Від обліку записів до реального часу: Цифровий мозок складу

Вхід до більшості складів сьогодні і ви знайдете щось дивне: мільйони доларів у робототехніці, датчиках і конвеєрних системах, і шматок програмного забезпечення в задній частині офісу, який був розроблений до появи iPhone.

Американська промисловість складського зберігання та зберігання виростла більш ніж на 50% за останні десять років, завдяки електронній комерції та зростанню очікувань споживачів. Склади стали швидшими, густішими та складнішими. Але системи, які використовуються для їх управління, не поспішають за ними.

Система управління складом, або WMS, – це налаштована база даних, побудована навколо однієї роботи: реєстрації транзакцій. Що прийшло, що вийшло, де воно було розміщено. Це був розумний дизайн, коли робота полягала в вводі даних. Але тепер робота не полягає в цьому. Сьогодні викликом є не захоплення даних, а прийняття рішень в реальному часі.

Пропуск між екраном і підлогою

Традиційні платформи WMS були розроблені для реєстрації, а не для реагування. Статичні панелі управління створюють затримку між тим, що відбувається на підлозі, і тим, що бачить керівник. Кількість SKU зросла драматично, збільшуючи операційну складність, тоді як оборот працівників на складах може перевищувати 40% щорічно. Кілька секунд, втрачених на кожну задачу, можуть перекладатися в мільйони доларів щорічно для високовolume 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 ваше програмне забезпечення, що відбулося, або що робити далі?” Практично завжди відповідь така: що відбулося. Це вся проблема.

Що складам потрібно, це щось ближче до системи управління повітряним рухом: система, яка бачить все в реальному часі, моделює, що відбувається далі, і висуває 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 того, щоб чекати на запит, платформа оркестрування активно координує працю, запаси, обладнання та простір.

Технологія вже готова

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

Комп’ютерне бачення тепер дає системі штучного інтелекту справжні очі на склад: не тільки сигнали RFID і 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. І прогнозування за допомогою машинного навчання достатньо зріле, щоб ви могли передбачити пробіл у штаті або надходження перед тим, як це станеться.

Покращення в інфраструктурі хмарних обчислень та обчислення на краю також зробили можливим обробку та дії на цих даних в реальному часі, в масштабі, і за ціною, яка нарешті є життєздатною для операторів.

Інфраструктура є. Моделі є. Єдина річ, яка стоїть між більшостю складів і цією можливістю, – це припущення, що це ще років через кілька.

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

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

Оператори, які перемагають з цими системами, – це не ті, хто віддав виробникові ключі і пішов геть. Це ті, хто тримав операції в циклі, використовуючи штучний інтелект для розпізнавання закономірностей в масштабі та зберігання судження для людей.

Система може позначити, що зона 4 забита і рекомендувати маршрут. Це вимагає людини, щоб помітити, що затори є тому, що два співробітники мають видимий конфлікт. Ця відмінність має значення.

Задачі збирача змінюються динамічно на основі пріоритетів і рівнів запасів в реальному часі, без запам’ятовування підлоги, без очікування керівника, щоб перенаправити. Керівник бачить точно, скільки часу потрібно для майбутніх замовлень і де перебалансувати працю до того, як утвориться затор. Система розуміє проблему до того, як вона стане однією.

Інтерфейс повинен змінитися

Інтерфейси спадкових систем WMS були розроблені для адміністраторів баз даних: рядки, стовпці, фільтри, форми. Ця модель мала сенс, коли робота полягала в вводі даних. Це зовсім неправильно для того, як працює сучасний склад.

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. Що раніше було проблемою планування, тепер є проблемою виконання в реальному часі. Системи, які працюють з затримкою, фундаментально не сумісні з цією реальністю.

Правильний інтерфейс – це сам склад. Живий візуальний модель підлоги, де знаходиться запас, де знаходяться працівники, де збирається затор, який оновлюється в реальному часі і висуває знання без запитів. Ви не повинні запускати запит, щоб дізнатися, що відбувається.

Кожне рішення, яке платформа оркестрування підтримує, кодується. Платформа вчиться вашому об’єкту, вашим закономерностям SKU, вашим ритмам праці, вашим сезонним підйомами. З часом вона стає інституційною пам’яттю, яка зростає, доступною кожному, в будь-який час, незалежно від обороту.

Замість того, щоб знання жили в головах людей, воно стає вбудованим 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 кожному, хто його потребує, в будь-який час.

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

Організації, які рухаються першими – або ті, які приймають видимість, оркестрування та прийняття рішень на основі штучного інтелекту – визначать 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.