Az Ipar 4.0 és a digitalizáció szerves része lett a logisztikai szektornak. Az iparágra jellemző kiélezett versenynek köszönhetően pedig a technológiai fejlődés várhatóan gyors ütemben folytatódni fog. Fontos kérdés viszont, hogy milyen irányba lehet és érdemes tökéletesíteni a logisztikai rendszereket.

Folytatódik a mesterséges intelligencia térhódítása

A logisztikai szektor hamar csatlakozott a mesterséges intelligenciát leginkább alkalmazó iparágak köréhez. Ennek a korai, nagymértékű adaptálásnak részben a már említett erős piaci verseny az oka, ami a digitalizáció útjára is korán ráterelte a logisztikát, például az e-kereskedelem formájában.

Ezt a folyamatot pedig tovább gyorsította az ügyfelekért folytatott harc, aminek köszönhetően a megrendelői igények is folyamatosan nőnek. Egyre inkább elvárássá válnak olyan szolgáltatások, amelyek csak nagy mennyiségű adat gyors és hatékony elemzésével biztosíthatók, mint például az egy napon belüli szállítás és a termékek folyamatos elérhetősége.

A piac követelései mellett a mesterséges intelligencia térhódítását elősegítette az is, hogy a logisztika egy különösen adatgazdag iparág. A logisztikai lánc minden lépése során nagy mennyiségű adat keletkezik. Az adatmennyiség pedig az IoT térhódításával, az egyre pontosabb és részletesebb, valós idejű méréseket végző szenzorok elterjedésével robbanásszerűen nőtt. Így megteremtődött a mesterséges intelligencia eredményes alkalmazásának előfeltétele, a Big Data jelenléte a logisztika egyes folyamatainál.

Hol tartunk most?

Így nem csoda, hogy az anyagtervezéstől kezdve, a beszerzésen, raktározáson és szállításon keresztül a visszaküldött termékek kezeléséig mindenhol találkozhatunk mesterséges intelligenciát használó rendszerekkel.

Csak hogy pár példát említsünk, a mesterséges intelligencia új utakat nyitott a folyamat- és útvonal-optimalizálás terén. Az anyagkezeléshez, rakodáshoz, szállításhoz szükséges eszközök figyelése pedig már a prediktív, tehát a meghibásodást előrejelző lehetőségeken is túllépett. Egyre dominánsabb lesz a preskriptív, azaz előíró karbantartás, amely a csúcsidőn kívülre ütemezi a szükséges javításokat, gondoskodik az esetlegesen cserélendő alkatrészek időben történő beszerzéséről. Ha pedig az eszköz épsége úgy kívánja, a munkafolyamatokat is csökkentett terheléssel tervezi meg a rendszer az ütemezett karbantartásig, hogy még véletlenül se fordulhasson elő nemvárt üzemszünet.

Mit a következő lépés?

Persze a mesterséges intelligencia logisztikán belüli alkalmazási lehetőségei külön cikkeket követelnek maguknak, így rá is térnénk, hogy mi várható még ezen a területen.

A robotika és a mesterséges intelligencia fejlődésével és a vezető nélküli járművek egyre önállóbá válásával a minél teljesebb automatizálás felé haladunk. A koronavírus-járvány okozta krízis pedig meg inkább rávilágított ezen technológiák fontosságára. Az IDC 2020-as, ellátási láncokra vonatkozó felmérése szerint a megkérdezettek közel 28%-az ellátási lánc rugalmasságának növelését és a piaci változásokra adott minél gyorsabb reakciót találja jelenleg a legfontosabbnak. Emiatt számos döntéshozó még a bevétel ideiglenes visszaesése ellenére is felgyorsítaná az ezt elősegítő technológiák beszerzését, fejlesztését.

A legfontosabb előrelépési lehetőség ilyen téren az egymástól független, mesterséges intelligencián alapuló rendszerek összekapcsolása (a logisztikai lánc egészére és akár azon túlra kiterjedően). A logisztikai lánc minél szorosabb összekötése még komplexebb összefüggésekre nyújt rálátást, amellyel a folyamatok tovább optimalizálhatók, az egyes egységek közötti kommunikáció szinte azonnalivá és hibamentessé tehető. A logisztikán kívülről érkező trendek (például közösségi média aktivitás analizálása) és a logisztikai folyamatok során gyűjtött adatok együttes elemzése még pontosabb előrejelzésekre nyújt lehetőséget.

A rendszerek összekötése sokkal könnyebb feladat a nagyvállatok számára, ahol a logisztikai folyamatok nagyobb része tartozik egy irányítás alá. Viszont ha a kkv-k piacképesek akarnak maradni, akkor nem elég a mesterséges intelligencián alapuló, modern megoldások izolált alkalmazására törekedni. Nekik is szorgalmazniuk kell az ügyfelek ellátásban résztvevő partnereiknél, alvállalkozóiknál a modern megoldások kiépítését, illetve azok összekötését saját rendszereikkel.

A mesterséges intelligencia hatása a logisztikára

Az optimalizált folyamatoknak és a pontos igény-előrejelzéseknek köszönhetően egyre könnyebb megfelelni a növekvő megrendelői elvárásoknak, lehetővé válik a krízisihelyzetekben is a gyors reakció. Csökkenthető a szállítási idő, az ügyfélelégedettség növekedésével pedig webshopok esetében minimalizálható a visszáruk száma, ami jelentős megtakarítást jelent.

Emellett kialakulóban van az a tendencia, hogy a saját raktárral rendelkező viszonteladók inkább többször kevesebbet rendelnek a beszállítótól. Így gyorsan és kevesebb kockázattal tudnak alkalmazkodni a piaci igényekhez, előrejelzésekhez, illetve a készlet és a raktár-infrastruktúra bővítése nélkül tudnak növekedni. A beszállítókat ez a tendencia újfajta kihívások elé állítja, precízebb tervezést igényel a kiszállítás, melyben szintén a mesterséges intelligencián alapuló rendszerek nyújtanak hatékony segítséget.

Az egyébként is egyre népszerűbb online vásárlás pedig a vírushelyzet miatt még nagyobb lendületet kapott. A személyes kontaktus elkerülése érdekében olyan vásárlók is átváltottak internetes rendelésre, akik korábban még nem, vagy ritkán használták azt. Kínában például az Alibaba a kisebb településeken és vidéki területeken forgalomnövekedést tapasztalt. Az e-kereskedelmi forgalomnövekedés egyelőre inkább az élelmiszerüzleteket és egyéb alapvető termékeket forgalmazó webáruházakat érintette (a luxuscikkek és magasabb kategóriás divattermékek esetében a visszaesés volt a jellemző). De összességében egy új réteg szokott hozzá a webshopok használatához.

A korszerű technológiának köszönhetően pedig nemcsak egyre egyszerűbbé, de személyesebbé is tehető az online vásárlás (természetes az adatvédelem és biztonság szem előtt tartásával). Ez a már meglévő ügyfelek elköteleződése mellett segítheti az új, eddig személyes vásárláshoz szokott közönség megtartását is. A Zalandonál például a korábbi rendelések és méretcserék mintázatait feltérképezve virtuális személyi asszisztens segít minden vásárlónak a megfelelő cipőméret kiválasztásában. Az e-kereskedelmi csúcstechnológia fejlesztésében élen járó cégnél a személyre szabott virtuális bolt ötlete is felmerült, ahol minden vásárló limitált mennyiségű, de teljesen az ízléséhez és méretéhez igazított termékkínálatból válogathat.

Adatvédelem

A drasztikusan megnövekedett adatmennyiség viszont nemcsak új lehetőségeket, de új kötelezettségeket is ró a logisztikai vállalatokra. A modern technológiák használatához szükséges üzleti adatok jelentős értéknek számítanak. A vállalatok pedig gyakran nagy mennyiségű személyes adatot tárolnak és dolgoznak fel. Így az adatvédelem és -biztonság fontosabb, mint valaha, és nem kérdés, hogy jelentősége csak növekedni fog.

Ezt jelzi az is, hogy világszerte jelennek meg a digitalizáció korához alkalmazkodni igyekvő, személyes adatok védelmét célzó rendeletek. A magyar logisztikai vállalkozások működésére leginkább a GDPR (azaz az európai általános adatvédelmi rendelet) van hatással. Az adatvédelmi előírások megszegése komoly büntetést vonhat maga után. De legalább ennyire ártalmas lehet egy cég számára, ha a hanyag, nem biztonságos adatkezelés és -tárolás miatt elveszíti ügyfelei bizalmát.

Az adatvédelemben talán a legnagyobb kihívást az jelenti, hogy mind az alkalmazott technológiák, mind a rendeletek folyamatosan változnak, igyekeznek minél gyorsabban alkalmazkodni a modern digitális kihívásokhoz. Így a logisztikai cégeknek proaktívan kell hozzáállniuk az adatvédelemhez, illetve csak a komplex, a vállalat teljes működésére kiterjedő intézkedéseket lehet megfelelőnek tekinteni.

A vállalkozásoknak mindenképpen követniük kell a legújabb fejlesztéseket kiberbiztonság terén, és felmérni, hogy számukra milyen technológiák alkalmazása lehet ideális. Az új rendszerek esetében pedig a beépített és az alapértelmezett adatvédelem elvét kell követni, tehát már tervezéskor fontos szempont kell legyen a biztonság és az adatvédelem. Az is engedhetetlen, hogy a BigData-ra vonatkozó szabályozásokat, előírásokat és védelmi alapelveket a cégek ismerjék és betartsák.

De tévedés lenne azt hinni, hogy az adatvédelem kizárólag az informatikai osztály felelőssége. A logisztikai vezetők pontos tudással kell rendelkezzenek arról, hogy az adatvédelem hogyan kell befolyásolja a napi működést. A személyes adatokkal való visszaélés, nem biztonságos kezelés gyakran személyi tévedésekből, hibákból adódik. Az adatkezelésben bármilyen szinten résztvevő alkalmazottak és akár partnereknek tartott rendszeres adatvédelmi tájékoztatás és képzés, a precíz előírások a vállalat működésének szerves részét kell képezzék.

A szürkezónák lefedése: YMS

A mesterséges intelligencia alkalmazása kapcsán felmerült, hogy az automatizálás, a robotok és az egyre önjáróbb eszközök, járművek lefedik a logisztikai lánc egészét. Viszont ezen belül vannak olyan területek, amelyek kevesebb figyelmet kapnak a fejlesztések során, így gyakran lassítják a folyamatok egészét, negatívan hatnak az ellátási lánc egyébként jól működő elemeire. (Mint például ebben az esetben.)

Az egyik legrendszertelenebb terület: a rakodóudvar

Tipikusan ilyen területnek számít a nagyobb vállalatok gyakori szürkezónája, a rakodóudvar. Ahhoz képest, hogy mennyire elterjedtnek számít a WMS (azaz a raktárirányítási rendszer), a szállításszervező és járműkövető (TMS) vagy a flottakezelő szoftverek használata, egy USA-beli tanulmány szerint YMS-t, azaz rakodóudvar-irányítási rendszert csak a logisztikai vállalatok 8% használ.

Pedig vannak olyan vállalatok, ahol a teherautóknak akár átlag öt-hat órát is várakozniuk kell a rakományra a rakodási folyamatok nem kellő szervezettsége miatt.

Kisebb vállalkozásoknál akár a raktárirányítási-rendszer (WMS) vagy a szállításszervező és járműkövető rendszer (TMS) kibővítésével is elláthatók az YMS funkciói. De komplexebb, nagyobb forgalmat lebonyolító udvaroknál érdemes egy önálló, de természetesen a többi logisztikai rendszerrel összekapcsolt YMS-t alkalmazni.

Mit nyújt egy YMS?

Az YMS alapja az eszközök (például a teherautók, konténerek) és a készlet valós idejű követése. Ennek köszönhetően átláthatóbb lesz a rakodás kulcselemeinek helyzete, a kapuk és rakodóállomások elérhetősége, a rakodóudvaron zajló folyamatok összessége. Az elérhető adatok alapján pedig optimalizálhatóvá válik a munkamenet és a szállítmányok, a rakodás ütemezése.

Végeredményben rövidül a szállítási idő, ami fontos szempont az ügyfelek számára. Emellett javul az eszközök kihasználtsága, a munkaerő beosztása pedig a várható forgalom szerint alakítható. A rendelkezésre álló erőforrások hatékonyabb felhasználásával pedig komoly összeget takarít meg a vállalkozás.

Sok vállalkozás számára pedig az utóbbi néhány hónapban az YMS egyet jelentett a biztonságos üzemelés lehetőségével. A koronavírus miatt elengedhetetlenné vált a kontaktus minimalizálása, ami a rakodóudvaron az YMS által biztosított átláthatóság és szervezés, automatizált kapukezelés és digitalizált papírmunka nélkül szinte lehetetlen küldetés.

Mi jöhet még a rakodóudvarra?

A raktárirányítási-rendszerekhez (WMS) hasonlóan a rakodóudvarban is megjelenhetnek az eszköz- és készletkövetésre alkalmas drónok. Emellett a robotika egyre szélesebb körű alkalmazásával a folyamatok további automatizálására is számíthatunk. A rakodóudvar pedig ideális terep az akár teljesen önjáró járműveken alapuló megoldások tesztelésére, bevezetésére, hiszen ez egy zártabb, kontrollálhatóbb környezet, mint a nyílt utak.

Egyedi kihívások

A globális trendek, mint például a mesterséges intelligencia növekvő jelentősége a magyar logisztikai színtéren is folyamatosan érezteti a hatását. A hatékonyságnövelés, a termék- és árubiztonság és a minőségbiztosítás a logisztikai fejlesztések kiemelt katalizátorai.

Trendkövetés vs. trendteremtés

A nemzetközi logisztikai piaccal szemben viszont hátrányt jelent az, hogy a hazai vállalatok alapvetően inkább trendkövetően állnak az innovációhoz, jellemzően a külföldön alkalmazott technológia fejlesztéseket veszik át. Ez már önmagában egy enyhe csúszást, késést okoz a piacképessebbé tevő technológiák alkalmazásában a trendteremtő, külföldi versenytársakhoz képest.

A trendkövetésnek viszont sokkal fontosabb aspektusa az, hogy az egy az egyben átvett globális megoldások nem alkalmazkodnak a helyi, regionális problémákhoz és potenciálokhoz. Ennek ellenére a szoftverbefektetéseknél kimondottan gyakori a technológiafókuszú gondolkodás a megoldásközpontúság helyett. A vállalkozások akkor is ragaszkodnak a dobozos szoftvertermékekhez külföldön látott megoldásokhoz, ha azokat más régióban elhelyezkedő, eltérő méretű, berendezkedésű vállaltok igényeire tervezték. Így egy már létező, de korántsem optimális eszközt keresnek, nem pedig megoldást a saját problémájukra.

A piacképesség érdekében ezen a téren mindenképpen szemléletváltásra van szükség. A hazai vállalkozásoknak érdemes megfontolni a cég igényeire szabott rendszerek bevezetését, mert csak így tudják valóban optimalizálni a logisztikai folyamatokat és előnyre szert tenni.

Az egyedi rendszerek tudatos kiépítése

Egy egyedi szoftverrendszerek kiépítésénél ajánlatos többlépcsős telepítésben gondolkozni, ezzel is csökkentve a beruházás anyagi terheit. Fontos, hogy a kiépítendő rendszer egységei már önmagukban működőképesek legyenek, így az egyes elemek már akkor is profitot termelhetnek a vállalkozásnak, amikor még a teljes fejlesztés nem készült el. A rendszer elemeit pedig tudatosan egymásra kell építeni, a rendszer megalapozására is figyelmet kell szenteli a hatékony működés és a későbbi biztonsági problémák elkerülése érdekében.

A fejlesztések során így az első lépés a digitális vállalati működés megalapozása, amelynek egyaránt része a dokumentumkövetés és a biztonságos digitális adattárolás biztosítása. Erre lehet ráépíteni egy belső nyomonkövetési rendszert, amellyel követhető például az anyagok, áruk, késztermékek helyzete és állapota is. Az így gyűjtött adatoknak köszönhetően tervezhetőbbé válnak a folyamatok, lehetővé válik a pontosabb igényfelmérés, az anyagáram folyamatos feltérképezése, optimalizálására.

Amennyiben a vállalat számára releváns, ezután, de akár ezzel párhuzamosan bevezethető a már úton lévő szállítmányok követése, a szállítmány fizikai jellemzőinek mérése a termék biztonságának érdekében. A szállítási rendszerszer pedig ezen a ponton összeköthető a belső nyomon követési rendszerrel, WMS-sel, ERP-vel.

A vállalkozás felépítésének, profiljának és adottságainak megfelelően kiépített nyomonkövetési rendszerek, ezzel pedig a valóban hasznos adatok megléte az előfeltétele az első pontban már említett mesterséges intelligenciára épülő rendszerek bevezetésének. Hibás, pontatlan, kevés vagy irreleváns adattal a legmodernebb rendszer is téves következtetésre jut, épp ezért fontos a cégre szabott, tudatos tervezés. Ezek segítségével tökéletesíthető a gépészeti folyamattervezés, a készlettervezés, bevezethető lesz a preventív karbantartás, és pontosabb képet kaphat a vállalkozás a várható igényekre, megrendelésekre vonatkozóan.

Összességében tehát az aktuális trendeket mindenképpen vállalatra szabottan érdemes alkalmazni az adatbiztonságot, a vállalkozás sajátosságait, az egyedi előnyöket és nehézségeket szem előtt tartva.

Amennyiben Ön is egyedi logisztikai szoftverrel szeretné biztosítani vállalkozása piaci előnyét, nézze meg szolgáltatásainkat vagy keressen fel minket!
Egyedi logisztikai szoftverek
Tovább
Kapcsolat
Tovább
Szószedet

Szószedet

ERP(Enterprise Resource Planning): vállalatirányítási rendszer

Ipar 4.0: az a jelenleg is tartó időszak, amikor az információs technológia és az automatizálás az ipari termelésben egyre jelentősebb szerepet kap, ezzel alapvetően átalakítva a gyártási módszereket.

GDPR (General Data Protection Regulation): Az Európai Parlament és a Tanács általános adatvédelmi rendelete.

mesterséges intelligencia: az információs technológia azon ága, amely az intelligens viselkedés automatizációjára törekszik. Ide tartoznak az olyan számítógépes programok, amelyek megfelelő input alapján képesek egy adott probléma önálló feldolgozásra, döntések meghozatalára egy probléma megoldása érdekében.

TMS (Transport Management System): szállításirányítási rendszer

WMS (Warehouse Management System): raktárirányítási rendszer

YMS (Yard Management System): rakodóudvar-irányítási rendszer

Lépjen velünk kapcsolatba!

Írja meg nekünk fejlődési és fejlesztési céljait! Mi pedig egy találkozó keretében megbeszéljük Önnel, hogy hogyan érheti el ezeket.
Kapcsolat