Kasu:
- Võime mõista lao paigutuse, komplekteerimismarsruutide, pilude jaotamise ja tööjõu planeerimise kontseptsioone ning kasutada tehisintellekti tõhususe stsenaariumide koostamiseks
- Võimalus koostada tehisintellekti toega paigutust ja laineplaani vastavalt tellimuste tihedusele ja toote liikumiskiirusele
- Oskus mõista, et tehisintellekti soovitused sõltuvad operatiivjuhi kontrollist väliohutuse, ergonoomika ja tegelike laopiirangute osas.
Riiulid, tõstukid ja jooksvad töötajad, mida lattu sisenedes näete, on tegelikult hiiglaslik ajavõrrand. Lao efektiivsus; See sõltub sellest, kuhu kaup paigutatakse, kuidas tellimust korjatakse ja õigel ajal õigel arvul töötavatest inimestest. Laooperatsioonid (laotoimingud – kaupade vastuvõtmise, paigutamise, kogumise, pakendamise ja saatmise juhtimine) on tarneahela kõige töömahukam ja enim "kaotatud sekundite" lüli. Ainuüksi komplekteerimisprotsess kulutab üle poole laotööjõust. Tehisintellekt on siin võimas analüütik: arvutab välja, milline toode kuhu paigutada, kuidas tellimused grupeeritakse, kui palju inimesi millisel ajal vaja on ja koostab stsenaariume. Kuid mitte iga tehisintellekti joonistatud paigutust ja marsruuti ei rakendata ilma seda testimata valdkonna ohutuse, ergonoomika ja füüsilise reaalsusega; Viimane sõna kuulub operatiivjuhile.
Lao tõhususe keel
Teeme selgeks mõned mõisted. Slotting: planeerimine, milline toode millisesse lao kambrisse paigutatakse. Korje marsruut: marsruut, mida korjaja järgib, et koguda tooteid kõige väiksema kõndimisajaga järjekorras. Laineplaneerimine: Korraldage tellimusi rühmadena (lainetena), mitte ükshaaval. Kiirus: kui sageli toodet korjatakse; Kiiresti liikuvaid tooteid nimetatakse "liikuvaks". Reisikaugus: kogu vahemaa, mille korjaja tellimuse täitmiseks läbib – see on lao tõhususe suurim vaenlane.
Põhiprintsiip on lihtne: aseta kiiresti liikuv toode kohta, kus korjaja selle kõige kergemini kätte saab. Kui enimmüüdud toode on lao allnurgas, tähendab iga tellimus täiendavat kõndimist. Müügiandmete abil näitab tehisintellekt, milline toode on "kuum" ja kuhu see ideaalis paigutada. See koos "kuldse tsooni" loogikaga – riiuli kõrgus vööst silmani, kuhu pääseb kummardamata, suurendab nii kiirust kui kaitseb töötaja selga.
Näpunäide: ärge eeldage, et pilud on fikseeritud. Toodete liikumiskiirus varieerub olenevalt hooajast ja kampaaniast. Viige suvisaak suvel kuldsele alale ja talvel taha. Tehisintellekt võib perioodiliselt koostada loendi "millised tooted tuleks asendada"; Rakendate seda väljapiirangutega.
Kogumine ja laine planeerimine
Korjaja raiskab palju aega, kui ta ühe tellimuse peale terve lao läbi käib. Selle asemel toimub komplekteerimine: samad tooted mitmest tellimusest korjatakse ühe ringiga. Tsooni komplekteerimine: iga korjaja vastutab teatud piirkonna eest, tellimus kantakse üle piirkondade vahel. Milline meetod on sobiv, sõltub tellimuste struktuurist – vähe tellimusi paljude kaupadega või palju tellimusi väheste kaupadega? AI analüüsib ajaloolisi tellimuste andmeid ja näitab stsenaariume, milline komplekteerimisstrateegia vähendab jalutuskäigu kaugusel.
Laineplaneerimine on ajastuse küsimus: kas hommikul laekunud tellimused tuleb kohe kokku korjata või koguda need kuni lõunani ühe lainega? Varajane komplekteerimine tagab kiire kohaletoimetamise, kuid jätab vahele grupi optimeerimise; Kogumine on tõhus, kuid sellega kaasneb hilinemise oht. Tehisintellekt võib koostada plaani, mis optimeerib seda tasakaalu lasti väljumisaegade põhjal.
tööjõu planeerimine
Lao kõige kallim ressurss on inimesed ja nõudlus kõigub terve päeva. Kauba vastuvõtmine hommikul, saadetis intensiivistub pärastlõunal; Esmaspäev ja reede on erinevad. Kui helistate liiga paljudele inimestele, maksate jõude ootavale töötajale; Kui helistate vähem, siis tellimused viibivad. Tehisintellekt suudab analüüsida ajaloolist tellimuste mahtu ja koostada nihkekontuuri, mis ennustab, kui palju inimesi millisel päeval ja kellaajal vaja on. Kuid see on soovitus: puhkuseõigused, seaduslikud töötunnid, töötajate oskused ja õiglane vahetuste jaotus on inimjuhi kohustus.
Ettevaatust: vahetuste ajakava, mida tehisintellekt nimetab "kõige produktiivsemaks", võib panna töötaja pidevalt kõige raskemale tööle või halvimal ajal. Tõhusus ei ole ainus kriteerium; Töötervishoid, õiglus ja seaduslikud õigused on alati prioriteetsed. AI-plaan on esialgne mustand, see läbib inimfiltri.
kolm minikarpi
Juhtum 1 – piludega saavutatud kaugus. Ühes e-kaubanduse laos kõndisid korjajad keskmiselt 12 km päevas. AI analüüsis viimase 6 kuu anonüümseid tellimuste andmeid ja tuvastas 200 enim kogutud toodet; pooled neist asusid lao äärealadel. Uues slotikakavas paigutati need tooted sissepääsu lähedale ja kullatsooni. Enne rakendamist kontrollis operatiivjuht iga soovitust saidi ohutuse tagamiseks (rasked esemed jäid alumisele riiulile). Tulemus: keskmine kõndimiskaugus vähenes 31%, päevane kogumisvõimsus suurenes.
Juhtum 2 – lasti püüdmine laineplaneerimise teel. Ühel jaotuslaol puudus pidevalt õhtune kaubaväljapääs. AI analüüsis tellimuste voogu ja tarneaegu ning pakkus välja kahelainelise ajakava: 11.00 ja 15.00 segmendid. See tagas, et ka hilja saabunud tellimused tabasid viimase saadetise. Vastutav isik katsetas ja muutis kava nädala jooksul. Õigeaegse tarne määr kasvas 82%-lt 96%-le.
Juhtum 3 – turvalisust ei ohverdata tõhususe nimel. Üks analüütik soovis rakendada tehisintellekti soovitatud kogumismarsruuti sellisel kujul, nagu see on. Marsruut nõudis aga jalakäijatelt vastassuunas läbimist läbi koridori, kus oli tihe kahveltõstukite liiklus. Operatiivjuht keeldus: mõne sekundi säästmine ei tasunud õnnetuse riski. Marsruuti korrati, lisades ohutu koridori piirangu. Väljareaalsus alistas matemaatilise optimumi.
Neli kopeeritavat malli
1) Pilude jaotamise soovitus:
Sinu roll: laooperatsioonide analüütiku assistent. Allpool on anonüümne tootekood, kogumise sagedus viimase 6 kuu jooksul ja toote kaaluklass (kerge/keskmine/raske). Ülesanne: (1) tuvastada kõige kiiremini liikuvad tooted, (2) anda soovitusi nende paigutamiseks sissepääsu lähedale ja kuldsesse tsooni, (3) jälgida piirangut, et rasked tooted jäävad alumisele riiulile. Teatage, et mul on kohapealne luba.
2) Kogumisstrateegia võrdlus:
Allpool on meie tüüpiline tellimuste struktuur (keskmine toode/tellimus, tellimuste arv päevas, korduva kauba määr). Võrrelge kõndimiskauguse ja kiiruse osas üksikkogumise, massikogumise ja tsooni kogumise võimalusi. Pane kirja igaühe plussid/miinused; esitab valikud lõplikku otsust tegemata.
3) laineplaani kavand:
Meie kauba väljumisajad: [tundi]. Päevane tellimuste voog tundide kaupa on järgmine: [andmed]. Soovitage 2-3 laineplaani, mis kogub need tellimused tõhusalt ilma lasti kaotamata. Andke iga laine jaoks katkestusaeg ja põhjendus. Märkige ka hilinemise oht.
4) Vahetuse vajaduse hinnang:
Allpool on viimase 8 nädala tellimuste maht päevade ja tundide kaupa. Lahutage iga päeva hinnanguline tööjõuvajadus (personaaltunnid). Oletame, et see on eelnõu ja puhkuseõigused, seaduslik tööaeg ja õiglane jaotus on minu kohustus.
Nõrk viip / Tugev viip
Nõrk viip:
Muutke mu ladu tõhusamaks.
Milline mõõdik, millised andmed, milline piirang on ebaselge. AI loetleb üldised nõuanded.
Võimas viip:
Sinu roll: laooperatsioonide analüütik. 3000 m2 ladu, 800 tellimust päevas, keskmiselt 4 eset. Minu eesmärk on vähendada kollektori kõndimiskaugust. Mul on 6 kuu anonüümsed korjamissageduse andmed. Andke mulle nõuandeid jaotusstrateegiate võrdlemiseks; järgige raskete toodete alumise riiuli ja ohutu vahekäigu piiranguid. Mul on väliluba.
Lähenemine
jalutuskäigu kaugusel
kiirust
Turvalisuse/õigluse risk
Fikseeritud, ülevaatamiseta pilustamine
kõrge
madal
Mitte ühtegi
Andmepõhine pilustamine + välja kinnitamine
madal
kõrge
Mitte ühtegi
Rakendage AI marsruuti ilma päringuta
madal
kõrge
kõrge
Nihe puhta intuitsiooni järgi
Muutuv
Muutuv
keskmine
Levinud vead
- Külmutamine. Liikumiskiirus on erinev; Kui hooajaülevaadet ei tehta, jääb kiire toode alla.
- Ohverdamine tõhususe nimel. Ohtliku marsruudi valimine mõnesekundilise kasu saamiseks kutsub esile tööõnnetuse.
- Ergonoomika vahelejätmine. Raskete esemete asetamine silmade kõrgusele ja sageli korjatud esemed põrandale kurnavad töötajat.
- Inimliku mõõtme unustamine vahetusplaanis. Kui ei järgita kõige tõhusamat plaani, luba ja õiglust, tekitab see õiguslikke ja eetilisi probleeme.
- Ühtse kogumisstrateegia järgimine. Tellimuse struktuuri muutudes muutub vana strateegia ebaefektiivseks; Võrrelge perioodiliselt.
Näpunäide: katsetage iga pilu või marsruudi muudatust esmalt väikesel alal, mõõtke nädal, seejärel rullige välja. Kuigi AI stsenaarium näeb teoreetiliselt hea välja, sisaldab tegelik käitumine väljas üllatusi; piloot saab nad varakult kinni.
Kokkuvõttes
Lao efektiivsus on võrrand aja ja suurima kaubakorjaja jalutuskäigu kaugusel. Kasutades müügi- ja tellimusandmeid, koostab tehisintellekt võimas kavandeid pilude, komplekteerimisstrateegia, laineplaani ja vahetuste nõuete jaoks. Kuid mitte iga soovitust ei saa rakendada ilma seda katsetamata väliohutuse, ergonoomika, seaduslike õiguste ja füüsiliste piirangutega. Tõhusus ei ole ainus kriteerium; Töötervishoid ja õiglus on alati prioriteet. Piloottest muudatusi; Viimane sõna kuulub operatiivjuhile.
Rakenduse ülesanne
Looge oma (või hüpoteetilisest) laost 20 kõige enam valitud kauba loend ja lao ligikaudne paigutus. Küsige tehisintellektilt kujundust, kasutades malli „pilude paigutuse soovitus”. Märkige käsitsi kõik ohutuse ja ergonoomika soovitused (raske toode, ohtlik vahekäik). Kirjutage 5 artiklisse üles põhjused, miks te ettepanekutega nõustute ja tagasi lükkate; Valige pilootpiirkond.
kontrollnimekiri
- [ ] Kas olen planeerinud pilude liikumiskiiruse järgi ja katsetanud seda väliturvalisusega?
- [ ] Kas olen võrrelnud komplekteerimisstrateegiat oma tellimuse struktuuri alusel?
- [ ] Kas olen laineplaani koostanud vastavalt kauba väljumisaegadele?
- [ ] Kas olen filtreerinud vahetuse eelnõud loa, seaduse ja õigluse kaudu?
- [ ] Kas katsetasin muudatust pilootpiirkonnas enne vabastamist?