Izpildīšanas centru optimizēšana ar AI: RETAY REAMWAY 2018. gada stratēģijas analīze

2018. gadā Rent The Runway, vadošais modes nomas pakalpojums, saskārās ar ievērojamiem izaicinājumiem, pārvaldot tās piepildīšanas centrus. Uzņēmums piedzīvoja strauju izaugsmi, kā rezultātā palielinās pasūtījuma apjomi un darbības sarežģītība. Tajā laikā parādījās mākslīgā intelekta (AI) integrācija loģistikā un piegādes ķēdes pārvaldībā, bet vēl nebija plaši izplatīta. Šajā rakstā tiek pētīts, kā īre skrejceļa rezultātā varēja izmantot AI tehnoloģijas 2018. gadā, lai optimizētu tās piepildīšanas centra operācijas, izmantojot paralēles ar pašreizējiem AI sasniegumiem loģistikas nozarē.

2018. gada piepildīšanas centru stāvoklis

Darbības izaicinājumi

2018. gadā īrēt skrejceļa izpildes centri cīnījās ar vairākiem darbības jautājumiem:

• Inventāra pārvaldība: Precīza krājumu līmeņa uzturēšana bija izaicinoša, izraisot dažu citu priekšmetu un citu krājumu pārsniegšanu.

• Pasūtīšanas apstrādes kavēšanās: Manuāli šķirošanas un iesaiņošanas procesi izraisīja lēnāku pasūtījuma izpildes laiku, kas ietekmē klientu apmierinātību.

• Darbaspēka ierobežojumi: Augsts apgrozījuma līmenis un nepieciešamība pēc sezonas personāla radīja grūtības saglabāt konsekventu un efektīvu darbaspēku.

Tehnoloģiskā ainava

Šajā periodā AI lietojumprogrammas loģistikā bija viņu sākumstadijā. Uzņēmumi, piemēram, Amazon, sāka eksperimentēt ar AI vadītiem risinājumiem, taču plaši izplatīta adopcija joprojām bija gadu attālumā. Tas parādīja gan izaicinājumu, gan iespēju īrēt skrejceļu Pioneer AI integrācijai tās darbībā.

potenciālie AI lietojumi piepildīšanas centros

AI darbināma pieprasījuma prognozēšana

Precīza pieprasījuma prognozēšana ir būtiska krājumu pārvaldībai. AI algoritmi var analizēt vēsturiskos pārdošanas datus, tirgus tendences un ārējos faktorus, lai precīzāk prognozētu nākotnes pieprasījumu. Piemēram, Walmart ir izmantojis AI, lai samazinātu krājumus par 30%, prognozējot pieprasījumu ar augstāku precizitāti (execkart.com). Līdzīgu AI vadīta prognozēšanas ieviešana varēja palīdzēt īrēt skrejceļa optimizēt krājumu līmeni, samazinot gan pārspīlējumu, gan krājumus.

inteliģenta krājumu pārvaldība

AI sistēmas var uzraudzīt krājumu līmeņus reāllaikā un automātiski pielāgot krājumus vairākās vietās. Šī dinamiskā pieeja nodrošina, ka populārie priekšmeti ir viegli pieejami, savukārt mazāk populārie tiek samazināti līdz minimumam, lai samazinātu uzglabāšanas izmaksas. AI balstīta krājumu pārvaldība var arī automatizēt pārkārtošanas procesus, nodrošinot savlaicīgu manuālu kļūdu atjaunošanu un samazināšanu.

robotika un automatizācija

Robotu ar AI darbināmu integrēšana piepildīšanas centros var ievērojami uzlabot efektivitāti. Autonomi mobilie roboti (AMRS) var orientēties noliktavu ejās, atgūt priekšmetus un nogādāt tos iesaiņošanas stacijās, samazinot laiku un darbaspēku, kas nepieciešams pasūtījumu izpildei. Uzņēmumi, piemēram, Amazon, savās noliktavās ir izvietojuši vairāk nekā 200 000 robotu, kā rezultātā samazinās darbības izmaksas par 20% un uzlabotu pasūtījuma izpildes ātrumu (warehousewhisper.com). Īre, ka skrejceļš varēja gūt labumu no līdzīgas automatizācijas, lai pilnveidotu operācijas.

AI vadīta kvalitātes kontrole

Nodrošināt īrēto apģērbu kvalitāti ir ārkārtīgi svarīgi. Ar AI darbināmas vizuālās pārbaudes sistēmas var atklāt bojātas preces, iepakojuma defektus vai nepareizas etiķetes, pirms sūtījumi iziet no noliktavas. Šī proaktīvā pieeja samazina nosūtīšanas kļūdas un uzlabo klientu apmierinātību. Pētījumi liecina, ka AI vadīta kvalitātes kontrole var samazināt pārvadāšanas kļūdas par vairāk nekā 40% (iuemag.com).

paredzamā apkope

AI reāllaikā var uzraudzīt noliktavu mašīnas un aprīkojumu, paredzot iespējamās kļūmes pirms to rašanās. Šī paredzamā apkopes pieeja samazina neplānotu dīkstāvi un paplašina aprīkojuma kalpošanas laiku. Pētījumi norāda, ka paredzamā apkope var samazināt uzturēšanas izmaksas par 20% un uzlabot aprīkojuma uzticamību par 30% (locusrobotics.com).

AI integrācijas priekšrocības

pastiprināta efektivitāte

AI integrācija var automatizēt ikdienas uzdevumus, ļaujot cilvēku darbiniekiem koncentrēties uz sarežģītākām darbībām. Tas noved pie ātrāka pasūtījuma apstrādes laiku un palielināja caurlaidspēju. Piemēram, AI virzīta maršruta optimizācija var samazināt piegādes laiku un degvielas patēriņu, izraisot izmaksu ietaupījumus un uzlabotu klientu apmierinātību (retailerhub.ai).

Uzlabota precizitāte

AI sistēmas var samazināt cilvēku kļūdas tādos uzdevumos kā pasūtījumu uzņemšana, iesaiņošana un krājumu pārvaldība. Tas noved pie augstākas kārtas precizitātes un mazāk atdeves, uzlabojot klientu uzticību un lojalitāti.

mērogojamība

Tā kā īre skrejceļš turpina pieaugt, AI risinājumi var mērogot, lai apmierinātu pieaugošās prasības. AI sistēmas var pielāgoties augstākas pakāpes apjomiem un sarežģītākām darbībām, bez proporcionāla darbaspēka izmaksu pieauguma.

izaicinājumi un apsvērumi

Sākotnējais ieguldījums

AI tehnoloģiju ieviešanai nepieciešami ievērojami sākotnēji ieguldījumi aparatūras, programmatūras un apmācības jomā. Par īri skrejceļu tas būtu saistīts ar ievērojamiem kapitāla izdevumiem.

Integrācijas sarežģītība

AI sistēmu integrēšana ar esošajām noliktavu pārvaldības sistēmām un procesiem var būt sarežģīta un laikietilpīga. Lai nodrošinātu nemanāmu darbību, ir nepieciešama rūpīga plānošana un izpilde.

darbaspēka pāreja

AI un automatizācijas ieviešana var izraisīt izmaiņas darbaspēka prasībās. Īre, ka skrejceļam būs jāuzņemas uzmanīgi šī pāreja, nodrošinot apmācību un atbalstu darbiniekiem, kurus ietekmē izmaiņas.

Secinājums

2018. gadā īrēt skrejceļu saskārās ar ievērojamiem izaicinājumiem, optimizējot tās piepildīšanas centrus. AI tehnoloģiju integrācija varēja pievērsties daudziem no šiem jautājumiem, kā rezultātā uzlabotu efektivitāti, precizitāti un mērogojamību. Kaut arī sākotnējās investīciju un integrācijas sarežģītības bija ievērojamas, AI pieņemšanas ilgtermiņa ieguvumi izpildes operācijās ir ievērojami. Tā kā AI turpina attīstīties, tādiem uzņēmumiem kā īrēt skrejceļu ir iespēja izmantot šos sasniegumus, lai saglabātu konkurētspēju un apmierinātu pieaugošās e-komercijas ainavas prasības.

Tālāka lasīšana

Lai iegūtu vairāk ieskatu AI lietojumprogrammās loģistikas un izpildes centros, apsveriet iespēju izpētīt šādus resursus:

• AI-Driven Warehouse Automation: The Future of Fulfillment Centers with Robotics and AI

• AI-Powered Supply Chains: From Forecasting to Fulfillment

• Warehouse AI Revolution: Powerful Transformations in Logistics 2024

Amazon piegāde un loģistika iegūst AI pastiprinājumu:

• Amazon's delivery, logistics get an AI boost