In een steeds competitievere wereldeconomie staan ​​magazijnmanagers onder druk om hun supply chain-activiteiten digitaal te transformeren met AI-toepassingen. "Het magazijn van vandaag moet slim zijn, en dat kan alleen door te werken met de gegevens die achter het verplaatsen van dingen zitten", zegt Forbes. "Smart warehousing integreert nieuwe fysieke en analytische technologieën om tal van voordelen te realiseren, waaronder snellere probleemoplossing, verbeterde arbeidsefficiëntie ... [en] het vermogen om te voorspellen en beter aan te passen aan zakelijke eisen", onder andere.

Kunstmatige intelligentie (AI) moet een sleutelrol spelen in moderne magazijnbeheer operaties als gevolg. Gelukkig zorgen de groeiende AI-toepassingen voor magazijnen in de toeleveringsketen ervoor dat magazijnbeheerders concurrerender dan ooit kunnen worden.

Functioneel kan AI helpen bij het snel oplossen van problemen op het gebied van logistiek, personeel, veiligheid en optimalisatie, zelfs als de dynamiek van het magazijn in realtime verandert. Maar terwijl "bedrijven AI al gebruiken in hun magazijnen en distributie- / fulfilment-activiteiten ... zien operators kosten, complexiteit en gebrek aan begrip van hoe AI te gebruiken als belangrijke belemmeringen voor verdere investeringen", Supply Chain-duik rapporten.

Dit artikel onderzoekt wat er nodig is om te profiteren van AI-toepassingen in de toeleveringsketen met behulp van een ecosysteem van technologieën voor magazijngebruik. Het richt zich op vier belangrijke stappen die magazijnbeheerders op het juiste pad zullen brengen in hun AI-reis naar grotere operationele waarde.

4 stappen om te profiteren van AI-toepassingen in de toeleveringsketen

1. Identificeer potentiële magazijnfuncties voor AI-toepassingen

AI kan magazijnbeheerders helpen de multidimensionale vereisten van het runnen van een echt modern magazijn te verminderen. AI kan met name de menselijke besluitvorming verbeteren, waardoor personeel zich kan concentreren op hun kerncompetenties in plaats van te jongleren met logistieke complexiteit of zich aan te passen aan realtime operationele uitdagingen in het magazijn.

Om te beginnen moeten magazijnbeheerders de meest dreigende magazijnfuncties identificeren die kunnen profiteren van AI-toepassingen in de toeleveringsketen. Vragen die ze zouden moeten stellen, zijn onder meer:

• Welke bedrijfsprocessen of -gebieden verbruiken momenteel de meeste tijd en middelen?
• Hoe kunnen hun verbeteringen worden gemeten (welke KPI's zouden dergelijke verbeteringen volgen)?
• Welke processen of gebieden worden het meest waarschijnlijk verstoord door veranderingen in magazijnomstandigheden (bijv. seizoensgebondenheid, productmix, toegenomen vraag)?
• In welke functies besteden medewerkers op dit moment de minste tijd aan activiteiten met toegevoegde waarde?

Nadat magazijnbeheerders de juiste magazijnfuncties voor AI-toepassingen in de toeleveringsketen hebben geïdentificeerd, kunnen ze beginnen met het verkennen van de verschillende soorten leveranciers die AI-technologieën gebruiken in hun oplossingen en hoe deze technologieën een snelle time-to-value kunnen bieden, wanneer ze worden toegepast op hun specifieke magazijnbehoeften.

2. De toepasbaarheid van AI-technologieën voor de gebruikscasussen van magazijnen

Terwijl AI-technologie tal van specialisatiegebieden omvat, zijn veel van zijn elementen direct toepasbaar op gebruikssituaties in magazijnen. Analytics speelt hierin vaak een sleutelrol en omvat doorgaans verschillende gebieden:

• Beschrijvend: wat is er gebeurd?
• Diagnostiek: waarom is het gebeurd?
• Voorspellend: kan het opnieuw gebeuren en hoe vaak?
• Voorschrijvend: wat kan worden gedaan om het te omzeilen of te bevorderen?

Hoewel ze allemaal een sleutelrol spelen in elk analysesysteem, zijn de eerste twee waar traditionele business intelligence-systemen meestal werken met een grote afhankelijkheid van menselijke input voor interpretatie. De laatste twee is echter waar AI zich onderscheidt.

Veel magazijnbeheersystemen hebben omvangrijke, op regels gebaseerde functionaliteit die doorgaans wordt geconfigureerd door menselijke experts. Eenmaal ingesteld, worden ze nauwelijks aangeraakt. AI kan de parameters van dergelijke regels eenvoudig en automatisch aanpassen aan veranderende bedrijfsomstandigheden zonder menselijke tussenkomst. Het kan gemakkelijk gebeurtenissen voorspellen en acties voorschrijven. De AI in het magazijn kan bijvoorbeeld: voorspellen de vraag naar een bepaald item en in reactie daarop, kan gemakkelijk voorschrijven een aanpassing van de toewijzing van voorraadruimte en de frequentie van aanvulling om dienovereenkomstig aan de pickvraag te voldoen.

De AI kan ook efficiënte opslag-, opslag-, pick- en bevoorradingsstrategieën voorschrijven om de meest continu optimale magazijnactiviteiten te garanderen.

3. Magazijn uitlijnen Personeel met AI-toepassingen in de toeleveringsketen

Picking vormt doorgaans het leeuwendeel van de magazijnactiviteiten (~70%). Elke verhoging van de pick-efficiëntie zal zich vertalen in meer productiviteit. Magazijnbeheerders moeten echter de voordelen van AI-toepassingen in de toeleveringsketen (bijv. bij het picken) aan andere belanghebbenden aantonen om 'buy-in' veilig te stellen. Dat geldt ook voor magazijnpersoneel, wiens werk AI zal beïnvloeden. Personeel kan inderdaad door AI aangedreven magazijnbeheersystemen (WMS) wantrouwen omdat ze niet bekend zijn met hoe de technologie werkt of omdat ze zich zorgen maken over het afstaan ​​van besluitvormingsverantwoordelijkheden aan AI.

Magazijnoperators kunnen deze zorgen wegnemen door magazijnpersoneel te betrekken bij het AI-acceptatieproces en hen training te geven over interactie met AI-functies. Bovendien kunnen magazijnbeheerders communiceren over de waarde die AI aan het magazijn toevoegt, zoals verbeterd tijdbeheer en minder stress.

AI kan bijvoorbeeld de pickproductiviteit van werknemers tijdens reguliere diensten maximaliseren, zodat er minder nachten, overuren en uitputting nodig zijn. Personeel kan ook minder tijd besteden aan het worstelen met logistieke complexiteiten en meer tijd besteden aan hun kerntaken (bijvoorbeeld het veilig en effectief bedienen van een vorkheftruck). AI-gestuurde besluitvorming kan helpen de mentale overbelasting op te vangen tijdens onverwachte of haastige gebeurtenissen, zoals meerdere vrachtwagens die tegelijkertijd aankomen of vertrekken en sommige onaangekondigd, waarbij het personeel anders moeite zou hebben om tijdig de beste manier van handelen te identificeren.

De eerste indrukken van op AI gebaseerde instructies kunnen negatief zijn - bijvoorbeeld de paden die AI voorschrijft voor een pickpad-reis kunnen contra-intuïtief zijn voor de vorkheftruckchauffeur die gewend is aan S-vormige verplaatsingen in magazijnconfiguraties met parallelle gangpaden. Maar magazijnbeheerders kunnen beginnen met kleinschalige toepassingen van AI om de levensvatbaarheid ervan snel aan te tonen en aan belanghebbenden en personeel te bewijzen dat AI resultaten oplevert. Het opnemen van de feedback van magazijnpersoneel om AI-gestuurde besluitvorming te optimaliseren, zal helpen bij de acceptatie ervan.

4. Identificeer een mogelijkheid voor initiële adoptie

Begin met het probleem "het minimaliseren van de pick-reisafstand", waarbij AI snel successen kan aantonen voordat u doorgaat naar andere toepassingen. Voorbeelden van vroeg gebruik kunnen zijn:

• Picking: Automatiseer clustering en realtime routebegeleiding (pickvolgorde) voor magazijnpickers met behulp van AI-enabled magazijnbeheersystemen.
• Opslag: Automatiseer het opslagproces door magazijnbeheersystemen te gebruiken om voorraadniveaus te volgen en de voorraad indien nodig opnieuw te ordenen of aan te vullen.
• Ordervrijgave: Automatiseer het ordervrijgaveproces met behulp van AI om te identificeren wanneer orders klaar zijn voor vrijgave om aan het transportserviceschema te voldoen, terwijl de efficiëntie van het magazijn wordt gegarandeerd.

Naarmate het personeel begint te werken met AI-toepassingen in de toeleveringsketen, zullen ze vertrouwen opbouwen in zijn beslissingen en zijn unieke vermogen om zijn eigen functionaliteit te verbeteren op basis van echte resultaten. Na verloop van tijd en nadat ze zelf positieve resultaten hebben gezien, kan hun perceptie van AI als een "zwarte doos" plaatsmaken voor een echt gevoel van meer controle.

5. Begin uw reis naar een door AI verbeterd magazijn

Bij Tecsys hebben we geconstateerd dat de meeste belanghebbenden in het magazijn openstaan ​​voor het idee om AI-toepassingen in hun supply chain-magazijn te gebruiken. Ze weten gewoon niet waar ze moeten beginnen. Inderdaad, 80% van de magazijnbeheerders beweert dat "hun organisaties een beter begrip nodig hebben van hoe AI kan worden gebruikt". Supply Chain-duik rapporten. Gelukkig kunt u nu deze verstandige stappen nemen om uw eigen magazijntransformatie te beginnen. Een partner wiens kerncompetentie het leiden van AI-oplossingen is en deze integreert met magazijnbeheersystemen kan helpen.

Volgende stappen

Tecsys is een toonaangevende ontwikkelaar en implementatiepartner voor praktische supply chain AI-technologieën. We beginnen met uw specifieke problemen en ontwikkelen oplossingen die naadloos integreren met uw magazijnbeheersysteem (WMS) en andere digitale infrastructuur. We raadplegen magazijnbeheerders over hoe ze ook de waarde van hun digitale investeringen kunnen maximaliseren. Neem vandaag nog contact op met een van onze AI-experts voor meer informatie over AI-gedreven kansen in uw magazijn.