Kokkuvõte Äripäeva Raadio saatesarjast Digitark Äri:
“Robotid ei lahenda halvasti juhitud lao probleeme”
Saatekülaline: Indrek Sabul OIXIO Advisory
Saatejuht: Mare Timian
Digipööre ladudes: miks tehnoloogiast loobumine maksab rohkem kui investeerimine?
Suurtes lao- ja logistikaettevõtetes on digitaliseerituse tase suhteliselt kõrge ning ka protsesside automatiseerimine saab järjest hoogu juurde. Eestis moodustavad aga enamuse siiski väikese või keskmise suurusega ettevõtted, kus varude juhtimine ja laoprotsessid on küll väärtusahelas olulised kuid on sageli jäänud tehnoloogiainvesteeringutes järjekorra lõppu. Muutuvates oludes ja tugevas konkurentsiolukorras on aga nendest loobumine riskantsem kui kunagi varem.
OIXIO Digitali juhtiv ärikonsultant Indrek Sabul, kellel on ka tootmise ja logistika tarneahela juhi kogemus ja kes on nõustanud rohkem kui 100 ettevõtte digitaliseerimise teekonda, jagas raadiosaates „Digitark äri“ mõtteid, miks tehnoloogia pole enam vaba valik, vaid turunõue ning kuidas ka väiksemad laod saavad tehnoloogiast ja sealhulgas tehisintellektist (AI) kiiret praktilist kasu.
Tehnoloogiata jääd rongist maha – RONI mõju
Automatiseerimine ladudes pole enam “nice-to-have”, vaid “must-have”. Kliendinõuded , kiire tarne, minimaalne veaprotsent ja tööjõupuudus tähendavad, et ilma investeeringuta tehnoloogiasse jääb ettevõte konkurentsis maha.
Indrek Sabul toob sisse mõiste RONI (Result of Not Investing) – “mitteinvesteerimise tulemus” ehk kui palju raha põleb ära kui olemasolevat probleemi ei lahendata. Millise hinnaga maksad kinni otsustamatuse ehk teisisõnu otsuse jätta uuendused tegemata. Kas oled arvutanud, kui palju maksab sinu ärile üks või teine probleem? Olgu selleks dubleeriv andmete sisestamine, korduva vea ilmnemine, aeglasem teenindus, keskpärane kliendikogemus või ajaraiskamine. Probleemide kulukus on lihtsaim viis hinnata investeeringute tasuvust.
Viimase 10-15 aasta jooksul ei ole laoprotsesside olemus eriti muutunud. Küll on aga muutunud on tempo ja klientide ootused. Samuti kiire tehnoloogia areng, infohulgad ja andmete kättesaadavus.
Kas väiksemad laod võidavad AI kasutamisest?
Lahenduste valik sõltub lao suurusest ja tegevusmahust. Suured jaotuskeskused saavad lubada endale kalleid täisautomaatseid süsteeme – robotiseeritud riiulid, sorteerimisliinid jpm. Eestis tegutseb enamasti oluliselt rohkem keskmise suurusega ladusid, kus nii suurelt investeerida pole reaalne. Seal tulevad appi mõõdukamad digitaliseeritud lahendused: skännerlahendused, automatiseeritud andmesisestused, vigade esinemise indikaatorid jpt
Enne suurt kulutust tuleks alati läbi mängida alternatiivid: vahel võib kombinatsioon väiksematest uuendustest anda 80% efektiivsuse tõusu murdosa hinnaga.
Robotid ei lahenda halvasti juhitud lao probleeme
Nutikas varude juhtimine väärib lausa eraldi rõhutamist. Tihti on lao efektiivsuse parandamisel tark varude haldus isegi tähtsam kui robotite kasutuselevõtt. Sama näite võib tuua hoogtööna algatatud paberivaba lao projektide suunas, kus ladu peaks analüüsima, kas see on laoprotsessis kriitilise tähtsusega või on probleem ja ka võimalik kasu hoopis teises osakonnas.
Enne kui mõelda robotitele, peavad lao protsessid olema korras: millised kaubad liiguvad kiiresti, millised aeglaselt, kus on pudelikaelad jne. AI ajastul on just lao ja logistikasektoris soovituslik kasutada agente. Näiteks laovarude juhtimisel võivad agendid automaatselt soovitada min-max punkte, arvestada hooajalisust, kampaaniaid jms. Kui kõik laoprotsessid on paigas, alles siis tasub mõelda tõsisemalt robotiseerimise peale.
Tehisintellekt laomajanduses ei võrdu juturobotiga.
Generatiivne tehisintellekt (nagu ChatGPT) on tekitanud palju elevust ja kujundanud inimeste ettekujutust, mis AI on. Kuid tõsi on see, et selline generatiivne AI ei sobi kuigi hästi tootmise ja logistika valdkonda, vähemalt mitte praegu. Põhjus on selles, et ladudes vajatakse äärmist täpsust ja prognoositavust – generatiivsed mudelid võivad aeg-ajalt olla ebatäpsed, mis pole ladudes aktsepteeritav.
Logistikas on pigem kasu spetsialiseeritud tehisintellekti lahendustest:
- MASINÕPE- nutikad nõudluse prognoosi või varude optimeerimise algoritmid, mis kasutavad masinõpet. Need mudelid on konkreetse ülesande jaoks treenitud.
- TEHISNÄGEMINE – näiteks kaamerate abil töötavad sorteerimisrobotid, mis kasutavad tehisnägemist;
- AGENDID ja TÖÖVOOGUDE AUTOMATISEERIMINE – varude juhtimise ja optimeerimise tööriistad, mis kombineerivad erinevaid tehnoloogiaid (nii reeglipõhiseid süsteeme kui ka AI-d) pakkumaks parimaid lahendusi.
AI on ladudes kindlasti kasulik, aga pigem “kapoti all” ja spetsiifilistes funktsioonides, mitte vestlusrobotina riiulite vahel ringi liikumas.
Trikk on leida oma vajadusele vastav AI tööriist ja see julgelt kasutusele võtta.
Kui ise ei oska, siis OIXIO Advisory meeskond on selleks olemas, et parimaid trende ja praktikaid kasutusele võtta.
Digipööre puudutab igat ladu. Ka väike ettevõte saab eeskuju võtta suurte edulugudest ja rakendada jõukohaseid uuendusi. Oluline on astuda samme järjekindlalt: alusta andmete korrastamisest ja meeskonna kaasamisest (inimesed peavad muutuse omaks võtma), seejärel vali sobiv tehnoloogia ja integreeri see nutikalt olemasolevasse töösse.
Tark ladu algab targast juhtimisest, mitte ainult masinatest – ehk edu võti peitub läbimõeldud strateegias ja nutikates otsustes, mida tehnoloogia siis võimendab. Kui need eeldused on täidetud, aitavad robotid ja AI lahendused viia ka väikese lao täiesti uuele tasemele.
Digitaliseerimise rongile tasub hüpata – sest rööbastelt maha jäämise hind (RONI) on liiga kõrge.
7 kontrollpunkti enne suuremahulise digitaliseerimise ja AI projektidega alustamist laos.
Täida allolev vorm ja saa ülevaade 7 olulisest punktist, mille peale mõelda, enne digitaliseerimise ja AI projektide rakendamisega alustamist.
* tähistatud väljad on kohustuslikud