Tekoälyn ja analytiikan hyödyntäminen sisälogistiikassa
Tervetuloa blogisarjamme kolmanteen osaan! Tässä jaksossa keskitymme tekoälyn, konenäön ja prosessianalytiikan hyödyntämiseen matkalla kohti itseohjautuvaa varastoa. Tekoälyn ja analytiikan hyödyntäminen on noussut sisälogistiikassa strategiseksi keinoksi, kun tavoitteena on paitsi tehostaa toimintaa myös tehdä siitä ennakoivaa. Suomessa tekoälyä ei vielä hyödynnetä laajamittaisesti operatiivisessa varastotyössä, mutta sen käyttö datan analysoinnissa, päätöksenteossa ja ennakoinnissa yleistyy nopeasti.
Miten tekoälyä käytetään sisälogistiikassa?
1. Kysynnän ennustaminen ja täydennystilausten optimointi
Tekoäly voi analysoida varastodataa, asiakastilauksia ja kausivaihtelua, ja ennustaa, milloin ja kuinka paljon varastoa tulisi täydentää. Tämä vähentää ylivarastointia ja ehkäisee loppuunmyyntejä.
2. Keräilyreittien ja työnjaon optimointi
Reaaliaikainen data yhdistettynä AI-pohjaisiin algoritmeihin voi ehdottaa tehokkaampia reittejä ja työvuorojakoa. Esimerkiksi keräilytehtävät voidaan jakaa työntekijöille tai roboteille niin, että kokonaismatka tai työaika minimoituu.
3. Konenäkö ja videoanalytiikka
Konenäköjärjestelmät kykenevät tunnistamaan objekteja, lukemaan viivakoodeja tai seuraamaan tapahtumia visuaalisesti. Esimerkiksi tavaran sijoitus virheelliseen hyllyyn voidaan havaita kameran avulla ja korjata automaattisesti.
4. Poikkeamien ja pullonkaulojen havaitseminen
Analytiikka voi tunnistaa prosessissa tapahtuvia poikkeamia – kuten keräilyviiveitä, kapasiteetin ylittymistä tai väärin ajoitettuja täydennyksiä – ja tuottaa ehdotuksia niiden korjaamiseksi.
Suomalainen näkökulma: mitä on jo tehty?
Useat suomalaiset toimijat hyödyntävät jo tekoälyä sisälogistiikan taustaprosesseissa. Esimerkiksi Transval hyödyntää koneoppimista varastojen resurssien mitoituksessa ja keräilyvirtojen simuloinnissa. Telia on rakentanut sisälogistiikan kypsyysanalyysimallia, joka yhdistää datajohtamisen, automaation ja AI:n mahdollisuudet. Lisäksi JAMK ja VTT ovat tutkineet sisälogistiikan tiedolla johtamista, ja todenneet, että AI:n hyödyntäminen edellyttää ensin prosessien stabilointia ja luotettavan datan saatavuutta.
Haasteita ja huomioita
Laadukas data on kaiken perusta. Jos tiedot eivät ole yhtenäisiä, virheettömiä ja ajantasaisia, tekoälyjärjestelmät antavat helposti vääriä tuloksia. Tekoäly ei korvaa asiantuntijaa, vaan toimii tämän tukena. Monimutkaisissa ja asiayhteyteen sidotuissa päätöksissä ihmisen oma arviointikyky säilyy edelleen ratkaisevassa roolissa. Generatiivinen tekoäly, kuten ChatGPT, ei vielä kykene yksityiskohtaiseen operatiiviseen ohjaukseen. Sen sijaan sillä voi olla käyttöä esimerkiksi koulutuksessa, dokumentoinnissa tai ideoiden jalostuksessa.
Blogisarjan neljännessä jaksossa pureudumme työnkulkujen uudelleenmuotoiluun ja henkilöstön muuttuvaan rooliin automaation rinnalla. Pysy siis kuulolla!
