AI-revolusjonen har for alvor inntatt logistikksektoren, med betydelige forbedringer innen alt fra ruteoptimalisering og prediktivt vedlikehold til sanntidssynlighet i forsyningskjeder. Samtidig står produktledere i skjæringspunktet mellom effektivisering og bærekraft, og må nå ta høyde for balansen mellom miljøgevinsten AI bidrar med og den betydelige energien AI-systemer selv forbruker. Dette skaper både muligheter og utfordringer for fremtidens logistikk, hvor avgjørelsene må veie både på kortsiktige økonomiske hensyn og lengre, mer bærekraftsorienterte målsettinger.
ruteoptimalisering: sparer tid og reduserer miljøpåvirkning
Ruteoptimalisering er et av de mest konkrete eksemplene på hvordan AI bidrar til økt effektivitet i logistikk. Ved å bruke avanserte algoritmer som tar høyde for trafikkmønstre, prioriteringer av pakker og leveringsvinduer, kan logistikkoperasjoner spare tid og drivstoff. Et eksempel på dette er UPS sitt ORION-system, som årlig sparer opp mot 38 millioner liter drivstoff. Med AI som bakteppe kan slike systemer analysere store datamengder i sanntid, noe som reduserer både kostnader og utslipp drastisk.
Tilsvarende opptimeringssystemer blir også brukt hos aktører som Amazon, hvor AI kan samkjøre flere deler av forsyningskjeden. Fra lagerstyring til lastemønstre og helt frem til siste kilometer, AI sørger for at pakken kommer frem på den mest ressursforsvarlige måten.
kjedevisibilitet: sanntidsoppdateringer for proaktiv handling
Innen forsyningskjeder gir AI-drevne systemer enestående synlighet. I en bransje der sanntidsinformasjon er avgjørende, åpner slik teknologi for presis kontroll over varer, blant annet ved bruk av IoT-sensorer som måler faktorer som temperatur, fuktighet og sikkerhet. Som et eksempel overfører Maersk AI-datadrevne varsler for å håndtere potensielle avvik på containere med legemidler, basert på prediksjoner fra værmeldinger og historiske data. Dette forbedrer ikke bare leveringsnøyaktigheten, men reduserer også svinn og tap av sensitive varer.
prediktivt vedlikehold: kostnadsbesparelser og kontinuerlig drift
En annen viktig forbedring innen logistikk er prediktivt vedlikehold. Sensorer plassert på maskiner som sorteringsmaskiner og transportbånd bruker maskinlæring for å varsle før potensielle feil oppstår. Hos Amazon, for eksempel, ble det en gang oppdaget feil i en viktig sorteringsmaskin 48 timer i forkant, noe som muliggjorde lapp og reparasjon uten nedetid. Dette førte til store besparelser, både økonomisk og i form av forbedret driftseffektivitet.
etterspørselsprognoser: bedre inventar- og bemanningsplanlegging
AI bidrar også sterkt til å forbedre etterspørselsprognoser. Foruten å analysere historiske data, tar disse systemene også hensyn til eksterne faktorer som vær, sosiale medier og arrangementer. I Amazon ble dette teknologien brukt til å forutsi en økning i etterspørselen etter spesifikke elektronikkprodukter i en gitt region, noe som korrelerte med en lokal teknologikonferanse. Dette hindret utsalg og økte kundetilfredsheten, samtidig som personalressurser kunne styres mest mulig effektivt.
utfordringene med bærekraft
Selv om AI effektiviserer logistikkindustrien på mange måter, bringer den også med seg nye utfordringer. Det kreves enorme mengder energi for å trene og drifte avanserte AI-modeller, og det er ikke til å komme utenom at dette har en kostnad på miljøet. En viktig debatt som nå pågår i bransjen, er hvordan man kan balansere disse fordelene med de negative miljøpåvirkningene AI-teknologi har.
nye ansvarsoppgaver for produktledere
For produktledere innebærer dette et nytt ansvar: de må aktivt ta hensyn til bærekraft i sine beslutningsprosesser. Dette kan handle om analyser av hele livssyklusen til AI-produktene, fra utvikling til vedlikehold, og samtidig vurdere energiforbruk per optimalisering og effektivisering.
De må også veie leverandøralternativer, for eksempel ved å velge tjenesteleverandører som prioriterer bruk av fornybar energi eller utvikler mer energieffektive løsninger.
bransjeledere setter nye standarder
To selskaper som går i front for bærekraftige logistikkløsninger er Amazon og Maersk. Hos Amazon ser vi en sterk satsing på energieffektiv databehandling gjennom skreddersydd maskinvare og bruk av fornybar energi. Selskapets cloud-løsning, AWS, har forpliktet seg til å bruke 100 % fornybar energi innen 2025, og i 2023 hadde de allerede nådd 85 %.
Maersk har på sin side satt seg som mål å være i nullutslippsvirksomhet innen 2040, og samtidig redusere CO2-utslippene per transportert container med 50 % innen 2030. De har også lansert “grønne korridorer”, hvor miljøvennlige transportløsninger testes ut.
produktledelse på vei inn en bærekraftig framtid
Veien videre for produktlederne i logistikkindustrien er klar: AI gir enestående muligheter for optimalisering, men bærekraft må være en avgjørende faktor i fremtidige produktvalg. Ved å utvikle modeller som bruker mindre energi, samarbeide med miljøvennlige leverandører og sette bærekraftsmål vil vi kunne bidra til en grønnere fremtid for logistikknæringen.
Slike tiltak vil ikke bare bidra til å redusere AI-systemers energiforbruk, men også styrke konkurranseevnen i en verden der bærekraft blir stadig viktigere. Samarbeid og kunnskapsutveksling på tvers av bransjen vil også være nødvendig for å løfte nivået på bærekraftige løsninger til nye høyder, skriver unite.ai.