Tekoäly, koneoppiminen ja robottiikka: Uudet teknologiset rintamamaat varastoinnissa

Varastojen hallinta on monimutkainen toiminto, joka vaatii useiden haasteiden ja riskien tasapainottamista. Asiakkaat odottavat yhä useammin nopeita ja tarkkoja toimituksia, mikä on johtanut monia yrityksiä siirtymään “mikrovarastoihin”, jotka sijaitsevat lähellä suuria kaupunkikeskuksia. Täyttääkseen tilaukset nopeasti ja hyödyntääkseen rajoitettua varastotilaa, organisaatiot kääntyvät yhä useammin tekoälyyn (AI), koneoppimiseen (ML) ja robottiikkaan varastotoimintojen optimoimiseksi. Käyttämällä AI:ta ja ML:ää varastopäälliköt voivat automatisoida ja parantaa toimintonsa osia, kuten kysynnän ennustamista ja varastotason määritystä, tilan käytön ja rakenteen optimointia, noutamisen ja pakkaamisen tehokkuuden parantamista ja 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 lisätäkseen voittoa, parantaa turvallisuutta ja tietosuojaa sekä lisätä asiakastyytyväisyyttä ja uskollisuutta.

Varastointialan haasteet

Verkkokauppa laajenee nopeasti ja kehittyy, muuttuen 4 117,00 miljardin dollarin liiketoiminnaksi vuonna 2024. Asiakkaat kääntyvät verkkoon erilaisiin tarpeisiin, mukaan lukien ruokaostokset. Perinteisesti verkkokauppiat ovat säilyttäneet varastojaan suurissa varastoissa ulkopuolella suuria asutuskeskuksia. Nopea urbanisaatio on johtanut siihen, että monet asiakkaat asuvat asutuskeskuksissa kalliilla alueilla, ja asiakkaat odottavat yhä useammin nopeita – usein saman päivän – toimituksia.

Monet jälleenmyyjät ovat ratkaisseet tämän ongelman ottamalla käyttöön “mikrovarastot” lähellä suuria asutuskeskuksia. Koska kiinteistöt näillä alueilla ovat kalliita, on tärkeää, että jokainen neliömetri varastotilaa käytetään tehokkaasti. Samalla varastointiala kamppailee työvoimapulasta, mikä tekee tilausten täyttämisen ajallaan vaikeammaksi.

Teckoälyn, koneoppimisen ja robottiikan sovellukset

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

Teckoäly- ja koneoppimismenetelmien optimointialgoritmit analysoivat suuria määriä todellista dataa, jotta ne voivat generoida ennusteita ja ratkaisuja, jotka päivittyvät, kun tietoa tulee saataville. Reitinhallinta auttaa yrityksiä varmistamaan, että tavarat toimitetaan lyhimmän ja tehokkaimman reitin kautta. Kysynnän ennustaminen ja prediktiviinen mallinnus käyttävät menneiden tilausten dataa tunnistamaan kuviot ja auttamaan jälleenmyyjiä arvioimaan, mitkä tuotteet asiakkaat todennäköisesti tilaavat, varmistamaan, että varastotila käytetään tehokkaasti, ja vähentämään aikaa, jonka tuotteet viettävät hyllyllä. Nämä mallit mahdollistavat myös tehokkaamman varastointia, koska useammin tilatut tuotteet voidaan säilyttää lähellä noutopaikkoja.

Koneoppiminen, kun se yhdistetään laitteiden antureihin, voi myös mahdollistaa prediktiviisen huollon. Laitteiden osien jatkuva seuranta mahdollistaa varastojen havaitsemisen, kun mekaaniset osat, kuten rullat tai kuljetinvyöt, näyttävät merkkejä kulumisesta tai murtumisesta, jolloin ne voidaan korvata ennen kuin ne pettävät ja vähentää käyttökatkoja. Ottamalla käyttöön robottiikan ja tekoäly- ja koneoppimismenetelmiä jälleenmyyjät voivat lisätä tarkkuutta ja tehokkuutta, varmistaa, että rajoitettu tila käytetään täysimääräisesti.

Kun tekoäly ja robottiikka integroidaan varastointiin, on tärkeää ottaa huomioon yksityisyys, eettisyys ja työpaikan turvallisuus. On tärkeää varmistaa, että tekoälymallit eivät paljasta arkaluontoista asiakasdataa. Yhtä tärkeää on seurata tekoälymalleja niiden mahdollisesta harhaisuudesta. Lopulta on olennaista varmistaa, että robotti- ja automaatiolaitteet noudattavat Occupational Safety and Health Administration (OSHA) -määräyksiä työpaikan ympäristön turvallisuuden varmistamiseksi.

Varastoprosessien avainkäyttöindikaattorit

Avainkäyttöindikaattoreiden seuranta mahdollistaa yritysten mittaamisen varastoratkaisujen tehokkuutta, mikä mahdollistaa jatkuvaan parantamiseen. Muutamia avainkäyttöindikaattoreita varastoinnissa ovat:

• Läpimeno – Tämä edustaa tuotteiden määrää, jotka onnistuneesti siirrettiin pakkausasemalle tietyn ajanjakson aikana, esimerkiksi tilauksia täytettiin tunnissa.
• Toimitusaika – Tämä seuraa, miten nopeasti toimitukset voidaan tehdä.
• Kuutio-tilan käyttö – Tämä mittari kertoo, miten tehokkaasti varastot käyttävät varastotilaa, ja se lasketaan usein jakamalla varastoitujen materiaalien tilavuus varaston kokonaiskapasiteetilla.
• Toimitukset ajoissa ja täysin – Tämä mittari laskee tilausten prosenttia, jotka täytettiin täysimääräisesti toivottuna päivämääränä.
• Varastosaldojen tarkkuus sijainnin mukaan – Tämä seuraa sitä, kuinka hyvin varastoitujen tavaroiden määrä vastaa dataa. Korkea varastotarkkuus on välttämätöntä varastotilastojen tehokkuuden vuoksi.

Hyödyntäminen tekoälyn ja koneoppimisen hyödyistä varastoinnissa

Teckoäly, koneoppiminen ja robottiikka ovat merkittäviä osia modernissa varastoinnissa ja tulevat jatkumaan muuttamaan alaa. 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-ratkaisuilla. Walmart on kehittänyt tekoälypohjaisen reitinhallintatyökalun, joka on nyt saatavilla muille jälleenmyyjille ohjelmistona palveluna (SaaS). Jälleenmyyjä käyttää myös tekoälyä kysynnän ennustamiseen ja riittävän varastotason varmistamiseen huippukaupallisten päivien, kuten Mustan perjantain, aikana. Nämä ratkaisut auttavat parantamaan asiakastyytyväisyyttä, lisäämään voittoa ja laskemaan liiketoiminnan kustannuksia. Ne voivat myös auttaa yrityksiä selviytymään haasteista, kuten toimintaketjun keskeytyksistä ja työvoimapulasta.

Teckoäly, koneoppiminen ja robottiikka ovat erityisen hyödyllisiä pienemmissä varastoissa ja mikrovarastoihin, joissa ne voivat optimoida rajoitettua varastotilaa. Lisäksi teknologioita, kuten lisättyä todellisuutta ja pilviratkaisuja, ne auttavat muuttamaan nopeat ja tarkat toimitukset standardiksi. Seuraamalla avainkäyttöindikaattoreita ja priorisoimalla vaatimustenmukaisuutta ja tietosuojaa organisaatiot voivat varmistaa, että ne hyödyntävät tekoälyn, koneoppimisen ja robottiikan hyödyt täysimääräisesti.