Perinteisesti varastonhallinta on ollut manuaalista ja aikaa vievää, mutta tekoälyn avulla suuria määriä dataa voidaan analysoida nopeasti ja tarkasti. Saadun tiedon avulla voidaan kohdistaa tehokkaasti kehitys- ja muutostarpeita sinne, missä siitä on hyötyä koko liiketoiminnan kannalta.
Sisälogistiikan analytiikkaa voidaan saada esimerkiksi tilojen täyttöasteen mittaamisesta. (Delicode 2024.) Tekoälyalgoritmit voivat ennustaa varastotarpeita, optimoida varastotilaa ja vähentää ylivarastointia tai varastopuutteita. Tämä johtaa kustannussäästöihin ja parantaa koko toimitusketjun tehokkuutta asiakaspalvelua unohtamatta. Analytiikan avulla voidaan suunnitella tehokkaimmat reitit varastojen sisäistä liikennettä koskien. Tämä auttaa yrityksiä suunnittelemaan resurssien käyttöä tehokkaammin ja välttämään yllättäviä katkoksia toiminnassa. Tekoälyn avulla voidaan tunnistaa ennakkoon mahdollisia huoltotarpeita tai jopa estää vaaratilanteita.
Tekoälyn yleistyminen näkyy sisälogistiikassa myös ajoneuvoissa ja roboteissa, sillä autonomiset ajoneuvot (AGV) ja tekoälypohjaiset robotit ovat yleistyneet varastoissa ja tuotantolaitoksissa. Nämä laitteet voivat liikkua itsenäisesti ja suorittaa monimutkaisia tehtäviä, kuten tavaroiden hyllytystä, keräilyä ja siirtoa. (Bito 2024) Tekoäly ohjaa näitä ajoneuvoja ja robotteja, mikä vähentää inhimillisiä virheitä ja parantaa turvallisuutta. Lisäksi ne voivat työskennellä ympäri vuorokauden, mikä lisää työn tuottavuutta. (IEEE Access 2024.)
Tekoäly asiakastyytyväisyyden tukena
Tekoälyn avulla voidaan analysoida yrityksen asiakastarpeita, laatua ja asiakastyytyväisyyttä. Tietoa analytiikan tueksi voidaan kerätä vaikkapa vain ihmisten liikkeistä (Tuomisto 2024). Saatu data auttaa tunnistamaan esimerkiksi, mitä palveluita kannattaa kehittää tai parantaa, jotta asiakaspalvelu olisi hyvää. Sisälogistiikassa voidaan hyödyntää myös tekoälyyn perustuvia visuaalisia järjestelmiä. Ne voivat tarkastaa tuotteiden laadun ja havaita mahdolliset viat tai vauriot automaattisesti. Tämä on erityisen hyödyllistä tuotantolinjoilla, joissa nopeus ja tarkkuus ovat kriittisiä. Visuaalinen tarkastus vähentää inhimillisiä virheitä ja parantaa tuotteiden laatua, mikä puolestaan lisää asiakastyytyväisyyttä.
Tiedon raportointi ja johtaminen
Säännöllisellä tutustumisella on suuri merkitys uusien teknologioiden ja digitaalisten ratkaisujen hyödyntämisen onnistumiseen sekä näiden skaalautuvuuteen. Saadun tiedon raportointi ja johtaminen ovat tulevaisuudessa erityisen tärkeitä tekijöitä, joihin tarvitaan erilaisia osaajia. (LOGY ry 2024.) VTT:n (2017) tutkimuksen mukaan tekoälyn ja automaation aiheuttama muutos ei tapahdu hetkessä. Päätöksenteko siirtyy osittain ihmiseltä koneelle, joten tekoälyyn liittyy vielä monia eettisiä kysymyksiä. Tekoälyn yleistyminen tulee luomaan myös uudenlaisia työtehtäviä, joissa työskentely tapahtuu tekoälyn rinnalla.
Tekoälyn rooli myös sisälogistiikassa tulee kasvamaan tulevaisuudessa. Uudet innovaatiot ja teknologiat, kuten koneoppiminen ja syväoppiminen, tarjoavat entistä kehittyneempiä ratkaisuja. Vaikka tekoäly ei siirrä fyysisiä tavaroita, sillä on kyky käsitellä ja analysoida tietoa tarkasti ja reaaliaikaisesti. (Vermesan ym. 2021, 4.) Tämä tekee siitä korvaamattoman avun tulevaisuuden sisälogistiikassa. Tekoäly tuo sisälogistiikan toimiin tehokkuutta vähentäen virheitä ja parantaen laatua.
LogDigiS-hankkeessa perehdytään tekoälyn mahdollisuuksiin sisälogistiikassa
Muun muassa tekoälyn mahdollisuuksiin sisälogistiikassa perehdytään EU-osarahoitteisessa LogDigiS-hankkeessa (LAB 2024), jossa tavoitteena on tukea yritysten digiosaamisen ja työhyvinvoinnin kehittymistä. Hankkeessa mukana olevien yritysten digiosaamista kehitetään alkukartoituksen, yrityskohteisen kehittämissuunnitelman, vertaistukikäyntien, webinaarien ja yrityshaastatteluiden avulla. Lisäksi hankkeessa kootaan kaikkien yritysten saataville tuleva digitaalinen osaamispakki, joka sisältää materiaalia yrityksen digiosaamisen kehittämisen tueksi – webinaaritallenteista käytännön työkaluihin.
Kirjoittaja Riitta Turkia toimii LAB-ammattikorkeakoulussa logistiikan lehtorina ja on mukana LogDigiS-hankkeessa asiantuntijana.
Lähteet:
- Bito. 2024. Ennustava logistiikka. Viitattu 6.12.2024. Saatavissa https://www.bito.com/fi-fi/asiantuntija/artikel/tekoaelyn-mahdollisuudet-logistiikassa/
- Delicode. 2024. Signals TM. Viitattu 6.12.2024. Saatavissa https://signals.delicode.com/
- IEEE Access. 2024. Enhancing Warehouse Efficiency With Time Series Clustering: A Hybrid Storage Location Assignment Strategy. Viitattu 6.12.2024. Saatavissa https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10496109
- LAB. 2024. Digikyvykkyyttä, työhyvinvointia ja tuottavuutta sisälogistiikan pientyöpaikoille, LogDigiS. Hanke. LAB-ammattikorkeakoulu. Viitattu 20.12.2024. Saatavissa https://lab.fi/fi/projekti/digikyvykkyytta-tyohyvinvointia-ja-tuottavuutta-sisalogistiikan-pientyopaikoille-logdigis
- Logy ry. 2024. Suomen osto- ja logistiikkayhdistys. Sisälogistiikkapäivät 31.11.2024. Hotelli Aviapolis. Vantaa. Viitattu 21.11.2024. Saatavissa https://www.logy.fi/tapahtumat/tapahtuma/sisalogistiikkapaiva-2024.html
- Tuomisto, J. 2024. Esitys LOGY ry:n sisälogistiikkapäivillä. 24.11.2024. Vantaa.
- Vermesan, O., John, R., De Luca, C. & Coppola, M. 2021. Artificial intelligence for digitizing industry: applications. River Publishers Series in Communications. ISBN 978-87-7022-664-6.
- VTT. 2017. Tuottoa ja tehokkuutta Suomeen tekoälyllä. Teknologian tutkimuskeskus VTT Oy. Viitattu 6.12.2024. Saatavissa https://publications.vtt.fi/pdf/policybrief/2017/PB1-2017.pdf