Dobré otázky. Jak správně zmiňujete, pod pojmem automatizace v oblasti skladování si obvykle představíme různou úroveň samočinných systémů. Ať už se se jedná o dopravníkové linky, zakladače, autonomní přepravní systémy, nebo navazující operace kompletace a balení. V našem případě jsou logistické operace často dále přímo navázány na výrobu. Jinak řečeno, občas si „naše" výrobní a robotické linky zásobujeme díly ze skladů nebo předáváme k zaskladnění hotové výrobky před samotnou expedicí.
Automatizace skladování je pro naše partnery zajímavá v případě, když je zajištění vyšších výkonů limitováno nedostatkem lidských zdrojů a výkonem stávajících technických prostředků v kombinaci s rizikem opakovaných výpadků a vyšší chybovostí. Pak přichází na řadu úvahy o vyšší úrovni automatizace. Součástí těchto úvah je nezbytná detailní analýza logistických, výrobních a obchodních procesů. Je nutná přesná specifikace požadavků na informační systémy pro plánování výroby (APS), řízení výroby (MES), řízení dopravy (TMS), řízení zásob (IMS), řízení skladu (WMS), příp. i pro základní podnikové řízení (ERP). Naše realizace jsou tedy často součástí vyššího celku.
Základní požadavky našich zákazníků např. v oblasti dopravníkových systémů se nijak zásadně nemění. Vždy se jedná o zajištění pohybu přepravních jednotek v čase a místě. Aplikujeme inovovaná řešení jednotlivých strojních prvků. Jedná se o zdviže, překladače, pohonné systémy dopravníků a další. U sofistikovanějších systémů zákazníci očekávají tracebilitu, komunikaci s nadřazeným systémem, vizualizaci a sdílení dat. Kritéria návratnosti investice hodnotí firmy různě. Vliv na jejich posouzení mohou mít i jiné než ekonomické aspekty. Je to například již zmíněný nedostatek vhodného personálu. Zajímavá může být pro firmy návratnost v rozmezí 3 - 5 let.
Jak aktuální situace ohledně koronaviru ovlivnila poptávky v oblasti automatizace skladování? Měla tato situace vliv na váš byznys týkající se automatizace? A jaký v tomto směru očekáváte vývoj? Budou podle vás firmy o to více automatizovat logistiku?
Pandemie virové choroby covid-19 v mnoha ohledech mění pohled na pohyb zboží a lidí v lokálním i globálním měřítku. Aktuálním trendem je zřejmé oživení segmentu e-commerce a navazujících služeb. Dočasné uzavření kamenných obchodů nasměrovalo zákazníky do e-shopů. Personálně znamená aktuální pandemie odliv zahraničních pracovníků, kteří se na provozu distribučních center významně podíleli. Výkony e-commerce trvale rostou a s nimi i požadavky na dopravníkové systémy, skladovací a přepravní kapacity. Logickým vyústěním je vyšší zájem o dopravníky a další zařízení.
Nyní je ještě brzy vyvozovat hlubší závěry. Bude záležet na dalším vývoji onemocnění. Nicméně se domnívám, že změny v nákupním chování spotřebitelů jsou nevratné, nedostatek personálních zdrojů trvalý a segment e-commerce nadále poroste. Předpokládám, že s tím se bude nadále zvyšovat i zájem o automatizaci logistických procesů.
A kdybyste měli odhadnout, jak oblast automatizace intralogistiky ovlivní nástup umělé inteligence, jak byste odpověděli? Jaká nás podle vás jednou čeká budoucnost skladování?
Pojem umělá inteligence lze zjednodušeně vnímat jako definici pro aplikace, které analyzují chování osob a přizpůsobují své chování (chování aplikace) pro efektivnější součinnost. Technologie umělé inteligence dávají smysl velmi rozsáhlým datům, zvyšují výkonnost a produktivitu. Prostřednictvím různých metod strojového učení, které rozpoznávají vzory v datech, predikují vzory spotřebitelského chování a umožňují tak provádět předpovědi. Logistika má výhodu v dostatečném objemu přesných dat. Umělá inteligence je tak příležitostí pro všechny, kteří chtějí zlepšit svou efektivitu. Je to však stále nová a složitá technologie.
Budoucnost skladování? Těžko říct. Není daleko doba, kdy inteligentní výroba, samoučící se technologie a robotika zásadně změní výrobní možnosti. V návaznosti se jistě změní i požadavky na skladování a logistické operace. Bez ohledu na konečnou míru autonomie výrobních, skladovacích a logistických procesů bude (snad) mít člověk i nadále rozhodující úlohu.
Je to určitě příležitost provázat technologické firmy jako je TMT s firmami informačními nebo specializovanými pracovišti akademické půdy.
Umělou inteligenci můžeme využít například k optimalizaci množství a typu skladových zásob, optimalizovat nákupní model zákazníků v čase, určit kam to naskladnit ve skladu, jakou zvolit trasu k výdeji a distribuci, určit kritické časy pro naskladnění dalšího zboží. Určitě najdeme i další důvody, proč se o to snažit a umělou inteligenci využít.
MV
