Tekoäly osaksi logistiikkatiimiä – 4 syytä, miksi tekoäly on täydellinen kumppani logistiikalle

Katson viikoittain lukuisten asiakasympäristöjemme kautta suoraan suomalaiseen logistiikkatoimintojen arkeen. Näky on vähintäänkin kirjava: janan toisessa päässä on lyijykynänpätkiä ja post-it-lappuja rintataskussa, toisessa päässä robotiikkaa keräilyssä, varastosaldojen seurantaa sensorein ja reaaliaikaiseen dataan perustuvaa vuorosuunnittelua.

Olipa omissa käsissä sitten parhaillaan lyijykynä tai keräilyrobottia ohjaava ohjelmisto, nyt on käsillä käännekohta. Se koskee ihan kaikkia yrityksiä, joilla on oma logistiikkatoiminto.

Tekoälystä tulee nimittäin jokaisen logistiikkatiimin jäsen. Ja erittäin tervetullut sellainen, sillä tekoäly sopii logistiikan johtamiseen ja tekemisen kumppaniksi aivan täydellisesti.

Tekoäly on täydellinen kumppani logistiikkatoiminnolle

Jo nyt on ilmiselvää, että tekoäly tulee olemaan niin keskeinen osa koko logistiikan ohjaamista ja tekemistä, että yritykset, jotka jäävät tai jättäytyvät kelkasta, tulevat menettämään merkittävän kilpailuedun.

Miksi logistiikka ja tekoäly sopivat niin hyvin yhteen? Tässä neljä syytä:

• Valtavat datamassat: Logistiikan ohjaamisessa data on jo pitkään ollutavainroolissa. Dataa on saatavilla niin valtava määrä, että sen käsittelyssä ihminen ei ole parhaimmillaan. Mutta tekoäly on. Se analysoi objektiivisesti, tunnistaa poikkeamia, rakentaa malleja ja ennustaa tulevaa, väsymättä.
• Toisteiset, manuaaliset työvaiheet: Kerää, pakkaa, lähetä. Kerää, pakkaa, lähetä. Toista tuhat kertaa päivässä. Koko tilaus- ja toimitusketjussa on lukuisia manuaalisia, fysiikkaakin vaativia työvaiheita, joissa robotit ja tekoälyohjattu automaatio ovat huomattavasti ihmistä parempia.
• Tehokkuuden ja laadun optimointi: Logistiikkaketju on tasapainottelua laadun, nopeuden, tehokkuuden ja kustannusten välillä. Kuinka pitkälle optimoida nopeutta ilman että se vaikuttaa liikaa kustannuksiin? Kuinka paljon voi tehostaa ilman että se laskee laatua? Tekoäly on kustannustehokas tehon ja nopeuden buustaaja.
• Virheiden minimointi: Logistiikan perusperiaate on muuttumaton: oikea tavara on oikeaan aikaan juuri siellä missä pitääkin. Ihmiset tuottavat laadun kehitykseen, asiakaspalveluun, toiminnan johtamiseen sekä valvontaan, mutta teknologia on väistämättä ihmistä parempi, kun halutaan minimoida virheet.
  

Tekoäly ja ihminen jakavat logistiikan työt uudelleen

Tekoälykeskustelua ei ole ilman keskustelua työpaikoista. Mihin siis ihmisiä tarvitaan, jos robotit tekevät työt varastolla ja tekoäly ohjaa ja optimoi työnkulkuja?

Ihmisen tehtävä on olla se, missä hän on paras: kohtaaja ja ajattelija. Kun tekoäly hoitaa rutiinit ja toisteiset työt sekä vie mm. data-analyysit ihmisten kyvykkyyttä paremmalle tasolle, ihminen voi keskittyä olennaiseen.

Käytännössä varastotyöntekijät siirtyvät trukin ohjaimista ohjaamaan robotteja ja valvomaan laatupoikkeamia. Työnjohto huolehtii ihmisistä ja heidän kehittymisestään. Logistiikkapäällikkö tulkitsee tekoälyn tuottamaa data-analyysia ja suunnittelee tulevaa.

Tässä oma näkemykseni siitä, mihin logistiikka-ammattilaisia tarvitaan tekoälyn aikakaudella:

• Asiakaspalvelu: Asiakkaille arvoa tuottavat kohtaamiset, asiakasymmärrys sekä vaikuttamis- ja myyntityö jäävät ihmisille. Kun asiakkaalla on ongelma tai erityistarve, hän haluaa puhua ihmisen kanssa, joka ymmärtää tilanteen, auttaa, innovoi ja ratkaisee joustavasti.
• Esihenkilötyö: Ihmisten johtaminen, kehityskeskustelut, motivointi ja tiimin hyvinvoinnista huolehtiminen eivät ole automatisoitavissa. Hyvä esihenkilö tuntee tiiminsä, tunnistaa vahvuudet ja kehityskohteet sekä luo ympäristön, jossa ihmiset voivat kasvaa ja menestyä.
• Logistiikan kehittämistehtävät: Prosessien suunnittelu ja optimointi, uusien ratkaisujen kartoittaminen ja implementointi vaativat strategista ajattelua ja luovuutta. Tekoäly voi tuottaa dataa ja ehdotuksia, mutta ihminen tekee lopulliset päätökset siitä, mihin suuntaan kehitetään.
• Valvonta ja laadun varmistaminen: Poikkeustilanteiden ratkaisu vaatii harkintakykyä, kokemusta ja kykyä tehdä päätöksiä epävarmoissa tilanteissa. Kun tekoäly havaitsee poikkeaman, ihmistä tarvitaan päätösten tekemiseen.
• Tekoälyn ohjaaminen ja opastaminen: Tekoäly tarvitsee ihmisen kertomaan, mitä sen pitää tehdä, miten sen pitää toimia ja millaisia tuloksia halutaan. Järjestelmien ylläpito, datan laadun varmistaminen ja tekoälymallien kouluttaminen ovat uusia, kriittisiä tehtäviä logistiikkatoiminnossa.

Mistä alkuun? Pura logistiikan toimenkuvat prosesseiksi

Jo nyt logistiikan johdon kannattaakin aloittaa hahmottelemaan ihmisen, robotiikan ja tekoälyn yhteistyötä omassa toiminnossa. Yksi lähestymistapa voi olla purkaa tehtävä työ prosesseiksi ja tutut roolit ja tehtävänkuvat osaamisiksi. Sen jälkeen on mahdollista analysoida, mikä tekoälyn rooli missäkin kohtaa prosessia on. Mitkä vaiheet tekoäly korvaa kokonaan, missä se tulee ihmisen rinnalle ja missä vain ihminen voi tuottaa arvoa?

Logistiikan työt eivät lopu, mutta muuttavat muotoaan. Logistiikka-alan osaajien rooleissa tarvitaan yhä enemmän analyyttistä ajattelua, järjestelmien hallintaa ja ongelmanratkaisua.

Eikä mikään muutos ole mahdollinen ilman halukkuutta uudistua. Siinäkin on logistiikkajohdolle pohdinnan paikka: miten mahdollistetaan ympäristö, jossa tekoälyn tuomat muutokset tuntuvat positiiviselta mahdollisuudelta?

Tekoäly on jo valmiina tulemaan omaan tiimisi, nyt on sinun hetkesi ottaa se mukaan.