ਲਾਭ:
- ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਲੇਆਉਟ, ਚੁਣਨ ਵਾਲੇ ਰੂਟਾਂ, ਸਲਾਟਿੰਗ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਪੋਰਟ ਦੇ ਨਾਲ ਆਰਡਰ ਦੀ ਘਣਤਾ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਗਤੀ ਦੀ ਗਤੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਰੰਗ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ ਫੀਲਡ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਐਰਗੋਨੋਮਿਕਸ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਮੈਨੇਜਰ ਦੀ ਤਸਦੀਕ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸ਼ੈਲਫਾਂ, ਫੋਰਕਲਿਫਟਾਂ ਅਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ 'ਤੇ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਮੀਕਰਨ ਹੈ। ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ; ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਮਾਨ ਕਿੱਥੇ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਆਰਡਰ ਕਿਵੇਂ ਚੁੱਕਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਹੀ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਸੰਖਿਆ। ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨ (ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨ - ਮਾਲ ਦੀ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ, ਪਲੇਸਮੈਂਟ, ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਅਤੇ ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ) ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਿਹਨਤੀ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ "ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਸਕਿੰਟ" ਲਿੰਕ ਹਨ। ਇਕੱਲੇ ਚੁੱਕਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅੱਧੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਹੈ: ਇਹ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਉਤਪਾਦ ਕਿੱਥੇ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਆਰਡਰ ਕਿਵੇਂ ਸਮੂਹਿਕ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ, ਕਿਸ ਸਮੇਂ ਕਿੰਨੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਖਿੱਚੀ ਗਈ ਹਰ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਅਤੇ ਰੂਟ ਨੂੰ ਫੀਲਡ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਐਰਗੋਨੋਮਿਕਸ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਹਕੀਕਤਾਂ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਅੰਤਮ ਕਹਿਣਾ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਮੈਨੇਜਰ ਦਾ ਹੈ।
ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ
ਆਓ ਕੁਝ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੀਏ। ਸਲਾਟਿੰਗ: ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਉਤਪਾਦ ਗੋਦਾਮ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਡੱਬੇ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਪਿਕਿੰਗ ਰੂਟ: ਇੱਕ ਚੋਣਕਾਰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਪੈਦਲ ਚੱਲਣ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜਿਸ ਰੂਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤਰੰਗਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ: ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਸਮੂਹਾਂ (ਲਹਿਰਾਂ) ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨਾ। ਵੇਗ: ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਚੁੱਕਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਤੇਜ਼ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ "ਏ ਮੂਵਿੰਗ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਯਾਤਰਾ ਦੀ ਦੂਰੀ: ਕੁੱਲ ਦੂਰੀ ਇੱਕ ਚੋਣਕਾਰ ਇੱਕ ਆਰਡਰ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਯਾਤਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਦੁਸ਼ਮਣ।
ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲਾ ਉਤਪਾਦ ਰੱਖੋ ਜਿੱਥੇ ਚੋਣਕਾਰ ਇਸ ਤੱਕ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਕਣ ਵਾਲਾ ਉਤਪਾਦ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਦੇ ਹੇਠਲੇ ਕੋਨੇ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਰੇਕ ਆਰਡਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਵਾਧੂ ਪੈਦਲ ਚੱਲਣਾ ਹੈ। ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, AI ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਉਤਪਾਦ "ਗਰਮ" ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿੱਥੇ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ, "ਗੋਲਡਨ ਜ਼ੋਨ" ਤਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ - ਕਮਰ ਤੋਂ ਅੱਖ ਤੱਕ ਸ਼ੈਲਫ ਦੀ ਉਚਾਈ, ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਝੁਕਦੇ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਦੋਵੇਂ ਗਤੀ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਪਿੱਠ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸੁਝਾਅ: ਇਹ ਨਾ ਸੋਚੋ ਕਿ ਸਲਾਟਿੰਗ ਫਿਕਸ ਹੈ। ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਗਤੀ ਦੀ ਗਤੀ ਸੀਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮੁਹਿੰਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਗਰਮੀ ਦੀ ਫ਼ਸਲ ਨੂੰ ਗਰਮੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਨਹਿਰੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਸਰਦੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪਿਛਲੇ ਪਾਸੇ ਲੈ ਜਾਓ। AI ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ "ਕਿਹੜੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ" ਦੀ ਸੂਚੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਫੀਲਡ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਲਹਿਰ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ
ਇੱਕ ਚੋਣਕਾਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੇ ਉਹ ਇੱਕ ਆਰਡਰ ਲਈ ਪੂਰੇ ਗੋਦਾਮ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਬੈਚ ਪਿਕਕਿੰਗ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਰਡਰਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੌਰ ਵਿੱਚ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜ਼ੋਨ ਚੁਣਨਾ: ਹਰੇਕ ਚੋਣਕਾਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਖੇਤਰ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਆਰਡਰ ਨੂੰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਹੜਾ ਤਰੀਕਾ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਆਰਡਰ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਆਈਟਮਾਂ ਵਾਲੇ ਕੁਝ ਆਰਡਰ ਜਾਂ ਕੁਝ ਆਈਟਮਾਂ ਵਾਲੇ ਕਈ ਆਰਡਰ? AI ਇਤਿਹਾਸਕ ਆਰਡਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਚੁਣਨ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਪੈਦਲ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰੇਗੀ।
ਵੇਵ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਸਮੇਂ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ: ਕੀ ਸਵੇਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਏ ਆਦੇਸ਼ ਤੁਰੰਤ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੁਪਹਿਰ ਤੱਕ ਇੱਕ ਹੀ ਲਹਿਰ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਜਲਦੀ ਚੁਣਨਾ ਤੇਜ਼ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਗਰੁੱਪ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਖੁੰਝਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ ਪਰ ਦੇਰੀ ਦਾ ਖਤਰਾ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਾਰਗੋ ਰਵਾਨਗੀ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇਸ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ
ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗਾ ਸਰੋਤ ਲੋਕ ਹਨ, ਅਤੇ ਦਿਨ ਭਰ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਵੇਰੇ ਮਾਲ ਦੀ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ, ਦੁਪਹਿਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਸੋਮਵਾਰ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਬੁਲਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੂੰ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਵਿਹਲੇ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਰਡਰ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ। AI ਇਤਿਹਾਸਕ ਆਰਡਰ ਵਾਲੀਅਮ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸ਼ਿਫਟ ਰੂਪਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਦਿਨ ਅਤੇ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਕਿੰਨੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਸੁਝਾਅ ਹੈ: ਛੁੱਟੀ ਦੇ ਹੱਕ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਕੰਮ ਦੇ ਘੰਟੇ, ਕਰਮਚਾਰੀ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਸ਼ਿਫਟ ਵੰਡ ਮਨੁੱਖੀ ਮੈਨੇਜਰ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ: ਸ਼ਿਫਟ ਅਨੁਸੂਚੀ ਜਿਸ ਨੂੰ AI "ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭਕਾਰੀ" ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸਭ ਤੋਂ ਔਖੀ ਨੌਕਰੀ ਜਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਭੈੜੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਹੀ ਮਾਪਦੰਡ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਕਿੱਤਾਮੁਖੀ ਸਿਹਤ, ਨਿਆਂ ਅਤੇ ਕਨੂੰਨੀ ਅਧਿਕਾਰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਤਰਜੀਹ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। AI ਯੋਜਨਾ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡਰਾਫਟ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਫਿਲਟਰ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦਾ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਸਲਾਟਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਦੂਰੀ। ਇੱਕ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਵਿੱਚ, ਚੁੱਕਣ ਵਾਲੇ ਔਸਤਨ 12 ਕਿਲੋਮੀਟਰ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਤੁਰਦੇ ਸਨ। AI ਨੇ ਪਿਛਲੇ 6 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਅਗਿਆਤ ਆਰਡਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਅਤੇ 200 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ; ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਅੱਧੇ ਗੋਦਾਮ ਦੇ ਦੂਰ-ਦੁਰਾਡੇ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਨ। ਨਵੀਂ ਸਲਾਟਿੰਗ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ, ਇਹਨਾਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਦੁਆਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਅਤੇ ਗੋਲਡ ਜ਼ੋਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਮੈਨੇਜਰ ਨੇ ਸਾਈਟ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਹਰੇਕ ਸੁਝਾਅ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ (ਭਾਰੀ ਵਸਤੂਆਂ ਹੇਠਲੇ ਸ਼ੈਲਫ 'ਤੇ ਰਹਿ ਗਈਆਂ)। ਨਤੀਜਾ: ਔਸਤ ਪੈਦਲ ਦੂਰੀ 31% ਘਟ ਗਈ, ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਧੀ।
ਕੇਸ 2 - ਵੇਵ ਪਲੈਨਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਕਾਰਗੋ ਕੈਪਚਰ। ਇੱਕ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਲਗਾਤਾਰ ਆਪਣੇ ਸ਼ਾਮ ਦੇ ਕਾਰਗੋ ਨਿਕਾਸ ਨੂੰ ਗਾਇਬ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ. AI ਨੇ ਆਰਡਰ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਤੇ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਘੰਟਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਦੋ-ਵੇਵ ਅਨੁਸੂਚੀ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ: 11:00 ਅਤੇ 15:00 ਹਿੱਸੇ। ਇਸਨੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਕਿ ਦੇਰ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਣ ਵਾਲੇ ਆਰਡਰਾਂ ਨੇ ਵੀ ਆਖਰੀ ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਨੂੰ ਫੜ ਲਿਆ। ਇੰਚਾਰਜ ਵਿਅਕਤੀ ਨੇ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਲਈ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਟਵੀਕ ਕੀਤਾ। ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਦਰ 82% ਤੋਂ ਵਧ ਕੇ 96% ਹੋ ਗਈ ਹੈ।
ਕੇਸ 3 - ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਬਲੀਦਾਨ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ। ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ AI-ਸੁਝਾਏ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਰੂਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਰੂਟ ਲਈ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀਆਂ ਨੂੰ ਭਾਰੀ ਫੋਰਕਲਿਫਟ ਆਵਾਜਾਈ ਵਾਲੇ ਕੋਰੀਡੋਰ ਰਾਹੀਂ ਉਲਟ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ। ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਮੈਨੇਜਰ ਨੇ ਇਨਕਾਰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ: ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣਾ ਦੁਰਘਟਨਾ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਸੀ. ਰੂਟ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੋਰੀਡੋਰ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਫੀਲਡ ਹਕੀਕਤ ਨੇ ਗਣਿਤ ਦੇ ਸਰਵੋਤਮ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਸਲਾਟਿੰਗ ਸੁਝਾਅ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸਹਾਇਕ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਐਨਾਲਿਸਟ। ਹੇਠਾਂ ਅਗਿਆਤ ਉਤਪਾਦ ਕੋਡ, ਪਿਛਲੇ 6 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਭਾਰ ਵਰਗ (ਹਲਕਾ/ਮੱਧਮ/ਭਾਰੀ) ਹੈ। ਕੰਮ: (1) ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ, (2) ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਦੁਆਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਅਤੇ ਸੁਨਹਿਰੀ ਜ਼ੋਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ, (3) ਇਸ ਰੁਕਾਵਟ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਕਿ ਭਾਰੀ ਉਤਪਾਦ ਹੇਠਲੇ ਸ਼ੈਲਫ 'ਤੇ ਰਹਿਣ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਖੇਤਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਹੈ।
2) ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ:
ਹੇਠਾਂ ਸਾਡੀ ਆਮ ਆਰਡਰ ਬਣਤਰ ਹੈ (ਔਸਤ ਆਈਟਮ/ਆਰਡਰ, ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਆਰਡਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਦੁਹਰਾਓ ਆਈਟਮ ਦਰ)। ਪੈਦਲ ਦੂਰੀ ਅਤੇ ਗਤੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਿੰਗਲ ਕਲੈਕਸ਼ਨ, ਪੁੰਜ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਜ਼ੋਨ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਦੇ ਫ਼ਾਇਦੇ/ਹਾਨਿਆਂ ਨੂੰ ਲਿਖੋ; ਅੰਤਮ ਫੈਸਲਾ ਲਏ ਬਿਨਾਂ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ।
3) ਵੇਵ ਪਲਾਨ ਡਰਾਫਟ:
ਸਾਡੇ ਕਾਰਗੋ ਰਵਾਨਗੀ ਦੇ ਘੰਟੇ: [ਘੰਟੇ]। ਘੰਟੇ ਦੁਆਰਾ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਆਰਡਰ ਦਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ: [ਡੇਟਾ]। ਇੱਕ 2-3 ਵੇਵ ਪਲਾਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਆਰਡਰਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਗੋ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਇਕੱਠਾ ਕਰੇਗਾ। ਹਰੇਕ ਤਰੰਗ ਲਈ ਕੱਟ-ਆਫ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਉਚਿਤਤਾ ਦਿਓ। ਦੇਰੀ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਵੀ ਦੱਸੋ।
4) ਸ਼ਿਫਟ ਲੋੜ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ:
ਹੇਠਾਂ ਪਿਛਲੇ 8 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਦਿਨ ਅਤੇ ਘੰਟੇ ਦੁਆਰਾ ਆਰਡਰ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਹੈ। ਹਰ ਦਿਨ ਲਈ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਲੇਬਰ ਲੋੜ (ਵਿਅਕਤੀ-ਘੰਟੇ) ਨੂੰ ਘਟਾਓ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਹੈ, ਅਤੇ ਛੁੱਟੀ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਵੰਡ ਮੇਰੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਮੇਰੇ ਗੋਦਾਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਓ।
ਕਿਹੜਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ, ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ, ਕਿਹੜੀ ਰੁਕਾਵਟ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ। AI ਆਮ ਸਲਾਹ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਐਨਾਲਿਸਟ। 3,000 m2 ਵੇਅਰਹਾਊਸ, ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ 800 ਆਰਡਰ, ਔਸਤਨ 4 ਆਈਟਮਾਂ। ਮੇਰਾ ਟੀਚਾ ਕੁਲੈਕਟਰ ਦੀ ਪੈਦਲ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ। ਮੇਰੇ ਕੋਲ 6 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦਾ ਅਗਿਆਤ ਚੁਣਨ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਸਲਾਟਿੰਗ ਸਲਾਹ ਅਤੇ ਚੋਣ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਦਿਓ; ਭਾਰੀ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਹੇਠਲੇ ਸ਼ੈਲਫ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਏਜ਼ਲ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰੋ। ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਖੇਤਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਹੈ।
ਪਹੁੰਚ
ਪੈਦਲ ਦੂਰੀ
ਗਤੀ
ਸੁਰੱਖਿਆ/ਨਿਆਂ ਦਾ ਖਤਰਾ
ਸਥਿਰ, ਗੈਰ-ਸਮੀਖਿਆ ਸਲਾਟਿੰਗ
ਉੱਚ
ਘੱਟ
ਕੋਈ ਨਹੀਂ
ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਲਾਟਿੰਗ + ਫੀਲਡ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ
ਘੱਟ
ਉੱਚ
ਕੋਈ ਨਹੀਂ
ਬਿਨਾਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ AI ਰੂਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ
ਘੱਟ
ਉੱਚ
ਉੱਚ
ਸ਼ੁੱਧ ਅਨੁਭਵ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ਿਫਟ
ਵੇਰੀਏਬਲ
ਵੇਰੀਏਬਲ
ਮੱਧਮ
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਫ੍ਰੀਜ਼ਿੰਗ ਸਲੋਟਿੰਗ. ਅੰਦੋਲਨ ਦੀ ਗਤੀ ਬਦਲਦੀ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਮੌਸਮੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ, ਤਾਂ ਤੇਜ਼ ਉਤਪਾਦ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਰਹੇਗਾ।
- ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਕੁਰਬਾਨੀ. ਲਾਭ ਦੇ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ ਲਈ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਰਸਤਾ ਲੈਣਾ ਇੱਕ ਕੰਮ ਹਾਦਸੇ ਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਐਰਗੋਨੋਮਿਕਸ ਛੱਡਣਾ। ਭਾਰੀ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਫਰਸ਼ 'ਤੇ ਅਕਸਰ ਚੁਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੂੰ ਥੱਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਸ਼ਿਫਟ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਪ ਨੂੰ ਭੁੱਲਣਾ. ਜੇਕਰ ਸਭ ਤੋਂ ਕੁਸ਼ਲ ਯੋਜਨਾ, ਇਜਾਜ਼ਤ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗੀ।
- ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹਿਣਾ। ਜਦੋਂ ਆਰਡਰ ਬਣਤਰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੁਰਾਣੀ ਰਣਨੀਤੀ ਅਯੋਗ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।
ਸੰਕੇਤ: ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸਲਾਟਿੰਗ ਜਾਂ ਰੂਟ ਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਪਾਇਲਟ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਲਈ ਮਾਪੋ, ਫਿਰ ਰੋਲ ਆਊਟ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਦਿਖਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਫੀਲਡ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਹੈਰਾਨੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਪਾਇਲਟ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫੜ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਸਮੇਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੀਕਰਨ ਹੈ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਆਈਟਮ ਚੋਣਕਾਰ ਪੈਦਲ ਦੂਰੀ ਹੈ। ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਆਰਡਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, AI ਸਲਾਟਿੰਗ, ਚੋਣ ਰਣਨੀਤੀ, ਵੇਵ ਪਲਾਨ ਅਤੇ ਸ਼ਿਫਟ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਹਰ ਸੁਝਾਅ ਨੂੰ ਫੀਲਡ ਸੇਫਟੀ, ਐਰਗੋਨੋਮਿਕਸ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਹੀ ਮਾਪਦੰਡ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਕਿੱਤਾਮੁਖੀ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਨਿਆਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਤਰਜੀਹ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਾਇਲਟ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ; ਅੰਤਮ ਕਹਿਣਾ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਮੈਨੇਜਰ ਦਾ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ (ਜਾਂ ਕਾਲਪਨਿਕ) ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਚੁਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਚੋਟੀ ਦੀਆਂ 20 ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਦਾ ਇੱਕ ਮੋਟਾ ਖਾਕਾ ਬਣਾਓ। ਏਆਈ ਨੂੰ "ਸਲਾਟਿੰਗ ਸੁਝਾਅ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਖਾਕਾ ਲਈ ਪੁੱਛੋ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਐਰਗੋਨੋਮਿਕਸ (ਭਾਰੀ ਉਤਪਾਦ, ਖਤਰਨਾਕ ਗਲੀ) ਲਈ ਹਰੇਕ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ। 5 ਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਝਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖੋ; ਇੱਕ ਪਾਇਲਟ ਖੇਤਰ ਚੁਣੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਅੰਦੋਲਨ ਦੀ ਗਤੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਲਾਟਿੰਗ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਹੈ ਅਤੇ ਫੀਲਡ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ?
- [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਆਰਡਰ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚੋਣ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਹੈ?
- [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਕਾਰਗੋ ਰਵਾਨਗੀ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵੇਵ ਪਲਾਨ ਸੈਟ ਅਪ ਕੀਤਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮੈਂ ਅਨੁਮਤੀ, ਕਾਨੂੰਨ ਅਤੇ ਨਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ਿਫਟ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤਾ ਹੈ?
- [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪਾਇਲਟ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਸੀ?