Jak AI wspiera systemy zarządzania magazynem (WMS)

Systemy zarządzania magazynem (WMS) przynoszą organizacjom liczne korzyści, takie jak zwiększona efektywność, lepsze doświadczenie użytkownika i obniżone koszty. Teraz czas pomyśleć o zaletach, jakie technologie AI tworzą, wyposażając WMS w nowe możliwości, oraz o wyzwaniach, jakie ze sobą niosą.

Systemy zarządzania magazynem oferują liczne korzyści. Posiadają przyjazne dla użytkownika interfejsy umożliwiające szybki dostęp do potrzebnych informacji, skracając czas wyszukiwania i zwiększając efektywność (co obniża koszty). Ponadto automatyzują etykietowanie, jeszcze bardziej przyspieszając procesy. Systemy te zapewniają też wgląd w wyniki magazynu, zapobiegając brakom w zapasach i zapewniając dokładność inwentaryzacji.

Przeczytaj też: 8 korzyści z redesignu interfejsu systemu zarządzania magazynem (WMS)

Dostrzegając te zalety, aplikacje WMS ewoluują wraz z nowymi technologiami AI, takimi jak uczenie maszynowe, computer vision i robotyka. Już teraz liczne przykłady pokazują praktyczne zastosowania AI w zwiększaniu dokładności inwentaryzacji, usprawnianiu przepływów pracy i doskonaleniu procesów decyzyjnych. Wraz z rozwojem generatywnej AI, WMS zyska możliwości predykcyjne, optymalizację operacyjną w czasie rzeczywistym i strategiczne spostrzeżenia wcześniej nieosiągalne.

Przyjrzyjmy się korzyściom, jakie AI przynosi aplikacjom WMS i jak rewolucjonizuje nasze interakcje z tym niezbędnym narzędziem.

1) Lepsza dokładność inwentaryzacji

Systemy oparte na AI oznaczają nową erę precyzji w zarządzaniu inwentarzem. Używając zaawansowanych algorytmów i uczenia maszynowego, systemy te oferują śledzenie w czasie rzeczywistym z minimalnymi marginesami błędu. Takie usprawnienia dokładności umożliwiają utrzymanie optymalnych poziomów zapasów przy jednoczesnym ograniczeniu ryzyka nadmiernych lub niewystarczających zapasów.

Nowy poziom precyzji osiąga się też dzięki technologii computer vision, która używa kamer i sztucznej inteligencji do wizualnej inspekcji i identyfikowania pozycji, umożliwiając śledzenie inwentarza w czasie rzeczywistym bez ręcznej interwencji. Systemy computer vision mogą szybko skanować kody kreskowe i kody QR, a nawet rozpoznawać produkty po wyglądzie, czyniąc kontrolę inwentarza szybszą i dokładniejszą. Zmniejsza to błędy ludzkie, zwiększa szybkość pracy i poprawia wiarygodność danych do zarządzania inwentarzem. Systemy machine vision mogą też wykrywać niespójności produktów i monitorować środowisko magazynowe pod kątem potencjalnych zagrożeń, takich jak przeszkody na alejkach lub niebezpieczne zachowanie pracowników.

Zmiana dotyczy też prognozowania przyszłego popytu na zapasy.

2) Usprawniona realizacja zamówień

Integracja AI w WMS – zwłaszcza przez adopcję robotyki i automatyzacji – ma potencjał zrewolucjonizowania procesów realizacji zamówień. Roboty wykonują teraz różne zadania, w tym kompletowanie, pakowanie i transport towarów w obrębie obiektu. Co ważne, mogą działać całą dobę, zwiększając produktywność operacji magazynowych.

Na przykład GXO Logistics niedawno wprowadziło ulepszoną AI robotykę w swoim magazynie jako program pilotażowy we współpracy z Dexterity Robotics. Roboty mają ludzką zręczność i są w stanie wykonywać złożone zadania, takie jak depaletyzacja, etykietowanie i repaletyzacja paczek. Są zaprojektowane, by adaptować się i uczyć w czasie rzeczywistym bez ręcznych instrukcji czy konfiguracji.

AI może też ułatwiać śledzenie zamówień w czasie rzeczywistym, dostarczając klientom dokładnych aktualizacji o dostawie. Może to poprawiać doświadczenie klienta i zapewniać przejrzystość procesu: klienci są na bieżąco informowani o statusie swoich zamówień, co oznacza mniej połączeń z obsługą klienta i ogólnie wyższe zadowolenie klientów.

Przeczytaj też: AI w aplikacjach fitness: co nas czeka?

3) Inteligentna infrastruktura magazynowa

Dzięki integracji AI magazyny przekształcają się w inteligentne infrastruktury optymalizujące wykorzystanie przestrzeni i elastyczność operacyjną. Ponieważ algorytmy AI mogą analizować dane dotyczące wymiarów produktów, wzorców popytu i wskaźników rotacji, mogą rekomendować optymalne konfiguracje przechowywania. W ten sposób magazyny maksymalizują efektywność składowania i przyspieszają proces pobierania towarów.

Przykładem takiego podejścia jest Werner Electric. Firma wdrożyła inteligentny system inwentaryzacji oparty na AI i technologii digital twin (we współpracy z Tecsys). Według danych organizacji, wdrożenie poprawiło liczbę kompletacji na godzinę o 30%. Analizując i mapując trasy doświadczonych pracowników magazynowych, AI zoptymalizowała ścieżki kompletacji i skróciła czas przemieszczania się o 39%. Ponadto digital twin magazynu umożliwił korekty i optymalizacje w czasie rzeczywistym, przyczyniając się do usprawnienia operacji.

Magazyn Werner Electric o powierzchni 200 000 stóp kwadratowych (zdjęcie: Werner Electric).

4) Płynna integracja z IoT

Integracja AI i urządzeń IoT w magazynie, takich jak inteligentne czujniki i tagi RFID, wzmacnia widoczność i kontrolę operacyjną. Dane w czasie rzeczywistym z urządzeń IoT są analizowane przez algorytmy AI, oferując wgląd w efektywność operacyjną i zarządzanie inwentarzem, poprawiając proces decyzyjny. Zwiększa też głębię spostrzeżeń dotyczących operacji magazynowych. Daje to magazynom bezprecedensową automatyzację i przewidywalność, umożliwiając precyzyjną kontrolę nad operacjami i łańcuchami dostaw.

5) Szkolenie i zaangażowanie pracowników

AI ma też potencjał zrewolucjonizowania szkoleń i onboardingu pracowników. Na przykład symulacje AR i VR oparte na AI zapewniają pracownikom bezpieczne środowisko do nauki standardowych procedur operacyjnych i praktykowania zadań bez narażania ich na potencjalne niebezpieczeństwa. Moduły szkoleniowe oparte na AI często zawierają elementy grywalizacji, które wprowadzają do nauki i codziennych zadań elementy rywalizacji i zabawy, takie jak wyzwania, nagrody i tablice wyników. W ten sposób pracownicy są motywowani do aktywnego angażowania się w sesje szkoleniowe. Oczywiście płynniejszy i szybszy trening i onboarding przynoszą korzyści biznesowe, takie jak skrócony czas szkolenia, większe zaangażowanie i poprawa wskaźników bezpieczeństwa.

Ponadto generatywna AI zaoferuje jeszcze bardziej ekscytujące możliwości dla interaktywnych metod szkoleniowych w przyszłości. Użytkownicy mogą wchodzić w interakcje z WMS za pomocą zapytań w języku naturalnym i otrzymywać wyjaśnienia w zrozumiałych terminach, a nie zaprogramowanych z góry odpowiedziach. Choć niektóre WMS już zawierają funkcje podobne do AI wspierające nowe spostrzeżenia i ulepszone podejmowanie decyzji, generatywna AI oferuje nowe podejście.

6) Efektywność energetyczna i redukcja odpadów

AI może też odgrywać rolę w napędzaniu inicjatyw zrównoważonego rozwoju w magazynach. Systemy oparte na AI monitorują i regulują zużycie energii w czasie rzeczywistym, przynosząc znaczne oszczędności energii. Inteligentne systemy oświetlenia na przykład wykorzystują AI do dostosowywania oświetlenia w oparciu o takie czynniki jak pora dnia i obłożenie, zmniejszając w ten sposób niepotrzebne zużycie energii. Te inteligentne korekty przyczyniają się do znacznych obniżek rachunków za energię i ogólnego wpływu na środowisko.

Ponadto AI pomaga magazynom unikać sytuacji nadmiernych lub niewystarczających zapasów poprzez dokładne prognozowanie popytu i optymalizację poziomów zapasów.

Wyzwania WMS

Wdrożenie technologii AI w magazynach niesie ze sobą liczne wyzwania, w tym różnice regulacyjne, rozbieżności infrastrukturalne i gotowość siły roboczej. Pracownicy mogą opierać się zmianom, obawiać się nieznanego lub czuć się nieswojo z technologią. Często konieczna staje się alokacja zasobów, gdyż pracownicy wymagają programów przekwalifikowania lub podnoszenia kwalifikacji, co wymaga znacznych inwestycji w ich rozwój.

Ponadto obecny koszt technologii AI może być barierą dla wielu organizacji, a złożoność integracji sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami może utrudniać jej adopcję.

Innym kluczowym aspektem jest doświadczenie użytkownika (UX) interfejsów systemów zarządzania magazynem (WMS). Choć wiele systemów skutecznie spełnia swoje funkcje, często brakuje im przyjazności dla użytkownika i prostoty, polegają bowiem na przestarzałych i zawiłych interfejsach zamiast intuicyjnych dashboardów. Wraz z rosnącą mocą generatywnej AI pojawia się potrzeba głębszego zrozumienia, jak płynnie integrować mechanizmy AI w interfejsy użytkownika.

Przeczytaj też: Dlaczego projektowanie aplikacji biznesowych wyróżnia się w UX/UI? Moje najważniejsze wnioski

W Autentika opowiadamy się za dodawaniem dodatkowych warstw interakcji do modeli językowych (LLM), wspierając użytkowników w korzystaniu z funkcji AI w systemach wewnętrznych, aplikacjach biznesowych i narzędziach pracy. Nasze badania pokazują, że użytkowników nie można pozostawić jedynie z prostymi interfejsami i konieczne są znaczne wysiłki, by przeprowadzić ich przez możliwości. Kluczowe są inteligentne interfejsy użytkownika (IUI), dostosowujące się do natury interakcji, kontekstu i profili użytkowników.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej, możesz skontaktować się z Michałem i dowiedzieć się więcej o naszej pracy. Mamy doświadczenie w redesignie interfejsów WMS dla niestandardowych aplikacji, takich jak Navigal, budowaniu zaawansowanych aplikacji do zarządzania plikami produktów (Feedink) i projektowaniu mikro-aplikacji WMS (Cleant). Sprawdź nasze case studies. po więcej.