Галузь складського господарства та логістики переживає суттєву трансформацію, спричинену впровадженням розумних технологій. З експоненційним зростанням електронної комерції та потребою в ефективному виконанні замовлень сучасні склади використовують автоматизацію, дані в реальному часі та інтелектуальні дані для досягнення швидкості, гнучкості та оптимізації операцій. Цей перехід до підключених сховищ, що керуються даними, відомий як розумне складування.
Розумні склади інтегрують різні рішення, такі як системи управління складом (WMS), системи управління складом (WCS), системи управління складом (WES) і системи автоматизації складу (WAS), щоб отримати наскрізну видимість і контроль над інвентарем і робочими процесами.
Використання інтелектуальних складських рішень спрямоване на досягнення продуктивності, ефективності, точності та гнучкості складів. Деякі з ключових переваг включають ефективне управління запасами та робочою силою, точне оркестрування замовлень, зниження операційних витрат, відстеження запасів у реальному часі, оптимізовані робочі процеси та краще використання простору.
Згідно з нещодавнім дослідженням Emergen Research, розмір ринку інтелектуального складування у 2022 році становитиме 16,70 мільярда доларів США, і очікується, що середньорічний приріст доходу за прогнозований період складе 11,5%. Крім того, північноамериканський ринок домінує на глобальному ринку інтелектуального складування завдяки зростанню технологічних досягнень і все більшому прийняттю оцифрування складів і програмного забезпечення серед великих компаній.
Розумне складування використовує сучасні технології, такі як IoT, штучний інтелект, хмарні обчислення та автоматизація, щоб оптимізувати складські операції та управління запасами. Він забезпечує інтелектуальне відстеження, моніторинг і прийняття рішень на основі збору даних у реальному часі та аналізу.
Ключові технології для розумного складування:
Кілька передових технологій забезпечують інтелектуальні складські рішення:
Інтернет речей (IoT): бездротові датчики IoT відстежують рівень запасів, стан обладнання та умови навколишнього середовища в режимі реального часу. Дані передаються на хмарну платформу.
Штучний інтелект і машинне навчання: складні алгоритми аналізують дані зі сховищ, щоб виявити неефективність, шаблони та аномалії для покращення прогнозування, планування та автоматизації.
Хмарні обчислення: хмарні WMS і WES забезпечують моніторинг, оптимізацію та контроль складів на рівні підприємства через централізовану інформаційну панель.
Автоматизація: автоматизовані системи зберігання та пошуку, роботи-комплектувальники, AGV, конвеєрні системи та роботи для спільної роботи обробляють переміщення матеріалів і обробку замовлень.
Мобільна технологія: Портативні мобільні пристрої пропонують сканування, друк, голосові та візуальні можливості для інвентаризації та управління працею на підлозі.
Блокчейн: загальна розподілена книга, захищена від несанкціонованого втручання, забезпечує прозорість і відстежуваність у взаємодіях ланцюга поставок.
Основні переваги інтелектуального складування включають:
Підвищення ефективності: автоматизовані та оптимізовані процеси скорочують тривалість циклу та підвищують продуктивність. Товар швидше рухається по складу.
Ефективніше використання простору: інтелектуальне планування складу та рішення для зберігання максимізують ємність і використання простору на основі аналітики даних.
Видимість запасів у режимі реального часу: датчики Інтернету речей і відстеження забезпечують прозорість рівня запасів, переміщень і місцеположень у будь-який час.
Покращене прогнозування та планування: штучний інтелект і прогнозна аналітика використовують дані для підвищення точності прогнозів і оптимізації оперативного планування.
Гнучка масштабованість: хмарні системи дозволяють легко розширювати можливості, щоб справлятися із зростанням бізнесу та сезонними піками.
Зниження операційних витрат: автоматизація зменшує залежність від великої робочої сили. Оптимізовані потоки зменшують витрати на транспортування матеріалів.
Однак проблеми з інтеграцією, величезні початкові витрати, простої та технічне обслуговування є основними проблемами, з якими стикається глобальний ринок інтелектуального складування. Крім того, надмірна залежність від технологій і надійності, а також технологічні збої є іншими факторами, які, як очікується, будуть перешкоджати розвитку світової галузі протягом періоду оцінки.
Навчання та адаптація робочої сили
Інтеграція інтелектуальних технологій і автоматизації вимагає широкого навчання та адаптації працівників складу до нових процесів і систем.
Деякі ключові вимоги включають:
Навчання технічним навичкам. Працівників необхідно навчити взаємодіяти з системами управління складом, мобільними пристроями, технологією RFID, робототехнікою та автоматизованим обладнанням за допомогою структурованих класів і практичного навчання.
Міжфункціональні знання: оскільки інтелектуальне складування стирає межі між ролями, співробітники повинні мати ширше розуміння багатьох складських функцій і операцій, що не входять до їх прямих обов’язків.
Аналітичні навички та навички обробки даних. Співробітники повинні повністю використовувати дані, показники ефективності й аналітику для прийняття рішень і постійного вдосконалення.
Гнучке впровадження. Управління змінами та гнучке мислення необхідні для адаптації до технологій і процесів, що розвиваються, наприклад роботів для співпраці на складі.
Володіння комп’ютером: технологічне середовище вимагає базової комп’ютерної грамотності, навичок використання програмного забезпечення та вивчення цифрових інтерфейсів.
Підсумовуючи, розумне складування представляє майбутнє логістичної галузі. Він використовує такі передові технології, як штучний інтелект, Інтернет речей, робототехніка та хмарні платформи, щоб оптимізувати запаси, робочу силу, простір і процеси на складі. Оскільки очікування клієнтів щодо швидкості, точності та гнучкості продовжують зростати, розумні склади забезпечують ефективне багатоканальне виконання замовлень.
Збір даних у режимі реального часу та ефективна аналітична інформація, яку забезпечують інтелектуальні складські рішення, можуть підвищити продуктивність, прозорість, можливості прогнозування та заощадити кошти. Хоча ці технології можуть вимагати значних початкових інвестицій, довгострокові переваги підвищення ефективності та конкурентоспроможності є значними.
