See ülesanne koosneb tegelikult kahest väga erinevast tegevusest, mida sageli mainitakse ühes hingetõmbes. Ühel pool on füüsiline töö: toodete pakendamine, märgistamine ja laos õigesse kohta valmispanek. Teisel pool on administratiivne töö: saatedokumentide koostamine, nagu pakkelehed, veodokumendid ja vajaduse korral tollidokumendid. Need kaks osa nõuavad väga erinevat lahendust ning just seetõttu ei mahu see ülesanne ühte kategooriasse.
Füüsilise telje skoor on siin madal ja see on asja tuum. Kasti täitmine, sildi õigesse kohta kleepimine, kaubaaluse laadimine: see on käsitsitöö, mis vajab griipperit või robotkätt, mitte keele- või arutlusmudelit. Tarkvara suudab määrata, milline toode kuhu peab minema, kuid tegevus ise — toote võtmine, pakendamine, äraviimine — jääb inimtööks seni, kuni on olemas füüsiline automatiseerimine, näiteks noppimisrobot või automatiseeritud sorteerimisliin. See on hoopis teistsugune investeering kui AI-tellimus ning see valik ei puutu kokku sellega, mida käesolevas analüüsis hinnatakse.
Seega kuulub ülesanne teise kategooriasse: osaliselt, kusjuures inimesed teevad füüsilist tööd ja süsteemid valmistavad ette või töötlevad administratiivset osa.
Sellele füüsilisele piirangule on vastukaaluks suur maht. Ettevõtetel, kes teevad iga päev sadu või tuhandeid tellimusi saatmisvalmiks, on korduvad mustrid: samasugused sildid, samasugune dokumendistruktuur, samasugused kontrolletapid. See on täpselt seda tüüpi kordus, millega vana ja usaldusväärse tehnoloogia, nagu RPA (robotic process automation), abil toimuv automatiseerimine juba aastaid hästi töötab. RPA loeb tellimuse andmed WMS-ist või ERP-ist ning genereerib nende põhjal automaatselt pakkelehe, veodokumendi või arve viite, ilma et töötaja peaks seda käsitsi ümber sisestama.
Struktureerituse skoor on kõrge, sest saatedokumentide jaoks vajalikud andmed on juba süsteemis olemas: tellimuse number, aadress, kaal, pakkide arv, vedaja. Tõlgendamist on vaja vähe — peamiselt tuleb õiged väljad panna õigesse kohta õiges dokumendis. Just sellepärast on automatiseeritud dokumendigenereerimine juba täna kasutatav, samas kui pakendamine ise seda pole.
Oletame, et veebipood saadab 800 pakki päevas. WMS määrab iga tellimuse jaoks õige asukoha laos, töötaja võtab toote, pakendab selle, kleebib peale sildi ja paneb valmis vedajale üleandmiseks. Samal ajal genereerib süsteem automaatselt pakkelehe ja saatesildi andmed ning saadab jälgimisandmed edasi vedajale ja kliendile. Füüsiline osa — võtmine, pakendamine, valmispanek — jääb laotöötaja kanda. Administratiivse osa — dokumentide koostamise, andmete edastamise — saab suures osas ära teha tarkvara, kusjuures töötaja hindab erandeid (vale aadress, puuduv kaal) ning kiidab need heaks või lükkab tagasi.
See tulemus ei ole universaalne. Ettevõttes, kus on automatiseeritud sorteerimisliin ja noppimisrobotid, nihkub füüsiline telg ning suurem osa protsessist saab kulgeda ilma inimkäteta — kuigi erandite üle järelevalve jääb siiski vajalikuks. Ettevõttes, kus on palju kohandatud pakendamist, õrnu tooteid või kliendipõhiseid erinevaid pakendamisnõudeid, jääb füüsiline osakaal seevastu suuremaks ning ka otsustamisruum on seal kõrgem kui siin hinnatud. Piiriüleste saadetiste puhul, kus on tolliformaalsused, tõuseb ka vastavuse telg ning teatud dokumentide koostamiseks võib olla vajalik spetsiifiline teadmine, mis ei mahu lihtsalt malli sisse. Just sellised erinevused on põhjuseks, miks ülesanne nimega "saatmise haldamine" annab ühes ettevõttes teistsuguse vastuse kui teises — seetõttu vaatab skaneering iga ettevõtet ja iga ülesannet eraldi, selle asemel et üldistada ametinimetuse põhjal.
Laotöötajat ja logistikatöötajat on jätkuvalt vaja füüsilise töö tegemiseks ja erandite kontrollimiseks: kahjustatud silt, kõrvalekalduv kaal, ebaselge sihtkoht. WMS ja ERP annavad lähteandmed ning võivad RPA-ga ühendatuna panna dokumendiprotsessi suures osas automaatselt tööle. See on koostöömudel, mitte ühe asendamine teisega.
See ülesanne ei ole eraldiseisev laiemast ahelast. Sarnaseid kaalutlusi füüsilise töö ja administratiivse automatiseerimise vahel esineb ka artiklites mida saab AI transpordisektoris üle võtta ja mida saab AI hulgikaubanduses üle võtta, kus tellimuste töötlemine ja dokumendivood näitavad sarnast lõiget füüsilise ja administratiivse töö vahel.
See ei ole personalialane nõuanne ega alus otsusele töötajate rakendamise või arvu kohta. Tegemist on hinnanguga selle kohta, millist osa ülesandest saab täna tarkvaraga toetada ja milline osa jääb füüsiliseks tööks. Personaliotsustel on omad õiguslikud nõuded ning neid ei tohiks teha käesoleva lehekülje põhjal.
Kui soovite teada, milline see jaotus teie enda saatmisprotsessis välja näeb, sõltub see teie pakendamise keerukusest, tellimuste mahust ning sellest, mil määral teie WMS ja ERP on juba omavahel ühendatud. Ftetoai tasuta kiirtest annab kaheteistkümne küsimusega, ilma kontot loomata, esmase hinnangu selle kohta, millist osa teie profiili tundidest saab AI juba täna üle võtta. Täielik töömahu skaneering, mis käsitleb üksikuid ülesandeid põhjalikumalt, on veel valmimisel — seda me siin praegu veel ei paku, kuid kiirtest annab juba praegu ausa lähtepunkti.
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.