Loģistikas procesu automatizācija – kā tehnoloģijas ietekmē piegādes ķēžu darbību?

Loģistikas procesu automatizācija – kā tehnoloģijas ietekmē piegādes ķēžu darbību?

Šobrīd dzīvojam ceturtās industriālās revolūcijas laikā, kuru var dēvēt arī kā digitalizācijas laikmetu. Straujā jauno tehnoloģiju ieviešana ir palīdzējusi daudziem uzņēmumiem pārvarēt darbaspēka trūkumu un produktivitātes problēmas. Paplašinātā realitāte (AR - Augmented Reality)*, mākslīgais intelekts (AI - Artificial Intelligence)**, robotika un citas tehnoloģijas, palielinot darba efektivitāti un samazinot izmaksas, turpina attīstīties un ietekmēt arī piegādes ķēžu darbību un loģistikas nozari.

Mākslīgais intelekts (MI) ir būtiski ietekmējis pasauli un ir viena no revolucionārākajām tehnoloģijām ar bieži lietotām lietojumprogrammām un produktiem. Sākot ar lauksaimniecību, sporta aktivitātēm un veselības aprūpi un turpinot ar drošību un vadības procesiem, mākslīgais intelekts ir liela vērtība arī loģistikā. Tas var veikt gan efektīvu produktu pārvietošanas, gan uzglabāšanas procesu izpildi.

Kā mākslīgais intelekts var mainīt loģistiku?

Noliktavas darbības optimizācija ir nozīmīgs faktors, lai gūtu panākumus jebkurā ar loģistiku saistītā nozarē. Efektīvi organizējot savus biznesa procesus un darba plūsmu, uzņēmumi var ietaupīt daudz līdzekļu.

Bieži vien sarežģījumi un problēmas loģistikas nozarē rodas cilvēku pieļauto kļūdu dēļ. Šajos gadījumos labākais risinājums ir likt lietā tehnoloģijas. Lai uzlabotu dažādu procesu darbību, daudzi uzņēmumi vēl pēta vai jau ir izvēlējušies paplašinātās realitātes noliktavas apstrādes programmatūru. Paplašinātās realitātes (AR) izmantošana noliktavas pārvaldībai, piemēram, noliktavas darba plānošanai, preču daudzuma uzskaitei, pasūtījumu komplektēšanai un preču apstrādei var atvieglot sarežģītos noliktavas procesus.

Piemēram, viens no izmaksu ziņā lielākajiem pakalpojumiem noliktavā ir pasūtījumu komplektēšana. Šis process ir vērsts uz to, lai noteiktajā laikā un daudzumā klients saņemtu nepieciešamo produktu bez jebkādiem bojājumiem. Mūsdienu tehnoloģiski attīstītajā pasaulē klienti sagaida kvalitatīvu pakalpojumu izpildi un ātru produktu piegādi. Tā rezultātā loģistikas uzņēmumi tiek pakļauti spiedienam paātrināt pasūtījumu komplektēšanas procesus, vienlaicīgi samazinot izmaksas. Līdz šim ierastā pasūtījumu komplektēšanas pieeja ir laikietilpīgs un grūts process, kurā darbinieki pārvietojas pa noliktavu, lai atrastu preces, kas atbilst klienta vajadzībām. Šī manuālā metode var būt ļoti apgrūtinoša un radīt daudz kļūdas.

AR programmatūras var palīdzēt racionalizēt šo procesu. Kad operators tiek informēts par plānoto produkta piegādi, darbinieks noliktavā ieiet ar viedo ierīci. Tiek noteikti nepieciešamie svītrkodi. Manuālā preču meklēšana un tekstu salīdzināšana tiek aizstāta ar svītrkoda skenēšanu un automatizētām vizuālām norādēm. Tehnoloģijas nodrošina dažādu algoritmu darbību, kas palīdz darbiniekam gan vizuāli, gan mutiski. Kad pasūtījuma komplektēšana ir pabeigta, visa informācija tiek saglabāta sistēmā turpmākai lietošanai.

Noliktavas optimizācija

Ja AR un robotika tiek labi integrēta, tiek atrisināti daudzi loģistikas izaicinājumi. Noliktavas procesos ir svarīgi ņemt vērā tādus jautājumus kā efektīvu telpu izmantošanu, noliktavas pārstrukturēšanu neparedzētu problēmu gadījumā un drošu augsta pārdošanas apjoma vai sezonas preču uzglabāšanu.

Paplašinātā realitātes programmatūra var būt liels ieguvums noliktavas vadītājiem un darbiniekiem arī tad, ja ir jāplāno noliktavas izkārtojums un dizains. Pateicoties paplašinātās realitātes spējai veidot digitālus un interaktīvus 3D noliktavas izkārtojumus, paplašinātā realitāte sniedz iespēju eksperimentēt ar esošo noliktavas plānu. Noliktavas vadītāji un darbinieki var izvērtēt, vai plāns atbilst noliktavas izkārtojumam, veicot vairākus izmēģinājumus un eksperimentējot ar dažādiem darba modeļiem.

Vienību uzskaite

Krājumu pārvaldība ir viena no svarīgākajām noliktavas sastāvdaļām. Cilvēka iesaistīšanās palielina iespēju pieļaut kļūdas. Tā rezultātā, mēs nevaram paļauties uz to, ka uzdevums vienmēr tiks atkārtoti izpildīts, nepieļaujot kļūdas. Saprotot, ka nepieciešams paātrināt un uzlabot preču uzskaites procesu, lielie loģistikas uzņēmumi ir sākuši izmantot svītrkodu skenēšanas sistēmu. Ieviešot svītrkodu skenerus, preču uzskaites process ir piedzīvojis jaunu inovāciju vilni.

Darbinieku apmācīšana

AR jeb paplašināto realitāti mēs varam izmantot arī tad, kad nepieciešams apmācīt jaunos darbiniekus. Tā nodrošina saistošu un patīkamu vidi, lai ātri uzsāktu darbu un produktīvi komunicētu ar jau pieredzējušajiem kolēģiem. Interaktīvais apmācību stils iepazīstina darbiniekus ar darba vidi un ļauj viņiem praktizēties viņiem piemērotā laikā.

Mākslīgais intelekts var atvieglot loģistikas procesus vairākos veidos:

• Nodrošina padziļinātu analīzi, lai pārliecinātos, ka jūsu izvēle ir pamatota ar datiem vai statistiku.
• Optimizē maršrutus - nosaka, kurā maršrutā tiks patērēts vismazāk degvielas, kā arī ņem vērā laikapstākļus.
• Automatizētas ierīces palielina produktivitāti un pamana problēmas pirms tās ir radušās.
• Automatizētas noliktavas garantē ātrāku pasūtījumu apstrādi un darbinieku drošību.

Automatizācija un attīstība, ko nodrošina tehnoloģiju algoritmi ievērojami samazina visu loģistikas nozares un piegāžu ķēžu izmaksas, kā arī uzlabo dažādu procesu darbību. Redzot visas priekšrocības, ko tehnoloģijas var sniegt loģistikas nozarei, varam paredzēt, ka nākotnē piedzīvosim strauju pieaugumu tehnoloģiju attīstībā un to izmantošanu uzņēmumos, kuri vēlas uzlabot savu darbību un saglabāt konkurētspēju.

* Paplašinātā realitāte (AR - Augmented Reality) - Ja virtuālā realitāte aizvieto reālo pasauli ar pilnībā mākslīgu simulāciju, tad paplašinātā realitāte reālo vidi papildina ar datorā veidotiem elementiem, piemēram, skaņas, video, grafikas vai GPS datiem. Piemēram, sporta spēles rezultāts mača laikā televīzijā.

** Mākslīgais intelekts (MI); (AI - Artificial Intelligence) – tā ir nozare, kas pēta mašīnu saprātīgu izturēšanos un pielāgošanos. Tā ir sistēmas spēja pareizi analizēt ārējos datus, mācīties no tiem, izmantot šīs zināšanas un modelēt šādu uzvedību ar datora starpniecību.