Cum poate AI să ofere o experiență mai bună de servicii pentru clienți 3PL

 

Un obiectiv principal al tuturor organizațiilor de logistică terță parte (3PL) este de a oferi clienților lor asistență logistică externalizată prin gestionarea mișcării mărfurilor și materialelor de la fabricație la depozitare până la livrare. Dar cum se poate face acest lucru într-un mediu de operare caracterizat de forță de muncă din ce în ce mai redusă, evenimente neașteptate și adesea perturbatoare și supraîncărcare de informații?

 

„Toate organizațiile 3PL se confruntă cu provocări similare”, spune Brien Downie, președintele Holman Logistics. „Clienții doresc ca inventarul lor să fie protejat atunci când se află în depozit. Vor informații exacte, în timp real, despre locația materiilor prime și a produselor finite. Vor ca totul să fie livrat în timp util și nimic care să nu fie expediat care nu ar trebui să fie. , ei doresc ca livrările lor să fie complete și la timp. Aceștia sunt mulți dintre factorii cheie pentru modul în care este măsurat serviciul unei organizații 3PL.”

 

Satisfacerea acestor nevoi ale clientilor ar fi destul de dificila daca comenzile ar fi limitate la cantitati complete de camioane expediate direct de la depozite la docurile de primire ale destinatarilor. Realitatea, însă, este cu mult diferită. Tiparele de comandă sunt complexe, în special pentru tranzacțiile de comerț electronic care ocupă o cotă tot mai mare din comerțul național. „Clienții pot comanda lucruri pe rând”, spune Downie. „dar manipularea articolelor individuale și în cantități mici poate fi costisitoare”.

 

Lucrurile se opresc atunci când lanțul de aprovizionare este lovit de vreme dăunătoare, defecțiuni ale transportului sau activități de muncă. „De fiecare dată când există o întrerupere, lucrurile devin foarte costisitoare”, spune Downie. „Sfârșiți prin a prelua o capacitate suplimentară în ceea ce privește personalul pentru urmărirea corectă a comenzilor sau echipamentele de manipulare a materialelor pentru circumstanțe neobișnuite. Apoi, este provocarea ce să faceți cu oamenii și echipamentele când criza se termină”.

 

Creșterea eficienței

Pentru a satisface cerințele unui mediu de operare din ce în ce mai solicitant, organizațiile 3PL fac echipă cu furnizorii de software bazați pe inteligență artificială. Tehnologia de vârf poate aborda multe probleme care îmbunătățesc eficiența operațională. Un exemplu important este siguranța sporită. „Un depozit sigur este un depozit eficient”, spune Downie. „Mai puține accidente înseamnă că un furnizor 3PL poate avea mai multă grijă de oamenii care lucrează în depozit și de produsele depozitate acolo”. Operațiunile fără accidente contribuie direct la rezultatul final și la obiectivele de servicii pentru clienți prin reducerea rănilor și întreruperile mișcării produselor.

 

Abordarea tradițională pentru a asigura siguranța a fost montarea de senzori care închid ascensoarele atunci când sunt detectate denivelări. La suprafață, pare o soluție grozavă. În realitate, un astfel de sistem duce la costuri mai mari atunci când senzorii nu pot distinge denivelările așteptate sau normale de cele dăunătoare.

 

„Senzorii tradiționali nu vă oferă suficiente informații”, spune Downie. „Nu sunt capabili să separe semnalul de zgomot. Ei au adesea senzori de forță g care opresc stivuitoarele atunci când un nivel de vibrație este depășit. Intenția este de a identifica când cineva a avut o coliziune sau a lovit o piesă. Dar problema este că, de foarte multe ori, doar conducerea peste o denivelare inofensivă în podea activează senzorul. Și când sistemul nu poate distinge ceea ce este bun de rău, oamenii vor opri sistemul și nu mai folosesc în întregime.” Acest lucru, desigur, crește riscul de accidente costisitoare.

 

Sistemul de senzori necesită îmbunătățiri pentru a filtra excepțiile de la operațiunile normale. Aici intervine procesarea AI. Recunoașterea sa avansată a modelelor separă rapid și precis semnalul de zgomot. Rezultatul este o scădere a indicatorilor principali ai problemelor de siguranță. Angajatorii pot identifica ce operatori s-au lovit de rafturi sau au făcut viraj agresivi, împreună cu cum și când o fac. „AI oferă o imagine clară a ceea ce se întâmplă cu adevărat în depozit”, spune Downie. „Poate identifica în mod eficient posibilele accidente înainte ca acestea să se întâmple.”

 

Slotting optim

Mărfurile ajung la depozit, sunt procesate de echipă și apoi trec pe rafturi. Cu toate acestea, ceea ce ar trebui să fie un proces fără întreruperi poate fi plin de ineficiențe care cresc costurile cu forța de muncă și manipularea și amenință livrarea la timp.

 

„Din punct de vedere istoric, nu au existat multe evoluții din punct de vedere al învățării automate în ceea ce privește modul în care produsul intră și iese din depozit”, spune Downie. „Asta se schimbă rapid”. Acum, organizațiile 3PL pot adopta software de gestionare a depozitelor bazat pe inteligență artificială, cu sloting automat, care utilizează modelele anterioare de mișcare a produselor pentru a direcționa automat gestionarea noului inventar.

 

O platformă de orchestrare de gestionare a depozitelor alimentată de inteligență artificială poate face ca 3PL-urile lumii să funcționeze mai eficient în operațiuni precum ridicarea, depozitarea și acuratețea stocurilor. „Multe depozite nu plasează produsele în locații optime, deoarece pur și simplu nu cunosc o mulțime de puncte de date, cum ar fi ce comenzi vin în timp real, câți lucrători din depozit vor fi într-o tură și expertiza acestora. lucrători”, spune Yosh Eisbart, director executiv și co-fondator la Fulfilld, o companie de orchestrare a depozitelor cu IA. „AI poate ingera aceste informații și le poate folosi pentru a rula scenarii „ce ar fi dacă”. De exemplu, „S-ar întâmpla dacă ar fi să mutăm acest produs în această locație sau aceste produse în aceste locații pentru cele 20 de articole care se mișcă cel mai rapid? Cum ar arăta? în ceea ce privește o eficiență mai mare la culegere și nevoi mai mici de forță de muncă?' Rezultatul este un nivel de eficiență a depozitului care pur și simplu nu există altfel.”

 

Înainte de AI, managerii de depozit ar încerca să rearanjeze produsul pe o bază periodică, ad-hoc, pentru a crește eficiența. „Uneori, asta ar funcționa, iar uneori nu”, spune Eisbart. „Dar chiar și în cele mai bune cazuri, deciziile s-ar baza doar pe un instantaneu în timp. AI permite o reevaluare și realocare constantă, împreună cu testarea continuă a rezultatelor care dezvăluie modificări procentuale ale eficienței și costurilor”.

 

Prin reducerea pașilor irositi ai lucrătorilor din depozit, organizația 3PL devine mai productivă, mai rentabilă, mai precisă și mai agilă. Poate expedia comenzi mai rapid și mai puțin costisitor, oferind satisfacție utilizatorului final și scăzând cheltuielile clientului.

 

Sistemele AI pot chiar desemna angajații care ar trebui să mute fiecare produs, pe baza unei analize a istoriei personale și a performanței. „Deși această evaluare a fost făcută în mod tradițional de un supervizor, ceea ce funcționează pentru câțiva oameni devine rapid prea greoi pentru mii de lucrători”, notează Downie. „Instrumentele software permit companiei să optimizeze alocarea forței de muncă pentru eficiență maximă”.

 

AI este mai eficientă în aceste decizii, deoarece încorporează principiile tradiționalului „geamăn digital” în software-ul său. Tehnologia are acces imediat și continuu la informațiile din depozit, cum ar fi dimensiunile clădirii, pozițiile și înălțimile culoarelor, distanța dintre culouri, locațiile docurilor de încărcare, numărul și expertiza angajaților la sediu și locațiile și detaliile stivuitoarelor disponibile. , roboți mobili autonomi și sisteme automate de recuperare a stocării. „Facerea gemenului digital ca parte integrantă a produsului de bază AI îi permite să orchestreze o eficiență mai mare a depozitului, ceea ce are ca rezultat o experiență mai bună pentru client”, spune Eisbart.

 

Geamănul digital poate ajuta, de asemenea, la rezolvarea problemei costisitoare a fluctuației lucrătorilor din depozit. Personalul de înlocuire, care de multe ori trebuie angajat rapid pentru a satisface cererea, nu are prea des expertiza necesară pentru a menține eficiența optimă. „Noii lucrători nu vor fi familiarizați cu aspectul unui depozit, dar AI îi poate aduce rapid la ritm rapid, oferind hărți cu instrucțiuni de rutare optimizate”, spune Eisbart. „În loc să meargă la jumătatea depozitului pentru a ajunge de la punctul A la punctul B, noul lucrător poate urma un traseu sugerat. Rezultatul este o capacitate îmbunătățită de a localiza și procesa rapid inventarul.”

 

Factorul Uman

Oricât de impresionant este, AI singură nu poate muta un 3PL la eficiență maximă. Expertiza umană este încă necesară. „Exploarea inteligenței artificiale nu va duce automat la câștiguri de eficiență”, spune Downie. „Oamenii trebuie să rămână implicați. Deși AI poate stăpâni subiectul, de foarte multe ori va ajunge la concluzii incorecte. Organizația 3PL trebuie să se asigure că păstrează cunoștințele oamenilor care gândesc critic și pot recunoaște limitările AI.”

 

Avantajele AI nu se vor produce peste noapte și va fi nevoie de timp pentru ca angajații să se convingă de potențialul tehnologiei. „Oamenii vor fi entuziasmați de inteligența artificială odată ce vor vedea cum îi poate ajuta să evite o mulțime de muncă obositoare și repetitivă”, spune Downie. „Vor ajunge să aprecieze creșterile de productivitate”.

 

Companiile se confruntă cu două provocări în implementarea tehnologiei AI. La un nivel, angajamentul autentic este important. „Există companii care folosesc cu adevărat AI”, spune Eisbart. „Și există companii care doar îl pun pe site-ul lor pentru a-și șlefui imaginea”.

 

La un al doilea nivel, există provocarea monitorizării rezultatelor. „Câștigurile vor varia în funcție de instalare”, spune Eisbart. „Unele cazuri de utilizare vor oferi oportunități de optimizare, iar altele nu.” O companie recentă din Fortune 500 a reușit să reducă pașii irositi ai lucrătorilor din depozit cu 40%, să crească eficiența la ridicare cu 15% și să crească eficiența depozitării cu 20%. Factorii care contribuie la nivelul de succes al AI includ dimensiunea unității, expertiza actuală a lucrătorilor, viteza produsului și gradul în care operațiunile au încorporat deja învățarea automată.

 

Mai presus de toate, spune Eisbart, organizațiile 3PL care încorporează AI trebuie să țină ochii pe obiectivul final: un rezultat îmbunătățit. „Organizațiile care conduc cu tehnologia sau care se concentrează pe inovare fără a evalua impactul asupra rezultatelor afacerii ratează sensul.”