Tekoäly, ML ja robottiikka: Uudet teknologiset rintamalinjat varastoinnissa

Varastojen hallinta on monimutkainen toiminto, joka vaatii useiden haasteiden ja riskien tasapainottamista. Asiakkaat odottavat yhä useammin nopeita ja tarkkoja toimituksia, mikä on johtanut monien yritysten siirtymiseen “mikrovarastoihin” lähelle suuria kaupunkikeskuksia. Tilausten nopean toimittamiseksi ja rajoitetun varastotilan hyödyntämiseksi organisaatiot käyttävät yhä enemmän tekoälyä (AI), koneoppimista (ML) ja robottiikkaa varastotoimintojen optimoimiseksi. Tekoälyn ja koneoppimisen avulla varastopäälliköt voivat automatisoida ja parantaa toimintojaan, kuten kysynnän ennustamista ja varastotason määritystä, tilan käytön ja rakenteen optimointia, noutamisen ja pakkaamisen tehokkuuden parantamista sekä virheiden ja hävikin vähentämistä. Samalla robottiikka voi suorittaa toistuvia tehtäviä tarkemmin ja nopeammin kuin ihmiset ja toimia tiloissa, jotka ovat liian ahtaat ihmisille. Organisaatiot voivat hyödyntää näitä teknologioita voittojen lisäämiseksi, turvallisuuden ja suojaamisen parantamiseksi sekä asiakastyytyväisyyden ja uskollisuuden lisäämiseksi.

Haasteet, joita varastotoimiala kohtaa

Verkkokauppa laajenee nopeasti ja kehittyy, muuttuen 4 117,00 miljardin dollarin liiketoiminnaksi vuonna 2024. Asiakkaat kääntyvät yhä useammin verkkoon erilaisiin tarpeisiin, mukaan lukien elintarvikkeet. Perinteisesti verkkokauppiat ovat säilyttäneet varastojaan suurissa varastoissa suurten asutuskeskusten ulkopuolella. Nopea kaupungistuminen on johtanut siihen, että monet asiakkaat asuvat väestökeskuksissa kalliissa alueilla, ja asiakkaat odottavat yhä useammin nopeita – usein saman päivän aikana – toimituksia.

Monet jälleenmyyjät ovat ratkaisseet tämän ongelman ottamalla käyttöön “mikrovarastot” lähellä suuria asutuskeskuksia. Koska kiinteistöjen hinta näillä alueilla on kallis, on tärkeää, että jokainen neliömetri varastotilaa hyödynnetään hyvin. Samalla varastotoimiala kamppailee työvoimapulasta, mikä tekee tilausten toimittamisen ajallaan vaikeammaksi.

AI:n ja robottiikan sovellukset

Automaatio, tekoäly ja koneoppiminen voivat auttaa jälleenmyyjiä ratkaisemaan nämä haasteet. Tietokoneiden näkemisen edistäminen on laajentanut robottiikan mahdollisuuksia varastotilassa. Esimerkiksi autonominen mobiilirobotti (AMR) -järjestelmät ovat yhä useammin käytössä noutamiseen (valitsemiseen asiakkaan tilaamia tuotteita), pakkaamiseen (tuotteiden valmisteluun toimitusta varten) ja palettien kokoamiseen (tuotteiden asettamiseen palettiin kuljetusta ja varastointia varten). Näiden tehtävien automatisointi lisää nopeutta, tehokkuutta, tarkkuutta ja sopeutumiskykyä. Robottiikka voi myös hyödyntää pysty- ja ahtaita tiloja, jotka ovat vaikeita ihmisille. Varastotilaa voidaan edelleen optimoida esittelemällä innovatiivisia, korkeatiheysvarastoratkaisuja, kuten kuutioita, putkia ja automaattisia varastojärjestelmiä.

Tekoäly- ja koneoppimismenetelmien avulla voidaan analysoida suuria määriä todellista dataa, jotta voidaan generoida ennusteita ja ratkaisuja, jotka päivittyvät, kun uusia tietoja tulee saataville. Reitinhallinta auttaa yrityksiä varmistamaan, että tuotteet toimitetaan lyhyimmän ja tehokkaimman reitin kautta. Kysynnän ennustaminen ja ennustemallit käyttävät menneiden tilaustietojen perusteella löytämään kuvioita ja auttavat jälleenmyyjiä arvioimaan, mitkä tuotteet asiakkaat todennäköisesti tilaavat, varmistamalla, että varastotila käytetään tehokkaasti ja vähentämällä aikaa, jonka tuotteet viettävät hyllyllä. Nämä mallit mahdollistavat myös tehokkaamman varastoinnin, koska useammin tilatut tuotteet voidaan säilyttää lähempänä noutopaikkoja.

Koneoppiminen, joka on yhdistetty laitteiden antureihin, voi myös mahdollistaa ennakoivan huollon. Laitteiden osien jatkuva seuranta mahdollistaa varastojen havaita, kun mekaaniset osat, kuten rullat tai kuljetinvyöt, näyttävät kuluvan tai rikkoutuvan, jotta ne voidaan korvata ennen virheiden syntymistä ja vähentää keskeytyksiä. Ottamalla käyttöön robottiikkaa ja tekoäly- ja koneoppimismenetelmiä jälleenmyyjät voivat lisätä tarkkuutta ja tehokkuutta, varmistamalla, että rajoitettu tila hyödynnetään täysimääräisesti.

Kun tekoäly ja robottiikka integroidaan varastointiin, on tärkeää ottaa huomioon yksityisyys, eettisyys ja työpaikan turvallisuus. On tärkeää huolehtia tietojen luottamuksellisuudesta ja varmistaa, että tekoälymallit eivät paljasta arkaluontoisia asiakastietoja. Yhtä tärkeää on seurata tekoälymalleja puolueettomuuden varmistamiseksi. Lopulta on olennaista taata, että robotti- ja automaatioteknologiat noudattavat Occupational Safety and Health Administration (OSHA) -määräyksiä työpaikan ympäristön turvallisuuden varmistamiseksi.

Avainsuoritusindikaattorit varastoprosesseille

Avainsuoritusindikaattoreiden (KPI) seuranta mahdollistaa yritysten mitata varastoratkaisujensa tehokkuutta, mahdollistaen jatkuvaan parantamiseen. Joitakin tärkeitä KPI:itä varastoinnille ovat:

• Läpimeno – Tämä edustaa tuotteiden määrää, jotka on siirretty pakkausasemalla tietyn ajanjakson aikana, esimerkiksi tilauksien määrää tunnissa.
• Toimitusaika – Tämä seuraa, kuinka nopeasti toimitukset voidaan tehdä.
• Varastokäyttö – Tämä mittaa, kuinka tehokkaasti varastot käyttävät varastotilaa, ja se lasketaan usein jakamalla varastoitujen materiaalien tilavuus varaston kokonaiskapasiteetilla.
• Toimitukset aikataulussa ja täysimääräisesti – Tämä mittaa, kuinka suuri osa tilauksista toimitetaan täysimääräisesti toivottuna ajankohtana.
• Varastosaldojen tarkkuus sijainnin mukaan – Tämä seuraa sitä, kuinka hyvin varastossa olevat tuotteet vastaavat tietoja. Korkea varastotarkkuus on välttämätöntä varastotietojen tehokkaalle analytiikalle.

Hyödyntämällä tekoälyä ja koneoppimista varastoinnissa

Tekoäly, koneoppiminen ja robottiikka ovat merkittäviä osia modernissa varastoinnissa ja muuttavat jatkuvasti toimialaa. Viimeaikaisen McKinsey-raportin mukaan yritykset aikovat lisätä merkittävästi autonomisten varastoratkaisujen käyttöönottoa seuraavien viiden vuoden aikana. Suuret jälleenmyyjät, kuten Target ja Walmart, panostavat miljoonia dollareita toimintoketjujensa ja varastojensa muuttamiseen tekoäly- ja koneoppimismenetelmiin perustuvilla logistiikka- ja varastoratkaisuilla. Walmart on kehittänyt tekoälypohjaisen reitinhallintatyökalun, joka on nyt saatavilla muille jälleenmyyjille ohjelmistona palveluna (SaaS). Jälleenmyyjä käyttää myös tekoälyä kysynnän ennustamiseen ja varmistamaan, että varastossa on riittävästi tuotteita huippukaupallisten päivien aikana, kuten Mustan perjantain aikana. Nämä ratkaisut parantavat asiakastyytyväisyyttä, lisäävät voittoja ja vähentävät liiketoiminnan kustannuksia. Ne voivat myös auttaa yrityksiä ratkaisemaan haasteita, kuten toimintahäiriöitä ja työvoimapulaa.

Tekoäly, koneoppiminen ja robottiikka ovat erityisen hyödyllisiä pienemmissä varastoissa ja mikrovarastoissa, joissa ne voivat optimoida rajoitetun varastotilan. Lisäksi teknologioita, kuten lisättyä todellisuutta ja pilviratkaisuja, ne auttavat nopeiden ja tarkkojen toimitusten muuttamisessa standardiksi. Seuraamalla avainsuoritusindikaattoreita ja priorisoimalla vaatimustenmukaisuuden ja tietosuojan, organisaatiot voivat varmistaa, että ne hyödyntävät tekoälyä, koneoppimista ja robottiikkaa täysimääräisesti.