Učinkovita pot digitalne preobrazbe v notranji logistiki

Digitalizacija notranje logistike nam omogoči zbiranje velikih količin podatkov o logističnih in poslovnih procesih, ki jih je smotrno uporabiti za napredek.

Povezovanje, druženje, spoznavanje trendov in prihodnost. To so izhodišča, ki nas vsako leto prepričajo, da se v Dortmundu na Fraunhofer IML inštitutu udeležimo srečanja predstavnikov podjetij, ki sodelujemo v projektu Warehouse-Logistics pod taktirko omenjenega inštituta. Izmenjamo si izkušnje in dobre prakse, zanimive pristope ter ideje, s katerimi lahko obogatimo svoje storitve in produkte.

Spreminjanje procesov brez posledic na učinkovitost
Digitalna preobrazba notranje logistike, to izredno široko področje, je bila rdeča nit letošnja srečanja. Ko uporabnik notranje logistike stopi na pot digitalizacije, običajno najprej 'očisti' procese papirnega poslovanja. Posledično pride do t. i. visibility. To pomeni, da informacijski sistem omogoča vpogled v stanje vseh, za notranjo logistiko pomembnih komponent, ob vsakem trenutku, na jasen in enostaven način. Tako denimo vidimo realno stanje zalog, njihovo razporeditev, stanje nalogov po vseh vmesnih fazah itd. V naslednjem koraku zajamemo in prikažemo tudi vse možne dodatne podatke, kot so na primer število različnih dogodkov, čase in lokacije posameznih operacij. Prav ti podatki nam pomagajo pri optimizaciji procesov in sistema.

Digitalizacija odgovarja tudi na izzive, ki jih danes podjetjem predstavlja spreminjajoče se okolje in zahteve strank: spreminjanje procesov in hitro spreminjanje kapacitete, ne da bi pri tem izgubljali na učinkovitosti. Popolnoma digitaliziran sistem za skladiščno logistiko lahko programsko preoblikujemo glede na različne zahteve in ob pravilni konfiguraciji ohranimo visoko raven učinkovitosti. Primeri takšnih skladiščnih sistemov so denimo transporti z AGV, skladišče tipa Autostore, Skypod itd. Prav takšen sistem pa je lahko pravi odgovor na hitre spremembe v poslovanju internetnih trgovin, start-upov, ki so v fazi širitve, ipd.

Hitre spremembe in visoka učinkovitost brez vpogleda v kazalnike, stanje zaloge in nalogov v realnem času niso več mogoča niti v preprostejših sistemih, kjer imamo le ročno skladišče.

Strojno učenje – eno od orodij za optimizacijo in izboljšave
Dobro vzpostavljen sistem za zbiranje velikih količin podatkov o nalogah, izvajanju in ostalih dogodkih v logističnih ter poslovnih procesih nam omogoča tudi nadaljnji razvoj.

Iz nabora podatkov, ki nam jih ponujajo statistika, simulacije, strojno učenje in umetna inteligenca, s pomočjo algoritmov pridemo do izboljšanih parametrov za obstoječe procese, dinamično planiranje, predvidevanje pričakovanega obsega dela, potrebnih in nepotrebnih zalog ipd.

Omenjene tehnologije že uporabljajo veliki logistični sistemi, kot sta npr. Amazon in Alibaba, saj so si z njimi zagotovili optimalno učinkovitost upravljanja posla. Manjša podjetja pa si z novodobnimi tehnologijami pomagajo pri optimizacijah in izboljšavah, saj si tako zagotavljajo zavedanje situacije (ang. situational awareness) na višji ravni kot konkurenca.