Badanie Zebra Technologies: luka między ambicjami a działaniem w logistyce wymaga inwestycji w rozwój kompetencji i przywództwo

Pierwsza linia logistyki zyskuje nowe możliwości dzięki sztucznej inteligencji zaprojektowanej z myślą o pracownikach 

Zebra Technologies Corporation (NASDAQ: ZBRA), globalny lider w cyfryzacji i automatyzacji przepływów pracy wspierających inteligentne operacje, wskazuje na rozdźwięk między ambicjami a rzeczywistymi działaniami branży logistycznej w zakresie poprawy doświadczeń klientów i operacji dostawczych.

Zdjęcie: Zebra Technologies

Według badania Zebra Impact of Intelligent Operations przeprowadzonego wspólnie z Oxford Economics, liderzy logistyki chcą wykorzystywać sztuczną inteligencję do poprawy efektywności operacyjnej (48%) i doświadczeń klientów (34%). Jednocześnie między deklaracjami a rzeczywistymi efektami wciąż istnieje wyraźna luka. Aż 62% liderów przyznaje, że w obszarze dostaw i operacji w terenie pilnie potrzebne są usprawnienia, ponieważ dotąd nie udało się tam osiągnąć znaczącego postępu.

– Wypełnienie tej luki stanowi dla liderów logistyki szansę na wzmocnienie roli pracowników pierwszej linii, bo to właśnie tam często zdobywa się albo traci zaufanie klientów – mówi Phil Sambrook, dyrektor ds. strategii transportu i logistyki na region EMEA w Zebra Technologies.

Na zdjęciu: Phil Sambrook
Źródło: Zebra Technologies

W czerwcu firma Zebra zajęła 10. miejsce wśród spółek z indeksu S&P 500 pod względem gotowości na sztuczną inteligencję w pierwszym raporcie „Best Companies for the Future” opublikowanym przez „The Wall Street Journal”.

Od widoczności do inteligentnego działania: jak AI pierwszej linii pomaga zapobiegać stratom

Od zagubionych, opóźnionych i błędnie przekierowanych przesyłek po szeroko opisywaną kradzież 12 ton tabliczek czekolady we Włoszech – wszystkie takie przypadki pokazują, jak ważne są zaawansowane zarządzanie zapasami i usprawnianie operacji dostawczych w warunkach coraz bardziej złożonych łańcuchów dostaw oraz rosnącego e-commerce.

– Producent czekolady mógł prześledzić losy każdej skradzionej tabliczki dzięki unikalnym kodom na każdym opakowaniu, skutecznie zamieniając każdy skaner w sklepie detalicznym w punkt kontroli bezpieczeństwa – mówi Sambrook. – Zaawansowane pozyskiwanie danych stanowi niezbędną podstawę dla sztucznej inteligencji na pierwszej linii.

Cyfryzacja fizycznych zapasów, maszyn i przestrzeni pracy przy użyciu technologii takich jak RFID i wizja maszynowa generuje ogromny strumień danych. Multimodalna AI działająca bezpośrednio na urządzeniach interpretuje je następnie w czasie rzeczywistym, łącząc informacje ze skanerów, kamer i czujników oraz tworząc inteligentne środowisko operacyjne. Takie systemy stale wykrywają zdarzenia, interpretują dane i wskazują działania, które można podjąć, przenosząc zapobieganie stratom z poziomu reakcji na poziom proaktywnej odporności.

Jak wypełnić lukę?

Sambrook zwrócił uwagę na potrzebę strategicznego podejścia, w ramach którego transformacja i usprawnienia oparte na technologii są możliwe dzięki odpowiedniej kulturze organizacyjnej, inwestycjom w szkolenia oraz wsparciu ze strony kierownictwa wyższego szczebla. 

– Wdrożenie sztucznej inteligencji to coś więcej niż tylko modernizacja infrastruktury IT. Wymaga ono zmian w kulturze organizacyjnej oraz zasobach edukacyjnych, aby zapewnić jej wdrożenie i sukces.

Strategiczne przejście w stronę AI działającej na urządzeniach następuje po serii głośnych tegorocznych premier rozwiązań on-device AI, w tym Zebra Frontline AI Suite, obejmującego Enablers, Blueprints oraz agentów Companion AI. Firma odnotowuje rosnącą liczbę wiodących klientów z branży logistycznej, którzy już korzystają z pakietu lub prowadzą jego pilotaże.

Postępy w zakresie modeli AI działających bezpośrednio na urządzeniach, bezpieczeństwa urządzeń oraz sprzętu wyposażonego w najnowsze procesory CPU i NPU projektowane z myślą o edge AI sprawiają, że te możliwości stają się dostępne dla pracowników mobilnych i operacyjnych, którzy na co dzień mają kontakt z klientami.

– Poprzez przekazanie zadań wymagających dużych zasobów sztucznej inteligencji działającej na urządzeniach praca w magazynie i przy dostawach może stać się mniej rutynowa, a bardziej specjalistyczna – powiedział Sambrook. – Zwiększa to produktywność i pomaga pracownikom poczuć się docenionymi przez swoich przełożonych oraz zaangażowanymi w pracę na rzecz klientów.

Pomost między środkowym a ostatnim etapem dostawy

Przechodząc do środkowego etapu, Sambrook wskazuje na liderów logistyki w Europie, którzy rozwiązują długotrwałe problemy dzięki systemom kontroli wizyjnej opartym na AI i instalowanym nad przenośnikami. System potrafi odróżnić rzeczywiste zatory od fałszywych alarmów, eliminując kosztowne przestoje, zwiększając przepustowość i oszczędzając czas, dzięki czemu klienci otrzymują zamówienia na czas.  

Inne rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji i wizji maszynowej sprawdzają stan paczek w czasie rzeczywistym, wykrywając uszkodzenia, wycieki lub brakujące etykiety, zanim produkt trafi dalej w łańcuchu dostaw lub w ramach zarządzania zwrotami.  

Poza paczkami i przenośnikami pracownicy pierwszej linii korzystają z komputerów przenośnych opartych na sztucznej inteligencji, aby jednym skanem odczytać wiele kodów kreskowych na palecie lub półce. Wizja komputerowa i rzeczywistość rozszerzona wspomagają zadania związane z kompletacją zamówień, nakładając informacje na ekran urządzenia, natychmiast wskazując, który produkt należy pobrać jako następny, a nawet ujawniając zawartość zapieczętowanego pudełka.

Poza magazynem rozwiązanie AI do fotograficznego potwierdzania dostawy automatyzuje cały łańcuch nadzoru nad przesyłką: w jednym działaniu rejestruje i weryfikuje zdjęcia z miejsca dostawy, odczytuje kody kreskowe oraz maskuje dane osobowe w celu ochrony prywatności. W środowiskach klientów wykazano, że rozwiązanie to przyspiesza proces potwierdzania dostawy o 55% na każdym przystanku i przyczynia się do obniżenia rocznych kosztów reklamacji o 10–30%.

Zebra Frontline AI Blueprint
Zdjęcie: Zebra Technologies