Kā mākslīgais intelekts attīstīs loģistikas nozari?

Industriālā revolūcija izmainīja pasauli līdz nepazīšanai, šobrīd mēs atrodamies līdzīgu pārmaiņu vilnī - digitālā revolūcija. Tās centrā - mākslīgais intelekts(MI). Par mākslīgo intelektu tiek saukts datorzinātnes virziens, kas apmāca mašīnas atdarināt cilvēka darbības un reakciju.

Tas spēj pieņemt lēmumus, atpazīt runu, vizuāli uztvert vidi un pārtulkot valodas. Pēdējos gadus no laboratoriju eksperimentiem MI kļūst par mūsu ikdienas pavadoni. Šobrīd pārmaiņas ir tādā līmenī, ka mēs kā ikdienas patērētāji reizēm pat nejūtam tā klātbūtni, piemēram, e-pasta filtros, iepirkšanās internetā, mūzikas rekomendācijas un pat lidmašīnu lidojumi.

Loģistikas nozare nenoliedzami mainīsies, jau pēdējo gadu laikā ir novērotas tādas inovācijas, kā “gudrie ceļi”, kas uzlādē transportlīdzekli, kamēr tas pārvietojas, un autonomie transportlīdzekļi, kuru vadīšanai nav nepieciešams šoferis. Lai arī šī tehnoloģija vēl nav ieviesta ikdienā, bet tā sniedz ieskatu gaidāmajā nākotnē. Aplūkosim gaidāmākās tendences un iespējas loģistikā.

Automatizētas noliktavas

Noliktavu operācijām MI ir būtisks uzlabojums. Tas padarītu tādus procesus kā datu ievākšanu, inventāra uzskaiti un apstrādi u.c., daudz vienkāršākus. Jau šobrīd inventarizācijas veikšanai ir pieejami dažādi rīki, kas preču uzskaiti padara daudz ātrāku un ērtāku. MI noliktava “mācoties”, spēj laicīgi atgādināt vai pat automātiski sagādāt preces, kas drīz beigsies. Noliktavas darbiniekiem pieejamas brilles ar kameru ļauj ātri nolasīt svītrkodus. Mākslīgā intelekta vadītas mašīnas palīdz izkraut un iekraut preces, izmantojot telpas atpazīšanas sensorus. Pilnvērtīgi izmantojot šādus uzlabojumus, noliktavu darbība sasniegtu jaunu un augstāku efektivitātes līmeni. Iespējams, ka ne tik tālā nākotnē, šādi darbosies teju katra noliktava.

Autonomie transportlīdzekļi

Arvien lielāku popularitāti sāk gūt transportlīdzekļi, kuru vadīšanai nav nepieciešams vadītājs. Šāda veida auto ievērojami samazinātu transporta izmaksas un laiku, nemaz nerunājot par iespēju samazināt negadījumu skaitu. Pagaidām gan vēl šāda veida transportlīdzekļiem ir nepieciešama vadītāja klātbūtne un paies zināms laiks, iekams tie spēs pārvietot preces bez cilvēka klātbūtnes. Vadoties pēc tirgus atskaitēm, tiek paredzēts, ka autonomo kuģu tirgus līdz 2030. gadam sasniegs 13.8 miljardu ASV dolāru. Jau 2015. gadā veiktā aptauja atklāja, ka Boeing777 piloti manuāli vada lidmašīnu tikai 7 minūtes no visa lidojuma laika, pārējo laiku to uzticot MI tehnoloģijām.

Gudrie ceļi

Spilgts piemērs, kā MI spēs attīstīt loģistikas nozari ir iepriekš minētie “gudrie ceļi”. Lielceļi ar iestrādātām LED gaismām, kas spētu brīdināt šoferus par bīstamām situācijām un saules baterijām, kas ražotu elektrību un palīdzētu novērstu ceļu apledošanu ziemas sezonā. Turklāt šādi ceļi ļauj efektīvi ievākt datus par satiksmes blīvumu un laikapstākļiem. Šādos ceļos būtu iespējams noteikt transporta līdzekļa svaru, lai gan šāda tehnoloģija bija pieejama jau 1970. gadā, tā nebija efektīva. Ar transporta līdzekli bija jāpārvietojas ļoti lēni. Jaunākās tehnoloģijas ļautu svaru noteikt pārvietojoties ierastā ātrumā. Ar mākslīgā intelekta piesaisti ceļu būvei, kravu pārvadājumi kļūtu drošāki un ātrāki. 2018. gadā ASV Kolorado štata satiksmes departaments jau ir uzsācis aktīvu šāda veida ceļu izmēģināšanu.

Ikdienas darbi

Arī darbinieku ikdiena tiks mainīta līdz nepazīšanai. Eksperti uzskata, ka nākotnē kā minimums 75 profesijas pazudīs līdz ar MI attīstīšanos. MI ļaus izskaust apnicīgos, vienkāršos darbus, kas regulāri atkārtojas. Tos automatizējot tiks panākta augstāka precizitāte un efektivitāte. Arī šī brīža automātiskie procesi tiks uzlaboti un attīstīti, tai skaitā klientu serviss. Jau 2018. gadā Google Duplex spēja veikt klienta vārdā telefona zvanu un pieteikt vizīti pie friziera. Valodas lietojums un balss tika sintezēta tik dabīga, ka zvana saņēmējs tā arī nenojauta, ka zvanītājs nav cilvēks.

Pieprasījuma paredzēšana

MI līdz nepazīšanai mainīs sagādi, papildinot uzņēmumu rīku klāstu ar pieprasījuma paredzēšanu. Tas ir process, kurā, analizējot vēsturiskos datus, tiek veiktas pieprasījuma prognozes. Tas ļauj noteikt skaitu un izmaksas izejvielām, inventāram, tehnikai un materiāliem. Izejvielu trūkums nozīmē klientu neapmierinātību un peļņas zaudēšanu. MI piedāvā dažādus algoritmus pēc kuriem vadoties var noteikt gaidāmās tendences, saņemt ieteikumus par atlaižu lielumu un biežumu. Kopumā padarot iepirkuma procesu efektīvāku un sagādē patērēto enerģiju, izmantot uzņēmuma attīstībā.

Tehnoloģijas tendences vēsta vienu - rītdiena būs ļoti interesanta!