क्या यह आ रहा है, लोगों के बिना गोदाम रसद?

प्रकाशित: 7 जुलाई, 2017 / अद्यतन: 27 सितंबर, 2021 - लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टीन

स्वायत्त गोदाम रसद - छवि: सुविन|शटरस्टॉक.कॉम

डिजिटलीकरण, स्वचालन और नेटवर्किंग के मेगाट्रेंड हमारे दैनिक जीवन की प्रक्रियाओं को आकार देते हैं। साथ ही, वे अग्रणी औद्योगिक देशों की आर्थिक शक्ति के लिए एक महत्वपूर्ण कारक हैं, जो निरंतर नवाचार के माध्यम से प्रौद्योगिकी को लगातार आगे बढ़ाते हैं। हार्डवेयर अधिक से अधिक सटीक होता जा रहा है और सॉफ्टवेयर हर साल अधिक शक्तिशाली होता जा रहा है जो सिस्टम समाधानों को सक्षम बनाता है जो अधिक से अधिक क्षेत्रों में मानव विशेषज्ञों का काम करते हैं। इससे रसद व्यवस्था भी प्रभावित होती है और सवाल उठता है कि क्या हम लोगों के बिना शिविरों के युग का सामना कर रहे हैं।

कई लोगों के लिए रोबोट रोजमर्रा की जिंदगी का अभिन्न अंग बन गए हैं। विनिर्माण उद्योग में औद्योगिक रोबोट का उपयोग लंबे समय से मानक रहा है। यहां लॉजिस्टिक्स को अभी भी कुछ काम करना बाकी है। इसका मुख्य कारण यह है कि रोबोट कमोबेश अंधे और बहरे होते हैं। ऐसा नहीं है कि उनमें ताकत की कमी है, बल्कि उनमें मानवीय संवेदनाओं की कमी है। और गोदाम में सुचारू रूप से कार्य करने के लिए, रोबोट की भावी पीढ़ियों को इन्हीं इंद्रियों में महारत हासिल करनी होगी।

विशेष रूप से विषम वस्तुओं को पकड़ना अभी भी एक समस्या है। फिर भी, गोदामों में रोबोटों का अधिकाधिक उपयोग किया जा रहा है। 200 यूरोपीय लॉजिस्टिक्स विशेषज्ञों के बीच जोन्स लैंग लासेल के एक सर्वेक्षण के अनुसार , लगभग 50 प्रतिशत ने कहा कि वे पहले से ही गोदाम में स्वचालन प्रौद्योगिकियों का उपयोग कर रहे थे। इनमें से 55 प्रतिशत पहले से ही रोबोट का उपयोग कर रहे हैं।

रोबोट लॉजिस्टिक्स बदल रहे हैं

और बाज़ार अभी भी चल रहा है. यह कम से कम लॉजिस्टिक्स उद्योग की मजबूत वृद्धि और इसके परिणामस्वरूप श्रमिकों की कमी के कारण नहीं है। परिशुद्धता, गति और संचालन समय के संदर्भ में स्वचालित प्रक्रियाओं का उच्च प्रदर्शन रोबोट के प्रति रुझान का एक और कारण है।

किवा रोबोट (स्रोत: अमेज़ॅन रोबोटिक्स)

कोई सवाल नहीं, अभी भी एक लंबा रास्ता तय करना है जब तक कि हमारे पास ड्रोन या रोबोट के माध्यम से आपके सामने वाले दरवाजे पर स्वचालित डिलीवरी सहित एक पूरी तरह से स्वचालित गोदाम न हो। हालाँकि, विकास की शुरुआत पहले से ही दिखाई दे रही । इंटरनेट की दिग्गज कंपनी अमेज़न एक बार फिर किवा रोबोट को अपने वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स में एकीकृत करके प्रगति किवा के साथ, सामान स्वचालित रूप से पिकिंग स्टेशनों तक पहुंचा दिया जाता है, जिससे कर्मचारियों को चलने से राहत मिलती है। ऐसा कहा जाता है कि अमेज़ॅन के शिपिंग केंद्रों में अब 13,000 से अधिक सक्रिय इकाइयाँ हैं।

पिकिंग रोबोट गोदाम श्रमिकों का काम संभालते हैं

अमेज़ॅन की किवा प्रणाली के अलावा, कई अन्य विकास भी हैं जो इंट्रालॉजिस्टिक्स में रोबोट के लिए अनुप्रयोगों की सीमा का लगातार विस्तार कर रहे हैं। दो रोबोटों का एक चुनिंदा संयोजन अमेरिकी कंपनी फ़ेच रोबोटिक्स । दोनों स्वतंत्र रूप से अपने ऑर्डर पूरे करते हैं और अपने पहियों पर गोदाम के माध्यम से स्वायत्त रूप से चलते हैं। फ़ेच मॉडल अपने विस्तार योग्य ग्रिपर आर्म के साथ ऑर्डर की गई वस्तु को शेल्फ से हटा देता है। उनके पार्टनर फ्रेट के पास एक टोकरी है जिसमें सामान रखा जाता है। एक बार जब टोकरी भर जाती है या ऑर्डर संसाधित हो जाता है, तो यह सामान को पिकिंग स्टेशन तक पहुंचाता है। माल को आगे बढ़ाने के लिए गोदाम कर्मचारी अभी भी यहां इंतजार कर रहा है।

मैगज़िनो अधिक उन्नत दृष्टिकोण अपना रही है । फ़ेच के समान, यह पंक्तियों के माध्यम से स्वतंत्र रूप से नेविगेट करता है और ऑर्डर पूरा होने के बाद सामान को पिकिंग स्टेशन पर लाने के लिए चयन सूचियों को संसाधित करता है। वहां एक अन्य मैगज़िनो रोबोट का उपयोग किया जाता है। यह एक स्कैनर और कैमरे का उपयोग करके वितरित सामान को स्वीकार करता है, उनकी पहचान करता है और उन्हें शिपिंग या अगले उत्पादन चरण के लिए तैयार करता है। दोनों उपकरणों का संयुक्त उपयोग बिना किसी मानव श्रम के पारंपरिक शेल्विंग रैक गोदाम का प्रबंधन करना संभव बनाता है। लेकिन यह एकमात्र जगह नहीं है जहां इलेक्ट्रॉनिक सहायकों का उपयोग समझ में आता है: स्वचालित भंडारण प्रणाली भी पिकिंग स्टेशन के उपयोग से लाभान्वित हो सकती है। इन डिलीवरी सिस्टम के साथ, रोबोट को सामान्य पैकिंग स्टेशन के बजाय रिमूवल ओपनिंग में एकीकृत किया जा सकता है - यानी ठीक उसी जगह जहां गोदाम कर्मचारी पहले खड़ा होता है।

विशेष रूप से रोबोट का उपयोग करने के बजाय, रेथिंक सॉल्यूशंस का एक रोबोट समाधान, बैक्सटर, सुरक्षित मानव-मशीन सहयोग पर आधारित है। पारंपरिक औद्योगिक रोबोटों के विपरीत, बैक्सटर सहकारी रोबोटों की पीढ़ी से संबंधित है जो मनुष्यों के साथ निकटता से बातचीत करते हैं। अपने सेंसर और कैमरा तकनीक का उपयोग करके, यह लगातार अपने परिवेश को स्कैन करता है और जैसे ही लोग आस-पास होते हैं, यह धीमा हो जाता है। वह वस्तुओं को पहचानने और पकड़ने के लिए अपने कैमरे की आंखों का भी उपयोग करता है।

मानव-मशीन सहयोग में मध्य मार्ग

गोदाम में ड्रोन (स्रोत: लिंडे मटेरियल हैंडलिंग)

ये सभी दृष्टिकोण दर्शाते हैं कि किस हद तक मानव श्रम को पहले से ही प्रतिस्थापित किया जा सकता है। हालाँकि, इन समाधानों में आमतौर पर भंडारण प्रौद्योगिकी में उच्च निवेश शामिल होता है। यह एक कारण है कि तर्कशास्त्री उन प्रणालियों पर तेजी से भरोसा कर रहे हैं जो मनुष्यों और रोबोटों के समानांतर उपयोग को बढ़ावा देते हैं। यह जरूरी नहीं है कि हमेशा रोबोट सिस्टम ही लोगों की सहायता करें। अब दूरस्थ समाधानों की एक विस्तृत श्रृंखला है जिसका उपयोग स्थान की परवाह किए बिना गोदाम प्रक्रियाओं को नियंत्रित करने के लिए किया जा सकता है। इन प्रक्रियाओं को मोबाइल हैंडहेल्ड से संभालना अब व्यापक हो गया है। इन्वेंट्री स्तरों को नियंत्रित करने के लिए ड्रोन का उपयोग होगा । गतिशील विमान को कार्यस्थल पर एक कर्मचारी द्वारा नियंत्रित किया जा सकता है, जो लंबी दूरी को समाप्त कर देता है जो अन्यथा एक सूची के लिए आवश्यक होती। ड्राइवर रहित परिवहन प्रणालियों के अलावा, ये प्रौद्योगिकियाँ यह भी सुनिश्चित करती हैं कि कम से कम कर्मचारियों को गोदाम में प्रवेश करना पड़े।

आभासी विकास के बढ़ते प्रसार से नवाचार को अतिरिक्त बढ़ावा मिल सकता है: गोदाम में कई कार्य, जैसे परिवहन वाहनों का नियंत्रण या उपरोक्त गोदाम ड्रोन, को आभासी वास्तविकता समाधानों की मदद से अनुकूलित किया जा सकता है। वीआर चश्मा पहनने से, कर्मचारियों के हाथ अतिरिक्त गतिविधियों के लिए मुक्त हो जाते हैं और सभी प्रासंगिक जानकारी सीधे चश्मे के प्रदर्शन में प्राप्त होती है। चूंकि दृष्टिकोण अभी भी तुलनात्मक रूप से नया है और व्यक्तिगत आवश्यकताएं बेहद अलग हैं, इसलिए ऐसे विशेषज्ञ को शामिल करने की सलाह दी जाती है जो विषय से परिचित हो और वीआर शुरू करने

निष्कर्ष

विशेषज्ञों के मुताबिक, इंट्रालॉजिस्टिक्स में रोबोट के बढ़ते इस्तेमाल से उत्पादकता में भारी बढ़ोतरी होगी। इसके अलावा, यह लॉजिस्टिक्स कंपनियों की स्थान रणनीति को प्रभावित करेगा, क्योंकि श्रम लागत कारक काफी कम महत्वपूर्ण हो जाएगा। तो अब यह 'क्या?' का प्रश्न नहीं रह गया है, बल्कि यह केवल 'कब' का प्रश्न प्रतीत होता है? जब तक रोबोटिक्स लॉजिस्टिक्स में व्यापक नहीं हो जाता।