Гибкая автоматизация и ИИ перекраивают распределительные сети
Производители товаров повседневного спроса и компании из других отраслей перестраивают распределительные сети под непредсказуемый спрос – и главным инструментом стали автоматизация и искусственный интеллект. Об этом рассказал коммерческий директор KPI Solutions Роджер Каунихан.
Бизнес всё активнее пересматривает географию своих сетей: меняется то, где компании закупают товар, где держат запасы и как организуют доставку. Жёсткие, негибкие цепочки поставок уходят в прошлое – и не только в рознице.
«Во всех крупных сетях поставок мы пытаемся убрать последнюю милю – этот последний негибкий кусок затрат – и получить куда более высокую отдачу от вложений в запасы. Нам нужна гибкость сразу для нескольких бизнес-подразделений в разных регионах», – говорит Каунихан.
Парадокс в том, что ещё десять с лишним лет назад автоматизация, наоборот, лишала склады гибкости. Длинные линии конвейеров, жёстко заданные схемы отбора, фулфилмент-центры, заточенные под одну-единственную операцию, – весь процесс был зафиксирован и оптимизирован под один сценарий. Стоило измениться вводным, требованиям или ассортименту – и распределительный центр с трудом подстраивался.
Сегодня картина другая. Отобрать можно что угодно и откуда угодно: разные товары комплектуются в любой части здания, а разные типы заказов уходят с узлового хаба, даже расположенного ниже по цепочке. Такая гибкость даёт устойчивость, которая операторам сейчас необходима.
«Сегодня автоматизация обеспечивает гибкость и устойчивость – в отличие от прежнего представления, когда она означала жёсткую, наглухо зафиксированную конструкцию», – отмечает Каунихан.
Работу разных типов автоматики связывает правильное программное обеспечение, а искусственный интеллект добавляет прогнозирование. Системы заранее показывают, как идёт комплектование заказов, где ожидать простоя и с какими сложностями склад может столкнуться в будущем. Для перевозчиков и операторов складов это смещает акцент с наращивания мощностей на способность быстро перекраивать процессы под меняющийся спрос.
