Při příjmu zboží se dodávka kontroluje proti dodacímu listu a objednávce a příjem se zaznamenává do ERP nebo WMS. Otázka je, zda tento proces může převzít AI. Odpověď je částečně, a část, která zůstává, není náhodou ta část, u které musí být člověk fyzicky přítomen u zboží.
Samotné zaúčtování je strukturovaná úloha: existuje objednávka, existuje dodací list a systém očekává shodu mezi tím, co bylo objednáno, a tím, co přichází. Toto porovnání je přesně ten druh práce, ve kterém jsou softwarové systémy dobré. Osa strukturovanosti tedy skóruje vysoko a rozpoznávání údajů na dodacím listu nebo faktuře pomocí obrazu je úloha, kterou AI dnes již zvládá. Roli tu hraje i objem: sklad, který zpracuje sto řádků denně, získá z automatického rozpoznávání více než místo, kam přijdou dvě dodávky týdně.
I compliance hraje ve prospěch automatizace: pokud musí být dodávka zaznamenána podle pevného protokolu, s časovým razítkem, množstvím a referenčním číslem, je to něco, v čem je systém konzistentnější než ruční zápis na konci dlouhé směny. Kdo už nechává objednávku samu automaticky zadávat, vidí, že spojení mezi nákupními objednávkami, které se automaticky zadávají u dodavatelů, a příjmem téže objednávky je logickým dalším krokem: systém už ví, co má přijít, a může proti tomu přicházející data přímo porovnat.
Tři osy, které tu rozhodují, jsou fyzičnost, náklady na chyby a strukturovanost, a první dvě brzdí to, co třetí umožňuje. Fyzičnost skóruje nízko, protože je potřeba člověk, který otevře krabice, spočítá množství, uvidí poškození a ucítí, zda se něco zkazilo. Paleta s osmdesáti krabicemi, z nichž tři mají roztrhaný obal, není zaznamenána kamerou, pokud tato kamera není na to konkrétně nastavena a vytrénována, a i tehdy zůstává posouzení, co je akceptovatelné poškození, často lidskou prací.
Náklady na chyby skórují nízko z jiného důvodu: nesprávně zaúčtovaný příjem vede k nesprávnému stavu zásob, což se o týdny později může projevit v nesprávném příslibu dodání klientovi nebo ve výpadku výroby. Tyto náklady nejsou vždy okamžitě viditelné, což riziko spíše zvyšuje, než snižuje. Proto tu zůstává prostor pro posouzení na úrovni 3: systém může upozornit na odchylku, ale zda je tato odchylka akceptovatelná, co s tím má dodavatel udělat a zda je zboží i tak přijato, zůstává rozhodnutím s odůvodněním.
Distribuční centrum přijímá zásilku elektroniky. Dodací list uvádí 200 kusů, objednávka také 200. Systém může tyto dva dokumenty porovnat a příjem automaticky zaúčtovat, jakmile množství souhlasí. Ale krabice, která se otevře a je v ní vidět rozbitá obrazovka, vyžaduje fyzickou kontrolu a rozhodnutí: přijmout, vrátit nebo oddělit k posouzení. Toto rozhodnutí spadá pod dohled, který schvaluje nebo zamítá s odůvodněním, nikoli pod úplné převzetí.
U firmy, která přijímá jednotlivé díly v malých množstvích s vysokým rizikem poškození nebo zkázy, zůstává fyzický podíl větší a automatizací samotného zaúčtování se získá málo. U firmy, která přijímá velké, jednotné dávky od stálých dodavatelů, se stabilními obaly a málo odchylkami, je to jinak: tam je zaúčtování často už z velké části systémová práce a zbývající úkol se posouvá k namátkové kontrole namísto úplné inspekce. Rozdíl není v oboru, ale v tom, jak předvídatelná je dodávka a jak vysoké jsou náklady na chybu.
Co dnes už funguje, je rozpoznávání obrazu: fotografie nebo skenování dodacího listu, spojené se systémem, které automaticky vytvoří příjmovou položku. Co je k tomu potřeba, je skenovací zařízení na ploše a spojení mezi tímto okamžikem skenování a ERP nebo WMS. Bez tohoto spojení zůstává zápis ručním krokem, i když je samotná kontrola už chytřejší. Fyzická kontrola poškození a správnosti zůstává ve většině případů na člověku, stejně jako kontrola kvality produktů zůstává z velké části lidskou prací, dokud posouzení vyžaduje smyslové vnímání.
Posun, který zde probíhá, není v nahrazení pracovníka skladu, ale v posunu jeho času: méně času na zadávání množství, více času na posuzování odchylek. Tento vzorec je širší než jen příjem zboží. Také u řízení přístupu k areálu a budově je vidět, že evidence probíhá čím dál více automaticky, zatímco posouzení výjimek zůstává na člověku. Pokud se tento posun dotýká personálního obsazení na ploše, platí pro to vlastní zákonné požadavky; to není závěr, který vyplývá z analýzy úkolů.
Zda je proces příjmu zboží ve vaší firmě z největší části systémová práce nebo z největší části fyzická kontrola, závisí na typu zboží, dodavatelích a náchylnosti vašich zásob k chybám. Bezplatný rychlý test o dvanácti otázkách, bez nutnosti účtu, dává indikaci, jakou část hodin v tomto typu pracovních profilů lze dnes převzít AI. Kompletní pracovní analýza, která mapuje práci celé firmy po jednotlivých úkolech, se ještě připravuje.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.