Pusat distribusi Bermanfaat Kepada menguji dan membuktikan teknologi rumit seperti drone dan robot karena menyediakan lingkungan yang terkendali. Salah satu Argumen mengapa pusat distribusi secara agresif bereksperimen dengan Kecerdasan Buatan adalah karena ini.
Mayoritas perusahaan Ketika ini menggunakan Kecerdasan Buatan di Penyimpanan dan pusat distribusi karena dapat Membangun penanganan masalah pengoptimalan Penyimpanan seperti penempatan dan perencanaan staf menjadi lebih mudah dan lebih murah Kepada pusat distribusi dari Seluruh ukuran. Selain itu, implementasi Kecerdasan Buatan yang sukses Bukan memerlukan investasi besar di departemen pengembangan data.
Baca juga: Cek Ongkos Kirim SiCepat Cargo Terdekat & Deliveree
Kecerdasan Buatan Sangat Cocok Kepada Pusat Distribusi
Kecerdasan Buatan yang efektif membutuhkan data yang Berkualitas dan pusat distribusi adalah tempat yang cocok Kepada mengumpulkan dan menggabungkan data historis dan real-time. Kecerdasan Buatan juga sangat cocok Kepada kesulitan operasional pusat distribusi yang secara historis membutuhkan biaya yang mahal Kepada mengembangkan dan memelihara sistem rekayasa data.
Solusi berbasis Kecerdasan Buatan dan pembelajaran mesin menghilangkan hambatan tersebut dan mereka memberikan hasil yang lebih Berkualitas Kepada pusat distribusi daripada metode manajemen sumber daya dan inventaris Ketika ini yang mengandalkan hanya Excel, praktik terbaik yang terdahulu atau pengambilan keputusan berbasis aturan sederhana. Pengoptimalan tingkat lanjut menjadi lebih praktis Kepada operasi yang lebih kecil, serta lebih mudah beradaptasi dan Ekonomis biaya Kepada operasi yang lebih besar berkat Kecerdasan Buatan.
Baca juga: Sewa Truk Barang – Pengiriman Ekspedisi Yang Murah
5 Aplikasi Kecerdasan Buatan di Penyimpanan dan Pusat Distribusi
1. Dinamik Slotting
Penempatan produk berdampak pada produktivitas tenaga kerja, hasil, dan akurasi, tetapi Bukan mudah Kepada melakukannya dengan Cocok. Penempatan yang Bukan tertata menjadi sebuah masalah optimasi tujuan ganda serta masalah optimasi kombinatorial. Selain itu, Terdapat ribuan produk dan Posisi produk (slot) yang perlu dipertimbangkan dan produk serta posisi tersebut dapat berubah. Memasang dan memelihara solusi slotting tradisional memerlukan model Spesifik, rekayasa substansial, pengukuran, dan pengumpulan data.
Sistem slotting tradisional membutuhkan banyak pekerjaan teknik, serta pemetaan Penyimpanan manual dan input data. Berdasarkan data tingkat aktivitas yang dikumpulkan di pusat distribusi, perangkat lunak berbasis Kecerdasan Buatan dapat mempelajari atribut spasial dan perkiraan waktu perjalanan yang diperlukan Kepada model slotting. Dan ketika kondisi berubah, model yang dipelajari akan menyesuaikan Kepada memberikan optimasi yang berkelanjutan.
2. Manajemen Tenaga Kerja
Kepada memastikan bahwa pesanan dikirimkan Cocok waktu dan menghindari kelebihan staf dan kekurangan staf, alokasi tenaga kerja yang optimal sangat Krusial. Supervisor di banyak pusat distribusi Membangun keputusan staf shift, tenggat waktu, dan produktivitas Ketika ini dan yang diprediksi. Keputusan yang Berkualitas memerlukan fakta dan prediksi yang dapat diandalkan yang biasanya bergantung pada pengalaman dan keterampilan Aneh masing-masing manajer Ketika ini.
Pembelajaran mesin dapat digunakan Kepada memperkirakan kebutuhan tenaga kerja dan waktu penyelesaian pekerjaan Kepada meningkatkan hasil. Sistem Kecerdasan Buatan juga dapat menjalankan simulasi Kepada menemukan Metode optimal Kepada menyelesaikan pekerjaan, menghilangkan penundaan, dan memaksimalkan efisiensi tenaga kerja.
3. Mengelola Kinerja
Sistem manajemen tenaga kerja berbasis Engineered Labor Standards (ELS) telah Terdapat sejak Panjang. Menggunakan algoritme pembelajaran Kepada memperkirakan waktu yang diperlukan Kepada menyelesaikan tugas, Kecerdasan Buatan dapat me0ngurangi banyak Mekanisme pengumpulan data yang diperlukan dengan manajemen kinerja berbasis ELS.
Algoritme Kecerdasan Buatan belajar dari data kinerja dunia Konkret yang diperoleh dari dalam operasi, dengan mempertimbangkan berbagai Elemen (pengguna, jenis pekerjaan, area kerja, Posisi awal perjalanan, Posisi perjalanan akhir, produk yang akan ditangani, kuantitas yang akan ditangani, dll). Ketika perubahan operasional digabungkan, model kinerja akan merespon dan menghasilkan ekspektasi yang diprediksi secara lebih kurat.
4. Optimalisasi Alur di Dalam Penyimpanan
Karena pekerja Penyimpanan menghabiskan begitu banyak waktu mereka bepergian di dalam fasilitas, mengurangi perjalanan sangat Krusial Kepada meningkatkan produktivitas. Perjalanan dihilangkan dengan otomatisasi dan robotika, dan Kecerdasan Buatan dapat digunakan di tempat-tempat di mana otomatisasi Bukan mencukupi.
Proses pengumpulan data dalam jumlah besar digunakan oleh Kecerdasan Buatan dan sistem pembelajaran mesin Kepada ‘mempelajari’ Metode menyeimbangkan prioritas dan menghemat waktu perjalanan melalui pengelompokan pesanan yang cerdas dan pengurutan pengambilan. Sistem menyesuaikan kemacetan Lewat lintas reguler dan rute yang bergerak Pelan. Dengan menggunakan pengurangan perjalanan berbasis Kecerdasan Buatan, banyak pusat distribusi telah Menyaksikan manfaat produktivitas 2x lipat dalam aplikasi pengambilan barang dan bahkan proses pengambilan kotak hingga palet telah menunjukkan peningkatan efisiensi 20-30%.
5. Otomatisasi Cerdas
Sosok dan robot bergerak secara otonom (AMR) dapat diatur dalam proses pengambilan pesanan menggunakan teknik yang sama yang digunakan Kepada mengoptimalkan perjalanan bagi pekerja. Sistem robot mengoptimalkan dan mengarahkan robot ke suatu tempat di sebagian besar sistem Ketika ini dan pekerja terdekat mengirimkan satu atau lebih ke robot berdasarkan instruksi pada tablet yang dipasang ke mesin.
Sistem eksekusi berbasis Kecerasan Buatan ini dapat mengatur dan mengoptimalkan waktu robot dan juga memungkinkan pekerja diarahkan secara independen dari AMR (menggunakan perangkat seluler yang terdapat pada tablet yang dipasang di robot). Algoritme lain memberikan masukan Kepada secara cerdas mengoordinasikan dan mengurutkan pekerjaan di antara Sosok dan robot, sementara algoritme pembelajaran mesin memperkirakan di mana robot akan berada pada waktu tertentu.
Baca juga: Jasa Pengiriman Barang Berat: Bisnis Ekspedisi Truk Kargo
Hasil
Kecerdasan Buatan (AI) dapat mengoptimalkan pekerjaan di Penyimpanan dan pusat distribusi. Tetapi, biaya disebut-sebut sebagai hambatan Esensial Kepada adopsi AI. Berdasarkan survei, 8 dari 10 responden menyatakan bisnis mereka membutuhkan pemahaman yang lebih besar tentang bagaimana AI dapat digunakan di pusat distribusi.
Seperti yang dikatakan sebelumnya, AI Mempunyai kemampuan Kepada meminimalkan biaya penerapan berbagai solusi pengoptimalan pusat distribusi mulai dari slotting hingga manajemen kinerja tenaga kerja, serta waktu dan upaya yang diperlukan Kepada rekayasa manual. Selain itu, solusi berbasis AI baru ini Bukan mengharuskan perusahaan mengembangkan pengetahuan AI yang cukup besar secara internal.