المكاسب:
- القدرة على فهم مفاهيم تخطيط المستودعات واختيار المسارات وتحديد المواعيد وتخطيط القوى العاملة واستخدام الذكاء الاصطناعي لإنتاج سيناريوهات الكفاءة
- القدرة على صياغة التخطيط والتخطيط الموجي وفقًا لكثافة الطلب وسرعة حركة المنتج بدعم من الذكاء الاصطناعي
- القدرة على فهم أن توصيات الذكاء الاصطناعي تعتمد على التحقق من مدير العمليات من حيث السلامة الميدانية وبيئة العمل وقيود المستودعات الفعلية.
إن الرفوف والرافعات الشوكية والموظفين العاملين الذين تراهم عند دخولك إلى أحد المستودعات هي في الواقع معادلة عملاقة للوقت. كفاءة المستودع يعتمد ذلك على مكان وضع البضائع، وكيفية اختيار الطلب، والعدد المناسب من الأشخاص الذين يعملون في الوقت المناسب. تعد عمليات المستودعات (عمليات المستودعات - إدارة قبول البضائع ووضعها وجمعها وتعبئتها وشحنها) هي الحلقة الأكثر كثافة في العمالة والأكثر "ضياعًا للثواني" في سلسلة التوريد. تستهلك عملية الانتقاء وحدها أكثر من نصف القوى العاملة في المستودعات. يعد الذكاء الاصطناعي محللًا قويًا هنا: فهو يحسب المنتج الذي يجب وضعه في أي مكان، وكيف سيتم تجميع الطلبات، وعدد الأشخاص المطلوبين في أي وقت، وينتج السيناريوهات. ولكن لا يتم تنفيذ كل موضع ومسار يرسمه الذكاء الاصطناعي دون اختباره مع السلامة وبيئة العمل والحقائق المادية للمجال؛ الكلمة الأخيرة تعود لمدير العمليات.
لغة كفاءة المستودعات
دعونا توضيح بعض المفاهيم. تحديد فترات زمنية محددة: تخطيط المنتج الذي سيتم وضعه في أي حجرة من المستودع. مسار الانتقاء: المسار الذي يتبعه المنتقي لجمع المنتجات بالترتيب بأقل قدر من المشي. التخطيط الموجي: تنظيم الأوامر التي سيتم جمعها في مجموعات (موجات) بدلاً من واحدة تلو الأخرى. السرعة: عدد المرات التي يتم فيها اختيار المنتج؛ تسمى المنتجات سريعة الحركة "أ" . مسافة السفر: المسافة الإجمالية التي يقطعها المنتقي لإكمال الطلب، وهي أكبر عدو لكفاءة المستودع.
المبدأ الأساسي بسيط: ضع المنتج سريع الحركة في مكان يمكن للمنتقي الوصول إليه بسهولة أكبر. إذا كان المنتج الأكثر مبيعًا موجودًا في الزاوية السفلية من المستودع، فإن كل طلب يعني المزيد من المشي. باستخدام بيانات المبيعات، يُظهر الذكاء الاصطناعي المنتج "الرائج" والمكان المثالي لوضعه. هذا، جنبًا إلى جنب مع منطق "المنطقة الذهبية" - ارتفاع الرف من الخصر إلى العين، حيث يمكنك الوصول دون الانحناء، يزيد من السرعة ويحمي ظهر الموظف.
نصيحة: لا تفترض أن تحديد فترات زمنية محددة قد تم إصلاحه. تختلف سرعة حركة المنتجات حسب الموسم والحملة. خذ محصول الصيف إلى المنطقة الذهبية في الصيف وإلى الخلف في الشتاء. يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينتج بشكل دوري قائمة "بالمنتجات التي ينبغي استبدالها"؛ يمكنك تطبيق هذا مع قيود المجال.
التجميع والتخطيط الموجي
يضيع المنتقي الكثير من الوقت إذا مر عبر المستودع بأكمله للحصول على طلب واحد. بدلاً من ذلك، يتم انتقاء الدُفعات: يتم انتقاء نفس المنتجات من طلبات متعددة في جولة واحدة. اختيار المنطقة: كل منتقي مسؤول عن منطقة معينة، ويتم نقل الطلب بين المناطق. ما هي الطريقة المناسبة التي تعتمد على بنية الطلب - طلبات قليلة تحتوي على عناصر كثيرة أم طلبات كثيرة تحتوي على عناصر قليلة؟ يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات الطلب التاريخية ويعرض السيناريوهات التي ستؤدي استراتيجية الانتقاء فيها إلى تقليل مسافة المشي.
تخطيط الموجة هو مسألة توقيت: هل ينبغي جمع الطلبات الواردة في الصباح على الفور، أم يجب تجميعها حتى الظهر في موجة واحدة؟ يضمن الانتقاء المبكر الشحن السريع ولكنه يفتقد إلى تحسين المجموعة؛ إن التراكم يتسم بالكفاءة ولكنه ينطوي على مخاطر التأخير. يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج مخطط يعمل على تحسين هذا التوازن بناءً على أوقات مغادرة البضائع.
تخطيط القوى العاملة
أغلى مورد في المستودع هو الأشخاص، ويتقلب الطلب على مدار اليوم. قبول البضائع في الصباح، وتكثيف الشحن في فترة ما بعد الظهر؛ الاثنين والجمعة مختلفان. إذا اتصلت بعدد كبير جدًا من الأشخاص، فإنك تدفع للعامل الذي ينتظر خاملاً؛ إذا اتصلت أقل، سيتم تأخير الطلبات. يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل حجم الطلب التاريخي وإنتاج مخطط التحول الذي يتنبأ بعدد الأشخاص المطلوبين في أي يوم ووقت. ولكن هذا اقتراح: استحقاقات الإجازة، وساعات العمل القانونية، ومهارات الموظف والتوزيع العادل للمناوبات هي مسؤولية المدير البشري.
احذر: جدول التحول الذي يسميه الذكاء الاصطناعي "الأكثر إنتاجية" قد يضع العامل باستمرار في أصعب مهمة أو في أسوأ ساعة. الكفاءة ليست المعيار الوحيد. الصحة المهنية والعدالة والحقوق القانونية هي الأولوية دائمًا. خطة الذكاء الاصطناعي هي مسودة أولية، وهي تمر عبر مرشح بشري.
ثلاث حالات صغيرة
الحالة 1 - المسافة المكتسبة عن طريق الشق. وفي أحد مستودعات التجارة الإلكترونية، كان جامعو البضائع يسيرون بمعدل 12 كيلومترًا يوميًا. قام الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات الطلبات المجهولة للأشهر الستة الماضية وحددت أكثر 200 منتج تم جمعها؛ نصفهم كانوا في مناطق نائية من المستودع. في خطة الشق الجديدة، تم وضع هذه المنتجات بالقرب من المدخل وفي المنطقة الذهبية. قبل التنفيذ، قام مدير العمليات بفحص كل اقتراح للتأكد من سلامة الموقع (بقيت العناصر الثقيلة على الرف السفلي). النتيجة: انخفاض متوسط مسافة المشي بنسبة 31%، وزيادة القدرة على التحصيل اليومي.
الحالة 2 – التقاط البضائع عن طريق تخطيط الأمواج. كان مستودع التوزيع يفتقد باستمرار مخرج البضائع المسائي. قام الذكاء الاصطناعي بتحليل تدفق الطلب وساعات الشحن واقترح جدولًا زمنيًا من موجتين: 11:00 و15:00. وهذا يضمن أنه حتى الطلبات المتأخرة تصل إلى الشحنة الأخيرة. قام الشخص المسؤول باختبار الخطة وتعديلها لمدة أسبوع. ارتفع معدل الشحن في الوقت المحدد من 82% إلى 96%.
الحالة 3 - عدم التضحية بالأمن من أجل الكفاءة. أراد أحد المحللين تنفيذ مسار التجميع الذي اقترحه الذكاء الاصطناعي كما هو. ومع ذلك، كان الطريق يتطلب من المشاة العبور في الاتجاه المعاكس عبر ممر به حركة مرور كثيفة للرافعات الشوكية. رفض مدير العمليات: إن توفير بضع ثوانٍ لا يستحق المخاطرة بحدوث حادث. تم إعادة إنتاج المسار مع إضافة قيد الممر الآمن. الواقع الميداني نقض الأمثل الرياضي.
أربعة قوالب قابلة للنسخ
1) اقتراح الشق:
دورك: مساعد محلل عمليات المستودعات. يوجد أدناه رمز المنتج المجهول وعدد مرات التجميع لآخر 6 أشهر وفئة وزن المنتج (خفيف/متوسط/ثقيل). المهمة: (1) تحديد المنتجات الأسرع حركة، (2) تقديم اقتراحات لوضعها بالقرب من المدخل وفي المنطقة الذهبية، (3) ملاحظة القيد المتمثل في بقاء المنتجات الثقيلة على الرف السفلي. اذكر أن لدي موافقة ميدانية.
2) مقارنة استراتيجية التحصيل:
يوجد أدناه هيكل الطلب النموذجي الخاص بنا (متوسط العنصر/الطلب، عدد الطلبات يوميًا، معدل تكرار العنصر). قارن خيارات التجميع الفردي والتجميع الجماعي والتجميع حسب المنطقة من حيث مسافة المشي والسرعة. اكتب إيجابيات/سلبيات كل منها؛ تقديم الخيارات دون اتخاذ قرار نهائي.
3) مسودة خطة الموجة:
ساعات مغادرة البضائع لدينا: [ساعات]. تدفق الطلب اليومي حسب الساعة هو كما يلي: [البيانات]. اقترح خطة مكونة من 2-3 موجات لجمع هذه الطلبات بكفاءة دون فقدان الشحنة. أعط وقتًا مقطوعًا ومبررًا لكل موجة. اذكر أيضًا خطر التأخير.
4) تقدير متطلبات التحول:
فيما يلي حجم الطلب حسب اليوم والساعة خلال الأسابيع الثمانية الماضية. اطرح متطلبات العمل المقدرة (ساعات العمل) لكل يوم. افترض أن هذه مسودة، وأن حقوق الإجازة ووقت العمل القانوني والتوزيع العادل هي مسؤوليتي.
موجه ضعيف / موجه قوي
حث ضعيف:
جعل المستودع الخاص بي أكثر كفاءة.
أي مقياس، أي بيانات، أي قيد غير واضح. يسرد الذكاء الاصطناعي النصائح العامة.
مطالبة قوية:
دورك: محلل عمليات المستودعات. مستودع بمساحة 3000 متر مربع، 800 طلب يوميًا، بمتوسط 4 عناصر. هدفي هو تقليل المسافة التي يمشيها المجمع. لدي 6 أشهر من بيانات تردد الانتقاء المجهولة. أعطني نصيحة تحديد فترات زمنية محددة ومقارنة استراتيجية الاختيار؛ مراقبة الرف السفلي للمنتج الثقيل والقيود الآمنة على الممر. لدي موافقة ميدانية.
النهج
مسافة قريبة
السرعة
مخاطر الأمن/العدالة
تحديد فترات زمنية محددة ثابتة وغير مراجعة
عالية
منخفض
لا شيء
تحديد فترات زمنية محددة تعتمد على البيانات + الموافقة الميدانية
منخفض
عالية
لا شيء
تطبيق مسار الذكاء الاصطناعي دون استعلام
منخفض
عالية
عالية
التحول عن طريق الحدس النقي
متغير
متغير
متوسطة
الأخطاء الشائعة
- تجميد الشق. تختلف سرعة الحركة؛ إذا لم تتم المراجعة الموسمية، فسيظل المنتج السريع في الأسفل.
- التضحية بالسلامة من أجل الكفاءة. إن اتخاذ طريق خطير لتحقيق مكاسب لبضع ثوان يدعو إلى وقوع حادث عمل.
- تخطي بيئة العمل. إن وضع الأشياء الثقيلة على مستوى العين والأشياء التي يتم التقاطها بشكل متكرر على الأرض يؤدي إلى إرهاق الموظف.
- نسيان البعد الإنساني في خطة التحول. إذا لم تتم مراعاة الخطة الأكثر كفاءة، والإذن والعدالة، فسوف يخلق ذلك مشاكل قانونية وأخلاقية.
- الالتزام باستراتيجية جمع واحدة. عندما يتغير هيكل النظام، تصبح الاستراتيجية القديمة غير فعالة؛ قارن بشكل دوري.
نصيحة: قم بتجربة كل فتحة أو تغيير مسار في منطقة صغيرة أولاً، وقم بالقياس لمدة أسبوع، ثم قم بالطرح. وبينما يبدو سيناريو الذكاء الاصطناعي جيدًا من الناحية النظرية، فإن السلوك الميداني الفعلي يحمل مفاجآت؛ أدركهم الطيار مبكرًا.
في ملخص
كفاءة المستودع هي معادلة الوقت ومسافة أكبر منتقي العناصر. باستخدام بيانات المبيعات والطلبات، ينتج الذكاء الاصطناعي مخططات قوية لتحديد فترات زمنية معينة، واختيار الإستراتيجية، وخطة الموجات، ومتطلبات التحول. ولكن لا يمكن تنفيذ كل اقتراح دون اختباره فيما يتعلق بالسلامة الميدانية وبيئة العمل والحقوق القانونية والقيود المادية. الكفاءة ليست المعيار الوحيد. الصحة المهنية والعدالة هي الأولوية دائمًا. اختبار تجريبي للتغييرات. الكلمة الأخيرة تعود لمدير العمليات.
مهمة التطبيق
أنشئ قائمة بأفضل 20 عنصرًا منتقاة من المستودع الخاص بك (أو الافتراضي) وتخطيطًا تقريبيًا للمستودع. اطلب من الذكاء الاصطناعي تخطيطًا باستخدام قالب "اقتراح تحديد فترات زمنية محددة". ضع علامة يدويًا على كل توصية تتعلق بالسلامة وبيئة العمل (المنتجات الثقيلة، الممرات الخطرة). اكتب أسباب قبولك ورفضك للاقتراحات في 5 مقالات؛ اختر منطقة تجريبية.
قائمة مرجعية
- [ ] هل قمت بتخطيط عملية الشق وفقًا لسرعة الحركة واختبارها مع الأمان الميداني؟
- [ ] هل قمت بمقارنة استراتيجية الانتقاء بناءً على هيكل الطلب الخاص بي؟
- [ ] هل قمت بإعداد الخطة الموجية وفقًا لأوقات مغادرة البضائع؟
- [ ] هل قمت بتصفية مسودة المناوبة من خلال الإذن والقانون والعدالة؟
- [ ] هل قمت باختبار التغيير في المنطقة التجريبية قبل الإصدار؟