Mesterséges intelligencia és társai az ellátási láncban

Lehetett olvasni arról, hogy Elon Musk, a Tesla és a Space-X alapítója új utakra lépett, és egy olyan start-up szoftver mögé állt be úgy kétszázmilliárd forintnyi tőkével, amely néhány tized százalék erejéig beleszólna a nagyvilági tőke újraelosztásába.

Az ötlet pofon egyszerű: egy szoftvert ráeresztenek mindenféle internetes oldalra, elsősorban a közösségi média neves képviselőire és az ott közzé tett tartalmak, hozzászólások és privát üzenetek bugyraiban kulcsszavak után kutatva felépítenek a kapott eredmények alapján egy modellt, amely megjósolja, milyen folyamatok alakulnak ki a tőzsdén az elkövetkező időszakban.

A rendszer célja, hogy a kis emberek (például már kétszáz euró befektetésével) nagy hozamokat érjenek el, lefölözve ezzel a lassabban reagáló brókertársaságok, nagybefektetők hasznának egy részét. Elon Musk szerint a tőzsdéken összesen realizált profit csekély részéből, amely amúgy csak néhány nagybefektető már amúgy is vaskos bankszámláját gyarapítaná, akár több millió kisember is meggazdagodhat.

Mindez nem a reklám helye, hanem azért említettük meg ezt a rendszert, hogy rámutassunk: a mesterséges intelligencia (végeredményben egy ügyesen programozott számítógépes program, amely adott esetben képes a tanulásra is) már nem a sci-fi könyvekben létező képzelődések kategóriája, hanem létező, kőkeményen üzleti alapon működő valós dolog.

A számítástechnika és a világháló eljutott arra a szintre, hogy hasonló alapon üzemelő szoftvereket szinte bármilyen céllal meg lehet írni. Miközben a Wall Street gurui valószínűleg vagy maguk is beállnak Elon Musk rendszerébe, vagy néhány éven belül kifejlesztik a saját, még gyorsabb prediktív szoftverüket, hogy megelőzzék a kisbefektetőket, addig ezt nem teheti meg egy kardántengely, amelyik éppen félúton akar eltörni, vagy a sztrájkoló, aki hiába nem veszi fel a munkát, a két napja egy közösségi oldalon elküldött kommentje vagy üzenete alapján az általa akadályozni kívánt munkafolyamatot (értsd: szállítást) már 24 órája átszervezte a speditőr cég.

És itt még nem ért véget a lista: az árut ellophatják, az alkatrészek rosszak lehetnek, az időjárás miatt lezárhatnak egy autópályát vagy egy kikötőt, a gyártósor meghibásodhat, vagy leszakadhat a felsővezeték Rákosrendező pályaudvaron, és még sorolhatnánk a váratlan eseményeket: a mesterséges intelligencia képes ezen esetek jó részét megjósolni, vagy legalább a hatások csökkentésére megoldást kínálni. Utóbbi – emberi munkával – a szállítmányozók, logisztikusok klasszikus feladata, de a változásokról és alternatívákról a számítógépes programok sokkal hamarabb értesíteni tudják az illetékeseket.

Márpedig nem mindegy, hogy egy termelő vagy kereskedő cég mekkora árukészletet raktároz, finanszíroz! Kutatások alapján az árukészlet 25–32 százaléka tartalékra gyártott készlet, amelyeket csak a hasonló esetek miatt raktároznak.

Az ellátási láncban többszörösen fontos, hogy ne a visszapillantó tükörből figyeljük az eseményeket, és utólag próbáljunk reagálni rájuk, hanem a korábbi események alapján felállított szcenáriókra támaszkodva olyan modelleket használhassunk, amelyek megpróbálják megjósolni az eseményeket.  Egy gyártó a saját ellátási láncában is könnyebben tud megfelelő változtatásokat végrehajtani, ügyfeleit értesíteni és alternatívát keresni, ha a beszállítás, kiszállítás folyamatában egy váratlan eseményt jó eséllyel előre meg lehet jósolni. A belső ellátási lánc folyamataiban okosan végrehajtott változtatások révén elkerülhető a hiányok fellépése és pozitív módon befolyásolhatók a megrendelések, eladások is.

Az ilyen szoftverek nagy mennyiségű múltbéli szállítmányozási adatot analizálnak: a feladó és a címzett személye, a szállítmányozó, kiindulási és célállomás, közlekedési mód, terminálok és fajtáik, küldemények mérete és tömege, vagy akár a fuvarozó cég járműflottája, időjárási adatok, hírösszefoglalók, és még sorolhatnánk. Ez alapján a számítógépes program meg tudja jósolni a jelenlegi szállítmányok esetében a késés valószínűségét és várható mértékét, ez alapján pedig ajánlást tesz a szükséges raktárkészletre.

Különösen a nagyobb cégeknél ez jelentős megtakarítást eredményezhet a gyártás és raktározás folyamataiban, a raktárkészletek méretében, illetve a fuvarozás költségeinél. Jelenleg mindenki arra számít, hogy a csomagküldő szolgálatok iránti igény például tovább növekszik az elkövetkező években, így az ellátási lánc szereplőinek száma, teljesítményének mértéke minden bizonnyal növekedni fog. A soktényezős egyenletbe beépülhet még jó néhány ismeretlen, így nem mindegy, hogy egy adott cég mennyire tudja előre megjósolni az őt érintő folyamatokat, azok hatásait.

A UPS szerint európai ügyfelei az esetek hetvenegy százalékában külföldről vásárolt 2017-ben. Ugyancsak tavaly a légi szállítás volumene kilenc százalékkal nőtt, az előző évi 3,6 százalékos növekedés után. Csak a UPS az elmúlt két év során huszonnyolc Boeing 747-8 és négy Boeing 767 típusú teherszállító repülőgépet rendelt, amelyek még 2022 év vége előtt forgalomba is állnak. A cégnek félezernél is több saját tulajdonú vagy lízingelt repülőgépe vesz részt a napi szállítási feladatokban világszerte. Ha csak a UPS-nél fél százalékkal kevesebb szállító eszköz fenntartására lenne igény, máris megspórolhatnák három repülőgép beszerzését!

A szoftverek nem csak arra képesek, hogy a tendenciákat figyelve megjósoljanak bizonyos eseményeket, de a szállítmányozók munkáját is megkönnyíthetik. Már léteznek megoldások a kiegészített valóság és a virtuális valóság eszközeinek alkalmazására akár a szállítmányozás, ellátási lánc esetében is.

Képzeljük el, hogy felveszünk egy szemüveget és végigsétálva egy vasúti szerelvényre rakodott vagy a kikötőben raktározott konténersor mellett, a látómező felső sávjában megjelennek az egyes konténerre vonatkozó adatok: honnan, hová, feladó, címzett, tartalom, súly, miegymás. Ez csak egy példa arra, hogyan lehet a való világból származó információkat kiegészíteni, vagy akár helyettesíteni okos számítástechnikai eszközökkel.

A jövőben ugyancsak nagy jelentősége lehet a felhő alapú szolgáltatásoknak. Jelenleg folyik például az Európa legnagyobbikaként nyilvántartott rotterdami kikötőben egy olyan fejlesztés az IBM közreműködésével, amely alapján sokkal hatékonyabban tudják majd szervezni a komplexum életét. Bár az is hasznos lehet a hajózó cégeknek, hogy aktuális időjárási, vízállási adatokat kapnak a kikötő területéről, valószínűleg sokkal nagyobb jelentősége lesz a hatékonyabb forgalomirányításnak, amely felváltja az eddigi, rádiókat és radarokat használó rendszert.

Végezetül említsük meg azt a technológiát, amelyet a kriptovaluták is használnak. Nagyon leegyszerűsítve, a blokklánc egy olyan folyamatosan bővülő adathalmaz, amely visszamenőleg nem módosítható. Ezért kiváló eszköz arra, hogy növeljük számítógépes állományok, ezáltal végső soron akár szállítmányok biztonságát is. 2017 második negyedévében például a DB Schenker és a DP World végzett kísérletet Ausztráliából Kínába tartó borszállítmányok esetén, amely során a hamisított termékek ellen kívántak fellépni. A DP World szerint óriási méreteket öltött a hamisított termékek előállítása és szállítása. A blokklánc használatával visszaállítható a bizalom az ellátási lánc szereplőivel szemben.

Úgy tűnik, izgalmas évek várnak ránk. Az ellátási láncokban érintettek és a logisztikusok egy sor új számítástechnikai megoldást kaphatnak kézhez, amelyek nem csak a termelés, szállítás folyamatában hozhatnak kiváló eredményeket és megtakarításokat, de általuk a végfelhasználó is gyorsabban, olcsóbban juthat majd az áruhoz. Az egyetlen negatívum a termelési- és szállítási volumen, ezzel párhuzamosan a hulladék- és károsanyag-kibocsátás növekedése. Bízzunk benne, hogy a termelő, raktározó, közlekedési eszközök, csomagolóanyagok terén is lesznek olyan fejlesztések, amelyek ellentételezik a fejlődés rossz hatásait!

* * *

Indóház Online – Hivatalos oldal: hogy ne maradj le semmiről, ami a földön, a föld alatt, a síneken, a vízen vagy a levegőben történik. Csatlakozz hozzánk! Klikk, és like a Facebookon!