Zobacz, co może dla Ciebie zrobić asystent AI w systemie WMS

Praca z systemem WMS jest dość specyficzna. Kiedy wszystko działa, to działa świetnie – ale gdy w magazynie pojawia się coś zaskakującego (np. zamówienie wymaga spakowania towarów o różnych gabarytach do nieprzewidzianego wcześniej typu opakowania, paleta przyjeżdża z uszkodzoną etykietą, albo klient w ostatniej chwili prosi o zmianę adresu dostawy), system potrafi sobie z tym poradzić tylko pod warunkiem odpowiedniego dopasowania konfiguracji. Jak pisałem w artykule „Zamiast klikania, rozmowa z AI. Jak sztuczna inteligencja ułatwia obsługę WMS?” problem w tym, że takie sytuacje zdarzają się rzadko, a operatorzy zwyczajnie nie pamiętają, jak i gdzie dokonuje się zmian, przez co tracą później czas.

Dziś jednak ten mało efektywny sposób obsługi systemów magazynowych zaczyna odchodzić do lamusa, a praca z WMS, dzięki AI, zaczyna być współpracą z inteligentnym asystentem. W poniższym artykule, na przykładzie Teneum WMS, pokazuję, w jaki sposób może to odmienić Twoją codzienną pracę z systemem magazynowym.

W magazynie wszystko dzieje się jednocześnie: przyjęcia, kompletacje, zwroty, inwentaryzacje, obsługa wielu klientów, zmiany priorytetów. Przez lata radziliśmy sobie z tym światem, opierając się na klasycznych systemach – rozbudowanych formularzach, regułach zapisanych „na sztywno” i konfiguracji, której dotykało się głównie przy wdrożeniu.

Działało to dobrze… dopóki procesy były względnie stabilne. Dziś jednak liczba możliwych scenariuszy rośnie, a oczekiwania wobec oprogramowania są inne: ma rozumieć kontekst, reagować na nowe sytuacje i wspierać użytkownika także wtedy, gdy coś dzieje się poza schematem.

Tu zaczyna się historia kolejnych „generacji” oprogramowania, której przybliżyłem w poprzednim artykule. Dla przypomnienia:

• Software 1.0 – klasyczne WMS-y, w których programista zapisuje logikę krok po kroku: jeśli X, zrób Y. Bardzo szybkie, powtarzalne, przewidywalne. Idealne tam, gdzie reguły są dobrze znane i stosunkowo stałe.
• Software 2.0 (machine learning) – wyspecjalizowane modele uczone na danych: np. rozpoznawanie obrazów, wykrywanie anomalii, prognozowanie popytu. Świetne w rozwiązywaniu wąskich, trudnych problemów, ale wymagające dużych zbiorów danych i specjalistycznej wiedzy.
• Software 3.0 – generatywna AI – modele językowe, które potrafią pracować z tekstem, obrazem, dźwiękiem i są uczone na ogromnych ilościach danych. To tutaj mieszczą się asystenci i agenci AI, z którymi po prostu… rozmawiasz.

Teneum WMS wykorzystuję właśnie tę trzecią generację – nie po to, by zastąpić dotychczasowe mechanizmy, ale żeby połączyć ich moc: szybkość klasycznych algorytmów, precyzję ML i elastyczność konwersacji z AI.

W efekcie system przestaje być tylko narzędziem do „klikania” transakcji. Zaczyna działać jak inteligentny łącznik między użytkownikiem a całą złożonością procesów magazynowych.

Nowoczesne podejście do zarządzania magazynem nie polega już na tym, że użytkownik musi pamiętać, gdzie w menu znajduje się dana funkcja. Zamiast tego:

1. użytkownik mówi, czego potrzebuje,
2. system rozumie intencję,
3. agent AI dobierają właściwe działania „pod spodem”.

To właśnie główna przewaga asystenta AI:

• analizuje, w jakim miejscu systemu jest operator,
• widzi, jakie okno, widok czy panel ma otwarty,
• rozumie, o które pole czy funkcję chodzi, nawet jeśli użytkownik opisuje to „po ludzku” – np. „co mam wpisać w to pole u góry?”.

Zamiast przeszukiwania dokumentacji czy dzwonienia na helpdesk, operator dostaje konkretną, kontekstową odpowiedź – dokładnie tam, gdzie pracuje.

W praktyce przekłada się to na mniej błędów wynikających z obsługi interfejsu, mniej przestojów podczas nietypowych sytuacji i szybsze wdrożenie nowych pracowników.

Asystent AI w Teneum WMS interpretuje wypowiedzi sformułowane codziennym językiem. Operator nie musi znać nazw modułów ani ścieżek w menu. Może napisać:

• „pokaż mi zamówienia, które nie zostały jeszcze spakowane”,
• „wyszukaj klientów, którzy mają różne stawki w cenniku”,
• „jak ustawić uzupełnianie lokacji poborowych, gdy spada poniżej 3 sztuk?”.

Model językowy tłumaczy tę intencję na konkretne operacje systemu: odpala odpowiednie funkcje, pobiera dane, ogranicza wyniki, a tam, gdzie to możliwe, uruchamia gotowe algorytmy.

To szczególnie ważne wszędzie tam, gdzie: pracownicy muszą szybko się wdrożyć, zespoły obsługują wielu klientów o różnych zasadach lub konfiguracja systemu bywa ruszana rzadko – i nikt nie pamięta dokładnej ścieżki.

W wielu magazynach ogromna część pracy odbywa się w ruchu – z terminalem w ręku, w rękawicach, na wózku. Każde zatrzymanie się, odłożenie towaru, sięgnięcie do ekranu to dodatkowe sekundy.

Dlatego asystent AI może być połączony z mechanizmami rozpoznawania mowy i omówionego wcześniej języka naturalnego:

• operator wydaje polecenia głosowe,
• system zamienia wypowiedź na komendy,
• prowadzi użytkownika krok po kroku przez proces.

Co ważne, współczesne rozwiązania typu „voice picking” nie wymagają już ciężkich, osobnych wdrożeń – mogą działać jako dodatek do przeglądarkowego interfejsu WMS. W praktyce oznacza to kilka godzin konfiguracji zamiast osobnego projektu. Efekt: praca płynie dalej, bez przerywania, nawet w wymagających warunkach.

Asystent AI w Teneum WMS to nie tylko „mądrzejsze wyszukiwanie”. Rozwiązanie w trybie agenta potrafi samodzielnie pobierać dane z odpowiednich modułów, filtrować według konkretnych kryteriów, porządkować wyniki, czy generować raporty.

Co ważne asystent AI nie jest statyczny. Na podstawie wcześniejszych interakcji:

• rozpoznaje powtarzające się pytania,
• zapamiętuje preferowane sposoby działania,
• proponuje kolejne kroki, które w danym magazynie najczęściej się sprawdzają.

Z czasem potrafi wspierać nie tylko pojedyncze operacje, ale też polityki działania – np. wspomóc definiowanie zasad uzupełniania lokacji, pomagać pilnować stanów minimalnych, czy sygnalizować odchylenia od przyjętych reguł (np. przy dynamice sprzedaży).

Generatywna AI nie musi sama liczyć stanów czy prognoz – może wygenerować odpowiedni algorytm 1.0 lub wykorzystać ML, który zrobi to szybko i powtarzalnie. Jej rolą jest: zrozumieć intencję, przetłumaczyć ją na logikę systemu i później informować o odchyleniach.

W tle pracują moduły analityczne, które:

• zbierają dane z wielu procesów,
• przetwarzają je zgodnie z przygotowanymi modelami,
• udostępniają wyniki wtedy, gdy są potrzebne – nie dopiero po wygenerowaniu raportu „na wczoraj”.

Asystent AI potrafi „wejść” w te dane pytaniem:

• „pokaż mi obszary, gdzie rośnie liczba reklamacji”,
• „wyszukaj klientów, którym zbliżamy się do granic capacity”,
• „wskaż procesy z największą liczbą wyjątków”.

Dzięki temu decyzje operacyjne nie opierają się na przeczuciu, ale na konkretnych, aktualnych informacjach.

Współczesny WMS z AI nie zamyka się przy jednym stanowisku komputerowym. Dzięki aplikacjom mobilnym:

• operator może pracować w różnych strefach magazynu,
• kierownik ma dostęp do kluczowych informacji z telefonu,
• możliwe jest wykonywanie nawet części zadań administracyjnych zdalnie – np. założenie konta użytkownika czy nadanie uprawnień z poziomu przeglądarki zintegrowanej z asystentem AI.

Taki model pracy nabiera znaczenia, gdy decyzje trzeba podejmować tu i teraz, a nie dopiero po powrocie do biurka.

Asystent AI operuje na danych aktualizowanych w czasie rzeczywistym. Dzięki temu:

• szybciej wychwytuje zdarzenia wymagające interwencji,
• pomaga utrzymać stabilność pracy w szczytach sezonowych,
• wspiera planowanie capacity, zanim pojawi się „korek” w procesach.

W wielu przypadkach nie chodzi o to, aby system automatycznie „robił wszystko za człowieka”, ale o to, by odpowiedni człowiek dostał odpowiedni sygnał na czas.

Wprowadzenie inteligentnych modułów AI zmienia sposób, w jaki informacje krążą w organizacji:

• mniej maili i telefonów z pytaniami „jak to ustawić?”,
• mniej ręcznie przygotowywanych raportów „pod konkretne pytanie”,
• więcej decyzji podejmowanych „tu i teraz”, na podstawie podpowiedzi asystenta.

Dobrze zaprojektowana architektura sprawia, że:

• liczba pomyłek spada,
• czas realizacji standardowych zadań się skraca,
• system nie wymaga nieustannego wsparcia działu IT czy dostawcy.

Część decyzji wymaga spojrzenia z poziomu raportu, zestawienia, tabeli. Z tego powodu asystent AI:

• porządkuje dane według kluczowych kryteriów,
• generuje dokumenty potrzebne do nadzoru,
• przyspiesza analizę sytuacji operacyjnych, również tych niestandardowych.

Zamiast prosić dostawcę oprogramowania o nowy raport, można zadać pytanie agentowi i pozwolić mu zbudować potrzebne zestawienie na bazie już istniejących danych i mechanizmów.

Za tym wszystkim stoi architektura, która:

• łączy klasyczne algorytmy 1.0, mechanizmy ML i generatywną AI,
• dba o wydajność – ciężkie obliczenia wykonuje „silnik” systemu, a nie model językowy,
• pilnuje bezpieczeństwa – agent AI działa z uprawnieniami użytkownika, który go wywołuje.

Jeśli operator nie ma dostępu do danej funkcji, agent również jej nie uruchomi.
Dane przekazywane do modeli są ograniczane i przetwarzane zgodnie z założeniami bezpieczeństwa – tak, aby AI wspierała proces, ale nie naruszała zasad ochrony informacji.

W praktyce wszystkie te elementy składają się na trzy odczuwalne efekty:

1. Wyższa produktywność zespołów – mniej czasu na szukanie, więcej na działanie.
2. Lepsze doświadczenie pracy – środowisko jest bardziej intuicyjne, a narzędzia przestają „przeszkadzać” w wykonywaniu obowiązków.
3. Mniej błędów

Zespoły czują większą swobodę w korzystaniu z systemu, administratorzy zyskują wsparcie w decyzjach i codziennych zadaniach, a kadra kierownicza ma lepszy wgląd w to, co dzieje się na magazynie – bez ton ręcznie przygotowywanych raportów.

Asystent AI nie jest już dodatkiem do WMS. Jest elementem, który zmienia sposób, w jaki myślimy o obsłudze magazynu.

• Upraszcza to, co skomplikowane.
• Przyspiesza to, co czasochłonne.
• Wzmacnia to, co najważniejsze – skuteczność zespołów.

Kiedy system zaczyna rozumieć użytkownika, magazyn zaczyna działać tak, jak oczekuje tego biznes: szybciej, stabilniej i bardziej przewidywalnie. A rozmowa z AI staje się po prostu nowym, naturalnym interfejsem do złożonego świata procesów, konfiguracji i danych.