Tiekimo grandinės patiria spaudimą beveik iš visų pusių. Darbo sąnaudos auga, sandėlio operacijos tampa sudėtingesnės, o klientai tikisi greitesnio pristatymo su mažiau klaidų. Tuo pačiu metu įmonėms reikia geresnio matomumo sandėliuose, logistikos parkuose, paskirstymo centruose ir lauko sandėliavimo zonose.
Tradicinis automatizavimas išsprendė kai kurias iš šių problemų, bet ne visas. Konvejerių sistemos, automatizuotos transporto priemonės ir fiksuotos kameros gerai veikia struktūrizuotoje aplinkoje. Jie tampa mažiau veiksmingi, kai atliekamos operacijos yra susijusios su nelygiu reljefu, mišriu eismu, keičiant išdėstymą ar didelėmis lauko teritorijomis.
Čia dėmesio sulaukia AI robotika. Derindamos dirbtinį intelektą, autonominę navigaciją, kompiuterinį matymą ir mobilias robotines platformas, įmonės gali automatizuoti daugiau pasikartojančių darbų, susijusių su šiuolaikinio tiekimo grandinės valdymu.
Dideliems logistikos objektams pramoninis robotas šuo taip pat gali suteikti mobilų tikrinimo ir stebėjimo sluoksnį, kurio įprasta automatika dažnai negali aprėpti.
Tiekimo grandinės vadovai susiduria su darbo problema
Darbo jėgos prieinamumas tapo vienu iš nuolatinių iššūkių logistikoje. Sandėliai ir paskirstymo centrai reikalauja, kad žmonės atliktų pasikartojančias užduotis, tokias kaip inventoriaus tikrinimas, patalpų patruliavimas, įrangos apžiūra ir kiemo stebėjimas.
Šios užduotys gali nereikalauti sudėtingų sprendimų,{0}}tačiau jos vis tiek užima daug laiko.
Naktinės pamainos yra ypač sunkios.
Įstaigai gali tekti užtikrinti saugumą ir eksploatavimo stebėjimą 24 valandas per parą, 7 dienas per savaitę, net kai darbuotojų skaičius yra mažesnis. Papildomo personalo samdymas pasikartojančiam patruliavimui gali būti brangus.
AI robotika siūlo alternatyvų metodą. Užuot prašydamos darbuotojų pakartotinai eiti tais pačiais maršrutais, įmonės gali naudoti autonominius robotus informacijai rinkti ir neįprastoms sąlygoms nustatyti. Tada darbuotojai gali sutelkti dėmesį į išimtis, sprendimus ir užduotis, kurioms tikrai reikia žmogaus sprendimo.
Nuo sandėlio automatizavimo iki pažangaus mobilumo
Tradicinis sandėlio automatizavimas yra labai efektyvus, kai aplinka yra nuspėjama. Automatizuotos saugojimo ir paėmimo sistemos, konvejeriai ir ratiniai mobilūs robotai gali efektyviai perkelti prekes iš anksto nustatytais maršrutais.
Tačiau tikros tiekimo grandinės tęsiasi už sandėlio ribų.
Jie apima:
Pakrovimo jardai
Lauko sandėliavimo vietos
Parkavimo zonos
Konteinerių zonos
Gamybinės patalpos
Komunalinė infrastruktūra
Perimetro zonos
Šias sritis dažnai sunkiau automatizuoti, nes paviršiai, maršrutai ir kliūtys nuolat keičiasi.
Keturkojis robotas siūlo kitą variantą.
Kadangi keturkojis robotas vaikšto, o ne pasikliauja vien ratais, jis gali važiuoti laiptais, nelygiais paviršiais, žvyru, rampomis ir kitoje sudėtingoje aplinkoje. Dėl to jis tinkamas programoms, kurios yra tarp įprastos sandėlio automatizavimo ir bendrosios paskirties{1}}pramoninės patikros.
AI robotika gali pagerinti inventoriaus matomumą
Atsargų tikslumas išlieka pagrindine tiekimo grandinės problema.
Net labai automatizuoti sandėliai gali patirti neatitikimų, atsiradusių dėl netinkamai išdėstytų prekių, neteisingų įrašų, sugadintų produktų ar uždelstų atnaujinimų.
Mobilūs robotai su kameromis ir kitais jutikliais gali reguliariai tikrinti atsargas, nereikalaujant, kad darbuotojai rankiniu būdu apžiūrėtų kiekvieną sritį.
AI-pagrįsta kompiuterinė vizija gali padėti nustatyti:
Tuščios saugojimo vietos
Netikėti objektai
Padėklų pozicijos
Pažeistos vietos
Prieigos problemos
Laikymo sąlygų pasikeitimai
Tikslas nebūtinai yra pašalinti žmonių inventoriaus komandas. Tai suteikia jiems geresnę ir dažnesnę informaciją.
Dideliuose objektuose net nedidelis atsargų matomumo pagerėjimas gali sutrumpinti laiką, praleistą ieškant prekių ir tiriant neatitikimus.
24/7 įrenginių stebėjimas
Tiekimo grandinės operacijos vis dažniau vyksta visą parą. Logistikos centras gali ir toliau priimti sunkvežimius, gabenti prekes ir eksploatuoti įrangą dar ilgai po to, kai dienos darbuotojai išvyko.
Tai sukuria stebėjimo iššūkį.
Pramoninis robotas šuo gali atlikti suplanuotą patruliavimą laikotarpiais, kai žmonių skaičius yra ribotas.
Galimos užduotys:
Perimetro patrulis
Sandėlio patikrinimas
Įkeliama{0}}srities stebėjimas
Įrangos stebėjimas
Neteisėtos prieigos aptikimas
Naktinis stebėjimas
Šiluminės kameros taip pat gali suteikti naudingos informacijos esant prastam{0}}apšvietimui. Užuot pakeitę visą apsaugos komandą, robotai patruliai gali perimti pasikartojančius maršrutus ir leisti žmonėms sutelkti dėmesį į reagavimą į incidentus.
Operatyvinių aklųjų zonų mažinimas
Stacionarios kameros yra naudingos, tačiau jos nemato visur.
Didelėse logistikos patalpose dažnai yra aklųjų zonų, kurias sukuria:
Sukrauti konteineriai
Sandėlio konstrukcijos
Transporto priemonės
Mašinos
Sandėliavimo lentynos
Lauko įranga
Mobilus robotas gali fiziškai priartėti prie zonų, kurias reikia patikrinti.
Tai vienas iš praktinių AI robotikos pranašumų tiekimo grandinės aplinkoje. Užuot pridėję kitą fiksuotą kamerą prie jau perpildyto stebėjimo tinklo, įmonės gali naudoti mobiliąsias platformas, kad jutikliai būtų perkelti į skirtingas vietas.
Robotas šuo taip pat gali derinti vaizdo kameras, terminį vaizdą, LiDAR ir kitus naudingus krovinius, priklausomai nuo programos.
Išmanesnės kiemo ir logistikos parko operacijos
Tiekimo grandinė nesustoja prie sandėlio durų.
Dideliuose logistikos parkuose ir paskirstymo centruose dažnai yra didelės lauko zonos, kuriose įmonės turi stebėti transporto priemones, konteinerius, įrangą ir prieigos taškus.
Šias aplinkas sunku patruliuoti rankiniu būdu dideliu dažniu.
Autonominė robotizuota patruliavimo sistema gali sekti suplanuotus maršrutus ir pranešti apie neįprastas sąlygas centrinei valdymo platformai.
Pavyzdžiui, sistema gali atpažinti netikėtą objektą, aptikti judėjimą ribotoje zonoje arba pastebėti neįprastą šiluminį signalą aplink įrangą.
Tai suteikia logistikos vadovams dar vieną{0}}realaus laiko operatyvinės informacijos šaltinį.
Numatyta techninė priežiūra už sandėlio ribų
Įrangos gedimas gali sukelti didelį tiekimo grandinės sutrikimą. Sugedęs konvejeris, šaldymo sistema, elektros skydas arba pakrovimo sistema gali nutraukti operacijas ir sukelti vėlavimą.
AI-varomi robotai su atitinkamais jutikliais gali palaikyti įprastinius įrangos patikrinimus. Terminis vaizdas gali padėti nustatyti perkaitančius komponentus, o vizualinis patikrinimas gali atskleisti fizinius sutrikimus.
Laikui bėgant pakartotiniai patikrinimų duomenys gali padėti techninės priežiūros komandoms nustatyti modelius, o ne reaguoti tik sugedus įrangai.
Šis metodas ypač naudingas įmonėms, kuriose net kelių valandų prastovos gali turėti įtakos pristatymui keliose vietose.
Verslo atvejis: automatizuokite kartojimą, o ne vertinimą
Stipriausias dirbtinio intelekto robotikos verslo pagrindas nėra tiesiog darbuotojų pakeitimas. Tai sumažina pasikartojančio darbo, kurį turi atlikti kvalifikuoti darbuotojai, skaičių.
Apsvarstykite didelį paskirstymo centrą, kuriam kasdien reikia kelių įprastų patrulių. Robotų sistema gali apdoroti tų maršrutų dalis, o personalas peržiūri įspėjimus ir tiria išimtis.
Šis modelis gali suteikti:
Dažnesnės patikros
Mažesni pasikartojančio darbo reikalavimai
Geresnė nakties aprėptis
Greitesnis anomalijų aptikimas
Nuoseklus duomenų rinkimas
Pagerinta darbuotojų sauga
Faktinė investicijų grąža priklauso nuo patalpos dydžio, darbo valandų, darbo sąnaudų, roboto galimybių ir integravimo reikalavimų.
Į ką turėtų atsižvelgti tiekimo grandinės vadovai
AI roboto pirkimas yra tik viena projekto dalis.
Įmonės turėtų įvertinti, kaip robotas tinka esamoms darbo eigoms. Svarbūs klausimai apima:
Ar jis gali naršyti tikroje aplinkoje?
Puikiai demonstraciniame aukšte dirbantis robotas gali skirtingai veikti aplink sunkvežimius, padėklus, rampas, laiptus ir lauko paviršius.
Ar jis gali integruotis su esamomis sistemomis?
Idealiu atveju duomenys turėtų būti susieti su saugos platformomis, sandėlio valdymo sistemomis, priežiūros programine įranga ar kitais veiklos įrankiais.
Kokie jutikliai reikalingi?
Tinkamas krovinys priklauso nuo užduoties. Logistikos patruliui gali prireikti didelės raiškos{1}}kamerų, o įrangos patikrinimui gali prireikti šiluminio vaizdo.
Kas valdys robotą?
Įmonėms reikia aiškių automobilių parko valdymo, apmokestinimo, priežiūros, nuotolinio valdymo ir reagavimo į įspėjimus procedūrų.
Čia rasite jums pritaikytus sprendimushttps://www.astralroutetech.com/robotic-šuo/
DUK
Kaip AI robotika gali pagerinti tiekimo grandinės valdymą?
AI robotika gali automatizuoti pasikartojančius patikrinimus, atsargų stebėjimą, saugos patruliavimą ir objektų stebėjimo užduotis, tuo pačiu pateikdama{0}}realaus laiko veiklos duomenis.
Ar robotas šuo gali būti naudojamas logistikos patalpose?
Taip. Šuo robotas gali atlikti perimetro patruliavimą, sandėlio stebėjimą, lauko kiemo apžiūrą, įrangos stebėjimą ir kitas mobilias stebėjimo užduotis.
Kodėl naudoti keturkojį robotą, o ne ratinį robotą?
Keturkojis robotas gali įveikti laiptus, nelygią žemę, rampas, žvyrą ir kitus sudėtingus paviršius, kurie gali apriboti įprastas ratines platformas.
Ar AI robotai gali pakeisti sandėlio darbuotojus?
Daugeliu atvejų praktiškesnis būdas yra užduočių automatizavimas, o ne visiškas darbo jėgos pakeitimas. Robotai gali susidoroti su pasikartojančiu stebėjimu, o darbuotojai sutelkia dėmesį į sprendimų-priėmimą, išimčių tvarkymą ir veiklos užduotis.
Ar robotai šunys naudingi logistikos operacijoms visą parą?
Taip. Autonominės robotizuotos sistemos gali vykdyti suplanuotą patruliavimą nakties metu ir kitais laikotarpiais, kai žmonių skaičius ribotas, nors reikia atsižvelgti į įkrovimą, techninę priežiūrą ir aplinkos sąlygas.
Išvada
Tiekimo grandinės automatizavimas peržengia konvejerių, sandėlio robotų ir fiksuotų stebėjimo sistemų ribas. Kitame etape vis daugiau dėmesio skiriama išmaniosioms mobiliosioms sistemoms, kurios gali veikti mažiau struktūrizuotose logistikos operacijų dalyse.
Dirbtinio intelekto robotika gali padėti įmonėms spręsti kai kuriuos iš nuolatinių iššūkių: darbo jėgos trūkumą, ribotą matomumą, pasikartojančius tikrinimo darbus, naktinį stebėjimą ir netikėtas įrangos problemas.
Dideliems sandėliams, paskirstymo centrams ir logistikos parkams dirbtinio intelekto, autonominės navigacijos ir mobiliojo jutimo derinys sukuria naujas galimybes pagerinti veiklos matomumą nepridedant darbo jėgos tokiu pat greičiu, kaip auga patalpa.
Pramoninis robotas šuo yra vienas iš naujų pavyzdžių. Jo vertė nėra ta, kad ji gali atlikti kiekvieną tiekimo grandinės užduotį. Jo vertė slypi atliekant konkrečius tikrinimo ir priežiūros darbus, kurie yra pasikartojantys, sudėtingi arba neveiksmingi žmonėms nuolat.
Kadangi tiekimo grandinės tampa vis labiau susietos ir savarankiškesnės, šios mobiliosios robotų sistemos greičiausiai taps dar vienu praktiniu išmaniosios logistikos infrastruktūros sluoksniu.
