Arról, hogy az ágazatra hogyan hat a digitalizáció és mi katalizálja a fejlesztéseket, a KJK szakembere nyilatkozott.

A digitalizáció és az adat világában minden út a mesterséges intelligenciához vezet – legalábbis a fejlesztések egy jelentős része ebbe az irányba mutat. Nem véletlenül, hiszen a gépi intelligencia számos lehetőséget tartogat a hatékonyságfokozásra, a trendkövetésre, ezen keresztül pedig az előrejelzésre. Továbbá lehetővé teszi, hogy a termelésirányítás és a szállítmányozás igényfókuszú, a kereslet alapján tervezett legyen.

„Annak ellenére, hogy a mesterségesintelligencia-fejlesztések kezdeti fókuszában az emberi munkaerő részleges helyettesítése állt, ma már egyre többször olvashatunk arról, hogy a munkavállalók tartanak tőle, hogy a gépek elveszik a munkájukat. Ez a fura kettősség azonban nem gátolja a fejlesztéseket, ugyanakkor a szkepticizmus akadályozhatja az elterjedésüket” – mondta a gyartastrend.hu-nak Bohács Gábor, a BME Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar (KJK) Anyagmozgatási és Logisztikai Rendszerek Tanszékének egyetemi docense a logisztikai iparágat érintő fejlesztésekről. Ugyanakkor ezek a mondatok nemcsak a logisztika vonatkozásában helytállóak: a mesterséges intelligenciával kapcsolatos ellenérzések minden területen befolyásolják a technológiához való hozzáállást. Azonban az adatok hatékony felhasználásában mindenképpen szükségünk van és lesz a gépek logikájára és a bennük rejlő lehetőségekre. Nincs ez máshogy Magyarországon sem, ahol sok vállalat foglalkozik gépi intelligenciát alkalmazó megoldásokkal – akár logisztikai területen is.

(Fotó: gyartastrend.hu)

„Magyarországon a cégek és az innovációs politika is a külföldi trendeket, mintákat igyekszik követni – kezd bele Bohács Gábor a hazai és külföldi fejlesztési trendek különbségeinek ismertetésébe. – Ezáltal a mesterséges intelligencia által vezérelt megoldások, termék- és árukövető rendszerek, valamint intralogisztikai eszközök is megjelennek Magyarországon, ám a követő jelleg miatt sok fejlesztés egy kis késéssel kezdődik nálunk.”

A problémát pedig nem is ez a minimális késés jelenti Bohács Gábor szerint, hanem az, hogy nem a speciális, az ország és a hazai szakemberek tudásából adódó lehetőségeket aknázzuk ki. „Azzal, hogy a külföldi és globális megoldásokhoz ragaszkodunk, figyelmen kívül hagyjuk azokat a helyi problémákat és potenciálokat, amelyekre szintén fókuszálni kellene a fejlesztéseknél” – magyarázza. Az előnyök lehetnek földrajzi, társadalmi, gazdasági vagy akár ipari jellegűek is, fontos, hogy rendszerben lássuk az egész képet, és annak megfelelően hozzunk döntéseket egy-egy módszer vagy rendszer implementálásáról. „Sajnos meglehetősen technológiafókuszúan gondolkodunk az új megoldásokról. Ez azt jelenti, hogy nem egy-egy problémára keresünk megoldást, hanem a már létező megoldással igyekszünk megoldani egy-egy problémát” – folytatja Bohács Gábor.

A logisztikai rendszerek felépítése során többlépcsős megoldásban gondolkodnak a vállalatok. Erre azért is van szükség, mert a fejlesztések időigényesek, a beruházások pedig igen hosszú ideig is eltarthatnak – ennek következtében érdemes előre megtervezett lépésekben haladni, hogy a rendszer addig is működőképes legyen, amíg nem valósul meg minden részlete.

Az első lépés a digitális vállalati működés megalapozása, így a dokumentumkövetés, a céges levelezés és adattárolás megoldása. Erre alapozva elkészülhet a belső nyomonkövetési rendszer, amellyel az anyagok, az áruk és a késztermékek helyzete és állapota követhető. Az üzemen belüli fizikai jellemzők mérése már a big data megoldások felé mutat, és bár elsőre azt gondolnánk, hogy ez nem kapcsolódik szorosan a logisztikához, a készletezésen keresztül mégis szoros az összefonódás: „a folyamatok tervezése, az igénykövetés elengedhetetlen része az anyagáram folyamatos feltérképezése, figyelemmel követése” – jegyzi meg Bohács Gábor. A fizikai jellemzők mérése ezen túlmenően a termékbiztonsághoz is hozzájárulhat, ugyanis egyre elterjedtebb, hogy szállítás közben is ellenőrzik az árura ható erőket, és vizsgálják azok hatását. Ezen keresztül fejleszthető ugyanis a szállítási mód.

Végül, a logisztikai fejlesztések csúcsa lehet az adatokon alapuló mesterséges intelligenciát alkalmazó rendszerek megvalósítása. Ezekkel már konkrét előrejelzések, idősorelemzések, készlettervezés érhető el – hasonlóan a gépészeti folyamattervezéshez.

Bohács Gábor szerint ahhoz, hogy a felsorolt, egészen a mesterséges intelligenciát használó rendszerekig jussunk, valódi szemléletváltásra van szükség: „nyitottabbá kell tenni a fiatal generációt az újításokra, ebben pedig az oktatásnak (már egészen kisiskolás kortól) hatalmas szerepe van”.

A teljes cikk a gyartastrend.hu oldalán olvasható.

– GI –

Bélyegkép forrása: gyartastrend.hu