Ukierunkowane podejście do AI w celu maksymalizacji wartości w realizacji

Automatyzacja magazynów

Ręczne przenoszenie, statyczne rozmieszczanie towarów oraz systemy działające w izolacji spowalniają pracę magazynu, powodując zatory, bezczynność, zagrożenia dla bezpieczeństwa i wzrost kosztów. Jednocześnie nie wykorzystuje się całej pojemności magazynu, a dokładność inwentaryzacji spada.

Inteligentniejsza automatyzacja to właściwy krok naprzód. Autonomiczne roboty mobilne (AMR) zajmują się obecnie kompletacją zamówień, pakowaniem i przemieszczaniem palet, wykorzystując dynamiczne planowanie tras oraz funkcję wykrywania obecności ludzi, co zwiększa bezpieczeństwo i poprawia wykorzystanie zasobów. Nowoczesne systemy zarządzania magazynem (WMS) dodatkowo oferują konfigurowalne procesy robocze, dynamiczne rozmieszczanie towarów oraz analitykę w czasie rzeczywistym, co pozwala zwiększyć dokładność, wydajność i opłacalność. Łącznie te ulepszenia pozwalają zwiększyć nawet o 15% dokładność inwentaryzacji, obniżyć nawet o 22% koszty magazynowania oraz nawet o 20% poprawić wydajność^[2].

Doskonałym przykładem jest firma Amazon. Jej podstawowy model AI o nazwie DeepFleet wykorzystuje uczenie przez wzmacnianie do optymalizacji tras robotów, zwiększając prędkość przemieszczania się o 10%, przyspieszając realizację zamówień i obniżając koszty dostaw^[3]. Dzięki wdrożeniu ponad 9500 robotów firma skróciła czas kompletacji zamówień o 71% i obniżyła koszty operacyjne o 20%^[4].

Optymalizacja transportu i tras

Ręczne planowanie tras, odizolowane systemy i statyczne procesy tworzenia ładunków prowadzą do niewykorzystania pełnych mocy przewozowych, pokonywania zbędnych kilometrów oraz opóźnień w obsłudze sytuacji wyjątkowych w logistyce. Te niedociągnięcia powodują wzrost kosztów i sprawiają, że zespoły zamiast zajmować się proaktywną optymalizacją, muszą nieustannie reagować na bieżące problemy.

Aby przerwać ten cykl, firmy wdrażają oparte na AI modele planowania tras i optymalizacji ładunków, które dynamicznie planują trasy i przydzielają przewoźników w oparciu o możliwości przewozowe, popyt i ograniczenia w czasie rzeczywistym. Narzędzia te pomagają również zwiększyć poziom załadunku i wykorzystanie ciężarówek, zmniejszając zużycie paliwa i ograniczając straty operacyjne.

Zwiększenie poziomu załadunku ciężarówek do 97% — z obecnych 85–90% — dzięki opartej na AI optymalizacji tras może na przykład przynieść obniżenie kosztów paliwa i logistyki o 15%^[2]. Firma Unilever osiągnęła to dzięki Solvoyo, zwiększając poziom załadunku o 300 punktów bazowych, obniżając koszty transportu o 5% i zmniejszając emisję CO₂ o 400 punktów bazowych^[5]. Firma ProvisionAI odnotowała podobne korzyści, zwiększając wykorzystanie z 90% do 98% i oszczędzając do 8% na powiązanych kosztach transportu^[6].

Analiza popytu i optymalizacja stanów magazynowych oparta na AI

Dynamiczna optymalizacja stanów magazynowych staje się coraz trudniejsza w obliczu zmiennych terminów realizacji, nieprzewidywalnego popytu i niespójności danych w różnych węzłach sieci. Skomplikowane decyzje dotyczące przenoszenia zapasów i opóźnienia w przekazywaniu danych często obniżają dokładność, co prowadzi do braku wyważenia stanów magazynowych, podwyższenia kosztów magazynowania i ryzyka związanego z poziomem obsługi.

Aby sprostać tym wyzwaniom, firmy wdrażają platformy gospodarki magazynowej oparte na technologii Internetu rzeczy (IoT), które umożliwiają monitorowanie wyników w czasie rzeczywistym i wspierają dynamiczną optymalizację stanów magazynowych. Oparte na AI systemy analizy popytu oraz agentyczna AI przewidują wahania popytu i optymalizują uzupełnianie zapasów, ograniczając nadmierne stany magazynowe przy jednoczesnym utrzymaniu wysokiego poziomu obsługi.

Wyniki mogą przynieść przełomowe zmiany: Firmy odnotowują spadek kosztów magazynowania o 20–30%, zmniejszenie liczby braków magazynowych o 35–45% oraz poprawę dokładności prognoz o 40%. Zautomatyzowane zamawianie pozwoliło ograniczyć pracę ręczną o 60%, dzięki czemu zespoły mogą skupić się na zadaniach o większej wartości[8]. Systemy AI zorientowane na klienta potęgują te korzyści, obniżając koszty realizacji zamówień o 10–15% i zwiększając obroty magazynowe nawet o 25%^[2].

Inteligentna realizacja zamówień w praktyce

Dzisiejsze łańcuchy dostaw oparte na agentycznej AI sprawiają, że realizacja zamówień przestaje być obciążeniem finansowym, a staje się przewagą konkurencyjną. Dzięki dostosowywaniu się w czasie rzeczywistym do popytu zapewniają bardziej precyzyjną obsługę, jednocześnie utrzymując wysoką wydajność magazynowania, inwentaryzacji i dostaw „ostatniej mili”.

PUMA India znajduje się pod rosnącą presją na szybszą i bardziej rzetelną obsługę na szybko rozwijającym się rynku. W obliczu wzrostu oczekiwań klientów firma potrzebowała bardziej zwinnej, skalowalnej i ekonomicznej sieci realizacji zamówień.

Aby sprostać temu wyzwaniu, firma PUMA India nawiązała współpracę z Accenture w celu przeprojektowania całego łańcucha dostaw z wykorzystaniem technologii cyfrowych bliźniaków oraz zaawansowanej analityki. Transformacja obejmuje zmianę konfiguracji centrów logistycznych, usprawnienie przepływu materiałów, przebudowę sieci dystrybucyjnej dużych centrów logistycznych i magazynów regionalnych oraz wdrożenie modelu operacyjnego opartego na analityce zarówno w kanałach e-commerce, jak i stacjonarnych. Wszystkie te inicjatywy razem tworzą podstawy bardziej inteligentnego i autonomicznego systemu realizacji zamówień.

Oczekuje się, że zmodernizowana sieć pozwoli zwiększyć szybkość dostaw nawet o 70%, obniżyć koszty łańcucha dostaw nawet o 10% oraz podwoić zdolność do ekspresowej dostawy zamówień internetowych. ^[7]

Odwiedź stronę „Wdrażanie samofinansujących się łańcuchów dostaw”: od czego zacząć i jak skalować działalność, aby osiągnąć autonomiczny, kompleksowy wzrost, oraz jak uzyskać pełny obraz tego, w jaki sposób realizacja zamówień przyczynia się do zintegrowanej, kompleksowej transformacji łańcucha dostaw.