetně prodejních dat, tržních trendů, sezonnosti a spotřebitelského chování. Strojové učení poté z těchto dat extrahuje vzory a trendy, které předpovídají budoucí poptávku, a tyto systémy se neustále učí a zlepšují své předpovědi.

Přínosy tohoto přístupu zahrnují optimalizaci zásob, což znamená efektivnější správu, snížení nákladů spojených s nadbytečnými zásobami a minimalizaci rizika chybějícího zboží. Lepší porozumění poptávce vede k efektivnějšímu plánování a využití zdrojů, což snižuje celkové náklady a zvyšuje spokojenost zákazníků. Dále umožňuje rychlejší reakce na změny na trhu nebo v spotřebitelském chování, čímž zvyšuje bezodkladnou adaptabilitu procesů na okolnosti. Automatizované analytické procesy také snižují lidské chyby a přinášejí přesnější a spolehlivější rozhodovací procesy.

Peter Bílik Smart Industry solution designer, ANASOFT

Martin Kudláč Marketing specialist, ANASOFT