AI, ML en robotics: nieuwe technologische frontiers in warehousebeheer

Warehousebeheer is een complexe operatie die veel uitdagingen en risico’s met zich meebrengt. Klanten verwachten steeds vaker snelle en nauwkeurige leveringen, waardoor veel bedrijven overstappen op “micro-fulfillmentcentra” die dicht bij grote stedelijke centra liggen. Om bestellingen snel te kunnen leveren en het meeste uit de beperkte magazijnruimte te halen, gebruiken organisaties steeds vaker kunstmatige intelligentie (AI), machine learning (ML) en robotics om magazijnprocessen te optimaliseren. Door AI en ML te gebruiken, kunnen magazijnmanagers componenten van hun processen automatiseren en verbeteren, zoals het voorspellen van vraag en voorraadniveaus, het optimaliseren van ruimtegebruik en lay-out, het verbeteren van de efficiëntie van picking en verpakking, en het reduceren van fouten en verspilling. Ondertussen kunnen robots repetitieve taken met grotere nauwkeurigheid en snelheid uitvoeren dan menselijke werknemers en kunnen ze in ruimtes opereren die te klein zijn voor mensen. Organisaties kunnen deze technologieën gebruiken om winst te verhogen, veiligheid en beveiliging te verbeteren, en klanttevredenheid en loyaliteit te verhogen.

Uitdagingen waarmee de magazijnindustrie wordt geconfronteerd

De online handel groeit snel en evolueert, en wordt een markt van $4,117.00 miljard in 2024. Klanten kopen online voor verschillende behoeften, waaronder boodschappen. Traditioneel hebben online retailers hun voorraden opgeslagen in grote magazijnen buiten de grote bevolkingscentra. De snelle urbanisatie heeft ertoe geleid dat veel klanten in dure gebieden wonen, en klanten verwachten steeds vaker snelle – vaak zelfs op dezelfde dag – leveringen.

Veel retailers hebben dit probleem aangepakt door “micro-fulfillmentcentra” te implementeren in de buurt van grote bevolkingscentra. Omdat onroerend goed in deze locaties duur is, is het nu meer dan ooit belangrijk dat elke vierkante meter magazijnruimte optimaal wordt gebruikt. Ondertussen heeft de magazijnindustrie te maken met een tekort aan arbeidskrachten, waardoor het moeilijker wordt om bestellingen op tijd te leveren.

Toepassingen van AI/ML en robotics

Automatisering, AI en ML kunnen retailers helpen omgaan met deze uitdagingen. De vooruitgang in computervisie heeft de mogelijkheden voor robotics in de magazijnruimte uitgebreid. Bijvoorbeeld, autonome mobiele robot (AMR)-systemen worden steeds vaker gebruikt voor picking (het selecteren van de artikelen die een specifieke klant heeft besteld), verpakking (het voorbereiden van die artikelen voor verzending) en palletisatie (het plaatsen van goederen op een pallet voor transport en opslag). Het automatiseren van deze taken verhoogt de snelheid, efficiëntie, nauwkeurigheid en aanpasbaarheid. Robots kunnen ook verticale en krappe ruimtes gebruiken die moeilijk toegankelijk zijn voor mensen. Magazijnruimte kan verder worden geoptimaliseerd door innovatieve, hoogdichtheidopslagoplossingen te introduceren, zoals kubussen, buizen en geautomatiseerde opslag- en ophaalsystemen.

AI- en ML-gebaseerde optimalisatiealgoritmen analyseren grote hoeveelheden real-world data om voorspellingen en oplossingen te genereren, die worden bijgewerkt als meer informatie beschikbaar komt. Route-optimalisatie helpt bedrijven ervoor te zorgen dat goederen via de kortste en meest efficiënte routes worden verzonden. Vraagvoorspelling en predictief modeleren gebruiken historische besteldata om patronen te identificeren en retailers te helpen inschatten welke producten waarschijnlijk door klanten zullen worden besteld, waardoor magazijnruimte efficiënt wordt gebruikt en de tijd die producten op de planken doorbrengen, wordt geminimaliseerd. Deze modellen maken ook efficiëntere magazijnopslag mogelijk, aangezien de meest bestelde artikelen dichter bij de pickstations kunnen worden opgeslagen.

ML, in combinatie met sensoren op apparatuur, kan ook predictief onderhoud mogelijk maken. Continue monitoring van apparatuuronderdelen stelt magazijnen in staat om te detecteren wanneer mechanische onderdelen zoals rollers of transportbanden tekenen van slijtage of breuk vertonen, waardoor ze kunnen worden vervangen voordat storingen optreden en downtime wordt geminimaliseerd. Door robotics en AI/ML-gebaseerde oplossingen te implementeren, kunnen retailers nauwkeurigheid en efficiëntie verhogen, terwijl ze ervoor zorgen dat hun beperkte ruimte optimaal wordt gebruikt.

Als AI en robotics in de magazijnindustrie worden geïntegreerd, is het essentieel om privacy, ethiek en werkpleuveiligheid te overwegen. Het is cruciaal om gegevensvertrouwelijkheid te waarborgen en ervoor te zorgen dat AI-modellen geen gevoelige klantgegevens lekken. Even belangrijk is het monitoren van AI-modellen op vooroordelen. Ten slotte is het essentieel om te garanderen dat robot- en automatiseringsoplossingen voldoen aan de regelgeving van de Occupational Safety and Health Administration (OSHA) om de werkplekomgeving te beschermen.

Sleutelindicatoren voor magazijnprocessen

Het monitoren van sleutelindicatoren (KPI’s) stelt ondernemingen in staat om de effectiviteit van hun magazijnoplossingen te meten, waardoor continue verbetering mogelijk wordt. Een aantal belangrijke KPI’s voor magazijnen omvatten:

• Doorvoer – Dit vertegenwoordigt het aantal producten dat met succes door een verpakkingsstation is verwerkt during een bepaalde tijd, bijvoorbeeld het aantal bestellingen per uur.
• Levertijd – Deze indicator volgt hoe snel zendingen kunnen worden gedaan.
• Kubieke metergebruik – Deze maatstaf voor hoe efficiënt magazijnen hun opslagcapaciteit gebruiken, wordt vaak berekend door het volume van de opgeslagen materialen te delen door de totale magazijn capaciteit.
• Op tijd en volledig (OTIF) zendingen – Deze indicator berekent het percentage van de bestellingen die op de gewenste datum volledig zijn voltooid.
• Accurate voorraadtelling per locatie – Deze indicator volgt de mate waarin de goederen die in het magazijn zijn opgeslagen, overeenkomen met de gegevens. Hoge voorraadnauwkeurigheid is noodzakelijk voor effectieve magazijnanalyse.

De voordelen van AI/ML in magazijnen plukken

AI, ML en robotics zijn belangrijke componenten van het moderne magazijnbeheer en zullen de industrie blijven veranderen. Volgens een recent McKinsey-rapport zijn bedrijven van plan om hun uitgaven aan autonome magazijnoplossingen de komende vijf jaar aanzienlijk te verhogen. Grote retailers als Target en Walmart investeren miljoenen dollars in de transformatie van hun supply chain en opslagprocessen met AI- en ML-gebaseerde logistiek. Walmart heeft een AI-gebaseerde route-optimalisatietool ontwikkeld, die nu beschikbaar is voor andere retailers onder een software-as-a-service (SaaS)-model. De retailer gebruikt ook AI om vraag te voorspellen en ervoor te zorgen dat er voldoende voorraad is op piekdagen zoals Black Friday. Deze oplossingen helpen om klanttevredenheid te verhogen, terwijl ze winst verhogen en bedrijfskosten verlagen. Ze kunnen ook helpen om uitdagingen aan te pakken, zoals verstoringen in de supply chain en arbeidstekorten.

AI, ML en robotics zijn het meest nuttig in kleinere magazijnen en micro-fulfillmentcentra, waar ze de beperkte opslagruimte kunnen optimaliseren. In combinatie met technologieën zoals augmented reality en cloudoplossingen, helpen ze om snelle en nauwkeurige leveringen de norm te maken. Door sleutelindicatoren te monitoren en compliance en gegevensbescherming te prioriteren, kunnen organisaties ervoor zorgen dat ze de volle voordelen van AI, ML en robotics plukken.