Inhoudsopgave
De wereldwijde markt voor machinaal leren, die in 2022 36,73 miljard dollar bedroeg, zal van 2023 tot 2030 naar verwachting groeien met een CAGR van 34,8%. Deze stijging benadrukt de toenemende toepassing van machine learning in sectoren als de gezondheidszorg, de financiële sector, de detailhandel en de logistiek, waardoor verbeterde efficiëntie en innovatie worden gestimuleerd.
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. ML vertrouwt op patronen, bewegingen en gevolgtrekkingen van de objecten in de taken die het uitvoert. Hoewel we ML 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.
ML helpt de efficiëntie van een magazijn te verbeteren, maar helpt ook bij het organiseren van werkzaamheden, zodat magazijnmedewerkers zich kunnen richten op productkwaliteit en klantervaring. Laten we eens kijken hoe machine learning een revolutie teweeg kan brengen in het hedendaagse magazijn.
Praktische toepassingen van machinaal leren in kerngebieden
Arbeidsmanagementsystemen
Bij magazijnbeheer kan ML traditionele plannings- en optimalisatietools vervangen die afhankelijk zijn van procesmodellering of engineering. Denk bijvoorbeeld aan arbeidsmanagementsystemen op basis van engineered labor standards (ELS). Een ELS-systeem is expliciet geprogrammeerd om de verwachte doorlooptijd van een bepaalde taak te berekenen met behulp van vooraf gedefinieerde getallen en variabelen. Machine learning daarentegen vereenvoudigt deze taak door het analyseren van stromen operationele gegevens zonder de noodzaak van voorafgaande engineering en cijfers. Gegevens kunnen via verschillende bronnen binnenkomen, zoals mobiele apparaten en automatiseringssystemen, zelfs Warehouse Control Systems (WCS).
Productontvangst
Het ontvangen van nieuwe producten in een magazijn kan ook worden gestroomlijnd met ML. ML kan de huidige locatie van artikelen in een magazijn analyseren en deze, wanneer er nieuwe zendingen binnenkomen, koppelen aan de juiste locatie, waardoor er minder tijd en fouten nodig zijn en de operationele efficiëntie toeneemt. Bovendien kan ML handarbeiders naar de kortste route leiden om een specifiek punt in het magazijn te bereiken, wat tijd bespaart.
Orderverzamelen
Orderverzamelen is een van de meest zichtbare taken in een magazijn. Volgens een rapport van Adaptalift is orderverzamelen verantwoordelijk voor maar liefst 55% van de operationele kosten in een magazijn, wat een directe invloed heeft op de klanttevredenheid. ML kan orderverzamelen optimaliseren door het aantal stappen in het proces te verminderen, waardoor de foutmarges en schade afnemen. Tijdens het afhandelen van meerdere orders kan ML de orders in het systeem analyseren en de meest directe route bepalen, waardoor orders tegelijkertijd efficiënt worden gescheiden.
Voorraadbeheer
Voorraadbeheer is een ander kritisch aspect van moderne magazijnen dat nauwgezette aandacht vereist om de efficiëntie van de toeleveringsketen te verbeteren. Machine learning kan voorraadoptimalisatie verbeteren, vooral voor bedrijven met meerdere magazijnen. ML kan rekening houden met meerdere onafhankelijke variabelen die fouten of vertragingen kunnen veroorzaken bij voorraadbeheer en passende suggesties en oplossingen bieden om de voorraad efficiënt te beheren.
Integratie van internet der dingen (IoT)
Het gebruik van IoT in magazijnen kan de efficiëntie verder verbeteren. De implementatie van sensoren, RFID-tags, apparaat-naar-apparaat communicatie en andere vormen van connectiviteit kunnen helpen bij het naadloos beheren van dagelijkse taken. ML kan gegevens verwerken die zijn verzameld door IoT-sensoren, waardoor de levensduur van machines zoals transportbanden, shuttles en navigatiegestuurde mobiele robots wordt verlengd en zelfs slijtage van AGV's en andere kleinere leveringsmachines wordt gedetecteerd.
De toekomst van opslag
In de magazijnen van tegenwoordig werken robots vaak naast mensen. Maar ML kan de precisie van robots verbeteren, waardoor menselijke tussenkomst mogelijk overbodig wordt. Een toekomstig magazijn aangedreven door ML zal een volledig geautomatiseerde, foutloze ruimte zijn die alle taken en projecten op tijd en met 100% nauwkeurigheid afrondt. Dit toekomstbeeld belooft een revolutie teweeg te brengen in magazijnoperaties en een nieuwe standaard te zetten voor productiviteit en efficiëntie.
Door ML te integreren in magazijnoperaties kunnen bedrijven niet alleen de automatisering verhogen, maar ook verschillende processen optimaliseren, wat leidt tot aanzienlijke verbeteringen in productiviteit, nauwkeurigheid en algehele operationele prestaties. De toekomst van warehousing, aangedreven door machine learning, is veelbelovend en zal de industriestandaarden herdefiniëren.
FAQ
Welke rol speelt machine learning in moderne magazijnen?
Machine learning optimaliseert activiteiten door gegevens te analyseren om voorraadbeheer, vraagvoorspelling en resourcetoewijzing te verbeteren.
Hoe kan machine learning de voorraadnauwkeurigheid verbeteren?
Het analyseert historische gegevens en real-time invoer om voorraadniveaus te voorspellen, fouten te verminderen en een betere voorraadcontrole te garanderen.
Kan machine learning de efficiëntie van magazijnen verbeteren?
Ja, door het automatiseren van repetitieve taken, het optimaliseren van routes voor autonome voertuigen en het verbeteren van de picknauwkeurigheid.
Hoe helpt machine learning bij het voorspellen van de vraag?
Het verwerkt enorme hoeveelheden gegevens om patronen en trends te identificeren, waardoor de toekomstige vraag nauwkeuriger kan worden voorspeld.
Wat zijn de voordelen van het gebruik van machine learning voor voorspellend onderhoud?
Het voorspelt storingen in apparatuur voordat ze optreden, waardoor stilstand en onderhoudskosten worden verminderd.
