Від обліку до реального часу: Цифровий мозок складу

Вхід до більшості складів сьогодні показує щось дивне: мільйони доларів у робототехніці, датчиках та конвеєрних системах, а також програмне забезпечення в задній офісній частині, яке було розроблено до появи айфона.

Американська галузь складського господарства та зберігання зросла більш ніж на 50% за останні десять років, що обумовлено електронною комерцією та зростаючими очікуваннями споживачів. Склади стали швидшими, густішими та більш складними. Але системи, які використовуються для управління ними, не змінилися.

Система управління складом (WMS) – це спеціалізована база даних, побудована навколо однієї задачі: реєстрації транзакцій. Що прийшло, що вийшло, де воно було розміщено. Це був розумний дизайн, коли робота полягала у вводі даних. Але зараз робота не полягає у вводі даних – вона полягає у прийнятті рішень в реальному часі.

Пропуск між екраном і підлогою

Традиційні платформи WMS були побудовані для реєстрації, а не для реагування. Статичні панелі створюють затримку між тим, що відбувається на підлозі, і тим, що бачить керівник. Кількість товарів зросла суттєво, що збільшує операційну складність, тоді як оборот працівників на складах може перевищувати 40% на рік. Кілька секунд, втрачених на кожну задачу, можуть перекладатися у мільйони доларів щорічно для високоволатильних операцій. Однак більшість об’єктів все ще працюють на системах, які не можуть бачити чи реагувати на ці неефективності в реальному часі.

Результат: ваша команда приймає рішення на основі інформації, яка вже застаріла.

Я використовую простий тест, коли розмовляю з операторами: “Чи говорить вам ваше програмне забезпечення, що відбулося, або що робити далі?” Практично завжди відповідь така: що відбулося. Це вся проблема.

Складам потрібен щось подібне до системи керування повітряним рухом: система, яка бачить все в реальному часі, моделює, що відбувається далі, і видає рішення до того, як вони стають надзвичайними. Це виглядає як цифровий мозок складу: система, яка безперервно приймає сигнали з усієї операції, розуміє, що відбувається в контексті, і координує роботу в реальному часі. Замість очікування запиту оркестраційна платформа активно координує працю, запаси, обладнання та простір.

Технологія вже готова

Кілька років тому така платформа була б занадто дорогою для експлуатації та занадто ненадійною для довіри на живій підлозі. Але це змінилося.

Комп’ютерне зору тепер дає системі штучного інтелекту справжні очі на склад: не тільки RFID-сигнали та сканування, але й справжнє візуальне розуміння того, що відбувається в зоні. Просторова інтелект може мапувати рух і затори, коли вони розвиваються. Цифрові двійники дозволяють вам симулювати рішення, перш ніж ви його приймете. А прогнозування з використанням машинного навчання вже досить зріле, щоб ви могли передбачити пробіл у штаті або надходження перед тим, як це станеться.

Розробки в області хмарної інфраструктури та=edge-обчислення також зробили можливим обробку та дії з цими даними в реальному часі, у масштабі та за ціною, яка нарешті є життєздатною для операторів.

Інфраструктура є. Моделі є. Єдина річ, що стоїть між більшою частиною складів та цією можливістю, – це припущення, що це ще за кілька років.

Штучний інтелект не замінює операторів, він змінює те, що вони роблять

Прийняття комп’ютерного зору в логістиці прискорилося, оскільки витрати суттєво знизилися за останні п’ять років – і більше 70% лідерів ланцюгів постачання кажуть, що вони зараз інвестують у штучний інтелект та автоматизацію, або будуть до 2030 року.

Оператори, які перемагають з цими системами, не ті, хто передав постачальнику ключі та пішов геть. Вони ті, хто тримав операції в циклі, використовуючи штучний інтелект для розпізнавання закономірностей у масштабі та зберігання суджень для людей.

Система може позначити, що зона 4 завантажена, і порекомендувати маршрут. Це людина помітить, що завантаження відбувається через те, що два співробітники мають явний конфлікт. Ця відмінність має значення.

Завдання комбінуються динамічно на основі пріоритетів у реальному часі та рівнів запасів, жодного запам’ятовування підлоги, жодного очікування керівника для перенаправлення. Керівник бачить точно, як довго триватимуть майбутні замовлення та де перебалансувати працю до того, як утвориться вузьке місце. Система розуміє проблему до того, як вона стане проблемою.

Інтерфейс повинен змінитися

Інтерфейси традиційних WMS були побудовані для адміністраторів баз даних: рядки, стовпці, фільтри, форми. Ця модель мала сенс, коли робота полягала у вводі даних. Це абсолютно неправильно для того, як сучасний склад працює.

Водночас тиск на складах ніколи не був вищим. Очікування доставки в той же день та на наступний день стають нормою, стискаючи вікна виконання з днів до годин. То, що раніше було проблемою планування, тепер є проблемою виконання в реальному часі. Системи, які працюють із затримкою, фундаментально несовместимі з цією реальністю.

Правильний інтерфейс – це сам склад: живий візуальний модель підлоги, де знаходяться запаси, де знаходяться працівники, де зростає завантаженість, який оновлюється в реальному часі та видає ідеї без запитів. Ви не повинні запускати запит, щоб дізнатися, що відбувається.

Кожне рішення, яке оркестраційна платформа полегшує, кодується. Платформа вчиться вашого об’єкта, вашої моделі товарів, вашого ритму праці, вашого сезонного зростання. З часом це стає інститутською пам’яттю, яка зростає, доступною будь-кому, в будь-який час, незалежно від обороту.

Замість того, щоб знання жили в головах людей, воно вбудовується в систему. Це створює постійний шар операційної інтелекта, який покращується з часом, а не скидається кожен раз, коли команда змінюється.

Авторитет залишається з людьми: операторами, які наглядають за системою, втручаються, коли ситуація вимагає людського судження. Але знання живе в платформі, доступне будь-кому, хто його потребує, в будь-який час.

Перехід від систем обліку до оркестровки в реальному часі не відбудеться за одну ніч. Але напрямок ясний. Коли складність зростає, вартість роботи без інтелекту реального часу зростатиме.

Організації, які рухаються першими – або ті, хто приймає прозорість, оркестровку та прийняття рішень на основі штучного інтелекту, – визначатимуть наступний стандарт для операцій складу.

Ми переходимо від систем, які реєструють минуле, до систем, які формують майбутнє. І вперше у нас є інструменти для побудови справжнього цифрового мозку для складу.