W dzisiejszym świecie najwyższa klasa logistyki drobnicowej w przemyśle chemicznym oznacza ciągłe ulepszanie oferowanych usług. Dlatego sztuczna inteligencja odgrywa dużą rolę w transformacji. Potencjał sztucznej inteligencji w logistyce wyjaśnia Michael Kriegel, z departamentu Dachser Chem Logistics.
Operator logistyczny nadał cyfryzacji priorytetowe znaczenie. Wprowadził kod kreskowy SSCC i ukształtował cyfrowy kurs, jaki obrała logistyka. Obecnie najważniejszymi elementami tego procesu w Dachser są uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja (AI).
Aby sprostać różnym wyzwaniom logistyka potrzebuje cyfrowej transformacji. Co więcej, branża jest wzywana do dalszego zwiększania tempa, przy wdrażaniu nowych technologii. Wymaga to strategicznego nastawienia i kontroli, ponieważ wszystko sprowadza się do aktywnego kształtowania przyszłości poprzez przewidywanie tego, co będzie niezbędne.
Korzyści wynikające z zastosowania sztucznej inteligencji dostrzega też Ewelina Staszewska-Kobiela, kierownik rozwoju biznesu Dachser Polska Chem Logistics.
– Zarówno dla Dachser, jak i naszych klientów jest to zdecydowanie krok w kierunku zrównoważonego rozwoju i zwiększenia bezpieczeństwa. Sztuczna inteligencja umożliwia skuteczne monitorowanie i zarządzanie ryzykiem poprzez identyfikację zagrożeń oraz minimalizację wpływu na środowisko. Ponadto, oferuje możliwość optymalizacji zarządzania łańcuchem dostaw poprzez analizę danych, co z kolei przekłada się na efektywność i konkurencyjność całego procesu logistycznego. Tym bardziej wykorzystanie sztucznej inteligencji w branży chemicznej i transporcie produktów chemicznych stanowi kluczowy czynnik napędzający tak ważną w tej chwili innowację i postęp.
Dachser bada trzy kluczowe przypadki użycia aplikacji opartych na AI. Aplikacje te przyniosą korzyści naszym klientom z branży chemicznej. Jest to automatyzacja usług drobnicowych, planowanie procesów i redukcja emisji.
Cyfrowa transformacja logistyki drobnicowej
Logistyka drobnicowa to element wpływający na konkurencyjność w branży produkcji chemicznej. W tym przypadku wolumen ładunków przewożonych na paletach i w big bagach maleje. Oznacza to, że lepiej jest dzielić przestrzeń ładunkową z innymi nadawcami. To także sposób na szybką i ekonomiczną dostawę towarów przy ograniczeniu emisji CO2. Jednak gwałtowny wzrost dostaw do klientów końcowych oraz zerwane łańcuchy dostaw wywierają presję na wydajne sieci drobnicowe. Tutaj z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja, a za pomocą modeli matematycznych mogą generować najlepsze możliwe rozwiązania.
Dużą rolę odgrywa operator logistyczny, zwłaszcza pracownicy zajmujący się załadunkiem i rozładunkiem towarów. Optymalizacja ładowności naczep przypomina grę Tetris i wymaga solidnego przygotowania. Poziom posiadanego doświadczenia pracownika i różnica w wykorzystaniu przestrzeni ładunkowej może wynosić nawet 15%. Ponadto zmiany demograficzne i niedobory wykwalifikowanego personelu, powodują konieczność przyjęcie inteligentnych sposobów radzenia sobie z dostępnymi zasobami. Dachser w tym zakresie ma wyraźne osiągnięcia. Z końcem 2023 r. Dachser i Fraunhofer IML otrzymali Niemiecką Nagrodę Logistyczną od Otrzymał nagrodę za innowacyjną technologię @ILO, która digitalizuje procesy logistyki drobnicowej.
Technologiczny skok w logistyce drobnicowej
@ILO to technologiczna innowacja, która zapewnia cyfrową mapę terminala tranzytowego w czasie rzeczywistym. Do identyfikacji otoczenia wykorzystuje dwuwymiarowe kody Data Matrix umieszczone na górze każdej palety oraz kilkaset optycznych jednostek skanujących umieszczonych na suficie terminala. Przy pomocy algorytmów technologia ta tworzy cyfrowego bliźniaka. Jest to reprezentacja procesów zachodzących w terminalu. System zapewnia identyfikację, pomiar wszystkich opakowań i ich lokalizację. Obraz jest stale aktualizowany, a informacje są wyświetlane na urządzeniach obsługiwanych przez pracowników. Dzięki temu pracownicy magazynu wiedzą, gdzie znajduje się każda paleta i dokąd musi się udać. Może to skrócić czas poszczególnych procesów od 15 do 35 procent. To samo dotyczy towarów niebezpiecznych. Fakt, że nowy system dostarcza tych informacji w sposób znacznie bardziej przejrzysty i wydajny niż poprzednie rozwiązania.
@ILO jest wynikiem ponad sześciu lat wspólnych badań prowadzonych przez Dachser i Fraunhofer IML. Dachser wdrożył już tę technologię w czterech swoich europejskich lokalizacjach, a w ciągu najbliższych kilku lat wprowadzi ją w kolejnych oddziałach w Europie.
Terminale tranzytowe nie są jedynymi miejscami, w których sztuczna inteligencja może pomóc w zapewnieniu przydatnych rozwiązań. Sztuczna inteligencja może pomóc też w automatyzacji magazynu. Sterowane pojazdy wyposażone w systemy czujników, poruszają się z pomocą sztucznej inteligencji. Te autonomiczne transportery pracują samodzielnie, wykonując proste, powtarzalne zadania, takie jak przenoszenie palet z magazynu do terminala tranzytowego.
Sztuczna inteligencja dla planowania
Kolejnym ważnym czynnikiem jest zdolność planowania. Sztuczna inteligencja może naprawdę wiele zmienić. Przykładem jest PAnDA One – pierwszy projekt uczenia maszynowego Dachser. Model PAnDA One został zaprojektowany do prognozowania wolumenów towarów dostarczanych do naszych europejskich oddziałów logistycznych. Stanowi wsparcie decyzyjne w zakresie planowania zdolności produkcyjnych. Dzięki czemu możliwe jest uzyskanie odpowiedniej ładowności na danym rynku już na wczesnym etapie planowania. W tym celu model dostarcza informacje o wielkości ładunków przychodzących z wyprzedzeniem do 25 tygodni. PAnDA One dto kolejne narzędzie, które służy do weryfikacji prognoz sporządzanych przez doświadczonych menedżerów operacyjnych i potwierdzenia spostrzeżeń zebranych podczas rozmów z klientami. Technologia ta pomaga podejmować rozsądne decyzje.
Zmniejszenie emisji pochodzących z transportu
Zrównoważone praktyki, w wymiarze ekologicznym, społecznym i ekonomicznym, torują drogę do stabilnej przyszłości. Dachser dąży do osiągnięcia zerowej emisji CO2. Z tego powodu firma utworzyła punkty e-mobilności. Są to miejsca, w których testowanie są bezemisyjne ciężarówki akumulatorowo-elektryczne.
Na pierwszy rzut oka może się to wydawać nieoczywiste, ale gromadzenie danych i ich inteligentne wykorzystywanie odgrywa ważna rolę w tym procesie. Szczególnie, że opracowywanie wiarygodnych modeli i scenariuszy zastosowań dla wdrażania bezemisyjnego transportu krótko- i długodystansowego wymaga zbierania informacji na wielką skalę. Jest to przypadek zastosowania sztucznej inteligencji przez firmę Dachser.
Poszukiwani: krytyczni myśliciele
To, czego Dachser nauczył się podczas korzystania z aplikacji AI, to fakt, że uczenie maszynowe często wiąże się z metodą prób i błędów. Chodzi o sprawdzanie danych testowych tak długo, jak to konieczne, aby osiągnąć dokładność i jakość. Wymaga to jednej rzeczy: cierpliwości. Sztuczna inteligencja może mieć również swoje wady, takie jak utrata kontroli czy ryzyko odpowiedzialności. Dlatego ważne jest, aby krytycznie przeanalizować każdy proces, kierując się zdrowym rozsądkiem. Jednak transformacja cyfrowa oferuje wyjątkowe możliwości i przyszłościowy rozwój. Natomiast rozsądna dawka sztucznej inteligencji, zamiast zastępować ludzi, pomoże im podejmować bardziej świadome, a tym samym lepsze decyzje. Logistyka jest tworzona przez ludzi, dla ludzi – i to się nie zmieni. Oznacza to, że każda firma ma wszystko, czego potrzeba, aby kształtować swoją cyfrową przyszłość.
