Штучний інтелект, машинне навчання та робототехніка: нові технологічні передові у складському господарстві

Управління складом — це складна операція, яка вимагає збалансування багатьох викликів і ризиків. Клієнти все більше очікують швидких і точних поставок, що спонукає багато компаній до переходу до «мікроцентрів виконання», розташованих поблизу великих міських центрів. Щоб швидко виконувати замовлення та максимально використовувати обмежений складський простір, організації все частіше звертаються до штучного інтелекту (AI), машинного навчання (ML) і робототехніки для оптимізації складських операцій. Використовуючи AI та ML, керівники складів можуть автоматизувати та вдосконалювати такі компоненти своїх операцій, як прогнозування попиту та рівня запасів, оптимізація використання простору та планування, підвищення ефективності комплектування та пакування, а також зменшення помилок і відходів. Тим часом робототехніка може виконувати повторювані завдання з більшою точністю та швидкістю, ніж люди, і працювати в занадто обмеженому для людей просторі. Організації можуть використовувати ці технології, щоб збільшити прибутки, підвищити безпеку та захист, а також підвищити задоволеність і лояльність клієнтів.

Виклики, з якими стикається галузь складського господарства

Інтернет-торгівля швидко розширюється та розвивається, у 4,117.00 році він перетворився на бізнес з оборотом 2024 мільярдів доларів. Клієнти звертаються до Інтернету з різних потреб, зокрема бакалії. Традиційно інтернет-магазини зберігають свої запаси на великих складах за межами великих населених пунктів. Швидка урбанізація призвела до того, що багато клієнтів живуть у населених пунктах у дорогих районах, і клієнти все частіше очікують швидкої доставки — часто в той же день.

Багато роздрібних торговців вирішили цю проблему, встановивши «мікроцентри виконання» поблизу великих населених пунктів. Оскільки нерухомість у цих місцях дорога, як ніколи важливо, щоб кожен квадратний фут складської площі був добре використаний. Тим часом галузь складського господарства має справу з нестачею робочої сили, що ускладнює своєчасне виконання замовлень.

Застосування AI/ML і робототехніки

Автоматизація, AI та ML можуть допомогти роздрібним торговцям впоратися з цими викликами. Розвиток комп’ютерного зору розширив можливості роботизації в складських приміщеннях. Наприклад, системи автономних мобільних роботів (AMR). все частіше використовуються для комплектування (вибору товарів, які замовив конкретний клієнт), пакування (підготовка цих товарів до відправлення) і палетування (розміщення товарів на піддоні для транспортування та зберігання). Автоматизація цих завдань підвищує швидкість, ефективність, точність і адаптивність. Робототехніка також може використовувати вертикальні та тісні простори, до яких людям важко отримати доступ. Складський простір можна додатково оптимізувати, запровадивши інноваційні рішення для зберігання високої щільності, такі як куби, труби та автоматизовані системи зберігання та пошуку.

Алгоритми оптимізації на основі штучного інтелекту та машинного навчання аналізують величезні обсяги реальних даних для створення прогнозів і рішень, оновлюючи їх у міру появи додаткової інформації. Оптимізація маршрутів допомагає компаніям забезпечити доставку товарів найкоротшими та найефективнішими маршрутами. Прогнозування попиту та прогнозне моделювання використовують дані минулих замовлень, щоб визначити закономірності та допомогти роздрібним торговцям оцінити, які продукти, ймовірно, замовлятимуть клієнти, забезпечуючи ефективне використання складського простору та мінімізуючи час, який продукти залишаються на полицях. Ці моделі також забезпечують більш ефективне складське зберігання, оскільки товари, які частіше замовляють, можна зберігати ближче до станцій комплектування.

ML у поєднанні з датчиками на обладнанні також може забезпечити профілактичне обслуговування. Постійний моніторинг частин обладнання дозволяє складам виявляти ознаки зносу або поломки механічних частин, таких як ролики або конвеєрні стрічки, що дозволяє замінити їх до того, як виникнуть збої, і мінімізує час простою. Впроваджуючи роботизацію та рішення на основі ШІ/ML, роздрібні продавці можуть підвищити точність і ефективність, гарантуючи, що їх обмежений простір використовується на повну потужність.

Оскільки штучний інтелект і робототехніка інтегровані в складське господарство, життєво важливо враховувати конфіденційність, етику та безпеку на робочому місці. Важливо враховувати конфіденційність даних і гарантувати, що моделі штучного інтелекту не витоку конфіденційних даних клієнтів. Не менш важливим є моніторинг моделей ШІ на предмет упередженості. Нарешті, важливо гарантувати, що роботизовані та автоматизовані рішення відповідають правилам Адміністрації з безпеки та гігієни праці (OSHA) для захисту робочого середовища.

Ключові показники ефективності складських процесів

Моніторинг ключових показників ефективності (KPI) дозволяє підприємствам вимірювати ефективність своїх складських рішень, забезпечуючи постійне вдосконалення. Кілька ключових KPI для складського господарства включають:

• Пропускна здатність – Це кількість продуктів, успішно пропущених через станцію пакування протягом встановленого періоду часу, наприклад, кількість замовлень, виконаних за годину.
• час – Ця цифра відстежує, як швидко можуть бути здійснені відправлення.
• Використання куба – Ця міра того, наскільки ефективно склади використовують свою ємність для зберігання, часто розраховується шляхом ділення обсягу матеріалів, що зберігаються, на загальну ємність складу.
• Повні своєчасні поставки (OTIF). – Цей показник обчислює відсоток замовлень, виконаних повністю до потрібної дати.
• Iточність підрахунку інвентаризації за місцем розташування – Це відстежує, наскільки товари, що зберігаються на складі, відповідають даним. Висока точність інвентаризації необхідна для ефективної складської аналітики.

Використовуйте переваги AI/ML у складському господарстві

AI, ML і робототехніка є важливими компонентами сучасного складського господарства і продовжуватимуть змінювати галузь. Згідно з нещодавнім Звіт McKinsey, компанії планують значно збільшити свої витрати на автономні складські рішення протягом наступних п’яти років. Великі роздрібні торговці, такі як Target і Walmart, вкладають мільйони доларів у трансформацію своїх ланцюгів постачання та операцій зберігання за допомогою логістики на основі штучного інтелекту та машинного навчання. Walmart розробив Інструмент оптимізації маршруту на основі ШІ, який тепер став доступним для інших роздрібних торговців за моделлю програмного забезпечення як послуги (SaaS). Роздрібний продавець також використовує AI для прогнозувати попит і забезпечувати адекватні запаси у дні піку покупок, як-от Чорна п’ятниця. Ці рішення допомагають підвищити задоволеність клієнтів, збільшуючи прибуток і знижуючи операційні витрати бізнесу. Вони також можуть допомогти підприємствам впоратися з труднощами, включно з перебоями в ланцюзі постачання та нестачею робочої сили.

AI, ML і робототехніка є найбільш корисними на невеликих складах і мікроцентрах виконання, де вони можуть оптимізувати обмежений простір для зберігання. На додаток до таких технологій, як доповнена реальність і хмарні рішення, вони допомагають зробити швидкі й точні доставки стандартом. Відстежуючи ключові показники ефективності та приділяючи пріоритет відповідності та конфіденційності даних, організації можуть гарантувати, що вони отримають усі переваги штучного інтелекту, машинного навчання та робототехніки.