Směřujeme ke skladu, který si problému všimne sám

Sklady se postupně mění z prostředí, které pouze vykonává příkazy, na prostředí, které dokáže samo sledovat provoz, hledat souvislosti a upozorňovat lidi na problémy nebo příležitosti. Společnost VertiFlex aktuálně pracuje na softwaru, který má být průkopníkem celého odvětví. Jde o automatizovaný sklad, který se rozhoduje sám, učí se a průběžně si doplňuje kontext pro to, aby v dalších iteracích hledal a rozhodoval lépe. Sám si vytváří a spouští digitální dvojčata podle potřeby, třeba jen pro krátké otestování vlastní hypotézy. To vše bez lidského podnětu, bez zadání. „Jedná se o inovativní výzkum, který vyvolává obrovský ohlas. V byznysu je po těchto řešeních jednoznačně hlad,“ říká Bohumil Tejnický, vývojář a managing partner společnosti VertiFlex, která se v Česku věnuje intralogistice, automatizovaným skladům a integraci technologií, od vertikálních skladovacích věží až po AMR roboty.

Mluvíte o postupné proměně skladového softwaru: z nástroje pro evidenci a řízení na nástroj pro rozhodování. Co si pod tím vším představit?

Klasický systém řízení skladu čeká, až se ho člověk zeptá. My směřujeme ke skladu, který si problému všimne sám a ví, komu o něm má říct. Můžete si tedy pod tím představit situace, ve kterých byl dříve nutný velký vstup člověka a dnes už je systém schopný spoustu věcí udělat sám, na základě vlastního učení a rozhodování. Představte si například situaci, kdy systém v určitém okamžiku identifikuje, že někteří lidé nepracují efektivně v porovnání s ostatními. Systém provede analýzu, podívá se na historický vývoj jejich práce a navrhne postup, jak situaci zlepšit. Dříve musel datový analytik připravit databáze, sloučit data, vytvořit report a vy jste pak ručně musela zkoumat, jestli Pepa nepracuje příliš pomalu. Tohle dnes už systém zvládne sám a bez vyzvání. Umí najít konkrétní opakovaný pohyb nebo návyk, který zaměstnance zpomaluje, a nabídnout krátké doporučení. Smyslem není trestat, ale koučovat.

Systém také dokáže vytvářet digitální dvojčata, aby si otestoval své hypotézy. Digitální dvojče nemusí být projekt na čtvrt roku. V některých případech to může být jen krátká simulace, kterou si agent sám vytvoří na pár sekund, pomůže mu ověřit rozhodnutí a zase zmizí. Mluvím o úplné změně paradigmatu toho, jak lidé ve skladech pracují a jak se rozhodují.

Týká se to pouze situací s lidskými zdroji a ukazování na ty, kteří nepracují, nebo i dalších oblastí včetně hlídání chybovosti strojů?

Platí to na vše, co se týká operativy skladů a každodenního rozhodování. A dělá to, aniž by ho k tomu někdo vyzval. Dokáže například zjistit, že se na nějakém stroji nebo robotovi něco děje. Škála technologií, které lze ve skladu nasadit, je obrovská, a protože má systém přístup i k logům, objeví nejrůznější problémy, od opakujících se výpadků po vyšší chybovost strojů v porovnání s ostatními. Vypracuje statistiku a navrhne řešení. Všímá si i stavu materiálu a například upozorní na přezásobení.

Jestliže se skladový systém dokáže sám rozhodovat, jde už o předstupeň skladů bez lidí?

Ano. Časem sklady určitě bez lidí budou. Už nyní se setkáváme s projekty, ve kterých zákazník přemýšlí o nasazení automatizovaného systému s cílem za sedm deset let v hale úplně zhasnout a mít vše robotizované.

Proč je to důležité pro trh?

Automatizované sklady se v posledních letech rychle rozšířily. Mnoho firem už má roboty, skladovací automaty, dopravníky nebo pokročilé systémy řízení. Problém ale je, že samotná automatizace neřeší všechno.

Čím složitější sklad je, tím těžší je pochopit, proč se chová určitým způsobem. Proč klesla propustnost? Proč je některá zóna přetížená? Proč se chyba opakuje jen u určitého typu zakázek? Proč se investice do technologie neprojevila tak, jak firma čekala? Právě tady může mít agentický sklad hodnotu. Ne jako marketingová vrstva nad řídicím systémem, ale jako analytická a rozhodovací vrstva, která pomáhá lidem rozumět provozu.

Jakou roli v systému hraje AI?

Zásadní. Ovlivňuje každý krok, o kterém jsem hovořil. AI ve skladu ale nesmí být jen další chatbot. Hodnotu má až ve chvíli, kdy rozumí provozu, datům, dokumentaci a roli člověka, který se ptá.

Technologií je na trhu mnoho, ale jak napojit jednu na druhou, aby vše fungovalo a aby se toky ve skladu nezadrhávaly?

Tohle je vlastně důvod, proč VertiFlex vůbec existuje. Každý klient je jiný, vyžaduje jiný přístup a jinou operativu. Snažíme se dát dohromady takový typ automatizovaného systému, který bude konkrétnímu klientovi vyhovovat, a pak ho napojit na jeho stávající systémy a případně i na další technologie. Dnes už všechno funguje přes různá rozhraní. Zásadní novinkou, která se v praxi začne velmi rychle používat, a my s tím už experimentujeme, je ale to, že systémy mezi sebou začínají komunikovat ne na základě striktních API, ale slovem. Stejně jako vy si povídáte s chatbotem. Povídají si mezi sebou a vyměňují si přitom velké množství dat. Jedná se o obrovský posun a zajímavou cestu do budoucna.

V jakých dalších technologiích dnes vidíte potenciál?

Jsou to jednoznačně humanoidní roboti. Byl jsem teď na několika veletrzích v Číně a humanoidi s určitým typem podstavců už zvládají jednoduché úkony, které jsou složité na manipulaci, ale díky rychlému zlepšování robotických rukou stále lépe proveditelné.

Jaké jsou aktuální výzvy v intralogistice?

Docela často se setkávám s tím, že klienti nejsou úplně dobře informovaní o tom, jaké technologie existují a co znamenají pro jejich operativu. Dostáváme od nich data, ale klient si často ani není jistý, proč historická data vypadají tak, jak vypadají. Vidím velkou příležitost v tom, jak by firmy mohly svou vnitřní operativu upravit, aby byla lepší. Spousta firem pořád jede přes levnou práci a relativně levný prostor. A k mnoha logistickým změnám se dostanou až ve chvíli, kdy jim dodáváme automatizovanou technologii.

Jak bude vypadat sklad za deset let?

Myslím, že ho neuvidíme, protože v něm bude zhasnuto. Nebude v něm světlo, ale budou v něm roboti, kteří i vyloží a naloží kamion a mezitím se postarají o kompletní průchod každého kusu, přes uskladnění, picking, balení, expedici.

A systémy budou samy rozhodovat, které varianty jsou nejlepší?

Člověk bude mít stále zodpovědnost a bude tím, kdo řekne: „Zní to dobře, udělej to.“ Sklad bude do určité míry personifikovaný a budeme s ním mluvit podobně, jako se dnes mluví s ChatGPT. Skladový agent může navrhnout akci, spočítat dopad a vysvětlit důvody. Neměl by ale bez kontroly dělat zásahy, které mají zásadní obchodní, bezpečnostní nebo smluvní dopady.

Důležitá bude také vysvětlitelnost. U každého doporučení musí být jasné, z jakých dat a úvah vzniklo. To je zásadní hlavně v oborech jako farmacie, potravinářství nebo automotive, kde bude auditovatelnost rozhodnutí čím dál důležitější.

Text vznikl ve spolupráci s firmou VertiFlex