Co to jest sztuczna inteligencja i jakie daje możliwości w logistyce magazynowej?
Sztuczna inteligencja jest jedną z technologii cyfrowych, która obok automatyzacji, analityki danych i internetu rzeczy tworzy przemysł 4.0 – czwartą rewolucję przemysłową. Jakie zmiany spowoduje wdrożenie sztucznej inteligencji w obszarze logistyki magazynowej? Wyjaśniamy w artykule.
Spis treści
- Czym charakteryzuje się przemysł 4.0? Przegląd najważniejszych technologii
- Gdzie wykorzystuje się sztuczną inteligencję i czym dokładnie jest sztuczna inteligencja?
- Możliwe zastosowania sztucznej inteligencji w logistyce magazynowej
- Konsekwencje i zagrożenia AI w logistyce magazynowej
Czym charakteryzuje się przemysł 4.0? Przegląd najważniejszych technologii
Czwarta rewolucja przemysłowa, określana również mianem przemysłu 4.0, to koncepcja zakładająca współtworzenie sieci przedsiębiorstw jako systemów cyberfizycznych. Innymi słowy – fizyczne procesy obejmujące działanie maszyn i funkcjonowanie zakładów produkcyjnych będą miały swoje odzwierciedlenie w cyfrowej rzeczywistości. Współczesna rewolucja przemysłowa ma na celu optymalizację poszczególnych procesów w przedsiębiorstwie pod względem efektywności, zużycia surowców i wykorzystania energii czy recyklingu.
Przemysł 4.0 nie może rozwijać się bez kilku najważniejszych technologii cyfrowych, takich jak:
- internet rzeczy (IoT, Internet of things);
- automatyzacja;
- duże zbiory danych (big data);
- sztuczna inteligencja;
- model chmury obliczeniowej (cloud computing).
Sztuczna inteligencja
Wreszcie, przykładem technologii cyfrowej bez której trudno jest wyobrazić sobie erę czwartej rewolucji przemysłowej jest sztuczna inteligencja (artificial intelligence, AI). Pojęcie to odnosi się do działu informatyki zajmującego się tworzeniem algorytmów i konstruowaniem maszyn. Właściwości określane tu jako „inteligencja” dotyczą zdolności systemów do podejmowania decyzji, uczenia się, przystosowywania do zmieniającego się środowiska, abstrakcyjnego rozumienia itp. Wzorcem do badań nad tą technologią są zachowania ludzi, które następnie przenosi się do algorytmów i programów komputerowych.
Przeczytaj też:
Gdzie wykorzystuje się sztuczną inteligencję i czym dokładnie jest sztuczna inteligencja?
Zagadnienia związane ze sztuczną inteligencją cieszą się aktualnie ogromną popularnością, ale też budzą wiele skrajnych emocji. I nic dziwnego, gdyż nawet naukowcy mają wątpliwości co do kierunku, w jakim będzie się rozwijać ta technologia w najbliższym czasie. Pomimo dużego zainteresowania AI, nie wszyscy mają pełną świadomość, czym dokładnie są i na jakiej zasadzie działają tego typu rozwiązania, a w sieci i w mediach krąży wiele nieprawdziwych informacji. Okazuje się, że sztuczna inteligencja w zasadzie nie jest niczym nowym. Termin ten pojawił się po raz pierwszy w latach 50. ubiegłego wieku i już wtedy w Stanach Zjednoczonych rozpoczęto badania nad metodami symbolicznymi i rozwiązywaniem problemów.
Istotą sztucznej inteligencji jest wykorzystanie algorytmów i sieci neuronowych do przetwarzania i analizowania informacji. Nadanie maszynom cech ludzkich, takich jak uczenie się, planowanie, rozumowanie czy nawet kreatywność jest możliwe dzięki dostępowi do olbrzymich zasobów danych. Im więcej dostarczonych danych, tym większą dokładnością cechują się szkolone modele. To jednak nie wszystko. Dzięki interakcjom użytkowników z popularnymi aplikacjami opartymi na AI systemy te stale się doskonalą. Metody tzw. głębokiego uczenia się i zastosowanie sieci neuronowych sprawiają, że aplikacje AI są tym dokładniejsze, im częściej się ich używa.
Pełne wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji nie opiera się jednak tylko na zagadnieniach samouczenia się maszyn. Ważne są również inne dziedziny, jak np. statystyka, informatyka i wiedza biznesowa. Co ważne, sztuczna inteligencja nie jest odrębnym produktem, a jedynie elementem zwiększającym funkcjonalność i wydajność już istniejących usług czy przedmiotów. Jako przykład można wskazać słynną Siri, czyli asystenta głosowego w produktach firmy Apple.
Do innych zastosowań AI w codziennym życiu zalicza się:
- oprogramowanie do tłumaczenia;
- wyszukiwanie w sieci;
- zakupy i reklamy online;
- funkcje bezpieczeństwa w samochodach;
- inteligentne budynki;
- cyberbezpieczeństwo;
- zwalczanie dezinformacji.
Polecamy też:
- Rynek magazynowo-przemysłowy w Polsce w IV kwartale 2023 roku
- Cyfryzacja prawa budowlanego. Jakie są korzyści z wprowadzenia EDB i c-KOB?
Wdrożenie tej technologii to wydajna i produktywna alternatywa dla pracy ludzi. AI nie tylko naśladuje ludzki sposób postrzegania rzeczywistości i reagowania na różne warunki, ale też znacznie wykracza poza nasze ograniczenia. Możliwość automatyzacji zadań czy błyskawiczne interpretowanie ogromnych ilości danych to źródło licznych korzyści biznesowych. Nie dziwi zatem fakt, że inwestowanie w analitykę i sztuczną inteligencję stanowi priorytetowy kierunek większości dzisiejszych przedsiębiorstw.
Wśród przykładowych korzyści, jakie firmy mogą odnieść na wdrażaniu AI można wymienić m.in.:
- wykrywanie i zapobieganie włamaniom;
- skuteczniejsze rozwiązywanie problemów technicznych;
- optymalizację zarządzania produkcją;
- podniesienie komfortu pracy i produktywności użytkowników;
- zwiększenie konkurencyjności na rynku.
Generowanie przez sztuczną inteligencję poprawnych prognoz wymaga jednak treningu na ogromnej ilości danych, a rozwiązanie konkretnego problemu to skomplikowany proces eksperymentowania z modelami samouczenia się maszyn. Budowa i korzystanie z tego typu systemów ma zatem wiele ograniczeń.
Przykładem są np.:
- potrzeba dysponowania sporym budżetem;
- korzystanie z chmur obliczeniowych;
- wymagana specjalistyczna wiedza nt. możliwości, zastosowań i działania sztucznej inteligencji.
Z drugiej strony w obliczu intensywnego upowszechniania się rozwiązań i narzędzi bazujących na AI na rynku coraz łatwiej dostępne stają się gotowe produkty z mechanizmami sztucznej inteligencji w przystępnych dla przedsiębiorców cenach.
Jak podpowiadają specjaliści z poważanego na świecie czasopisma branżowego Harvard Business Review, implementację AI należy rozpocząć od zaplecza firmy (nie od działu obsługi klienta), a także w odniesieniu do obszarów o największym i bezpośrednim wpływie na przychody i koszty. Wdrażając AI na początkowym etapie należy przy tym dążyć do zwiększenia produktywności, zachowując poziom zatrudnienia na stałym poziomie – bez redukcji czy zatrudniania nowych pracowników.
Wszystko wskazuje na to, że od transformacji z udziałem AI nie ma już odwrotu. W celu zachowania konkurencyjności na rynku, adaptacja sztucznej inteligencji w firmach na przestrzeni najbliższych lat stanie się niemal koniecznością. Przedsiębiorstwa, które zignorują podążanie za postępem technologicznym już wkrótce mogą zostać daleko w tyle.
Możliwe zastosowania sztucznej inteligencji w logistyce magazynowej
Systemy posiadające zdolność uczenia się, zdobywania informacji, a następnie podejmowania decyzji mają potencjał do znaczącego usprawnienia pracy w logistyce. Przykładem praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji w tym obszarze są chatboty – narzędzia wykorzystujące technologię NLP, działającą na zasadzie przetwarzania języka naturalnego (natural language processing). Tego rodzaju boty znajdują swoje zastosowanie np. na stronach internetowych lotnisk i firm usługowych czy sklepów online. Oprócz możliwości odpowiadania na konkretne pytania użytkowników, system charakteryzuje się zdolnością do analizy sentymentu, czyli do rozpoznawania nastawienia emocjonalnego rozmówcy, wykrywania i utrzymywania kontekstu rozmowy.
Sztuczna inteligencja w logistyce może być wykorzystywana w obszarach planowania w łańcuchach dostaw (supply chain planning). Wiedza o systemach nabywana jest na podstawie danych historycznych dotyczących przygotowania produkcji i niezawodności dostawcow usług, jak również z wykorzystaniem danych zewnętrznych – np. dotyczących warunków pogodowych. Zastosowanie uczenia maszynowego umożliwia w obszarze łańcucha dostaw m.in.:
- precyzyjne prognozowanie popytu i terminów dostaw;
- ustalanie dostępności produktów i zamówień w czasie rzeczywistym;
- skuteczniejsze negocjowanie z klientami (np. dzięki sprawnej komunikacji nt. dostępności produktów);
- planowanie zaopatrzenia i produkcji;
- zarządzanie zapasami;
- wykrywanie anomalii w łańcuchu dostaw.
Zastosowanie AI w obszarze planowania prowadzi do odejścia od tradycyjnych metod na rzecz planowania sieciowego z wykorzystaniem przetwarzania w chmurze i projektowania współbieżnego. Ponadto, wykorzystanie danych niestrukturalnych podczas planowania w czasie rzeczywistym oznacza skracanie cykli decyzyjnych i stopniowe zacieranie się granic między planowaniem i wykonywaniem.
Jeśli zaś chodzi o transport – podobnie jak w przypadku aut osobowych, obecnie trwają prace nad testami autonomicznych pojazdów ciężarowych. Samochody ciężarowe w przyszłości mają samodzielnie kontrolować swoje działanie, reagować na zmienne warunki otoczenia czy nawet tworzyć konwoje. Pomimo intensywnych eksperymentów i przeprowadzonych już wielu udanych prób, seryjna produkcja tego typu pojazdów to kwestia kilku, a może nawet kilkunastu lat.
Konsekwencje i zagrożenia AI w logistyce magazynowej
Powszechne stosowanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji to ogromna szansa dla firm działających w branży logistycznej. Zakłada się, że wdrożenie takich systemów w procesach magazynowych, transporcie czy spedycji przyczyni się do poprawy wydajności, zmniejszenia kosztów czy generowania większych zysków. Jednocześnie jednak postępująca automatyzacja i robotyzacja oznaczają wykluczenie niektórych zawodów z rynku i utratę pracy. Wywołuje to wśród społeczeństwa naturalną obawę o dotychczasowe zatrudnienie.
Z drugiej strony należy zauważyć, że tego typu transformacja technologiczna oznacza również powstanie nowych możliwości. Wraz z rozpowszechnianiem innowacyjnych maszyn i narzędzi wzrośnie zapotrzebowanie na wykwalifikowanych pracowników do ich obsługi czy konserwacji. Słusznym kierunkiem dla osób obecnie zajmujących stanowiska, które docelowo mogą zostać zastąpione inteligentnymi maszynami jest zatem przekwalifikowanie się. Postępującą rewolucję warto potraktować jako szansę na zwiększenie zysku i naukę nowych umiejętności.
Innym przykładem zagrożenia wynikającego z implementacji sztucznej inteligencji w biznesie i życiu codziennym jest ryzyko generowania szkodliwych treści w celu wyłudzeń czy innych przestępstw. Naukowcy ostrzegają przed większym ryzykiem dezinformacji i propagowania informacji typu deepfake (np. tworzenie fałszywych obrazów i wideo w celu zdyskredytowania przeciwników politycznych). Problematyczną kwestią pozostaje też temat praw autorskich, dylematy moralne i etyczne oraz aspekty związane z prywatnością i ochroną danych.
Szczególnie należy zwrócić uwagę na to, że systemy sztucznej inteligencji nie posiadają niektórych charakterystycznych cech ludzkich – mowa tu o intuicji, umiejętności odróżniania dobra i zła, świadomości. Oznacza to, że maszynami można łatwo manipulować lub stracić nad nimi kontrolę. Cyfrowa transformacja i wykorzystanie inteligentnych technologii powinny zatem iść w parze ze zmianami w wielu różnych obszarach, zarówno w procesach biznesowych i funkcjonowaniu organizacji, jak i w odniesieniu do zagadnień społecznych i socjologicznych.
Przeczytaj też:
