Riadenie skladu je zložitá operácia, ktorá si vyžaduje vyváženie mnohých výziev a rizík. Zákazníci čoraz viac očakávajú rýchle a presné dodávky, čo vedie mnohé spoločnosti k posunu smerom k „mikroplniacim centrám“, ktoré sa nachádzajú blízko veľkých mestských centier. Aby organizácie rýchlo vybavili objednávky a zároveň čo najlepšie využili obmedzený priestor skladu, čoraz viac sa pri optimalizácii skladových operácií obracajú na umelú inteligenciu (AI), strojové učenie (ML) a robotiku. Využitím AI a ML môžu manažéri skladov automatizovať a zlepšovať komponenty svojich operácií, ako je predpovedanie dopytu a úrovne zásob, optimalizácia využitia priestoru a rozloženia, zlepšenie efektivity vychystávania a balenia a zníženie chýb a odpadu. Medzitým môže robotika vykonávať opakujúce sa úlohy s väčšou presnosťou a rýchlosťou ako ľudskí pracovníci a pracovať v priestoroch, ktoré sú pre ľudí príliš obmedzené. Organizácie môžu využiť tieto technológie na zvýšenie zisku, zvýšenie bezpečnosti a ochrany a zvýšenie spokojnosti a lojality zákazníkov.
Výzvy, ktorým čelí skladový priemysel
Online obchod sa rýchlo rozširuje a vyvíja, sa v roku 2024 stane podnikom v hodnote 4 117,00 miliárd dolárov. Zákazníci sa obracajú na internet pre rôzne potreby, vrátane potraviny. Online predajcovia tradične skladujú svoje zásoby vo veľkých skladoch mimo veľkých populačných centier. Rýchla urbanizácia viedla k tomu, že mnoho zákazníkov žije v populačných centrách v drahých oblastiach a zákazníci čoraz viac očakávajú rýchle dodávky – často v ten istý deň.
Mnohí maloobchodníci riešili tento problém implementáciou „mikro-plniacich centier“ v blízkosti veľkých populačných centier. Keďže nehnuteľnosti v týchto lokalitách sú drahé, je dôležitejšie ako kedykoľvek predtým, aby bol každý štvorcový meter skladového priestoru dobre využitý. Medzitým sa skladový priemysel potýka s nedostatkom pracovnej sily, čo sťažuje včasné vybavovanie objednávok.
Aplikácie AI/ML a robotiky
Automatizácia, AI a ML môžu maloobchodníkom pomôcť vyrovnať sa s týmito výzvami. Pokrok počítačového videnia rozšíril možnosti robotizácie v skladových priestoroch. Napríklad, systémy autonómnych mobilných robotov (AMR). sa čoraz častejšie používajú na vychystávanie (výber položiek, ktoré si konkrétny zákazník objednal), balenie (príprava týchto položiek na expedíciu) a paletizáciu (ukladanie tovaru na paletu na prepravu a skladovanie). Automatizácia týchto úloh zvyšuje rýchlosť, efektivitu, presnosť a prispôsobivosť. Robotika môže využívať aj vertikálne a stiesnené priestory, ktoré sú pre ľudí ťažko dostupné. Skladový priestor možno ďalej optimalizovať zavedením inovatívnych riešení skladovania s vysokou hustotou, ako sú kocky, rúrky a automatizované systémy skladovania a vyhľadávania.
Optimalizačné algoritmy poháňané AI a ML analyzujú obrovské množstvo údajov z reálneho sveta, aby vytvorili predpovede a riešenia, ktoré sa aktualizujú, keď bude k dispozícii viac informácií. Optimalizácia trás pomáha spoločnostiam zabezpečiť, aby bol tovar dodaný po najkratších a najefektívnejších trasách. Prognóza dopytu a prediktívne modelovanie využívajú údaje o minulých objednávkach na identifikáciu vzorov a pomáhajú maloobchodníkom odhadnúť, ktoré produkty si zákazníci pravdepodobne objednajú, čím sa zabezpečí efektívne využitie skladového priestoru a minimalizácia času stráveného na regáloch. Tieto modely umožňujú aj efektívnejšie skladovanie, pretože častejšie objednávané položky možno uložiť bližšie k vychystávacím staniciam.
ML, keď je spárovaný so senzormi na zariadení, môže tiež umožniť prediktívnu údržbu. Nepretržité monitorovanie častí zariadenia umožňuje skladom zistiť, kedy mechanické časti, ako sú valčeky alebo dopravníkové pásy, vykazujú známky opotrebovania alebo poškodenia, čo umožňuje ich výmenu skôr, ako dôjde k poruchám, a minimalizuje prestoje. Implementáciou robotiky a riešení založených na AI/ML môžu maloobchodníci zvýšiť presnosť a efektivitu a zároveň zabezpečiť, aby sa ich obmedzený priestor využil na plnú kapacitu.
Keďže umelá inteligencia a robotika sú integrované do skladov, je nevyhnutné brať do úvahy súkromie, etiku a bezpečnosť na pracovisku. Je dôležité zvážiť dôvernosť údajov a zabezpečiť, aby modely AI neunikli citlivé údaje o zákazníkoch. Rovnako dôležité je monitorovanie skreslenia modelov AI. Nakoniec je nevyhnutné zaručiť, že robotické a automatizačné riešenia sú v súlade s predpismi Úradu pre bezpečnosť a ochranu zdravia pri práci (OSHA) na ochranu pracovného prostredia.
Kľúčové ukazovatele výkonnosti pre skladové procesy
Monitorovanie kľúčových ukazovateľov výkonnosti (KPI) umožňuje podnikom merať efektivitu ich skladových riešení, čo umožňuje neustále zlepšovanie. Niekoľko kľúčových KPI pre skladovanie zahŕňa:
- Priepustnosť – Predstavuje počet produktov, ktoré úspešne prešli cez baliacu stanicu počas stanoveného času, napríklad počet objednávok splnených za hodinu.
- Dodacia lehota – Tento údaj ukazuje, ako rýchlo je možné zásielky uskutočniť.
- Využitie kocky – Táto miera toho, ako efektívne sklady využívajú svoju skladovaciu kapacitu, sa často vypočítava vydelením objemu skladovaného materiálu celkovou kapacitou skladu.
- Včasné úplné zásielky (OTIF). – Táto metrika počíta percento objednávok dokončených v plnom rozsahu do požadovaného dátumu.
- japresnosť počítania zásob podľa miesta – Sleduje, do akej miery tovar uložený v sklade zodpovedá údajom. Aby bola analýza skladu efektívna, je potrebná vysoká presnosť zásob.
Využívanie výhod AI/ML v skladovaní
Umelá inteligencia, ML a robotika sú významnými súčasťami moderného skladovania a budú naďalej meniť toto odvetvie. Podľa nedávneho Správa McKinsey, spoločnosti plánujú v priebehu nasledujúcich piatich rokov výrazne zvýšiť svoje výdavky na riešenia autonómnych skladov. Veľkí maloobchodníci ako Target a Walmart nalievajú milióny dolárov do transformácie svojich dodávateľských reťazcov a skladovacích operácií pomocou logistiky poháňanej AI a ML. Walmart vyvinula Nástroj na optimalizáciu trasy poháňaný AI, ktorý bol teraz sprístupnený ostatným maloobchodníkom v rámci modelu softvéru ako služby (SaaS). Predajca tiež používa AI predpovedať dopyt a zabezpečiť primerané zásoby počas špičkových nákupných dní, ako je Black Friday. Tieto riešenia pomáhajú zvyšovať spokojnosť zákazníkov a zároveň zvyšovať zisky a znižovať prevádzkové náklady podniku. Môžu tiež pomôcť podnikom vyrovnať sa s výzvami vrátane narušenia dodávateľského reťazca a nedostatku pracovnej sily.
AI, ML a robotika sú najužitočnejšie v menších skladoch a mikroplniacich centrách, kde môžu optimalizovať obmedzený úložný priestor. Okrem technológií, ako je rozšírená realita a cloudové riešenia, pomáhajú robiť štandardné rýchle a presné dodávky. Monitorovaním kľúčových ukazovateľov výkonu a uprednostňovaním súladu a ochrany osobných údajov môžu organizácie zabezpečiť, že budú využívať všetky výhody AI, ML a robotiky.