La inteligencia industrial se ha utilizado ampliamente en los almacenes, ya que los tomadores de decisiones dependen de la tecnología para mejorar todo, desde la seguridad de los trabajadores hasta la dirección del inventario. Estos líderes además reconocen el potencial de las aplicaciones de flujo de material automatizado. Las copias de seguridad persistentes pueden causar cuellos de botella generalizados y que llevan mucho tiempo, pero las operaciones eficientes e ininterrumpidas aumentan la productividad y la satisfacción del cliente.
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Mejorar el enrutamiento y el seguimiento
Aunque muchos ejecutivos quieren expandir sus operaciones y huellas de almacén, tales objetivos pueden requerir que los trabajadores pasen demasiado tiempo en procesos manuales. Tal fue el caso de los empleados de Superindo, la dependencia de supermercados más noble de Indonesia. La compañía tiene casi 200 tiendas grandes y compactas repartidas por todo el país, y los almacenes juegan un papel importante para aceptar riqueza a los destinos correctos en los momentos apropiados.
Sin bloqueo, operarlos se volvió cada vez más desafiante. La red de Superindo incluye almacenes, centros de distribución tradicionales, centros de distribución satelitales y tiendas. Durante la expansión continua de la empresa, los gerentes gastarían Hasta dos horas al día planificando manualmente las rutas cerca de y desde las ubicaciones de la empresa. Por otra parte de aceptar mucho tiempo, este enfoque fue costoso, lo que llevó a los líderes a encontrar una alternativa.
Finalmente implementaron una aparejo de enrutamiento automatizada de inteligencia industrial para optimizar el movimiento de riqueza desde almacenes hasta tiendas. La aparejo proporcionó prueba de entrega instantánea, digital y los gerentes de información necesarios para hacer un seguimiento si es necesario. Una vez que la marca de supermercados implementó esta tecnología, los gerentes recuperaron el 30% del tiempo anteriormente dedicado a la enrutamiento manual. Por otra parte, la utilización del transporte mejoró, lo que permite a los conductores realizar más viajes y obtener tiempos de respuesta más rápidos sin aumentar el uso de combustible.
Este estudio de caso es un excelente ejemplo de cómo la IA en los almacenes puede apoyar los planes de crecimiento de las empresas al tiempo que racionaliza las operaciones internas y externas. Otros ejecutivos pueden anticipar resultados similares al identificar los procesos más lentos o propensos a errores e investigar si las tecnologías pueden mejorar los resultados.
Simulando éxitos automatizados de flujo de material
Los almacenes son semilleros de actividad. Prolongar los riqueza y las personas que se mueven a través de ellos requiere tomar decisiones cruciales que van desde el pancho del pasillo hasta el tipo de estante. Los bastidores en voladizo son ideales para Prolongar los productos fuera del firme y acomodar productos pesados, como muebles. Alternativamente, el flojo de cartón se fundamento en la compostura y un rodillo inclinado para impulsar el sucesivo pájaro una vez que un trabajador elimina el más cercano a ellos. Si los ejecutivos desean mejorar el flujo de material automatizado en un almacén existente o comenzar con fuerza en una nueva ubicación, poder probar múltiples posibilidades puede permitir procesos efectivos.
Los participantes en una colaboración de tres empresas pasaron medio año entrenando y Cálculo AI en 9 billones de parámetros y haciéndolo interpretar entornos físicos. El plan giró en torno a prismáticos digitales mucho precisos de almacenes almacenados en la abundancia.
La tecnología resultante mostró a los usuarios numerosas simulaciones de video 3D de los mejores diseños de almacén para el rendimiento, la eficiencia profesional y otros indicadores secreto de rendimiento. Uno de los ejecutivos cree que esta aparejo podría compendiar a la centro los marcos de tiempo de planificación para los almacenes en el incremento, al tiempo que causa reducciones similares en el trabajo manual y los gastos operativos en las instalaciones actuales.
Esta aplicación de IA en almacenes además elimina las conjeturas que pueden seguir la toma de decisiones de detención nivel. Por otra parte, las condiciones pueden cambiar significativamente cuando el almacén pasa por un período de fiestas de asueto en comparación con su temporada más lenta. Adaptar las instalaciones para satisfacer esas deyección cambiantes puede mejorar los patrones de flujo de materiales al compendiar las copias de seguridad, los flujos de trabajo mal organizados o los diseños potencialmente peligrosos.
Alivio de los empleados de tareas repetitivas
Las personas están interesadas en usar IA para liberar más tiempo para que puedan gastarlo en tareas más gratificantes. Es por eso que opciones como la IA generativa se han vuelto tan populares para la dirección de almacenes y deyección similares. Permite a las personas compendiar los costos mientras hacer que sus cadenas de suministro sean más eficientes y competitivo. Pueden usar chatbots para afectar diferentes circunstancias y determinar cómo los manejarían si surgen. Hexaedro que la mayoría de estas herramientas dan respuestas en segundos, ahorran tiempo de cálculo de personas.
Los robots avanzados además pueden optimizar las operaciones, pero generalmente mejoran los flujos de material. Los robots móviles automatizados pueden mover riqueza cerca de y desde ubicaciones específicas, ahorrando tiempo a los trabajadores al tiempo que reducen los riesgos de lesiones. Otros modelos manejan directamente los diversos productos que se mueven a través de almacenes, preparándolos para dejar esas instalaciones a través de camiones para finalmente conmover a las puertas de los clientes.
Un ejemplo es Sparrow, una máquina de manejo de material utilizada por Amazon. Utiliza tecnologías de visión de máquina y IA para manejar millones de productosapoyando a los empleados que colectivamente empacan más de 13 millones de parcelas diariamente.
El inventario de productos de Amazon es increíblemente diverso. Sin bloqueo, ese surtido masivo plantea desafíos para algunos robots porque los artículos vienen en varias formas y tamaños. Los ejecutivos sabían que tenían que crear innovaciones que pudieran funcionar con esos productos a escalera. Opciones como las miras robóticas pueden tomar cosas internamente de la misma categoría de productos, como botellas farmacéuticas. Sin bloqueo, esperar que tales máquinas funcionen con riqueza de una textura o tipo drásticamente diferente pueden conducir a la engaño.
Evaluación de requisitos de flujo de material automatizado en almacenes
Hay muchas razones atractivas para comenzar a usar IA en almacenes o ampliar sus aplicaciones existentes. Sin bloqueo, los líderes obtendrán los mejores resultados examinando las operaciones actuales y decidiendo cómo podría ayudar la inteligencia industrial. Si los fundamentos se mueven de modo predecible a través de almacenes, como sobrevenir por estaciones específicas, los robots pueden ayudar a los humanos con sus tareas en cada etapa.
Quizás los ejecutivos desean soporte para tomar decisiones antaño de cambiar el diseño de un almacén existente o construir una nueva instalación. Los prismáticos digitales y otras herramientas de simulación podrían ayudar a las personas a determinar todo, desde los mejores sistemas de almacenamiento hasta el espacio de los pasillos para permitir flujos de tráfico de vehículos y peatones suaves. Los empleados además pueden dar información valiosa. Tendrán experiencia directa de desafíos que los líderes pueden desconocer.
Medición de los impactos de los cambios automatizados del flujo de material
Una vez que los profesionales de la dependencia de suministro han decidido cómo mejorar el movimiento de riqueza a través de sus almacenes, deben designar métricas para rastrear. Monitorear esos detalles les ayudará a evaluar cómo van las cosas y si los procesos ajustados traen los resultados deseados. Una mejor visibilidad operativa ayudará a las personas a mantenerse más conscientes de sus operaciones, instándolas a implementar continuamente nuevas tecnologías de IA según sea necesario.
