Der digitale Zwilling eines Lagers – eine virtuelle 3D-Echtzeitdarstellung einer tatsächlichen Einrichtung bis hin zu Raum, Personen, Ausrüstung und Inventar – ermöglicht es den Bedienern, Aktivitäten zu überwachen, sofort auf Störungen zu reagieren und zukünftige Szenarien zur Leistungssteigerung zu modellieren. Hier sind fünf Top-Anwendungsfälle für einen digitalen Zwilling.

 Bewältigen Sie Volatilität und Komplexität mit einer statischen Belegschaft.

Der chronische Mangel an Lagerarbeitern hält an und überlässt es den Bedienern, einen komplexeren Auftragsfluss und erhöhte Kundenerwartungen an die Servicezuverlässigkeit mit denselben oder weniger Mitarbeitern zu bewältigen, während Löhne und Betriebskosten steigen.

Die neuesten Zahlen des US-Arbeitsministeriums für Oktober 2022 erzählen die Geschichte: 482,000 Stellenangebote im Transport- und Lagerwesen mit 322,000 Neueinstellungen minus 294,000 Kündigungen, Entlassungen und Entlassungen. Die branchenweite Abwanderung liegt jährlich bei etwa 50 %. Die Bemühungen zur Mitarbeiterbindung konzentrieren sich auf flexible Arbeitszeiten, abwechslungsreichere Arbeit, weniger Reisezeiten und weniger sich wiederholende körperliche Belastungen sowie auf die Bezahlung.

Automatisierung ist der Schlüssel zum Schließen von Personallücken – nicht nur Robotik, sondern auch Prozessautomatisierung zur Optimierung des Arbeitsablaufs, da Unternehmen viele Tage unsicher darüber sind, wer für welche Aufgaben erscheinen wird. Die Priorisierung, Zuweisung und dynamische Anpassung der Arbeit an die Nachfrage erfordert eine Kontrollturm-Sichtbarkeit in der gesamten Einrichtung.

„Als VP, Direktor oder Manager eines Lagers möchte ich wissen, was in meinem Lager vor sich geht“, erklärt Bill Denbigh, Vice President, Product Marketing beim Anbieter von Cloud-basierter Supply-Chain-Software, Tecsys Inc. „Wie beschäftigt bin ich? ? Wie satt bin ich? Wo sind die häufigsten Pick-Locations? Wo geht mir der Platz aus?“

Ein digitaler Zwilling bietet diese grundlegende Betriebsvisualisierung. Zugrunde liegende künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen überwachen den Betrieb in Echtzeit, kartieren Bereiche mit hoher Aktivität, kennzeichnen Störungen und orchestrieren die Bewegung von Personen und Vermögenswerten anhand definierter Ziele wie Auftragspriorität, Durchsatz, Reisezeit oder Kosten pro Bewegung. Als virtuelle Kopie kann es „Was-wäre-wenn“-Szenarien modellieren, ohne den Arbeitsablauf zu unterbrechen.

 Helfen Sie Maschinen, intelligenter zu laufen. 

Da DCs durch die Einführung von Mechanisierung, Automatisierung und Robotik kapitalintensiver werden, werden sie eher zu Fabriken, wobei ein wachsender Anteil des ROI von der Wartung, Orchestrierung und vollständigen Nutzung von Kapitalanlagen abhängt.

Ein digitaler Zwilling kann sowohl Anlagen als auch Prozesse verwalten. Es optimiert die Leistung und Interaktion von Geräten – beispielsweise Roboterarme, die ein Förderband beladen –, überwacht aber auch Systeme für die vorausschauende Wartung, um Ausfallzeiten zu minimieren. Zwillinge verwalten auch den Prozessablauf, die Bewegung von Personen, Maschinen und Produkten im Lagerraum. Nahezu-Echtzeit-Simulation ist ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal für die Technologie. „Angenommen, Sie führen eine digitale Simulation mit AGVs durch und stellen fest, dass Sie sich dynamisch an die Realität anpassen müssen, was auf dem Boden passiert, um sie effizienter zu machen“, sagt Joe Vernon, Principal Business Consultant bei EPAM Systems für Unternehmenssoftware und Beratungsunternehmen. „Das kann man jetzt immer und immer wieder in sehr schnellen Zyklen machen.“

Das Ergebnis sind kürzere Simulationszeiten für „intelligentere“ Geräte, die schnell geschwenkt werden können, um sich an sich ändernde Bedingungen anzupassen, sowohl in Simulationen als auch im tatsächlichen Betrieb. Die Systeme können auch Echtzeit-Feedback vom Boden zur Leistung, zu Einschränkungen durch enge Gänge oder enge Kurven oder zur Anpassung an menschliche Aktivitäten erforderliche Geschwindigkeitsanpassungen generieren.

 Verknüpfen und optimieren Sie das Vertriebsnetz. 

Die End-to-End-Transparenz innerhalb des Lagers deckt eine relativ kurze Distanz vom Truck-In bis zum Truck-Out ab, aber Lager sind in größere, komplexe Liefernetzwerke integriert.

Das Wachstum des Omnichannel-E-Commerce hat beispielsweise zu dramatischen Veränderungen bei der Konfiguration und Nutzung von Lagerflächen geführt. Die Betreiber schaffen spezielle Bereiche in konventionellen Einrichtungen, um Cross-Docking- und Wave-Picking-Operationen zu ermöglichen; Regionale Distributionszentren beliefern nun kleinere lokale Lagerhäuser und Micro-Fulfillment-Zentren, die näher an städtischen Kunden liegen, als Reaktion auf die Nachfrage am nächsten Tag und am selben Tag. Eindeutige Platz- und Betriebsbeschränkungen erfordern sowohl eine Bedarfserfassung als auch strenge Bestandskontrollen.

„Wenn Sie den Produktfluss in Ihrem Netzwerk von Vertriebszentren entwerfen, wird die Verwaltung des Bestandsstandorts unglaublich wichtig“, sagt Denbigh. „Sie müssen wissen, wie viel Inventar Sie jeweils bereitstellen sollten und wie sich Ihre Verkaufsprognosen auf diese Bereitstellung auswirken.“ Abgesehen von der Befriedigung der regelmäßigen Nachfrage, fügt er hinzu, seien Netzwerktransparenz und Szenariomodellierung für die Durchführung von Werbeaktionen oder die Liquidation saisonaler Bestände über mehrere Kanäle unerlässlich.

 Ermöglichen Sie End-to-End-Resilienz durch End-to-End-Sichtbarkeit.

Innerhalb des Lagers ist es wichtig, den verfügbaren Bestand genau zu verfolgen, zu wissen, wann sich eine LKW-Lieferung verzögert oder wann ein Förderband oder Gabelstapler zur planmäßigen Wartung fällig ist und wie sich diese Ereignisse auf die Zeit- und Ressourcenzuweisung auswirken.

Die Fähigkeit mit KI und maschinellem Lernen, die Kausalität sofort zu bewerten – wie sich jeder Prozess und jede Aktion auf alle anderen auswirkt – war ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal der Technologie. Die potenziellen Vorteile erstrecken sich weit über die vier Wände des Lagers und sogar das breitere Vertriebsnetz hinaus, über globale Lieferketten mit mehreren Übergaben über Tausende von Kilometern.

Laut Vernon ist die Nachfrage nach Datenverarbeitungs- und Visualisierungsfunktionen seit COVID-19 stark gestiegen, da Unternehmen erkannten, mit welchen Transparenzlücken sie täglich konfrontiert sind. „Das ist keine Theorie“, betont er. „Da ich die Beschaffung, die Bewegungen durch den Hafen und all die anderen Schritte beobachte, kann ich die Risiken kennen. Ich kann Dinge wie Preisänderungen, schlechtes Wetter und China, das die Fabrikproduktion aufgrund von COVID auf 50 % kürzt, simulieren, sodass ich in drei Monaten weiß, dass die normalen Lieferzeiten um ein oder zwei Monate verspätet sein werden.“

 Reduzieren Sie das Beschaffungsrisiko.

Die Beschaffung ist seit COVID wegen möglicher nachgelagerter Auswirkungen von Materialknappheit oder Transportverzögerungen ein Problem.

Hinzu kommen wachsende Umwelt-, Sozial- und Governance-Bedenken (ESG), da Unternehmen, Kunden und Investoren in einer Vielzahl von Sektoren den Ursprung, den Inhalt und den gesamten COXNUMX-Fußabdruck des Endprodukts genau beobachten und Kaufentscheidungen treffen. Schließlich führen geopolitische Unsicherheiten – der Krieg in der Ukraine, die Handelsspannungen zwischen den USA und China, Russland- und Iran-Sanktionen – zu Compliance-Herausforderungen.

All dies erhöht das Risiko von Materialknappheit, Lieferverzögerungen und bedarfsbedingten oder Compliance-bedingten Engpässen. Ein Worst-Case-Szenario, erinnert sich Denbigh, war zu Beginn der Pandemie die persönliche Schutzausrüstung (PSA) im Krankenhaus. Oft gab es keinen tatsächlichen PSA-Mangel, sondern ein Sichtproblem: Sobald sich herausstellte, dass die Klinik zur Neige ging, versteckten alle etwas in einem Schreibtisch oder Schrank. Versorgung war überall, aber nicht verfügbar.

„Heute ist die Planung rund um eine widerstandsfähige Lieferkette ebenso wichtig wie eine kosteneffiziente“, sagt er. „Eine sehr gute Sichtbarkeit Ihrer wahren Bestandswerte und genau dessen, was Sie überall haben, und die strenge Kontrolle über die Verteilung einer nachgefragten Ressource lösen künstlich erzeugte Nachfragespitzen.“

Tecsys fügt Sichtbarkeit und Einblick für Ausfallsicherheit hinzu

Tecsys wurde 1983 in Montreal, Quebec, gegründet und bietet Software und Dienstleistungen zur Transparenz und Optimierung der Lieferkette für den industriellen Vertrieb, das Gesundheitswesen und die Pharmazie, den Einzelhandel und die Logistik von Drittanbietern. Das Unternehmen hat mehr als 1,000 Kundenstandorte in über 100 Ländern im Einsatz.

Zu den Lösungen gehören Enterprise Resource Planning (ERP) für den Vertrieb, Lager-, Transport- und Lieferkettenmanagement, Auftrags- und Liefermanagement, Apothekenbestandsmanagement sowie Abrechnungs-, Zahlungs- und Datenanalyselösungen. Die Kunden von Tecsys sind sehr unterschiedlich, darunter viele der landesweit größten Gesundheitssysteme und Automobilhersteller sowie spezialisierte 3PL- und Industrievertriebshändler.

Tecsys ist bekannt für die Lösung komplexer Vertriebsprobleme und konzentriert sich auf komplizierte Lieferketten mit zeitlich begrenzten Lieferanforderungen, bei denen hohe Fehlerkosten anfallen. Im Gesundheitswesen bedeutet das zeitkritische Lieferungen von medizinischem Material, Geräten oder Medikamenten. In der Industrie ist es ein Teil einer Bergbaumaschine, die einer vorbeugenden Wartung unterzogen wird, oder Chemikalien, die in der Chipproduktion benötigt werden. Unabhängig von der Branche wenden sich Lieferkettenorganisationen an Tecsys, wenn komplexe Logistik eine Schlüsselrolle für den Geschäftserfolg spielt. „Vielseitigkeit ist so wichtig“, erklärt Denbigh. „Wenn es keine Einheitsgröße gibt und sich die Anforderungen schnell ändern, sehen wir unsere Kunden dort.“

Ressourcenlink: www.tecsys.com 

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