Umělá inteligence, strojové učení a robotika: Nové technologické hranice ve skladování

Řízení skladu je složitou operací, která vyžaduje vyvážení mnoha výzev a rizik. Zákazníci stále více očekávají rychlé a přesné dodávky, což vede mnoho společností ke směru “mikro plnění center” umístěných poblíž velkých městských center. Aby společnosti mohly plnit objednávky rychle a zároveň využívat omezený skladový prostor, stále více se obrací na umělou inteligenci (AI), strojové učení (ML) a robotiku, aby optimalizovaly skladové operace. Díky využití AI a ML mohou manažeři skladu automatizovat a zlepšit součásti svých operací, jako je předpověď poptávky a úrovní zásob, optimalizace využití prostoru a rozložení, zlepšení efektivity výběru a balení a snížení chyb a plýtvání. Mezitím mohou roboty provádět opakující se úkoly s větší přesností a rychlostí než lidské pracovníky a operovat v prostorech, které jsou příliš uzavřené pro lidi. Společnosti mohou tyto technologie využít ke zvýšení zisků, zlepšení bezpečnosti a ochrany, a zvýšení spokojenosti a loajality zákazníků.

Výzvy, kterým čelí odvětví skladování

Online obchod se rychle rozšiřuje a vyvíjí, stává se 4 117,00 miliardami dolarů v roce 2024. Zákazníci nakupují online pro různé potřeby, včetně potravin. Tradicí bylo, že online prodejci skladují své zásoby ve velkých skladech mimo hlavní populace. Rychlá urbanizace vedla k tomu, že mnoho zákazníků žije v hustě obydlených oblastech, a zákazníci stále více očekávají rychlé, často stejné dny, dodávky.

Mnoho maloobchodníků řeší tuto otázku implementací “mikro plnění center” poblíž hlavních populací. Protože nemovitosti v těchto lokalitách jsou drahé, je důležité, aby každý metr čtvereční skladového prostoru byl dobře využit. Mezitím se odvětví skladování potýká s nedostatkem pracovních sil, což činí plnění objednávek včas ještě obtížnějším.

Aplikace AI/ML a robotiky

Automatizace, AI a ML mohou pomoci maloobchodníkům řešit tyto výzvy. Rozvoj počítačového vidění rozšířil možnosti robotiky ve skladovém prostoru. Například autonomní mobilní robotické (AMR) systémy se stále více používají pro výběr (výběr položek, které zákazník objednal), balení (příprava těchto položek pro dopravu) a paletizaci (umístění zboží na paletu pro dopravu a skladování). Automatizace těchto úkolů zvyšuje rychlost, efektivitu, přesnost a adaptabilitu. Robotika může také využívat vertikální a uzavřené prostory, které jsou pro lidi obtížně přístupné. Skladový prostor lze dále optimalizovat zaváděním inovativních, vysoce hustých skladovacích řešení, jako jsou krychle, trubice a automatizované systémy skladování a vyhledávání.

Algoritmy optimalizace poháněné AI a ML analyzují velké množství reálných dat, aby vygenerovaly předpovědi a řešení, a aktualizují se, jakmile je k dispozici více informací. Optimalizace tras pomáhá společnostem zajistit, aby zboží bylo dopravováno po nejkratších a nejefektivnějších trasách. Předpověď poptávky a prediktivní modelování využívají historických dat objednávek k identifikaci vzorců a pomáhají maloobchodníkům odhadnout, které produkty budou pravděpodobně objednány zákazníky, a zajistit, aby skladový prostor byl využit efektivně a minimalizoval dobu, po kterou produkty zůstávají na regálech. Tyto modely také umožňují efektivnější skladování, protože položky, které jsou častěji objednávány, mohou být uloženy blíže k výběrovým stanicím.

ML, kombinované se senzory na vybavení, může také umožnit prediktivní údržbu. Kontinuální monitoring součástí vybavení umožňuje skladům detekovat, kdy mechanické součásti, jako jsou válce nebo dopravníkové pásy, vykazují známky opotřebení nebo poškození, a umožňují je nahradit, než dojde k selhání, a minimalizovat tak prostoj. Implementací robotiky a AI/ML řešení mohou maloobchodníci zvýšit přesnost a efektivitu, zatímco zajistí, aby jejich omezený prostor byl využit na maximum.

Je-li AI a robotika integrována do skladování, je důležité zvážit soukromí, etiku a bezpečnost na pracovišti. Je důležité zajistit důvěrnost dat a zabránit úniku citlivých zákaznických dat. Stejně důležité je monitorovat AI modely, aby nebyly předpojaté. Nakonec je důležité zajistit, aby robotické a automatizační řešení splňovala předpisy Occupational Safety and Health Administration (OSHA), aby byla zajištěna bezpečnost na pracovišti.

Klíčové ukazatele výkonu pro skladové procesy

Monitorování klíčových ukazatelů výkonu (KPI) umožňuje podnikům měřit účinnost svých skladových řešení a umožnit kontinuální zlepšování. Některé klíčové KPI pro skladování zahrnují:

• Průtok – Toto představuje počet produktů, které úspěšně prošly balicí stanicí během stanoveného časového období, například počet objednávek plněných za hodinu.
• Čas dodání – Toto číslo sleduje, jak rychle lze dodávat zásilky.
• Využití krychlového prostoru – Toto měří, jak efektivně sklady využívají svou skladovací kapacitu, často se počítá jako objem uloženého materiálu dělený celkovou skladovací kapacitou.
• Dodávky včas a v plném rozsahu (OTIF) – Tento ukazatel počítá procento objednávek dokončených v plném rozsahu do požadovaného data.
• Přesnost inventarizace podle umístění – Toto sleduje, do jaké míry zboží uložené ve skladu odpovídá údajům. Vysoká přesnost inventarizace je nezbytná pro efektivní skladovou analýzu.

Čerpání výhod AI/ML ve skladování

AI, ML a robotika jsou významnými součástmi moderního skladování a budou i nadále měnit toto odvětví. Podle nedávné zprávy McKinsey plánují společnosti výrazně zvýšit své výdaje na autonomní skladová řešení v průběhu příštích pěti let. Velké maloobchodníci, jako Target a Walmart, investují miliony dolarů do transformace svých dodavatelských řetězců a skladových operací pomocí AI a ML poháněných logistických řešení. Walmart vyvinul AI poháněné optimalizační nástroje tras, které jsou nyní k dispozici ostatním maloobchodníkům v rámci modelu software jako služba (SaaS). Maloobchodník také využívá AI k předpovědi poptávky a zajištění dostatečných zásob v dny s vysokou poptávkou, jako je Black Friday. Tato řešení pomáhají zlepšit spokojenost zákazníků, zatímco zvyšují zisky a snižují provozní náklady. Můžou také pomoci podnikům řešit výzvy, jako jsou narušení dodavatelského řetězce a nedostatek pracovních sil.

AI, ML a robotika jsou nejvíce užitečné ve smaller skladech a mikroplnění centrech, kde mohou optimalizovat omezený skladový prostor. Kromě technologií, jako je rozšířená realita a cloudová řešení, pomáhají stanovit rychlé a přesné dodávky jako standard. Monitorováním klíčových ukazatelů výkonu a prioritizací souladu a ochrany dat mohou organizace zajistit, aby plně využívaly výhody AI, ML a robotiky.