Správne rozloženie zásob medzi skladmi patrí medzi najťažšie logistické rozhodnutia. Príliš veľa tovaru znamená viazaný kapitál, príliš málo vedie k výpadkom dodávok. Výskumníci z Massachusetts Institute of Technology (MIT) Center for Transportation & Logistics spolu so spoločnosťou Mecalux preto vyvinuli nový nástroj založený na umelej inteligencii, ktorý dokáže optimalizovať distribúciu zásob naprieč logistickou sieťou.
Platforma s názvom Genetic Evaluation & Simulation for Inventory Strategy (GENESIS) využíva pokročilé modely strojového učenia a genetické algoritmy na simuláciu tisícok logistických scenárov. Na základe analýzy dát dokáže určiť optimálne množstvo zásob v jednotlivých skladoch aj ideálny moment na ich doplnenie.
Simulácia tisícok logistických scenárov
Systém pracuje s veľkým množstvom premenných, medzi ktoré patrí napríklad predpokladaný dopyt v jednotlivých regiónoch, náklady na dopravu alebo prevádzková kapacita konkrétnych skladov. Na ich základe testuje rôzne stratégie dopĺňania zásob bez toho, aby zasahoval do reálnej prevádzky logistickej siete.
„Genetický algoritmus umožňuje spúšťať viacero simulácií s rôznymi parametrami, až kým sa nenájde najefektívnejšia logistická stratégia. Spoločnosti môžu porovnať jednotlivé scenáre a vybrať si ten, ktorý najlepšie zodpovedá ich prevádzke,“ vysvetľuje Matthias Winkenbach, Director of Research v MIT Center for Transportation & Logistics a Intelligent Logistics Systems Lab.
Po zadaní dát systém automaticky generuje optimálne riešenie a zároveň poskytuje analytické prehľady. Používatelia môžu sledovať napríklad vzorce spotreby, regióny s vysokou variabilitou dopytu, produkty s vysokým rizikom výpadku zásob alebo sklady s problémami v zásobovaní.
Rozloženie zásob namiesto nových objednávok
Jednou z kľúčových funkcií systému je schopnosť presúvať zásoby medzi jednotlivými skladmi v rámci siete. Namiesto automatického zadania novej objednávky dodávateľovi najprv analyzuje, či nie je efektívnejšie presunúť tovar z iného skladu, kde je aktuálne prebytok.
Takýto prístup umožňuje firmám znížiť náklady a lepšie využiť existujúce zásoby. Systém zároveň odporúča aj optimálnu organizáciu dopravy – napríklad či je výhodnejšie konsolidovať zásielky do plne vyťažených kamiónov alebo vybaviť konkrétnu objednávku z iného skladu, ktorý je bližšie k zákazníkovi.
Vývojári upozorňujú, že najväčšou výzvou nebolo vytvoriť algoritmus, ale zabezpečiť jeho dostatočnú rýchlosť. „Skutočnou výzvou nebolo nájsť správny algoritmus, ale urobiť ho dostatočne rýchlym na praktické využitie. GENESIS sme navrhli tak, aby dokázal vyhodnocovať tisíce scenárov súčasne, nie postupne. To, čo kedysi trvalo dni, dnes trvá minúty,“ uviedol Rodrigo Hermosilla, Research Engineer v MIT Intelligent Logistics Systems Lab. Vďaka tomu môže systém slúžiť nielen na analytické modelovanie, ale aj na reálne taktické plánovanie logistickej siete.
Nástroj pre manažérov aj analytikov
Na rozdiel od mnohých analytických nástrojov, ktoré sú určené výlučne pre dátových špecialistov, je GENESIS navrhnutý tak, aby ho mohli používať aj manažéri zodpovední za logistické rozhodovanie. „Cieľom je pomôcť firmám minimalizovať celkové náklady logistickej siete a zároveň zabezpečiť čo najvyššiu úroveň služieb,“ vysvetľuje Javier Carrillo, CEO spoločnosti Mecalux.
Simulátor GENESIS je jedným z prvých výsledkov spolupráce medzi MIT CTL a spoločnosťou Mecalux. Partnerstvo sa teraz posúva do ďalšej fázy, ktorá sa zameria na širšie využitie umelej inteligencie v logistike.
Výskum sa bude orientovať napríklad na automatizované dopĺňanie zásob v skladoch, digitálne dvojčatá v automatizovaných skladovacích systémoch alebo optimalizáciu slottingu, teda rozmiestnenia tovaru v sklade.
Pre logistické firmy to znamená, že nástroje umelej inteligencie sa postupne presúvajú z experimentálnych projektov do praktických aplikácií, ktoré dokážu priamo ovplyvniť efektivitu celých dodávateľských reťazcov.
