Kauba vastuvõtmisel kontrollitakse tarnet saatelehe ja tellimuse alusel, ning vastuvõtt töödeldakse ERP- või WMS-süsteemis. Küsimus on, kas AI saab selle protsessi üle võtta. Vastus on osaliselt jah, ja see osa, mis jääb üle, on paratamatult see osa, kus keegi peab füüsiliselt kauba juures seisma.
Sisseregistreerimine ise on struktureeritud ülesanne: on olemas tellimus, on olemas saateleht, ja süsteem eeldab vastavust tellitu ja saabuva kauba vahel. See võrdlus on täpselt selline töö, milles tarkvarasüsteemid on head. Struktureerituse telg saab seetõttu kõrge hinde, ja andmete tuvastamine saatelehel või arvel kujutise põhjal on ülesanne, millega AI juba täna toime tuleb. Mahtki mängib siin rolli: laoruum, mis töötleb sada rida päevas, saab automaattuvastusest rohkem võitu kui asukoht, kuhu saabub kaks tarnet nädalas.
Ka vastavus (compliance) toetab automatiseerimist: kui tarne tuleb registreerida fikseeritud protokolli järgi, koos ajatempliga, kogusega ja viitenumbriga, on see valdkond, kus süsteem on järjepidevam kui käsitsi sisestus pika töövahetuse lõpus. Kes laseb tellimuse enda juba automaatselt esitada, näeb, et seos tellimuste vahel, mis esitatakse automaatselt tarnijatele, ja selle sama tellimuse vastuvõtu vahel on loogiline järgmine samm: süsteem teab juba, mida oodata, ja saab sissetulevad andmed sellega kohe võrrelda.
Kolm telge, mis siin määravaks saavad, on füüsilisus, veakulud ja struktureeritus, ning esimesed kaks pidurdavad seda, mida kolmas võimaldab. Füüsilisus saab madala hinde, kuna vaja on kedagi, kes avab kastid, loeb koguseid, näeb kahjustusi ja tunneb, kui midagi on riknenud. Kaubaalus kaheksakümne kastiga, millest kolmel on rebenenud pakend, ei jää kaamerale silma, välja arvatud kui kaamera on selleks spetsiaalselt seadistatud ja treenitud, ja isegi siis jääb hinnang selle kohta, mis on vastuvõetav kahjustus, sageli inimese otsustada.
Veakulud saavad madala hinde teisel põhjusel: valesti sisseregistreeritud vastuvõtt viib laovaruni, mis ei klapi, mis nädalate pärast võib mõjutada valet tarnetähtaega kliendile või tootmisseisakut. Need kulud ei ole alati kohe nähtavad, mis muudab riski just suuremaks, mitte väiksemaks. Seetõttu jääb siia otsustusruum tasemel 3: süsteem saab tuvastada kõrvalekalde, kuid kas see kõrvalekalle on vastuvõetav, mida tarnijaga peale hakata, ja kas kaup üldse vastu võetakse, jääb otsustuseks, millel on põhjendus.
Jaotuskeskus võtab vastu elektroonikakoormat. Saatelehel on märgitud 200 tükki, tellimuses samuti 200. Süsteem saab need kaks dokumenti võrrelda ja registreerida vastuvõtu automaatselt, kui kogused klapivad. Aga kast, mis avaneb ja milles paistab katkine ekraan, vajab füüsilist kontrolli ja otsust: vastu võtta, tagastada, või eraldi panna hindamiseks. See otsus kuulub järelevalve alla, mis kiidab heaks või lükkab tagasi põhjendusega, mitte täieliku ülevõtmise alla.
Ettevõttes, mis võtab vastu üksikuid osi väikestes kogustes, kõrge kahjustuse või riknemise riskiga, jääb füüsiline osa suuremaks ja automatiseerimisest ainult sisseregistreerimise osas on vähe võita. Ettevõttes, mis võtab vastu suuri, ühtlaseid partiisid fikseeritud tarnijatelt, stabiilse pakendiga ja väheste kõrvalekalletega, on olukord teine: seal on sisseregistreerimine sageli juba suures osas süsteemitöö, ja allesjääv ülesanne nihkub valimikontrollile täieliku kontrolli asemel. Erinevus ei peitu sektoris, vaid selles, kui prognoositav on koorem ja kui suured on vea kulud.
Mis siin täna juba töötab, on kujutistuvastus: saatelehe foto või skaneering, mis on ühendatud süsteemiga ja loob automaatselt vastuvõtu rea. Selleks vajalik on skaneerimisseadmed laopõrandal ja ühendus skaneerimishetke ja ERP- või WMS-süsteemi vahel. Selle ühenduseta jääb sisestus käsitsi sammuks, ka kui kontroll ise on juba muutunud targemaks. Füüsiline kontroll kahjustuse ja õigsuse suhtes jääb enamikul juhtudel inimese ülesandeks, samamoodi kui toodete kvaliteedikontroll jääb suures osas inimtööks, kuni hindamine vajab meeleliste tajumist.
Nihe, mis siin toimub, ei seisne laotöötaja väljavahetamises, vaid tema aja ümbersuunamises: vähem aega koguste sisestamisele, rohkem aega kõrvalekallete hindamisele. See muster ei piirdu ainult kaubavastuvõtuga. Ka territooriumi ja hoone juurdepääsuhalduses näete, et registreerimine toimub üha enam automaatselt, samal ajal kui erandite hindamine jääb inimese kätte. Kui see nihe mõjutab personali paigutust laopõrandal, kehtivad selle kohta omad seadusest tulenevad nõuded; see ei ole järeldus, mis tuleneb tööülesannete analüüsist.
Kas vastuvõtuprotsess Teie ettevõttes on suures osas süsteemitöö või suures osas füüsiline kontroll, sõltub kauba tüübist, tarnijatest ja Teie laovaru veaohtlikkusest. Tasuta kaheteistkümne küsimusega kiirtest, ilma kontota, annab suunise, kui suure osa tundidest sellistes töölõikudes on AI-l täna võimalik üle võtta. Täielik tööanalüüs, mis kaardistab kogu ettevõtte töö ülesannete kaupa, on veel valmimisel.
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.