Czy firmy są gotowe na AI w magazynach? Wyniki badania PSI w Polsce i Niemczech

Odpowiedzi przynosi badanie przeprowadzone przez Civey na zlecenie PSI, którego wyniki przedstawiono w raporcie „Sztuczna inteligencja w magazynie: co napędzadziś branżę logistyczną?”. Badanie objęło specjalistów i menedżerów związanych z logistyką w Polsce i Niemczech.

Jednym z ciekawszych wniosków badania jest różnica w postrzeganiu największych wyzwań związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji. W Polsce na pierwszy plan wysuwają się koszty inwestycji. Wskazało je 44 proc. respondentów. Dla przedsiębiorstw oznacza to konieczność dokładnego przeanalizowania potencjalnych korzyści i oceny, czy inwestycja w AI przyniesie odpowiedni efekt biznesowy.

Na rynku niemieckim najczęściej wskazywaną barierą jest natomiast integracja AI z istniejącymi systemami IT, odpowiedź tę wybrało 37 proc. badanych. Różnice te pokazują, że firmy mogą znajdować się na różnych etapach cyfrowej transformacji. Dla jednych kluczowe pozostaje pytanie o zasadność inwestycji, dla innych to, jak połączyć nowe rozwiązania z rozbudowanym środowiskiem technologicznym. To jednak tylko część obrazu. Pełne wyniki badania pokazują znacznie więcej na temat podejścia przedsiębiorstw do AI, ich oczekiwań oraz obszarów, w których widzą największy potencjał.

Zainteresowanie sztuczną inteligencją nie wynika wyłącznie z chęci wykorzystania nowej technologii. Firmy oczekują przede wszystkim konkretnych efektów biznesowych. Jednym z najważniejszych obszarów jest optymalizacja pracy magazynu. AI może analizować duże ilości danych i wykorzystywać je do lepszego planowania procesów, zarządzania przepływem towarów czy wykorzystania dostępnych zasobów. Wyniki badania pokazują, że przedsiębiorstwa dostrzegają potencjał sztucznej inteligencji przede wszystkim tam, gdzie może ona przełożyć się na sprawniejsze funkcjonowanie magazynu. 44 proc. Respondentów wskazało optymalizację magazynu jako obszar, w którym AI może przynieść największe korzyści. Kolejne miejsce zajmuje zarządzanie zapasami, wskazane przez 33 proc. badanych.

To ważny sygnał: AI w logistyce nie jest postrzegana wyłącznie jako technologia przyszłości. Firmy szukają dla niej zastosowań, które mogą odpowiadać na konkretne problemy występujące w codziennych operacjach.

Samo wdrożenie algorytmów nie gwarantuje jednak sukcesu. Sztuczna inteligencja potrzebuje dostępu do odpowiednich danych i musi współpracować z systemami, które już funkcjonują w przedsiębiorstwie. Dlatego jednym z istotnych elementów transformacji jest integracja AI z systemami zarządzania magazynem WMS, automatyką oraz innymi źródłami informacji wykorzystywanymi w procesach logistycznych.

Dzięki temu dane dotyczące operacji magazynowych mogą być nie tylko gromadzone, ale również analizowane i wykorzystywane do wspierania decyzji. AI może pomagaćm.in. w prognozowaniu obciążenia magazynu, optymalizacji rozmieszczenia towarów, planowaniu pracy czy identyfikowaniu potencjalnych wąskich gardeł. W praktyce oznacza to zmianę podejścia: system nie tylko pokazuje, co dzieje się w magazynie, ale może również pomóc odpowiedzieć na pytanie, co może wydarzyć się za chwilę i jakie działanie będzie najbardziej korzystne.

Czy wdrożenie AI musi oznaczać całkowitą przebudowę środowiska logistycznego? Niekoniecznie. Firmy mogą rozpocząć od wybranego procesu, w którym występuje konkretny problem i można stosunkowo łatwo zmierzyć efekty wprowadzonej zmiany. Takie podejście pozwala lepiej ocenić wartość rozwiązania przed rozszerzeniem jego zastosowania na kolejne obszary. Jednocześnie wyniki badania pokazują, że technologia sama w sobie nie jest celem. O jej wartości decyduje przede wszystkim to, czy pomaga przedsiębiorstwu osiągnąć określone cele operacyjne i biznesowe. Dlatego przed rozpoczęciem wdrożenia warto odpowiedzieć na kilka pytań: gdzie AI może przynieść największą wartość? Jak przygotowane są dane? Czy istniejące systemy są gotowe na integrację? I jak mierzyć efekty wdrożenia?

Odpowiedzi na te pytania nie ograniczają się do kilku najważniejszych liczb. Raport PSI pokazuje szerszy obraz podejścia przedsiębiorstw do sztucznej inteligencji w logistyce, od barier utrudniających wdrożenia, przez oczekiwane korzyści, aż po obszary, w których firmy widzą największy potencjał zastosowania AI. Porównanie wyników z Polski i Niemiec pozwala dodatkowo zobaczyć jak różne rynki podchodzą do podobnych wyzwań i na jakich aspektach koncentrują się przedsiębiorstwa.