AI, ML og robotikk: nye teknologiske grenser i lagerhåndtering

Lagerhåndtering er en intrikat operasjon som krever balansering av mange utfordringer og risikoer. Kunder forventer stadig raskere og mer nøyaktige leveranser, noe som har ført til at mange selskaper har gått over til “mikro-oppfyllingscentre” nær storbyer. For å oppfylle bestillinger raskt og maksimere begrenset lagerplass, vender organisasjonene seg stadig mer til kunstig intelligens (AI), maskinlæring (ML) og robotikk for å optimalisere lageroperasjoner. Ved å bruke AI og ML kan lagerledere automatisere og forbedre komponenter av sine operasjoner, som å forutsi etterspørsel og lagerbeholdning, optimalisere romutnyttelse og layout, forbedre plukking og pakkingseffektivitet, og redusere feil og avfall. Samtidig kan robotikk utføre repetitive oppgaver med større nøyaktighet og hastighet enn menneskelige arbeidere og operere i rom som er for små for mennesker. Organisasjoner kan utnytte disse teknologiene for å øke fortjeneste, forbedre sikkerhet og sikkerhet, og øke kundetilfredshet og lojalitet.

Utfordringer i lagerindustrien

Netthandel utvider seg raskt og utvikler seg, blir en 4 117,00 milliarder dollar-bedrift i 2024. Kunder søker etter en rekke behov online, inkludert dagligvarer. Tradisjonelt har nettbutikker lagret sine varer i store lager utenfor storbyer. Rask urbanisering har ført til at mange kunder bor i dyre områder, og kunder forventer stadig raskere leveranser, ofte samme dag.

Mange detaljister har løst dette problemet ved å implementere “mikro-oppfyllingscentre” nær storbyer. Fordi eiendom i disse områdene er dyrt, er det viktigere enn noen gang at hver kvadratmeter lagerplass er godt utnyttet. Samtidig sliter lagerindustrien med arbeidskraftmangel, noe som gjør det vanskeligere å oppfylle bestillinger i tide.

Anvendelser av AI/ML og robotikk

Automatisering, AI og ML kan hjelpe detaljister å håndtere disse utfordringene. Fremveksten av datavisjon har utvidet mulighetene for robotikk i lagerrommet. For eksempel autonome mobile robot (AMR)-systemer brukes stadig mer til plukking (valg av varer som en bestemt kunde har bestilt), pakking (forberedelse av varene for frakt) og pallisering (plassering av varer på en pall for transport og lagring). Automatisering av disse oppgavene øker hastighet, effektivitet, nøyaktighet og tilpasningsevne. Robotikk kan også utnytte vertikale og trangere rom som er vanskelige for mennesker å nå. Lagerplassen kan videre optimaliseres ved å innføre innovative, høytdensitetslagringsløsninger som kuber, rør og automatiserte lagrings- og hentingsystemer.

AI- og ML-drevne optimaliseringsalgoritmer analyserer store mengder virkelige data for å generere forutsigelser og løsninger, og oppdaterer når mer informasjon blir tilgjengelig. Ruteoptimalisering hjelper selskaper å sikre at varer sendes langs de korteste og mest effektive ruter. Etterspørselsprognose og prediktiv modellering bruker tidligere bestillingsdata til å identifisere mønster og hjelpe detaljister å estimere hvilke produkter som sannsynligvis vil bli bestilt av kunder, og sikre at lagerplassen brukes effektivt og minimere tiden varer tilbringer på hyllene. Disse modellene gjør det også mulig å lagre varer mer effektivt, siden de mest bestilte varene kan lagres nærmere plukkestasjonene.

ML, når det kombineres med sensorer på utstyr, kan også aktivere prediktivt vedlikehold. Kontinuerlig overvåking av utstyrsdelene gjør det mulig for lager å oppdage når mekaniske deler som ruller eller transportbånd viser tegn på slitasje eller feil, og å erstatte dem før feil skjer og minimere nedtid. Ved å implementere robotikk og AI/ML-baserte løsninger kan detaljister øke nøyaktighet og effektivitet, samtidig som de sikrer at deres begrensede plass brukes til fulle.

Når AI og robotikk integreres i lagerhåndtering, er det viktig å vurdere personvern, etikk og arbeidsplassen. Det er viktig å sikre datavern og å hindre at AI-modeller lekker følsomme kundedata. Like viktig er å overvåke AI-modeller for fordommer. Til slutt er det essensielt å garantere at robotiske og automatiserte løsninger overholder Occupational Safety and Health Administration (OSHA)-regler for å sikre en trygg arbeidsplass.

Nøkkelindikatorer for lagerprosesser

Overvåking av nøkkelindikatorer (KPI-er) gjør det mulig for bedrifter å måle effektiviteten av sine lagerløsninger, og å aktivere kontinuerlig forbedring. Noen nøkkel-KPI-er for lager inkluderer:

• Gjennomstrømming – Dette representerer antallet produkter som er sendt gjennom en pakkestasjon i en bestemt tid, for eksempel antall bestillinger oppfylt per time.
• Levertid – Dette sporet hvor raskt leveranser kan gjøres.
• Kubisk utnyttelse – Dette måler hvor effektivt lager brukes, og beregnes ofte ved å dividere volumet av lagrede varer med det totale lagerkapasiteten.
• On-time in-full (OTIF)-leveranser – Dette måler prosenten av bestillinger som er fullført i fullt omfang innen ønsket dato.
• LagerTellingsnøyaktighet etter plassering – Dette sporer hvor godt varene som er lagret i lageret samsvarer med dataene. Høy lagerTellingsnøyaktighet er nødvendig for at lageranalyser skal være effektive.

Å høste fordelen av AI/ML i lagerhåndtering

AI, ML og robotikk er betydelige komponenter i moderne lagerhåndtering og vil fortsette å endre industrien. Ifølge en nylig McKinsey-rapport planlegger selskaper å øke utgiftene til autonome lagerløsninger betydelig de neste fem årene. Store detaljister som Target og Walmart investerer millioner av dollar i å transformere sine forsyningskjeder og lageroperasjoner med AI- og ML-drevne logistikk. Walmart har utviklet en AI-drevet ruteoptimaliseringsverktøy, som nå er tilgjengelig for andre detaljister under en software-as-a-service (SaaS)-modell. Detaljisten bruker også AI til å forutsi etterspørsel og sikre tilstrekkelig lagerbeholdning på topp shoppingsdager som Black Friday. Disse løsningene hjelper å forbedre kundetilfredshet, samtidig som de øker fortjeneste og reduserer driftskostnader. De kan også hjelpe bedrifter å håndtere utfordringer, inkludert forstyrrelser i forsyningskjeden og arbeidskraftmangel.

AI, ML og robotikk er mest nyttige i små lager og mikro-oppfyllingscentre, hvor de kan optimalisere begrenset lagerplass. I tillegg til teknologier som augmented reality og skytjenester hjelper de å gjøre rask og nøyaktig levering til standard. Ved å overvåke nøkkelindikatorer og prioritere samsvar og datavern, kan organisasjonene sikre at de høster fullt ut av AI, ML og robotikk.