A logisztikai szektor átalakulása - az automatizálás szerepe az ellátási lánc menedzsmentben

2019. aug. 2.
Az ismétlődő feladatok automatizálása elősegíti a jobb eredmények elérését a vezető iparágakban. Többek között a logisztikai ágazat szempontját tekintve is kulcsfontosságú lépést tartani az automatizálási technológiák új irányzataival a versenyképesség megőrzése érdekében.

Manapság a versenyhelyzet fenntartásának egyik pillére a működési hatékonyság megőrzése. Amint azt előző cikkünkben említettük, a mesterséges intelligencia technológiája megoldást kínál több jelentős iparágban, így a logisztikai szektorban tevékenykedő cégek ismétlődő tevékenységeinek helyettesítésére. Ez egyenes út a digitalizáció ágazati fejlődéshez.

Az automatizálás automatizálást szül. Eszerint, amennyiben az ellátási lánc egyes tevékenységeinek digitalizációjába való befektetés mellett kötelezzük el magunkat - a tevékenységek korrelációja miatt - felmerül az igény egyéb területek fejlesztésére is. Éppen ezért következzen összefoglalónk az értéklánc mentén megvalósuló automatizáció alkalmazásának módjairól, illetve a digitalizációt előidéző okokról.

Az automatizáció előidézői az ellátási lánc menedzsmentben

A folyamatosan növekvő tudatosság és az automatizálás iránti igény ellenére a vállalatok töredéke foglalkozik mindennapi folyamatainak automatizálásával. Ez többek között magyarázható az automatizálás nagyszabású beruházási követelményeivel és a megtérülés bizonytalanságával. A kockázat mellett azonban az automatizálásba történő befektetés óriási lehetőségeket rejt magában. A költségcsökkentés, a jobb teljesítmény és termelékenység, a technológiai megoldások azonnali elérhetősége és az automatizálás által biztosított megbízhatóság hozzájárul a hosszú távú haszon eléréséhez és a versenyelőny megszerzéséhez. Számos piaci tényező támogatja ezen kívül az automatizálás jelentőségének növekedését, úgymint az emberi erőforrás hiány, a növekvő kereslet, az e-kereskedelem fellendülése és a technológiai vívmányok növekvő jelenléte.

Hogyan tehetjük hatékonyabbá a készletgazdálkodást?

A végfelhasználói igények teljesítésének érdekében elengedhetetlen a fenntartható és pontos készletkezelés. Éppen ezért többnyire kézenfekvő megoldásként szolgálhat a készletgazdálkodási tevékenységek digitalizálásába történő beruházás. Az automatizálás segítségével a vállalatok képessé válnak készletük összehangolására a rendelési rendszerrel, így valós idejű ismerettel rendelkezhetnek készleteikről és a tranzitárukról. Ezen kívül a 3D nyomtatás segítségével megvalósítható a készlet virtualizálása és egyes, nehezen elérhető alkatrészek vagy prototípusok nyomtatása, ami nagyban hozzájárul a beszerzési tevékenység fejlődéséhez. A technológia tehát újabb kapukat nyit a vállalatok számára a hatékonyabb készletgazdálkodás felé, hiszen nagyobb készletforgási sebességet biztosít, csökkenti az anyagszükségletet, támogatja az anyagok könnyebb elérését, ezáltal növeli az ügyfelek elégedettségét.

Új automatizációs lehetőségek a raktározási tevékenységekben

A kiszervezés tendenciájának növekedését figyelembe véve a raktározási tevékenységek jelentős szerepet kapnak a meghosszabbodott ellátási láncban. A raktári tevékenységeket segítő automatizálási technológia alatt elsősorban azokat az eszközöket értjük, amelyek képesek az adott cikkek mozgatására vagy kezelésére. Robotok, fejlett szállítószalagok, automatizált vagy félautomata targoncák segítségével mára már lehetséges az egyes cikkeket tartalmazó polcok válogató állomásokhoz történő mozgatása. A kezelő eszközök pedig érzékelőkkel, gépi látás technológiával és vonalkód-leolvasókkal ellátott robotkar segítségével képesek a cikkek kiválasztására, válogatására és raklapokra helyezésére.

Hogyan hasznosíthatjuk az automatizálást a gyártási folyamatokban?

A big data és az adatelemzés térnyerése lehetőséget teremt a gyártási folyamatok optimalizálására is. A termelési  ütemtervhez igazított adat-vezérelt döntéshozatal az erőforrások optimális felhasználásának figyelembevételével elősegíti az egyes termékekre vonatkozó testreszabott gyártást.

Ha a termelési tevékenységekről beszélünk, nem hagyhatjuk ki az additív termelés (AM - additive manufacturing) fogalmát sem. A koncepció főként azokat a technológiákat és tevékenységeket összegezi, amelyek hozzáadott értéket biztosítanak a gyártási folyamatok számára, így hangsúlyozva az ellátási lánc különböző egységeinek összefonódását. Annak ellenére, hogy az AM inkább prototípusgyártásban vagy kicsi, de testre szabott sorozatok esetén használatos, a technológia a gyártási folyamatokban történő alkalmazásával képes a termelési hatékonyság javítására. A kifejezést általában a 3D nyomtatási technológiával társítják.

A szállítmányozás jövője - autonóm teherautók és optimalizált útvonalak

A fent említett tevékenységek automatizálásának következtében növekedés tapasztalható a hatékonyságban valamint a teljesítményben. Ez jelentős elmozdulást vált ki a szállítmányok gyakoriságában, ami egyre több tehergépjárművet és gépjármű vezetőt igényel. A kapacitáshiány csökkentése érdekében éppen ezért érdemes az automatizálás eszközéhez nyúlni a szállítmányozást tekintve is. Az autonóm járművek és tehergépjármű-kísérleti programok bevezetése segítséget nyújthat az ellátási láncok számára a kapacitáshiány kihívásainak leküzdésében.

Ezenkívül, a szállítási folyamat részleges automatizálása biztonsági és irányíthatósági megfontolások szempontjából is előnyökkel szolgálhat; a megfelelő valós idejű forgalmi állapotfigyelő technológia segítségével az útvonal valós idejű felülvizsgálata és újratervezése egyaránt lehetséges. Az útvonaltervező rendszer által gyűjtött adatok nem csak a logisztikai tervezők számára jelentenek hasznos információforrást, hanem az ügyfélélményt is növelhetik. Mindemellett az ily módon rendelkezésre álló adatoknak, valamint a valós idejű statisztikáknak és elemzéseknek köszönhetően megvalósítható a szállítás idejét és költségeit optimalizáló útvonaltervezés.

Automatizáció: az ügyfélkezelés kulcsa

Az említettek alapján a vállalati tevékenységek automatizálása és az adatelemzés az ügyfélélmény javát szolgálja. Mindemellett az erőforrás-felhasználás optimalizálása megkönnyíti az áruk megbízható, pontos kiszállítását elfogadható áron.

Az adatok nemcsak a múltbeli és a valós idejű elemzésekhez, hanem az előrejelzéshez is felhasználhatók. A prediktív elemzés alapvető információt nyújt - a marketing és az értékesítési csapat mellett - a logisztikai osztály számára az ügyfelek igényeiről, mely alapján hatékonyabban valósulhat meg a beszerzés, a készlet, a termelés és a szállítás tervezése. Hasonlóképpen, a kockázatelemzés eszközeinek felhasználásával a vevői igény ingadozása könnyebben becsülhető meg, így a vállalatok az esetleges változásokra való reakcióideje is felgyorsul.

A blockchain technológia potenciáljának kiaknázása szintén az ügyfélélmény fokozását eredményezheti. A technológia elősegíti a szállítmányozási dokumentumok azonnali és megbízható elérhetőségét, mely révén a szállítmány késése kiküszöbölhető. Ugyanez az elmélet alkalmazható a vámeljárások kezelésének és az alvállalkozóknak történő fizetés automatizálására.

Milyen stratégiát alakítsunk ki az automatizáció ellátási láncba történő bevezetéséhez?

Az ellátási lánc automatizálását meghatározó új technológiák jellemzői sokrétűek, ezért az egyes technológiák üzleti folyamatokba történő integrálás módszerei is különfélék. A blockchain megvalósításának kulcsa egy technológiai hálózat megfelelő kiépítése. Éppen ezért a foganatosítás csak egyéb intézmények széleskörű részvételével lehetséges. Eszerint a blockchain beágyazódásához az ellátási lánc menedzsment folyamataiba közös együttműködés, másképp fogalmazva egy technológiai ökoszisztéma létrehozása szükséges.

Ezzel ellenkezőleg a mesterséges intelligencia beépítése inkább belső folyamatként értelmezhető. A komoly erőforrást igénylő adathálózat saját erőből történő kialakítása nemcsak egy életképes AI-alapú automatizálási technológia létrehozásának alapja, hanem hosszú távon versenyelőnyt is jelent.

Az üzleti folyamatokba épített technológiák sokfélesége ellenére egyaránt óriási beruházási igénnyel rendelkeznek K + F + I területre vonatkozóan.

Forrás: McKinsey, Forbes, PwC