AI, ML och robotteknik: Nya teknologiska gränsområden inom lagerhantering

Lagerhantering är en intrikat operation som kräver balansering av många utmaningar och risker. Kunder förväntar sig alltmer snabba och exakta leveranser, vilket har lett många företag att gå över till “micro fulfillment centers” belägna nära stora städer. För att kunna leverera beställningar snabbt och samtidigt göra bästa möjliga användning av den begränsade lagerutrymmet, vänder sig allt fler organisationer till artificiell intelligens (AI), maskinlärning (ML) och robotteknik för att optimera lagerverksamheten. Genom att använda AI och ML kan lagerchefer automatisera och förbättra delar av sin verksamhet, såsom att förutsäga efterfrågan och lagerantal, optimera utrymmesanvändning och layout, förbättra plock- och packeffektivitet samt minska fel och slöseri. Samtidigt kan robotteknik utföra repetitiva uppgifter med större noggrannhet och hastighet än mänskliga arbetare och kan operera i utrymmen som är för trånga för människor. Organisationer kan utnyttja dessa teknologier för att öka vinsterna, förbättra säkerheten och säkerheten samt öka kundtillfredsställelsen och lojaliteten.

Utmaningar som lagerbranschen står inför

E-handeln expanderar snabbt och utvecklas, och kommer att bli en 4 117 miljarder dollar stor affär år 2024. Kunder vänder sig alltmer till internet för olika behov, inklusive livsmedel. Traditionellt har online-återförsäljare lagrat sina varor i stora lager utanför stora befolkningscentra. Den snabba urbaniseringen har lett till att många kunder bor i befolkningstäta områden i dyra områden, och kunder förväntar sig alltmer snabba – ofta samma dag – leveranser.

Många återförsäljare har hanterat denna fråga genom att införa “micro fulfillment centers” nära stora befolkningscentra. Eftersom fastighetspriserna i dessa områden är höga, är det viktigare än någonsin att varje kvadratmeter lagerutrymme används effektivt. Samtidigt hanterar lagerbranschen arbetskraftsbrist, vilket gör det svårare 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 utökat möjligheterna för robotteknik i lagerutrymmet. Till exempel används autonoma mobila robot system (AMR) alltmer för plockning (att välja de artiklar som en specifik kund har beställt), packning (att förbereda artiklarna för frakt) och pallisering (att placera varor på en pall för transport och lagring). Automatisering av dessa uppgifter ökar hastighet, effektivitet, noggrannhet och anpassningsförmåga. 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 för lagring som kuber, rör och automatiserade lagringssystem.

AI- och ML-drivna optimeringsalgoritmer analyserar stora mängder realvärldsdata 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. Efterfrågestyrning 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 minskar den tid produkterna tillbringar på hyllorna. Dessa modeller möjliggör också mer effektiv lagerlagring, eftersom de mest beställda artiklarna kan lagras närmare plockstationer.

ML, när den 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 fel uppstår och minimera driftstopp. Genom att införa robotteknik och AI/ML-baserade lösningar kan återförsäljare öka noggrannhet och effektivitet samtidigt som de säkerställer att deras begränsade utrymme används till fullo.

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

Nyckeltal för lagerprocesser

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

• Genomströmning – Detta representerar antalet produkter som framgångsrikt passerat en packningsstation under en viss tid, till exempel antalet beställningar som uppfylls per timme.
• Levtid – Denna siffra spårar hur snabbt leveranser kan göras.
• Kubikmeterutnyttjande – Denna mätning av hur effektivt lager utnyttjar sin lagringskapacitet beräknas ofta genom att dividera volymen av lagrade material med den totala lagerkapaciteten.
• Leveranser i tid och fullständiga (OTIF) – Denna mätning beräknar procentandelen av beställningar som slutförts i fullständig omfattning vid den önskade datumet.
• Inventeringsräkning per plats – Denna spårar den grad till vilken varor som lagras i lager motsvarar data. Hög inventeringsnoggrannhet är nödvändig för att lageranalys ska vara effektiv.

Att skörda fördelarna med AI/ML i lagerhantering

AI, ML och robotteknik är betydande komponenter i modern lagerhantering och kommer att fortsätta att förändra branschen. Enligt en nyligen publicerad 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 programvara som en tjänst (SaaS)-modell. Återförsäljaren använder också AI för att förutsäga efterfrågan och säkerställa tillräckligt lager 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, inklusive 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 lagerutrymmet. Utöver teknologier som förstärkt verklighet och molnlösningar hjälper de till att göra snabba och exakta leveranser till standard. Genom att övervaka nyckeltal och prioritera regelefterlevnad och datasekretess kan organisationer säkerställa att de skördar de fulla fördelarna med AI, ML och robotteknik.