Łańcuchy dostaw stają się coraz bardziej fragmentaryczne, stawiając czoła rosnącej liczbie zakłóceń, a magazyny odczuwają napięcie, pisze gościnny kolumnista Andrei Danescu (na zdjęciu poniżej), CEO i współzałożyciel, Dexory.
Magazyny stanowią sedno globalnych łańcuchów dostaw i są kręgosłupem tych systemów, ale większość z nich po prostu nie została zbudowana na dzisiejszy poziom złożoności. Braki siły roboczej, niestabilne zapotrzebowanie i przestarzała infrastruktura ujawniają poważne słabości, a firmy zaczynają odczuwać skutki wolniejszych dostaw, rosnących kosztów i narastających nieefektywności.
Napięcia geopolityczne, zmieniające się oczekiwania klientów i taryfy celne skłaniają firmy do wdrażania nowych technologii, aby pozostać konkurencyjnymi. Dlatego liderzy inwestują znaczne środki w automatyzację i robotykę, a prognozy pokazują, że te technologie mogą zaoszczędzić firmom miliardy. Jednak dla większości przedsiębiorstw taka transformacja nie dzieje się z dnia na dzień.
Te zakłócenia skłaniają organizacje do ponownej oceny funkcjonowania ich magazynów. W świecie ciągłych zmian nowoczesny magazyn musi stać się adaptacyjny, umożliwiając operacjom reagowanie na zmieniające się wymagania w czasie rzeczywistym. Elastyczność i odporność nie są już opcjonalne, magazyny muszą wyprzedzać wydarzenia, działając proaktywnie zamiast reaktywnie. Aby pozostać konkurencyjnym, magazyny muszą przejść od działania w ciemno do stania się naprawdę adaptacyjnymi – korzystając z danych, automatyzacji i informacji w czasie rzeczywistym, aby wyprzedzić zakłócenia.
Ślepy Magazyn
Wiele tradycyjnych magazynów nadal działa z ograniczoną widocznością w czasie rzeczywistym. Inwentaryzacja jest śledzona za pomocą systemów papierowych lub arkuszy kalkulacyjnych, a stany magazynowe są aktualizowane tylko podczas okresowych audytów. Prowadzi to do częstych błędów, takich jak pomieszane przedmioty, braki towaru i nadmiar zapasów.
Brak zautomatyzowanego zbierania danych lub informacji na żywo sprawia, że decyzje są wolne, reaktywne i podatne na błędy. Chociaż te magazyny korzystają z niższych kosztów początkowych technologii i minimalnych wymagań szkoleniowych, stają się coraz bardziej podatne na nieefektywności, zakłócenia i utratę przychodów. W miarę wzrostu oczekiwań klientów, wady manualnych, odłączonych procesów stają się coraz bardziej kosztowne, przewyższając technologie, których próbują unikać.
Pierwszym krokiem ku modernizacji jest widoczność. W widocznym magazynie narzędzia śledzenia w czasie rzeczywistym, takie jak autonomiczne systemy inwentaryzacji, kody kreskowe i systemy zarządzania magazynem, zastępują ręczne procesy i zapewniają dokładniejszy obraz zapasów i przestrzeni. Tagowanie RFID umożliwia zwiększenie dokładności inwentaryzacji. Dzięki autonomicznym systemom zbierania danych magazyny mogą osiągnąć nowy poziom widoczności i rejestrowania danych na dużą skalę. Jednak mimo dramatycznej poprawy w zbieraniu danych, generowanie wglądów i podejmowanie decyzji nadal wymaga udziału ludzi. Systemy te działają w odizolowanych silosach, wymagając od zespołów interpretacji danych i podejmowania działań ręcznie.
Wzmacnianie Decyzji
W inteligentnym magazynie wprowadzenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego przekształca dane w proaktywne wnioski. Modele prognozują popyt, wykrywają anomalie i rekomendują strategie alokacji zasobów, pomagając zespołom działać szybciej i dokładniej. Ten etap wprowadza podstawową automatyzację powtarzalnych zadań, takich jak śledzenie inwentarza i układanie towarów – uwalniając pracowników do działań o wyższej wartości. Chociaż nadzór ludzki jest nadal konieczny do weryfikacji wniosków i decyzji, proces staje się znacznie bardziej zwinny i skalowalny. Błędy prognozowania są ograniczone, koszty lepiej kontrolowane, a operacje magazynowe stają się bardziej responsywne na zmiany rynkowe.
Magazyn adaptacyjny to ostatni etap: środowisko samonaprawiające się, w którym agenci AI działają autonomicznie, zarządzając operacjami w czasie rzeczywistym. Ci inteligentni agenci mogą przydzielać zadania, dostosowywać przepływy pracy i przekierowywać operacje w odpowiedzi na zakłócenia, wszystko bez interwencji człowieka. Zamiast przydzielać bramki ciężarówek według ustalonych reguł, systemy adaptacyjne oceniają warunki w czasie rzeczywistym i dynamicznie przydzielają miejsca, aby skrócić czas postoju. Strategie układania zapasów są automatycznie aktualizowane na podstawie bieżącego popytu i przewidywanych wzorców, a harmonogramy pracowników mogą być dostosowywane w czasie rzeczywistym, aby sprostać zmieniającym się potrzebom.
Zastosowanie prognozowania opartego na AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw może zmniejszyć błędy, podkreślając potencjał systemów adaptacyjnych do znacznego poprawienia reaktywności i dokładności. Ten model nie tylko zwiększa wydajność i precyzję, ale także wspiera transformację siły roboczej. W miarę automatyzacji manualnych zadań, pracownicy przechodzą do ról nadzorczych lub innowacyjnych. Dodatkowo, systemy adaptacyjne przyczyniają się do zrównoważonego rozwoju, minimalizując marnotrawstwo i zużycie energii.
Zasilanie Inteligentniejszych Magazynów
Ciągłe zmiany w krajobrazie łańcucha dostaw oznaczają, że wymagania magazynowe będą się nadal rozwijać. Firmy, które wprowadzą elastyczność, zwinność i mądrzejsze podejmowanie decyzji do swoich operacji magazynowych, będą tymi, które wyprzedzą konkurencję. Kluczowe składniki sukcesu to narzędzia takie jak dane w czasie rzeczywistym i automatyzacja napędzana sztuczną inteligencją, które przestały być opcjonalne – są niezbędne do utrzymania konkurencyjności i spełniania nowych standardów dokładności, szybkości i odporności. Wiele firm zaczyna swoją drogę jako ślepe magazyny. To, co naprawdę się liczy, to podjęcie właściwych kroków, aby przekształcić się w inteligentne, adaptacyjne magazyny zdolne do reagowania na zmiany i utrzymania silnej przewagi konkurencyjnej.
Wielojęzyczny specjalista z doświadczeniem w Europie, Kanadzie i Chinach, Herbert nawiązał bezcenne kontakty w branży motoryzacyjnej i energetycznej. Kierował prestiżowymi projektami obejmującymi współpracę z ENBW, Mercedes-Benz Group, Siemens Group oraz Instytutem Fraunhofera.