Вернуться назад

Искусственный интеллект для складского хранения

За последние несколько лет складская индустрия, как и заводы по всему миру, претерпела серьёзную автоматизацию. В конкурентной отрасли, такой как эта, ИИ может оказать сильное влияние на повышение точности,  скорости и эффективности выполнения заказов и инвентаризации за счет использования машинного обучения, распознавания речи и роботизации.


Машинное обучение может быть использовано в процессе принятия решений. Ежедневно можно собирать огромное количество данных о заказанных товарах, об уровнях запасов и доставке. Машинное обучение может сделать выводы из этих данных, чтобы предсказать, когда и какой товар пополнять и как часто.


Роботы могут использоваться для выполнения загрузки и выгрузки поддонов, доставки определенных предметов. Мы стали свидетелями большого прогресса в этом направлении.


Программное обеспечение для распознавания речи можно использовать для обучения машин на складе для выполнения заказов сотрудников с минимальными усилиями. Также оно упрощает ввод данных для рабочих склада


Ключевые показатели эффективности

Когда вы нанимаете человека в своей организации, вы оцениваете его или ее работу в соответствии с заданным набором критериев. Аналогично, любое приложение AI, которое вы выбираете, должно основываться на показателях производительности, которые обычно называются ключевыми показателями эффективности (KPI).

В управлении складом эти ключевые показатели эффективности могут быть любыми: от производительности, точности заказов, точности запасов до времени выполнения и т. Д.


Производительность: Склады, в которых не используется программное управление методами комплектования, испытывают значительную разницу в производительности сборщиков заказов. В этом случае машинное обучение может быть использовано для анализа штрих-кода товаров и частоты заказа по маршруту, по которому следовали наиболее и наименее эффективные сборщики. Это позволит определить наилучший порядок сортировки товаров, который сократит перемещения сборщиков, избегая при этом заторов.


Эффективность: местоположение высокоскоростных товаров (товаров, которые заказываются часто) должно быть оптимизировано для минимизации заторов при одновременном повышении эффективности комплектования. Когда количество SKU слишком велико, может быть трудно оптимизировать их местоположение в соответствии с заданными критериями. В этом случае программное обеспечение может помочь операторам разместить SKU в оптимальных положениях.


Интеграция с внешними системами как внутренними для компании (данные из CRM, ERP) так и внешними, такими как погода, новостной фон, дорожная обстановка) позволит предсказывать увеличение или снижение спроса, прогнозировать сроки доставки товара.



Резюме

Автоматизация - это сердце инноваций в любой отрасли. С постоянно растущим сектором электронной коммерции потребуются более быстрые и более гибкие системы в складской отрасли. Масса доступных данных могут использоваться алгоритмами ИИ для анализа процессов и предложения решений для их оптимизации. Применение ИИ позволит повысить качество работы, снизить издержки, увеличить скорость процессов, а значит повысить прибыль.

Другие статьи по этой теме

Искусственный интеллект в логистике

ИИ приведет к массовым изменениям, подобно тому, что сделал Интернет в 90-х годах. Каковы они будут в логистике?

Контакты
ООО Селадо

г. Москва, метро Павелецкая, Павелецкая набережная д. 2 стр 3, офис 106, БЦ LoftVille

+7 (495) 003-91-37
Свяжитесь с нами: