هوش مصنوعی در انبارداری

فناوری‌های جدید مانند هوش مصنوعی (AI) بیشتر صنایع را تحت‌تأثیر قرار داده‌اند. انبارداری نیز از این قاعده مستثنی نبوده و توسعه هوش مصنوعی، از بسیاری جهات در این زمینه انقلابی به پا کرده است. انبارها ستون فقرات عملیات زنجیره تأمین هستند و به عنوان مرکزی برای ذخیره سازی، مرتب سازی و توزیع محصولات عمل می‌کنند. به همین دلیل، کسب و کارهای زیادی هستند که برای بهبود کارایی و بهره‌وری، به فناوری‌های پیشرفته مانند هوش مصنوعی روی می‌آورند. اینکه استفاده از هوش مصنوعی در انبارداری چه مزایایی دارد و چگونه می‌تواند عملکرد و هزینه‌ها را بهینه کند، موضوعاتی هستند که در این مقاله از وبسایت «فضاسازان امین» در مورد آنها صحبت می‌کنیم.

استفاده از هوش مصنوعی در انبارداری برای چیدمان کالاها

امروزه استفاده بهینه از فضا یک مسئله حیاتی در انبارداری است. برنامه ریزی نادرست در چیدمان انبار عامل بسیاری از حوادث مربوط به مدیریت انبارهاست. کمبود فضای ذخیره سازی یا استفاده ناکارآمد از فضاهای موجود از مشکلات رایج انبارها با چیدمان نامناسب هستند. سیستم‌های خودکار مانند تشخیص فضای خالی یا چیدمان کالاها مطابق با اندازه آنها در فضای مناسب می‌توانند این مشکل را حل کنند. هوش مصنوعی در انبارداری می‌تواند قابلیت اتوماسیون را به انبارها بیاورد تا چیدمان کالاها به صورت اصولی انجام شود و بهره وری انبار بالا برود.

هوش مصنوعی با خودکارسازی چیدمان و مرتب‌سازی موجودی، مدیریت انبار را متحول کرده است. این موضوع منجر به افزایش کارایی و دقت می‌شود. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی از الگوریتم‌های پیشرفته و یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها، پیشبینی روند تقاضا و بهینه سازی مکان ‌یابی کالاها برای دسترسی سریع‌تر به آنها استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی در انبارداری می‌تواند اطمینان دهد که اقلامی که اغلب فروش بیشتری دارند، نسبت به محصولات با تقاضای کمتر در دسترس‌تر باشند. به این ترتیب، زمانی را که کارگران انبار صرف جستجوی اقلام می‌کنند را کاهش می‌دهد و از این نظر به افزایش کارایی و خدمات مشتری کمک زیادی می‌کند.

توانایی هوش مصنوعی برای پردازش مجموعه داده‌های بزرگ نشان می‌دهد که این فناوری می‌تواند به سرعت الگوهای مربوط به چیدمان اصولی انبار را پردازش کند. هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های مربوط به طراحی چیدمان، انتخاب مسیرهای حرکتی و سایر فرآیندهای عملیاتی را تجزیه و تحلیل کند. این موضوع به شما امکان می‌دهد فضا را برای ذخیره محصولات بیشتر و کاهش هزینه‌ها بهینه کرده و کارآمدترین مسیرهای برداشت کالا را شناسایی کنید. چیدمان انبار معمولاً توسط نرم افزارهای هوش مصنوعی پردازش می‌شود تا به‌روزرسانی‌های بی‌درنگ را در زمان حال نسبت به سطوح موجودی و مکان نمایی اقلام به شما ارائه کنند.

هوش مصنوعی در انبارداری

استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود و مدیریت عملکرد در انبار

برداشت دستی، بسته بندی و مرتب سازی می‌تواند منجر به اشتباه در ارسال محصول، تاخیرهای غیر ضروری و نارضایتی مشتریان شود. با این حال، اکنون بسیاری از شرکت‌ها از ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی استفاده می‌کنند که می‌توانند بدون وقفه کار کنند و کارهای تکراری را بسیار سریع‌تر و دقیق‌تر از کارکنان انجام دهند. نتیجه نهایی افزایش دقت، کاهش خطا و انجام سریع‌تر سفارش است که زمان تحویل و رضایت مشتری را بهبود می‌بخشد. در ادامه به انواع کاربردهای انبارداری هوشمند اشاره می‌کنیم:

1- ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی

آمازون از یک ربات مجهز به هوش مصنوعی به نام Sparrow برای مکان یابی، بازیابی، رسیدگی و جابجایی محصولات در انبار استفاده می‌کند. شرکت FedEx نیز به نوبه خود از یک ربات برای مرتب سازی، سازماندهی و دسته بندی اقلام بر اساس مقصد استفاده می‌کند تا به حجم رو به رشد محموله‌های تجارت الکترونیکی رسیدگی کند. این ربات یک بارکدخوان دارد که برای اسکن و به دست آوردن اطلاعات مقصد از آن استفاده می‌کند.

2- پیش بینی خرابی ماشین آلات و دستگاه‌ها

قابلیت‌های پیش‌بینی هوش مصنوعی فراتر از مدیریت موجودی است و شامل ماشین آلات نظارتی نیز می‌شود. این ماشین‌آلات، منبعی حیاتی هستند که انبارها نمی‌توانند بدون آن کار کنند. اگر ماشین آلاتی مانند نوار نقاله و لیفتراک خراب شوند، می‌تواند منجر به تاخیر در ارسال کالا و افزایش هزینه‌های اضافی شود. هوش مصنوعی در انبارداری با تجزیه و تحلیل مداوم اطلاعات از طریق حسگرها و تجهیزات اینترنت اشیا می‌تواند ناهنجاری‌ها را شناسایی کرده و زمان وقوع خرابی‌ها را پیش بینی کند.

این رویکرد نه‌تنها خطر خرابی تجهیزات پرهزینه را کاهش می‌دهد، بلکه ایمنی در انبار را نیز افزایش می‌دهد. بسیاری از شرکت‌ها در بخش لجستیک، مانند DHL و جنرال الکتریک، در حال حاضر سیستم‌های تعمیر و نگهداری پیش ‌بینی‌ کننده مبتنی بر هوش مصنوعی را پیاده ‌سازی کرده‌اند. به این ترتیب، می‌تواند تخمین بزند کدام ماشین آلات در چه زمان احتمال از کار افتادن، تعویض یا تعمیر قطعات را نشان می‌دهند. در این صورت می‌توان به سرعت برای تعمیر و نگهداری وارد عمل شد.

3- کاهش میزان حوادث در انبار

حوادث ممکن است به دلیل رعایت نکردن پروتکل‌های ایمنی توسط کارکنان یا سوء استفاده از تجهیزات رخ دهند. سیستم‌های ویدیویی هوش مصنوعی می‌توانند کف انبار را برای شناسایی خطرات احتمالی مانند نشت مواد و رفتارهای ناایمن مانند پوشیدن تجهیزات ایمنی نادرست یا استفاده از تکنیک‌های بلند کردن نامناسب نظارت کنند. این سیستم‌ها بازخورد فوری را به سرپرستان و کارگران در زمان حال ارائه می‌دهند. به این ترتیب می‌توان اقدامات اصلاحی سریع را اتخاذ کرد و تقویت پروتکل‌های ایمنی در نهایت یک محیط کار ایمن را ایجاد کرد.

کاهش میزان حوادث در انبار درصورت استفاده از هوش مصنوعی

4- بهبود خدمات و کنترل کیفیت

کنترل کیفیت تضمین می‌کند که محصولات قبل از ارسال، استانداردهای خاصی را رعایت می‌کنند. در حالی که کنترل کیفیت به هر شکلی ضروری است؛ اما فرایندهای دستی زمان‌بر هستند و می‌توانند منجر به خطا شوند. هوش مصنوعی در انبارداری می‌تواند محصولات را به شکلی دقیق‌تر و کارآمدتر از انسان‌ها از نظر کیفیت بررسی کنند. این سیستم‌های هوشمند معمولاً از دوربین‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تفسیر اطلاعات استفاده می‌کنند. تفسیر اطلاعات می‌تواند شامل این موارد باشد که کدام محصولات بسته بندی خوبی ندارند یا کدام کالاها اشتباه بسته بندی شده‌اند.

هوش مصنوعی در انبارداری برای کاهش هزینه‌های

مدیریت کارآمد انبار، نبض زنجیره تامین است. انبارها با چالش‌های فزاینده کمبود نیروی کار و شرایط بازار در حال تغییر مواجه هستند که این موارد مدیریت انبار را به یک کار پیچیده تبدیل می‌کند. به حداکثر رساندن سود نیاز به یک استراتژی خوب و برنامه ریزی شده دارد، زیرا رقابت زیاد و شدید است. کاهش هزینه انبار برای بقا ضروری است، اما در عین حال حفظ کیفیت و خدمات مشتری نیز اهمیت زیادی دارد.

هزینه انبار بر اساس نوع تاسیسات، فضای ذخیره سازی و خدمات ارائه شده متفاوت است. هزینه‌های عمده انبارداری شامل رسیدگی به موجودی، مدیریت عملیات و تجهیزات هستند. کم کردن هزینه‌ها یکی از مهمترین جنبه‌های مدیریت موفق یک انبار است. عوامل متعددی به کاهش هزینه‌های کلی انبار کمک می‌کنند که در ادامه به آنها اشاره می‌کنیم:

• بهینه سازی فضای ذخیره سازی
• کنترل موجودی به شکلی کارآمد
• کاهش هزینه‌های نیروی کار
• کاهش هزینه‌های تجهیزات

برای کمک به انجام موفقیت‌آمیز همه این عملیات، شرکت‌ها باید انقلاب دیجیتال را در آغوش بگیرند تا کسب و کار خود را رونق بخشند. سازمان‌ها باید بر تقویت زنجیره تامین و ظرفیت لجستیک تمرکز کنند و در نتیجه هزینه‌های انبار را کاهش دهند. استفاده از هوش مصنوعی در انبارداری می‌تواند راه مؤثری برای انجام این کار باشد. یک انبار مبتنی بر هوش مصنوعی باعث بهبود کارایی، کاهش مشکلات و در نتیجه بهینه کردن هزینه‌ها می‌شود.

هوش مصنوعی در انبارداری می‌تواند به صرفه‎جویی در انرژی نیز کمک کند. برای مثال، چراغ‌ها و سیستم‌های تهویه مطبوع می‌توانند به طور خودکار در زمان عدم استفاده خاموش شوند. این موضوع منجر به کاهش مصرف انرژی و هزینه‌های مربوط به آن می‌شود. همچنین هوش مصنوعی می‌تواند فرآیندهای بسته بندی را برای کاهش ضایعات تولیدی بهبود بخشد. برای مثال، این فناوری با تجزیه و تحلیل داده‌ها در مورد ابعاد محصول، مواد بسته بندی و حجم سفارش، کارآمدترین روش بسته بندی را پیشنهاد می‌کند.

همه این موارد با هوش مصنوعی کنترل می‌شوند تا هزینه‌های عملیاتی بهینه شوند. زمانی که هزینه‌های اضافی از بین می روند، کسب و کار می‌تواند محصولات خود را با قیمت کمتری عرضه کند. با این کار هم مشتریان بیشتری خواهد داشت و هم حاشیه سود خود را حفظ می‌کند.

استفاده از هوش مصنوعی در انبار

کنترل موجودی انبار با هوش مصنوعی

مدیریت موجودی یک چالش حیاتی برای انبارهاست؛ زیرا آنهایی که به سیستم‌های سنتی متکی هستند، با انواع مشکلات و خطاها دست و پنجه نرم می‌کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی در انبارداری به گونه‌ای توسعه پیدا کرده‌اند که سطح موجودی را در زمان حال نشان می‌دهند. این موضوع به شما امکان می‌دهد به جای کارهای دستی زمان‌بر و احتمال ایجاد خطا به تقاضای بازار جواب بهتری دهید.

سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از فناوری‌های پیشرفته مانند اینترنت (IoT و RFID) کار می‌کنند تا موجودی انبار را مدیریت کنند. اینترنت اشیا به یک سیستم به هم پیوسته با حسگرهایی اشاره دارد که می‌توانند داده‌ها را با یکدیگر مبادله کنند. در مقابل، یادگیری ماشینی به الگوریتم‌هایی اشاره دارد که کامپیوترها را قادر می‌سازد از داده‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی کنند. در زمینه انبارداری، حسگرهای اینترنت اشیا را می‌توان به صورت استراتژیک در سرتاسر انبار قرار داد و مکان و حرکت موجودی را ثبت کرد.

حسگرهای اینترنت اشیا می‌توانند داده‌های مربوط به موجودی کالاها را از طریق تگ‌های RFID که روی پالت‌ها یا به صورت انفرادی روی هر محصول قرار داده می‌شوند دریافت کنند. این داده‌ها و اطلاعات وارد نرم افزار مدیریت انبار (WMS) می‌شوند تا مدیران بتوانند وضعیت موجودی را بررسی کنند. نرم افزار انبارداری که براساس الگوریتم‌های یادگیری ماشین کار می‌کند، موجودی را براساس اطلاعات مربوط تاریخچه فروش، روند بازار، ورود و خروج کالا و موجودی انبار پردازش می‌کند. این رویکرد اطمینان می‌دهد که موجودی انبار تقاضای مشتری را برآورده می‌کند و خطر کمبود موجودی وجود ندارد.

بهترین روش انبارداری به کمک فضاسازان امین

فناوری هوش مصنوعی می‌تواند به شما در انجام فرآیندهای انبارداری از جمله چیدمان، مدیریت موجودی، پیش بینی خرابی تجهیزات، حفظ امنیت و سایر موارد کمک کند. از آنجایی که هوش مصنوعی در انبارداری می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را با سرعت بالا پردازش کند، کارایی عملیاتی را بهبود می‌دهد. این فناوری می‌تواند در پیش بینی دقیق تقاضا، کاهش موجودی اضافی، به حداقل رساندن ضایعات و اطمینان از استفاده کارآمد از منابع در سراسر زنجیره تامین به کسب و کارها کمک زیادی کند.