"Ha a targoncák által rögzített adatok segítségével úgy tudom irányítani a szervizmérnökeim munkáját, hogy az ügyfelem észre sem veszi, hogy a jármű éppen karbantartás alatt áll, akkor valamit jól csinálok" - állítja Tobias Zierhut, a Kion csoport mobil automatizálásért felelős vezető alelnöke.

Ha a raktári folyamatok irányítója tudja, hogy mire számíthat, akkor megteheti a megfelelő előkészületeket, meghozhatja a megfelelő döntéseket, és cselekedhet, mielőtt valami baj történne. Mi több, ha az események kiszámíthatóak, a vállalkozások javíthatják az ügyfélkiszolgálást és az ügyfélélményt. Az MI pedig különösen a logisztikai szereplők és a raktárüzemeltetők számára jelenthet létfontosságú előnyt.

Digitális kristálygömb

Amikor a logisztikában a jövő előrejelzésének módjait keresik, a hangsúly gyakran a prediktív analitikán van. Ez magában foglalja a gépek állapotára vonatkozó adatok felvételét, és az elhasználódás valószínűségének felmérését. Az intelligens rendszerek mind az aktuális adatokat (valós időben), mind a múltbeli feljegyzéseket feldolgozzák. A különböző működési paraméterekre vonatkozó több millió adatpontot felhasználva és ezeket a múltbeli tapasztalatokkal összevetve az MI képes "megalapozott becsléseket" tenni a proaktív javítások és alkatrészcserék szükségességéről - így a berendezések üzemképesek maradnak, és elkerülhetők a költséges, nem tervezett leállások. Ez teszi a rendszert intelligenssé és gazdaságilag hatékonnyá.

A megrendelés előtt indul a szállítás

A termelésben a kulcs a rendszerek aktív és elérhető állapotban tartása. Amennyiben az érintett folyamatok szabványosítva vannak, akkor a megfelelő intralogisztika automatizálása viszonylag egyszerű. De mi van akkor, ha váratlanul megváltoznak a mennyiségek, a termékkonfiguráció vagy a határidők? Egy intelligens rendszer gyorsan észleli a normálistól való eltéréseket, és képes reagálni. Ehhez a lehető legtöbb paraméterre és a lehető legtöbb forrásból származó információra van szükség: a beérkező megrendelésekre, a termékek rendelkezésre állására, a beszállítók leterheltségére, az időjárásra, a raktári érzékelők adataira, a járművekre szerelt kamerák képeire és még sok minden másra. Ezekkel az adatokkal felvértezve a mesterséges intelligencia a kritikus időben tud reagálni, és képes módosítani és irányítani a folyamatokat, hogy például a termékeket az eredetileg tervezettnél korábban vagy később, illetve más mennyiségben szállítsa ki.

A dolgok különösen nehézzé válnak, amikor a fogyasztók igényeihez és "hangulati ingadozásaihoz" próbálnak alkalmazkodni. Jelentős előnyt jelenthet, ha előre fel tudjuk mérni a várható keresletet. Az olyan vállalatok, mint az Amazon, éppen erre tesznek kísérletet, és a mesterséges intelligenciát a szállítás felgyorsítására használják fel. Még a rendelés leadása előtt a közeljövőben valószínűleg keresett termékeket egy központba szállítják, amely készen áll az utolsó kilométeres kiszállításra. Más szóval a termék már úton van, mielőtt a vásárló rábökne ujjával az enterre.

Tudja, mi fog történni

Az MI egyik legígéretesebb jellemzője, hogy képes megelőzni az üzemi folyamatok és berendezések meghibásodását. Feladata, hogy egy lépéssel a valóság előtt járjon - és még azelőtt beavatkozzon, hogy egy adott alkatrész elhasználódna vagy károsodna. Ez azt jelenti, hogy a karbantartást többé nem rendszeres időközönként végzik. Ehelyett a mesterséges intelligencia a tényleges használatra és a tapasztalatokra vonatkozó adatokat használja fel annak előrejelzésére, hogy mikor van szükség intézkedésre. A prediktív karbantartás az a terület, ahol az MI a legnagyobb lehetőséget kínálja a termelékenység növelésére és a költségek csökkentésére az (elkerülhető) állásidő minimalizálásával.