AI, ML og robotteknologi: Nye teknologiske grænseflader i lagerstyring

Lagerstyring er en kompleks operation, der kræver en balance mellem mange udfordringer og risici. Kunderne forventer stadig hurtigere og mere præcise leverancer, hvilket har ført til, at mange virksomheder er begyndt at anvende “micro-fulfillment center” nær større byområder. For at kunne levere varer hurtigt og samtidig udnytte det begrænsede lagerareal til fulde, er virksomhederne begyndt at anvende kunstig intelligens (AI), maskinlæring (ML) og robotteknologi til at optimere lagerprocesserne. Ved at anvende AI og ML kan lagerchefer automatisere og forbedre dele af deres processer, såsom prognoser for efterspørgsel og lagerbeholdning, optimering af arealanvendelse og layout, forbedring af pluk- og pakkeeffektivitet samt reduktion af fejl og spild. Samtidig kan robotter udføre repetitive opgaver med større præcision og hastighed end menneskelige arbejdere og kan operere i rum, der er for små til mennesker. Virksomheder kan udnytte disse teknologier til at øge profiten, forbedre sikkerheden og sikkerheden samt øge kundetilfredsheden og loyaliteten.

Udfordringer for lagerindustrien

E-handlen udvikler sig hurtigt og er på vej til at blive en 4.117,00 milliarder dollars stor forretning i 2024. Kunderne søger på nettet efter en række forskellige varer, herunder levnedsmidler. Traditionelt har online-forhandlere opbevaret deres varer i store lagerbygninger uden for større befolkingscentre. Den hurtige urbanisering har ført til, at mange kunder bor i dyre områder, og kunderne forventer stadig hurtigere leverancer, ofte på samme dag.

Mange detailhandlere har løst dette problem ved at etablere “micro-fulfillment center” nær større befolkingscentre. Da ejendomme i disse områder er dyre, er det mere vigtigt end nogensinde, at hvert enkelt kvadratmeter lagerareal udnyttes effektivt. Samtidig kæmper lagerindustrien med arbejdskraftmangel, hvilket gør det sværere at levere varer på tid.

Anvendelser af AI/ML og robotteknologi

Automatisering, AI og ML kan hjælpe detailhandlere med at løse disse udfordringer. Fremgangen i computerseende har udvidet mulighederne for robotteknologi i lagerområdet. For eksempel anvendes autonome mobile robotter (AMR) til plukning (valg af varer, der er bestilt af en specifik kunde), pakning (forberedelse af varer til afsendelse) og palletisering (anbringelse af varer på en pallet til transport og opbevaring). Automatisering af disse opgaver øger hastighed, effektivitet, præcision og tilpasningsevne. Robotter kan også anvende vertikale og trangelige rum, der er svære for mennesker at nå. Lagerarealer kan yderligere optimeres ved at introducere innovative, højtdensitetsopbevaringsløsninger som kuber, rør og automatiserede opbevaringssystemer.

AI- og ML-drevne optimeringsalgoritmer analyserer store mængder af virkelige data for at generere prognoser og løsninger, der opdateres, når der kommer mere information. Ruteoptimering hjælper virksomheder med at sikre, at varer afsendes ad de korteste og mest effektive ruter. Prognoser for efterspørgsel og prædictivt modellering anvender tidligere bestillingsdata til at identificere mønstre og hjælpe detailhandlere med at estime, hvilke varer der sandsynligvis vil blive bestilt af kunder, hvilket sikrer, at lagerareal udnyttes effektivt og minimiserer den tid, varer tilbringer på hylderne. Disse modeller muliggør også mere effektiv lageropbevaring, da varer, der oftest bestilles, kan opbevares tættere på plukstationer.

ML, når det kombineres med sensorer på udstyr, kan også aktivere prædictivt vedligehold. Kontinuerlig overvågning af udstyrsdele giver lagermulighed for at opdage, når mekaniske dele som ruller eller transportbånd viser tegn på slid eller brud, så de kan erstattes, før fejl opstår, og minimere nedtid. Ved at implementere robotteknologi og AI/ML-baserede løsninger kan detailhandlere øge præcision og effektivitet, samtidig med at de sikrer, at deres begrænsede areal udnyttes til fulde.

Da AI og robotteknologi integreres i lagerstyring, er det vigtigt at overveje privatliv, etik og arbejdsmiljø. Det er vigtigt at overveje datatilbageholdenhed og sikre, at AI-modeller ikke lækker følsomme kundedata. Ligeledes er det vigtigt at overvåge AI-modeller for bias. Endelig er det essentiel at sikre, at robot- og automatiseringsløsninger overholder Occupational Safety and Health Administration (OSHA)-regler for at beskytte arbejdsmiljøet.

Nøgleperformanceindikatorer for lagerprocesser

Overvågning af nøgleperformanceindikatorer (KPI’er) giver virksomheder mulighed for at måle effektiviteten af deres lagerløsninger, hvilket muliggør kontinuerlig forbedring. Nogle nøgle-KPI’er for lagerstyring omfatter:

• Gennemløb – Dette repræsenterer antallet af varer, der er passeret gennem en pakkestation i en given tidsperiode, f.eks. antallet af ordrer, der er opfyldt pr. time.
• Levetid – Dette tal sporer, hvor hurtigt leverancer kan gennemføres.
• Kubikmeterudnyttelse – Dette mål for, hvor effektivt lageret udnytter sin opbevaringskapacitet, beregnes ofte ved at dividere volumenet af opbevarede varer med det samlede lagerareal.
• On-time in-full (OTIF) leverancer – Dette mål beregner procentdelen af ordrer, der er opfyldt på den ønskede dato.
• Lagerantal præcision pr. lokalitet – Dette sporer, i hvilken udstrækning varer, der er opbevaret i lageret, svarer til data. Høj lagerantalpræcision er nødvendig for, at lageranalyser kan være effektive.

At høste fordelene ved AI/ML i lagerstyring

AI, ML og robotteknologi er væsentlige komponenter i moderne lagerstyring og vil fortsætte med at ændre branchen. Ifølge en ny McKinsey-rapport planlægger virksomheder at øge deres udgifter til autonome lagerløsninger betydeligt over de næste fem år. Større detailhandlere som Target og Walmart investerer millioner af dollars i at transformere deres forsyningskæder og lageroperationer med AI- og ML-drevne logistik. Walmart har udviklet et AI-drevet ruteoptimeringsværktøj, der nu er tilgængeligt for andre detailhandlere under en software-as-a-service (SaaS)-model. Detailhandleren anvender også AI til at prognosticere efterspørgsel og sikre, at der er tilstrækkeligt lager på peak-shoppingsdage som Black Friday. Disse løsninger hjælper med at forbedre kundetilfredsheden, samtidig med at de øger profiten og reducerer driftsomkostningerne. De kan også hjælpe virksomheder med at tackle udfordringer som forstyrrelser i forsyningskæden og arbejdskraftmangel.

AI, ML og robotteknologi er mest nyttige i små lager og micro-fulfillment center, hvor de kan optimere det begrænsede lagerareal. I tillæg til teknologier som augmented reality og cloudløsninger hjælper de med at gøre hurtige og præcise leverancer til standarden. Ved at overvåge nøgleperformanceindikatorer og prioritere overholdelse og datatilbageholdenhed kan virksomheder sikre, at de høster de fulde fordelene ved AI, ML og robotteknologi.