United Parcel Service (UPS) a implementat acum aproape 50 de ani un sistem de flux al pachetelor, folosind o rețea informatică pentru a automatiza sortarea și a optimiza rutele de livrare. Chiar dacă nu implica tehnologii AI avansate precum cele pe care le avem astăzi, acest sistem din cea mai mare companie de livrare de colete din lume a pus bazele integrării proceselor automate în operațiunile logistice.

De atunci, utilizarea AI în logistică a continuat să evolueze și să se extindă, cu companiile adoptând algoritmi sofisticați, învățarea automată și robotică pentru a îmbunătăți eficiența și procesele decizionale.

Astăzi, aproape nici un segment al industriei de transport și logistică nu a rămas neatins de inteligența artificială.

"Acesta este un robot, noul tău coleg."

Eficiență și productivitate sporite, costuri reduse, reducerea erorilor cauzate de factorii umani și abordarea lipsei de forță de muncă sunt doar câteva dintre motivele principale pentru care companiile integrează tehnologia condusă de AI în operațiunile lor.

Prima categorie de aplicații demnă de menționat este optimizarea rutelor. Planificarea automată a rutelor utilizează AI pentru a analiza cantități masive de date - de la condițiile meteorologice, evenimentele rutiere, restricțiile de conducere în weekend-uri și sărbători, lucrările la drum, congestiile de trafic, performanța vehiculelor, până la programele de livrare. Acest lucru determină cele mai eficiente și rentabile rute pentru livrare la timp, evitând în același timp trasee fără comenzi preluate.

Girteka, una dintre cele mai mari companii de transport rutier din Europa, a dezvăluit recent detalii interesante din practica sa. Inteligența artificială colectează date despre flota lor de peste 9.000 de camioane, care sunt apoi introduse în Operatorul lor de AI împreună cu informații despre condițiile drumurilor, parcările sigure și stațiile de alimentare disponibile. Sistemul definește ruta și oferă șoferului instrucțiuni "de la A la Z": unde să meargă, ce rută să ia, unde să facă pauze obligatorii și unde să alimenteze vehiculul.

Vehiculele autonome ocupă următorul loc în lista de aplicații. De la stivuitoare în depozite până la camioane grele, inteligența artificială este crucială pentru a furniza adaptabilitatea necesară pentru ca vehiculele autonome să navigheze și să ia decizii informate. AI procesează datele provenite de la senzori, camere și radare pentru a interpreta mediul și a lua decizii în timp real, permite comunicarea între vehiculele autonome și are capacitatea de a efectua așa-numita "analiză predictivă".

Pe de o parte, vehiculele fără șofer în viitor pot fi o modalitate de a acoperi locurile de muncă vacante și cel puțin, parțial, de a rezolva problema lipsei de șoferi sau muncitori de depozit. În același timp, ele sunt și "instrumente care îmbunătățesc talentul uman", așa cum a spus unul dintre fondatorii startup-ului croat Gideon în timpul prezentării forklift-ului lor autonom Tray.

Logistica depozitelor este o zonă în care utilizarea AI ar putea fi cea mai avansată. Inteligența artificială optimizează nivelurile de stoc, reducând excesul și prevenind acumularea, pentru o gestionare mai eficientă a lanțului de aprovizionare. Diverși roboți automatizează sarcinile depozitului, îmbunătățind viteza și precizia în procese precum ridicarea și ambalarea.

Există numeroase exemple, iar unul interesant vine din Berlin, unde dezvoltatorii Amazon Fulfillment Technologies au creat o inteligență artificială avansată care poate identifica neregularitățile și poate marca bunurile deteriorate înainte de livrarea către client. Managerii de inovație de la Amazon susțin că acest sistem de AI este de trei ori mai eficient decât identificarea manuală a produselor deteriorate.

Inteligența artificială în transport și logistică este folosită și în mentenanța predictivă, estimarea cererii, gestionarea inteligentă a traficului, și chatbot-uri pentru asistență clienți, în combinație cu tehnologia blockchain pentru a îmbunătăți transparența și urmărirea, dar și multe alte aspecte.

Și costul contează.

Cu toate avantajele clare ale utilizării AI în lanțul logistic, multe companii se confruntă cu obstacole în adoptarea unei astfel de tehnologii.

Primul și cel mai important sunt costurile - adesea necesitând investiții semnificative în software și hardware, ceea ce poate fi dificil pentru firmele mai mici. Apoi, există necesitatea unei întrețineri constante și actualizări pentru a asigura că sistemul oferă rezultate precise și funcționează corect în timp. De asemenea, o problemă poate apărea din lipsa personalului pentru a întreține și gestiona sistemul. Nu trebuie uitată nici problema protecției datelor și conformității cu cerințele reglementare, care adesea variază de la stat la stat.

Inteligența artificială, desigur, nu este răspunsul la toate întrebările și problemele din lanțul logistic, tendințele actuale arată clar că influența sa va continua să crească în viitor. De exemplu, mai mult de 70% dintre participanții la un studiu german "Digitalizarea în Logistică" în 2019 credeau că AI va fi indispensabilă pentru această industrie în zece ani, dar la acea vreme, mai puțin de 15% o foloseau. Doar trei ani mai târziu, 22% dintre companiile de logistică germane chestionate foloseau AI, iar 26% negociau implementarea acesteia. Peste jumătate (58%) au afirmat că inteligența artificială va deveni larg utilizată și va prelua multe sarcini în curând.