Umělá inteligence pomáhá ve skladech lépe sledovat zásoby, plánovat doplňování zboží a zrychlovat práci. Umožňuje také lepší rozmístění výrobků, přesnější inventuru a omezení chyb při vychystávání. Díky tomu jsou sklady přehlednější, efektivnější a šetří čas i náklady.
AI může ve skladování zboží velmi usnadnit práci. Pomáhá sledovat, kolik zboží je na skladě, a včas upozorní, když je potřeba něco doplnit. Rovněž dokáže poradit, kam jednotlivé výrobky ve skladu uložit, aby byly snadno dostupné a práce byla rychlejší. Pomáhá i při chystání objednávek, protože snižuje počet chyb a šetří čas zaměstnancům. Může také řídit roboty nebo vozíky, které zboží převážejí. Důležité místo má AI při inventurách, protože umí rychleji zkontrolovat skutečný stav zásob. Firmám tak pomáhá šetřit čas, peníze i lidskou práci. Celkově přispívá k tomu, aby byl sklad přehlednější, rychlejší a efektivnější.
Nástroj pro lepší řízení skladu
Jan Tafat, IT Director společnosti Geis pro region CEE, uvádí, že při provozu skladů v prostředí smluvní logistiky vzniká velké množství dat – od příjmu zboží přes interní skladové pohyby až po expedici objednávek. Ve skupině Geis proto využívají umělou inteligenci a pokročilou analytiku především jako nadstavbu nad daty z WMS a dalších provozních systémů.
Jednou z klíčových oblastí je prediktivní plánování skladového provozu. Na základě historických dat o příjmech, objednávkách, sezónnosti a obrátkovosti zboží lze relativně přesně odhadovat budoucí vytížení skladu.
„Typickým příkladem je predikce objemu vychystávání na základě struktury objednávek v minulých obdobích. Ve skupině Geis tyto analýzy pomáhají dopředu připravit kapacitu pracovníků, manipulační techniky nebo skladového prostoru pro očekávané špičky,“ vysvětluje Jan Tafat.
Další oblast představuje optimalizace skladové struktury a umístění zboží (slotting). Analýza dat o obrátkovosti jednotlivých SKU umožňuje průběžně optimalizovat rozmístění zboží ve skladu. Například při změně sezony nebo marketingových akcích lze identifikovat položky, u nichž se výrazně zvyšuje frekvence vychystávání, a doporučit jejich přesun blíže k pickovacím zónám. Umělá inteligence pomáhá také při optimalizaci vychystávání a expedice. Analýzou struktury objednávek lze optimalizovat pořadí pickingu, seskupování objednávek nebo rozdělení práce mezi pracovníky. V praxi to znamená kratší manipulační časy a efektivnější využití skladových zdrojů. Další využití Jan Tafat vidí v detekci anomálií v provozních datech. Systém dokáže například identifikovat nestandardní skladové pohyby, neobvykle dlouhé manipulační časy nebo odchylky ve výkonnosti jednotlivých procesů. Pokud například u určitého typu objednávky výrazně vzroste průměrný čas vychystání, může to signalizovat změnu struktury zboží, problém ve skladové lokaci nebo neefektivní nastavení procesu.
Stabilnější provoz a vyšší produktivita
Hlavním přínosem AI je schopnost zpracovat velké objemy provozních dat a převést je do praktických rozhodnutí. Ve skladech vznikají denně tisíce transakcí a bez pokročilé analytiky je obtížné tyto informace efektivně vyhodnocovat.
„Ve skupině Geis nám AI pomáhá především při lepším plánování provozu, protože umožňuje předvídat vývoj objemů a připravit sklad na očekávané špičky. Dalším přínosem je zvyšování produktivity skladových operací, například díky optimalizaci tras vychystávání nebo vhodnějšímu rozmístění zboží,“ vyjmenovává Jan Tafat a poukazuje na vyšší transparentnost procesů. Pokročilé analytické nástroje umožňují rychle identifikovat neefektivní kroky v logistickém toku a cíleně je optimalizovat. Výsledkem je stabilnější provoz, vyšší produktivita a lepší využití skladových kapacit.
Zásadním předpokladem pro úspěšné využití AI je kvalita vstupních dat. Pokud jsou data neúplná, nekonzistentní nebo nepřesná, mohou být výsledky analýzy zavádějící. Další důležitý faktor představuje správná interpretace výstupů. AI poskytuje doporučení založená na datech, ale rozhodování by mělo vždy zůstat v rukou zkušených logistických specialistů, kteří rozumí reálnému provozu.
„Logistické procesy jsou často velmi specifické podle typu zboží a zákazníka. Univerzální řešení proto nemusí fungovat optimálně a je nutné je přizpůsobovat konkrétním podmínkám,“ upozorňuje Jan Tafat, který do budoucna očekává, že ve skupině Geis bude význam AI dále růst zejména v oblastech prediktivního řízení skladových operací, automatizace rozhodovacích procesů a integrace s robotickými technologiemi. Umělá inteligence tak bude stále více fungovat jako nástroj, který pomáhá logistickým týmům dělat rychlejší a přesnější rozhodnutí.
Operátor nechodí po skladu jako turista
Roman Gabčo, ředitel logistiky ve firmě Skladon, říká: „K umělé inteligenci přistupujeme pragmaticky. Nechceme mít ‚AI sklad‘ na billboardu, chceme, aby nám konkrétní nástroje pomáhaly řešit konkrétní problémy. A těch je v každodenním provozu fulfillment centra dost.“
Na příjmu zboží Skladon využívá systém pro odhad prostorových nároků zboží. Modely pomáhají odhadovat prostorové nároky nově naskladňovaného zboží a navrhují jeho vhodné umístění v regálech podle předpokládané obrátkovosti. Při pickování a expedici firma pracuje s algoritmy pro plánování vychystávání po vlnách a optimalizaci tras vychystávání. Cílem je, aby se operátor po skladu nepohyboval zbytečně a pracoval co nejefektivněji. Oblastí, v níž AI přinesla možná nejvýraznější tichou revoluci, je logistické inženýrství. Analýzy dat z WMS, měření procesů, vyhodnocování časové náročnosti pracovních úkonů nebo příprava zadání pro investice — to vše dříve zabíralo dny, někdy i týdny. „Dnes inženýři poskytnou AI surové exporty, nechají si připravit první řez analýzy, otestovat hypotézu nebo sepsat návrh zadání pro dodavatele regálových systémů či dopravníků. Namísto týdenní práce tak mají podklady k dispozici během jediného odpoledne. Tento postup nenahrazuje úsudek inženýra, ale odstraňuje tu část práce, kterou nikdo nikdy neměl rád: ruční spojování dat z pěti zdrojů a pokaždé nové formulování stejných odstavců,“ říká Roman Gabčo.
S tím úzce souvisí také sledování a vyhodnocování výkonu pracovníků obsluhy, a to jak při vychystávání, tak při balení. AI pomáhá hodnotit výkon jednotlivců i týmů nejen podle absolutních čísel, ale i s ohledem na charakter zboží, velikost objednávek, směnu nebo lokaci ve skladu. Díky tomu lze lépe rozlišit, kdo skutečně podává slabší výkon, a kdo dlouhodobě pracuje ve složitějších zónách. Pro operátory to znamená férovější přístup, firmě to pak přináší přesnější podklady pro koučink, odměňování i plánování.
AI pomáhá v několika rovinách
Přínos umělé inteligence vidí Roman Gabčo v několika rovinách:
Rychlost. AI zkracuje čas rozhodování tam, kde dřív probíhala manuální práce s daty. Plánovač nemusí trávit půl dne v Excelu, KPI reporty se generují v reálném čase, logistický inženýr nečeká na to, až IT exportuje správnou tabulku — místo toho si ji s AI poskládá sám. Není to revoluce, je to spíš postupné uvolňování kapacity lidem, aby se mohli věnovat tomu, v čem jsou nenahraditelní: řízení týmu a řešení výjimek.
Přesnost. Prediktivní modely plánují kapacitu s menší odchylkou, než to zvládne i zkušený plánovač, když má před sebou desítky klientů, stovky SKU skupin a k tomu polské svátky, na které zapomněl. Výsledkem jsou méně přeplněné směny, méně podstavů, stabilnější mzdové náklady a méně přesčasů, které vždycky všechny zabolí, nejvíce pak účetní.
Férovost a kvalita pro klienta. Díky lepšímu vyhodnocování výkonnosti operátorů Skladon dokáže rozlišit skutečný výkon od šumu, což zvyšuje důvěru uvnitř týmu i spravedlnost v odměňování. Lepší měření rozměrů zboží zkracuje průchod zboží skladem, optimalizované vychystávací trasy snižují chybovost a zrychlují expedici.
„Dlouhodobě směřujeme k tomu, aby AI propojila WMS, plánování práce i finanční modely do jednoho rozhodovacího celku, abychom v každém okamžiku věděli, co je v provozu ekonomicky nejsmysluplnější udělat teď, ne až podle reportu za minulý měsíc,“ zdůrazňuje Roman Gabčo. Podle něj je největší výzvou při nasazování AI kvalita vstupních dat, protože bez dobře spravovaných dat může umělá inteligence chyby jen urychlit a prodražit. Firmy by proto měly realisticky vyhodnocovat, kde AI skutečně dává smysl a kde postačí jednodušší analytické nástroje. Zásadní je také citlivý přístup k datům o zaměstnancích a role zkušených lidí, kteří dokážou výstupy AI správně interpretovat a používat je jako podporu rozhodování, nikoli jako automatický verdikt.
Připravil Václav Podstawka
Foto: Geis, Skladon a AI