Ani si neuvědomujeme, jak složitá logistika se, hlavně v případě prodejních automatů, za tím skrývá. Tak složitá, že například společnost Dallmayr Česká republika se rozhodla ji řešit společně s odborníky z Českého institutu informatiky, robotiky a kybernetiky CIIRC ČVUT.

Na úplném počátku stojí přání automat nebo kávovar vůbec mít. Zákazník se spojí s dodavatelem, který toto přání splní. Tím nastane bod nula, od kterého se pak vše odvíjí. Začíná totiž koloběh zásobování a údržby. „Údržba je standardní záležitost.

Pracujeme s predikcemi, doporučenými termíny od výrobců i vlastní zkušeností. Díky tomu víme, jak zajistit prevenci, pravidelné kontroly, čištění, sanitace, odvápnění. Největší výzvou je ale logistika a zásobování přístrojů, tedy doplňování potravinami,“ popisuje generální ředitel společnosti Dallmayr Česká republika René Sion. Zdaleka nejde jen o automaty na kávu, do kterých se doplňují zejména sypké směsi s poměrně dlouhou trvanlivostí.

Mnohem náročnější logistika je podle Siona u automatů na bagety a další rychle se kazící potraviny: „Toto zboží podléhá protokolu HACCP, který vyžaduje dodržování stanovených teplot od zásobovacího skladu až po přístroj s nastavenou provozní teplotou, která se standardně pohybuje do pěti stupňů Celsia.“

Každý nový automat se stává součástí rozsáhlé sítě. „Po celém světě, to znamená zejména Evropa, Emiráty, Jižní Afrika, provozujeme asi sto padesát tisíc automatů. V České republice jsme od roku 2001 a dnes máme registrovaných asi šestnáct tisíc přístrojů, které jsme uvedli na trh. Některé z nich jsou pronajaté, některé prodané a ve vlastní síti máme několik tisíc těchto přístrojů,“ vypočítává generální ředitel společnosti Dallmayr ČR. Žádnému z těch tisícovek automatů nesmí nic chybět.

Není až tak velký problém zásobit centrální nebo regionální sklady, tzv. cross docky. Náročnější je ale ,poslední míle‘, přesněji poslední metry, tedy cesta z mobilního skladu k samotným automatům. Co nejefektivnější zásobování zaručí dobře sestavená trasa a správně nachystané zboží. Někdy to funguje tak, že zásobovací pracovník přijde k automatu, zjistí, co chybí, a pak potřebné zboží hledá v autě. Zabere to čas a otevřené dveře chladicího prostoru auta samozřejmě spotřebovávají hodně energie. Právě tady je prostor pro zlepšení.

Věštění bez křišťálové koule

Proto společnost Dallmayr odstartovala společný projekt s Českým vysokým učením technickým v Praze. S nastavením logistiky by měla pomoct umělá inteligence. „Jsme velice rádi, že můžeme s firmou Dallmayr spolupracovat. Obě instituce jsou přibližně stejně staré, kolem tří století. Mám radost, že jsme se potkali u tématu digitalizace a AI. Umělá inteligence může do logistiky zasahovat na různých úrovních.

Jednou rovinou je optimalizace, tedy hledání optimalizačních scénářů jak ve standardních situacích, tak v situacích nepredikovatelných, třeba když vypadne nějaký operátor, technik či tým a je potřeba celý model rychle přepočítat, ideálně s minimálním nasazením lidské práce. Výhoda umělé inteligence je, že umožňuje hledat situace v celém rozsahu modelu, což je jinými cestami obtížně proveditelné,“ představuje Ondřej Beránek, vedoucí českého centra evropského sdružení AI Matters, které působí pod hlavičkou ČVUT.

Rekordní sucho a požáry v Brazílii ovlivní světovou cenu kávy a dalších komodit

Druhou oblast, ve které se může umělá inteligence prosadit, Ondřej Beránek vidí ve schopnosti predikce. AI bude nejen vědět, kdy který stroj potřebuje technickou údržbu, ale zejména určí, kdy a čím bude potřeba doplnit jeho zásoby.

Zjednodušeně řečeno – systém odhadne, kdy a kde se vyprodají bagety, kde sušenky, kde káva. Zásobovací operátor už tedy nebude muset na místě zjišťovat, které položky chybí, ale rovnou vezme nachystané zboží. Výrazně tím celý proces urychlí a zároveň ušetří energii, protože chladicí prostor otevře jen na pár vteřin. A samozřejmě se ušetří i palivo, protože systém naplánuje trasu tak, aby obsluha zajížděla jen k těm automatům, které to potřebují.

Na první pohled taková predikce připomíná věštění z křišťálové koule, jak ale vysvětluje Karel Košnar z Českého institutu informatiky, roboty a kybernetiky na ČVUT, vše se opírá o tvrdá data: „Umělá inteligence pracuje s velmi dlouhou časovou řadou, ve které nachází vzory, opakující se cykly. Díky tomu, že zanalyzuje historii, je schopna s určitou přesností předvídat, jak se bude prodej chovat do budoucna.“

Není automat jako automat

Důležitým faktorem úspěšného prodeje z automatu je, že nesmí vypadat jako prázdný. Pokud zákazníci některý z artiklů zcela vykoupí, další potenciální zákazníky to může odradit.

„Když uvidíte, že dvě nebo tři položky zcela chybí, můžete mít pocit, že to bylo něco výborného, o co byl velký zájem a co na vás nezbylo. A protože si nechcete kupovat nic ‚druhořadého‘, jdete raději pryč, než abyste si koupili to, co zbylo. Bez ohledu na to, že byste si to stejně koupili. Zatímco když vidíte, že v každé přihrádce něco je, vyberete si zboží podle svého přání. To znamená, že potřebujeme, aby se automat vyprazdňoval pozvolna, aby nikdy nebyly přihrádky prázdné. Zboží proto musí být doplněno dříve, než se zcela vyprodá,“ vysvětluje zajímavou metodiku René Sion.

Zároveň je potřeba brát v úvahu, kde je který automat umístěný. „Jinak se chová automat v továrně, jiná spotřeba a jiný sortiment je v kancelářích, na benzinkách… Umístění automatu definuje spotřebitele, který se na každém místě chová jinak,“ upozorňuje Ondřej Beránek.

A René Sion dodává, že svou roli hraje i čas: „Dělník u výrobního pásu nejčastěji uvítá instantní kávu. Na obědě v jídelně nebo po práci před cestou domů si už ale chce vybrat ze širšího sortimentu. Je to sice jedna a táž osoba, ale pro nás je to chování hned několika typů zákazníka. To všechno musíme ve své nabídce zohledňovat.“ Má to vliv nejen na predikce zásobování zboží, ale i na umístění tlačítek na automatu – aby tlačítko nejžádanějšího zboží bylo co nejdostupnější, aby ho zákazník nemusel dlouho hledat.

S umělou inteligencí si čile popovídáme

Protože zavádění umělé inteligence do logistiky se odborníci na ČVUT věnují už delší dobu a systémy jsou už teď v pokročilé fázi, první výsledky spojení Dallmayru a ČVUT bychom mohli vidět už do půl roku. Nemusí ale zůstat jen u logistiky.

ChatGPT si vyzkoušela třetina Čechů, pomáhá jim i v práci. Firmy s AI pokulhávají

Poměrně brzy, v řádu nižších jednotek let, bychom se mohli setkat s umělou inteligencí na zákaznických linkách. Nepůjde o hlasové automaty, ale o plnohodnotný rozhovor, u kterého bychom – pokud by nás systém na to sám neupozornil – nepoznali, že se bavíme s robotem. Stálí zákazníci si dokonce budou moct nastavit barvu hlasu robota podle toho, co je komu nejpříjemnější.

Takový systém umožní péči o zákazníky dvacet čtyři hodin denně a sedm dní v týdnu. Stálého zákazníka pozná podle uloženého telefonního čísla, tím pádem hned uvidí historii nákupů, kterou nebude problém zopakovat. Systém ihned vyplní objednávku, což by „lidským pracovníkům“ pochopitelně trvalo delší dobu. Jestli ale někdo na „teplém lidském kontaktu“ trvá, rozhodně o tuto možnost nepřijde. Ostatně ne vše se podaří vyřešit robotem, takže bez lidských pracovníků se ani v budoucnu neobejdeme.

Převzato z časopisu Komora. Autor článku: Daniel Mrázek