Inteligența artificială, învățarea automată și robotica: Noi frontiere tehnologice în depozitare

Managementul depozitelor este o operațiune complexă care necesită echilibrarea multor provocări și riscuri. Clienții așteaptă din ce în ce mai mult livrări rapide și precise, determinând multe companii să se orienteze către “centre de îndeplinire a comenzilor” situate în apropierea marilor centre urbane. Pentru a îndeplini comenzile rapid și pentru a face cel mai bun uz al spațiului depozit limitat, organizațiile recurg din ce în ce mai mult la inteligența artificială (IA), învățarea automată (ML) și robotica pentru a optimiza operațiunile depozitului. Prin utilizarea IA și ML, managerii de depozit pot automatiza și îmbunătăți componentele operațiunilor lor, cum ar fi previziunea cererii și a nivelurilor de stoc, optimizarea utilizării spațiului și a layout-ului, îmbunătățirea eficienței de alegere și ambalare și reducerea erorilor și a deșeurilor. Între timp, robotica poate efectua sarcini repetitive cu o precizie și o viteză mai mare decât lucrătorii umani și poate opera în spații prea înguste pentru oameni. Organizațiile pot valorifica aceste tehnologii pentru a crește profiturile, a îmbunătăți siguranța și securitatea, precum și a crește satisfacția și loialitatea clienților.

Provocările cu care se confruntă industria de depozitare

Comerțul online se extinde și evoluează rapid, devenind o afacere de 4.117,00 miliarde de dolari în 2024. Clienții se orientează către online pentru o varietate de nevoi, inclusiv produse alimentare. În mod tradițional, retailerii online și-au stocat stocurile în depozite mari din afara centrelor populate. Urbanizarea rapidă a determinat ca mulți clienți să trăiască în hub-uri populate, în zone scumpe, și clienții așteaptă din ce în ce mai mult livrări rapide, adesea în aceeași zi.

Mulți retaileri au abordat această problemă prin implementarea “centrelor de îndeplinire a comenzilor” în apropierea marilor centre populate. Deoarece imobilul în aceste locații este scump, este mai important ca niciodată ca fiecare metru pătrat de spațiu de depozitare să fie bine utilizat. Între timp, industria de depozitare se confruntă cu lipsa de personal, ceea ce face ca îndeplinirea comenzilor într-un mod oportun să fie mai dificilă.

Aplikațiile IA/ML și roboticii

Automatizarea, IA și ML pot ajuta retailerii să facă față acestor provocări. Progresul viziunii calculate a extins posibilitățile pentru robotica în spațiul de depozitare. De exemplu, sistemele de roboți mobili autonomi (AMR) sunt din ce în ce mai utilizate pentru alegere (selecția articolelor comandate de un client specific), ambalare (pregătirea articolelor pentru transport) și paletizare (plasarea bunurilor pe un palet pentru transport și stocare). Automatizarea acestor sarcini crește viteza, eficiența, precizia și adaptabilitatea. Robotica poate utiliza, de asemenea, spații verticale și înguste, greu accesibile pentru oameni. Spațiul de depozitare poate fi optimizat și mai mult prin introducerea de soluții de stocare inovatoare, cu densitate ridicată, cum ar fi cuburi, tuburi și sisteme automate de stocare și recuperare.

Algoritmii de optimizare bazate pe IA și ML analizează cantități masive de date din lumea reală pentru a genera previziuni și soluții, actualizându-se pe măsură ce apar noi informații. Optimizarea traseelor ajută companiile să asigure că bunurile sunt transportate pe rutele cele mai scurte și mai eficiente. Previziunea cererii și modelarea predictivă utilizează datele trecute despre comenzi pentru a identifica modele și a ajuta retailerii să estimeze care produse vor fi probabil comandate de clienți, asigurându-se că spațiul de depozitare este utilizat eficient și minimizând timpul în care produsele stau pe rafturi. Aceste modele permit, de asemenea, o stocare mai eficientă a depozitului, deoarece articolele comandate mai frecvent pot fi stocate mai aproape de stațiile de alegere.

ML, când este combinat cu senzori pe echipamente, poate permite, de asemenea, întreținerea predictivă. Monitorizarea continuă a pieselor de echipament permite depozitelor să detecteze când piese mecanice, cum ar fi rolele sau benzile transportoare, arată semne de uzură sau rupere, permițându-le să fie înlocuite înainte de a apărea defectele și minimizând timpul de închidere. Prin implementarea roboticii și soluțiilor bazate pe IA/ML, retailerii pot crește precizia și eficiența, asigurându-se că spațiul lor limitat este utilizat la capacitate maximă.

Pe măsură ce IA și robotica sunt integrate în depozitare, este vital să se țină cont de confidențialitate, etică și siguranța la locul de muncă. Este crucial să se asigure confidențialitatea datelor și să se prevină scurgerile de date sensibile ale clienților. La fel de important este monitorizarea modelelor IA pentru a preveni prejudecățile. În cele din urmă, este esențial să se garanteze că soluțiile robotice și de automatizare respectă reglementările Administrației pentru Siguranța și Sănătatea la Locul de Muncă (OSHA) pentru a proteja mediul de lucru.

Indicatori de performanță cheie pentru procesele de depozitare

Monitorizarea indicatorilor de performanță cheie (KPI) permite întreprinderilor să măsoare eficacitatea soluțiilor de depozitare, permițând îmbunătățirea continuă. Câțiva KPI cheie pentru depozitare includ:

• Producția – Acesta reprezintă numărul de produse trecute cu succes printr-o stație de ambalare într-un anumit interval de timp, de exemplu, numărul de comenzi îndeplinite pe oră.
• Timpul de livrare – Acesta urmărește cât de repede pot fi efectuate livrările.
• Utilizarea cubului – Această măsură a modului în care depozitele utilizează capacitatea de stocare este adesea calculată prin împărțirea volumului de materiale stocate la capacitatea totală a depozitului.
• Livrări la timp și complete – Acest indicator calculează procentul de comenzi finalizate la timp și în totalitate.
• Acuratețea inventarului pe locație – Acesta urmărește gradul în care bunurile stocate în depozit corespund datelor. O acuratețe ridicată a inventarului este necesară pentru ca analiza depozitului să fie eficientă.

Beneficiile IA/ML în depozitare

IA, ML și robotica sunt componente semnificative ale depozitării moderne și vor continua să schimbe industria. Conform unui raport McKinsey recent, companiile planifică să crească semnificativ cheltuielile pentru soluții de automatizare a depozitului în următorii cinci ani. Retailerii mari, cum ar fi Target și Walmart, investesc milioane de dolari în transformarea lanțurilor de aprovizionare și a operațiunilor de depozitare cu soluții logistice bazate pe IA și ML. Walmart a dezvoltat un instrument de optimizare a rutelor bazat pe IA, care este acum disponibil și altor retaileri sub formă de serviciu (SaaS). Retailerul utilizează, de asemenea, IA pentru previziunea cererii și asigurarea stocurilor adecvate în zilele de vârf, cum ar fi Black Friday. Aceste soluții ajută la îmbunătățirea satisfacției clienților, creșterea profiturilor și reducerea costurilor operaționale ale afacerii. Ele pot ajuta, de asemenea, întreprinderile să facă față provocărilor, inclusiv perturbărilor lanțului de aprovizionare și lipsei de personal.

IA, ML și robotica sunt cel mai utile în depozite mici și centre de îndeplinire a comenzilor, unde pot optimiza spațiul de stocare limitat. În plus față de tehnologii precum realitatea augmentată și soluțiile cloud, ele ajută la transformarea livrărilor rapide și precise în standard. Prin monitorizarea indicatorilor de performanță cheie și prin priorizarea conformității și a confidențialității datelor, organizațiile pot asigura că beneficiază pe deplin de beneficiile IA, ML și roboticii.