| REKLAMA |
 |
Spółka LPP wraz z PSI Polska, producentem oprogramowania dla przemysłu, wdrożyły w magazynie typu Fulfillment Center należącym do polskiej firmy odzieżowej innowacyjne rozwiązanie do optymalizacji ścieżki kompletacji zamówień z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. To odpowiedź na rosnący wolumen zamówień online i wyraźną zmianę udziału tego kanału sprzedaży na rynku.
LPP, właściciel marek Reserved, Cropp, House, Mohito i Sinsay, obsługując rocznie ok. 11 mln zamówień, jest jednym z liderów rynku e-commerce w Polsce i Europie. Dynamiczny rozwój sprzedaży internetowej, również w związku z epidemią Covid-19 powoduje, że sprostanie rosnącemu zapotrzebowaniu klientów na zakupy online jest coraz większym wyzwaniem. W ubiegłym roku udział sprzedaży internetowej w działalności LPP wyniósł 12%. Tymczasem pandemia wpłynęła istotnie na zmianę układu sił między kanałem tradycyjnym i internetowym.
Dzięki systemowi zarządzania magazynem (WMS), LPP gwarantuje klientom, że zamówione produkty trafią do ich rąk, szybko i bezproblemowo.
W związku z tym LPP i PSI Polska zdecydowały się na przygotowanie rozwiązania opartego o algorytmy sztucznej inteligencji. Wykorzystanie mechanizmu uczenia maszynowego, a dokładnie sieci neuronowej opartej o jednostki CNN (ang. Convolutional Neural Network), pozwala w czasie rzeczywistym generować listy produktów potrzebnych do skompletowania zamówienia, wyznaczyć najkrótszą ścieżkę i zaproponować optymalne wykorzystanie zasobów, w tym sprzętu, wózków i czasu pracowników magazynu. Dzieje się to m.in. dzięki zastosowaniu tzw. algorytmu genetycznego, który poprzez aplikację operatorów ewolucyjnych (takich jak krzyżowanie i mutacje) umożliwia stworzenie optymalnej listy kompletacyjnej.
Dzięki stałej współpracy z pozostałymi modułami systemu zarządzania zasobami, wdrożone rozwiązanie jest w stanie aktualizować posiadane informacje w czasie rzeczywistym i dostosowywać wygenerowane listy.
Optymalizator ścieżek komplementacji jest elementem projektu Warehouse Intelligence, którego koncepcja, bazująca na zastosowaniu sztucznej inteligencji, została doceniona przez zespół ekspertów z Narodowego Centrum Badań i Rozwoju w Warszawie i rekomendowana do dofinansowania realizacji projektu.
Źródło: PSI Polska
LPP, właściciel marek Reserved, Cropp, House, Mohito i Sinsay, obsługując rocznie ok. 11 mln zamówień, jest jednym z liderów rynku e-commerce w Polsce i Europie. Dynamiczny rozwój sprzedaży internetowej, również w związku z epidemią Covid-19 powoduje, że sprostanie rosnącemu zapotrzebowaniu klientów na zakupy online jest coraz większym wyzwaniem. W ubiegłym roku udział sprzedaży internetowej w działalności LPP wyniósł 12%. Tymczasem pandemia wpłynęła istotnie na zmianę układu sił między kanałem tradycyjnym i internetowym.
W tej chwili obserwujemy aż 4-krotny wzrost zainteresowania klientów zakupami online. To determinuje konieczność optymalizacji rozwiązań logistycznych i informatycznych mających na celu sprostanie nowym oczekiwaniom klientów bez uszczerbku na jakości i przede wszystkim szybkości obsługi zamówień internetowych – mówi Jacek Kujawa, wiceprezes zarządu LPP. Dlatego zdecydowaliśmy się wraz z naszym wieloletnim partnerem biznesowym, firmą PSI Polska, wdrożyć rozwiązanie oparte na algorytmach sztucznej inteligencji, które pozwoli nam istotnie zwiększyć wydajność obsługi zamówień online, dodaje.
Dzięki systemowi zarządzania magazynem (WMS), LPP gwarantuje klientom, że zamówione produkty trafią do ich rąk, szybko i bezproblemowo.
Podstawowym zadaniem wdrożonego algorytmu jest efektywne rozwiązywanie tzw. „problemu komiwojażera (z angielskiego TSP) – komentuje Jerzy Danisz, kierownik rozwoju Standardu Systemu PSIwms w firmie PSI. Polega on na wyznaczeniu najkrótszej trasy łączącej kilka punktów na mapie. W przypadku magazynu, system musi wyznaczyć optymalną trasę przejścia dla kilkudziesięciu lokacji pickingowych. To, co na pierwszy rzut oka wydaje się proste, w rzeczywistości stanowi istotny problem dla matematyków od lat – podsumowuje Jerzy Danisz.
W związku z tym LPP i PSI Polska zdecydowały się na przygotowanie rozwiązania opartego o algorytmy sztucznej inteligencji. Wykorzystanie mechanizmu uczenia maszynowego, a dokładnie sieci neuronowej opartej o jednostki CNN (ang. Convolutional Neural Network), pozwala w czasie rzeczywistym generować listy produktów potrzebnych do skompletowania zamówienia, wyznaczyć najkrótszą ścieżkę i zaproponować optymalne wykorzystanie zasobów, w tym sprzętu, wózków i czasu pracowników magazynu. Dzieje się to m.in. dzięki zastosowaniu tzw. algorytmu genetycznego, który poprzez aplikację operatorów ewolucyjnych (takich jak krzyżowanie i mutacje) umożliwia stworzenie optymalnej listy kompletacyjnej.
Dzięki wdrożonemu rozwiązaniu, jak pokazują pierwsze testy, długość ścieżek kompletacyjnych uległa skróceniu o 30%. Przekłada się to również na znaczny wzrost wydajności samego procesu kompletacji w magazynie aż o 12,3%, wyjaśnia Sylwester Dmytriwski, e-commerce fulfillment general manager LPP. Algorytm nie tylko pozwala na skrócenie drogi potrzebnej do kompletacji zlecenia. Dzięki modułowi sztucznej inteligencji, mechanizm „uczy się” w oparciu o posiadane informacje. Przyswaja dane dotyczące magazynu, zamówień i dostępnego personelu. Na tej podstawie grupuje produkty, ułatwiając cały proces, dodaje Sylwester Dmytriwski.
Dzięki stałej współpracy z pozostałymi modułami systemu zarządzania zasobami, wdrożone rozwiązanie jest w stanie aktualizować posiadane informacje w czasie rzeczywistym i dostosowywać wygenerowane listy.
Optymalizator ścieżek komplementacji jest elementem projektu Warehouse Intelligence, którego koncepcja, bazująca na zastosowaniu sztucznej inteligencji, została doceniona przez zespół ekspertów z Narodowego Centrum Badań i Rozwoju w Warszawie i rekomendowana do dofinansowania realizacji projektu.
Dobra współpraca i zastosowanie zwinnych metodyk wdrożeniowych pozwoliło PSI i LPP na sprawne wprowadzenie innowacyjnego rozwiązania przynoszącego zadowalające efekty już w pierwszej fazie projektu. Współpracujemy z LPP od lat. W tym czasie system PSIwms pozwolił obsłużyć ponad 10-krotny wzrost wolumenu w centrum dystrybucyjnym LPP w Pruszczu Gdańskim. Cieszy nas, że LPP wybrało nas również do obsługi swoich procesów e-commerce. Zdolność zespołu LPP do szybkiego wdrażania innowacji i reagowania na zmiany budzi uznanie i jest dla nas inspirujące, podsumowuje Arkadiusz Niemira, prezes zarządu PSI Polska.
Źródło: PSI Polska
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
PSI automatyzuje logistykę Rossmanna: Wdrożenie WMS i MFC w Czechach
PSI Polska, dostawca systemów IT dla logistyki i przemysłu, realizuje wdrożenie systemu zarządzania… / Czytaj więcej
Jak wdrożyć WMS w magazynie i nie utknąć po drodze?
Skuteczne wdrożenie WMS zaczyna się nie od wyboru „najbogatszej” listy funkcji, tylko od audytu pro… / Czytaj więcej
Wdrożenie systemu WMS w dobrym stylu
Dobrze przeprowadzone wdrożenie WMS może podnieść wydajność logistyki bez zatrzymania sprzedaży — c… / Czytaj więcej
Jak Infor ERP LN i automatyzacja magazynu SALMA wyniosły Etisoft na nowy poziom logistyki
Automatyzacja magazynu w Etisofcie pokazuje, że połączenie Infor ERP LN, systemu SALMA i robotów AM… / Czytaj więcej
Strategie kompletacji zamówień w nowoczesnych magazynach
Kompletacja zamówień to dziś najbardziej newralgiczny i kosztowny proces w magazynie. Źle zaplanowa… / Czytaj więcej
Rossmann wdraża nowoczesny system WMS do obsługi e-commerce
Rossmann, lider rynku drogeryjnego w Polsce, wybrał system Astro WMS® do zarządzania operacjami mag… / Czytaj więcej
