Штучний інтелект, машинне навчання та робототехніка: нові технологічні фронтири в складському господарстві

Управління складом – це складна операція, яка вимагає балансування багатьох викликів і ризиків. Клієнти все частіше очікують швидких і точних доставок, що призводить до того, що багато компаній переходять до “мікро-центрів виконання” розташованих поблизу великих міст. Для виконання замовлень швидко, одночасно максимізуючи використання обмеженого складського простору, організації все частіше звертаються до штучного інтелекту (ШІ), машинного навчання (МН) і робототехніки для оптимізації складських операцій. Використовуючи ШІ і МН, менеджери складів можуть автоматизувати і покращити складові частини своїх операцій, такі як прогнозування попиту і рівня запасів, оптимізацію використання простору і планування, покращення ефективності збору і упаковки, а також зменшення помилок і відходів. Тим часом, робототехніка може виконувати повторювані завдання з більшою точністю і швидкістю, ніж люди, і працювати в місцях, які є надто тісними для людей. Організації можуть використовувати ці технології для збільшення прибутку, покращення безпеки і безпеки, а також підвищення задоволеності клієнтів і лояльності.

Виклики, з якими стикається складське господарство

Онлайн-торгівля швидко розширюється і еволюціонує, ставши бізнесом на суму 4 117,00 мільярдів доларів у 2024 році. Клієнти все частіше звертаються до онлайн-шопінгу для задоволення різних потреб, включаючи продукти харчування. Традиційно, онлайн-рітейлери зберігали свої запаси в великих складах поза великими містами. Швидка урбанізація призвела до того, що багато клієнтів живуть у містах, і клієнти все частіше очікують швидких, часто одноденних, доставок.

Багато рітейлерів вирішили цю проблему, створивши “мікро-центри виконання” поблизу великих міст. Через те, що нерухомість у цих місцях дорога, зараз більш важливо, ніж будь-коли, щоб кожен квадратний фут складського простору використовувався ефективно. Тим часом, складське господарство стикається з нестачею робочої сили, що робить виконання замовлень у термін ще більш складним.

Застосування ШІ, МН і робототехніки

Автоматизація, ШІ і МН можуть допомогти рітейлерам впоратися з цими викликами. Розробка комп’ютерного зору розширила можливості робототехніки на складах. Наприклад, автономні мобільні робототехнічні системи (AMR) все частіше використовуються для збору (вибір товарів, замовлених клієнтом), упаковки (підготовки товарів до відправки) і палітизації (розміщення товарів на паліти для транспортування і зберігання). Автоматизація цих завдань збільшує швидкість, ефективність, точність і адаптивність. Робототехніка також може використовувати вертикальні і тісні простори, які важко доступні для людей. Складський простір можна ще більше оптимізувати, ввівши інноваційні, високогустинні рішення для зберігання, такі як куби, труби і автоматизовані системи зберігання і видачі.

Алгоритми оптимізації, що працюють на основі ШІ і МН, аналізують величезні об’єми реальних даних, щоб генерувати прогнози і рішення, оновлюючи їх, коли з’являється нова інформація. Оптимізація маршрутів допомагає компаніям забезпечити, щоб товари транспортувалися найкоротшим і найбільш ефективним маршрутом. Прогнозування попиту і передбачувальна модельування використовують дані про минулі замовлення, щоб визначити закономірності і допомогти рітейлерам оцінити, які товари найімовірніше замовлять клієнти, забезпечуючи ефективне використання складського простору і мінімізуючи час, протягом якого товари перебувають на полицях. Ці моделі також дозволяють оптимізувати зберігання товарів на складах, оскільки товари, які замовляються найчастіше, можна зберігати ближче до станцій збору.

МН, поєднане з датчиками на обладнанні, також може забезпечити передбачувальне технічне обслуговування. Постійний моніторинг складових частин обладнання дозволяє складам виявити, коли механічні частини, такі як ролики або конвеєрні стрічки, показують ознаки зносу або пошкодження, що дозволяє замінити їх до того, як вони вийдуть з ладу, і мінімізувати простої. Реалізуючи робототехніку і рішення, засновані на ШІ і МН, рітейлери можуть збільшити точність і ефективність, одночасно забезпечуючи максимальне використання обмеженого простору.

Під час інтеграції ШІ і робототехніки у складське господарство важливо враховувати питання конфіденційності, етики і безпеки праці. Важливо забезпечити конфіденційність даних і гарантувати, що моделі ШІ не витікають конфіденційних даних клієнтів. Не менш важливо моніторити моделі ШІ на предмет упередженості. Нарешті, важливо гарантувати, що робототехнічні і автоматизовані рішення відповідають вимогам Організації з охорони праці і здоров’я (OSHA), щоб забезпечити безпечну робочу середу.

Ключові показники ефективності складських процесів

Моніторинг ключових показників ефективності (KPI) дозволяє підприємствам оцінювати ефективність своїх складських рішень, забезпечуючи постійне покращення. Деякі ключові KPI для складського господарства включають:

• Пропускна здатність – Це число представляє кількість товарів, які успішно пройшли через станцію упаковки за певний період часу, наприклад, кількість замовлень, виконаних за годину.
• Термін виконання – Цей показник відстежує, як швидко можна здійснити доставку.
• Використання кубатури – Це міра того, наскільки ефективно склади використовують свій зберігальний потенціал, часто обчислюється шляхом ділення об’єму матеріалів, що зберігаються, на загальну місткість складу.
• Доставки вчасно і в повному обсязі – Цей показник обчислює відсоток замовлень, виконаних в повному обсязі до бажаної дати.
• Точність обліку запасів за місцем – Цей показник відстежує, наскільки товари, що зберігаються на складах, відповідають даним. Висока точність обліку запасів необхідна для ефективної аналітики складського господарства.

Отримання вигоди від ШІ і МН у складському господарстві

ШІ, МН і робототехніка є важливими компонентами сучасного складського господарства і продовжать змінювати галузь. За даними недавнього доповіді McKinsey, компанії планують значно збільшити свої витрати на автономні складські рішення протягом наступних п’яти років. Великі рітейлери, такі як Target і Walmart, вкладають мільйони доларів у трансформацію своїх ланцюжків поставок і операцій з зберігання за допомогою логістики, заснованої на ШІ і МН. Walmart розробила інструмент оптимізації маршрутів на основі ШІ, який тепер доступний іншим рітейлерам у вигляді сервісу (SaaS). Рітейлер також використовує ШІ для прогнозування попиту і забезпечення достатнього рівня запасів у пікові дні покупок, такі як Чорна п’ятниця. Ці рішення допомагають підвищити задоволеність клієнтів, одночасно збільшуючи прибуток і знижуючи операційні витрати бізнесу. Вони також можуть допомогти підприємствам впоратися з викликами, такими як порушення ланцюжків поставок і нестача робочої сили.

ШІ, МН і робототехніка найбільш корисні у менших складах і мікро-центрах виконання, де вони можуть оптимізувати обмежений зберігальний простір. Крім технологій, таких як доповнена реальність і хмарні рішення, вони допомагають зробити швидкі і точні доставки стандартом. Моніторинг ключових показників ефективності і пріоритизація дотримання вимог і захисту даних дозволяють організаціям гарантувати, що вони отримують повну вигоду від ШІ, МН і робототехніки.