ผู้นำทางความคิด
AI, ML และวิทยาการหุ่นยนต์: ขอบเขตเทคโนโลยีใหม่ในคลังสินค้า
การจัดการคลังสินค้าเป็นการดำเนินการที่ซับซ้อนซึ่งจำเป็นต้องสร้างสมดุลระหว่างความท้าทายและความเสี่ยงมากมาย ลูกค้าคาดหวังมากขึ้นในการจัดส่งที่รวดเร็วและแม่นยำ ส่งผลให้บริษัทหลายแห่งหันมาใช้ "ศูนย์ปฏิบัติตามระดับไมโคร" ซึ่งตั้งอยู่ใกล้กับใจกลางเมืองใหญ่ๆ เพื่อปฏิบัติตามคำสั่งซื้ออย่างรวดเร็วในขณะที่ใช้พื้นที่คลังสินค้าที่มีจำกัดให้เกิดประโยชน์สูงสุด องค์กรต่างๆ จึงหันมาใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และหุ่นยนต์มากขึ้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของคลังสินค้า ด้วยการใช้ AI และ ML ผู้จัดการคลังสินค้าสามารถทำให้และปรับปรุงส่วนประกอบของการดำเนินงานได้โดยอัตโนมัติ เช่น การคาดการณ์ความต้องการและระดับสินค้าคงคลัง การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พื้นที่และการจัดวาง การปรับปรุงประสิทธิภาพในการหยิบและการบรรจุ และลดข้อผิดพลาดและของเสีย ขณะเดียวกัน วิทยาการหุ่นยนต์สามารถทำงานซ้ำๆ ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วกว่าพนักงานมนุษย์ และทำงานในพื้นที่จำกัดเกินไปสำหรับมนุษย์ องค์กรต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเหล่านี้เพื่อเพิ่มผลกำไร เพิ่มความปลอดภัย และเพิ่มความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้า
ความท้าทายที่อุตสาหกรรมคลังสินค้าต้องเผชิญ
การค้าขายออนไลน์กำลังขยายตัวและพัฒนาอย่างรวดเร็ว กลายเป็นธุรกิจที่มีมูลค่า 4,117.00 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024- ลูกค้าหันมาออนไลน์เพื่อความต้องการที่หลากหลาย ได้แก่ ร้านขายของชำ- ตามเนื้อผ้า ผู้ค้าปลีกออนไลน์จะจัดเก็บสินค้าคงเหลือไว้ในคลังสินค้าขนาดใหญ่นอกศูนย์กลางประชากรหลัก การขยายตัวของเมืองอย่างรวดเร็วส่งผลให้ลูกค้าจำนวนมากอาศัยอยู่ในศูนย์กลางประชากรในพื้นที่ที่มีราคาแพง และลูกค้าคาดหวังมากขึ้นว่าจะได้รับสินค้าที่รวดเร็ว ซึ่งมักจะเป็นภายในวันเดียวกัน
ผู้ค้าปลีกหลายรายได้แก้ไขปัญหานี้ด้วยการใช้ "ศูนย์กระจายสินค้าขนาดเล็ก" ใกล้กับศูนย์ประชากรหลัก เนื่องจากอสังหาริมทรัพย์ในทำเลเหล่านี้มีราคาแพง จึงเป็นสิ่งสำคัญยิ่งกว่าที่เคยที่พื้นที่คลังสินค้าทุกตารางฟุตจะถูกใช้ประโยชน์อย่างดี ในขณะเดียวกัน อุตสาหกรรมคลังสินค้ากำลังเผชิญกับปัญหาการขาดแคลนแรงงาน ทำให้การปฏิบัติตามคำสั่งซื้อในเวลาที่เหมาะสมทำได้ยากขึ้น
การประยุกต์ใช้ AI/ML และหุ่นยนต์
ระบบอัตโนมัติ AI และ ML สามารถช่วยให้ผู้ค้าปลีกจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ได้ ความก้าวหน้าของคอมพิวเตอร์วิทัศน์ได้ขยายความเป็นไปได้สำหรับวิทยาการหุ่นยนต์ในพื้นที่คลังสินค้า ตัวอย่างเช่น, ระบบหุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ (AMR) มีการใช้กันมากขึ้นในการหยิบสินค้า (การเลือกสินค้าที่ลูกค้าสั่งโดยเฉพาะ) การบรรจุ (การเตรียมสินค้าเหล่านั้นเพื่อจัดส่ง) และการวางบนพาเลท (การวางสินค้าบนพาเลทเพื่อการขนส่งและการจัดเก็บ) การทำงานอัตโนมัติเหล่านี้จะเพิ่มความเร็ว ประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และความสามารถในการปรับตัว วิทยาการหุ่นยนต์ยังสามารถใช้พื้นที่แนวตั้งและแคบซึ่งมนุษย์เข้าถึงได้ยาก พื้นที่คลังสินค้าสามารถปรับให้เหมาะสมยิ่งขึ้นด้วยการนำเสนอโซลูชันการจัดเก็บความหนาแน่นสูงที่เป็นนวัตกรรมใหม่ เช่น ลูกบาศก์ ท่อ และ ระบบจัดเก็บและเรียกคืนอัตโนมัติ.
อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ ML วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อสร้างการคาดการณ์และวิธีแก้ปัญหา โดยอัปเดตเมื่อมีข้อมูลเพิ่มเติม การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางช่วยให้บริษัทต่างๆ มั่นใจได้ว่าสินค้าจะถูกจัดส่งไปตามเส้นทางที่สั้นที่สุดและมีประสิทธิภาพมากที่สุด การคาดการณ์ความต้องการและการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ใช้ข้อมูลคำสั่งซื้อที่ผ่านมาเพื่อระบุรูปแบบและช่วยให้ผู้ค้าปลีกประเมินว่าลูกค้ามีแนวโน้มที่จะสั่งซื้อผลิตภัณฑ์ใด ทำให้มั่นใจได้ว่าพื้นที่คลังสินค้าจะถูกใช้อย่างมีประสิทธิภาพ และลดเวลาที่ผลิตภัณฑ์ใช้จ่ายบนชั้นวางให้เหลือน้อยที่สุด โมเดลเหล่านี้ยังช่วยให้การจัดเก็บคลังสินค้ามีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากสินค้าที่สั่งซื้อบ่อยกว่าสามารถจัดเก็บไว้ใกล้กับสถานีหยิบสินค้าได้
เมื่อจับคู่กับเซ็นเซอร์บนอุปกรณ์ ML ก็สามารถเปิดใช้งานการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ได้เช่นกัน การตรวจสอบชิ้นส่วนอุปกรณ์อย่างต่อเนื่องช่วยให้คลังสินค้าตรวจพบเมื่อชิ้นส่วนทางกล เช่น ลูกกลิ้งหรือสายพานลำเลียงแสดงสัญญาณของการสึกหรอหรือการแตกหัก ช่วยให้สามารถเปลี่ยนชิ้นส่วนได้ก่อนที่ความล้มเหลวจะเกิดขึ้นและลดเวลาหยุดทำงานให้เหลือน้อยที่สุด การใช้หุ่นยนต์และโซลูชันที่ใช้ AI/ML ช่วยให้ผู้ค้าปลีกสามารถเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพ ในขณะเดียวกันก็มั่นใจได้ว่าพื้นที่ที่จำกัดจะถูกนำมาใช้อย่างเต็มประสิทธิภาพ
เนื่องจาก AI และหุ่นยนต์ถูกรวมเข้ากับคลังสินค้า จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องคำนึงถึงความเป็นส่วนตัว จริยธรรม และความปลอดภัยในสถานที่ทำงาน การพิจารณาการรักษาความลับของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญและให้แน่ใจว่าโมเดล AI จะไม่ทำให้ข้อมูลลูกค้าที่ละเอียดอ่อนรั่วไหล สิ่งที่สำคัญไม่แพ้กันคือการตรวจสอบโมเดล AI เพื่อหาอคติ สุดท้ายนี้ สิ่งสำคัญคือต้องรับประกันว่าโซลูชันหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติเป็นไปตามกฎระเบียบของสำนักงานความปลอดภัยและอาชีวอนามัย (OSHA) เพื่อปกป้องสภาพแวดล้อมในที่ทำงาน
ตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลักสำหรับกระบวนการคลังสินค้า
การตรวจสอบตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถวัดประสิทธิภาพของโซลูชันคลังสินค้าของตน ทำให้เกิดการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง KPI ที่สำคัญบางประการสำหรับคลังสินค้า ได้แก่:
- ทางเข้า – นี่แสดงถึงจำนวนผลิตภัณฑ์ที่ส่งผ่านสถานีบรรจุได้สำเร็จในช่วงเวลาที่กำหนด เช่น จำนวนคำสั่งซื้อที่ดำเนินการต่อชั่วโมง
- ระยะเวลาในการ – ตัวเลขนี้ติดตามความรวดเร็วในการจัดส่ง
- การใช้งานคิวบ์ – การวัดประสิทธิภาพของคลังสินค้าที่ใช้ความจุในการจัดเก็บนี้ มักจะคำนวณโดยการหารปริมาณของวัสดุที่จัดเก็บด้วยความจุรวมของคลังสินค้า
- การจัดส่งตรงเวลาเต็มจำนวน (OTIF) – ตัวชี้วัดนี้จะคำนวณเปอร์เซ็นต์ของคำสั่งซื้อที่เสร็จสมบูรณ์เต็มจำนวนตามวันที่ที่ต้องการ
- Iความแม่นยำในการนับสินค้าคงคลังตามสถานที่ – วิธีนี้จะติดตามระดับที่สินค้าที่จัดเก็บไว้ในคลังสินค้าสอดคล้องกับข้อมูล ความถูกต้องแม่นยำของสินค้าคงคลังสูงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการวิเคราะห์คลังสินค้าให้มีประสิทธิภาพ
เก็บเกี่ยวผลประโยชน์จาก AI/ML ในคลังสินค้า
AI, ML และหุ่นยนต์เป็นองค์ประกอบสำคัญของคลังสินค้าสมัยใหม่ และจะยังคงเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่อไป ตามล่าสุด รายงาน McKinseyบริษัทต่างๆ วางแผนที่จะเพิ่มการใช้จ่ายด้านโซลูชันคลังสินค้าอัตโนมัติอย่างมีนัยสำคัญในอีกห้าปีข้างหน้า ผู้ค้าปลีกรายใหญ่อย่าง Target และ Walmart ทุ่มเงินหลายล้านดอลลาร์เพื่อเปลี่ยนแปลงห่วงโซ่อุปทานและการดำเนินการจัดเก็บข้อมูลด้วยโลจิสติกส์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ ML Walmart ได้พัฒนา เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางที่ขับเคลื่อนด้วย AIซึ่งขณะนี้ได้เปิดให้บริการแก่ผู้ค้าปลีกรายอื่นๆ ภายใต้โมเดลซอฟต์แวร์-as-a-service (SaaS) ผู้ค้าปลีกยังใช้ AI เพื่อ คาดการณ์ความต้องการและรับรองสินค้าคงคลังที่เพียงพอ ในวันที่มีการจับจ่ายมากที่สุด เช่น Black Friday โซลูชันเหล่านี้ช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าในขณะที่เพิ่มผลกำไรและลดต้นทุนการดำเนินธุรกิจ นอกจากนี้ยังสามารถช่วยให้องค์กรต่างๆ จัดการกับความท้าทายต่างๆ รวมถึงการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน และการขาดแคลนแรงงาน
AI, ML และวิทยาการหุ่นยนต์มีประโยชน์มากที่สุดในคลังสินค้าขนาดเล็กและศูนย์ปฏิบัติตามข้อกำหนดขนาดเล็ก ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่จำกัดได้ นอกเหนือจากเทคโนโลยีเช่น Augmented Reality และโซลูชันคลาวด์แล้ว ยังช่วยให้การจัดส่งรวดเร็วและแม่นยำตามมาตรฐานอีกด้วย ด้วยการตรวจสอบตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลักและจัดลำดับความสำคัญของการปฏิบัติตามข้อกำหนดและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล องค์กรสามารถมั่นใจได้ว่าพวกเขาจะได้รับประโยชน์อย่างเต็มที่จาก AI, ML และหุ่นยนต์
