ИИ, МЛ и робототехника: новые технологические рубежи в складском хозяйстве

Управление складом – это сложная операция, требующая балансирования многих проблем и рисков. Клиенты все больше ожидают быстрые и точные доставки, что заставляет многие компании переходить к “микро-складам” gần крупных городских центров. Чтобы выполнить заказы быстро, используя ограниченное складское пространство, организации все чаще обращаются к искусственному интеллекту (ИИ), машинному обучению (МЛ) и робототехнике для оптимизации складских операций. Используя ИИ и МЛ, менеджеры складов могут автоматизировать и улучшить компоненты своих операций, такие как прогнозирование спроса и уровня запасов, оптимизация использования пространства и планировки, повышение эффективности подбора и упаковки, а также снижение ошибок и отходов. Тем временем робототехника может выполнять повторяющиеся задачи с большей точностью и скоростью, чем человеческие работники, и работать в пространствах, слишком тесных для людей. Организации могут использовать эти технологии для увеличения прибыли, улучшения безопасности и безопасности, а также повышения удовлетворенности и лояльности клиентов.

Проблемы, с которыми сталкивается складская промышленность

Электронная коммерция быстро расширяется и эволюционирует, становясь бизнесом на 4,117.00 миллиарда долларов в 2024 году. Клиенты все чаще обращаются в Интернет для удовлетворения различных потребностей, включая покупку продуктов. Традиционно онлайн-ретейлеры хранили свои запасы в крупных складах вне крупных населенных пунктов. Быстрая урбанизация привела к тому, что многие клиенты живут в населенных пунктах в дорогих районах, и клиенты все больше ожидают быстрые – часто в тот же день – доставки.

Многие ретейлеры решили эту проблему, реализовав “микро-склады” gần крупных населенных пунктов. Поскольку недвижимость в этих местах дорогая, важно, чтобы каждый квадратный фут складского пространства был хорошо использован. Тем временем складская промышленность сталкивается с нехваткой рабочей силы, что делает выполнение заказов в срок более сложным.

Применение ИИ, МЛ и робототехники

Автоматизация, ИИ и МЛ могут помочь ретейлерам решить эти проблемы. Развитие компьютерного зрения расширило возможности робототехники на складском пространстве. Например, автономные мобильные робототехнические системы (AMR) все чаще используются для подбора (выбора товаров, заказанных клиентом), упаковки (подготовки товаров к отправке) и паллетизации (размещения товаров на паллете для транспортировки и хранения). Автоматизация этих задач увеличивает скорость, эффективность, точность и адаптивность. Робототехника также может использовать вертикальные и тесные пространства, которые трудно доступны для людей. Складское пространство можно еще больше оптимизировать, введя инновационные, высокоплотные решения для хранения, такие как кубы, трубы и автоматизированные системы хранения и извлечения.

Алгоритмы оптимизации, работающие на ИИ и МЛ, анализируют огромные объемы реальных данных, чтобы генерировать прогнозы и решения, обновляя их по мере поступления новой информации. Оптимизация маршрутов помогает компаниям обеспечить отправку товаров по самым коротким и эффективным маршрутам. Прогнозирование спроса и предиктивное моделирование используют данные о прошлых заказах, чтобы выявить закономерности и помочь ретейлерам оценить, какие товары, вероятно, будут заказаны клиентами, обеспечивая эффективное использование складского пространства и минимизируя время, которое товары проводят на полках. Эти модели также позволяют более эффективно хранить товары на складе, поскольку наиболее часто заказываемые товары можно хранить ближе к пунктам подбора.

МЛ, в сочетании с датчиками на оборудовании, также может обеспечить предиктивное обслуживание. Постоянный мониторинг деталей оборудования позволяет складам обнаружить, когда механические детали, такие как ролики или конвейерные ленты, показывают признаки износа или поломки, что позволяет заменить их до того, как произойдут поломки, и минимизирует простои. Реализуя робототехнику и решения на основе ИИ и МЛ, ретейлеры могут повысить точность и эффективность, обеспечивая при этом максимально возможное использование ограниченного пространства.

Когда ИИ и робототехника интегрируются в складское хозяйство, важно учитывать проблемы конфиденциальности, этики и безопасности на рабочем месте. Необходимо обеспечить конфиденциальность данных и гарантировать, что модели ИИ не утечат конфиденциальную информацию о клиентах. Также важно контролировать модели ИИ на предмет предвзятости. Наконец, важно гарантировать, что робототехнические и автоматизированные решения соответствуют нормативам Occupational Safety and Health Administration (OSHA), чтобы обеспечить безопасность на рабочем месте.

Ключевые показатели эффективности складских процессов

Мониторинг ключевых показателей эффективности (KPI) позволяет предприятиям оценить эффективность своих складских решений, обеспечивая непрерывное совершенствование. Некоторые ключевые KPI для складского хозяйства включают:

• Производительность – Это представляет собой количество товаров, успешно прошедших через пункт упаковки за определенный период времени, например, количество заказов, выполненных в час.
• Время доставки – Этот показатель отслеживает, насколько быстро можно осуществить доставку.
• Использование кубатуры – Этот показатель эффективности использования складского пространства часто рассчитывается путем деления объема хранящихся материалов на общую емкость склада.
• Доставки в полном объеме и в срок (OTIF) – Этот показатель рассчитывает процент заказов, выполненных в полном объеме к желаемой дате.
• Точность учета запасов по местоположению – Этот показатель отслеживает, насколько точно хранящиеся товары соответствуют данным. Высокая точность учета запасов необходима для эффективной аналитики склада.

Получение выгоды от ИИ и МЛ на складе

ИИ, МЛ и робототехника являются значимыми компонентами современного складского хозяйства и будут продолжать изменять эту отрасль. Согласно недавнему отчету McKinsey, компании планируют значительно увеличить расходы на автономные складские решения в течение следующих пяти лет. Крупные ретейлеры, такие как Target и Walmart, вкладывают миллионы долларов в трансформацию своих цепочек поставок и складских операций с помощью логистических решений на основе ИИ и МЛ. Walmart разработала инструмент оптимизации маршрутов на основе ИИ, который теперь доступен другим ретейлерам по модели программного обеспечения как услуги (SaaS). Ретейлер также использует ИИ для прогнозирования спроса и обеспечения достаточного запаса в пиковые дни покупок, такие как Черная пятница. Эти решения помогают повысить удовлетворенность клиентов, увеличивая прибыль и снижая операционные расходы. Они также могут помочь предприятиям справиться с проблемами, включая сбои в цепочке поставок и нехватку рабочей силы.

ИИ, МЛ и робототехника наиболее полезны в небольших складах и микро-складах, где они могут оптимизировать ограниченное складское пространство. В сочетании с технологиями, такими как дополненная реальность и облачные решения, они помогают сделать быстрые и точные доставки стандартом. Мониторинг ключевых показателей эффективности и приоритизация соблюдения нормативов и конфиденциальности данных позволяет организациям обеспечить, что они получают максимальную выгоду от ИИ, МЛ и робототехники.