AI, ML, และ Robotics: พื้นที่เทคโนโลยีใหม่ในคลังสินค้า

การจัดการคลังสินค้าเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งต้องสมดุลระหว่างความท้าทายและความเสี่ยงมากมาย ลูกค้ากำลังคาดหวังการจัดส่งที่รวดเร็วและแม่นยำ ทำให้หลายบริษัทเปลี่ยนไปสู่ “ศูนย์ปฏิบัติการจัดส่งขนาดเล็ก” ที่ตั้งอยู่ใกล้กับศูนย์กลางเมืองใหญ่ๆ เพื่อให้สามารถจัดส่งสินค้าได้อย่างรวดเร็วและใช้พื้นที่คลังสินค้าให้คุ้มค่าที่สุด องค์กรต่างๆ กำลังหันมาใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI), การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และหุ่นยนต์ เพื่อปรับปรุงกระบวนการทำงานในคลังสินค้า โดยใช้ AI และ ML ผู้จัดการคลังสินค้าสามารถทำให้กระบวนการทำงานบางส่วนเป็นอัตโนมัติและปรับปรุงได้ เช่น การคาดการณ์อุปสงค์และระดับสต๊อก การใช้พื้นที่และวางผังคลังสินค้าให้เหมาะสม การเพิ่มประสิทธิภาพในการเลือกและจัดเตรียมสินค้า และลดข้อผิดพลาดและของเสีย ในขณะเดียวกัน หุ่นยนต์สามารถทำงานซ้ำๆ ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำมากกว่าคน และสามารถทำงานในพื้นที่ที่แคบและยากสำหรับคน

ความท้าทายที่อุตสาหกรรมคลังสินค้าต้องเผชิญ

การค้าปลีกออนไลน์กำลังเติบโตและพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยคาดว่าจะมีมูลค่าถึง 4,117.00 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2024 ลูกค้ากำลังหาซื้อสินค้าออนไลน์สำหรับความต้องการต่างๆ รวมถึงสินค้าโภชนาการ ด้วยการเติบโตของเมืองใหญ่ ทำให้ลูกค้าหลายคนอาศัยอยู่ในพื้นที่ที่มีค่าใช้จ่ายสูง และคาดหวังการจัดส่งที่รวดเร็วและแม่นยำ

หลายร้านค้าได้แก้ไขปัญหานี้โดยการสร้าง “ศูนย์ปฏิบัติการจัดส่งขนาดเล็ก” ใกล้กับศูนย์กลางเมืองใหญ่ๆ เนื่องจากพื้นที่ในบริเวณเหล่านี้มีค่าใช้จ่ายสูง จึงจำเป็นต้องใช้พื้นที่คลังสินค้าทุกตารางฟุตให้คุ้มค่าที่สุด ในขณะเดียวกัน อุตสาหกรรมคลังสินค้าก็กำลังเผชิญกับความท้าทายด้านการขาดแคลนแรงงาน ทำให้การปฏิบัติงานจัดส่งสินค้าได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น

การประยุกต์ใช้ AI/ML และหุ่นยนต์

การทำงานอัตโนมัติ AI และ ML สามารถช่วยให้ร้านค้าแก้ไขปัญหาที่กล่าวมาข้างต้นได้ การพัฒนาของการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ทำให้หุ่นยนต์มีบทบาทสำคัญในพื้นที่คลังสินค้า ตัวอย่างเช่น ระบบหุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ (AMR) กำลังถูกใช้เพิ่มมากขึ้นในการเลือกสินค้า จัดเตรียมสินค้า และจัดเก็บสินค้า การทำงานอัตโนมัติเหล่านี้ช่วยเพิ่มความรวดเร็ว ประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และความยืดหยุ่น หุ่นยนต์ยังสามารถใช้พื้นที่แนวตั้งและพื้นที่แคบๆ ที่ยากสำหรับคนเข้าถึงได้

アルゴリズึมการปรับปรุงโดยใช้ AI และ ML สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจริงจำนวนมากเพื่อสร้างการคาดการณ์และคำตอบ และอัปเดตเมื่อมีข้อมูลใหม่ๆ การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางช่วยให้บริษัทสามารถจัดส่งสินค้าได้ตามเส้นทางที่สั้นที่สุดและรวดเร็วที่สุด การคาดการณ์อุปสงค์และการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ใช้ข้อมูลการสั่งซื้อในอดีตเพื่อระบุรูปแบบและช่วยให้ร้านค้าสามารถคาดการณ์ได้ว่าสินค้าใดที่ลูกค้าจะสั่งซื้อ และทำให้สามารถใช้พื้นที่คลังสินค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ และลดเวลาที่สินค้าอยู่บนชั้นวาง

ML เมื่อรวมกับเซ็นเซอร์บนอุปกรณ์สามารถช่วยให้การบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ได้ การติดตามอุปกรณ์อย่างต่อเนื่องช่วยให้คลังสินค้าสามารถตรวจจับเมื่อชิ้นส่วนเครื่องจักรแสดงอาการเสื่อมสภาพหรือชำรุด และสามารถเปลี่ยนชิ้นส่วนเหล่านั้นก่อนที่จะเกิดความล้มเหลว และลดเวลาที่เครื่องจักรหยุดทำงาน

เมื่อ AI และหุ่นยนต์ถูกนำมาใช้ในคลังสินค้า จะต้องคำนึงถึงความเป็นส่วนตัว ความยุติธรรม และความปลอดภัยในสถานที่ทำงาน จะต้องคำนึงถึงความลับของข้อมูลและทำให้แน่ใจว่าโมเดล AI ไม่จะรั่วไหลข้อมูลลูกค้าที่อ่อนไหว นอกจากนี้ยังต้องติดตามโมเดล AI เพื่อหาความลำเอียง และทำให้แน่ใจว่าวิธีแก้ปัญหาหุ่นยนต์และการทำงานอัตโนมัติเป็นไปตามข้อกำหนดของ OSHA เพื่อป้องกันสภาพแวดล้อมในที่ทำงาน

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลักสำหรับกระบวนการคลังสินค้า

การติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPIs) ช่วยให้บริษัทสามารถวัดประสิทธิภาพของโซลูชันคลังสินค้า และสามารถปรับปรุงได้อย่างต่อเนื่อง ตัวชี้วัดหลักๆ สำหรับคลังสินค้า ได้แก่

• ปริมาณการผลิต – คือจำนวนผลิตภัณฑ์ที่ผ่านจุดบรรจุภัณฑ์ภายในระยะเวลาที่กำหนด ตัวอย่างเช่น จำนวนคำสั่งซื้อที่สำเร็จต่อชั่วโมง
• เวลาในการจัดส่ง – คือระยะเวลาที่ใช้ในการจัดส่งสินค้า
• การใช้พื้นที่คลังสินค้า – คือการวัดประสิทธิภาพในการใช้พื้นที่คลังสินค้า ซึ่งมักจะคำนวณโดยการหารปริมาตรของสินค้าที่เก็บไว้ด้วยพื้นที่คลังสินค้าทั้งหมด
• การจัดส่งที่ถูกต้องและครบถ้วน – คือเปอร์เซ็นต์ของคำสั่งซื้อที่เสร็จสมบูรณ์ภายในวันที่ต้องการ
• ความแม่นยำในการนับของคลังสินค้าตามที่ตั้ง – คือการวัดระดับที่สินค้าที่เก็บไว้ในคลังสินค้าตรงกับข้อมูลที่มีอยู่ ความแม่นยำในการนับของคลังสินค้าเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการวิเคราะห์คลังสินค้า

การได้รับประโยชน์จาก AI/ML ในคลังสินค้า

AI, ML และหุ่นยนต์เป็นส่วนสำคัญของคลังสินค้าสมัยใหม่ และจะยังคงเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมนี้ต่อไป ตามรายงานของ McKinsey บริษัทต่างๆ มีแผนที่จะเพิ่มการลงทุนในโซลูชันคลังสินค้าอัตโนมัติในช่วง 5 ปีข้างหน้า ร้านค้าใหญ่ๆ เช่น Target และ Walmart กำลังลงทุนหลายล้านดอลลาร์ในการเปลี่ยนแปลงโซลูชันจัดส่งสินค้าและคลังสินค้าด้วยการบำรุงรักษาและจัดการสินค้าโดยใช้ AI และ ML Walmart ได้พัฒนาตัวช่วยจัดเส้นทางอัตโนมัติ โดยใช้ AI ซึ่งตอนนี้มีให้บริการแก่ร้านค้าอื่นๆ ในรูปแบบ SaaS นอกจากนี้ยังใช้ AI เพื่อคาดการณ์อุปสงค์และรับประกันว่ามีสินค้าเพียงพอในวันที่มีการช็อปปิ้งมาก เช่น วัน Black Friday โซลูชันเหล่านี้ช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า ในขณะเดียวกันก็เพิ่มผลกำไรและลดต้นทุนการดำเนินงาน

AI, ML และหุ่นยนต์มีประโยชน์มากที่สุดในคลังสินค้าขนาดเล็กและศูนย์ปฏิบัติการจัดส่งขนาดเล็ก โดยสามารถเพิ่มประสิทธิภาพพื้นที่คลังสินค้าที่มีจำกัด นอกจากนี้ยังช่วยให้การจัดส่งที่รวดเร็วและแม่นยำเป็นมาตรฐาน โดยการติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลักและให้ความสำคัญกับการปฏิบัติตามข้อกำหนดและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล องค์กรสามารถรับประกันว่าจะได้รับประโยชน์เต็มที่จาก AI, ML และหุ่นยนต์