Kde už lidský mozek nestačí, pomůže s logistikou palet umělá inteligence. „Algoritmus dokáže vzít v úvahu strašně velké množství kombinací. Ale chceme po něm, aby ty kombinace co nejrychleji osekal a zůstaly nám jen ty nejefektivnější. V tuhle chvíli se pohybujeme někde mezi 30 sekundami a minutou na výpočet pro jeden kontejner,“ říká v ADASTRA podcastu o řešení OPTIKON Jakub Novák z oddělení plánování logistiky ve ŠKODA AUTO.
- Jak složité je implementovat novou aplikaci do koncernového systému automobilky?
- Jak na novou vychytávku reagovali zaměstnanci, kteří palety nakládají řadu let a mají své zavedené postupy?
- Co je nakonec přesvědčilo, že se s moderní technologií sžili?
Poslechněte si podcast
Přečtěte si podcast jako rozhovor
Ivana Karhanová: Lodní kontejnery naplněné na maximum. Stohy papírů s výpočty a nákresy, jak různé druhy palet poskládat tak, ať neproklouzne ani myš. Přesto lidský mozek došel na svoji pomyslnou hranu a bylo třeba zapojit umělou inteligenci. A výsledek? Za šest měsíců mohli ve ŠKODA AUTO vypravit o 151 kontejnerů méně a ušetřit 80 tun emisí oxidu uhličitého. O tom, jak se ve ŠKODA AUTO využívá umělá inteligence v logistice, si budu povídat s Jakubem Novákem z oddělení plánování logistiky. Dobrý den.
Jakub Novák: Dobrý den.
Ivana Karhanová: Jakube, pojďme posluchačům stručně popsat, co jste vlastně ve Škodovce potřebovali řešit, co byl ten problém?
Jakub Novák: Zabýváme se odesíláním kontejnerů do našich závodů v zahraničí, kde z jednotlivých dílů vyrábějí auta. Řešili jsme primárně Rusko, kam posíláme vícecestné obaly, které mají trochu složitější strukturu a konstrukci, a tím pádem se nám do kontejnerů hůře skládají, je to náročnější. V průběhu let jsme samozřejmě chtěli do kontejnerů dostávat čím dál tím víc materiálu. Souvisí to samozřejmě s náklady, s ochranou životního prostředí. Postupně jsme přicházeli na kombinace, které nám pomáhaly každý kontejner naplnit víc a víc. Ale samozřejmě po čase, kdy jsme těch palet měli čtyři sta pět set druhů a navíc jsme museli sledovat i to, jak je každý kontejner vytížený, jestli je tam materiál pro správný výrobní týden, už jsme nebyli schopni vymýšlet další a další kombinace, abychom se posouvali dál. Zkrátka už jsme ten kontejner měli tak plný, že jsme si nevěděli rady, jak ho naplnit ještě víc a využít i ten poslední zbytek, co v něm je.
Ivana Karhanová: Asi bychom měli říct, že těch typů palet je – jak jste zmínil – několik stovek a v podstatě mícháte dohromady křehké zboží, mícháte dohromady různé druhy obalů, které se nesmí poškodit tím, že budou umístěny třeba dole.
Jakub Novák: Přesně tak.
Ivana Karhanová: A ten kontejner musíte naplnit nejen co nejvíc, ale v podstatě i co nejrychleji.
Jakub Novák: Je to tak. Jde o to, abychom si nejenom vymysleli tu správnou kombinaci, ale abychom ji tam dostali rychle a přesně. Je to o tom, že těch palet je velký počet.
Ivana Karhanová: Prostě hodně druhů.
Jakub Novák: Ano, je jich zkrátka hodně a jsou plastové, dřevěné, kovové… A je potřeba dodržet to, aby se ten materiál vzájemně nepoškodil. Některé díly jsou velmi těžké, některé naopak lehké, někdy jde i o chemikálie, a to všechno dohromady nám komplikuje práci.
Ivana Karhanová: Jak jste kontejner plnili dřív, z čeho vycházely vaše postupy?
Jakub Novák: Postupy vycházely z toho, že máme velkou spoustu zkušených pracovníků, kteří jsou u nás dlouho a mnoho kombinací vymysleli sami. Noví pracovníci sledovali své zkušenější kolegy a učili se, jak si vybrat tu správnou paletu, jak poznat, že se tam něco vejde nebo nevejde, jak to celé vyvážit. Dělali jsme to tedy čistě na základě zkušenosti a toho, že jsme do toho vkládali vlastní nadhled a know-how, jak všechno zhruba poskládat.
Ivana Karhanová: Jak dlouho těm lidem trvalo, než jste se naučili kontejnery vyskládat sami?
Jakub Novák: Je to v řádu měsíců.
Ivana Karhanová: Na vašem webu jsem našla, že jste postupně naráželi na řadu problémů, že nejdříve se nakládaly typy palet, které se hodily nejvíce, což má logiku, ale nicméně když se kontejner rychle zaplnil, tak vám vlastně nakonec zůstávaly přesně ty druhy palet a zboží, které šly špatně kombinovat a vlastně se už nikam nevešly. O kolik teď ten kontejner dokážete naplnit víc?
Jakub Novák: V podstatě vycházíme z toho, že kontejner, který posíláme, má objem zhruba nějakých 78 metrů krychlových. My jsme ho původně plnili na 71, než jsme začali hledat nějaké další řešení, hlavně s ohledem na náklady a na životní prostředí jsme ho chtěli naplnit alespoň na 72, protože každý metr krychlový nás stojí dost peněz a každý metr krychlový, který zůstane prázdný, je tam vlastně marně.
Ivana Karhanová: Vy jste tedy nasadili algoritmy, nasadili jste na to výpočty. Přesto se ten systém učí na tom, co už vaši zaměstnanci vymysleli. Proč jste nešli od nuly? Proč se učí na tom, co už máte?
Jakub Novák: Jde o hodně specifickou věc a nechtěli jsme zahodit know-how našich pracovníků, kteří vymysleli velkou spoustu kombinací. A taky aby se nám nestalo, že z nějakého důvodu ten algoritmus nebude třeba tyhle kombinace schopný vymyslet, nebo ho je budeme muset složitě učit. V podstatě jsme přenesli stávající kombinace a zároveň jsme požádali ten program, aby nám k tomu našel další, protože jich už byla opravdu velká spousta, byly to desítky, možná stovky stran kombinací. Nepředstavujte si ty palety jako krabice, které na sebe naskládáte úplně jak chcete.
Ivana Karhanová: No, to já si tak právě představuji, a k tomu ještě vidím ten hranatý kontejner. Tak mi to připadá vlastně zvenku jako dost easy.
Jakub Novák: Jednoduché je to třeba v případě, kdy posíláme materiál do Indie, kam jde jednocestný obal. To znamená, že zboží zabalíme do kartonu, u kterého už nechceme, aby se nám vracel zpátky. Kdežto do Ruska chceme, aby se nám ty palety vrátily zpět, protože jsou to třeba specifické palety na díly, které jsou lisované. To znamená, že ta paleta vypadá spíš jako klec a má vlastně jenom čtyři pevné body, jak nahoře tak dole. A to jsou jediná opěrná místa, která můžeme využít, a tudíž na to nemůžeme položit karton třeba doprostřed. Proto jsme potřebovali, aby ta umělá inteligence byla už trošku předučená a znala kombinace, které tam máme poněkud specifické. To znamená, že dáme tři palety dolů, potom dáme dvě palety na ně, které je tak nějak překrývají, a nahoru dáme třeba jednu, která překryje celý půdorys toho, co vlastně stavíme. A to by ta umělá inteligence asi nevymyslela sama z toho důvodu, že opravdu bychom museli mít u každé palety vyspecifikované, jestli má pevný jenom roh, anebo jestli je pevná celá.
Ivana Karhanová: Já ještě doplním, že to, co tam vlastně probíhá, je nelineární kombinatorická optimalizace. Když to vysvětlíme – zase je to z vašeho webu – tato metoda umí spočítat nejefektivnější způsob naplnění kontejneru k expedici. Obsahuje totiž algoritmus, který je schopen z celkového množství všech možných kombinací palet – obvykle okolo 1040 v jednom kontejneru – vybrat tu nejlepší variantu. Procházení všech těchto kombinací je časově a výpočetně extrémně náročné, a proto je algoritmus vybaven logikou, která mezi těmito možnostmi efektivně vyhledává jen ty, které vedou rychle k požadovanému výsledku, a tím se splní stanovený časový limit výpočtu. Za jak dlouho to tedy počítáte?
Jakub Novák: Zadání bylo, aby se to stihlo nejhůř do minuty. To znamená, že ten algoritmus, jak říkáte, dokáže vzít v úvahu strašně velké množství kombinací. Ale chceme po něm, aby ty kombinace co nejrychleji osekal a zůstaly nám opravdu jen ty nejefektivnější. Zároveň ten algoritmus musí brát v potaz, že kontejner, který staví, není jediný. A samozřejmě, jak jste říkala, nesmí tam zůstat špatný materiál, který se nám v podstatě do toho kontejneru rovná problematicky. To znamená, že v tuhle chvíli se pohybujeme někde mezi třiceti sekundami a minutou na výpočet pro jeden kontejner.
Ivana Karhanová: Jak dlouho vám ve Škodovce trvalo vyvinout a nasadit toto řešení?
Jakub Novák: Byla to poměrně rychlost. Chtěli jsme kontejnery plnit víc a víc, a proto i to řešení jsme chtěli vyvinout co možná nejrychleji. Pomohla nám s tím třeba ŠKODA AUTO DigiLab, která nám pomohla vyhledat dodavatele služeb, kteří nám ten algoritmus vyvinuli a kteří nám vlastně pomohli tu aplikaci vyvinout a nasadit. Od prvního nápadu až do realizace nám to trvalo rok, a po tom roce jsme nasadili první verzi aplikace, která se samozřejmě ještě nějakým způsobem ladila, protože jedna věc byla, že jsme udělali proof-of-concept, na kterém jsme odladili, jestli opravdu ta umělá inteligence dokáže ty stohy seřadit líp, než je v tuhle chvíli dokážeme seřadit my, což bylo vlastně i kritérium. Měli jsme zkrátka přehled, jak jsme kontejner vytížili sami, a pak jsme porovnávali, jak by si s tím objemem materiálu poradila ta aplikace. No, a když jsme došli vlastně do toho, že umělá inteligence nám to vyřešit pomůže, tak jsme se dali do vývoje. A jak jsem říkal, v podstatě na začátku roku jsme začali s konceptem a na konci roku jsme nasazovali první verzi.
Ivana Karhanová: Škodovka digitalizuje poměrně hodně. Přesto, je něco, na co jste narazili v průběhu vývoje s čím jste nepočítali, nebo co vás překvapilo?
Jakub Novák: V podstatě to byly hlavně věci z hlediska IT bezpečnosti, protože řešení jsme chtěli mít jako cloudové, aby bylo dostupné odkudkoliv. Používáme to na desetipalcových tabletech, které se připojí k internetu, a ta aplikace má webové rozhraní. To znamená, že my se chceme připojit odkudkoli a nechceme to instalovat na to zařízení, protože to by pro nás byla zase další práce navíc. To bylo velké specifikum, protože už v období vývoje nám dodavatel provozoval aplikaci nejdřív na svém cloudu, abychom se my k ní dostali. Teprve pak tu aplikaci přenášel na náš cloud, a s tím jsou spojené poměrně složité záležitosti z hlediska IT bezpečnosti, firewallů, abychom se dostali tam, kam potřebujeme, ale k nám se nedostalo nic, co se k nám dostat nemá.
Ivana Karhanová: Na druhou stranu předpokládám, že stejně tak kvůli IT bezpečnosti není možné aplikaci vyvíjet rovnou u vás v cloudu.
Jakub Novák: Asi by to možné teoreticky bylo, ale úvodní fázi vývoje by to značně zdrželo, protože by se nejdřív řešilo vytvoření toho cloudového prostředí u nás, a teprve potom by ten dodavatel mohl začít vyvíjet. Takhle jsme se domluvili na tom, že začne vyvíjet u sebe, mezitím se bude připravovat naše cloudové prostředí, a pak se to řešení přenese.
Ivana Karhanová: Když to běží v cloudu, mohou vlastně ten systém využívat i ti, kdo vám naopak posílají kontejnery do Škodovky? Nebo to takhle vůbec zamýšlené nebylo?
Jakub Novák: Mohli by, ale v tuhle chvíli to takhle zamýšlené nebylo.
Ivana Karhanová: S digitalizací, s umělou inteligencí je často spojen i určitý odpor nebo někdy možná nedůvěra lidí, kteří pak s těmi výsledky mají pracovat. Jak reagovali vaši lidé, kteří nakládají kontejnery, když jste jim řekli, že potřebujete pomoct s algoritmem? Vzali to v pohodě, nebo jste museli promýšlet i nějaké koncepty práce s nimi?
Jakub Novák: Odpovím trochu řečnickou otázkou. Představte si, že bych vám na kolo přidělal postranní kolečka. Chtěla byste je tam mít?
Ivana Karhanová: Tak jako možná v některých zatáčkách by nebyly zlé, ale…
Jakub Novák: Každopádně to bylo tak, že samozřejmě pro ty zkušenější to v tu chvíli znamenalo de facto zdržení, protože měli v hlavě svou představu, jak to naložit, a najednou jim něco říkalo: Neber si tuhle paletu, vezmi si radši tuhle, protože pak ty další kontejnery vyjdou líp. Takže samozřejmě s tímhle se pracovalo trošku složitě, a zároveň musím říct, že jsme pracovali i pod časovým tlakem – nejen z hlediska samotného nasazení, ale i testování, protože nebyl prostor na to, testovat někde mimo. Zkrátka se muselo testovat přímo v provozu. To znamená, že pro ty lidi v tu chvíli bylo velice náročné, aby stíhali svoji práci a zároveň nám ještě k tomu byli schopni pomoct s testováním a nějakým způsobem se to skloubilo celé dohromady.
Ivana Karhanová: Co je nakonec přimělo, a teď v dobrém slova smyslu, že to řešení přijali? No, předpokládám tedy, že ho nakonec přijali za své…
Jakub Novák: Ono to přináší benefity, které se projeví u věcí, které se můžou stát i těm zkušeným. To znamená typicky nevyvážení kontejneru.
Ivana Karhanová: Na jedné straně je těžší.
Jakub Novák: Přesně tak. Když ho člověk nakládá na zemi, tak to samozřejmě nepozná. Ale potom, když ho vezmeme tím zakladačem a předáváme ho na železniční vagon, kterým to do Ruska putuje, tak už na tom zakladači se zjistí, že je špatně vyvážený, protože se mu na tom zkrátka zhoupne. A kdybychom takový kontejner umístili na železniční vagon, tak nám to železnice odmítne, protože bude nerovnoměrně opotřebovávat ten vůz, a hrozilo by tam i poškození. Takže si myslím, že i tohle je třeba hledisko, které našim pracovníkům pomáhá v tom, aby to řešení přijali za své.
Ivana Karhanová: Když jsme se bavili o tom, že vlastně novým lidem dá poměrně velkou práci se ty procesy naučit, tak tohle teď odpadá.
Jakub Novák: A je to jednoznačně o hodně, hodně lepší, protože máme i zpětnou vazbu od nově příchozích lidí, kteří umí řídit vysokozdvižný vozík, což je základní kritérium. Ale jedna věc je řídit vysokozdvižný vozík, a druhá věc je vybrat si z těch všech palet správnou sestavu. A to samozřejmě pro lidi, kteří k nám přijdou, je v tu chvíli problém. To znamená, že teď, když dostanou nástroj, který jim řekne: Vezmi si tuhle a tuhle paletu, tak mají know-how, jak ji uchopit a jak ji naložit. A díky nám mají i know-how, kterou si vzít.
Ivana Karhanová: Co vůbec bylo prvotním impulzem pro poptávku takového řešení?
Jakub Novák: Byla to vlastně vůle ke snížení nákladů a k maximálnímu využití prostoru. V rámci strategie zelené logistiky, kterou ŠKODA AUTO podporuje, jsme chtěli maximálně využít potenciál, který nám ten kontejner dával. To znamená opravdu nevozit v něm vzduch, ale vozit v něm materiál. I díky tomu, že jsme to řešení nasadili, tak se nám podařilo ušetřit za rok 2020 pět vlakových souprav, které nemusely vyjet, což je nezanedbatelný objem oxidu uhličitého. Je to kolem 160 tun a myslím si, že to je určitě taky jeden z pěkných výsledků, které nové řešení přineslo.
Ivana Karhanová: Říkal jste, že z těch 78 metrů krychlových jste předtím dokázali naložit zhruba 71. To znamená nějakých 90 procent. Potom už jste nebyli schopní vymyslet, jak to tam překládat jinak? Nebo co bránilo tomu, že jste tam ty další metry prostě nezaplnili?
Jakub Novák: Je to kombinace dvou faktorů. Jednak že ty palety jsou víc a víc různorodé, protože přicházejí nové projekty. Vyrábíme v Rusku třeba novou Octavii nebo jiný nový model, a v důsledku toho přijde třeba i trošku jinak rozměrově paleta, do které se umisťují jednotlivé díly. A tohle se vlastně opakuje periodicky. To je jedna z věcí, a druhá je čas, protože my zároveň za směnu musíme naložit nějaký počet kontejnerů, abychom výrobu v zahraničních závodech obrazně řečeno nezastavili, aby tam opravdu všechno došlo v tom čase, kdy to tam má dojít. A proto už ani během nakládky není tolik času přemýšlet nad tím, jestli paletu, kterou jsme tam už zašoupli, máme teď vyndat a zkusit ji tam dát o kousek jinak, nebo si dojet pro jinou. Zkrátka potřebujeme zachovat i rychlost.
Ivana Karhanová: A narazili jste na něco, například na straně dat nebo na straně procesů, když jste to celé zaváděli – kromě bezpečnosti?
Jakub Novák: Narazili jsme určitě. Myslím si, že první důležitou věcí bylo to, že vstupní data, to znamená celý stav skladu expediční plochy – údaje o paletách, rozměry, váha, to, jaký je tam materiál, kdy má ten materiál být exportován a další – jsou uložené v cenovém subsystému a jakmile potřebujeme něco dostávat ze SAP systému, který není jenom pro ŠKODA AUTO, ale pro celý koncern Volkswagen, tak do toho samozřejmě vstupují další a další věci právě z hlediska bezpečnosti, ale i výkonu těch systémů. Protože chceme-li data třeba dostávat periodicky, nebo je online dostávat do naší aplikace, tak to nějakým způsobem ten systém zatěžuje. A zatěžuje ho to nejenom pro ŠKODA AUTO, ale tím, že je koncernový, tak pro všechny značky. To znamená, že jsme s kolegy museli hodně intenzivně spolupracovat na tom, abychom dostávali správná data v odpovídajícím čase, a zároveň abychom jim nějakým způsobem nezatížili nadmíru systém, který potřebovali využívat všichni.
Ivana Karhanová: Takže nakonec je taháte jak?
Jakub Novák: Původně jsme začínali na tom, že jsme exportovali jednou za 15 minut, což se při raných fázích testování ukázalo jako v tu chvíli dostatečné. Ale věděli jsme, že pro produktivní nasazení je to v podstatě problém, protože když člověk potřebuje v určitou chvíli naplánovat kontejner, tak se mu těžko říká: Počkej ještě pět minut, až se natáhnou aktuální data. V tuhle chvíli to děláme tak, že data nám jdou zhruba po třech až pěti minutách, a dostáváme je tím způsobem, že si povídá náš SAP systém se SAP systémem v Německu.
Ivana Karhanová: Bude se OPTIKON, jak se systém ve Škodovce jmenuje, propisovat i do dalších procesů, do další práce? Nebo jaké s ním máte vůbec plány, když už je vlastně nasazený a funguje?
Jakub Novák: Oslovili nás kolegové z ostatních značek. O naše řešení se zajímají, protože CKD, tedy rozložené vozy, do zahraničních závodů a jejich odesílání nedělá jenom ŠKODA AUTO, ale i ostatní koncernové značky, které se potýkají se stejnými problémy. Takže pro ně je tohle určitý způsob, jak si v tomto ohledu pomoct. V podstatě na tom s nimi spolupracujeme a hledáme možnosti nasazení. Zároveň máme možnost nasazení toho řešení i pro prázdné palety, protože řešíme i jejich oběh, samozřejmě ať už v rámci závodu, nebo v rámci toku palet od nás k dodavatelům prázdných palet, do kterých nám zase plní materiál. Zatím bychom ale asi chtěli OPTIKON mít primárně v užívání ŠKODA AUTO a koncernových značek, nedáváme ho tedy k dispozici externím partnerům.
Ivana Karhanová: Říká o optimalizaci logistiky ve ŠKODA AUTO Jakub Novák z oddělení plánování logistiky. Díky za zajímavé povídání, že jste přišel do dnešního podcastu. Někdy na viděnou.
Jakub Novák: Děkuji za pozvání.