Optimiser ba centres ya fulfillment na AI: Analyse retrospective ya loyer Stratégie ya piste ya 2018
Na 2018, kofutela piste, service ya kofutela ya mode ya liboso, ekutanaki na mikakatano minene na kotambwisa ba centres na yango ya kokokisa. Kompanyi yango ezalaki kokutana na bokoli ya nokinoki, mpe yango esalaki ete bábakisa bavolimi ya komande mpe makambo ya mindɔndɔmindɔndɔ oyo ezalaki kosala. Na tango wana, intégration ya intelligence artificielle (AI) na logistique mpe gestion ya chaîne d’approvisionnement ezalaki kobima kasi epalanganaki naino te. Lisolo oyo ezali kotala ndenge nini kofutela piste ekokaki kozala na leveraged AI Technologies na 2018 mpo na ko optimiser ba opérations na yango ya centre d’acanistion, kosala ba parallèles na ba avancements AI ya lelo na secteur logistique.
Etat ya ba centres ya accomplissement na 2018 .
Mikakatano ya misala .
Na 2018, kofutela ba centres ya accomplissement ya piste ezalaki kobunda na ba questions opérationnelles ebele:
- **Bokambami ya inventaire:**Kobatela ba niveaux ya stock ya sikisiki ezalaki na mikakatano, ememaki na koleka ndelo ya biloko mosusu mpe ba stockouts ya misusu.
-**Relande ya traitement ya commande:**Ba processus ya triage na emballage manuelle esali que ba temps ya accomplissement ya commande ezala malembe, e affecter satisfaction ya client.
-Ba contraintes ya ba labors: Ba taux ya rotation ya likolo pe posa ya ba difficultés ya staffing ya saison esala ba difficultés pona ko garder ba travailleurs ya mosala oyo ezo landa pe ya malamu.
Paysage technologique .
Na période wana, ba applications ya AI na logistique ezalaki na ba débuts na yango. Bakompani lokola Amazon ezalaki kobanda komeka ba solutions oyo etambwisami na AI, kasi adoption ya bato mingi ezalaki kaka na bambula. Yango elakisaki mokakatano mpe libaku ya kofutela piste ya bosangani ya AI Pioneer na misala na yango.
Ba applications ya AI oyo ekoki kozala na ba centres ya kokokisa .
AI-powered demande prévisions .
Kosakola ya bosenga ya sikisiki ezali na ntina mingi mpo na boyangeli ya ba stocks. Ba algorithmes ya AI ekoki ko analyser ba données historiques ya vente, ba tendances ya marché, mpe ba facteurs ya libanda mpo na ko prédire demande ya mikolo ekoya na bosikisiki mingi. Na ndakisa, Walmart esaleli AI mpo na kokitisa ba stockouts na 30% na kosakolaka bosenga na bosikisiki ya likolo (0). Kosalela ba prévisions oyo ekambami na AI ya ndenge moko ekokaki kosalisa na kofutela ba niveaux ya inventaire ya piste ya malamu, kokitisa ezala ba surstocking mpe ba stockouts.
Gestion ya inventaire ya mayele .
Ba systèmes ya AI ekoki ko surveiller ba niveaux ya stock en temps réel mpe ko ajuster automatiquement inventaire na ba endroits ebele. Ndenge wana ya kosala makambo oyo ezali na bomoi esalaka ete biloko oyo bato mingi balingaka ezala mpasi te, nzokande oyo bato mingi balingaka mingi te ekoki kokitisa mbongo mpo na kokitisa motuya ya kobomba biloko. Bokambami ya inventaire oyo etambwisami na AI ekoki mpe kosala ete ba procédés ya recommande ezala automatique, kosala ete ba erreurs manuelles ezala na tango oyo esengeli.
Robotique na automatisation .
Kosangisa ba robots oyo esalaka na AI na ba centres ya kokokisa ekoki komatisaka mingi efficacité. Ba robots mobiles autonomes (AMRS) ekoki ko naviguer na ba aisles ya entrepôt, ko récupérer biloko, mpe ko transporter yango na ba stations d’emballage, ko réduire temps mpe mosala oyo esengeli mpo na kokokisa commande. Ba compagnies lokola Amazon ba déployé ba robots koleka 200.000 na ba entrepôts na bango, ememi na 20% ya ba coûts ya exploitation mpe ba améliorer vitesse ya accomplissement ya commande (1). Kofutela nzela ya kopumbwa ekokaki kozwa matomba na automation ya ndenge moko mpo na kosala ete misala ezala malamu.
contrôle ya qualité oyo ekambami na AI .
Kosala ete bilamba oyo bafutela ezala malamu ezala na ntina mingi. Ba systèmes ya inspection visuelle oyo esalaka na AI ekoki ko détecter biloko oyo ebebi, ba défauts ya emballage, to ba étiquettes ya mabe avant ba envois ebima na entrepôt. Approche oyo ya proactive ekitisaka ba erreurs ya expédition mpe ematisaka satisfaction ya client. Ba études emonisaki que contrôle ya qualité oyo ekambami na AI ekoki kokitisa ba erreurs ya envoi na koleka 40% (iuemag.com).
Entretien prédictif .
AI ekoki kolandela ba machines ya entrepôt na ba équipements en temps réel, ko prédire ba échecs potentiels avant esalama. Approche oyo ya entretien prédictif ekitisaka temps d’arrêt oyo ekanamaki te mpe ebakisaka vie ya équipement. Bolukiluki emonisi ete bobateli ya kosakola ekoki kokata ba ntalo ya bobateli na 20% mpe kobongisa bondimi ya bisaleli na 30% (locusrobotics.com).
Matomba ya bosangisi ya AI .
Efficacité oyo ebakisami .
Intégration ya AI ekoki ko automatiser ba tâches routinières, ko permettre na ba travailleurs humains ba se concentrer na ba activités plus complexes. Yango ememaka na ba temps ya traitement ya commande ya mbangu mpe na augmentation ya débit. Ndakisa, optimisation ya nzela oyo ekambami na AI ekoki kokitisa ba temps ya livraison mpe consommation ya carburant, ememaka na ba économies ya ba coûts mpe na amélioration ya satisfaction ya ba clients (4).
Bosembo ya kobongisama .
Ba systèmes ya AI ekoki kokitisa ba erreurs ya batu na misala lokola pona ba commandes, emballage, pe gestion ya inventaire. Yango ememaka na bosikisiki ya komande ya likoló mpe na matomba mingi te, kotombola bondimi ya bakiliya mpe bosembo.
Escalabilité .
Lokola loyer piste ezali kokoba kokola, ba solutions ya AI ekoki ko échelle mpo na kokokisa ba demandes oyo ezali komata. Ba systèmes ya AI ekoki ko s’adapter na ba volumes ya ordre ya likolo mpe ba opérations complexes koleka sans augmentation proportionnelle ya ba coûts ya mosala.
Mikakatano mpe makanisi .
Investissement ya liboso .
Kosalela ba technologies ya AI esengaka investissement ya liboso ya liboso na matériel, logiciel, mpe formation. Mpo na kofutela piste, yango elingaki kozala na ba dépenses capitales ya minene.
complexité ya intégration .
Kosangisa ba systèmes ya AI na ba systèmes ya gestion ya entrepôt oyo ezali mpe ba processus ekoki kozala complexe mpe kozwa tango. Esengaka planification ya bokebi mpe exécution mpo na ko assurer fonctionnement sans soudure.
transition ya force de travail .
Kokotisa AI mpe automation ekoki komema mbongwana na masengi ya bato ya mosala. Kofutela piste ekosenga ko gérer transition oyo na bokebi, kopesa formation mpe lisungi na basali oyo bazui mpasi na mbongwana.
Maloba ya nsuka
Na 2018, kofutela piste ya kopumbwa ekutanaki na mikakatano minene mpo na kosala ete ba centres ya kokokisa yango ezala malamu. Bosangisi ya ba tekiniki ya AI ekokaki kotalela mingi ya makambo oyo, oyo ememaki na kobongisama ya bokasi, bosikisiki, mpe bopanzani. Atako ba complexités ya investissement mpe ya intégration ya liboso ezalaki mingi, ba avantages ya mikolo milayi ya adoption ya AI na ba opérations ya accomplissement ezali monene. Lokola AI ezali kokoba kokola, bakompanyi lokola kofutela piste ya kopumbwa ezali na libaku ya kosalela bokóli wana mpo na kotikala na momekano mpe kokokisa masengi oyo ezali se kobakisama ya esika ya mombongo ya Internet.
Kotanga lisusu .
Mpo na koyeba makambo mingi na ntina na ba applications ya AI na ba centres logistiques mpe ya kokokisa, kanisá koluka biloko oyo elandi:
-
AI-Driven Warehouse Automation: The Future of Fulfillment Centers with Robotics and AI .
-
Warehouse AI Revolution: Powerful Transformations in Logistics 2024 .
