Machine Learning (ML) kan worden gedefinieerd als de wetenschappelijke studie van algoritmen die een computer gebruikt om vooraf gedefinieerde taken uit te voeren zonder menselijke tussenkomst. Machine Learning vertrouwt op patronen, bewegingen en gevolgtrekkingen van de objecten in zijn taken. Hoewel we het gebruik van machine learning al zien in onze dagelijkse activiteiten, zoals gezichtsherkenning, spraakherkenning, handelsalgoritmen en online streaming aanbevelingen, kan deze technologie ook worden gebruikt in moderne magazijnen om de automatisering te verhogen en de productiviteit te verhogen. Machine learning helpt niet alleen bij het verbeteren van de efficiëntie van een magazijn, maar ook bij het organiseren omdat het bulkwerk wordt overgeheveld naar kunstmatige intelligentie, zodat magazijnmedewerkers hun energie kunnen richten op productkwaliteit en klantervaring. Laten we eens kijken hoe machine learning een revolutie teweeg kan brengen in het hedendaagse magazijn.
Praktische toepassingen in de kerngebieden
Bij magazijnbeheer kan machine learning helpen om traditionele plannings- en optimalisatietools af te wisselen die afhankelijk zijn van bepaalde procesmodellering of engineering. Denk bijvoorbeeld aan arbeidsmanagementsystemen die gebaseerd zijn op engineered arbeidsnormen. Een op Electronic Line Shafting (ELS) gebaseerd systeem is expliciet geprogrammeerd om de verwachte doorlooptijden voor een bepaalde taak te berekenen met behulp van een vooraf gedefinieerde reeks getallen en variabelen. ELS vereist een enorme investering vooraf en metingen om te komen tot de waarden die worden gebruikt in het model. Machine learning daarentegen kan deze taak vereenvoudigen door het analyseren van stromen van minieme operationele gegevens, zonder de noodzaak van voorafgaande engineering en getallen. De gegevens kunnen binnenkomen via een aantal bronnen, zoals mobiele apparaten en automatiseringssystemen, zelfs WCS.
Het ontvangen van een nieuw product in een magazijn kan ook worden vereenvoudigd met behulp van machine learning. Machine learning kan helpen bij het analyseren van de huidige locatie van items in een magazijn, en wanneer er nieuwe zendingen aankomen, deze aan de juiste locatie koppelen. Dit vermindert het tijdgebruik, vermindert fouten en verhoogt de efficiëntie van de werkzaamheden. ML kan ook helpen om handarbeiders naar de kortste route te leiden om een specifiek punt in het magazijn te bereiken en zo tijd te besparen. Picking, een andere taak, is de meest zichtbare taak in een magazijn en machine learning kan deze op een aantal manieren optimaliseren. Volgens een rapport van Adaptalift vormt orderverzamelen maar liefst 55% van de operationele kosten in een magazijn, in vergelijking met verzending en opslag, en heeft het zelfs een directe impact op de klanttevredenheid. ML kan helpen het aantal stappen in het orderverzamelproces te verminderen, waardoor de foutmarge en de kans op schade afnemen. Tijdens het picken van meerdere orders kan ML helpen om de orders in het systeem te analyseren en de directe route te bepalen, terwijl tegelijkertijd de orders worden gescheiden.
Voorraadbeheer is een ander aspect van het moderne magazijn dat zorgvuldig moet worden aanbesteed om efficiëntie in de toeleveringsketen te bereiken. Er gaat veel tijd en investering zitten in het verbeteren van de optimalisatietechnieken om dit proces zo soepel mogelijk te laten verlopen. Machine learning kan op dit punt helpen om de voorraadoptimalisatie te verbeteren, vooral bij bedrijven met meerdere magazijnen. ML kan rekening houden met meerdere onafhankelijke variabelen die fouten of vertragingen kunnen veroorzaken bij het beheren van de voorraad, en passende suggesties en oplossingen bieden om de voorraad efficiënt te beheren.
Een andere belangrijke factor die kan bijdragen aan het efficiënter maken van een magazijn is het gebruik van het Internet of Things in een magazijn. De implementatie van sensoren, RFID-tags, apparaat-naar-apparaat communicatie en andere vormen van connectiviteit kunnen helpen om dagelijkse taken eenvoudig te beheren. Machine learning kan de gegevens die verzameld zijn door de IoT-sensoren verwerken en kan helpen om de levensduur van machines zoals transportbanden, shuttles, navigatiegestuurde mobiele robots en zelfs slijtage door AGV's en andere kleinere leveringsmachines te begrijpen.
Tot slot...
Terwijl we in een huidig magazijn robots naast mensen zien werken, kan machine learning het belang van de nauwkeurigheid van robots vergroten en de noodzaak van menselijke aanwezigheid volledig elimineren. Een toekomstig magazijn, aangedreven door machine learning, zal volledig geautomatiseerd zijn en een foutloze ruimte die alle taken en projecten op tijd en met een honderd procent nauwkeurigheid afrondt.
