INTELIGENT TECHNOLOGIES
AI kontra analiza danych w logistyce
W erze cyfrowej transformacji i rosnącej złożoności globalnych łańcuchów dostaw zarządzanie danymi stało się jednym z najważniejszych elementów efektywnej logistyki. W tym kontekście terminy takie jak „analiza danych” i „sztuczna inteligencja (AI)” są często używane zamiennie, co może prowadzić do nieporozumień. W tym artykule zbadamy różnice między analizą danych a wykorzystaniem sztucznej inteligencji w logistyce. Zastanowimy się, kiedy możemy mówić o działaniu AI, jakie są implikacje wykazanych różnic dla praktyki logistycznej, a także jakie wyzwania oraz możliwości stoją przed przedsiębiorstwami.
Data publikacji: 21.11.2023
Data aktualizacji: 21.11.2023
Podziel się:
Definicje i podstawy
Analiza danych
Analiza danych w logistyce odnosi się do procesu gromadzenia, przetwarzania i interpretowania danych, aby uzyskać użyteczne informacje, które mogą pomóc w podejmowaniu decyzji. Techniki analizy danych bywają nieskomplikowane i często przybierają formę podstawowej statystyki, ale mogą również obejmować zaawansowane metody analizy, takie jak analiza regresji, prognozowanie czy optymalizacja. W praktyce analiza danych jest często pierwszym krokiem w procesie zarządzania informacją, który może prowadzić do bardziej złożonych form analityki danych i podejmowania decyzji. To kluczowe narzędzie dla menedżerów logistyki, którzy muszą zarządzać złożonymi systemami i podejmować decyzje w dynamicznym środowisku.
Sztuczna inteligencja (AI)
Sztuczna inteligencja w logistyce to zastosowanie algorytmów i modeli matematycznych do automatyzacji i optymalizacji procesów decyzyjnych. AI może wykorzystywać różnorodne techniki – od uczenia maszynowego po sieci neuronowe – aby analizować dane i generować rekomendacje lub nawet autonomicznie podejmować decyzje. W praktyce AI jest często używana w bardziej złożonych i dynamicznych kontekstach, gdzie tradycyjne metody analizy danych mogą być niewystarczające. Mowa tu o zarządzaniu rozbudowanymi łańcuchami dostaw, prognozowaniu popytu w czasie rzeczywistym czy autonomicznym zarządzaniu flotą pojazdów.
Główne różnice
Złożoność algorytmów
Jedną z najbardziej oczywistych różnic jest złożoność algorytmów. Kiedy tradycyjna analiza danych często korzysta z ustalonych i dobrze zrozumiałych metod statystycznych, AI wykorzystuje znacznie bardziej złożone algorytmy, które są w stanie „uczyć się” i „adaptować” w czasie. To oznacza, że AI może być bardziej elastyczna w reagowaniu na zmiany środowiska. Na przykład algorytmy AI wykorzystamy chociażby do analizy dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym, identyfikowania ukrytych wzorców i generowania prognoz czy rekomendacji, które są bardziej precyzyjne oraz aktualne.
Autonomia decyzyjna
AI ma potencjał do autonomicznego podejmowania decyzji na podstawie analizy danych. Bez niej informacje wymagają zwykle interwencji człowieka do interpretacji wyników i podejmowania decyzji. To oznacza, że AI może znacząco przyspieszyć proces decyzyjny i zwiększyć efektywność operacyjną. W łańcuchach dostaw jesteśmy w stanie wykorzystać to do automatycznego zarządzania poziomami zapasów, optymalizacji tras dostaw czy prognozowania popytu bez konieczności stałej ludzkiej obecności.
Skalowalność i szybkość
AI potrafi przetwarzać ogromne ilości danych w krótkim czasie i dostosowywać się do zmian w czasie rzeczywistym, co jest trudne do osiągnięcia w tradycyjnych metodach analizy informacji. To oznacza, że AI może być bardziej skalowalna i szybka w reagowaniu na zmiany w otoczeniu. Dlatego możemy ją wykorzystać do monitorowania i analizy danych z różnych źródeł w czasie rzeczywistym, co pozwala na szybsze i bardziej efektywne reagowanie na zmiany w popycie, cenach czy dostępności zasobów.
Najbardziej perspektywiczne zastosowania AI w logistyce
Sztuczna inteligencja (SI) w logistyce nie stanowi sama w sobie celu, lecz jest narzędziem, które doskonale współpracuje z ludźmi, umożliwiając im podejmowanie trafniejszych decyzji oraz efektywniejsze zarządzanie procesami. To partnerstwo między technologią a ludźmi przynosi najlepsze rezultaty i przyczynia się do osiągnięcia sukcesu biznesowego w dziedzinie logistyki. Doskonałym przykładem takiej współpracy jest nasza platforma Warehouse Intelligence (WI), która wykorzystuje sztuczną inteligencję.
Warehouse Intelligence (WI) pomaga w optymalizacji procesów oraz doskonaleniu zarządzania magazynem. Jej zdolność do ciągłego „uczenia się” na podstawie rzeczywistych danych znacząco podnosi wydajność magazynu, co zostało potwierdzone wynikami pilotażu przeprowadzonego w magazynie LPP. Dzięki Warehouse Intelligence udało się skrócić czas kompletacji towarów oraz zoptymalizować trasy o aż 1/3, co poskutkowało obniżeniem kosztów i zwiększeniem efektywności operacyjnej.
Co istotne, SI nie tylko obiecuje zwiększenie efektywności, ale także zmienia sposób myślenia o logistyce. Przywołując jeszcze raz przykład platformy WI, warto zaznaczyć, że umożliwia ona tworzenie cyfrowych symulacji magazynu. To oznacza, że logistycy mogą dokładnie analizować procesy, testować różne strategie i wizualizować je za pomocą modelu 3D oraz heatmap. Warehouse Intelligence to narzędzie, które otwiera drzwi do dogłębnej analizy procesów logistycznych oraz lepszego monitorowania kluczowych wskaźników wydajności. Pozwala na lepsze zrozumienie swoich operacji i podejmowanie trafniejszych decyzji.
Jerzy Danisz
WMS Competence Center Manager
PSI Polska
Kiedy mówimy o działaniu AI?
Uczenie maszynowe
Jeśli system jest w stanie uczyć się z danych i poprawiać swoje funkcjonowanie bez konieczności interwencji człowieka, możemy mówić o działaniu AI. To oznacza, że algorytmy są w stanie samodzielnie „wyciągać wnioski” z danych historycznych i dostosowywać swoje działanie w odpowiedzi na nowe informacje czy zmiany w środowisku. Na przykład w zarządzaniu zapasami algorytmy AI mogą być używane do analizy danych o sprzedaży, dostępności zasobów i innych (zewnętrznych) czynnikach, aby generować bardziej precyzyjne prognozy i rekomendacje dotyczące poziomów magazynowych.
Złożoność i adaptacyjność
Jeżeli system jest w stanie analizować złożone wzory i samodzielnie dostosowywać się do dynamicznej sytuacji, również można mówić o działaniu AI. To oznacza, że algorytmy potrafią analizować złożone interakcje między różnymi czynnikami i dopasowywać do nich swoje działanie w odpowiedzi na zmiany w środowisku. Na przykład w zarządzaniu globalnymi łańcuchami dostaw AI może być używana do analizy danych z różnych źródeł i rynków, aby identyfikować schematy i zależności, które mogą wpływać na efektywność operacyjną.
Autonomiczne decyzje
Jeżeli system nie tylko analizuje dane, ale również podejmuje decyzje, które normalnie wymagałyby ludzkiej interwencji, to jest to kolejny wskaźnik działania AI. To oznacza, że algorytmy są w stanie nie tylko generować rekomendacje, ale również autonomicznie podejmować decyzje na podstawie analizy danych. Na przykład w zarządzaniu flotą pojazdów AI może być używana do autonomicznego zarządzania trasami, czasami dostaw i alokacją zasobów bez konieczności ciągłej ludzkiej interwencji.
AI wykorzystamy do analizy dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym, identyfikowania ukrytych wzorców i generowania prognoz czy rekomendacji, które są bardziej precyzyjne oraz aktualne.
Zastosowania w logistyce
Analiza danych
- Kontrola zapasów: tradycyjne metody analizy danych mogą być używane do monitorowania i zarządzania poziomami zapasów w magazynach. Wykorzystamy je chociażby do identyfikacji wzorców w popycie i dostępności zasobów, co pozwala na bardziej efektywne zarządzanie zapasami.
- Optymalizacja tras: analiza danych może również być używana do optymalizacji tras dostaw. Na przykład informacje o ruchu drogowym, warunkach pogodowych i innych czynnikach zostaną wykorzystane do generowania bardziej efektywnych tras z ingerencją człowieka.
- Zarządzanie relacjami z klientami: analiza danych może być używana do zrozumienia potrzeb i preferencji klientów, co pozwala na bardziej efektywne zarządzanie relacjami i zwiększenie satysfakcji konsumentów.
Sztuczna inteligencja
- Autonomiczne pojazdy: AI możemy wykorzystać do zarządzania autonomicznymi pojazdami, takimi jak drony czy samochody bez kierowcy. Algorytmów AI użyjemy do analizy danych o ruchu drogowym, warunkach pogodowych i innych czynnikach, aby automatycznie generować bardziej efektywne oraz bezpieczne trasy.
- Prognozowanie popytu w czasie rzeczywistym: AI może być używana do analizy dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym, co pozwala na bardziej precyzyjne prognozowanie popytu i dostępności zasobów. Na przykład, algorytmy AI wykorzystamy do analizy danych o sprzedaży, sezonowości i innych czynnikach, aby generować bardziej precyzyjne prognozy.
- Automatyczne negocjacje z dostawcami: AI może zostać użyta do automatyzacji procesu negocjacji z dostawcami, co pozwoli na bardziej efektywne zarządzanie kosztami i zasobami. Możemy poprosić algorytm o analizę danych o cenach, dostępności zasobów i innych czynnikach, aby generować bardziej efektywne i korzystne warunki umów.
Wyzwania i ograniczenia
Zrozumiałość i transparentność
Jednym z największych wyzwań w przypadku AI jest „czarna skrzynka”, czyli brak pełnego zrozumienia, jak dokładnie algorytm podejmuje decyzje. To oznacza, że trudno zweryfikować działanie algorytmów, co może prowadzić do problemów z odpowiedzialnością i zaufaniem. W zarządzaniu globalnymi łańcuchami dostaw brak transparentności w funkcjonowaniu AI ma potencjał powodowania problemów z zarządzaniem ryzykiem i zgodnością z przepisami.
Koszty i zasoby
Implementacja AI może okazać się kosztowna i wymagać specjalistycznej wiedzy oraz zasobów, co stanie się barierą dla mniejszych przedsiębiorstw. To oznacza, że wprowadzenie sztucznej inteligencji do praktyki logistycznej będzie wymagało znaczących inwestycji w technologię i rozwój kompetencji.
Etyka i odpowiedzialność
Kwestie etyczne, takie jak bias w danych czy odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez maszyny, są również ważnymi wyzwaniami w kontekście AI. To oznacza, że wprowadzenie sztucznej inteligencji do praktyki logistycznej może wymagać starannego zarządzania etycznymi i społecznymi aspektami technologii. W zarządzaniu globalnymi łańcuchami dostaw odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez algorytmy będzie kluczowym wyzwaniem w kontekście zarządzania ryzykiem i zgodnością z przepisami.
Jeżeli system nie tylko analizuje dane, ale również podejmuje decyzje, które normalnie wymagałyby ludzkiej interwencji, to mamy do czynienia z wyraźną cechą charajteryzującą sztuczną inteligencję.
Podsumowanie
Różnice między analizą danych a sztuczną inteligencją w logistyce są znaczące i mają różne implikacje dla praktyki logistycznej. Kiedy analiza danych jest bardziej statyczna i wymaga ludzkiej interwencji, AI oferuje dynamikę, autonomię oraz skalowalność. Zrozumienie, kiedy możemy mówić o działaniu sztucznej inteligencji, jest kluczowe dla efektywnego wykorzystania opartych o nią technologii w logistyce. Wprowadzenie AI do praktyki logistycznej może być wyzwaniem, ale również oferuje szereg możliwości dla zwiększenia efektywności operacyjnej i zarządzania złożonymi oraz dynamicznymi łańcuchami dostaw.
Piotr Susz
Zobacz również
