Simulátor založený na umělé inteligenci pro optimalizaci zásob

Massachusetts Institute of Technology (MIT) Centrum pro dopravu a logistiku a Mecalux vyvinuly simulátor založený na umělé inteligenci, který dokáže optimalizovat rozdělení zásob napříč různými sklady v rámci stejné logistické sítě. Platforma nazvaná Genetic Evaluation & Simulation for Inventory Strategy (GENESIS) využívá pokročilé modely strojového učení k analýze tisíců možných scénářů a určení optimální úrovně zásob v každém skladu a kdy by mělo dojít k doplnění zásob.

Simulátor založený na AI zohledňuje proměnné jako předpověď poptávky v jednotlivých regionech, náklady na dopravu a provozní kapacitu každého skladu, aby mohl testovat různé zásobovací politiky bez ovlivnění reálných operací. „Genetický algoritmus umožňuje spouštět více simulací s různými parametry, dokud není identifikována nejefektivnější logistická strategie. Firmy mohou porovnávat scénáře a vybrat ten, který nejlépe odpovídá jejich operacím,“ říká Dr. Matthias Winkenbach, ředitel výzkumu v MIT Centru pro dopravu a logistiku a v Laboratoři inteligentních logistických systémů.

Po zadání dat a proměnných do systému generuje GENESIS optimální řešení spolu s pokročilými statistickými dashboardy. Uživatelé mohou analyzovat ukazatele jako vzory spotřeby, regiony s vysokou variabilitou poptávky, SKU s větším rizikem vyprodání zásob nebo sklady s problémy s dodávkami.

Přerozdělit před nákupem

Jednou z klíčových funkcí systému je jeho schopnost vyrovnávat zásoby mezi sklady. Místo automatického zadávání nových objednávek u dodavatelů analyzuje, zda je efektivnější přesunout produkty z jiného zařízení v síti, kde je nadbytek zásob. Tímto způsobem mohou firmy snižovat náklady a lépe využívat stávající zásoby.

Systém také doporučuje, jak organizovat dopravu. Například navrhuje, zda by měly být zásilky konsolidovány pro optimalizaci nákladních vozidel nebo zda by měly být splněny konkrétní objednávky z určitého místa, aby se snížily doby doručení a náklady.

„Skutečnou výzvou nebylo najít správný algoritmus — bylo ho dostatečně rychle udělat, aby byl praktický. Vyvinuli jsme GENESIS od základu tak, aby mohl hodnotit tisíce scénářů současně, nikoliv sekvenčně. To, co dříve trvalo dny, nyní trvá minuty, což znamená, že firmy ho mohou používat pro skutečné taktické plánování, nikoliv jen teoretickou analýzu,“ říká Rodrigo Hermosilla, výzkumný inženýr v Laboratoři inteligentních logistických systémů MIT.

Na rozdíl od analytických řešení určených pouze specializovaným uživatelům je GENESIS navržen jak pro technické týmy, tak pro obchodní rozhodovatele. „Cílem je pomoci firmám minimalizovat celkové náklady na jejich logistickou síť při zajištění nejvyšší úrovně služeb,“ říká Javier Carrillo, generální ředitel Mecalux.

Budoucí aplikace AI

Simulátor poháněný umělou inteligencí je jedním z prvních konkrétních výsledků společné iniciativy Mecalux a MIT CTL. Spolupráce nyní vstupuje do nové fáze zaměřené na rozšíření využití AI na další logistické procesy, jako je interní doplňování zásob, digitální dvojčata v systémech automatického skladování s vysokou hustotou a optimalizace slotů.

Centrum pro dopravu a logistiku MIT (MIT CTL) je světovým lídrem ve výzkumu a vzdělávání v oblasti řízení dodavatelského řetězce s více než 50 lety zkušeností. Práce centra zahrnují průmyslová partnerství, špičkový výzkum a zavádění inovací do praxe prostřednictvím tří pilířů: výzkumu, osvěty a vzdělávání