Традиционное хранение сдерживает прогресс цепочки поставок — почему важны современные решения

Дни статических цепочек поставок, как глобальных, так и локальных, давно прошли. Предприятия теперь должны иметь дело с огромным уровнем сложности и волатильности, где непрерывные изменения — новая норма.

Организации сегодня должны бороться с более быстрыми циклами выпуска продуктов; более короткими жизненными циклами продуктов; омниканальным заказом, доставкой и возвратами; выходом на новые рынки; торговыми войнами и многим другим. Кроме того, растущие ожидания потребителей и возрастающий спрос на удобство покупок, скорость доставки и выбор продукта увеличивают давление на более отзывчивые цепочки поставок.

Новые бизнес-модели для электронной коммерции и сопровождающие ожидания клиентского сервиса набирают обороты. Почти все производители брендовых продуктов, которые раньше полагались на розничных партнерсов для продажи своих продуктов, в настоящее время расширяют свой прямой к потребителю (DTC) бизнес, как онлайн, так и через свои собственные розничные точки. Согласно Forbes, в 2018 году более трети потребителей сообщили, что покупали напрямую с веб-сайта брендового производителя в прошлом году.

Неэффективные традиционные склады

Один узел в цепочках поставок, который традиционно был менее гибким и адаптивным — это склад и распределительный центр. Это особенно верно для тех, кто обрабатывает высокие объемы массовых единиц, которые, как правило, имели жесткие возможности автоматизации. Исторически склады и DCs проектировались как объекты хранения и доставки для больших массовых количеств, с волновым пикингом как самым эффективным способом обработки заказов. Главный недостаток волнового пикинга в том, что товары обрабатываются последовательно, и нелегко добавить похожую работу или дополнительные товары в волну, уже находящуюся в процессе.

Не нужно говорить, что традиционные высокообъемные склады не были спроектированы для обработки малых DTC-заказов. Поскольку те традиционные DCs были построены задолго до сегодняшней смеси заказов электронной коммерции и связанных отгрузок, компании справлялись с малыми DTC-заказами, строя вторичные объекты или выделенные зоны на главном складе (так называемые put walls). Фактически, каждый розничный магазин теперь является складом своего рода, включая локеры для самовывоза и возвратов. Не нужно говорить, что эти отдельные выделенные зоны несут значительные дополнительные затраты из-за избыточного оборудования, запасов и труда.

Пока технологии для автоматизации DC и выполнения задач давно существуют, они неадекватны для сегодняшних потребностей в скорости и гибкости. ПО системы управления складом (WMS) позволяло мало или никакой видимости и контроля над коробом или паллетом, как только предмет был введен в конвейерную систему.

С другой стороны, традиционное ПО системы исполнения склада (WES) абсолютно не имело перспективы ни о чем вне своего мира. Рассмотрим, что входящая отгрузка опаздывает, и некоторые товары нужны прямо сейчас на погрузочной доке или станции пикинга. ПО WES не позволило бы видимости в это; следовательно, ничего не было бы сделано для ускорения отгрузки. Точно так же, если есть внезапное изменение спроса и продукт на конвейере, например, нужен в другом месте, пришлось бы позволить исходному плану отработать, обратить все предпринятые действия, затем начать новый процесс выполнения с использованием ПО WMS.

Конечная линия в том, что у вас были бы два крупнейших программных компонента склада, WMS и WES, говорящие друг с другом через телеграф. Но потому что они независимы и не знают друг о друге, действительно целостные решения (и интеллектуальные, сделанные в ближайшем к реальному времени) почти невозможны. Этот недостаток коллаборации усугубляется тем, что в большинстве случаев обе системы сделаны разными вендорами, используют разные языки, терминологии и так далее.

Амазонизация склада

Но в эти дни интернета вещей (IoT) связности и микросервисов, позволяющих более легкие и открытые интеграции, не гораздо ли легче для ПО WMS, системы управления складом (WCS) и WES говорить друг с другом в ближайшем к реальному времени? Другими словами, не помогла бы интеграция между WMS, WCS и WES с омниканальными однодневными доставками Amazon?

Похоже, что да. Эта мультисистемная интеграция помогает компаниям адаптироваться и отвечать быстрее. Чтобы справиться с эффектом Amazon, компаниям нужно увеличить пропускную способность склада, затем быстро реагировать, когда заказы падают (или происходят любые другие изменения).

Так что да, апельсин, который был выжат всухую несколько лет назад (традиционный склад), теперь, кажется, имеет больше сока (особенно когда добавляешь новых роботов в смесь). Не необычно для одного DC использовать множество брендов и типов автоматизации и робототехники. Есть потребность в все более сложной интеграции разрозненных технологий, чтобы они могли работать вместе, и с человеческой рабочей силой, чтобы лучше предвосхитить нагрузку, нужную от общего ПО WMS. Важно иметь роботов и автоматизационное оборудование, подключенные к действительно хорошему мозгу. То есть, DCs нуждаются в складском интеллекте для эффективной оркестровки рабочих процессов по полному спектру человеческих и машинных ресурсов.

Современные системы WMS теперь должны обеспечивать лучшие возможности исполнения выполнения заказов для ритейлеров, дистрибьюторов и других логистических компаний. Для этого ПО должно позволять улучшенную гибкость заказов и использование активов, а также расширенные складские рабочие процессы через мобильные устройства. Современные решения склада должны пропагандировать новый интеллект заказов и возможности оптимизации, а также оркестровку людей и машин для увеличения гибкости и эффективности. Современное ПО WES должно приносить ценность не только в полностью автоматизированных DCs, но и в ручных и гибридных средах автоматизации.

Кроме того, супервайзеры складов должны иметь возможность просматривать, диагностировать и адресовать проблемы из любой локации. Для этого им требуется ПО с отзывчивым и интуитивным сенсорным пользовательским интерфейсом, использующим современные техники визуализации данных. Менеджеры также должны использовать продвинутую аналитику для оценки производительности склада в целом и получения инсайтов и ответов на тренды или проблемы в ближайшем к реальному времени. Кроме того, сотрудники склада должны иметь возможность использовать новые экраны для упрощения выполнения разных задач и сокращения времени обучения.

Manhattan Associates недавно представила свои возможности потоковой обработки заказов для производства интеллектуального движка оптимизации выполнения, способного одновременно обрабатывать волновые, безволновые (например, единичный заказ, партия, зона и т.д.) и сквозные заказы в одном объекте. Потоковая обработка заказов использует машинное обучение для оркестровки активностей между складской рабочей силой и активами автоматизации, тем самым динамически управляя разными методами выполнения с более высокими уровнями сервиса.

Симуляция помогает улучшить гибкость

Другие вендоры ПО WMS, такие как HighJump и Softeon, также предлагают возможности симуляции WES. ПО генерирует инсайты и данные для анализа и принятия решений за множество временных горизонтов. Симуляция WES позволяет складу анализировать и понимать цифровую производительность и эффект любого рассматриваемого изменения, без необходимости дорогостоящего физического развертывания, тем самым улучшая принятие решений компании и снижая риск.

Складская симуляция может использоваться для валидации процесса против документированных ожиданий и других вариантов использования. Симуляция позволяет тестировать процессы с минимальными ресурсами. Компании также могут использовать ее для тестирования производительности (пропускной способности и времени отклика) и проведения what-if анализов. Например, они могут спросить, как изменения настроек ПО WMS, такие как добавление put walls и включение переплетения задач, могут влиять на пропускную способность и продуктивность.

Проницательное ПО WES также должно выполнять более тактические симуляции для обеспечения инсайта на пул заказов данного дня или смены против доступности ресурсов DC и ограничений. Это позволяет, например, компании понять рано в дне или смене, где у нее могут быть бутылочные горлышки или ресурсные ограничения против известного или ожидаемого спроса.

Решение также должно предвосхищать и предсказывать следующие лучшие шаги для выявления бутылочных горлышек, обеспечения баланса ресурсов, проведения стресс-теста для пиковых периодов (например, Черная пятница), проведения симуляций автоматических систем хранения и извлечения (ASRS) и оценки эффектов постепенного добавления новых технологий. Оно должно чувствовать спрос на ресурсы DC в ближайшем к реальному времени, перераспределять людей и оборудование по мере необходимости и потенциально перенаправлять некоторые заказы для удовлетворения последнего спроса. Некоторые решения симуляции WES также могут помочь с получением видимости в трафик площадки для двора и оценкой стратегий пикинга для каждого магазина или склада.

Посмотрев в будущее самовосстанавливающихся (когнитивных, самоуправляемых и адаптивных) цепочек поставок, складам придется делать свою долю в адаптивности. Следует ожидать, что будущие мировые классы вендоров ПО будут смешивать возможности WES, WCS и WMS вместе, чтобы улучшить адаптивность и отзывчивость завтрашних цепочек поставок.

PJ Jakovljevic — главный аналитик в Technology Evaluation Centers.