Ako môže AI poskytnúť lepší zážitok zo služieb zákazníkom 3PL

 

Primárnym cieľom všetkých logistických organizácií tretích strán (3PL) je poskytovať svojim klientom outsourcovanú logistickú podporu tým, že sa postará o pohyb tovaru a materiálov od výroby cez sklad až po dodávku. Ako to však možno dosiahnuť v operačnom prostredí, ktoré sa vyznačuje čoraz vzácnejším počtom pracovných síl, neočakávanými a často rušivými udalosťami a preťažením informáciami?

 

„Všetky organizácie 3PL čelia podobným výzvam,“ hovorí Brien Downie, prezident spoločnosti Holman Logistics. "Klienti chcú, aby boli ich zásoby chránené, keď sú v sklade. Chcú presné informácie v reálnom čase o umiestnení ich surovín a hotového tovaru. Chcú, aby bolo všetko odoslané podľa plánu a nič, čo by nemalo byť. Predovšetkým chcú, aby ich dodávky boli kompletné a načas. To sú mnohé z kľúčových faktorov merania služieb organizácie 3PL."

 

Uspokojenie týchto potrieb klientov by bolo dosť ťažké, ak by sa objednávky obmedzili na plné množstvá nákladných áut odosielané priamo zo skladov do prijímacích dokov príjemcov. Realita je však ďaleko iná. Vzory objednávok sú zložité, najmä pre transakcie elektronického obchodu, ktoré majú čoraz väčší podiel na národnom obchode. „Zákazníci si môžu objednávať veci jeden po druhom,“ hovorí Downie. "ale manipulácia s jednotlivými položkami a položkami v malom množstve môže byť drahá."

 

Veci sa zastavia, keď dodávateľský reťazec zasiahne nepriaznivé počasie, poruchy dopravy alebo pracovné aktivity. "Kedykoľvek dôjde k narušeniu, veci sa naozaj predražia," hovorí Downie. "Nakoniec preberáte ďalšie kapacity, pokiaľ ide o personál na presné sledovanie objednávok alebo vybavenie na manipuláciu s materiálom pre nezvyčajné okolnosti. Potom je tu problém, čo robiť s ľuďmi a vybavením, keď kríza pominie."

 

Zvyšovanie efektívnosti

Aby splnili požiadavky čoraz náročnejšieho operačného prostredia, organizácie 3PL sa spájajú s poskytovateľmi softvéru riadeného AI. Špičková technológia dokáže riešiť mnohé problémy, ktoré zlepšujú prevádzkovú efektivitu. Jedným z dôležitých príkladov je zvýšená bezpečnosť. „Bezpečný sklad je efektívny sklad,“ hovorí Downie. "Menej nehôd znamená, že poskytovateľ 3PL sa môže lepšie postarať o ľudí pracujúcich v sklade a o produkty tam uložené." Operácie bez nehôd priamo prispievajú k dosiahnutiu konečného výsledku a cieľov služieb zákazníkom znížením počtu zranení a prerušení pohybu produktov.

 

Tradičným prístupom k zaisteniu bezpečnosti bola montáž senzorov, ktoré vypínajú výťahy, keď sa zistia nerovnosti. Navonok to znie ako skvelé riešenie. V skutočnosti takýto systém vedie k vyšším nákladom, keď senzory nedokážu rozlíšiť očakávané alebo normálne nárazy od škodlivých.

 

„Tradičné senzory vám nedávajú dostatok informácií,“ hovorí Downie. "Nie sú schopné oddeliť signál od hluku. Často majú snímače g-force, ktoré vypnú vysokozdvižné vozíky pri prekročení úrovne vibrácií. Zámerom je identifikovať, keď mal niekto kolíziu alebo narazili na kus." Problém je však v tom, že veľmi často sa pri prejazde cez neškodný hrbol v podlahe aktivuje senzor, a keď systém nedokáže rozlíšiť dobré od zlého, ľudia systém vypnú a prestanú ho používať to úplne." To, samozrejme, zvyšuje riziko nákladných nehôd.

 

Systém senzorov potrebuje zlepšenie, aby sa odfiltrovali výnimky z bežnej prevádzky. Tu prichádza na scénu spracovanie AI. Jeho pokročilé rozpoznávanie vzorov rýchlo a presne oddeľuje signál od šumu. Výsledkom je pokles hlavných ukazovateľov bezpečnostných problémov. Zamestnávatelia môžu identifikovať, ktorí operátori narážali do regálov alebo robili agresívne zatáčky, spolu s tým, ako a kedy to robia. „AI poskytuje jasný obraz o tom, čo sa skutočne deje v sklade,“ hovorí Downie. "Môže efektívne identifikovať potenciálne nehody skôr, ako sa stanú."

 

Optimálne drážkovanie

Tovar príde do skladu, tím ho spracuje a potom sa presunie do regálov. Avšak to, čo by mal byť bezproblémový proces, môže byť spojené s neefektívnosťou, ktorá zvyšuje náklady na prácu a manipuláciu a ohrozuje včasné dodanie.

 

„Historicky nedošlo k veľkému vývoju z hľadiska strojového učenia, pokiaľ ide o to, ako produkt vstupuje do skladu a vychádza zo skladu,“ hovorí Downie. "To sa rýchlo mení." Organizácie 3PL si teraz môžu osvojiť softvér na riadenie skladov založený na AI s automatickým drážkovaním, ktorý využíva minulé vzorce pohybu produktov na automatické riadenie manipulácie s novými zásobami.

 

Platforma na orchestráciu správy skladov poháňaná AI môže zefektívniť fungovanie 3PL sveta v operáciách, ako je vychystávanie, skladovanie a presnosť zásob. „Mnohé sklady neumiestňujú produkty na optimálne miesta, pretože jednoducho nepoznajú celý rad údajových bodov, ako napríklad aké objednávky prichádzajú v reálnom čase, koľko skladníkov bude na smene a odbornosť týchto pracovníkov,“ hovorí Yosh Eisbart, generálny riaditeľ a spoluzakladateľ spoločnosti Fulfilld, ktorá sa zaoberá organizáciou skladov s podporou AI. „Umelá inteligencia dokáže tieto informácie prehltnúť a použiť na spustenie scenárov „čo ak“. Napríklad: „Čo keby sme presunuli tento produkt na toto miesto alebo tieto produkty na tieto miesta, aby sme získali 20 najrýchlejšie sa pohybujúcich položiek? Ako by to vyzeralo s ohľadom na vyššiu efektivitu vychystávania a nižšie nároky na pracovnú silu?“ Výsledkom je úroveň efektivity skladu, ktorá inak neexistuje.“

 

Pred AI sa manažéri skladov pokúšali pravidelne a ad hoc preskupovať produkty, aby zvýšili efektivitu. "Niekedy by to fungovalo a niekedy nie," hovorí Eisbart. "Ale aj v tých najlepších prípadoch by rozhodnutia boli založené len na časovom prehľade. AI umožňuje neustále prehodnocovanie a prerozdeľovanie spolu s neustálym testovaním výsledkov, ktoré odhaľuje percentuálne zmeny v efektivite a nákladoch."

 

Znížením počtu premárnených krokov skladníkov sa organizácia 3PL stáva produktívnejšou, nákladovo efektívnejšou, presnejšou a šikovnejšou. Môže odosielať objednávky rýchlejšie a lacnejšie, čím poskytuje spokojnosť koncových používateľov a znižuje náklady klientov.

 

Systémy AI dokážu na základe analýzy osobnej histórie a výkonu dokonca určiť, ktorí zamestnanci by mali premiestniť jednotlivé produkty. „Aj keď toto hodnotenie tradične vykonáva nadriadený, to, čo funguje pre pár ľudí, sa rýchlo stáva príliš ťažkopádnym pre tisíce pracovníkov,“ poznamenáva Downie. "Softvérové ​​nástroje umožňujú spoločnosti optimalizovať alokáciu pracovnej sily pre maximálnu efektivitu."

 

AI je v týchto rozhodnutiach efektívnejšia, pretože do svojho softvéru začleňuje princípy tradičného „digitálneho dvojčaťa“. Táto technológia má okamžitý a nepretržitý prístup k informáciám o sklade, ako sú rozmery budovy, polohy a výšky uličiek, vzdialenosť medzi uličkami, umiestnenie nakladacích dokov, počet a odbornosť zamestnancov na mieste a umiestnenie a podrobnosti o dostupných vysokozdvižných vozíkoch. , autonómne mobilné roboty a systémy automatického získavania úložného priestoru. „To, že sa digitálne dvojča stane súčasťou základného produktu AI, mu umožňuje organizovať vyššiu efektivitu skladu, čo vedie k lepšej skúsenosti klienta,“ hovorí Eisbart.

 

Digitálne dvojča môže tiež pomôcť vyriešiť nákladný problém fluktuácie skladníkov. Náhradní pracovníci, ktorí musia byť často rýchlo zamestnaní, aby uspokojili dopyt, príliš často nemajú potrebné odborné znalosti na udržanie optimálnej efektívnosti. „Noví pracovníci nebudú oboznámení s rozložením skladu, ale AI ich môže rýchlo zrýchliť poskytnutím máp s optimalizovanými pokynmi na smerovanie,“ hovorí Eisbart. "Namiesto toho, aby sa nový pracovník prechádzal cez polovicu skladu, aby sa dostal z bodu A do bodu B, môže nasledovať navrhovanú trasu. Výsledkom je lepšia schopnosť rýchlo lokalizovať a spracovať zásoby."

 

Ľudský faktor

Aj keď je to pôsobivé, AI samotná nedokáže posunúť 3PL na maximálnu efektivitu. Stále je potrebná ľudská odbornosť. „Využitie AI nepovedie automaticky k zvýšeniu efektívnosti,“ hovorí Downie. "Ľudia musia zostať zapojení. Aj keď AI dokáže zvládnuť túto tému, veľmi často dospeje k nesprávnym záverom. Organizácia 3PL musí zabezpečiť, aby si zachovala poznatky ľudí, ktorí myslia kriticky a dokážu rozpoznať obmedzenia AI."

 

Výhody AI sa neprejavia zo dňa na deň a zamestnancom potrvá, kým sa presvedčia o potenciáli technológie. „Ľudia budú nadšení z AI, keď uvidia, ako im môže pomôcť vyhnúť sa množstvu únavnej, opakujúcej sa práce,“ hovorí Downie. "Oni ocenia zvýšenie produktivity."

 

Spoločnosti čelia pri implementácii technológie AI dvom výzvam. Na jednej úrovni je dôležitá autentická angažovanosť. „Existujú spoločnosti, ktoré skutočne využívajú AI,“ hovorí Eisbart. "A sú spoločnosti, ktoré to len umiestňujú na svoje webové stránky, aby vylepšili svoj imidž."

 

Na druhej úrovni je tu problém monitorovania výsledkov. „Zisky sa budú líšiť podľa inštalácie,“ hovorí Eisbart. "Niektoré prípady použitia ponúknu príležitosti na optimalizáciu a niektoré nie." Jedna nedávna spoločnosť z rebríčka Fortune 500 dokázala znížiť zbytočné kroky skladníkov o 40 %, zvýšiť efektivitu vychystávania o 15 % a zvýšiť efektivitu skladovania o 20 %. Medzi faktory, ktoré prispievajú k úrovni úspechu AI, patrí veľkosť zariadenia, súčasná odbornosť pracovníkov, rýchlosť produktu a miera, do akej už operácie zahŕňajú strojové učenie.

 

Eisbart hovorí, že organizácie 3PL, ktoré zahŕňajú AI, musia predovšetkým sledovať konečný cieľ: zlepšenie výsledku. "Organizáciám, ktoré vedú s technológiou alebo ktoré sa zameriavajú na inovácie bez hodnotenia vplyvu na obchodné výsledky, chýba zmysel."