Η αξιοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης (A.I.) στη διαχείριση αποθεμάτων και τη διανομή δεν είναι πλέον ένα μελλοντικό σενάριο. Γίνεται ήδη πραγματικότητα που μεταμορφώνει την αλυσίδα εφοδιασμού. Με αυτοματισμούς, προγνωστικά μοντέλα και «έξυπνες» αποθήκες, οι επιχειρήσεις μπορούν να μειώνουν κόστη, να αυξάνουν την ταχύτητα εξυπηρέτησης και να βελτιώνουν την ακρίβεια των παραδόσεων.
Πώς, όμως, επιτυγχάνονται αυτά τα αποτελέσματα και ποιες είναι οι προϋποθέσεις επιτυχίας; Σε παγκόσμιο επίπεδο, η αγορά A.I. για warehousing (το σύνολο των διαδικασιών αποθήκευσης, διαχείρισης και ροής εμπορευμάτων μέσα σε μια αποθήκη, από τη στιγμή που φτάνουν τα προϊόντα μέχρι να διανεμηθούν στον τελικό πελάτη ή στο επόμενο στάδιο της εφοδιαστικής αλυσίδας) εκτιμήθηκε το 2024 σε 11,22 δισ. δολ. και προβλέπεται να αυξηθεί με σύνθετο ρυθμό 26,1% ετησίως έως το 2030, τροφοδοτούμενη από την έκρηξη του ηλεκτρονικού εμπορίου. Μεγάλες εταιρίες ήδη χρησιμοποιούν συστήματα ορχήστρωσης και προγνωστικής ανάλυσης για να σχεδιάζουν τη ροή φορτίων, να υπολογίζουν τις ανάγκες προσωπικού και να παράγουν πιο ακριβείς προβλέψεις ζήτησης. Για παράδειγμα, οι εγκαταστάσεις της PepsiCo, που υιοθέτησαν πλατφόρμα αυτοματισμού, κατέγραψαν αύξηση 12% στις κινήσεις ανά ώρα (στον βασικό δείκτη παραγωγικότητας ο οποίος αναφέρεται στο «πόσες παλέτες, κιβώτια ή παραγγελίες μπορούν να μετακινηθούν, να φορτωθούν ή να αποθηκευτούν από το προσωπικό και τον εξοπλισμό μέσα σε μία ώρα»).
Σύμφωνα με μελέτη της McKinsey, οι πρώτοι που ενσωμάτωσαν την Τεχνητή Νοημοσύνη κατάφεραν να μειώσουν το κόστος logistics κατά 15%, να περιορίσουν τα αποθέματα κατά 35% και να αυξήσουν το επίπεδο εξυπηρέτησης κατά 65%. Αλλη ανάλυση της εταιρίας για τον κλάδο της διανομής δείχνει ότι η Τ.Ν. μπορεί να μειώσει τα αποθέματα κατά 20% έως 30%, το κόστος logistics κατά 5% έως 20% και το κόστος προμηθειών κατά περίπου 5% με 15%, ενώ αυξάνει τη διαθέσιμη χωρητικότητα αποθήκης από 7% έως 15%.
ΑΠΟΓΡΑΦΗ
Στο μέτωπο της απογραφής, η χρήση drones και ρομπότ ανοίγει νέα κεφάλαια. Για παράδειγμα, πλατφόρμες όπως της Gather AI ανέβασαν την ακρίβεια απογραφής στη Langham Logistics από 97% σε 99,9% και μείωσαν τον χρόνο καταμέτρησης κατά δέκα φορές. Η NFI (ένας καναδικός πολυεθνικός κατασκευαστής λεωφορείων) μείωσε τις ώρες ετήσιας απογραφής από 4.400 σε 800 ώρες (!) χάρη σε αυτοματοποιημένες πτήσεις dronelogistics, ενώ μεγάλες αλυσίδες όπως η GNC (αμερικανική αλυσίδα λιανικής και παραγωγής προϊόντων υγείας και ευεξίας) χρησιμοποιούν drones για να καταγράψουν αποθέματα με ακρίβεια 99,9%.
Η υιοθέτηση Τ.Ν., όμως, απαιτεί στρατηγική προετοιμασία. Στην ίδια μελέτη της McKinsey αναφέρεται ότι το 95% των εταιριών διανομής διερευνούν περιπτώσεις χρήσης Τεχνητής Νοημοσύνης αλλά μόνο το 30% αυτών διαθέτουν επαρκές ταλέντο και λιγότερο από 10% έχουν χαρτογραφήσει μια συγκεκριμένη πορεία υλοποίησης.
Η επιτυχία δεν εξαρτάται, λοιπόν, μόνο από την τεχνολογία. Απαιτείται ευθυγράμμιση με την επιχειρησιακή στρατηγική, αξιόπιστα δεδομένα, εκπαίδευση προσωπικού και αλλαγή κουλτούρας.
Επιπλέον, πρέπει να γίνει σαφές ότι, τουλάχιστον σε αυτή τη φάση, η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν αντικαθιστά τους ανθρώπους. Οι ειδικοί υπογραμμίζουν ότι τα ρομπότ με Τ.Ν. αναλαμβάνουν επαναλαμβανόμενα και βαριά καθήκοντα, μειώνοντας τους τραυματισμούς και επιτρέποντας στους ανθρώπους να επικεντρωθούν στη λήψη αποφάσεων και στον κρίσιμο τομέα της εξυπηρέτησης πελατών.
Επένδυση στην εκπαίδευση των ανθρώπων
Ενώ οι τεχνολογίες αυτοματισμού μονοπωλούν το ενδιαφέρον αυτή την εποχή, οι άνθρωποι παραμένουν το επίκεντρο της αλυσίδας εφοδιασμού. Η Τεχνητή Νοημοσύνη προσφέρει εργαλεία που αυξάνουν την παραγωγικότητα και βελτιώνουν την ασφάλεια, όμως απαιτούν νέες ικανότητες. Στη διανομή, σύμφωνα με διεθνείς έρευνες, λιγότεροι από το 10% των οργανισμών έχουν έτοιμο σχέδιο για την υλοποίηση, ενώ 30% δηλώνουν ότι δεν διαθέτουν επαρκείς ειδικούς στην τεχνολογία. Η επιτυχία στη μετάβαση περνά, λοιπόν, μέσα από τη συνεχή επιμόρφωση, την προσαρμογή διαδικασιών και τη συμμετοχή των εργαζομένων σε κάθε στάδιο.
Στρατηγικές βελτιστοποίησης της «καρδιάς» του εμπορίου με τη βοήθεια του «ψηφιακού συνεργάτη»
Οι αποθήκες αποτελούν την «καρδιά» του εμπορίου. Με την Τ.Ν. «χτυπά» πιο γρήγορα και μεθοδικά. Εξυπνα συστήματα διαχείρισης αποθεμάτων βασισμένα σε «machine learning» μπορούν να αναλύουν ιστορικά στοιχεία, τάσεις αγοράς και εξωτερικούς παράγοντες για να προσφέρουν ακριβείς προβλέψεις ζήτησης.
Σύμφωνα με πρόσφατες μελέτες, η ενσωματωμένη Τ.Ν. σε ολόκληρη την αλυσίδα διανομής μπορεί να μειώσει τα αποθέματα κατά 35%, να ρίξει τα κόστη logistics κατά 15% και να αυξήσει το επίπεδο εξυπηρέτησης κατά 65%!
Συγκεκριμένα, η τεχνολογία μεταφέρει τη λογική του εργοστασίου στην αποθήκη. Πώς; Δημιουργώντας μοντέλα τα οποία προσομοιώνουν την κίνηση υλικών και ανθρώπων (!) μέσα στην εγκατάσταση. Μεγάλη εταιρία logistics κατάφερε, για παράδειγμα, να αυξήσει τη χωρητικότητα της αποθήκης σχεδόν κατά 10% χωρίς επέκταση κτιρίων, απλώς μέσω ανάλυσης του διαθέσιμου χώρου και της διαθεσιμότητας προσωπικού.
Παράλληλα, η χρήση drones για απογραφή ανεβάζει την ακρίβεια σχεδόν στο 100% και περιορίζει σημαντικά τον χρόνο καταμέτρησης από ημέρες σε… ώρες! Πολύ απλά, αυτές οι τεχνολογίες παρέχουν σε πραγματικό χρόνο την εικόνα των αποθεμάτων, μειώνουν τις ελλείψεις και αποτρέπουν το φαινόμενο της «υπεραποθήκευσης».
Επιπλέον, τα συστήματα ρομποτικής υποστηρίζουν τους εργαζομένους σε βαριά ή επαναλαμβανόμενα έργα. Τα αυτόνομα οχήματα μεταφοράς υλικών (AMRs) μετακινούν παλέτες και καλάθια μέσα στην αποθήκη, ακολουθώντας δυναμικές διαδρομές και συνεργάζονται με ανθρώπους σε περιορισμένους χώρους, ενώ τα ρομπότ συλλογής (cobots) επιταχύνουν τη διαδικασία παραγγελιοληψίας. Η συνεργασία ανθρώπου-μηχανής αυξάνει την παραγωγικότητα έως και 85%, σύμφωνα με μελέτες, και μειώνει τον κίνδυνο τραυματισμών.
Για να αποδώσουν όλα αυτά τα ψηφιακά, ευφυή συστήματα χρειάζεται προσεκτική ενσωμάτωση με τα υφιστάμενα συστήματα (για παράδειγμα, ERP και WMS), καθορισμός δεικτών απόδοσης (όπως κόστος ανά παραγγελία και χρόνο παραγγελίας) και συνεχή αξιολόγηση της απόδοσης επένδυσης (ROI). Αλλωστε, κανείς δεν πρέπει να ξεχνά ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ένα εργαλείο το οποίο πρέπει να υπηρετεί τη στρατηγική της επιχείρησης.
Βασικές προϋποθέσεις οι εργαζόμενοι και ο τεχνολογικός μετασχηματισμός για την καλύτερη δυνατή απόδοση
Οι τεχνολογίες δεν αποδίδουν χωρίς το κατάλληλο ανθρώπινο «κεφάλαιο». Μεταξύ των κορυφαίων εμπορικών επιχειρήσεων, σύμφωνα με πρόσφατες μελέτης της McKinsey, το 95% εξετάζει την εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης, όμως μόλις το 30% διαθέτει το απαραίτητο εξειδικευμένο προσωπικό και λιγότερο από 10% έχει συγκεκριμένο οδικό χάρτη για την υλοποίηση του πλάνου.
Αυτό το κενό σημαίνει ότι πολλές εταιρίες αγοράζουν εργαλεία χωρίς να έχουν επεξεργαστεί προηγουμένως το «πώς» θα αλλάξουν οι διαδικασίες και πώς θα εκπαιδευτεί το προσωπικό. Και είναι σαφές ότι η μετάβαση απαιτεί σαφή ορισμό ρόλων: α) οι εργαζόμενοι πρέπει να μάθουν να συνεργάζονται με τα ρομπότ, β) να ερμηνεύουν της προτάσεις που κάνει η Τ.Ν. και γ) να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση δεδομένα.
Στις εταιρίες που το κατάφεραν οι cobots (collaborative robots ή συνεργατικά ρομπότ) μείωσαν τους τραυματισμούς και αύξησαν την παραγωγικότητα έως 85%. Την ίδια στιγμή οι αυτοματοποιημένες απογραφές επέτρεψαν στους υπαλλήλους να ασχοληθούν με την εξυπηρέτηση πελατών και τη βελτίωση των υπόλοιπων διαδικασιών.
Στο σημείο αυτό σημειώνεται ότι οι επιχειρήσεις πρέπει, επίσης, να αντιμετωπίσουν το άγχος των εργαζομένων για τυχόν αντικατάσταση – απόλυσή τους, εξηγώντας ότι τα συστήματα λειτουργούν συμπληρωματικά και δημιουργούν νέες ανάγκες (για παράδειγμα, διαχείριση δεδομένων, συντήρηση ρομπότ).
Εξυπνες παραδόσεις και διαχείριση στόλου με προγνωστική ανάλυση
Η διανομή βρίσκεται στο μεταίχμιο μεταξύ της τεχνολογίας και των logistics. Στον τομέα αυτό η Τεχνητή Νοημοσύνη αξιοποιείται για να βελτιώσει τον προγραμματισμό δρομολογίων, την αναζήτηση φορτίων και την παρακολούθηση του στόλου.
Αναλυτικότερα, συστήματα βελτιστοποίησης φορτίων που λαμβάνουν υπόψη χιλιάδες μεταβλητές (χρόνο, κόστη, δεσμεύσεις εξυπηρέτησης και επιστροφές) βοηθούν μεταφορικές εταιρίες να επιλέξουν τις πιο κερδοφόρες διαδρομές (!) και να κατανείμουν ορθολογικά τους οδηγούς και τα οχήματά τους.
Ενδεικτικό παράδειγμα αποτελεί η επιχείρηση Standard Logistics, η οποία χρησιμοποιεί πλατφόρμα Τ.Ν. για να αποφασίζει ποια φορτία να αναλάβει και σε ποιους οδηγούς να τα αναθέσει. Τι πετυχαίνει έτσι; Αυξάνει τα έσοδα ανά οδηγό και μειώνει το κόστος μεταφοράς!
Αλλες εφαρμογές, επίσης, εστιάζουν στην αποτροπή απωλειών και στην ταχεία επίλυση των προβλημάτων. Για παράδειγμα, η Werner Enterprises (μία από τις κορυφαίες εταιρίες φορτηγών η οποία ειδικεύεται στη ναυτιλία εμπορευμάτων και τη διαχείριση logistics) υιοθέτησε λύση η οποία συνδυάζει κάμερες και Τεχνητή Νοημοσύνη για να εντοπίζει χαμένα ή παράνομα χρησιμοποιημένα ρυμουλκούμενα. Ο χρόνος εντοπισμού μειώθηκε από κάποιες ημέρες ή και εβδομάδες σε λίγες ώρες, ενώ τα στοιχεία που προκύπτουν επιτρέπουν γρήγορες απαιτήσεις αποζημίωσης. Ομοίως οι πλατφόρμες διαχείρισης διανομής με Τεχνητή Νοημοσύνη μπορούν να προβλέπουν καθυστερήσεις (για παράδειγμα, μέσω ανάλυσης κυκλοφορίας ή καιρικών συνθηκών) και να προτείνουν εναλλακτικές διαδρομές σε πραγματικό χρόνο!
Στις αποστολές «τελευταίου μιλίου», πειραματισμοί με drones και αυτόνομα οχήματα δείχνουν ότι το κόστος ανά πακέτο μπορεί να μειωθεί σημαντικά. Συγκεκριμένα, με βάση σχετικές αναλύσεις, εκτιμάται ότι το κόστος παράδοσης μέσω drones κυμαίνεται σε μόλις 1 με 2 δολάρια όταν κλιμακωθεί η λειτουργία.
Σημειώνεται ότι, ενώ αυτά τα μοντέλα βρίσκονται ακόμη σε δοκιμαστικό στάδιο λόγω κανονιστικών περιορισμών, μεγάλες αλυσίδες (όπως η Amazon και η Walmart) καθώς και εξελισσόμενες startups προχωρούν σε δοκιμές πραγματοποιώντας πιλοτικά προγράμματα.
Ποιο είναι το βασικό συμπέρασμα; Η αξία της Τ.Ν. στη διανομή δεν είναι μόνο η μείωση κόστους. Μεταξύ άλλων, στα πλεονεκτήματά της συμπεριλαμβάνεται η βελτίωση της εμπειρίας του πελάτη, μέσω ακριβέστερων χρόνων παράδοσης και ταχύτερης επίλυσης των προβλημάτων. Για να επιτευχθούν αυτά τα οφέλη, οι εταιρίες πρέπει να επενδύσουν σε ποιοτικά δεδομένα, συνδεσιμότητα (π.χ. 5G) και συνεργασίες με τεχνολογικούς παρόχους, διασφαλίζοντας παράλληλα τη συμμόρφωση με κανονισμούς.
ΑΠΟ ΤΗΝ ΕΝΤΥΠΗ ΕΚΔΟΣΗ (ΦΥΛΛΟ 12/9/2025)
