Jeszcze zaledwie dekadę temu zaawansowane systemy AI były zarezerwowane dla gigantów technologicznych i globalnych koncernów z ogromnymi budżetami na badania i rozwój. Wymagały specjalistycznego sprzętu, drogich licencji na oprogramowanie i zespołu odpowiednio wykwalifikowanych ekspertów. 

Dziś wygląda to zupełnie inaczej. Rewolucja stała się możliwa dzięki demokratyzacji technologii. To zasługa chmury obliczeniowej i modeli SaaS (Software as a Service), które obniżyły próg wejścia. Małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP) mogą dziś korzystać z gotowych algorytmów AI bez konieczności budowania własnych modeli od zera. 

Istotna okazała się też rosnąca świadomość tego, jakie znaczenie ma gromadzenie i strukturyzacja danych operacyjnych. Dane z systemów WMS (Warehouse Management Systems), ERP (Enterprise Resource Planning), sensorów internetu rzeczy (internet of things – IoT) czy nawet kamer stały się fundamentem, na którym buduje się skuteczne rozwiązania AI.

W kontekście intralogistyki AI obejmuje przede wszystkim uczenie maszynowe, które rozpoznaje wzorce w ogromnych zbiorach danych, computer vision do identyfikacji obiektów i wizualnej weryfikacji, a także algorytmy optymalizacyjne rozwiązujące skomplikowane problemy w czasie rzeczywistym. Dla polskich przedsiębiorstw wdrażanie tych technologii może być dobrą okazją do zwiększania konkurencyjności na rynkach międzynarodowych.

Prognozowanie zapotrzebowania

Jednym z pierwszych i najbardziej oczywistych obszarów, do których AI wnosi realną wartość, jest planowanie zapasów i prognozowanie popytu. Tradycyjne metody polegają na prostych formułach statystycznych, które uwzględniają głównie historyczną sprzedaż i sezonowość. Systemy oparte na AI idą o krok dalej, ponieważ analizują dziesiątki zmiennych jednocześnie.

Algorytmy uczenia maszynowego potrafią wychwycić subtelne korelacje, których człowiek by nie zauważył (np. wzrost sprzedaży konkretnego produktu dwa tygodnie po dużym wydarzeniu medialnym czy kampanii reklamowej). Dzięki temu prognozy stają się znacznie dokładniejsze, co pozwala unikać nadmiaru zapasów lub nieplanowanych braków towaru.

Dynamiczna optymalizacja układu magazynu

W klasycznym magazynie każdy produkt ma przypisaną stałą lokalizację. Jej wybór opiera się na prostych regułach. To podejście sprawdza się w stabilnych warunkach, ale zawodzi w e-commerce, gdzie wzorce zamówień zmieniają się z dnia na dzień. Systemy AI wprowadzają dynamiczne przypisywanie towarom slotów magazynowych, które dostosowuje się na bieżąco do rzeczywistych potrzeb. 

Algorytmy analizują rotację produktów, ich współwystępowanie w koszykach zakupowych, częstotliwość zamówień oraz sezonowe wahania sprzedaży. Na tej podstawie proponują optymalny układ produktów na regałach. Co więcej, zaawansowane systemy symulują różne scenariusze zmian, zanim zostaną one wdrożone w praktyce. To pozwala testować je bez ryzyka zakłócenia operacji.

Zarządzanie flotą AGV i AMR

Wraz z upowszechnianiem się wózków autonomicznych (automated guided vehicles – AGV) i robotów mobilnych (autonomous mobile robots – AMR) istotne stało się inteligentne zarządzanie ich flotą. Sztuczna inteligencja działa tu w czasie rzeczywistym, przydzielając zadania pojazdom na podstawie wielu parametrów: bieżącej lokalizacji, stanu baterii, priorytetów zamówień czy przewidywanego czasu realizacji.

System potrafi z wyprzedzeniem przewidzieć potrzebę ładowania danego AGV i w inteligentny sposób zaplanować dla niego zadania, które nie zakłócą ciągłości procesu. Algorytmy wykrywają nadchodzące szczyty aktywności i prewencyjnie kierują dodatkowe zasoby w newralgiczne strefy. Ponadto systemy wizyjne umożliwiają robotom omijanie przeszkód, bezpieczną współpracę z ludźmi na hali, a nawet automatyczne korygowanie tras.

Inteligentna kompletacja zamówień

Proces kompletacji to kluczowe działanie magazynu – pochłania znaczną część czasu i kosztów operacyjnych. Sztuczna inteligencja dobiera metodę pakowania w zależności od profilu zamówienia, optymalizuje trasy AGV i AMR z przewidywaniem przyszłych zadań i wykorzystuje kompletację zamówień do weryfikacji poprawności procesu w czasie rzeczywistym. Operator skanuje towar kamerą w smartfonie lub okularach AR (augmented reality), a system natychmiast potwierdza, czy z półki wzięto właściwy produkt. To minimalizuje błędy i skraca czas pracy w magazynie.

MOŻE ZAINTERESUJE CIĘ TAKŻE

Transport

Transformacja intralogistyki – kierunki ewolucji wózków widłowych

Współczesne wózki widłowe to zaawansowane technologicznie urządzenia, które nadal się rozwijają, wspierając przedsiębiorstwa w prowadzeniu płynnych i bezpiecznych operacji logistycznych.

Magazynowanie

Systemy zarządzania magazynami (WMS) podstawą efektywnej logistyki magazynowej

Wydajna gospodarka magazynowa wymaga współdziałania kilku składowych – przede wszystkim odpowiedniego sprzętu magazynowego, wykwalifikowanych pracowników i systemu, który będzie całością zarządzał. Systemy zarządzania magazynem (warehouse management system – WMS) pomagają zarządzać wszystkimi operacjami, z jakimi na co dzień borykają się pracownicy magazynów, i te operacje kontrolować.

Predykcyjna konserwacja sprzętu

Nieplanowane awarie to jedna z największych zmór intralogistyki. Powodują one przestoje, które mogą być bardzo kosztowne. Systemy predykcyjne analizują ciągłe strumienie danych z czujników – wibracje, temperaturę, zużycie energii, obciążenie silników– łącząc je z historycznymi danymi operacyjnymi. 

Algorytmy uczenia maszynowego rozpoznają wzorce, które poprzedzają awarie, i sygnalizują potrzebę naprawy wiele dni przed potencjalną usterką. Dzięki temu konserwacja staje się proaktywna, a nie reaktywna.

Wyzwania wdrożeniowe

Mimo oczywistych korzyści wdrożenie AI w intralogistyce napotyka realne bariery. Największą barierą wdrożeniową pozostaje jakość danych. Nawet najbardziej zaawansowane algorytmy nie zrekompensują ich niskiej jakości. Wiele firm przez lata gromadziło dane w nieustrukturyzowanej formie, często w zwykłych arkuszach w Excelu bądź starszych systemach informatycznych.

Kolejnym wyzwaniem są koszty początkowe, zwłaszcza dla MŚP. Choć chmura obliczeniowa obniżyła barierę wejścia, kompleksowe wdrożenie (obejmujące integrację sensorów i szkolenia) nadal wymaga sporych nakładów. Ważne w tym kontekście jest więc realistyczne planowanie ROI (return on investment) – zwrot inwestycji przychodzi zwykle po kilkunastu miesiącach od wdrożenia.    

Integracja AI z istniejącą infrastrukturą IT bywa niedoceniana, a starsze WMS czy ERP nie zawsze komunikują się płynnie z nowymi algorytmami. Wymaga to czasem gruntownej modernizacji. 

Wreszcie kwestie etyczne dotyczące zatrudnienia: automatyzacja budzi obawy o utratę miejsc pracy. W praktyce jednak rozwiązania AI w intralogistyce rzadko wpływają na redukcję zatrudnienia – raczej przesuwają ludzi do zadań kreatywnych i nadzorczych, dzięki czemu nie muszą już wykonywać powtarzalnych i monotonnych czynności.

Ścieżka do sukcesu

Efektywne wdrożenie AI w intralogistyce wymaga strategicznego podejścia. Pierwszy krok to dokładna analiza procesów: gdzie marnowanie czasu i zasobów lub liczba błędów są największe? Idealne są projekty pilotażowe, np. narzędzie z AI tylko w jednej strefie magazynowej lub dla wybranej kategorii produktów. Szybko odniesione sukcesy, nawet niewielkie, budują zaufanie pracowników i uzasadniają późniejsze zwiększanie zakresu działania.

Przez cały proces efekty wdrożenia należy mierzyć kluczowymi wskaźnikami efektywności (key performance indicators – KPI), takimi jak czas kompletacji, wykorzystanie przestrzeni czy liczba błędów. Przy tym bardzo ważne jest branie pod uwagę obserwacji użytkowników końcowych – operatorów i magazynierów – ponieważ to oni znają halę najlepiej i wiedzą, co działa, a co nie.

Przyszłość intralogistyki – AI jednak z człowiekiem

Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) otwiera nowy rozdział w rozwoju intralogistyki. Menadżerowie będą zadawać pytania, a system nie tylko odpowie, ale zasugeruje także konkretne działania. Sztuczna inteligencja brzegowa (Edge AI) wyeliminuje opóźnienia sieciowe, zwiększając niezawodność, a cyfrowe bliźniaki (digital twins) magazynów pozwolą symulować zmiany w rzeczywistości wirtualnej przed realnym wdrożeniem.

Sztuczna inteligencja wesprze też zieloną logistykę, optymalizując zużycie energii wózków i innych urządzeń transportowych oraz oświetlenia, a także eliminując niepotrzebne transporty wewnętrzne. Platformy no-code/low-code ułatwią dostęp do narzędzi IT, umożliwiając nawet niedużym firmom budowanie własnych modeli predykcyjnych, optymalizacyjnych i generatywnych.

Systemy oparte na AI mogą przyczynić się do zwiększenia korzyści operacyjnych w procesach intralogistycznych. I wcale nie jest to jakaś odległa przyszłość. Z pewnością AI zmieni sposób funkcjonowania typowego magazynu, ale nie spowoduje to jednak, że człowiek przestanie być potrzebny – będzie on wciąż niezbędny, żeby wszelkie procesy były realizowane z sukcesem.