Coraz większy potencjał AI w intralogistyce

Obecnie bardzo dużo mówi się o sztucznej inteligencji (AI) w wielu dziedzinach życia: przemyśle, opiece zdrowotnej, handlu, transporcie, bankowości edukacji i wielu innych. To tylko kilka przykładów, a praktycznie AI może być zastosowane w każdej dziedzinie, gdzie występują dane do analizy.

W zakresie optymalizacji procesów i podniesieniu bezpieczeństwa AI niewątpliwie ma potencjał do znacznego usprawnienia intralogistyki. Zautomatyzowanie zadań, które są obecnie wykonywane manualnie np. kompletacja zamówień, załadunek i rozładunek towarów może znacząco poprawić wydajność i efektywność intralogistyki.

Za pomocą uczenia maszynowego można nauczyć AI identyfikować różne produkty, etykiety lub kody kreskowe na paczkach, dzięki czemu sorter może automatycznie przyporządkować paczki do odpowiednich destynacji. Analiza danych historycznych dotyczących obciążenia sortera w różnych okresach pozwala z kolei prognozować przyszłe obciążenie i przepustowość, w efekcie czego możemy zarządzać liczbą pracowników bądź przepustowością sortera. W obszarze utrzymania ruchu bardzo ważna jest diagnostyka, a dzięki AI i analizie informacji diagnostycznych to duże wsparcie w monitorowaniu stanu sortera i wykrywania awarii. Podwieszany system sortujący typu pouch-sorter, np. system Ferag Skyfall (grawitacyjny system przenośników), już sam w sobie eliminuje konieczność przemieszczania się osoby pakującej, dostarczając produkty z zamówienia na stanowisko do pakowania, a dzięki wsparciu AI i lepszej analizie danych może być w jeszcze większym stopniu dostosowany do potrzeb klientów.

Generalnie w intralogistyce prym wiodą pojazdy autonomiczne (AGV/AMR), które mogą poruszać się po magazynie bez udziału człowieka, poprawiając tym samym wydajność i efektywność operacji. Zaraz za nimi plasują się roboty, które mogą wykonywać wiele monotonnych lub niebezpiecznych zadań dla ludzi jak np. kompletowanie zamówień, rozładunek towarów czy przenoszenie palet. Analiza danych generowanych przez systemy intralogistyczne pozwalają na lepsza identyfikację obszarów, w których można poprawić np. wydajność. Z kolei w oparciu o analizy dotyczące sprzedaży, sezonowości, itp. można przewidzieć popyt na konkretne produkty. Pozwala to lepiej zaplanować np. procesy sortowania i paletyzacji, minimalizując zapasy lub dostosowując braki towarów. Zauważalny jest także wzrost zastosowania robotów współpracujących (cobots), które współdziałają z ludźmi na obszarze przenośników i systemów paletyzacji, a także rozwój technologii IoT (Internetu Rzeczy) i analizy Big Data, umożliwiających gromadzenie i analizę większej ilości danych.