Zraniteľné miesta odhalia kamery
V logistike je využitie vizuálnych vstupov spojených s umelou inteligenciou dôležité pre monitorovanie, riadenie a optimalizáciu.
Možnosti umiestnenia vstupov môžu byť rôzne, záleží na cieli, ktorý majú plniť. Kamery môžu byť umiestnené v skladoch na monitorovanie pohybu zásob, sledovanie stavu a lokalizáciu produktov. Umelá inteligencia môže analyzovať dáta a pomáhať s optimalizáciou skladovania, so zabezpečovaním efektívnej manipulácie a s minimalizovaním chýb pri inventúre. Kamery umiestnené na dopravných uzloch, ako sú nákladné terminály alebo kontajnerové prístavy, môžu sledovať nakladanie a vykladanie tovaru, monitorovať pohyb nákladných vozidiel a optimalizovať príjem a odosielanie tovaru.
Umiestnenie kamier
„Kamery umiestnené v prepravných prostriedkoch, ako sú nákladné autá alebo drony, môžu pomáhať s monitorovaním stavu nákladu, so sledovaním trasy a s bezpečným riadením vozidla. Umelá inteligencia môže analyzovať vizuálne dáta pre efektívne riadenie dopravy a optimalizáciu trás,“uvádza Milan Kmec, DHL Supply Chain CEE Digitalization Manager & CI Advisor. Umelá inteligencia môže analyzovať vizuálne dáta na detekciu neobvyklých situácií. Je však dôležité zabezpečiť, aby boli dodržiavané normy ochrany súkromia a bezpečnosti dát. Počítačové videnie môže automatizovať rutinné úlohy, ako napríklad sledovanie zásob na sklade alebo kontrola kvality. To môže uvoľniť pracovníkov od opakujúcich sa úloh.
Výhody pre zamestnancov
„S využívaním technológií budú mať zamestnanci možnosť naučiť sa nové zručnosti s obsluhou a so správou počítačového videnia a umelej inteligencie. To môže viesť k potrebe neustáleho odborného rozvoja a zvyšovania kvalifikácie. Analytika a informácie získané prostredníctvom počítačového videnia môžu pomôcť identifikovať oblasti, v ktorých možno optimalizovať pracovné postupy,“hovorí Kmec. Ako ďalej uvádza, automatizácia manipulácie s nákladom, sledovanie pohybu tovaru a ďalšie úlohy môžu znížiť fyzickú námahu zamestnancov. To je prínos, ako znížiť riziko pracovných úrazov. So zmenami v technológii by mali byť aj otázky týkajúce sa zamestnancov riešené spravodlivo a transparentne, a mala by byť poskytnutá primeraná odborná príprava, aby sa zamestnanci mohli úspešne prispôsobiť novým technologickým nástrojom a postupom.
Uistenie zamestnancov
Nasadenie počítačového videnia vyvoláva rôzne reakcie u zamestnancov. Je dôležité zohľadniť niekoľko faktorov, ktoré môžu ovplyvniť, ako zamestnanci vnímajú túto novú technológiu. Dostatočná informovanosť o účele a výhodách implementácie a školenie, včasná a efektívna komunikácia so zamestnancami a zohľadnenie názorov, pocit rešpektu. Dôležitá je transparentnosť používania dát, dodržiavanie príslušných zákonov o ochrane súkromia a vyhodnocovanie výhod, ktoré prináša umelá inteligencia. Je dôležité, aby implementácia nových technológií bola realizovaná vzhľadom na potreby a obavy zamestnancov.
Eliminovanie nákladov
Počítačové videnie môže byť integrované do systémov na monitorovanie stavu vozidiel a vybavenia. Identifikácia potenciálnych problémov skôr než sa stanú závažnými, umožňuje prediktívnu údržbu, čo môže výrazne znížiť náklady na opravy a zvýšiť účinnosť logistických operácií. „Systémy môžu okamžite vyvolávať alarmy a upozornenia v prípade detekcie neoprávnených aktivít, čím chránia majetok a tovar v sklade a minimalizujú riziko krádeží. Identifikácia efektívnejších spôsobov manipulácie a usporiadania skladových jednotiek môže viesť k úsporám v čase, palive a ďalších zdrojoch,“vysvetľuje Kmec.
Možnosti financovania
Náklady môžu zahrnovať nákup špecializovaných senzorov, kamerového vybavenia, softvéru na spracovanie obrazu, hardvéru na ukladanie dát a potrebné infraštruktúry na pripojenie a integráciu systému. Financovať implementáciu počítačového videnia sa dá z vlastných finančných prostriedkov, v niektorých prípadoch môžu spoločnosti získavať finančnú podporu prostredníctvom grantov a verejných finančných programov. Niektoré regióny môžu poskytovať daňové úľavy, zvýhodnené úvery alebo iné stimuly pre podniky, ktoré investujú do týchto technológií. Je dôležité, aby spoločnosť starostlivo posúdila svoje potreby a ciele a podľa toho vybrala najvhodnejší finančný model. Môže to zahŕňať kombináciu rôznych zdrojov financovania na optimalizáciu investície.
Teplotné mapy a detekcia zraniteľných miest
Vytváranie teplotných máp pomocou počítačového videnia môže mať viacero využití v praxi vrátane detekcie zraniteľných miest a iných nedostatkov. Tieto technológie môžu byť využité na monitorovanie teploty skladovaných produktov, čo je kritické pre skladovanie potravín a farmaceutických výrobkov. „Tepelné mapy umožňujú identifikáciu miest s potenciálnymi problémami v chladiacich systémoch a zabezpečujú, že skladovacie podmienky sú udržiavané v optimálnom stave. Sledovanie tepla pomáha identifikovať úniky tepla a iné problémy v infraštruktúre skladu. Zároveň je možné sledovať cez teplotné mapy stav skladovaného tovaru, ak ide o rizikový tovar, pri ktorom by zvýšená teplota mohla znamenať vznik požiaru. Takto pri identifikovaní nastavenej teploty je možný okamžitý zásah a zabezpečiť tak preventívny zásah pred vzniknutím požiaru a komplexnej škody,“uzatvára Kmec.
Umelá inteligencia môže analyzovať vizuálne dáta pre efektívne riadenie dopravy a optimalizáciu trás.
Milan Kmec, DHL Supply chain