Optimizuoti įvykdymo centrus naudojant AI: retrospektyvi nuomos analizė „The RTWAY 2018“ strategija
2018 m. „Rent the Runway“, pirmaujanti mados nuomos tarnyba, susidūrė su dideliais iššūkiais valdant savo įvykdymo centrus. Bendrovė sparčiai augo, todėl padidėjo užsakymų kiekis ir veiklos sudėtingumas. Tuo metu dirbtinio intelekto (AI) integracija į logistiką ir tiekimo grandinės valdymą atsirado, bet dar nebuvo plačiai paplitusi. Šiame straipsnyje nagrinėjama, kaip 2018 m. Nuoma galėjo panaudoti AI technologijas, kad būtų galima optimizuoti savo vykdymo centro operacijas, pareikšdamas paraleles su dabartinėmis AI pažangomis logistikos sektoriuje.
2018 m
Operatyviniai iššūkiai
2018 m. „Rent the Runway“ vykdymo centrai susidūrė su keliais veiklos klausimais:
-
Atsargų valdymas: Tikslaus akcijų lygio išlaikymas buvo sudėtingas, todėl kai kurių daiktų ir kitų atsargas buvo per daug.
-
Užsakymo apdorojimo vėlavimai: Rankinio rūšiavimo ir pakavimo procesai lėmė lėtesnį užsakymo įvykdymo laiką, turintį įtakos klientų pasitenkinimui.
-
Darbo apribojimai: Aukštos apyvartos rodikliai ir sezoninio personalo poreikis sukėlė sunkumų išlaikant nuoseklią ir efektyvią darbo jėgą.
Technologinis kraštovaizdis
Šiuo laikotarpiu AI logistikos programos buvo kūdikystėje. Tokios kompanijos kaip „Amazon“ pradėjo eksperimentuoti su AI orientuotais sprendimais, tačiau plačiai įvaikinimas vis dar buvo per metus. Tai pateikė ir iššūkį, ir galimybę išsinuomoti kilimo ir tūpimo taką „Pioneer AI“ integracijai į savo veiklą.
Potenciali AI programos įvykdymo centruose
AI maitinamas paklausos prognozavimas
Tikslus paklausos prognozavimas yra labai svarbus atsargų valdymui. AI algoritmai gali analizuoti istorinius pardavimo duomenis, rinkos tendencijas ir išorinius veiksnius, kad tiksliau numatytų būsimą paklausą. Pavyzdžiui, „Walmart“ panaudojo AI, kad sumažintų atsargų atsargas 30%, numatydamas paklausą didesniu tikslumu (execkart.com). Įdiegus panašų AI skatinamą prognozavimą, galėjo padėti išsinuomoti kilimo ir tūpimo taką optimizuoti atsargų lygį, sumažinant tiek perteklių, tiek atsargų atsargas.
intelektualus atsargų valdymas
PG sistemos gali stebėti atsargų lygį realiuoju laiku ir automatiškai sureguliuoti atsargas keliose vietose. Šis dinamiškas požiūris užtikrina, kad populiarūs daiktai būtų lengvai prieinami, o mažiau populiarūs, kad būtų sumažintos saugojimo išlaidos. AI varomas atsargų valdymas taip pat gali automatizuoti pertvarkymo procesus, užtikrinant, kad laiku atkurtų ir sumažintų rankines klaidas.
robotika ir automatizavimas
AI varomų robotų integravimas į įvykdymo centrus gali žymiai padidinti efektyvumą. Autonominiai mobilieji robotai (AMRS) gali naršyti sandėlių praėjimus, nuskaityti daiktus ir pernešti juos į pakavimo stotis, sutrumpindami laiką ir darbą, reikalingą užsakymui įvykdyti. Tokios bendrovės kaip „Amazon“ savo sandėliuose dislokavo daugiau nei 200 000 robotų, todėl veiklos išlaidos sumažėjo 20% ir pagerino užsakymo įvykdymo greitį (warehousewhisper.com). Nuomos kilimo ir tūpimo taką galėjo būti naudinga panaši automatizavimas ir supaprastintas operacijas.
AI-varoma kokybės kontrolė
Svarbu užtikrinti nuomojamų drabužių kokybę. AI varomos vizualinės tikrinimo sistemos gali aptikti pažeistas prekes, pakavimo defektus ar neteisingas etiketes prieš siunčiant sandėlį. Šis iniciatyvus požiūris sumažina pristatymo klaidas ir padidina klientų pasitenkinimą. Tyrimai parodė, kad AI pagrįsta kokybės kontrolė gali sumažinti gabenimo klaidas daugiau nei 40% (iuemag.com).
numatoma priežiūra
PG gali stebėti sandėlių mašinas ir įrangą realiuoju laiku, numatyti galimus gedimus prieš jiems atsirandant. Šis numatomo priežiūros metodas sumažina neplanuotą prastovą ir prailgina įrangos tarnavimo laiką. Tyrimai rodo, kad numatoma priežiūra gali sumažinti priežiūros išlaidas 20% ir pagerinti įrangos patikimumą 30% (locusrobotics.com).
AI integracijos pranašumai
Patobulintas efektyvumas
PG integracija gali automatizuoti įprastas užduotis, leidžiančias žmonėms sutelkti dėmesį į sudėtingesnę veiklą. Tai lemia greitesnį užsakymo apdorojimo laiką ir padidėja pralaidumas. Pvz., AI varomas maršruto optimizavimas gali sutrumpinti pristatymo laiką ir degalų sąnaudas, todėl sutaupys išlaidų ir pagerino klientų pasitenkinimą (retailerhub.ai).
patobulintas tikslumas
PG sistemos gali sumažinti žmogaus klaidas atliekant tokias užduotis kaip užsakymų rinkimas, pakavimas ir atsargų valdymas. Tai lemia aukštesnės eilės tikslumą ir mažiau grąžos, padidindamas klientų pasitikėjimą ir lojalumą.
mastelio keitimas
Kai nuomos takas ir toliau auga, AI sprendimai gali mastelio keitimą, kad patenkintų didėjančius reikalavimus. PG sistemos gali prisitaikyti prie aukštesnės eilės apimties ir sudėtingesnių operacijų be proporcingo darbo sąnaudų padidėjimo.
iššūkiai ir svarstymai
pradinės investicijos
Įdiegus AI technologijas, reikia reikšmingų išankstinių investicijų į aparatinę, programinę įrangą ir mokymą. Nuomojant kilimo ir tūpimo taką, tai būtų padariusi dideles kapitalo išlaidas.
Integracijos sudėtingumas
AI sistemų integravimas į esamas sandėlių valdymo sistemas ir procesus gali būti sudėtinga ir daug laiko reikalaujanti. Norint užtikrinti sklandų veikimą, reikia kruopščiai planuoti ir vykdyti.
darbo jėgos perėjimas
Įvedus AI ir automatizavimą, gali pakeisti darbo jėgos reikalavimus. Nuomos kilimo ir tūpimo takui reikės atidžiai valdyti šį perėjimą, teikiant mokymus ir paramą darbuotojams, kuriems kyla pokyčių.
Išvada
2018 m. Nuomoti kilimo ir tūpimo taką susidūrė su dideliais iššūkiais optimizuodami jo įvykdymo centrus. AI technologijų integracija galėjo išspręsti daugelį šių klausimų, dėl kurių pagerėjo efektyvumas, tikslumas ir mastelio keitimas. Nors pradinės investicijos ir integracijos sudėtingumas buvo didelis, ilgalaikė PG priėmimo nauda vykdant vykdymo operacijas yra nemaža. AI tobulėjant, tokios įmonės kaip „Rent the Runway“ turi galimybę pasitelkti šias pažangas, kad išliktų konkurencingos ir patenkintų augančius elektroninės komercijos kraštovaizdžio reikalavimus.
Tolesnis skaitymas
Norėdami gauti daugiau įžvalgų apie AI programas logistikos ir vykdymo centruose, apsvarstykite galimybę ištirti šiuos išteklius:
-
AI-Driven Warehouse Automation: The Future of Fulfillment Centers with Robotics and AI
-
Warehouse AI Revolution: Powerful Transformations in Logistics 2024
