Pierwsza linia logistyki zyskuje nowe możliwości dzięki sztucznej inteligencji zaprojektowanej z myślą o pracownikach

Zebra Technologies Corporation (NASDAQ: ZBRA), globalny lider w cyfryzacji i automatyzacji przepływów pracy wspierających inteligentne operacje, wskazuje na rozdźwięk między ambicjami a rzeczywistymi działaniami branży logistycznej w zakresie poprawy doświadczeń klientów i operacji dostawczych.

Według badania Zebra Impact of Intelligent Operations przeprowadzonego wspólnie z Oxford Economics, liderzy logistyki chcą wykorzystywać sztuczną inteligencję do poprawy efektywności operacyjnej (48%) i doświadczeń klientów (34%). Jednocześnie między deklaracjami a rzeczywistymi efektami wciąż istnieje wyraźna luka. Aż 62% liderów przyznaje, że w obszarze dostaw i operacji w terenie pilnie potrzebne są usprawnienia, ponieważ dotąd nie udało się tam osiągnąć znaczącego postępu.

 

„Wypełnienie tej luki stanowi dla liderów logistyki szansę na wzmocnienie roli pracowników pierwszej linii, bo to właśnie tam często zdobywa się albo traci zaufanie klientów” – mówi Phil Sambrook, dyrektor ds. strategii transportu i logistyki na region EMEA w Zebra Technologies.

 

W czerwcu firma Zebra zajęła 10. miejsce wśród spółek z indeksu S&P 500 pod względem gotowości na sztuczną inteligencję w pierwszym raporcie „Best Companies for the Future” opublikowanym przez „The Wall Street Journal”.

 

Od widoczności do inteligentnego działania: jak AI pierwszej linii pomaga zapobiegać stratom

Od zagubionych, opóźnionych i błędnie przekierowanych przesyłek po szeroko opisywaną kradzież 12 ton tabliczek czekolady we Włoszech – wszystkie takie przypadki pokazują, jak ważne są zaawansowane zarządzanie zapasami i usprawnianie operacji dostawczych w warunkach coraz bardziej złożonych łańcuchów dostaw oraz rosnącego e-commerce.

 

„Producent czekolady mógł prześledzić losy każdej skradzionej tabliczki dzięki unikalnym kodom na każdym opakowaniu, skutecznie zamieniając każdy skaner w sklepie detalicznym w punkt kontroli bezpieczeństwa” – mówi Sambrook. „Zaawansowane pozyskiwanie danych stanowi niezbędną podstawę dla sztucznej inteligencji na pierwszej linii”.

 

Cyfryzacja fizycznych zapasów, maszyn i przestrzeni pracy przy użyciu technologii takich jak RFID i wizja maszynowa generuje ogromny strumień danych. Multimodalna AI działająca bezpośrednio na urządzeniach interpretuje je następnie w czasie rzeczywistym, łącząc informacje ze skanerów, kamer i czujników oraz tworząc inteligentne środowisko operacyjne. Takie systemy stale wykrywają zdarzenia, interpretują dane i wskazują działania, które można podjąć, przenosząc zapobieganie stratom z poziomu reakcji na poziom proaktywnej odporności.

 

Jak wypełnić lukę?

Sambrook zwrócił uwagę na potrzebę strategicznego podejścia, w ramach którego transformacja i usprawnienia oparte na technologii są możliwe dzięki odpowiedniej kulturze organizacyjnej, inwestycjom w szkolenia oraz wsparciu ze strony kierownictwa wyższego szczebla.
„Wdrożenie sztucznej inteligencji to coś więcej niż tylko modernizacja infrastruktury IT. Wymaga ono zmian w kulturze organizacyjnej oraz zasobach edukacyjnych, aby zapewnić jej wdrożenie i sukces”.

Strategiczne przejście w stronę AI działającej na urządzeniach następuje po serii głośnych tegorocznych premier rozwiązań on-device AI, w tym Zebra Frontline AI Suite, obejmującego Enablers, Blueprints oraz agentów Companion AI. Firma odnotowuje rosnącą liczbę wiodących klientów z branży logistycznej, którzy już korzystają z pakietu lub prowadzą jego pilotaże.

Postępy w zakresie modeli AI działających bezpośrednio na urządzeniach, bezpieczeństwa urządzeń oraz sprzętu wyposażonego w najnowsze procesory CPU i NPU projektowane z myślą o edge AI sprawiają, że te możliwości stają się dostępne dla pracowników mobilnych i operacyjnych, którzy na co dzień mają kontakt z klientami.

 

„Poprzez przekazanie zadań wymagających dużych zasobów sztucznej inteligencji działającej na urządzeniach praca w magazynie i przy dostawach może stać się mniej rutynowa, a bardziej specjalistyczna” – powiedział Sambrook. „Zwiększa to produktywność i pomaga pracownikom poczuć się docenionymi przez swoich przełożonych oraz zaangażowanymi w pracę na rzecz klientów”.

 

Pomost między środkowym a ostatnim etapem dostawy

Przechodząc do środkowego etapu, Sambrook wskazuje na liderów logistyki w Europie, którzy rozwiązują długotrwałe problemy dzięki systemom kontroli wizyjnej opartym na AI i instalowanym nad przenośnikami. System potrafi odróżnić rzeczywiste zatory od fałszywych alarmów, eliminując kosztowne przestoje, zwiększając przepustowość i oszczędzając czas, dzięki czemu klienci otrzymują zamówienia na czas.

Inne rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji i wizji maszynowej sprawdzają stan paczek w czasie rzeczywistym, wykrywając uszkodzenia, wycieki lub brakujące etykiety, zanim produkt trafi dalej w łańcuchu dostaw lub w ramach zarządzania zwrotami.

Poza paczkami i przenośnikami pracownicy pierwszej linii korzystają z komputerów przenośnych opartych na sztucznej inteligencji, aby jednym skanem odczytać wiele kodów kreskowych na palecie lub półce. Wizja komputerowa i rzeczywistość rozszerzona wspomagają zadania związane z kompletacją zamówień, nakładając informacje na ekran urządzenia, natychmiast wskazując, który produkt należy pobrać jako następny, a nawet ujawniając zawartość zapieczętowanego pudełka.

Poza magazynem rozwiązanie AI do fotograficznego potwierdzania dostawy automatyzuje cały łańcuch nadzoru nad przesyłką: w jednym działaniu rejestruje i weryfikuje zdjęcia z miejsca dostawy, odczytuje kody kreskowe oraz maskuje dane osobowe w celu ochrony prywatności. W środowiskach klientów wykazano, że rozwiązanie to przyspiesza proces potwierdzania dostawy o 55% na każdym przystanku i przyczynia się do obniżenia rocznych kosztów reklamacji o 10–30%.