کاربرد هوش مصنوعی در انبارداری

هوش مصنوعی (AI) از جمله فناوری‌هایی است که به سرعت در حال رشد بوده و این پتانسیل را دارد که انقلاب بزرگی در حوزه‌های مختلف ایجاد کند و عملیات انبار نیز از این امر مستثنی نیست. در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی راه خود را به عرصه لجستیک و زنجیره تامین باز کرده و مزایای زیادی را برای آن به ارمغان آورده است. این فناوری به سازمان‌ها کمک می‌کند تا عملیات خود را بهینه کنند، کارایی خود را افزایش و هزینه‌ها را کاهش داده و سطح رضایت مشتریان را بهبود بخشد.

با ظهور فناوری‌های اتوماسیون مانند ربات‌های صنعتی و اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) ، انبارها به طور فزاینده‌ای خودکار شده و به این ترتیب، نیاز به انجام کارها به شکل دستی کاهش پیدا کرده است. در این شرایط کارگران نیز آزادتر خواهند شد و زمان خود را بیشتر روی انجام کارهای استراتژیک متمرکز خواهند کرد. این امر نه تنها هزینه‌های نیروی کار را کاهش می‌دهد، بلکه به بهبود ایمنی و کاهش خطر حوادث در محل کار نیز کمک می‌کند.

در این مقاله نگاهی به فناوری هوش مصنوعی و کاربرد آن در انبارداری و مدیریت انبار انداخته و نقش‌ها و تاثیراتی که این فناوری در فرایند انبارداری ایفا می‌کند را مورد بررسی قرار خواهیم داد.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی(AI) شاخه‌ای از علوم رایانه است که هدف آن ساخت و پرورش ماشین‌هایی است که بتوانند تا حد امکان، عملکردها و واکنش‌های انسان را تقلید و شبیه‌سازی کنند. این فناوری قادر است وظایف و عملکردهای انسانی نظیر تصمیم‌گیری، تشخیص گفتار، ادراک بصری و ترجمه زبان‌ها را انجام دهد.

شکی وجود ندارد که هوش مصنوعی یک فناوری تحول آفرین است، اما نگرش اشتباهی که همواره در مورد این فناوری وجود دارد این است که تصور می‌شود هوش مصنوعی تنها محدود به سخت‌افزارها و غول‌های فناوری است. اما واقعیت این است که هوش مصنوعی هر کسب‌وکار و هر صنعتی را متحول و دگرگون می‌کند.

انبارداری نیز از فواید و اثرات هوش مصنوعی مستثنی نبوده و می‌توان از این فناوری در فرایندهای انبارداری نیز بهره برد. در ادامه به برخی از روش‌هایی که هوش مصنوعی می‌تواند باعث بهبود عملکرد کسب‌وکار شما در کوتاه مدت و بلندمدت شود، اشاره شده است:

• ارتباطات بهتر: انبارها بر جریانی ثابت از داده‌ها متکی هستند. اما عامل انسانی می‌تواند علاوه بر ایجاد ناکارآمدی، موجب بروز اشتباهات پرهزینه‌ای شود. هوش مصنوعی قادر است این اشتباه‌ها و خطاها را حذف کرده و طبق نیاز و تقاضا، داده‌های دقیقی را ارائه دهد.
• بهبود بهره‌وری: نیاز بهنیروی انسانی همیشه وجود دارد، اما ربات‌های اتوماسیون انبار می‌توانند در برخی از کارها مؤثرتر بوده و نتایج سریع‌تر و دقیق‌تری را رقم بزنند.
• داده‌های بهتر: با بهره‌گیری از هوش مصنوعی شما قادر خواهید بود تا نیاز به صفحات گسترده و فرمول‌های پیچیده را برای همیشه از بین ببرید. تجزیه‌وتحلیل الگوریتمی هوش مصنوعی به شما کمک می‌کند تا وضعیت فعلی سازمان خود را درک کنید، الگوها را بشناسید و برنامه‌های استراتژیک بهتری را برای خود تنظیم کنید.
• محل کار ایمن‌تر: راهکارهای هوش مصنوعی می‌توانند به طور مداوم بر محیط انبار و عملیات آن نظارت کنند. آن‌ها می‌توانند فعالیت‌ها را تجزیه‌وتحلیل کرده و ریسک هریک از آنهارا ارزبابی کنند. همچنین ربات‌ها می‌توانند انجام کارهای پرخطر را به عهده بگیرند و کارهای ایمن‌ و ساده‌تر را به انسان‌ها واگذار کنند.
• مدیریت موجودی ساده‌تر: هوش مصنوعی می‌تواند به انبار شما کمک کند؛ به این ترتیب که با اندازه‌گیری شرایط بازار، شما بتوانید بهترین کنترل را بر موجودی خود داشته باشید.
• هزینه‌های کمتر: پذیرش و به کارگیری راهکارهای هوش مصنوعی با ایجاد کارایی و صرفه‌جویی در هزینه‌های سربار انبار، به کسب‌وکار شما کمک می‌کند تا هزینه‌های آن کاهش پیدا کند.
• برنامه‌ریزی اقتضایی اثربخش‌تر: زمان و تحولات صورت گرفته در آن به همه ما ثابت کرده که هیچ چیز غیر ممکن نیست! انبارها همواره با چالش‌هایی روبرو بوده‌اند که این چالش‌ها بدون استفاده از سیستم‌های قدرتمند هرگز قابل پیش‌بینی نیستند. هوش مصنوعی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با پیش‌بینی الگوها و فراهم آوردن امکان مدیریت موجودی و عملیات در زمان‌های تغییر، سطح آمادگی خود را برای مقابله با اتفاقات احتمالی و پیش‌بینی نشده بالا ببرند.

ارزش‌‌آفرینی هوش مصنوعی در انبارداری

هوش مصنوعی از طریق زیرفناوری‌های مختلف در مقوله انبارداری ارزش ایجاد می‌کند؛ فناوری‌های مختلفی مانند: یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی، ربات‌ها و بینایی کامپیوتر.

یادگیری ماشینی از الگوریتم‌های مختلفی برای یادگیری از تجربیات و تصمیم‌گیری‌های عملی برای انبار استفاده می‌کند. یادگیری ماشینی با استفاده از داده‌هایی که از طریق سنسورها به‌دست آورده است، سریعا الگوها را متوجه می‌شود و انجام اقداماتی نظیر پرکردن انبار با کالاها و محصولاتی که در حال اتمام هستند، مسیرهای کوتاه‌تر برای جابجایی کالاها و موقعیت‌یابی بهتر موجودی را پیشنهاد می‌کند.

برخی از ویژگی‌های هوش مصنوعی امکان به‌کارگیری تکنولوژی‌های پوشیدنی در انبار را فراهم می‌کنند. پردازش زبان طبیعی، انتخاب صدا را ممکن می‌سازد تا کارگران بتوانند با هندزفری و به شکل ایمن‌تری کار کنند. عینک‌های هوشمند مجهز به دوربین‌هایی هستند که از بینایی کامپیوتر برای تشخیص خودکار بارکدها استفاده می‌کنند. همچنین با استفاده از بینایی کامپیوتری، دوربین‌هایی که در اطراف انبار قرار می‌گیرند، امکان ردیابی و رهگیری محصول نهایی را فراهم می‌کنند.

و درنهایت، فناوری رباتیک به هوش مصنوعی قدرت حضور فیزیکی در محیط، آگاهی از آن و حرکت در دنیای واقعی را می‌بخشد. قابلیت‌های ربات‌های هوش مصنوعی می‌تواند طیف گسترده‌ای از وظایف مانند بارگیری یا تخلیه پالت‌ها، جابجایی محموله در انبار و یا انجام عملیات چیدمان محصولات در انبار را شامل شود.

ربات‌ها یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در انبارداری هستند که با کاهش نیاز به نیروی کار، به خودکارسازی هرچه بهتر فرایندها کمک می‌کنند

5 روشی که هوش مصنوعی عملیات انبار را تغییر می‌ دهد

شاید تصور استفاده و به‌کارگیری هوش مصنوعی در انبار برای شما عجیب باشد. اما جالب است بدانید که امروزه بسیاری از کارگران و مدیران، در انبارهای خود مشغول استفاده از این فناوری هستند؛ بدون اینکه خودشان بدانند! حتی اگر واقعا نیز از مزایای این فناوری بهره‌مند نشوند، احتمالا رقبای آن‌ها از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. به طور کلی می‌توان گفت که هوش مصنوعی می‌تواند 5 نقش زیر را در انبار ایفا کند:

چیدمان پویا

چیدمان مناسب محصولات روی بهره‌وری نیروی کار، توان عملیاتی و دقت آن‌ها موثر خواهد بود؛ اما انجام آن نیز کار ساده‌ای نیست! چرا که چیدمان، هم ترکیبی از مساله بهینه‌سازی (فاکتورهای ورودی زیادی باید در نظر گرفته شوند) و هم یک مساله بهینه‌سازی چند هدفه (با اهداف بسیار، گاهی اوقات رقابتی) است. علاوه براین، هزاران محصول و جایگاه برای قراردادن کالا در انبار وجود دارد که این محصولات و جایگاه‌ها نیز ممکن است به صورت مداوم تغییر کنند.

راهکارهای چیدمان سنتی ، نیازمند مدل‌های سفارشی‌ و مهندسی شده و  همچنین اندازه‌گیری و جمع‌آوری داده‌های گسترده، هم برای نصب و هم برای نگهداری، هستند. اما هوش مصنوعی بسیاری از کارهای مهندسی، نقشه‌برداری دستی از انبار و داده‌های ورودی موردنیاز در سیستم‌های چینش سنتی را حذف می‌کند. نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی این توانایی را دارند که با یادگیری ویژگی‌های محیطی و انجام پیش‌بینی‌های زمانی برای مدل‌های چیدمان، این فرایند را تسریع و بهینه‌تر کنند. در نتیجه مدل به دست آمده، خود را با تغییر شرایط وفق داده و به صورت مدام بهینه‌تر خواهد شد.

برنامه‌ ریزی نیروی کار

تخصیص تعداد بهینه نیروی کار ،در عین حال که نیروی مازاد حذف شده و کمبود نیرو نیز وجود نداشته باشد و در راستای حصول اطمینان از اینکه سفارش‌ها به موقع ارسال می‌شوند، امری ضروری است. در بسیاری از انبارها، سرپرستان تصمیمات مربوط به تعداد نیروی انسانی حاضر در هر شیفت کاری را براساس حجم کار، ضرب‌الاجل‌ها، بهره‌وری فعلی و بهره‌وری موردانتظار اخذ می‌کنند.

تصمیم‌های خوب نیازمند داده‌های خوب و پیش بینی‌های دقیق است که امروزه اغلب بر اساس تجربه و مهارت فردی هر مدیر گرفته می‌شوند. در راستای بهبود نتایج، می‌توان از یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی نیازهای نیروی کار و زمان اتمام کار استفاده کرد. یک راهکار هوش مصنوعی همچنین می‌تواند جهت تعیین نحوه انجام کار به بهترین شکل، جلوگیری از به وجود آمدن تاخیر و استفاده کارآمد از نیروی کار انسانی، کارها را شبیه‌سازی کند.

مدیریت عملکرد

سیستم‌های مدیریت نیروی کار با استفاده از استانداردهای مهندسی شده نیروی کار (ELS) سالهاست که مطرح هستند. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری خود برای پیش‌بینی زمان مورد نیاز تکمیل وظایف، می‌تواند بسیاری از فرآیندهای جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز برای مدیریت عملکرد مبتنی بر ELS را حذف کند.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی براساس داده‌هایی که از عملکردهای دنیای واقعی جمع‌آوری شده‌اند و با درنظرگیری متغیرهای مختلف مانند کاربر، نوع کار، منطقه انجام کار، نقطه شروع سفر، نقطه پایان سفر، محصول در جریان کار، مقدار مورد نیاز و غیره، عملکرد افراد را محاسبه می‌کنند. به این ترتیب، نه تنها نتایج و انتظارات پیش‌بینی شده دقیق‌تر خواهند بود، بلکه در صورت به وجود آمدن تغییرات در عملیات، مدل‌های یادگیری ماشینی نیز می‌توانند خود را به راحتی با تغییرات وفق دهند.

بهینه‌ سازی جابجایی‌ های درون انبار

کارگران انبار عمده زمان روز خود را صرف جابجایی در محیط انبار می‌کنند و معتقدند که با کاهش میزان این جابجایی‌ها، بهره‌وری آن‌ها افزایش پیدا می‌کند. اتوماسیون و ربات‌ها قادر هستند که حجم این جابجایی‌ها را کاهش دهند. همچنین در مواقعی که اتوماسیون به تنهایی کافی نباشد، می‌توان از هوش مصنوعی نیز استفاده کرد.

بررسی‌ها نشان می‌دهند که استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی در انبارها ، بهره‌وری را به میزان دوبرابر افزایش داده است.

هوش مصنوعی و سیستم‌های یادگیری ماشینی از تعداد زیادی داده‌های فرآیندی استفاده می‌کنند تا «یاد بگیرند» چگونه اولویت‌ها را متعادل ساخته و از طریق دسته‌بندی هوشمند سفارش‌ها و ترتیب‌بندی انتخاب‌ها، میزان جابجایی و رفت‌وآمدها را کاهش دهند. این فناوری‌ها نقاط شلوغ و پر رفت و آمد و همچنین مسیرهای کم تردد را مدنظر قرار می‌دهند.

اتوماسیون هوشمند – هماهنگ‌ سازی ربات‌ ها و انسان‌ ها

ابزارهای مشابهی که برای بهینه‌سازی رفت‌وآمد و حرکت کارگران در انبار استفاده می‌شوند، می‌توانند برای سازماندهی افراد و ربات‌های متحرک مستقل (AMR) در فرآیند انتخاب سفارش نیز به کار گرفته شوند. در بیشتر سیستم‌های رباتیک تدوین فرایند سفارش، سیستم هوش مصنوعی ربات‌ها را به‌شکل بهینه، به سمت مکان‌های موردنظر هدایت می‌کند. سپس کارگری که وظیفه جمع‌آوری و آماده‌سازی سفارشات را بر عهده دارد، آن‌ها را به ربات تحویل می‌دهد و ربات براساس دستورالعمل‌هایی که به آن داده شده است، به سمت محل بعدی حرکت می‌کند.

یک سیستم اجرایی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند زمان انجام کار را میان ربات‌ها و نیروی انسانی هماهنگ و بهینه‌سازی کند؛ در حالی که ابزارهایی را نیز برای هدایت کارگران مستقل از  AMR فراهم می‌کند (با استفاده از فناوری‌های پوشیدنی به جای تبلت‌های نصب‌شده روی ربات‌ها). الگوریتم‌های یادگیری ماشینی پیش‌بینی می‌کنند که ربات‌ها و افرادی که سفارش‌ها را تدوین می‌کنند، در یک زمان معین، در کجا قرار بگیرند. این در حالی است که الگوریتم‌های دیگر، ورودی‌هایی را برای سازمان‌دهی و ترتیب‌دهی هوشمندانه کار میان افراد و ربات‌ها ارائه می‌کنند.

فناوری RFID در انبار

RFID نوعی فناوری بی‌سیم است که با استفاده از فرکانس‌های رادیویی ، داده‌ها را منتقل می‌کند. استفاده از فناوری RFID این امکان را برای افراد فراهم می‌کند تا به‌شکل بلادرنگ، موجودی‌ها را شناسایی و رهگیری کنند. با بهره‌گیری از کنترلی که فناوری RFID ایجاد می‌کند، مدیریت انبار همیشه می‌تواند متوجه شود که موجودی در کدام بخش از زنجیره تامین قرار گرفته است.

سیستم ردیابی RFID انبار

درمحیط انبار، سیستم ردیابی RFID نوعی انبار ابزار ارزشمند به شمار می‌آید. به طور معمول، ردیابی RFID طی چندین مرحله رخ می‌دهد و در هر مرحله، موجودی به شیوه‌ای کارآمد تحت کنترل بیشتری قرار می‌گیرد:

در ابتدای امر که کامیون محصولات وارد انبار می‌شود، تمام کالاها و محصولاتی که قرار است در داخل انبار قرار بگیرند را تخلیه می‌کند. پس از اینکه تخلیه به‌شکل کامل انجام شد، یک برچسب RFID روی هریک از این محصولات چسبانده می‌شود. هریک از این تگ‌ها دارای حافظه داخلی است که اطلاعات مربوط به آن محصول روی آن ثبت شده و هنگام حرکت در فرآیندهای مختلف در انبار بر روی آن مدام تغییر کرده و اصلاح می‌شود.

RFID نوعی فناوری هوشمند در انبارداری به شمار می‌رود که با ایجاد امکان مدیریت موجودی، خطا را کاهش می‌دهد.

این برچسب اطلاعات محموله یا کالا را از طریق یک سیگنال الکترومغناطیسی به پایگاه داده مرکزی منتقل می‌کند. نرم افزار انبارداری نیز داده‌ها را در سیستم انبار تجزیه‌وتحلیل و به روز می‌کند. برخلاف سیستم‌های بارکد قدیمی که قبلا در صنعت به وفور مورد استفاده قرار می‌گرفتند، برچسب‌های RFID نیازی به اسکنر و یا تجهیزاتی برای خواندن آن‌ها ندارند. کارگران نیز دیگر لازم نیست تا هریک از محصولات را به شکل دستی اسکن کنند.

با بهره‌گیری از سیستم ردیابی RFID انبار، اقلام را می ‌توان از هر جایی و به راحتی، اسکن و دسته‌بندی کرد؛ حتی زمانی که پشت جعبه‌ها یا قفسه‌ها پنهان شده باشند. برچسب‌های RFID همچنین می‌توانند از راه دور و به طور همزمان شناسایی و خوانده شوند. با این نوع قابلیت، می‌توان چندین تگ را به شکل همزمان خواند. این در حالی است که بارکدها چنین قابلیتی نداشته و باید هرکدام به طور مجزا اسکن شوند.

نقش راهکارهای نرم افزاری در بهبود جانمایی کالا در انبار

همانطور که در این مقاله اشاره شد، امروزه فناوری‌ها نقش مهمی در خودکارسازی و مدیریت هرچه بهتر فرایندهای کسب‌وکارها ایفا می‌کنند و صنعت لجستیک و انبارداری نیز از آن مستثنی نیست. مدیریت فرایندهای انبارداری و کسب اطلاعات دقیق و به‌روز از وضعیت موجودی‌ها بخشی حیاتی از زنجیره تأمین در هر سازمان محسوب می‌شود. به ویژه در انبارهایی که تعداد کالاها و قفسه‌ها در آن زیاد باشد، پیدا کردن اقلام برای انباردارها در راستای تحویل به واحدهای مختلف و انبارگردانی ، به سختی و با سرعت کم انجام می‌شود.

سیستم مدیریت جانمایی کالا در انبار ، یکی از راهکارهای همکاران سیستم در حوزه مدیریت موجودی کالا است. این سیستم با ایجاد یکپارچگی با سیستم انبار و حسابداری انبار، به کاربران و مدیران انبار کمک می‌کند ضمن پاسخگویی به موقع به کالاهای مورد نیاز ذی‌نفعان داخل و بیرون سازمان، در هر لحظه از وضعیت موجودی‌های خود در سازمان آگاه باشند. برای کسب اطلاعات بیشتر با ما در ارتباط باشید.