AI, ML och robotteknik: Nya teknologiska gränser inom lagerhantering

Lagerhantering är en komplicerad verksamhet som kräver balans mellan många utmaningar och risker. Kunderna förväntar sig alltmer snabba och exakta leveranser, vilket har lett till att många företag övergår till “micro fulfillment center” belägna nära stora städer. För att kunna leverera beställningar snabbt och samtidigt utnyttja det begränsade lagerutrymmet på bästa sätt, använder sig organisationer alltmer av artificiell intelligens (AI), maskinlärning (ML) och robotteknik för att optimera lagerprocesserna. Genom att använda AI och ML kan lagerchefer automatisera och förbättra olika delar av verksamheten, såsom att förutsäga efterfrågan och lagerhållning, optimera utrymmesanvändning och layout, förbättra plock- och packeffektivitet samt minska fel och spill. Samtidigt kan robotteknik utföra upprepade uppgifter med större precision och hastighet än mänskliga arbetare och kan arbeta i utrymmen som är för trånga för människor. Organisationer kan utnyttja dessa tekniker för att öka vinsterna, förbättra säkerheten och tryggheten samt öka kundtillfredsställelsen och lojaliteten.

Utmaningar som lagerbranschen står inför

E-handeln expanderar snabbt och utvecklas, och beräknas bli en 4 117 miljarder dollar stor marknad år 2024. Kunderna handlar alltmer online för olika behov, inklusive livsmedel. Traditionellt har e-handlare lagrat sina varor i stora lager utanför stora befolkningscentra. Den snabba urbaniseringen har lett till att många kunder bor i dyra områden, och kunderna förväntar sig alltmer snabba leveranser, ofta samma dag.

Många återförsäljare har löst detta problem genom att införa “micro fulfillment center” nära stora befolkningscentra. Eftersom fastighetspriserna i dessa områden är höga, är det viktigare än någonsin att varje kvadratmeter lagerutrymme används effektivt. Samtidigt brottas lagerbranschen med arbetskraftsbrist, vilket gör det svårt att leverera beställningar i tid.

Tillämpningar av AI/ML och robotteknik

Automatisering, AI och ML kan hjälpa återförsäljare att hantera dessa utmaningar. Utvecklingen av datorseende har ökat möjligheterna för robotteknik i lagermiljön. Till exempel används autonoma mobila robotar (AMR) alltmer för plockning (att välja ut de varor som en specifik kund har beställt), packning (att förbereda varorna för leverans) och pallisering (att placera varor på en pall för transport och lagring). Automatisering av dessa uppgifter ökar hastigheten, effektiviteten, precisionen och anpassningsförmågan. Robotteknik kan också utnyttja vertikala och trånga utrymmen som är svåra för människor att komma åt. Lagerutrymmet kan ytterligare optimeras genom att införa innovativa, högdensitetslösningar som kuber, rör och automatiska lagrings- och hämtningsystem.

AI- och ML-drivna optimeringsalgoritmer analyserar stora mängder realvärldens data för att generera förutsägelser och lösningar, och uppdaterar när mer information blir tillgänglig. Ruttoptimering hjälper företag att säkerställa att varor transporteras via de kortaste och mest effektiva rutterna. Efterfrågeprognos och prediktiv modellering använder tidigare beställningsdata för att identifiera mönster och hjälpa återförsäljare att uppskatta vilka produkter som sannolikt kommer att beställas av kunder, vilket säkerställer att lagerutrymmet används effektivt och minimerar den tid varor tillbringar på hyllorna. Dessa modeller möjliggör också mer effektivt lagerlagring, eftersom de mest beställda varorna kan lagras närmare plockstationer.

ML, när det kombineras med sensorer på utrustning, kan också möjliggöra prediktivt underhåll. Kontinuerlig övervakning av utrustningsdelar tillåter lager att upptäcka när mekaniska delar som rullar eller transportband visar tecken på slitage eller skada, vilket möjliggör att de kan bytas ut innan de går sönder och minimerar driftstopp. Genom att införa robotteknik och AI/ML-baserade lösningar kan återförsäljare öka precisionen och effektiviteten samtidigt som de säkerställer att det begränsade utrymmet används till fullo.

När AI och robotteknik integreras i lagerverksamheten är det viktigt att överväga sekretess, etik och arbetsplatsens säkerhet. Det är avgörande att säkerställa datasekretess och att AI-modellerna inte läcker känsliga kunddata. Det är lika viktigt att övervaka AI-modeller för fördomar. Slutligen är det avgörande att säkerställa att robot- och automatiseringslösningar följer Occupational Safety and Health Administration (OSHA):s regler för att skydda arbetsmiljön.

Nyckelindikatorer för lagerprocesser

Övervakning av nyckelindikatorer (KPI:er) möjliggör för företag att mäta effektiviteten i sina lagerlösningar, vilket möjliggör kontinuerlig förbättring. Några viktiga KPI:er för lager inkluderar:

• Genomströmning – Detta representerar antalet produkter som framgångsrikt passerar en packningsstation under en viss tid, till exempel antalet beställningar som uppfylls per timme.
• Lead time – Denna siffra spårar hur snabbt leveranser kan ske.
• Kubikmeterutnyttjande – Denna mätning av hur effektivt lager utnyttjar sin lagringskapacitet beräknas ofta genom att dividera volymen av lagrade varor med den totala lagerkapaciteten.
• On-time in-full (OTIF) leveranser – Denna mätning beräknar procentandelen av beställningar som slutförts i tid och i fullständig utsträckning.
• Lagerinventeringsprecision per plats – Denna mätning spårar i vilken utsträckning varorna som lagras i lagret motsvarar datan. Hög lagerinventeringsprecision är nödvändig för att lageranalysen ska vara effektiv.

Att skörda fördelarna med AI/ML i lagerhantering

AI, ML och robotteknik är viktiga komponenter i modern lagerhantering och kommer att fortsätta att förändra branschen. Enligt en nylig McKinsey-rapport planerar företag att öka sina utgifter för autonoma lagerlösningar avsevärt under de närmaste fem åren. Stora återförsäljare som Target och Walmart investerar miljontals dollar i att omvandla sina leverantörskedjor och lagerverksamhet med AI- och ML-drivna logistiklösningar. Walmart har utvecklat ett AI-drivet ruttoptimeringsverktyg som nu är tillgängligt för andra återförsäljare via en software-as-a-service-modell (SaaS). Återförsäljaren använder också AI för att förutsäga efterfrågan och säkerställa tillräcklig lagerhållning på toppshoppningsdagar som Black Friday. Dessa lösningar hjälper till att förbättra kundtillfredsställelsen samtidigt som de ökar vinsterna och minskar driftskostnaderna. De kan också hjälpa företag att hantera utmaningar som störningar i leverantörskedjan och arbetskraftsbrist.

AI, ML och robotteknik är mest användbara i mindre lager och micro-fulfillment center, där de kan optimera det begränsade lagringsutrymmet. I kombination med tekniker som förstärkt verklighet och molnlösningar hjälper de till att göra snabba och exakta leveranser till standarden. Genom att övervaka nyckelindikatorer och prioritera regelefterlevnad och datasekretess kan organisationer säkerställa att de skördar de fulla fördelarna med AI, ML och robotteknik.