Warehouse automation faces a data-quality test

Operatorzy magazynów inwestują w roboty mobilne, automatyczne systemy składowania, inteligentne oprogramowanie i technologie kompletacji. Celem jest większa wydajność oraz lepsze wykorzystanie ograniczonej przestrzeni i zasobów pracy. Barierą pozostaje jednak jakość informacji, na podstawie których działają te rozwiązania.

Palety są przemieszczane, lokacje zmieniają dostępność, a w ciągu dnia powstają zatory. Dane zapisane podczas wcześniejszego skanowania mogą więc nie odzwierciedlać bieżącej sytuacji. Taka rozbieżność wpływa na decyzje dotyczące składowania, uzupełniania zapasów i wysyłki.

Warehouse automation faces a data-quality test

Problem dotyczy także AI wykorzystywanej do prognozowania popytu, rozmieszczania zapasów i planowania pracy. Model oparty na nieaktualnych stanach magazynowych albo błędnej informacji o zajętości przestrzeni może wygenerować rekomendację, która obniży efektywność zamiast ją poprawić.

Stała widoczność operacji pozwala wcześniej wykrywać wyjątki i ograniczenia. Menedżerowie mogą lepiej wykorzystywać lokalizacje, kierować pracowników do najbardziej obciążonych obszarów oraz reagować na wąskie gardła przed zakłóceniem wysyłek.

Dla przemysłu oznacza to, że zwrot z automatyzacji będzie zależeć nie tylko od liczby urządzeń. Równie ważne staje się połączenie istniejących systemów z aktualnym obrazem fizycznej pracy magazynu. W obszarze widoczności operacyjnej działa m.in. Dexory.

Następny etap rozwoju magazynów połączy automatyczne wykonanie z wiarygodną informacją w czasie rzeczywistym. To ona pozwoli podejmować decyzje szybciej i ograniczać skutki zmiennego popytu oraz presji na pojemność.