AI, ML, dan Robotika: Frontir Teknologi Baru di Gudang

Manajemen gudang adalah operasi yang rumit yang memerlukan keseimbangan antara banyak tantangan dan risiko. Pelanggan semakin mengharapkan pengiriman yang cepat dan akurat, sehingga banyak perusahaan beralih ke “pusat pengisian mikro” yang terletak dekat dengan pusat kota besar. Untuk memenuhi pesanan dengan cepat sambil membuat penggunaan ruang gudang yang terbatas, organisasi semakin banyak menggunakan kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), dan robotika untuk mengoptimalkan operasi gudang. Dengan menggunakan AI dan ML, manajer gudang dapat mengotomatisasi dan meningkatkan komponen operasi mereka, seperti memprediksi permintaan dan tingkat persediaan, mengoptimalkan penggunaan ruang dan tata letak, meningkatkan efisiensi pengambilan dan pengemasan, serta mengurangi kesalahan dan limbah. Sementara itu, robotika dapat melakukan tugas berulang dengan akurasi dan kecepatan yang lebih tinggi daripada pekerja manusia dan beroperasi di ruang yang terlalu sempit untuk manusia. Organisasi dapat memanfaatkan teknologi ini untuk meningkatkan keuntungan, meningkatkan keselamatan dan keamanan, serta meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.

Tantangan yang dihadapi oleh industri gudang

Perdagangan online berkembang pesat dan berubah, menjadi bisnis senilai $4,117.00 miliar pada 2024. Pelanggan beralih online untuk berbagai kebutuhan, termasuk belanja online. Secara tradisional, penjual online menyimpan persediaan mereka di gudang besar di luar pusat kota. Urbanisasi yang cepat telah menyebabkan banyak pelanggan tinggal di pusat kota yang mahal, dan pelanggan semakin mengharapkan pengiriman yang cepat, seringkali pada hari yang sama.

Banyak penjual telah mengatasi masalah ini dengan menerapkan “pusat pengisian mikro” dekat dengan pusat kota. Karena real estate di lokasi ini mahal, sangat penting bahwa setiap kaki persegi ruang gudang digunakan dengan baik. Sementara itu, industri gudang menghadapi kekurangan tenaga kerja, membuat pengiriman pesanan menjadi lebih sulit.

Aplikasi AI/ML dan robotika

Otomatisasi, AI, dan ML dapat membantu penjual mengatasi tantangan ini. Kemajuan penglihatan komputer telah memperluas kemungkinan untuk robotika di ruang gudang. Misalnya, sistem robot mobil otonom (AMR) semakin banyak digunakan untuk pengambilan (memilih barang yang dipesan pelanggan), pengemasan (menyiapkan barang untuk pengiriman), dan palletisasi (meletakkan barang di palet untuk transportasi dan penyimpanan). Mengotomatisasi tugas ini meningkatkan kecepatan, efisiensi, akurasi, dan fleksibilitas. Robotika juga dapat menggunakan ruang vertikal dan sempit yang sulit diakses oleh manusia. Ruang gudang dapat dioptimalkan lebih lanjut dengan memperkenalkan solusi penyimpanan inovatif, seperti kubus, tabung, dan sistem penyimpanan dan pengambilan otomatis.

Algoritma optimasi yang ditenagai AI dan ML menganalisis jumlah data dunia nyata yang besar untuk menghasilkan prediksi dan solusi, memperbarui saat lebih banyak informasi tersedia. Optimasi rute membantu perusahaan memastikan bahwa barang dikirim melalui rute terpendek dan paling efisien. Peramalan permintaan dan model prediktif menggunakan data pesanan masa lalu untuk mengidentifikasi pola dan membantu penjual memperkirakan produk mana yang kemungkinan akan dipesan oleh pelanggan, memastikan bahwa ruang gudang digunakan dengan efisien dan meminimalkan waktu produk di rak. Model ini juga memungkinkan penyimpanan gudang yang lebih efisien, karena produk yang paling sering dipesan dapat disimpan lebih dekat ke stasiun pengambilan.

ML, ketika dipasangkan dengan sensor pada peralatan, juga dapat memungkinkan perawatan prediktif. Pemantauan terus-menerus bagian peralatan memungkinkan gudang untuk mendeteksi saat bagian mekanis seperti rol atau sabuk konveyor menunjukkan tanda-tanda keausan atau kerusakan, memungkinkan mereka untuk diganti sebelum kegagalan terjadi dan meminimalkan downtime. Dengan menerapkan robotika dan solusi berbasis AI/ML, penjual dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi sambil memastikan ruang terbatas mereka digunakan dengan kapasitas penuh.

Saat AI dan robotika diintegrasikan ke dalam gudang, sangat penting untuk mempertimbangkan privasi, etika, dan keselamatan kerja. Sangat penting untuk mempertimbangkan kerahasiaan data dan memastikan bahwa model AI tidak bocorkan data pelanggan yang sensitif. Sama pentingnya adalah memantau model AI untuk bias. Terakhir, sangat penting untuk memastikan bahwa solusi robotika dan otomatisasi mematuhi peraturan Occupational Safety and Health Administration (OSHA) untuk melindungi lingkungan kerja.

Indikator kinerja utama untuk proses gudang

Memantau indikator kinerja utama (KPI) memungkinkan perusahaan untuk mengukur efektivitas solusi gudang mereka, memungkinkan perbaikan terus-menerus. Beberapa KPI utama untuk gudang termasuk:

• Throughput – Ini mewakili jumlah produk yang berhasil melewati stasiun pengemasan dalam waktu tertentu, misalnya, jumlah pesanan yang dipenuhi per jam.
• Waktu memimpin – Angka ini melacak seberapa cepat pengiriman dapat dilakukan.
• Penggunaan kubik – Ini adalah ukuran seberapa efektif gudang menggunakan kapasitas penyimpanan mereka, seringkali dihitung dengan membagi volume material yang disimpan dengan kapasitas gudang total.
• Pengiriman on-time in-full (OTIF) – Metrik ini menghitung persentase pesanan yang diselesaikan secara penuh pada tanggal yang diinginkan.
• Akurasi penghitungan persediaan oleh lokasi – Ini melacak seberapa besar barang yang disimpan di gudang sesuai dengan data. Akurasi persediaan yang tinggi diperlukan untuk analitik gudang yang efektif.

Memanen keuntungan dari AI/ML di gudang

AI, ML, dan robotika adalah komponen signifikan dari gudang modern dan akan terus mengubah industri. Menurut laporan McKinsey baru-baru ini, perusahaan berencana untuk meningkatkan pengeluaran mereka untuk solusi gudang otonom dalam lima tahun ke depan. Pengecer besar seperti Target dan Walmart menginvestasikan jutaan dolar untuk mengubah rantai pasokan dan operasi penyimpanan mereka dengan logistik yang ditenagai AI dan ML. Walmart telah mengembangkan alat optimasi rute AI yang sekarang tersedia untuk pengecer lain melalui model perangkat lunak sebagai layanan (SaaS). Pengecer ini juga menggunakan AI untuk memperkirakan permintaan dan memastikan persediaan yang memadai pada hari belanja puncak seperti Black Friday. Solusi ini membantu meningkatkan kepuasan pelanggan sambil meningkatkan keuntungan dan mengurangi biaya operasional bisnis. Mereka juga dapat membantu perusahaan mengatasi tantangan, termasuk gangguan rantai pasokan dan kekurangan tenaga kerja.

AI, ML, dan robotika paling berguna di gudang kecil dan pusat pengisian mikro, di mana mereka dapat mengoptimalkan ruang penyimpanan yang terbatas. Selain teknologi seperti realitas tambahan dan solusi awan, mereka membantu membuat pengiriman yang cepat dan akurat menjadi standar. Dengan memantau indikator kinerja utama dan memprioritaskan kepatuhan dan privasi data, organisasi dapat memastikan bahwa mereka memanen keuntungan penuh dari AI, ML, dan robotika.