Jak rzeczywistość wirtualna (VR) wprowadza innowacje w łańcuchach dostaw
Ze statku na brzeg. Z pola na widelec. Z sali konferencyjnej na stół. Obecnie znajomość łańcucha dostaw jest mocno zakorzeniona w świadomości społecznej. W ciągu ostatnich kilku lat każdego z nas dotknęły braki produktów, od półprzewodników po mleko modyfikowane i papier toaletowy. W najbardziej prywatnej sferze wszyscy obawiamy się widoku pustej tekturowej rolki.
Podczas gdy przedsiębiorstwa na całym świecie starają się wzmocnić swoje łańcuchy dostaw, ekstremalne zjawiska pogodowe i rekordowe temperatury potęgują wyzwania, z jakimi zmaga się i tak już zaburzona globalna infrastruktura. Czas zanurzyć się w otchłań transportu morskiego i logistyki, aby dowiedzieć się, w jaki sposób jedna z największych firm na świecie wykorzystuje nowe technologie, aby dostosować się i zmienić swoje oddziaływanie na już zmieniający się klimat.
Anne-Sophie Zerlang Karlsen jest dyrektorką działu dostaw Maersk w rejonie Azji i Pacyfiku. Obecnie wraz ze współpracownikami z regionu jest bezpośrednio zaangażowana w walkę ze zmianami klimatu, twardo stąpając po ziemi, a może trafniej ujmując, po błocie…
„W zeszłym roku odnotowaliśmy rekordowo niski poziom wody w rzece Jangcy, co poważnie utrudniło transport ładunków z głębi lądu do głównych portów. Silniejsze niż zwykle tajfuny, których doświadczamy w ostatnich latach, utrudniają działalność portów. Oczywiście trudno jest dokładnie wskazać, które zjawiska wynikają ze zmian klimatu, jednak nie ulega wątpliwości, że wzrost liczby ekstremalnych zjawisk meteorologicznych ma wpływ na globalną logistykę, a także na całe społeczeństwa”.
Okazuje się, że eksploatacja rozległej sieci portów, magazynów, statków i kontenerów przez Maersk w czasie pandemii przyniosła pewne nieoczekiwane korzyści.
„Z powodu dużych opóźnień w realizacji transakcji handlowych na całym świecie większość terminali [transportowych] musiała zrezygnować z wyznaczania stałych okresów cumowania. Ta zmiana paradygmatu w żegludze liniowej niekorzystnie wpłynęła na niezawodność działań i sprawiła, że musimy pracować w sposób bardziej elastyczny. Okazuje się, że wnioski, które wyciągnęliśmy z pandemii, pozwalają nam poradzić sobie z niektórymi wyzwaniami związanymi ze zmianą klimatu”.
Głębsza perspektywa: Długi logistyczny cień
„Większość ludzi słyszało o statku Ever Given, który w marcu 2021 r. utknął w Kanale Sueskim. Mniej uwagi poświęcono w mediach chińskiemu portowi Yantian, który w maju 2021 r. zamknięto z powodu wykrycia przypadków COVID na terenie terminalu. Szacuje się, że incydent z Ever Given spowodował problemy z 250 000 kontenerów. W przypadku zamknięcia portu w Chinach liczba ta wyniosła ponad 600 000 jednostek FFE [Forty Foot Equipment]”.
Zespół Anne-Sophie bardzo stara się przywrócić efektywność operacyjną do poziomu sprzed pandemii, ale jak sama przyznaje, „to przedsięwzięcie nie zostało jeszcze w pełni zrealizowane”. Wysiłki firmy Maersk zmierzające do zwiększenia niezawodności łańcucha dostaw wymagają obecnie monitorowania zdarzeń wykraczających poza wewnętrzne potrzeby operacyjne, a także oceny potencjalnych niedoborów w wielu innych sektorach działalności jej klientów.
„Z dnia na dzień zmianie uległy wszystkie aspekty kompleksowego łańcucha dostaw” – wspomina Holly Landry, dyrektor ds. danych w Maersk. „Oczywiście działalność Maersk skupia się na obszarze logistyki transportu – nie jesteśmy producentami, ale na przykład ogromny niedobór papieru toaletowego był pierwszym sygnałem, że warto zapoznać się ze statystykami i danymi na temat miejsc, w których te niedobory występują”.
Dlaczego Maersk rewolucjonizuje globalną logistykę
Ekonomia skali. Efektywność energetyczna. Mniejsze oddziaływanie na środowisko. Trzy powyższe cele charakteryzują „Triple E”, 400-metrowe olbrzymie statki towarowe, które są trzonem globalnej działalności logistycznej Maersk, ale oczywiście mają własny ślad węglowy...
„Maersk od ponad dekady ciężko pracuje nad redukcją emisji, między innymi poprzez ograniczenie prędkości żeglugi, bardziej wydajne statki i stosowanie czystszych paliw (o niskiej zawartości siarki). Ponadto specjalne zespoły przez cały czas poszukują sposobów na udoskonalenie procesów, które pozwoli ograniczyć nasze emisje CO2. To nie kilka dużych przedsięwzięć, a długa lista małych zmian, dotyczących np. sposobu cumowania naszych statków lub minimalizacji czasu oczekiwania w porcie, które w połączeniu z nowymi statkami napędzanymi zielonym metanolem przyczynią się do dekarbonizacji branży”.
Po drugiej stronie sieci i globu spotykamy Holly Landry, dyrektorkę ds. danych w Maersk. Kalifornijska pionierka z dziedziny AI obecnie mieszka w Danii, czyli tam, gdzie zapadają najważniejsze decyzje dotyczące firmy. To właśnie stąd Holly pracuje nad tym, aby z wykorzystaniem dużych zbiorów danych identyfikować możliwości wprowadzania małych zmian. Na początku tłumaczy dążenie Maersk do kierowania wielu branż w stronę cyfrowej natywnej strategii, która może zrewolucjonizować wydajność i ślad węglowy globalnej logistyki.
„Lotnictwo i opieka zdrowotna to branże, w których w długim okresie miały miejsce trzy bądź cztery transformacje cyfrowe. Pod wieloma względami łańcuchy dostaw w globalnej logistyce wciąż znajdują się na wczesnym etapie zaawansowania: kierowcy ciężarówek spoza USA nie korzystają z aplikacji w większości krajów Europy, magazyny w Ameryce Południowej dopiero zaczynają wykorzystywać zaawansowaną robotykę, a w większości krajów Afryki wdrażanie automatyzacji procesów celnych zaledwie się rozpoczęło. Niespełna dziesięć lat temu wyposażyliśmy statki w rozwiązania z zakresu Internetu rzeczy, aby zredukować ich prędkość i ograniczyć poziom emisji. Z punktu widzenia optymalizacji funkcje cyfrowe sprawdziły się lepiej, ponieważ dzięki nim natychmiast otrzymujemy informacje o błędach w harmonogramie, i w ten sposób możemy złagodzić skalę zakłóceń na kolejnych etapach”.
Głębsza perspektywa: Raportowanie i transparentność
„Maersk oferuje naszym klientom „Panel emisji”, który zapewnia im pełny wgląd w globalne emisje w logistyce z podziałem na przewoźników i rodzaje transportu. W działaniach operacyjnych aktywnie i w czasie rzeczywistym pozyskujemy dane z wykorzystywanych systemów. Rozwiązanie to pozwala klientom określić, gdzie ich emisje są najwyższe i co jest ich przyczyną. Następnie mogą podejmować strategiczne decyzje dotyczące lokalizacji i zakresu przedsięwzięć dekarbonizacyjnych. Wraz z rozwiązaniami w zakresie redukcji emisji oferujemy zweryfikowane certyfikaty podmiotów zewnętrznych potwierdzające osiągniętą redukcję emisji w porównaniu z konwencjonalnymi paliwami i technologiami”.
Monitorowanie w czasie rzeczywistym to powszechnie stosowane rozwiązanie z zakresu obsługi klienta w ramach tzw. ostatniej mili w logistyce e-commerce, która, jak wyjaśnia Holly, ma swoje ograniczenia, jeśli chodzi o adaptacyjny wybór tras.
„Czy możemy sprawić, aby statek płynął szybciej? Nie do końca. A ciężarówka? Prawdopodobnie nie. Burza może przemieszczać się z prędkością pięciu węzłów na godzinę, ale prędkość statku to zaledwie jeden węzeł. Statki Triple-E są o rzędy wielkości większe od Titanica. Nie są jak samochody. Nie można wykonywać nimi gwałtownych skrętów ani natychmiast zmieniać ich tras”.
Zmiana kursu statku wielkości miasteczka to trudne zadanie, ale jak wykorzystać dane w czasie rzeczywistym, gdy ładunek znajdzie się z powrotem na lądzie?
„Przywiązujemy dużą wagę do przejrzystości w „zarządzaniu wyjątkami” lub planowaniu awaryjnym. Obecnie duża część żywności przesyłanej do Europy pochodzi z Ameryki Południowej, jeśli więc transportujemy owoce z Peru, uzyskiwania w czasie rzeczywistym wiedza o tym, co dzieje się w Kanale Panamskim, pozwala dostosować się do sytuacji w transporcie drogowym i kolejowym i zapewnić, że dostarczone na miejsce banany nie będą przejrzałe”.
Holly zaczyna ujawniać prawdziwy cel swoich działań opartych na danych. „Największa zaleta to przewidywalność. Wszyscy skupiają się na się zwiększaniu prędkości, ale co stanie się, jeśli obsłużymy statek szybciej i przesyłka wcześniej dotrze do Kopenhagi? Co jeśli Kopenhaga nie będzie na to gotowa? Sytuację tę możemy porównać do lotniska: co się stanie, gdy Twój samolot wyląduje, ale nie ma jeszcze przypisanej bramki? Nie chcemy, aby nasze porty działały szybciej lub wolniej. Chcemy naprawdę przewidywalnego procesu, w którym kontenery przeładowywanie są ze statku na pociągi i ciężarówki dokładnie w momencie, gdy są na to gotowe. Przewidywalność to dla nas podstawa”.
Elementy składowe do budowy cyfrowych odpowiedników
W obliczu tak ogromnej ilości danych pozyskiwanych z globalnej sieci Maersk, Holly wraz z zespołem utworzyła bazę danych typu „data lake” – to ogromny zasób, z którego może czerpać elementy składowe do realizacji swojej najnowszej misji związanej z cyfryzacją, jaką jest tworzenie cyfrowego odpowiednika.
Głębsza perspektywa: data lake
„Tylko jedna czwarta mojego zespołu pracuje nad cyfrowymi odpowiednikami lub instrumentami typu data lake. Pozostałe trzy czwarte skupiają się na zaawansowanych produktach do przetwarzania danych i kluczowych wskaźnikach efektywności (KPI) w celu usprawnienia decyzji opartych na danych. Nasz magazyn data lake pozwala siedmiu tysiącom użytkowników w podejmowaniu lepszych decyzji”.
Data lake już jest w stanie zapewniać niewiarygodne optymalizacje.
„Generatywna sztuczna inteligencja to niewiarygodnie potężne narzędzie. Zgromadzone w ciągu wielu lat dane dotyczące zarządzania, sprzedawców i transakcji zostały wprowadzone do system, do którego następnie zaczęliśmy kierować zapytania. Natychmiast uzyskiwaliśmy precyzyjne odpowiedzi. Dane szacunkowe, których obliczenie zajęłoby zespołowi operacyjnemu dwa tygodnie, teraz, uwzględniając konsultacje i raporty od zespołów przetargowych i kontraktowych, mogą zostać wygenerowane w ciągu kilku minut”.
Jak wyjaśnia Holly, dane w czasie rzeczywistym generują ślad węglowy. Mimo iż jestem dyrektorem ds. danych, nie uważam, że generowanie tak dużej ich ilości zawsze jest konieczne. Jest szkodliwe dla środowiska, ponieważ wymaga dużych centrów danych. Duża część naszych danych musi być przesyłana drogą satelitarną, a to jest niezwykle kosztowne. Musimy dokładnie wiedzieć, co będzie wykorzystywane w czasie rzeczywistym”.
Zdaniem Holly te dane w połączeniu ze sztuczną inteligencją mogą wzmacniać ludzi w ich inicjatywach, pod warunkiem że są właściwe.
„Myślę, że przesadziliśmy z ideą demokratyzacji tych danych. Mniej to więcej. Mamy 110 000 pracowników i wolę oddać dane we właściwe ręce, pod warunkiem zapewnienia odpowiednich narzędzi i automatyzacji. Moim zdaniem przedsiębiorstwa i korporacje zaczną nas naśladować, ponieważ technologie generatywne oferują nam prostsze sposoby interakcji z danymi i uzyskiwania potrzebnych odpowiedzi, bez konieczności stosowania dodatkowych warstw API, raportów i pulpitów nawigacyjnych... Nie chcemy tworzyć niepotrzebnego oprogramowania”.
„Projekty z zakresu big data zawsze opierają się na hipotezach. Scenariusze te znacznie przekraczają moc obliczeniową ludzkiego mózgu. Prawdziwa moc cyfrowego odpowiednika polega na możliwości wizualizacji i zrozumienia kompromisów wynikających z konkretnych decyzji. Można łączyć i testować wiele różnych zmiennych bez konieczności ingerencji w działanie na żywo. Zaczęliśmy od symulacji standardowego cyfrowego odpowiednika, w ramach której zreplikowaliśmy środowisko fizyczne, aby zrealizować możliwe scenariusze na fizycznych urządzeniach”.
Głębsza perspektywa: Uczenie w VR
Można by pomyśleć, że Holly ma monopol na cyfrowe innowacje i wdrożenia w firmie Maersk, ale tak nie jest. Szybko wracamy do rejonu Azji i Pacyfiku, aby zobaczyć, w jaki sposób Anne-Sophie wykorzystuje edukacyjny potencjał rzeczywistości wirtualnej, aby zwiększyć bezpieczeństwo operacji.
„Wirtualną rzeczywistość wykorzystujemy zarówno do nauki konkretnych zadań, jak i do zapewniania ogólnego bezpieczeństwa. Wiązanie to proces mocowania kontenera do statku oraz kontenera znajdującego się pod spodem. Proces ten, wykorzystujący pręty mocujące, nakrętki rzymskie, łączniki skrętne itp., zapobiega przesuwaniu się kontenerów i ich wpadaniu do morza w trudnych warunkach atmosferycznych lub przy silnym wietrze. Może być on bardzo niebezpieczny, jeśli nie zostanie przeprowadzony prawidłowo”.
Okazuje się, że rzeczywistość wirtualna jest niezwykle skuteczna nie tylko w szkoleniu poszczególnych pracowników, ale także jako metoda przybliżania procedur operacyjnych w obrębie całych organizacji.
„W zeszłym roku zainwestowaliśmy w program symulujący środowisko do szkoleń z procedur wiązania na pokładzie kontenerowca. Używamy aplikacji VR, aby szkolić marynarzy, ale również aby uświadamiać pracownikom lądowym ryzyko i zagrożenia związane z morzem, które należy brać pod uwagę podczas zarządzania operacjami. Moim zdaniem rozwijanie rzeczywistości wirtualnej, szczególnie w dziedzinie szkoleń, ma ogromny potencjał!”
Zintegrowanie technologii czujników z produktem podczas jego wytwarzania to jedno, jak jednak wygląda wdrażanie w środowisku operacyjnym podczas jego ciągłej eksploatacji? Potrzebowaliśmy roku, aby stworzyć cyfrowy odpowiednik pierwszego terminala – tyle zajęło wdrożenie IoT i uzyskanie wszystkich sygnałów. Dopiero wtedy mogliśmy zacząć wprowadzać poprawki, ponieważ aby móc dokonać optymalizacji, należy usunąć rozbieżności i ujednolicić posiadane zasoby; w przeciwnym razie ciągle polegamy na niewłaściwych wartościach”.
Głębsza perspektywa: Skalowanie
W jaki więc sposób Holly unika błędnej optymalizacji, a nawet ryzykuje destabilizację istniejącej infrastruktury?
„Sztuczna inteligencja to świetny nowy wynalazek… dla wszystkich poza osobami, które zajmują się nią od dziesięcioleci. Szczerze nienawidzę konieczności analizowania dostępnych rozwiązań technologicznych. Zaczynamy od określenia problemu biznesowego. To czteroetapowy proces, na który składają się identyfikacja, sprawdzenie, przeniesienie i skalowanie. Testujemy możliwość wykorzystania technologii i oceniamy jakość danych.
„Najpierw identyfikujemy problem i pytamy, czy jest on rzeczywisty. W przypadku cyfrowych odpowiedników na początku konieczne było zwiększenie wydajności i przepustowości naszych centrów. Potem przychodzi czas na sprawdzenie. Odpowiednio wcześnie oddajemy rozwiązanie w ręce rzeczywistych użytkowników. Następnie ma miejsce przeniesienie. Przechodzimy od pojedynczego terminala i odpowiednika do wielu terminali lub magazynów. Ostatnim krokiem jest skalowanie…”
Holly tłumaczy, że kluczowa jest cierpliwość, ponieważ zbyt wczesne skalowanie często prowadzi do błędów.
„Wiele firm i zespołów od razu przechodzi do skalowania. Tworzą model i zaczynają go wdrażać, oferując go tysiącom użytkowników. To fatalny sposób wprowadzania rozwiązań. Identyfikację i skalowanie dzieli mniej więcej półtora roku. To oprogramowanie korporacyjne (kod nie jest generowany za pomocą magicznych sztuczek), z którego korzystają tysiące ludzi, a nie start-up, którego rozwój od momentu powstania można mierzyć w setkach odbiorców. Należy uzbroić się w cierpliwość, dać użytkownikom czas na dostosowanie i okazywać im wsparcie. Przeprowadzamy wiele testów „A-B”, w ramach których porównujemy grupę kontrolną korzystającą ze starego systemu z inną grupą użytkowników nowego systemu. Konieczne jest rozważne podejście i budowanie modelu krok po kroku, ponieważ na każdym etapie otrzymujemy nieoczekiwane informacje zwrotne. To ważne, zanim zaczniemy rozważać skalowanie.
„Pominięcie realizacji poszczególnych etapów i przejście na nowy system jest skazane na porażkę. To jak odrzucenie narządu przez organizm”.
Jaki wpływ na przewidywalność miało stworzenie cyfrowego odpowiednika? „Naszym początkowym celem było sprawdzenie, czy możliwa jest poprawa przepustowości. Czy dzięki lepszemu planowaniu będziemy mogli przenieść więcej kontenerów do konkretnego terminalu? W przeszłości takie planowanie odbywało się na dzień przed przybyciem statku. Dziś można planować z trzytygodniowym wyprzedzeniem i znać dokładne koszty pracy i sprzętu”.
Czy wystąpiły nieprzewidziane rezultaty? Holly uśmiecha się ironicznie…
„W przypadku jednego z naszych statków Triple E postawiliśmy hipotezę, że dodanie sprzętu przyspieszy załadunek i rozładunek. Symulacje na cyfrowych odpowiednikach dowiodły jednak, że w rzeczywistości możemy zredukować jego ilość. Wcześniej obok siebie pracowało 12 żurawi, każdy z własnymi zależnościami związanymi z różnymi etapami procesu. Usunęliśmy więc cztery z nich i udowodniliśmy, że dzięki ograniczeniu „konfliktów sprzętowych” procesy przebiegają szybciej”.
Holly czeka długa droga, zanim technologia cyfrowego odpowiednika zostanie wdrożona we wszystkich regionach. Jaka przyszłość czeka stale powiększającą się bazę data lake, gdy Holly będzie nadal dążyć do przekierowania Maersk na technologię cyfrową?
„Myślę, że liniowe łańcuchy dostaw stają się coraz mniej stabilne, komplikując obsługę naszej globalnej bazy klientów. Mamy do dyspozycji kilka modułowych elementów składowych. Pierwszą, środkową i ostatnią milę tworzą ocean, odprawa celna, magazyny oraz transport kolejowy i śródlądowy. Tam, gdzie mamy do czynienia z podwójnym zaopatrywaniem i globalną ekologistyką, musimy zacząć łączyć te elementy nie tylko w liniowy łańcuch dostaw, ale w łańcuch o obiegu zamkniętym, dążąc do zapewnienia tzw. „logistyki zero touch”. Klienci potrzebują elastyczności.
„Naszym wielkim marzeniem jest realizacja kompleksowych łańcuchów dostaw poprzez modułową „sieć sieci”. Takie przedsięwzięcie umożliwia „mózg”. „Mózg” oznacza zespołowy model, który mapuje poszczególne części sieci łańcucha dostaw i stosuje je w przypadku produktów modułowych. Ostatecznie zadaniem tych danych i funkcji jest ułatwienie życia naszym pracownikom i klientom”.
Maersk zmierza w stronę cyfyzacji, aby poszerzyć możliwości swoich pracowników. Znajduje to odzwierciedlenie w zdolności zespołów do planowania operacyjnego, które pozwala sprostać wyzwaniom związanym ze zmianami klimatycznymi. Jak zapewnia Holly, „Emisje martwiły nas jeszcze przed wprowadzeniem ESG. Nie chodzi o dokonywanie wyboru, ale zwracanie uwagi na wszystkie elementy jednocześnie. To jak tlen – po prostu zakładamy, że jest. Zrobimy w tym celu wszystko, co w naszej mocy. W Maersk wierzymy, że wpływ, jaki możemy wywrzeć na planetę i ludzkość, jest ogromny!”
Aby organizacja mogła przyczynić się do zwalczania zmian klimatycznych, potrzebuje wsparcia ze strony globalnych łańcuchów dostaw, które z kolei korzystają z bezemisyjnych sieci transportowych i logistycznych. Dopóki Holly i jej zespół będą wdrażać technologie cyfrowego odpowiednika oparte na sztucznej inteligencji, zapewniając niezawodny dostęp do informacji operacyjnych, jej współpracownicy, tacy jak Anne-Sophie, będą w stanie wprowadzać istotne małe zmiany.
Nawiąż współpracę z Meta for Work
Zobacz, jak rozwiązania zarządzane Meta Horizon mogą skalować Twoją organizację z wykorzystaniem rzeczywistości wirtualnej i mieszanej. Dowiedz się, jak wykorzystać VR i MR do budowania przyszłości pracy i edukacji, zapoznając się z naszymi przykładami sukcesów.
