5 Aplikasi Kecerdasan Buatan di Gudang dan Pusat Distribusi

Pusat distribusi berguna untuk menguji dan membuktikan teknologi rumit seperti drone dan robot karena menyediakan lingkungan yang terkendali. Salah satu alasan mengapa pusat distribusi secara agresif bereksperimen dengan Kecerdasan Buatan adalah karena ini.

Mayoritas perusahaan saat ini menggunakan Kecerdasan Buatan di gudang dan pusat distribusi karena dapat membuat penanganan masalah pengoptimalan gudang seperti penempatan dan perencanaan staf menjadi lebih mudah dan lebih murah untuk pusat distribusi dari semua ukuran. Selain itu, implementasi Kecerdasan Buatan yang sukses tidak memerlukan investasi besar di departemen pengembangan data.

Baca juga: Cek Ongkos Kirim SiCepat Cargo Terdekat & Deliveree

Kecerdasan Buatan Sangat Cocok Untuk Pusat Distribusi

Kecerdasan Buatan yang efektif membutuhkan data yang baik dan pusat distribusi adalah tempat yang cocok untuk mengumpulkan dan menggabungkan data historis dan real-time. Kecerdasan Buatan juga sangat cocok untuk kesulitan operasional pusat distribusi yang secara historis membutuhkan biaya yang mahal untuk mengembangkan dan memelihara sistem rekayasa data.

Solusi berbasis Kecerdasan Buatan dan pembelajaran mesin menghilangkan hambatan tersebut dan mereka memberikan hasil yang lebih baik untuk pusat distribusi daripada metode manajemen sumber daya dan inventaris saat ini yang mengandalkan hanya Excel, praktik terbaik yang terdahulu atau pengambilan keputusan berbasis aturan sederhana. Pengoptimalan tingkat lanjut menjadi lebih praktis untuk operasi yang lebih kecil, serta lebih mudah beradaptasi dan hemat biaya untuk operasi yang lebih besar berkat Kecerdasan Buatan.

Baca juga: Sewa Truk Barang – Pengiriman Ekspedisi Yang Murah

5 Aplikasi Kecerdasan Buatan di Gudang dan Pusat Distribusi

1. Dinamik Slotting

Penempatan produk berdampak pada produktivitas tenaga kerja, hasil, dan akurasi, tetapi tidak mudah untuk melakukannya dengan benar. Penempatan yang tidak tertata menjadi sebuah masalah optimasi tujuan ganda serta masalah optimasi kombinatorial. Selain itu, ada ribuan produk dan lokasi produk (slot) yang perlu dipertimbangkan dan produk serta posisi tersebut dapat berubah. Memasang dan memelihara solusi slotting tradisional memerlukan model khusus, rekayasa substansial, pengukuran, dan pengumpulan data.

Sistem slotting tradisional membutuhkan banyak pekerjaan teknik, serta pemetaan gudang manual dan input data. Berdasarkan data tingkat aktivitas yang dikumpulkan di pusat distribusi, perangkat lunak berbasis Kecerdasan Buatan dapat mempelajari atribut spasial dan perkiraan waktu perjalanan yang diperlukan untuk model slotting. Dan ketika kondisi berubah, model yang dipelajari akan menyesuaikan untuk memberikan optimasi yang berkelanjutan.

2. Manajemen Tenaga Kerja

Untuk memastikan bahwa pesanan dikirimkan tepat waktu dan menghindari kelebihan staf dan kekurangan staf, alokasi tenaga kerja yang optimal sangat penting. Supervisor di banyak pusat distribusi membuat keputusan staf shift, tenggat waktu, dan produktivitas saat ini dan yang diprediksi. Keputusan yang baik memerlukan fakta dan prediksi yang dapat diandalkan yang biasanya bergantung pada pengalaman dan keterampilan unik masing-masing manajer saat ini.

Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk memperkirakan kebutuhan tenaga kerja dan waktu penyelesaian pekerjaan untuk meningkatkan hasil. Sistem Kecerdasan Buatan juga dapat menjalankan simulasi untuk menemukan cara optimal untuk menyelesaikan pekerjaan, menghilangkan penundaan, dan memaksimalkan efisiensi tenaga kerja.

3. Mengelola Kinerja

Sistem manajemen tenaga kerja berbasis Engineered Labor Standards (ELS) telah ada sejak lama. Menggunakan algoritme pembelajaran untuk memperkirakan waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas, Kecerdasan Buatan dapat me0ngurangi banyak prosedur pengumpulan data yang diperlukan dengan manajemen kinerja berbasis ELS.

Algoritme Kecerdasan Buatan belajar dari data kinerja dunia nyata yang diperoleh dari dalam operasi, dengan mempertimbangkan berbagai faktor (pengguna, jenis pekerjaan, area kerja, lokasi awal perjalanan, lokasi perjalanan akhir, produk yang akan ditangani, kuantitas yang akan ditangani, dll). Saat perubahan operasional digabungkan, model kinerja akan merespon dan menghasilkan ekspektasi yang diprediksi secara lebih kurat.

4. Optimalisasi Alur di Dalam Gudang

Karena pekerja gudang menghabiskan begitu banyak waktu mereka bepergian di dalam fasilitas, mengurangi perjalanan sangat penting untuk meningkatkan produktivitas. Perjalanan dihilangkan dengan otomatisasi dan robotika, dan Kecerdasan Buatan dapat digunakan di tempat-tempat di mana otomatisasi tidak mencukupi.

Proses pengumpulan data dalam jumlah besar digunakan oleh Kecerdasan Buatan dan sistem pembelajaran mesin untuk ‘mempelajari’ cara menyeimbangkan prioritas dan menghemat waktu perjalanan melalui pengelompokan pesanan yang cerdas dan pengurutan pengambilan. Sistem menyesuaikan kemacetan lalu lintas reguler dan rute yang bergerak lambat. Dengan menggunakan pengurangan perjalanan berbasis Kecerdasan Buatan, banyak pusat distribusi telah melihat manfaat produktivitas 2x lipat dalam aplikasi pengambilan barang dan bahkan proses pengambilan kotak hingga palet telah menunjukkan peningkatan efisiensi 20-30%.

5. Otomatisasi Cerdas

Manusia dan robot bergerak secara otonom (AMR) dapat diatur dalam proses pengambilan pesanan menggunakan teknik yang sama yang digunakan untuk mengoptimalkan perjalanan bagi pekerja. Sistem robot mengoptimalkan dan mengarahkan robot ke suatu tempat di sebagian besar sistem saat ini dan pekerja terdekat mengirimkan satu atau lebih ke robot berdasarkan instruksi pada tablet yang dipasang ke mesin.

Sistem eksekusi berbasis Kecerasan Buatan ini dapat mengatur dan mengoptimalkan waktu robot dan juga memungkinkan pekerja diarahkan secara independen dari AMR (menggunakan perangkat seluler yang terdapat pada tablet yang dipasang di robot). Algoritme lain memberikan masukan untuk secara cerdas mengoordinasikan dan mengurutkan pekerjaan di antara manusia dan robot, sementara algoritme pembelajaran mesin memperkirakan di mana robot akan berada pada waktu tertentu.

Baca juga: Jasa Pengiriman Barang Berat: Bisnis Ekspedisi Truk Kargo

Kesimpulan

Kecerdasan Buatan (AI) dapat mengoptimalkan pekerjaan di gudang dan pusat distribusi. Namun, biaya disebut-sebut sebagai hambatan utama untuk adopsi AI. Berdasarkan survei, 8 dari 10 responden menyatakan bisnis mereka membutuhkan pemahaman yang lebih besar tentang bagaimana AI dapat digunakan di pusat distribusi.

Seperti yang dikatakan sebelumnya, AI memiliki kemampuan untuk meminimalkan biaya penerapan berbagai solusi pengoptimalan pusat distribusi mulai dari slotting hingga manajemen kinerja tenaga kerja, serta waktu dan upaya yang diperlukan untuk rekayasa manual. Selain itu, solusi berbasis AI baru ini tidak mengharuskan perusahaan mengembangkan pengetahuan AI yang cukup besar secara internal.