Artykuł ekspercki: AIoT (Artificial Intelligence of Things) - przyszłość w transporcie i magazynowaniu produktów wrażliwych

AIoT – tandem technologiczny przyszłością transportu i magazynowania produktów wrażliwych

AIoT to synergia Sztucznej Inteligencji (AI) i Internetu Rzeczy (IoT), tworząca systemy zdolne do monitorowania, analizy i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. Rozwiązania te zyskują na popularności, co potwierdzają dane rynkowe. W 2023 roku globalny rynek AIoT oszacowano na 126,1 miliarda dolarów, a według prognoz jego wartość wzrośnie do 1 319,4 miliarda dolarów do 2032 roku, co oznacza średnioroczny wzrost (CAGR) wynoszący 30,2% w latach 2024-2032[1]. Wzrost ten jest napędzany przez rosnące potrzeby branży logistycznej oraz konieczność spełnienia surowych norm regulacyjnych.

Transport i magazynowanie produktów wrażliwych wymagają zachowania szczególnej ostrożności. Kluczowe jest spełnienie wymogów wynikających z regulacji HACCP, GDP, Rozporządzenia UE 1169/2011 czy przepisy prawa farmaceutycznego. Wymagania te obejmują monitoring kluczowych parametrów środowiska, takich jak temperatura i wilgotność, utrzymanie stabilnych warunków przechowywania oraz przeprowadzanie regularnych audytów i certyfikacji. AIoT ułatwia realizację tych zadań, automatyzując procesy monitoringu i zapewniając szybkie reagowanie na ewentualne odchylenia od normy. To sprawia, że wdrożenie AIoT nie tylko poprawia jakość procesów logistycznych, ale również zmniejsza ryzyko strat i koszty operacyjne.

IoT kluczową technologią w transporcie i magazynowaniu produktów wrażliwych

Technologie IoT są niezastąpione w precyzyjnym monitorowaniu kluczowych parametrów środowiskowych, takich jak temperatura czy wilgotność, które mają kluczowe znaczenie w logistyce produktów wrażliwych (m.in. leków, żywności i chemikaliów). Magazyny wyposażone w inteligentne sensory IoT automatycznie wykrywają zmiany w poziomie tych parametrów, co umożliwia szybką reakcję na wszelkie odchylenia od normy. Na przykład, rozwiązania firmy Blulog, wdrożone w NEUCA – największej hurtowni farmaceutycznej w Polsce – opierają się na czujnikach radiowych RF, które monitorują warunki w ponad 1500 punktach pomiarowych. Systemy te pomagają nie tylko w zachowaniu jakości produktów, ale także w szybkim wykrywaniu źródeł potencjalnych problemów. Innym przykładem jest technologia DHL SmartSensor, która pozwala na precyzyjną kontrolę parametrów podczas transportu towarów wrażliwych.

IoT odgrywa również istotną rolę w utrzymaniu ciągłości operacji logistycznych, umożliwiając monitorowanie stanu technicznego urządzeń, takich jak systemy chłodnicze, i przewidywanie potencjalnych awarii. Według raportu Deloitte, konserwacja predykcyjna pozwala obniżyć koszty utrzymania sprzętu o 40% i zmniejszyć czas przestojów o 50%[2]. Z kolei analiza McKinsey & Company wskazuje, że wdrożenie predykcyjnego utrzymania ruchu może skrócić czas przestoju maszyn o 30–50% oraz wydłużyć ich żywotność o 20–40%[3]. Takie podejście nie tylko obniża koszty operacyjne, ale również zwiększa niezawodność systemów, co ma kluczowe znaczenie w branży logistycznej.

Technologie IoT oferują szeroką gamę rozwiązań, które minimalizują ryzyko uszkodzenia produktów wrażliwych, podnosząc jednocześnie efektywność i jakość całego procesu logistycznego.

Integracja rozwiązań z IoT ze sztuczną inteligencją

AI w systemach AIoT pełni kluczową rolę, przekształcając ogromne ilości danych generowanych przez urządzenia IoT w użyteczne informacje, a także wspierając podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. Takie połączenie pozwala na osiągnięcie niespotykanej wcześniej precyzji i wydajności, co czyni je niezastąpionym narzędziem w logistyce produktów wrażliwych, takich jak leki, żywność czy chemikalia.

Jednym z najważniejszych zastosowań sztucznej inteligencji w AIoT są algorytmy predykcyjne, które analizują dane historyczne z czujników IoT, by przewidywać potencjalne problemy w urządzeniach czy systemach chłodniczych. Na przykład, delikatne zmiany w parametrach takich jak temperatura, wilgotność czy zużycie energii, mogą wskazywać na zbliżającą się awarię.

Sztuczna inteligencja pozwala na automatyczne przetwarzanie i selekcjonowanie danych generowanych przez sieci IoT. Dzięki temu informacje kluczowe dla bezpieczeństwa i jakości procesów logistycznych są natychmiast dostępne, a mniej istotne dane mogą być archiwizowane lub analizowane później.

Systemy AIoT umożliwiają monitorowanie warunków magazynowych i transportowych w czasie rzeczywistym, co pozwala na natychmiastową reakcję w przypadku wykrycia anomalii takich jak wzrost temperatury czy wilgotności. Automatyzacja tych procesów nie tylko minimalizuje ryzyko strat, ale także znacząco przyspiesza identyfikację źródła problemu, co jest kluczowe w przypadku produktów o krótkim okresie przydatności do użycia.

Korzyści biznesowe i środowiskowe z wdrożenia AIoT

Wdrażanie rozwiązań AIoT w przedsiębiorstwach przyczynia się do osiągania znaczących korzyści w obszarze efektywności operacyjnej, ochrony środowiska oraz zarządzania jakością. Technologie te stają się nieodłącznym elementem strategii biznesowych, czego dowodem jest ich rosnąca popularność i wysoki zwrot z inwestycji. Liczba przypadków użycia IoT wzrosła o 53% w latach 2021–2024, a aż 92% organizacji raportuje pozytywny ROI ze swoich implementacji[4].

Integracja IoT z zaawansowaną analizą danych wspieraną przez AI umożliwia firmom monitorowanie kluczowych parametrów w czasie rzeczywistym, takich jak temperatura, wilgotność czy ciśnienie, które są szczególnie istotne w sektorach logistyki i produkcji. Dzięki temu możliwe jest szybkie wykrywanie odchyleń jakościowych oraz podejmowanie odpowiednich działań zapobiegających powstawaniu defektów. Na przykład systemy AIoT w czasie rzeczywistym analizują dane z czujników rozmieszczonych w magazynach lub liniach produkcyjnych, identyfikując potencjalne problemy, zanim wpłyną one na jakość końcowego produktu. Automatyczna kontrola jakości pozwala również na efektywniejsze spełnianie norm i standardów, takich jak ISO czy HACCP, dzięki czemu procesy certyfikacyjne stają się prostsze i mniej czasochłonne.

Według raportu FAO, globalnie marnuje się około 14% produktów spożywczych na etapie transportu i przechowywania[5]. AIoT umożliwia znaczne ograniczenie tych strat dzięki precyzyjnemu monitorowaniu parametrów w czasie rzeczywistym oraz eliminacji potencjalnych przyczyn problemów, takich jak niewłaściwe warunki przechowywania czy transportu. Dzięki technologii możliwe jest również przewidywanie np. awarii urządzeń chłodniczych, co pozwala zapobiegać uszkodzeniu dużych partii produktów. Takie rozwiązania przyczyniają się do większej efektywności operacyjnej, a jednocześnie do ograniczenia strat finansowych związanych z utratą towarów.

Wdrożenie AIoT sprzyja również realizacji celów zrównoważonego rozwoju. Dzięki optymalizacji procesów logistycznych technologie te pozwalają na redukcję zużycia energii oraz emisji CO2. Przykładowo, inteligentne systemy zarządzania flotą wykorzystują dane IoT i algorytmy AI do planowania tras transportowych, co prowadzi do zmniejszenia zużycia paliwa i minimalizacji negatywnego wpływu na środowisko.

Co więcej, AIoT wspiera przedsiębiorstwa w dostosowywaniu się do rosnących wymagań prawnych i standardów związanych z ochroną środowiska, takich jak unijne regulacje w zakresie gospodarki niskoemisyjnej. Automatyzacja procesów nie tylko zwiększa efektywność, ale także pomaga firmom budować bardziej zrównoważoną przyszłość.

Podsumowanie

AIoT rewolucjonizuje logistykę produktów wrażliwych, oferując precyzję, efektywność i oszczędności. Dzięki integracji IoT z AI możliwe jest nie tylko dokładne monitorowanie kluczowych parametrów w czasie rzeczywistym, ale również przewidywanie awarii, optymalizacja procesów oraz redukcja strat. Organizacje, które chcą utrzymać przewagę konkurencyjną, powinny zaplanować zastosowanie tych technologii w swoich strategiach rozwoju. Przy obecnym rozwoju AIoT, możliwość jej użycia w logistyce, jak również innych branżach, jest niemal nieograniczona.

[1] https://www.alliedmarketresearch.com/artificial-intelligence-of-things-aiot-market-A180781

[2] https://www.deloitte.com/content/dam/assets-zone2/de/de/docs/about/2024/Deloitte_Predictive-Maintenance_PositionPaper.pdf

[3] https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/manufacturing-analytics-unleashes-productivity-and-profitability

[4] https://iot-analytics.com/product/iot-use-case-adoption-report-2024/

[5] http://www.db.zs-intern.de/uploads/1571119050-2019FAOFoodWaste.pdf