Vervo uudised

Logistikaprotsesside automatiseerimine – kuidas tehnoloogia mõjutab tarneahelate toimimist?

Logistikaprotsesside automatiseerimine – kuidas tehnoloogia mõjutab tarneahelate toimimist?

Praegu elame neljandas tööstusrevolutsioonis, mida võib nimetada ka digitaliseerimise ajastuks. Uute tehnoloogiate kiire kasutuselevõtt on aidanud paljudel ettevõtetel üle saada tööjõupuudusest ja tootlikkuse probleemidest.

Liitreaalsus (AR)*, tehisintellekt (AI – Artificial Intelligence)**, robootika ja muud tehnoloogiad, suurendades töö efektiivsust ja vähendades kulusid, arenevad jätkuvalt ning mõjutavad tarneahelate ja logistikatööstuse toimimist.

Tehisintellekt (AI) on avaldanud maailmale märkimisväärset mõju ning on üks revolutsioonilisemaid tehnoloogiaid sageli kasutatavate rakenduste ja toodetega. Alustades põllumajandusest, sporditegevusest ja tervishoiust ning jätkates turva- ja juhtimisprotsessidega, on tehisintellektil suur väärtus ka logistikas. See suudab teostada nii tõhusaid toodete käitlemise kui ka ladustamise protsesse.

Kuidas saab tehisintellekt logistikat muuta?

Laotoimingute optimeerimine on oluline edutegur igas logistikaga seotud tööstusharus. Ettevõtted saavad oma äriprotsesse ja töövoogu tõhusalt korraldades säästa palju raha.

Sageli on logistikatööstuse komplikatsioonid ja probleemid põhjustatud inimlikust eksimusest. Sellistel juhtudel on parim lahendus tehnoloogia kasutamine. Erinevate protsesside toimimise parandamiseks on paljud ettevõtted alles uurimas või on juba valinud liitreaalsuse laotöötlustarkvara. Liitreaalsuse (AR) kasutamine laohalduseks, nagu laotöö planeerimine, laoseisud, tellimuste komplekteerimine ja toodete töötlemine, võib hõlbustada keerukaid laoprotsesse.

Näiteks üks kulukamaid teenuseid laos on tellimuste komplekteerimine. Selle protsessi eesmärk on tagada, et klient saab vajaliku toote kindlaksmääratud ajal ja koguses ilma kahjustusteta. Tänapäeva tehnoloogiliselt arenenud maailmas ootavad kliendid kvaliteetset teenust ja toodete kiiret kohaletoimetamist. Seetõttu on logistikaettevõtetel surve kiirendada tellimuste täitmise protsesse, vähendades samal ajal kulusid. Seni on tavapärane lähenemine tellimuste komplekteerimisele olnud aeganõudev ja keeruline protsess, mille käigus töötajad liiguvad laos ringi, et leida kliendi vajadustele vastavaid esemeid. See käsitsi meetod võib olla väga tülikas ja vigade tundlik.

AR-tarkvara võib aidata seda protsessi sujuvamaks muuta. Kui operaatorit teavitatakse toote kavandatavast kohaletoimetamisest, siseneb töötaja nutiseadmega lattu. Määratakse vajalikud vöötkoodid. Manuaalsed tooteotsingud ja tekstivõrdlused asendatakse vöötkoodi skaneerimise ja automatiseeritud visuaalsete näpunäidetega. Tehnoloogiad võimaldavad töötada erinevate algoritmidega, mis abistavad töötajat nii visuaalselt kui verbaalselt. Kui tellimus on täidetud, salvestatakse kogu teave süsteemi edaspidiseks kasutamiseks.

Lao optimeerimine

Kui AR ja robootika on hästi integreeritud, lahendatakse paljud logistilised väljakutsed. Laoprotsessides on oluline arvestada selliste küsimustega nagu efektiivne ruumikasutus, lao ümberstruktureerimine ettenägematute probleemide korral ning suuremahuliste või hooajatoodete ohutu ladustamine.

Liitreaalsuse tarkvarast võib lao planeeringu ja kujunduse planeerimisel palju kasu olla ka laojuhtidele ja töötajatele. Tänu liitreaalsuse võimele luua digitaalseid ja interaktiivseid 3D laopaigutusi, annab liitreaalsus võimaluse katsetada olemasoleva laoplaaniga. Laojuhatajad ja töötajad saavad hinnata, kas plaan sobib lao planeeringuga, tehes mitmeid katseid ja katsetades erinevaid töömustreid.

Ühikuarvestus

Varude juhtimine on lao üks olulisemaid komponente. Inimese osalus suurendab eksimise võimalust. Selle tulemusena ei saa me loota sellele, et ülesannet korratakse alati ilma vigadeta. Mõistes vajadust laoseisu kiirendada ja täiustada, on suured logistikaettevõtted hakanud kasutama vöötkoodi skaneerimise süsteemi. Vöötkoodiskannerite kasutuselevõtuga on inventuuriprotsess kogenud uut uuenduslainet.

Töötajate koolitamine

Samuti saame kasutada AR-i ehk liitreaalsust, kui on vaja uusi töötajaid koolitada. See loob kaasahaarava ja meeldiva keskkonna kiireks töö alustamiseks ja juba kogenud kolleegidega tulemuslikuks suhtlemiseks. Interaktiivne koolitusstiil tutvustab töötajatele töökeskkonda ja võimaldab neil omal ajal harjutada.

Tehisintellekt võib hõlbustada logistikaprotsesse mitmel viisil:

• Pakub põhjalikku analüüsi tagamaks, et teie valikud on toetatud andmete või statistikaga.
• Optimeerib marsruute – määrab, milline marsruut kulutab kõige vähem kütust ning võtab arvesse ka ilmastikutingimusi.
• Automatiseeritud seadmed suurendavad tootlikkust ja tabavad probleemid enne nende tekkimist.
• Automatiseeritud laod tagavad kiirema tellimuste töötlemise ja töötajate turvalisuse.

Tehnoloogiaalgoritmide poolt võimaldatud automatiseerimine ja arendus vähendavad oluliselt kogu logistikatööstuse ja tarneahelate kulusid ning parandavad erinevate protsesside jõudlust. Nähes kõiki eeliseid, mida tehnoloogia võib logistikatööstusele tuua, võime ennustada, et tulevikus on näha tehnoloogia arengu ja selle kasutamise kiiret kasvu ettevõtete poolt, kes soovivad oma tegevust parandada ja konkurentsis püsida.

* Liitreaalsus (AR) – kui virtuaalreaalsus asendab pärismaailma täiesti kunstliku simulatsiooniga, siis liitreaalsus täiendab reaalset keskkonda arvutiga genereeritud elementidega, nagu heli, video, graafika või GPS-andmed. Näiteks spordimängu skoor teleri matši ajal.

** tehisintellekt (AI); (AI – Tehisintellekt) on haru, mis uurib masinate intelligentset käitumist ja kohanemist. See on süsteemi võime välisandmeid õigesti analüüsida, neist õppida, neid teadmisi kasutada ja seda käitumist arvuti kaudu modelleerida.

Related Articles

Vervo Eesti OÜ meeskond koosneb kogenud ja professionaalsetest spetsialistidest, kes saavad teid aidata parima lahenduse valimisel, ekspedeerimise ja muude logistikateenustega seotud probleemide lahendamisel.

Kontaktid

Liitu

Jälgi Vervo Eesti OU suhtlusvõrgustikes, hoia end kursis uuemate uudistega ja võida auhindu.