Інноваційні складські стратегії - ефективне розміщення товарів у фокусі: зменшити витрати, підвищення продуктивності - зображення: xpert.digital
Мистецтво складських позицій: підвищення ефективності, зменшення витрат
Ефективне розміщення товарів на складі: оптимізація цифрових близнюків та штучного інтелекту
Ефективне розміщення товарів на складі є вирішальним фактором для ефективності та контролю за витратами компанії. Добреорганізований табір значно сприяє скороченню часу пропускної здатності, мінімізації квот помилок та підвищення загальної ефективності. Однак завдання полягає в тому, щоб розмістити товари таким чином, щоб процеси введення та аутсорсингу, а також вибір оптимально підтримуються. Це вимагає не лише досвіду та інтуїції, але й перш за все підхід, що базується на даних, який може гнучко адаптуватися до зміни структур порядку та попиту.
У епоху оцифрування нові технології, такі як штучний інтелект (AI) та цифрові близнюки, різко підвищили потенціал, ефективність та точність в управлінні складами. Інтелектуальне застосування таких технологій дозволяє менеджерам складу оптимізувати розміщення товарів динамічно та на основі даних реального часу. У наступних розділах показано, які фактори необхідно враховувати при розміщенні товарів, яку роль відіграє програмне забезпечення для управління складом та як цифрові близнюки та AI підтримуються в цьому процесі.
Критерії оптимального розміщення товару
Розміщення товарів на складі базується на різних критеріях, які в основному базуються на орієнтації попиту та характеристиках продукту. Найважливіші фактори включають:
1. Обертання товарів (аналіз ABC)
У багатьох таборах аналіз ABC використовується для класифікації продукції відповідно до їх частоти попиту. Статті, які часто потрібні (статті), розміщуються в легкодоступних областях, тоді як предмети з меншим попитом (C-items) зберігаються в більш віддалених або складних для доступу областях. Ця композиція зменшує пішохідні доріжки та прискорює вибір.
2. Тип продукту та обробка властивостей
Важкі або об'ємні товари потребують спеціальних приміщень для зберігання, а часто також підтримка машин для транспорту. Небезпечні речовини повинні зберігатися відповідно до юридичних вимог, що вимагає спеціальної домовленості на складі. Температура -чутливі товари, такі як продукти харчування або ліки, також потребують спеціальних зон для зберігання.
3. Сезонні коливання та поточний попит
Попит на певну продукцію може підлягати сезонним коливанням. Наприклад, попит на певні товари у різдвяні місяці збільшується. Гнучка складська стратегія, яка передбачає такі коливання, є важливою для розміщення товарів.
4. Постійне потенціал
Продукти, які повинні бути передані якомога швидше, не залишаючись на складі в довгостроковій перспективі, розміщуються в так званій перехресній зоні. Ці продукти проходять через склад без обширного зберігання та готуються безпосередньо до доставки.
Програмне забезпечення для управління складами як основа для оптимізованої структури складу
Для ефективного управління згаданими критеріями використання програмного забезпечення для управління складами є незамінним. Це програмне забезпечення аналізує запаси, записують рухи товарів на складі та показують потенційні вузькі місця або перевищення зберігання. Сучасні системи пропонують моніторинг простору в режимі реального часу та часто інтегруються в ERP-систему вищого рівня (планування ресурсів підприємства). Автоматичне отримання даних значно знижує ризик помилок, а менеджер складів отримує надійну інформацію про поточну існуючу ситуацію.
Програмне забезпечення Lager Management також підтримує прорізування, тобто управління складськими позиціями на складі. Під час прорізування місця зберігання присуджуються з точки зору бізнесу з метою максимальної ефективності складських процесів. Це включає, серед іншого, призначення просторів зберігання на основі очікуваного попиту, обсягу продукту та зусиль упаковки. Таке прорізування на базі даних можна скоротити шляхи, прискорюючи вибір і тим самим зменшуючи витрати.
Оцифровка та автоматизація: роль ШІ та цифрових близнюків
Завдяки впровадженню штучного інтелекту та цифрових близнюків, управління складами виходить далеко за межі функціональних продуктів традиційного програмного забезпечення для управління складом. Ці технології створюють можливість імітувати майбутні сценарії, проаналізувати інвентар у режимі реального часу та приймати динамічні рішення для розміщення товару.
Цифрові близнюки як образ реальності
Цифровий близнюк - це віртуальне зображення реального складу, який постійно синхронізується з поточними даними. Ця цифрова копія дозволяє проаналізувати та протестувати склад у безпечному, віртуальному середовищі. Таким чином, рух товарів можна моделювати, вузькі місця розпізнаються на складі, а розміщення продукції може бути оптимізовано. Це робиться в режимі реального часу, так що зміни попиту або спеціальні події (наприклад, вузькі місця доставки або збої в системах фінансування) можна було відреагувати.
Цифровий близнюк пропонує велику перевагу, яку менеджери та планувальники складів можуть грати через різні сценарії, перш ніж внести зміни у фізичне складське середовище. "Що робити, якщо" сценарії дозволяють проаналізувати, як розміщення товару впливає на ефективність вибору та чи можуть альтернативні способи призвести до кращого використання. Це може бути особливо корисним, якщо склад підлягає швидким змінам, або попит на певні статті раптово зростає.
Штучний інтелект як інструмент рішення
Штучний інтелект використовується зокрема для аналізу великої кількості даних, що виникають на складі. За допомогою алгоритмів обробляються рухи товарів, дані про запаси та історичні дані про продаж для створення прогнозів та автоматизованих рішень. Наприклад, інтелектуальна система управління складом може визнати, що певний продукт буде все більш затребуваний у найближчі кілька днів і відрегулювати місця для зберігання, щоб ці предмети були розміщені в безпосередній близькості від судноплавної станції.
Системи на основі AI також можуть вчитися з минулих даних та робити точні прогнози на майбутнє. Ці прогнози ґрунтуються на моделях, які часто не впізнаються для глядача людини. Таким чином, ШІ може не тільки оптимізувати існуючу структуру складу, але й заздалегідь враховувати сезонні коливання та спеціальні акції. Наприклад, система може визнати, що продукти, які часто впорядковуються разом, повинні зберігатися в безпосередній близькості один від одного, щоб зменшити зусилля з вибору.
Переваги та проблеми цифрової трансформації на складі
Інтеграція AI та цифрових близнюків у Management Warehouse пропонує різноманітні переваги:
Підвищення ефективності
Точно аналізуючи рухи товарів та динамічне коригування просторів зберігання, шляхи можуть бути скорочені та продуктивність працівників може бути підвищена.
Зниження помилок
Автоматизація процесів прийняття рішень та моніторингу в реальному часі мінімізують помилки, які можуть виникнути при ручному розміщенні товару.
гнучкість
Цифрові близнюки та AI дають можливість гнучкої адаптації складської структури змінювати вимоги до ринку та сезонні коливання попиту.
Економія витрат
Прискорений вибір та оптимізоване використання земель зменшує експлуатаційні витрати та призводить до більш ефективного використання ресурсів.
Тим не менш, є також проблеми, пов'язані з впровадженням цих технологій. Одним з найбільших перешкод є реалізація та боротьба з новими системами, які потребують спеціалізованих знань та адаптації робочих процесів. Крім того, інвестиції в AI та технології моделювання є фінансовим тягарем для деяких компаній, які виплачуються лише протягом більш тривалого періоду часу.
Ефективне управління складом за допомогою інноваційних технологій
Ефективне розміщення товарів на складі - це динамічний процес, який можна значно покращити за допомогою сучасних технологій. Цифрові близнюки та штучний інтелект пропонують можливість встановити гнучку, засновану на даних та, перш за все, ефективну структуру складів, яка адаптується до поточних вимог та розвитку ринку.
З подальшим розвитком ШІ та зростаючими можливостями оцифрування потенціал цих технологій у складській логістиці буде продовжувати зростати. Компанії, які інвестують у ці технології, отримають користь у довгостроковій перспективі від швидшого та меншого управління складом помилок.
Підходить для цього: