Mesterséges intelligencia a logisztikában
A mesterséges intelligencia (AI) mára mindennaposan használt technológiává vált. A logisztikában is jelentős potenciált rejt – és ez túlmutat a nagy adatmennyiségek elemzésén. Gyakorlati asszisztensként az AI támogatja a munkatársakat a döntéshozatalban, vagy átveszi az ismétlődő, monoton feladatokat. Andre Kranke, a DACHSER Vállalati Kutatás és Fejlesztés részlegének vezetője elmagyarázza, hogyan alkalmazzák már most is az AI-t a gyűjtőszállítmányozásban és logisztikában, valamint milyen további lehetőségek rejlenek benne.
Jövő technológiája az AI? A válasz: igen is, meg nem is. Igen, mert az AI potenciálját még messze nem merítettük ki. Ugyanakkor nem, mert az AI-alapú alkalmazások már régóta a mindennapjaink részét képezik – például a mobiltelefonok arcfelismerése, a chatbotok vagy az online fordítószolgáltatások révén. A logisztikában is gyakrabban használjuk, mint gondolnánk: például szállítmányozási mennyiségek előrejelzésénél, anyagáramlás-irányításnál vagy adminisztratív folyamatok támogatásánál.
Ugyanakkor az is tény, hogy sok területen az AI még nem kiforrott. Az emberi intelligencia szimulálása lényegében bonyolult matematikai valószínűségszámításokra épül. Ezért – az adatok minőségétől függően – hibákat is eredményezhet, amelyeket a logisztikában, különösen a magas minőségi és biztonsági követelmények mellett, minimalizálni kell. A hibacsökkentésre mind az autonóm módon működő AI-ügynököknél (mellékfolyamatokban), mind az ember által felügyelt AI-asszisztenseknél szükség van. Ezért jelenleg elképzelhetetlen a logisztika emberi döntéshozók nélkül – különösen akkor, ha üzleti kockázatot is mérlegelni kell, és egy bizonyos hibahatáron belül kell maradni.
Azok a logisztikai cégek, amelyek még nem foglalkoznak intenzíven az AI lehetőségeivel, középtávon kiszorulhatnak a piacról. Az ügyféligények és a piaci környezet komplexitása nem csökken – mindehez hozzáadódik a szakképzett munkaerő hiánya. A DACHSER már ma is alkalmaz AI-t a raktárakban, átrakó központokban és irodákban, ezzel támogatja a munkatársakat, növeli a hatékonyságot és csökkenti a szűk keresztmetszeteket. Ez segít pótolni a humánerőforrás-hiányt és hosszú távon biztosítani a minőséget.
Új, váratlan lehetőségek
Több mint hat éve indult a DACHSER és a Fraunhofer IML közös kutató-fejlesztő laboratóriuma Dortmundban. Itt fejlesztették ki például azokat az algoritmusokat, amelyek akár 25 hétre előre meg tudják jósolni a beérkező szállítmányok mennyiségét, segítve ezzel a szezonális kapacitástervezést. A logisztikai hatékonyság kulcsa ugyanis a tervezhetőség. Az AI itt is hozzáadott értéket nyújt: az első gépi tanulási projekt neve PAnDA One, amely a Predictive (P) Analytics (An) DACHSER (DA) rövidítése – az „One” utal arra, hogy ez volt az első ilyen projekt a cégnél.
A mesterséges intelligencia a logisztika számára számos olyan lehetőséget kínál, amelyek korábban egyszerűen elképzelhetetlenek voltak. Ugyanakkor nem valódi „intelligenciáról” van szó, hanem egy olyan eszközről, amely magas szintű matematikán, nagy adatmennyiségen és számítási kapacitáson alapul.
Az AI-t alkalmazzák az @ILO digitális iker rendszerben is, amely valós időben észleli, lokalizálja és méri a csomagokat a gyűjtőraktárakban, mennyezeti kamerák segítségével pontos digitális térképet készít a raktári mozgásokról. Ez növeli az átláthatóságot, csökkenti a manuális feladatokat (pl. a szkennelést), és akár 30%-kal hatékonyabbá teszi az áruk kirakodását. A DACHSER tervei szerint az @ILO technológiát fokozatosan vezetik be Európa-szerte, 2025-ben legalább hat új telephelyen.
Autonóm AGV robotok a raktárban
Az AI nemcsak az átrakó központokban, hanem a raktárautomatizálásban is hasznos. Nyolc németországi DACHSER-raktárban működnek már automata irányított járművek (AGV-k) – más néven autonóm mobil robotoknak (AMR-eknek) is hívják őket: Érzékelőrendszerek – például kamerák, lidar és radar – segítségével térképezik fel környezetüket, és mesterséges intelligencia támogatásával tájékozódnak. Ez lehetővé teszi számukra, hogy önállóan végezzenek el egyszerű, ismétlődő feladatokat. A vezető nélküli szállítórendszerek önállóan mozognak a raktárban, például raklapokat tárolnak be vagy vesznek ki a padlószintről. Kommunikálnak egymással, és feladatokat cserélnek, ha egy másik jármű gyorsabban elérheti a célt. Ha akadály kerül eléjük, lefékeznek. Ennek köszönhetően a robotok szinte soha nem tesznek meg felesleges utakat, vagyis nagyon hatékonyan dolgoznak. Ugyanakkor biztonsági érzékelők gondoskodnak arról, hogy a járművek ne ütközzenek. Lenyűgöző, milyen jól működik ez.
A pontos navigáció, a rajintelligencia és az IT-rendszerekbe való zökkenőmentes integráció jelentősen növeli a napi logisztikai folyamatok hatékonyságát – és a munkatársak is örülnek annak, hogy egy „robot kolléga” könnyíti meg a munkájukat.
A DACHSER vegyes üzemben alkalmazza az AGV-ket. Ez azt jelenti, hogy közös közlekedési útvonalakon mozognak az ember által vezetett járművekkel. A teljes automatizálásnak kevés értelme lenne, mert csökkentené a rugalmasságot. Most az a feladat, hogy megtaláljuk az emberek és gépek optimális együttműködését, amely a lehető legnagyobb hozzáadott értéket teremti.
Közös kutatás
Mit hozhat a jövő? A robotikai iparágban a szakértők úgynevezett alapmodellekkel (foundation model) kísérleteznek az autonóm járművekkel való kommunikáció és azok vezérlése érdekében. Ez javítaná a robotok képességeit az olyan összetett feladatok elvégzésére, mint a természetes nyelvfeldolgozás, a képek és tárgyak felismerése, valamint az autonóm navigáció. Ezek a modellek lehetővé teszik azt is, hogy a robotok hatalmas mennyiségű adatból tanuljanak, és alkalmazkodjanak új környezetekhez és feladatokhoz – ezáltal növelve rugalmasságukat és a felhasználási lehetőségek körét. Már nem is kell sokat várni, hogy lássuk, vajon az autonóm járművek, amelyeket a raktárakban használnak, intuitívabban és hatékonyabban vezérelhetők-e. Világszerte intenzív kutatás zajlik ezen a téren.
A DACHSER is növeli befolyását az AI-kutatásban. Az idei év első negyedévében a logisztikai szolgáltató bővítette kutatási együttműködését a Fraunhofer Intelligens Elemzési és Információs Rendszerek Intézetével (IAIS). A Fraunhofer IAIS Németország és Európa egyik vezető tudományos intézete a mesterséges intelligencia (AI), a gépi tanulás és a big data terén. Közel 400 munkatársuk segíti a vállalatokat termékek, szolgáltatások és folyamatok optimalizálásában, valamint új digitális üzleti modellek fejlesztésében. Ennek az új partnernek a bevonásával a DACHSER Enterprise Lab keretében tovább erősítheti a DACHSER a mesterséges intelligenciával kapcsolatos szaktudását.
A további kutatások teljesen új lehetőségeket tárnak fel az AI alkalmazásában – ehhez azonban a mesterséges intelligenciát kifejezetten a vállalaton belüli, saját adatokkal kell betanítani, különösen a speciális logisztikai folyamatok és megoldások esetén. Ugyanakkor figyelembe kell venni a költségeket is – különösen azokat, amelyeket a nagy számítási teljesítményt igénylő AI-modellek jelentenek –, valamint az EU mesterséges intelligencia alkalmazására vonatkozó új jogi keretét, az AI Act-et.
Összegezve
A mesterséges intelligencia a logisztika számára számos olyan lehetőséget kínál, amelyek korábban egyszerűen elképzelhetetlenek voltak. Ugyanakkor nem valódi „intelligenciáról” van szó, hanem egy olyan eszközről, amely magas szintű matematikán, nagy adatmennyiségen és számítási kapacitáson alapul. És nem minden digitális problémára az AI a legjobb megoldás – gyakran a hagyományos programozás még mindig hatékonyabb. A feladat most az, hogy megtaláljuk az egyensúlyt a szabványos AI-alkalmazások és a házon belüli fejlesztések között, és ezeket a saját igényeinkhez igazítsuk.
