Sztuczna inteligencja, maszyna learningowa i robotyka: nowe technologiczne granice w magazynowaniu

Zarządzanie magazynem jest skomplikowaną operacją, która wymaga balansowania wielu wyzwań i ryzyk. Klienci coraz częściej oczekują szybkich i dokładnych dostaw, co powoduje, że wiele firm przechodzi na “micro fulfillment centers” zlokalizowane w pobliżu dużych ośrodków miejskich. Aby spełnić zamówienia szybko, jednocześnie maksymalnie wykorzystując ograniczoną przestrzeń magazynową, organizacje coraz częściej wykorzystują sztuczną inteligencję (AI), maszynę learningową (ML) i robotykę, aby zoptymalizować operacje magazynowe. Wykorzystując AI i ML, menedżerowie magazynów mogą zautomatyzować i poprawić elementy swoich operacji, takie jak przewidywanie popytu i poziomów zapasów, optymalizacja wykorzystania przestrzeni i układu, poprawa efektywności pobierania i pakowania, oraz redukcja błędów i marnowania. Tymczasem robotyka może wykonywać powtarzalne zadania z większą dokładnością i szybkością niż pracownicy ludzie i działać w przestrzeniach zbyt ciasnych dla ludzi. Organizacje mogą wykorzystać te technologie, aby zwiększyć zyski, poprawić bezpieczeństwo i ochronę, oraz zwiększyć satysfakcję i lojalność klientów.

Wyzwania stojące przed branżą magazynową

Handel elektroniczny rozwija się szybko i ewoluuje, stając się branżą o wartości 4 117,00 miliarda dolarów w 2024 roku. Klienci coraz częściej kupują online różne produkty, w tym produkty spożywcze. Tradycyjnie, sprzedawcy online przechowywali swoje zapasy w dużych magazynach poza głównymi ośrodkami ludności. Szybka urbanizacja spowodowała, że wiele klientów mieszka w drogich obszarach, a klienci coraz częściej oczekują szybkich, często tego samego dnia, dostaw.

Wiele detalicznych firm rozwiązało ten problem, wdrażając “micro fulfillment centers” w pobliżu głównych ośrodków ludności. Ponieważ nieruchomości w tych lokalizacjach są drogie, jest to bardziej istotne niż kiedykolwiek, aby każdy metr kwadratowy przestrzeni magazynowej był dobrze wykorzystany. Tymczasem branża magazynowa boryka się z brakami pracowników, co utrudnia spełnianie zamówień w terminie.

Zastosowania AI/ML i robotyki

Automatyzacja, AI i ML mogą pomóc detalicznym firmom w radzeniu sobie z tymi wyzwaniami. Postęp w dziedzinie widzenia komputerowego rozszerzył możliwości robotyki w przestrzeni magazynowej. Na przykład, autonomiczne systemy robotów mobilnych (AMR) są coraz częściej wykorzystywane do pobierania (wyboru produktów, które klient zamówił), pakowania (przygotowania tych produktów do wysyłki) i paletyzacji (umieszczania towarów na palecie do transportu i przechowywania). Zautomatyzowanie tych zadań zwiększa szybkość, efektywność, dokładność i elastyczność. Robotyka może również wykorzystywać pionowe i ciasne przestrzenie, które są trudne do dostępu dla ludzi. Przestrzeń magazynową można dalej zoptymalizować, wprowadzając innowacyjne, wysokogęstościowe rozwiązania magazynowe, takie jak sześcienne, rury i automatyczne systemy magazynowania i pobierania.

Algorytmy optymalizacji zasilane AI i ML analizują ogromne ilości danych z rzeczywistych środowisk, generując prognozy i rozwiązania, które są aktualizowane, gdy pojawiają się nowe informacje. Optymalizacja tras pomaga firmom zapewnić, że towary są transportowane najkrótszymi i najbardziej efektywnymi trasami. Przewidywanie popytu i modelowanie predykcyjne wykorzystują dane historyczne, aby identyfikować wzorce i pomagać detalnistom szacować, które produkty będą najprawdopodobniej zamówione przez klientów, zapewniając, że przestrzeń magazynowa jest wykorzystywana efektywnie i minimalizując czas, jaki produkty spędzają na półkach. Te modele umożliwiają również bardziej efektywne przechowywanie w magazynie, ponieważ produkty, które są częściej zamawiane, mogą być przechowywane bliżej stacji pobierania.

ML, połączone z czujnikami na sprzęcie, może również umożliwić konserwację predykcyjną. Ciągłe monitorowanie części sprzętu pozwala magazynom wykryć, kiedy mechaniczne części, takie jak rolki lub taśmy przenośnikowe, wykazują oznaki zużycia lub awarii, umożliwiając ich wymianę przed wystąpieniem awarii i minimalizując czas przestoju. Wdrażając robotykę i rozwiązania oparte na AI/ML, detalisci mogą zwiększyć dokładność i efektywność, jednocześnie zapewniając, że ich ograniczona przestrzeń jest wykorzystywana w pełni.

Podczas integracji AI i robotyki w magazynowaniu, jest niezwykle ważne, aby uwzględnić kwestie prywatności, etyki i bezpieczeństwa pracy. Jest to niezwykle ważne, aby zapewnić poufność danych i upewnić się, że modele AI nie ujawniają wrażliwych danych klientów. Równie ważne jest monitorowanie modeli AI pod kątem uprzedzeń. Wreszcie, jest to niezwykle ważne, aby zagwarantować, że rozwiązania robotyczne i automatyzacji są zgodne z przepisami Occupational Safety and Health Administration (OSHA), aby zapewnić bezpieczne środowisko pracy.

Kluczowe wskaźniki wydajności dla procesów magazynowych

Monitorowanie kluczowych wskaźników wydajności (KPI) pozwala przedsiębiorstwom mierzyć skuteczność swoich rozwiązań magazynowych, umożliwiając ciągłe doskonalenie. Kilka kluczowych KPI dla magazynów obejmuje:

• Przepustowość – Reprezentuje liczbę produktów, które zostały pomyślnie przetworzone przez stację pakowania w określonym czasie, na przykład liczbę zamówień spełnionych na godzinę.
• Czas realizacji – Ten wskaźnik śledzi, jak szybko można zrealizować dostawy.
• Wykorzystanie kubatury – Ten miernik skuteczności wykorzystania przestrzeni magazynowej jest często obliczany przez podzielenie objętości przechowywanych materiałów przez łączną pojemność magazynu.
• Dostawy na czas i w pełni – Ten wskaźnik oblicza procent zamówień zrealizowanych w pełni do pożądanej daty.
• Dokładność liczby zapasów według lokalizacji – Ten wskaźnik śledzi, w jakim stopniu towary przechowywane w magazynie odpowiadają danym. Wysoka dokładność zapasów jest niezbędna, aby analiza magazynowa była skuteczna.

Korzystanie z benefits AI/ML w magazynowaniu

AI, ML i robotyka są istotnymi składnikami nowoczesnego magazynowania i będą nadal zmieniać tę branżę. Zgodnie z niedawnym raportem McKinseya, firmy planują znacznie zwiększyć wydatki na autonomiczne rozwiązania magazynowe w ciągu najbliższych pięciu lat. Duże detaliczne firmy, takie jak Target i Walmart, zainwestowały miliony dolarów w transformację swoich łańcuchów dostaw i operacji magazynowych z wykorzystaniem AI i ML. Walmart opracował narzędzie do optymalizacji tras z wykorzystaniem AI, które jest teraz dostępne dla innych detalistów w ramach modelu oprogramowania jako usługi (SaaS). Detalista również wykorzystuje AI do przewidywania popytu i zapewnienia odpowiednich zapasów w dniach szczytu, takich jak Black Friday. Te rozwiązania pomagają poprawić satysfakcję klientów, zwiększając jednocześnie zyski i redukując koszty operacyjne. Mogą one również pomóc przedsiębiorstwom w radzeniu sobie z wyzwaniami, takimi jak zakłócenia łańcucha dostaw i braki pracowników.

AI, ML i robotyka są najbardziej przydatne w mniejszych magazynach i centrach mikro-wypełniania, gdzie mogą zoptymalizować ograniczoną przestrzeń magazynową. W połączeniu z technologiami, takimi jak rzeczywistość rozszerzona i chmura, pomagają one stworzyć szybkie i dokładne dostawy jako standard. Monitorując kluczowe wskaźniki wydajności i priorytetowo traktując zgodność i prywatność danych, organizacje mogą zapewnić, że w pełni korzystają z benefits AI, ML i robotyki.