Az unalomig elcsépelt trendek mellett néhány aktuális előrejelzéssel szolgálunk, amelyek véleményünk szerint a következő évben hatással lesznek az iparágra. Fontos szempont 2025-ben az IT-rendszerek egyre jobb előrejelző képessége, ami javítja a tervezhetőséget és a skálázhatóságot. A nagyobb digitalizáció azonban a vállalatokat sebezhetőbbé is teszi: ez a kiberbiztonságot fontos trenddé teszi – különösen egy olyan kritikus iparágban, mint a logisztika.
Aktuális trendek a logisztikában: Mi hajtja majd a fejlesztéseket 2025-ben és a közeljövőben?
A logisztika technológiai trendjei talán nem változtak meg alapvetően az elmúlt években, kivéve egy tekintetében. Az általános digitalizáció mellett az elmúlt évek megatrendje a mesterséges intelligencia (MI) volt. Ma már elmondhatjuk, hogy az MI már nem egy különálló trend, hanem szinte minden logisztikai trend nélkülözhetetlen összetevője. A fenntartható üzemanyagokon kívül nincs olyan trend az áttekintésünkben, amely független lenne a digitalizációtól és az MI-tól. Ez azt is jelenti, hogy az MI már régen megérkezett a logisztikai iparág számos szereplőjének napi világába.
A folyamatos geopolitikai válságok miatt egy másik kulcsfontosságú kérdés, amelynek jelentősége nem csökkent, az ellátási láncok rugalmassága. Itt zárul be a kör, mivel a mesterséges intelligencia különösen hatékony eszköze a rugalmasság erősítésének.
Az éghajlatváltozás és a fenntarthatóság némileg háttérbe szorult a közbeszédben, de ez nem változtat azon a tényen, hogy a fenntartható gazdálkodás a jövőbiztos (gazdasági) világ előfeltétele. Számos trendünk a hatékonyság növelésével is hozzájárul a fenntarthatósághoz. Ez végső soron mindenkinek előnyös: a környezetnek, az embereknek és a vállalkozásoknak.
Fenntartható üzemanyagok és elektromobilitás
A fenntartható meghajtási megoldások mindaddig trend maradnak, amíg az alacsony kibocsátású közúti árufuvarozásra való átállás be nem fejeződik. Ez különösen igaz az EU-ban működő vállalatokra, ahol az Európai Parlament és a tagállamok 2024 elejére egyértelmű kibocsátáscsökkentési célokat tűztek ki. A 2030-tól szállított 7,5 tonna feletti haszongépjárműveknek 2030 és 2034 között 45%-kal kell csökkenteniük szén-dioxid-kibocsátásukat 2019-hez képest. További szigorításokat terveznek 2035-re (65%) és 2040-re (90%).
Az olyan alacsony kibocsátású üzemanyagok, mint a (bio)LNG, a (bio)CNG és a HVO ígéretes átmeneti megoldást jelentenek, mivel ezek az alternatív üzemanyagok rövid távon csökkenthetik a kibocsátást. Ez teszi őket értékes áthidaló technológiává – bár közvetlen kibocsátást okoznak (bár kisebb mértékben).
Más a helyzet az elektromos mobilitás esetében, amely nem termel közvetlen kibocsátást, ami különösen vonzóvá teszi a városi közlekedésben. Az akkumulátoros-elektromos járművek az utolsó mérföldön és az elosztási logisztikában mindennaposak. A távolsági közlekedésben a legtöbb országban még mindig ritkaságnak számítanak.
Ez megváltozhat, mivel az 500 kilométeres hatótávolságot meghaladó, nagy teljesítményű járműmodellek kínálata egyre bővül. Ez azt jelenti, hogy az elektromos mobilitás már rövid távon is opció lehet a közép-, sőt hosszú távú közúti áruszállításban. Amit azonban a logisztikai vállalatok önmagukban nem tudnak elérni, az a gyorstöltőállomások megfelelő európai hálózata. Csak ezután fog lendületet venni az elektromos mobilitás iránya a logisztikában.
Mesterséges intelligencia az útvonaltervezéshez
Az e-kereskedelem korában, az egyre kisebb, de egyre több szállítóegységgel ez egyre nagyobb kihívást jelent – hogy melyik célállomást milyen sorrendben kell elérni, azt a teljes rakományok esetében könnyű megválaszolni, de a kombinált szállítmányok esetében a válasz egy összetett döntéshozatali folyamat. Ez teszi a mesterséges intelligencia alkalmazását az útvonaltervezésben kulcsfontosságú trenddé.
Az MI-alapú útvonaltervezés az erőforrásokra (például személyzet, járművek, szállítási kapacitás) vagy a forgalomra és az időjárásra vonatkozó adatokat használja számítási alapként. Ez felgyorsíthatja és optimalizálhatja az útvonaltervezést, és ennek megfelelően módosíthatja a megfelelő szállítási mód kiválasztását. A gépi tanulás előrejelző képességei mellett az MI gyorsan képes feldolgozni a valós idejű információkat. Ez nagyobb útvonalbeli rugalmasságot tesz lehetővé. A hálózatba kapcsolt MI-rendszerek integrálják az irányítóközpontokba a járműveket és az útvonalakat, és azok valós időben hozzáférnek minden releváns forgalmi információhoz. Képesek reagálni a problémákra és útvonalváltozásokat javasolni.
A mesterséges intelligencia által optimalizált útvonaltervezés a nagyobb hatékonyság és fenntarthatóság egyik fő mozgatórugója a szállítási logisztikában, mivel a lehető legoptimálisabban tervezi és használja a járműveket, az üzemanyagot és a személyzetet.
Logisztikai tervezés előrejelzése MI-vel
Nemcsak az útvonaltervezés, hanem az összes logisztikai folyamat tervezése javul az MI előrejelző képességeinek köszönhetően. Az összetett adathalmazok elemzésére és az emberi képességeket meghaladó minták felismerésére képes gépi tanulási modellek jelentősen javították az előrejelzések pontosságát és időszerűségét. Az előrejelzés kritikus fontosságú a logisztika és az ellátási lánc menedzsment szempontjából, amikor a működési hatékonyságról, az ügyfelek elégedettségéről, a fenntarthatóságról és a stratégiai tervezésről van szó.
A pénzügyi előrejelzések, valamint a fogyasztói magatartást és a keresleti csúcsokat előrejelző modellek lehetővé teszik a logisztikai vállalatok számára, hogy előre jelezzék a piaci trendeket, dinamikusan kiigazítsák az árakat és hatékonyan osszák el az erőforrásokat. Az előrejelzés az ellátási lánc ellenálló képességét is növeli, például az időjárási minták, az éghajlatváltozás hatásainak vagy a természeti katasztrófák előrejelzésével. A logisztikai stratégiákat ilyenkor ki lehet igazítani, a szállítmányokat át lehet irányítani, vagy alternatív ellátási forrásokat lehet biztosítani.
A mesterséges intelligenciával támogatott elemzések geopolitikai és társadalmi tényezőket is figyelembe vesznek, például a sztrájkok vagy a politikai instabilitás valószínűségét. A prediktív modellek elemezhetik a közösségi média hangulatát és a politikai híreket is, hogy előre jelezzék a zavarokat és megkönnyítsék a proaktív intézkedéseket.
A logisztika olyan külső tényezőktől függ, amelyeket a logisztikai vállalatok nem tudnak befolyásolni, de előre jelezhetők. Az MI-előrejelzések egyre inkább támogatni fogják a logisztika kereslet- és folyamattervezést.
Autonóm robotok raktári munkákhoz
A mesterséges intelligencia és a dolgok internete (IoT) terén elért fejlődés nagymértékben kibővítette a robotok alkalmazását a raktárlogisztikában. A robotmegoldások kritikus szerepet játszanak a raktárak automatizálásában. A gépi tanulás képessé teszi a robotokat arra, hogy önállóbban navigáljanak, és az IoT-n keresztül kommunikáljanak a polcokkal és a kartondobozokkal. A megrendelések teljesítésében a robotok a mesterséges intelligenciával együtt segítenek valós idejű információkat szolgáltatni a készletgazdálkodás számára a szállítási idők pontos becsléséhez.
A raktári robotok sokfélesége magában foglalja a robotikus komissiózó asszisztenseket, a komissiózó és elhelyező robotokat, a válogató robotokat, a csomagoló robotokat, az autonóm szállítójárműveket és a drónokat. A raktári robotikára és automatizálásra való áttérés különösen fontos a magas munkaerőköltségű piacokon. Emellett a megrendelések gyorsabb teljesítése iránti növekvő vevői elvárások is a robotika fokozott használatához vezetnek.
Multimodális megoldások a nagyobb ellenálló képességért
A közúti, vasúti, tengeri és belvízi szállítás képezi a logisztikai ipar gerincét. A multimodális szállítás az árumozgás során a szállítóeszközök váltakozására utal. Többféle szállítási módot használnak a szállítmány minden szakaszának lefedésére, az első mérföldtől az utolsó mérföldig.
A multimodális szállítási koncepciók az ellátási lánc diverzifikáció négy dimenziójának egyikét képviselik. A volatilitás és a zavarok fenyegetik az ellátási láncokat. Az egyetlen beszerzési forrástól, egyetlen kereskedelmi útvonaltól vagy egyetlen szállítási módtól való függés növeli a kockázatot. A szállítási mód változása néha triviális: ha az árukat (légi) kikötőkben, vasútállomásokon vagy logisztikai központokban teherautókra rakják át, az multimodálisnak minősül. Ideális esetben azonban a multimodális szállítási megoldás egyesíti az egyes módok előnyeit, hogy a leghatékonyabb és fenntarthatóbb logisztikai láncot biztosítsa. Ez diverzifikálja a szállítási útvonalakat és csökkenti a meghibásodások kockázatát.
Az új technológiai perspektívák a multimodalitást trenddé teszik: a modern elemzési eszközök segítségével a multimodális szállítás hatékonysága a vállalatok számára egyedileg meghatározható. Ez magában foglalja a költségmegtakarítás, az energiafogyasztás vagy a szén-dioxid-kibocsátás elemzését. Fontos az információ- és áruforgalom integrálása és a szállítási folyamat rugalmasságának növelése. A teherforgalom esetében ez kevésbé előre meghatározott, de egyre rugalmasabb ellátási láncokat jelent, amelyek a szállítás során módosíthatók (lásd fentebb, Mesterséges intelligencia az útvonaltervezéshez). Ezt integrált szoftvereszközök és új üzleti és együttműködési modellek alkalmazásával lehet majd elérni a logisztikában.
Intelligens csomagolás
A csomagolástechnológia felgyorsítja a logisztikai folyamatokat is, például az automatizált küldeménybevitelt, a nyomon követést és a nyomon követést. Az intelligens csomagolás továbbítja a helymeghatározási és haladási adatokat, lehetővé téve a szállítási folyamat zökkenőmentes nyomon követését. E célból az intelligens csomagolás olyan hardverkomponenseket integrál, mint az idő-hőmérsékletjelzők (TTI), a frissesség- és érettségérzékelők, valamint a rádiófrekvenciás azonosítás (RFID) és egyéb címkék.
Ez a trend különösen a tartalom és a csomagolás közötti interfészre összpontosít. Ezen a területen előrelépés várható, különösen a minőségellenőrzés és a szállított áruk védelme tekintetében.
Digitális teherszállítási dokumentáció
Az elektronikus fuvarlevelek, fuvarlevelek és vámokmányok éppúgy szükségszerűek a logisztikában, mint az elektronikus egészségügyi nyilvántartás az egészségügyben. A dokumentumok kézi készítése hibalehetőségekkel jár, és olyan erőforrások pazarlását jelenti, mint az idő, a személyzet és az anyagok. Az elektronikus dokumentumok segítenek a logisztikai vállalatoknak a hatékonyabb munkavégzésben, a hibák csökkentésében, az ellátási lánc résztvevői közötti kapcsolat előmozdításában és az átláthatóság növelésében. A szállítmányozók, a fuvarozók és a raktári személyzet egyaránt valós időben hozzáférhetnek a dokumentumokhoz. Ez felgyorsítja a folyamatok kezelését, és azonnali kiigazításokat tesz lehetővé az ellátási lánc bármely láncszeménél fellépő zavarok esetén.
Felhőalapú dokumentumkezelés
Ha már a hálózatról, az átláthatóságról és az elektronikus dokumentumokról beszélünk: a dokumentumkezelésben a digitalizáció irányába mutató tendencia túlmutat az áruszállítási dokumentáción. Az összes érdekelt fél számára az összes releváns dokumentumhoz való valós idejű hozzáférés a legjobban a felhőalapú dokumentumkezelő rendszerekkel érhető el, amelyek automatikusan alkalmazkodnak az állapotváltozásokhoz.
A felhő az összes dokumentum és információ központi tárolási helye és közös hozzáférési pontja. A sok résztvevős, összetett és/vagy nemzetközi ellátási láncok számára különösen előnyösek a felhőalapú megoldások. Fontos a kifinomult biztonsági protokollok, a folyamatos frissítések és a fejlett titkosítási technológiák megléte (lásd alább, Kiberbiztonság). A felhőalapú megoldások pénzügyi megtakarításokat is kínálnak a logisztikai vállalatok számára, mivel lehetővé teszik a tárolási kapacitás igény szerinti méretezését és a helyi szerver-infrastruktúra csökkentését.
Folyamatbányászat
A folyamatbányászat olyan adatelemzési technika, amelyet a meglévő informatikai rendszerekben automatikusan gyűjtött folyamatadatok megjelenítésére és kiaknázására használnak. Az eseménynapló-adatokra speciális algoritmusokat alkalmaznak a folyamatfolyamatok mintáinak, trendjeinek és részleteinek azonosítására. Az ilyen típusú, a logisztikában egyébként is gyűjtött adatok tipikus példái a rendelési folyamatok, a szállítási idők, a tárolási és szállítási költségek, a haszonkulcsok vagy az emberi és jármű erőforrások.
A folyamatbányászat ezen adatok alapján rekonstruálja és vizualizálja a valós folyamatfolyamatokat, hogy feltárja a fejlesztési lehetőségeket. Mivel a folyamatoptimalizálás számos logisztikai cél – legyen szó hatékonyságról, költségcsökkentésről vagy fenntarthatóságról – központi eleme, a folyamatbányászat fontos része a digitalizáció felé mutató általános trendnek.
Kiberbiztonság
A kiberbiztonság rendkívül fontos trend. Kritikus szerepük miatt a logisztikai hálózatok a kibertámadások elsődleges célpontjai. Az új digitális technológiák integrálása új kockázatokkal jár. Az ellátási lánc egészében a generatív mesterséges intelligencia, a kvantumszámítás stb. technológiai fejlődése komoly kihívások elé állítja a hagyományos védelmi és titkosítási módszereket. Az IoT bevezetése révén megnövekedett hatalmas adathalmazok nagy mennyiségű adatot kínálnak a behatolóknak, amelyeket értékesíteni vagy kihasználni tudnak. Emellett a digitális infrastruktúra egyre szélesebb körű használata és összekapcsolhatósága a korábban elszigetelt eszközöket sebezhetővé teszi a támadásokkal szemben.
Ahogyan a mesterséges intelligencia és az automatizálás lehetővé teszi a logisztikai vállalatok számára a hatékonyabb működést, úgy a kiberbűnözők is felhasználják ezeket a képességeket olyan támadások indítására, amelyeket egyre nehezebb felderíteni és kivédeni. Az intelligens alkalmazások következő generációja ezért a biztonsági megoldások új generációját, a Kiberbiztonság 2.0-t igényli – beleértve olyan védelmi, észlelési és reagálási eszközöket, amelyek nemcsak a támadások megelőzésére szolgálnak, hanem a mesterséges intelligenciát és más fejlett technológiákat és módszereket is alkalmaznak a támadások aktív előrejelzésére, autonóm észlelésére és az azokra való reagálásra.
A kibertámadások jellemzően az ellátási lánc leggyengébb láncszemét veszik célba, és láncreakciót okozhatnak. Ezért nem csak a kiberbiztonsági csapatoknak, hanem a logisztikában részt vevő valamennyi szereplőnek ébernek kell lennie. A fő kockázatok közé tartoznak a zsarolóprogramok, a mesterséges intelligencia támadások, a rosszindulatú programok, a szolgáltatásmegtagadás, az információk manipulálása és megzavarása, valamint az alkalmazottak manipulálására irányuló kísérletek, hogy bizalmas információkat adjanak ki (úgynevezett social engineering).
Jövőbeli logisztikai trendek
Legyünk őszinték: az alábbi pontok némelyikéről sokan (és ebből magunkat sem zárjuk ki) azt gondolhatták volna, hogy gyorsabban megvalósulnak. Néha a technikai kérdések jelentik a fő akadályt, néha az engedélyezési problémák is hozzájárulnak. Mindazonáltal ezek a trendek segíthetnek a jövőben enyhíteni a súlyosbodó munkaerőhiány hatásait, vagy rugalmasabbá tehetik a folyamatokat.
Egy dologban mindenki egyetért: a mesterséges intelligencia az innováció motorja
Előrejelzés, tervezés, méretezés, rugalmasság, hatékonyság, fenntarthatóság: A mesterséges intelligencia ezeken a területeken mindegyiken segíthet. A logisztikában alig van olyan trend, amely független az MI-tól, ami aláhúzza annak fontosságát. A növekvő digitalizáció azonban a kiberbiztonság fontosságát is előtérbe helyezi. A fenntartható meghajtási megoldások szintén a trendek radarján maradnak. Itt a gyártók oldalán a legújabb technikai fejlesztések csak akkor valósulnak meg, ha a töltőinfrastruktúra is követi a példát.
