Gap Inc. ускоряет эффективность склада через интеграцию робототехники и ИИ

Gap Inc.: от одежды к инновациям в цепи поставок

Потребители по всему миру знают Gap Inc. за ее бессрочную одежду, привлекательную для многих поколений. После более чем 50 лет в бизнесе Gap Inc. также отточила свои системы цепи поставок для обработки миллионов предметов каждый год на максимальной эффективности. Учитывая свой масштаб, компания активно исследует и тестирует инновационные решения, чтобы оставаться впереди кривой технологий и конкуренции.

Переход к новой сети выполнения заказов

В 2016 году Gap Inc. запустила масштабный переход к новой сети выполнения заказов. Проект Cross-Channel Logistics Optimization был разработан для позиционирования впереди конкуренции, а также для восстановления после разрушительного пожара в ее северо-восточном распределительном центре тем летом.

Поиск инновационных технологий

Для достижения целей программы Кевин Кунц, старший вице-президент глобального логистического выполнения, искал пилотные инновационные технологии для добавления к решениям автоматизации, которые компания уже использовала, такие как автоматизированные системы хранения и извлечения. Более того, как и все крупные ритейлеры, Gap Inc. продолжала бороться с вызовом найти достаточно сотрудников для поддержки своих операций в пиковые сезоны продаж.

Открытие SORT от Kindred

Кунц узнал о SORT, технологии подбора от Kindred, использующей искусственный интеллект. SORT — это роботизированная система, использующая зрение, захват и манипуляции алгоритмы для подбора и сортировки товаров. Используя методологии ИИ для непрерывного улучшения возможностей робота, система оценивает миллионы точек данных для расчета и исполнения оптимальной стратегии подбора для каждой задачи в реальном времени.

«После просмотра рабочей демонстрации SORT, мы почувствовали, что эта технология дальше, чем другие решения», говорит Кунц.

Пилот в распределительном центре Галлатин, Теннесси

Для начала оценки технологии Кунц разместил пилотную систему SORT в распределительном центре Gap Inc. в Галлатин, Теннесси, отмечая первый раз, когда компания использовала ИИ-технологию в любом из своих DCs.

Проблема ручной сортировки на пике

Как и многие DCs, DCs Gap Inc. построены для удовлетворения пикового спроса. Верашина спроса приходит в праздничный сезон, с наибольшим трафиком в магазинах и онлайн в неделю Черной Пятницы и Кибер-Понедельника. Типичный DC имеет ручные, трудоемкие станции сортировки, обрабатывающие заказы клиентов.

Каждый DC содержит гигантский овальный конвейер, известный как Bombay sorter, который берет тысячи отдельных единиц и отправляет их к индивидуальным станциям. Желоба, прикрепленные к Bombay sorter, действуют как притоки, воронка товары с конвейерной ленты к станциям сортировки.

На ручных станциях сортировки товары сбрасываются в кучу, и сотрудник подбирает каждый предмет и сканирует его штрих-код сканером. Соответствующий свет на putwall, вертикальной сетке кубиков, загорается, сигнализируя сотруднику, какой кубик соответствует этому заказу. Рутина повторяется снова и снова, пока товары обрабатываются. Когда последний предмет в заказе сканирован, другой цвет света вспыхивает на этом кубике, сигнализируя работнику, что кубик завершен. Затем сотрудник берет содержимое кубика и передает его на другую станцию для упаковки и отгрузки.

«Человеческая станция сортировки очень ручная», говорит Зач Гомес, директор операций для успеха клиентов в Kindred, и главная контактная точка Кунца в Kindred.

«Процесс монотонный, и по мере прохождения времени смены скорость и точность сотрудника уменьшаются. Это просто человеческая природа».

Преимущества автоматизированной сортировки с Kindred SORT

Автоматизированные процессы сортировки, поддерживаемые Kindred SORT, могут сделать этого сотрудника в два раза более продуктивным, утверждает Гомес. «SORT-юниты по сути plug-and-play», добавляет он.

Как работает SORT

Для начала Gap Inc. переконфигурировала желоба от Bombay sorter, чтобы отправлять предметы прямо в бак SORT-системы. Далее камеры системы смотрят на предметы в баке, чтобы сравнить их с десятками тысяч изображений, уже хранящихся в памяти. Используя ИИ, оно совмещает то, что видит, с существующими изображениями, чтобы распознать товар и определить, где один предмет заканчивается, а другой начинается.

После того как камеры записывают местоположение каждого предмета, роботизированная рука в центре круговой системы подбирает объект, используя проприетарную технологию Autograsp — комбинацию щипков, захвата и всасывания. Пока роботизированная рука держит предмет в своем захвате, она быстро замахивает его, чтобы открыть любую область, где может быть штрих-код, одной из четырех камер внутри системы. Как только одна из камер сканирует предмет, рука сопоставляет этот предмет с соответствующим заказом и бросает его в соответствующий кубик.

Если робот не может зафиксировать предмет, SORT-система уведомляет «робот-пилота» в штаб-квартире Kindred для просьбы помощи. Удаленно пилот смотрит на живой вид машины и помогает направить роботизированную руку для подбора. Иногда предмет попадает в бак SORT, который не должен был там быть — что-то слишком большое для помещения в кубик, например. В этом случае робот-пилот уведомляет оператора на DC, который может удалить предмет из бака.

Используя машинное обучение, SORT со временем учит формы предметов и другие детали — такие как где штрих-коды — чтобы стать быстрее и эффективнее в подборе и сортировке. После месяцев работы на DCs Gap Inc., SORT-система может подбирать 98% товаров автономно и редко требует вмешательства от робот-пилотов.

Человеческий фактор остается важным

Несмотря на свои возможности машинного обучения и ИИ, SORT все еще полагается на человеческое участие для последнего шага процесса подбора. После того как роботизированная рука заканчивает добавление предметов к заказу, она запускает свет, уведомляя оператора, что это завершено. Оператор вытаскивает завершенный заказ из кубика и передает предметы в зону упаковки.

Один сотрудник назначен как минимум на две SORT-системы для надзора операциями. Один сотрудник может упаковать больше заказов на роботизированной станции SORT, потому что роботизированная рука делает большую часть работы. Работники, надзирающие за множественными станциями подбора, могут быть ответственны за две-три раза больший пропускной способностью.

Роль сотрудников в успехе внедрения

Сотрудники на DCs Gap Inc. играют ключевую роль в успехе внедрения технологии. Они отвечают за управление оборудованием SORT и обеспечение того, что все процессы текут плавно от точки к точке.

«Все наши сотрудники находят очень легким взаимодействие со станциями SORT и чувствуют себя очень безопасно работая в и вокруг машин», говорит Кунц. «Обучение легко, и в основном мы можем потратить час или меньше с нашими сотрудниками и иметь их работающими на норме. Это включает изучение всей обработки исключений. Дизайн и простота машины делают ее очень легкой и быстрой для обучения новых наймов».

Расширение внедрения

Gap Inc. впоследствии добавила SORT в свое сооружение в Фресно, Калифорния и планирует установить систему в своем северном распределительном центре в Фишкилл, Нью-Йорк к концу 2019 года.

«Желание Kindred улучшать все аспекты системы превзошло наши ожидания», говорит Кунц. «Они улучшили захваты и сканеры для повышения точности машин. Мы видели впечатляющие улучшения скорости за 18 месяцев с начала внедрения, и процент автономных подборов увеличился».

Зач Гомес — директор успеха клиентов в Kindred.