Machine learning logistiek: de belangrijkste toepassingen

Nu bevoorradingsketens steeds complexer en veranderlijker worden, blijken toepassingen van machine learning logistiek, een innovatieve oplossing te zijn om processen te verbeteren en de productiviteit en het concurrentievermogen te verhogen. Machine learning is een discipline binnen de computerwetenschappen, die ook bekend staat als kunstmatige intelligentie (KI) of artificial intelligence (AI).

De ontwikkeling van systemen die gebruik maken van machine learning is sterk in opkomst. In 2019 hebben bedrijven wereldwijd 37,5 miljard dollar geïnvesteerd in software voor machine learning. De International Data Corporation (IDC) verwacht dat deze investeringen tegen 2023 met een factor 2,5 zullen toenemen tot 97,9 miljard dollar. Waartoe dient deze technologie? Hoe vertaald deze tendens zich naar de logistieke sector? Laten we dit nader bekijken.

Wat is machine learning, automatisch leren of machinaal leren?

Machine learning of Automatisch leren is een nieuwe vorm van computergebruik. In tegenstelling tot de traditionele manier van computergebruik, waarbij statische algoritmen worden geprogrammeerd, kan machine learning een enorme hoeveelheid informatie verwerken en patronen identificeren. Door de voortdurende herhaling van deze analyse, verfijnt het algoritme zelf voortdurend zijn werking, tot het resultaten bereikt die steeds nauwkeuriger zijn.

Machine learning is een wetenschap die een periode van onderzoek en experimenten vergt, voordat het praktisch kan worden toegepast en vruchten afwerpt. Daarom moet voor elk geval, het juiste algoritme voor automatisch leren worden gekozen, en moet een grote hoeveelheid kwaliteitsgegevens beschikbaar zijn om het systeem te voeden en te ontwikkelen.

Momenteel wordt de meeste software voor machine learning ontwikkeld met de programmeertaal Python, die gestaag stijgt in de TIOBE-index en nu al de op twee na meest gebruikte programmeertaal ter wereld is.

Waartoe dient machine learning?

Machine learning stelt computers in staat externe gegevens correct te interpreteren, te leren en op basis van de opgedane kennis, beslissingen te nemen en concrete acties uit te voeren, zonder menselijke tussenkomst.

Het kan worden toegepast in een groot aantal sectoren, zoals finance, gezondheidszorg, digitale marketing, maar ook in de industrie en supply chain management. Deze technologie is momenteel de drijvende kracht achter de veranderingen die door Industrie 4.0 en Logistiek 4.0 worden bevorderd.

Soorten algoritmen voor machine learning

Er zijn verschillende soorten leeralgoritmen, afhankelijk van de berekeningen die worden uitgevoerd en de taak die moet worden uitgevoerd:

• Begeleid leren: dit is de meest voorkomende vorm van machinaal leren. Deze algoritmen werken met voorgesorteerde invoer- en uitvoergegevens. Als het bijvoorbeeld de bedoeling is, dat er onderscheid gemaakt wordt tussen afbeeldingen van peren en appels, dan zal de ontwikkelaar foto's tonen waarop een peer staat en op andere foto's een appel. Na analyse van duizenden gelabelde voorbeelden, zal het algoritme leren ze van elkaar te onderscheiden.
• Onbegeleid leren: dit type algoritme heeft geen voorafgaande input- en outputgegevens. Het systeem moet, zonder hulp van buitenaf, de gegevensreeks analyseren en patronen trachten te ontdekken op basis van gelijkenissen, teneinde deze te labelen.
• Reinforcement learning of versterkingsleren: dit is de middenweg tussen het bovenstaande. In dit geval, leert het algoritme met vallen en opstaan, en past het dynamisch zijn activiteit aan, op basis van de feedback die het van de buitenwereld ontvangt.

In dit verband komt men ook vaak het begrip «deep learning» of «diep leren» tegen. Het belangrijkste voordeel van dit deelgebied van machine learning is, dat het algoritmen de mogelijkheid biedt complexere functies op te lossen met minder gegevens. Het is een model dat gebruik maakt van neurale netwerken, voor het verwerken van gestructureerde gegevens met miljoenen parameters.

Toepassingen en voorbeelden van machine learning logistiek

Volgens de 2020 Global AI Survey van Mckinsey, is de toepassing van kunstmatige intelligentietechnologieën in de logistieke sector, het afgelopen jaar met 64% toegenomen, en staat deze sector op de vierde plaats, na de elektronica, de auto-industrie en de telecommunicatie. Het gebruik van toepassingen van machinaal leren in het beheer van logistieke processen, is echter nog beperkt, aangezien het om een technologie gaat die nog in ontwikkeling is.

Er zijn echter bepaalde gebieden in de logistiek, waar machine learning een verschil maakt in het streven naar meer winstgevendheid en efficiëntie:

- Nauwkeuriger berekening van de vraagprognoses

De verkoopprognoses vormen een onderwerp, waarbij machine learning een steeds grotere rol speelt. Algoritmen voor machine learning, gebruiken statistische modellen, om patronen in de verkoopgegevens van het bedrijf te analyseren en op te sporen. Op die manier kunnen er signalen worden waargenomen die voorafgaan aan een daling of stijging van de vraag, zodat de aanschaf van voorraden kan worden bijgestuurd.

Op dit gebied biedt machine learning de mogelijkheid, dynamische modellen te creëren waaruit patronen kunnen worden afgeleid vanuit zuivere archieven. Bovendien ontwikkelen de resultaten zich, naarmate nieuwe variabelen uit andere gegevensbronnen worden opgenomen.

- Geavanceerd preventief onderhoud van machines

De vooruitgang op het gebied van machine learning, kan niet los worden gezien van de verbeteringen die in de hardware sector plaats vinden. Enerzijds kan hierdoor een grotere hoeveelheid gegevens worden verzameld met sensoren en IoT-apparaten die in machines zijn ingebouwd, en anderzijds kan deze informatie worden verwerkt door steeds krachtigere computers.

Dankzij een grotere beschikbaarheid van gegevens voor analyse, is machine learning zeer geschikt voor het preventief onderhoud van machines. De software voor machine learning identificeert signalen die verband houden met een fout of een storing, en waarschuwt van tevoren om te voorkomen dat de machine defect raakt.

- Intelligente optimalisering van transportroutes

Nieuwe klanteisen, zoals leveringen op bepaalde tijdstippen, het individueel afhalen van pakketten (meestal in het kader van omgekeerde logistiek of retourzendingen), 24 uurs levering of levering op dezelfde dag, maken het transport betreffende de last mile complexer. Er is steeds minder tijd om de routes te plannen, en er zijn steeds meer factoren waarmee rekening moet worden gehouden.

Software voor automatisch leren of machine learning, biedt op dit vlak diverse voordelen. Het ondersteunt bijvoorbeeld de berekening van de verwachte aankomsttijd, en verbetert de traceerbaarheid van de pakketten. Ook kunnen meer gegevensstromen van derden worden verwerkt, zodat in real time de snelste route kan worden gevonden, of vertragingen en eventuele onderbrekingen kunnen worden vermeden.

- Ruimtelijke en spraakherkenning in het magazijn

Kunstmatige intelligentie, maakt gebruik van verschillende vormen van machine learning, teneinde modellen te verkrijgen die de werking van onze zintuigen nabootsen. Computer vision-technologie, intelligente navigatiesystemen of spraakherkenningssystemen, maken gebruik van machine learning voor meer nauwkeurigheid en precisie.

Machine learning is één van de technieken, die steeds vaker in automatische magazijnen wordt toegepast. Mobiele robots zijn bijvoorbeeld in staat obstakels op het traject te detecteren en zelfstandig te reageren. Automatisch leren of machine learning, wordt ook toegepast bij voice picking apparaten, waarbij het wordt gebruikt om de opdrachten van de operatoren te herkennen, wanneer deze met het systeem communiceren.

- Efficiënter voorraadbeheer dankzij machine learning of automatisch leren

De berekening van de bestelpunten, is een fundamenteel element van een optimaal voorraadbeheer: te grote veiligheidsvoorraden doen de kosten stijgen, en bij te krappe voorraden is er een groter risico dat er een voorraadtekort ontstaat. Hoe wordt een evenwicht bereikt? Tot dusver gaan de gebruikte vergelijkingen ervan uit, dat het gedrag van bepaalde variabelen stabiel blijft, hetgeen niet overeenkomt met de werkelijkheid.

Daarom wordt machine learning gebruikt om gegevens te analyseren, waarbij niets als vanzelfsprekend wordt beschouwd. Aangezien de parameters voor de berekeningen voortdurend veranderen (vraag, doorlooptijd, beschikbare voorraad en kosten bijvoorbeeld), passen de algoritmen hun werking automatisch aan en vertonen ze, na de berekeningen vele malen te hebben herhaald, nieuwe patronen, die bijdragen tot de optimalisatie van de voorraden.

Machine learning logistiek, een extra hulpmiddel bij de besluitvorming

Tot voor kort werd een grotere winstgevendheid in de logistiek bereikt, door het volume te vergroten, en te profiteren van schaalvoordelen teneinde de kosten te drukken. Tegenwoordig volstaat dit niet meer: beslissingen moeten beter en sneller worden genomen.

De implementatie van automatische systemen en logistieke software, genereert enorme hoeveelheden waardevolle gegevens, waarmee algoritmen kunnen worden getraind die gebruik maken van machine learning. Dit is een gunstig scenario voor de ontwikkeling van applicaties voor machine learning in de logistiek. Deze applicaties zullen accurater worden naarmate meer gegevens worden verzameld.

Wachtend totdat deze technologie voldoende ontwikkeld is, maken sommige bedrijven al gebruik van het potentieel van de gegevens, door warehouse management systemen, zoals Easy WMS, en modules voor gegevensverwerking, zoals de Supply Chain Analytics Software, te installeren. Wilt u meer weten? Neem dan contact met ons op. Onze specialisten vertellen u graag meer over de voordelen van deze systemen bij magazijnbeheer.