Оптимизация существующей рабочей силы для удовлетворения спроса клиентов

Недавно SupplyChainBrain опубликовал блог «Есть ли решение проблемы нехватки кадров в цепочке поставок?» В статье рассказывается о том, почему в этом году сокращается штат сотрудников. Теоретически многие работодатели полагали, что люди начнут искать работу, как только в сентябре закончатся федеральные пособия по безработице. Но этого не произошло.

Другие причины нехватки рабочей силы, указанные в статье, включают последствия пандемии, заставляющие людей бояться возвращения на работу. Между тем, поскольку работники либо решили, либо должны были оставаться дома, они стали покупать больше в Интернете, что серьезно облагало налогом транспортные и складские операции.

Увеличение заказов создало потребность в большем количестве рабочих для их выполнения. Перевозчикам становится все труднее находить водителей грузовиков для доставки грузов. Владельцы складов повышают почасовую оплату труда, добавляют льготы и обновляют зоны отдыха. Но нанять сотрудников недостаточно.

Некоторые компании считают, что автоматизация их складских или распределительных операций ускорит выполнение заказов и снизит спрос на рабочую силу. Поставщики программного обеспечения обещают технологии для повышения эффективности склада, включая системы управления складом (WMS), системы управления двором, копии данных, цифровых двойников, дополненную реальность, искусственный интеллект, роботизированную автоматизацию и блокчейн.

Многие организации уже начали инвестировать в некоторые из этих приложений, чтобы повысить эффективность операций и улучшить обслуживание клиентов. Но каждая из этих технологий влечет за собой уникальный набор сложностей.

WMS, которая составляет основу почти любой другой инновационной системы, генерирует важные данные по всему хранилищу. Многие компании внедряют технологию нового поколения, известную как «реплика данных», которая создает легкодоступную базу данных, которая извлекает данные WMS в реальном времени для запросов, визуализации и оповещения.

Данные должны способствовать пониманию будущего состояния распределительного центра. Это часто называется планированием «что, если», и в нем используется технология цифровых двойников. Цифровой двойник - это математическая модель склада, которая анализирует всю будущую деятельность, чтобы предсказать, что может произойти в будущем. Превосходный цифровой двойник будет учитывать рабочую силу, отгрузку, наличие запасов, выполнение задач, пространство и другие ресурсы.

Оптимизация на основе ограничений на основе ИИ может использоваться для оптимизации различных систем деятельности. В сочетании с цифровым двойником эта технология может предписывать последовательность событий, создавать реалистичный график и минимизировать количество касаний и трудозатрат.

Заключительный этап технологической дорожной карты - автоматизация многих человеческих процессов на складе. Проблема с автоматизацией, такой как робототехника, заключается в том, что она связана с дорогостоящими устройствами, а внедрение - сложная задача и занимает много времени.

Многие организации сегодня автоматизируют свои цепочки поставок, не принимая во внимание микропотоки на складах. Например, грузоотправитель потребительских товаров может использовать автоматический вилочный погрузчик для извлечения поддона для размещения, но этот поддон может находиться в зоне подготовки в течение 12 часов, прежде чем его погрузят на трейлер. Поддон занимает ценное рабочее пространство дольше, чем необходимо, и может стоить предприятию возможности получить другой заказ вовремя и в полном объеме.

Склады также сталкиваются с проблемой оптимизации существующей рабочей силы без ущерба для удовлетворения потребностей клиентов. Что будет, если кто-то не придет на работу? Если что-то пойдет не по плану? Или если у вас все еще есть незаполненные рабочие места на этаже, и вы не уверены, как лучше всего оптимизировать имеющиеся у вас мощности?

Новый подход, называемый акселератором WMS, адаптирует и изменяет баланс действий в зависимости от того, что происходит на складе каждые несколько минут. Эти системы извлекают данные из систем управления складом, двором, управления заказами, визуализации и производства, чтобы обеспечить единое унифицированное представление операций. Затем с помощью технологии цифрового двойника данные можно использовать для прогнозирования того, что произойдет. Эта технология позволяет получить текущее состояние всех систем и всю известную информацию о поставках и заказах и позволяет ориентироваться в будущее с учетом известных ограничений, таких как трудозатраты, запасы и время выполнения задач.

Например, в одном распределительном центре Procter &Gamble ускоритель WMS используется для сокращения времени ежедневного планирования на 97%, сокращая планирование ежедневной трудовой деятельности с восьми часов до 15 минут. Другие предприятия, использующие ускорители WMS, могут сделать незапланированное временное сокращение рабочей силы постоянным без потери производительности сайта. Сокращение одного работника в смену означает экономию более 100 000 долларов в год. На крупных сайтах такое сокращение может быстро накапливаться.

Кейт Мур - директор по продукту AutoScheduler.AI.