Повысьте эффективность склада: используйте данные устройств для оптимизации рабочих процессов

Сбор данных и попытка максимизировать временную эффективность в бизнесе похожи на бюджетирование в личной жизни. Те $6 за кофе могут казаться относительно недорогой покупкой, но со временем, если вы покупаете кофе на доллар дешевле каждое утро перед работой, вы обнаружите, что экономите около $250. Умножьте это на 100 человек, и это переводится в коллективную экономию $25 000.

Концепция применяется к времени, сэкономленному на производственном полу путем адресации повторяющихся и существенных задач. Возьмем сканирование штрих-кодов: определенные сканеры быстрее других, и разница всего в одну секунду на сканирование имеет серьезное влияние на эффективность. Если рабочий выполняет тысячу сканирований в день и на складе 1000 рабочих, они экономят миллион секунд в день — около 12 дней времени.

Можно с уверенностью предположить, что 70% добавленной стоимости на производственном полу создается руками человеческих рабочих, и, вопреки популярному убеждению, что это число драматически уменьшится с автоматизацией, люди останутся в центре производства, логистики и цепи поставок на предвидящем будущем. Эта экосистема не функционирует без human-centric отправной точки. Поэтому улучшение функций, вовлеченных в отслеживание данных, помогает максимизировать выход. Например, время экономится за счет сокращения расстояния, которое рабочий должен преодолеть по складу, подключая все сканеры к интернету вещей.

Кроме того, отслеживание метрик, выполняемых рабочими как коллективная ценность (общее время, сэкономленное, и повышенная продуктивность, например), может затем собираться с носимых устройств для улучшения эффективности рабочего процесса. Они также могут выявлять слабости в повседневных операциях, которые ранее оставались незамеченными. Как и в аналогии с личными расходами, как только вы начинаете складывать много малых сумм и умножаете их на уровне компании, экономия может быть поразительной. Компании, использующие правильные технологии на складе, могут реализовать эффективность около 20% в некоторых областях.

Согласно одному немецкому исследованию, время в пути на складе составляет в среднем 40% общего времени пикинга. Это включает рабочего, идущего к и от места подбора и время, потраченное в этом месте. Сканеры, цифрово подключенные к IoT, смогли бы собирать эти данные, и искусственный интеллект мог бы анализировать их для улучшений. Есть ли более быстрый маршрут или предпочтительный порядок, в котором предметы могут быть подобраны?

Программы могут быть запущены для определения таких переменных. Иногда наиболее катастрофическая проблема — та, которая остается необнаруженной. Признание этих слепых зон через сбор и анализ данных может быть огромным game-changer.

Когда Суэцкий канал был заблокирован почти на шесть с половиной дней, глава Суэцкого канала Осома Раби отметил, что $15 млн терялось каждый день, пока кризис длился. Но истинная стоимость инцидента была гораздо больше. Отставание на неделю означает, что следующая неделя тоже задерживается, вызывая задержку следующей недели еще больше, пока ресурсы собираются вместе. Это начинает накапливаться и ухудшать ситуацию, и потерянные деньги становятся гораздо более экзорбитантными.

С другой стороны, положительные накапливающиеся эффекты могут произойти в цепи поставок за счет повышения эффективности через новые технологии. По мере того как рабочими экономится больше времени, не только можно сделать больше, но это «созданное» время может идти на другие способы максимизации эффективности и придумывания инноваций, которые могут сэкономить еще больше времени в будущем.

Поиск и инвестиции в технологии, предоставляющие аналитику процессов по складу, помогут компаниям принимать лучшие решения. Это может улучшить эффективность, безопасность и создать начало human digital twin, где рабочие подключены к развивающемуся IoT и предоставляют метаданные для максимизации эффективности. Всё начинается с постановки рабочего в центр.

Аксель Шмидт — старший менеджер по коммуникациям ProGlove, разработчика промышленных носимых устройств для производства, логистики и ритейла.