A teljesülési központok optimalizálása az AI -vel: A RENDELKEZÉS 2018. évi stratégiájának retrospektív elemzése
2018 -ban a Rent the Runway, a vezető divatkölcsönző szolgáltatás jelentős kihívásokkal szembesült a teljesülési központok kezelésében. A vállalat gyors növekedést tapasztalt, ami megnövekedett megrendelési mennyiségeket és működési komplexitást eredményezett. Abban az időben a mesterséges intelligencia (AI) integrálása a logisztikába és az ellátási lánc menedzsmentjébe, de még nem volt elterjedt. Ez a cikk azt vizsgálja, hogy a kifutópálya bérleti díja hogyan tudta volna kihasználni az AI technológiákat 2018 -ban, hogy optimalizálja a teljesülési központ működését, párhuzamokat húzva a logisztikai ágazat jelenlegi AI -fejlődésével.
A teljesülési központok állapota 2018 -ban
Működési kihívások
2018 -ban a kifutópálya teljesítő központja számos operatív kérdéssel küzdött:
-
Készletkezelés: A pontos részvényszintek fenntartása kihívást jelentett, és néhány tétel és mások raktárának túlterheléséhez vezetett.
-
A rendelési feldolgozási késleltetések: A kézi válogatási és csomagolási folyamatok lassabb megrendelések teljesítését eredményezték, ami befolyásolja az ügyfelek elégedettségét.
-
Munkaügyi korlátozások: A magas forgalmi ráta és a szezonális személyzet szükségessége nehézségeket okozott a következetes és hatékony munkaerő fenntartásában.
Technológiai táj
Ebben az időszakban a logisztikai AI alkalmazások még gyerekcipőben voltak. Az olyan vállalatok, mint az Amazon, kezdtek kísérletezni az AI-vezérelt megoldásokkal, de a széles körben elterjedt örökbefogadás még évek óta volt. Ez kihívást és lehetőséget jelentett a kifutópálya bérbeadására a Pioneer AI integrációjához a működésbe.
Potenciális AI alkalmazások a teljesülési központokban
AI-meghajtású kereslet-előrejelzés
A pontos kereslet -előrejelzés elengedhetetlen a készletgazdálkodáshoz. Az AI algoritmusok elemezhetik a történelmi értékesítési adatokat, a piaci tendenciákat és a külső tényezőket a jövőbeli kereslet pontosabb előrejelzése érdekében. Például a Walmart felhasználta az AI -t, hogy 30% -kal csökkentse a készleteket, ha nagyobb pontossággal előrejelzi a keresletet (execkart.com). A hasonló AI-vezérelt előrejelzés végrehajtása elősegítheti a kifutópálya bérbeadását a készletszintek optimalizálásában, csökkentve mind a túlterhelést, mind a készleteket.
Intelligens készletkezelés
Az AI rendszerek valósidejűleg figyelhetik a készletszintet, és automatikusan beállíthatják a leltárt több helyen. Ez a dinamikus megközelítés biztosítja, hogy a népszerű tárgyak könnyen rendelkezésre álljanak, míg a kevésbé népszerűek minimalizálódnak a tárolási költségek csökkentése érdekében. Az AI-vezérelt készletkezelés automatizálhatja az átrendezési folyamatokat is, biztosítva a kézi hibák időben történő újratelepítését és csökkentését.
robotika és automatizálás
Az AI-alapú robotok integrálása a teljesülési központokba jelentősen javíthatja a hatékonyságot. Az autonóm mobil robotok (AMRS) navigálhatnak a raktári folyosón, visszakereshetik az elemeket, és átadhatják azokat csomagolóállomásokba, csökkentve a megrendelés teljesítéséhez szükséges időt és munkát. Az olyan vállalatok, mint az Amazon, több mint 200 000 robotot telepítettek raktárukban, ami 20% -kal csökkenti a működési költségeket és a jobb megrendelés teljesítési sebességét (warehousewhisper.com). A kifutópálya bérlése előnyös lehetett volna a hasonló automatizálásból a műveletek korszerűsítése érdekében.
AI-vezérelt minőség-ellenőrzés
A bérelt ruhadarabok minőségének biztosítása kiemelkedő fontosságú. Az AI-alapú vizuális ellenőrző rendszerek észlelhetik a sérült árukat, a csomagolási hibákat vagy a helytelen címkéket, mielőtt a szállítmányok elhagyják a raktárt. Ez a proaktív megközelítés csökkenti a szállítási hibákat és javítja az ügyfelek elégedettségét. A tanulmányok kimutatták, hogy az AI-vezérelt minőség-ellenőrzés több mint 40% -kal (iuemag.com) csökkentheti a szállítási hibákat.
prediktív karbantartás
Az AI valós időben figyelheti a raktári gépeket és berendezéseket, előrejelzve a lehetséges hibákat, mielőtt azok bekövetkeznének. Ez a prediktív karbantartási megközelítés csökkenti a nem tervezett leállást és meghosszabbítja a berendezések élettartamát. A kutatások azt mutatják, hogy a prediktív karbantartás 20% -kal csökkentheti a karbantartási költségeket, és 30% -kal javíthatja a berendezések megbízhatóságát (locusrobotics.com).
az AI integráció előnyei
fokozott hatékonyság
Az AI integráció automatizálhatja a rutin feladatokat, lehetővé téve az emberi munkavállalók számára, hogy összetettebb tevékenységekre összpontosítsanak. Ez gyorsabb megrendelési feldolgozási időket eredményez, és megnövekedett az átviteli sebesség. Például az AI-vezérelt útvonal optimalizálása csökkentheti a szállítási időket és az üzemanyag-fogyasztást, ami költségmegtakarítást és javított vevői elégedettséget eredményez (retailerhub.ai).
Javított pontosság
Az AI rendszerek csökkenthetik az emberi hibákat olyan feladatokban, mint például a megrendelés, csomagolás és a készletkezelés. Ez magasabb rendű pontossághoz és kevesebb hozamhoz vezet, javítva az ügyfelek bizalmát és hűségét.
Skálázhatóság
Ahogy a kifutópálya bérbeadása tovább növekszik, az AI Solutions méretarányos lehet, hogy megfeleljen a növekvő igényeknek. Az AI rendszerek képesek alkalmazkodni a magasabb rendű mennyiségekhez és a bonyolultabb műveletekhez a munkaerőköltségek arányos növekedése nélkül.
kihívások és megfontolások
kezdeti beruházás
Az AI technológiák végrehajtása jelentős előzetes beruházást igényel a hardverbe, a szoftverbe és a képzésbe. A kifutópálya bérlésére ez jelentős tőkeköltségeket jelentett volna.
Integrációs bonyolultság
Az AI rendszerek integrálása a meglévő raktárkezelő rendszerekkel és folyamatokkal összetett és időigényes lehet. Gondos tervezést és végrehajtást igényel a zökkenőmentes működés biztosítása érdekében.
Munkaerő átmenete
Az AI és az automatizálás bevezetése a munkaerő -követelmények változásához vezethet. A kifutópálya bérléséhez gondosan kell kezelnie ezt az átmenetet, képzést és támogatást biztosítva a változások által érintett alkalmazottak számára.
Következtetés
2018 -ban a Rent the kifutópálya jelentős kihívásokkal szembesült a teljesülési központok optimalizálásában. Az AI technológiák integrációja ezen kérdések sokaságával foglalkozhatott volna, ami jobb hatékonysághoz, pontossághoz és méretezhetőséghez vezetett. Noha a kezdeti befektetési és integrációs komplexitások jelentősek voltak, az AI elfogadásának hosszú távú előnyei a teljesítési műveletek során jelentősek. Ahogy az AI tovább fejlődik, az olyan vállalatoknak, mint a Rent the Runway, lehetősége van arra, hogy kihasználják ezeket az előrelépéseket, hogy versenyképesek maradjanak, és megfeleljenek az e-kereskedelmi táj növekvő igényeinek.
További olvasmány
A logisztikai és teljesülési központok AI alkalmazásainak további betekintése érdekében fontolja meg a következő források feltárását:
-
AI-Driven Warehouse Automation: The Future of Fulfillment Centers with Robotics and AI
-
Warehouse AI Revolution: Powerful Transformations in Logistics 2024
