5 trendów w automatyzacji na 2025 rok

Coboty: harmonia ludzi i maszyn

Do końca 2025 r. rozwój robotów współpracujących, „cobotów”, na nowo zdefiniuje interakcje człowiek-maszyna. Coboty doskonale sprawdzają się w powtarzalnych zadaniach, jak pobieranie i umieszczanie, pracując ramię w ramię z ludzkimi zespołami, by zwiększyć tak oczekiwaną wydajność i bezpieczeństwo. Jak wskazuje badanie „Automatyzacja magazynów katalizatorem wydajności biznesu” FM Logistics, aż 94% firm uznaje poprawę wydajności, obsługi klienta i prawidłowości realizacji zamówień za kluczowe argumenty przemawiające za automatyzacją we wszystkich typach magazynów. Tuż za nami uplasowały się kwestie bezpieczeństwa i redukcji błędów. Zaawansowane rozwiązania jak system magazynowania AutoStore, oferujące robotyczne pobieranie elementów, pozwalają na symbiozę wiedzy i doświadczenia ludzi z precyzją maszyn, co sprawia, że kolejne firmy będą uwzględniać ich wdrożenie w strategii rozwoju.

Decyzje oparte na danych

W 2025 r. analityka danych zajmie w firmach szczególne miejsce. Te będą bowiem wykorzystywać systemy oparte na AI do optymalizacji operacji w czasie rzeczywistym. Optymalizacja planowania mocy produkcyjnych, kontrola zapasów, przewidywanie wzrostów popytu, zapobieganie „wąskim gardłom”, planowanie proaktywnej konserwacji - to tylko kilka przykładów możliwości, jakie daje wykorzystanie AI. Z raportu SAP „Biznes napędzany cyfrowo. Rozwój w obliczu przemysłu 5.0” wynika, że 54% badanych firm wykorzystuje AI tam, gdzie mamy do czynienia z prostymi, mechanicznymi zadaniami. Jednak aż 42% - wspiera się nią przy podejmowaniu strategicznych decyzji biznesowych. W tym aspekcie znów pomocna będzie technologia – i wykorzystanie takich rozwiązań jak eLogiq, które umożliwiają przekształcanie danych w praktyczne wnioski i wspierają maksymalizację wydajności przy minimalizacji strat.

Zrównoważony rozwój: element sukcesu jutra

To już nie opcja, to konieczność. Właściciele magazynów będą przodować w obszarze sustainability, wdrażając energooszczędne systemy, materiały zrównoważone i zoptymalizowane układy. Dlaczego? Głównie przez konieczność objęcia od 1 stycznia 2025 r. raportowaniem ESG kolejnych przedsiębiorstw– w tym firm, które muszą wpisać się w wymagania raportowania większych kontrahentów, uważnie przyglądających się swoim łańcuchom dostaw. Rozwiązania takie jak roboty AutoStore, wpisują się w te cele, pomagając zmniejszyć ślad węglowy, jednocześnie ograniczając koszty. Ten kierunek to nawet nie trend – to konieczność, zarówno by pozostać konkurencyjnym, jak i być wartościowym partnerem spełniającym restrykcyjne wymogi unijne.

Magazyny oparte na AI: mądrzej każdego dnia

Od kiedy za pomocą ChatGPT generatywna sztuczna inteligencja trafiła „pod dachy”, dziś trudno sobie wyobrazić odwrót od rozwoju ścieżki AI. Sztuczna inteligencja ma na nowo zdefiniować zdolność adaptacji także w magazynach. Od przewidywania potrzeb magazynowych po automatyzację zarządzania błędami - systemy oparte na sztucznej inteligencji zwiększają szybkość reagowania na wymagania rynku. Można stwierdzić, że nie chodzi już o to „czy”, ale „jak szybko” przedsiębiorstwa wdrożą i wykorzystają potencjał AI. W Element Logic nasze innowacyjne wykorzystanie sztucznej inteligencji zapewnia, że magazyny nie tylko reagują, ale także antycypują – bezproblemowo dostosowując się do trendów, takich jak dostawy tego samego dnia i szczyty zamówień w Black Friday.

Dokładność i szybkość jako standard

Boom w handlu elektronicznym na nowo zdefiniował „szybko” i „dokładnie” jako podstawowe oczekiwania klientów. Magazyny potrzebują elastyczności i precyzji, aby sprostać tym wymaganiom. Niedokładne stany magazynowe, niewłaściwe rozmieszczenie produktów, nieprawidłowości na etapie kompletacji, a finalnie zbyt długi czas realizacji. Zdaje się, że błędy jeszcze nigdy nie były tak kosztowne. Stąd zainteresowanie zautomatyzowanymi systemami magazynowania i wyszukiwania (ASRS), które utrzyma się także w 2025 r. Nie dziwi więc rosnące zainteresowanie m.in. systemem AutoStore, który zaprojektowano tak, aby radzić sobie ze szczytami dużego wolumenu, jednocześnie zapewniając dokładność od początku do końca procesu.