Laohaldur või planeerija jälgib, kui palju iga artiklit riiulil on, ja annab häire, kui midagi langeb alla normi. See on praegu tihti kombinatsioon dashboardi kontrollimisest, aruande läbivaatamisest ja kogemuse põhjal otsustamisest, mis on kiireloomuline. Küsimus on, kas AI-süsteem saab selle jälgimise ja signaliseerimise enda peale võtta, ilma et keegi pidevalt kaasa vaataks.
Vastus on: suures osas jah, tingimusel et andmed ja normid on korras. See on üks nendest ülesannetest, millel juba täna töötavad agenditaolised süsteemid, mitte tulevikuvisioonina, vaid osas ettevõtetes juba töös olevana.
Kolm tunnust määravad siin pildi.
Struktureeritus on kõrge. Laoseis on number, norm on number, ja nendevaheline võrdlus on arvutusreegel, mitte tõlgendus. Ei ole vabas vormis teksti lugeda, ei ole konteksti kaaluda. See on täpselt selline ülesanne, mida tarkvara on juba aastakümneid hästi teinud, ja AI muudab selle veel usaldusväärsemaks ja kiiremaks, kaasates ka tarbimis- ja tarneaja mustreid.
Maht on suur. Keskmise suurusega laos on sadu kuni tuhandeid artikleid, igaühel oma laorida, mis pidevalt muutub. Inimene, kes seda käsitsi jälgib, vaatab paratamatult pistelisi kontrolle või kindlaid ringkäike. Süsteem vaatab kõike, pidevalt, ilma et tähelepanu artikli 400 juures hajuks.
Veakulud on samuti olulised, ja need ei räägi käsitsi töö kasuks. Vahele jäänud alanormi langus tähendab laost otsas olemist, tarne vahele jäämist, võimalik, et tootmise seiskumist mujal ahelas. See on täpselt selline korduv, hästi määratletud kontroll, kus järjepidevus on väärtuslikum kui improviseerimine. Süsteem, mis ei jäta kunagi artiklit vahele, vähendab seda riski struktuurselt.
Ülejäänud teljed kinnitavad seda pilti, muutmata seda keerulisemaks. Ei ole vaja kliendikontakti, füüsilist tegevust ega loovust, et võrrelda numbrit lävendiga. Vastavus (compliance) tuleb mängu, kui laonormid on seotud seaduslike laokohustuste või lepinguliste tarnekokkulepetega, kuid ka see on reeglitesse kirjutatav. Otsustusruum on mõõdukas: mitte sellepärast, et jälgimine ise oleks läbiräägitav, vaid sellepärast, et norm ise — kui palju turvavaru on põhjendatud millise artikli puhul — jääb valikuks, mille tegemine ja perioodiline ülevaatamine on inimese ülesanne.
Hulgimüügiettevõte, kellel on paar tuhat aktiivset artiklit, laseb süsteemil tunni tagant võrrelda wms-i laoseise artikli normiga. Kui artikkel langeb alla lävendi, koostab süsteem automaatselt teavituse ja, kus reeglid seda lubavad, mustandi ostutellimuse. Planeerija hindab erandeid: artikleid, mille säilivusaeg lõppeb, hooajalist tipptaset, või tarnijat, kes on hetkel vahetunud. Arvutuslik kontroll toimub ise inimese käe abita; erandlike juhtumite hindamine jääb inimtööks järelevalve all, mis kinnitab või lükkab tagasi.
See pilt muutub, kui vajalikud eeltingimused puuduvad. Kaks asja on hädavajalikud: ajakohased laoandmed ja määratletud lävendiväärtused.
Ajakohaste andmete puudumisel — näiteks ettevõttes, kus laoseisu jälgitakse veel perioodiliste loenduste ja Exceliga, mitte wms-i või erp-iga, mis uuendab andmeid reaalajas — ei ole süsteemil millele reageerida. Probleem ei ole siis, et AI ei saa ülesandega hakkama, vaid see, et allikas puudub.
Määratletud normide puudumisel muutub ülesanne taas otsustuseks: keegi peab artikli kohta määrama, mis on põhjendatud miinimum, tarneaja, nõudluse kõikumise ja otsasaamise riski põhjal. Ettevõttes, kus nõudlus kõikub tugevalt, tootetsüklid on lühikesed või on palju uusi artikleid müügiajaloota, on see norm vähem kindel, ja rõhk nihkub jälgimiselt lävendi pideva ümberhindamise juurde. See ümberhindamine jääb siis ülesandeks, kus otsustusruumi on rohkem, isegi kui signaliseerimine pärast seda toimub taas automaatselt.
Laoseisude jälgimine ei eksisteeri iseseisvalt. Alanormi langus toob kaasa ostutellimuse, mis omakorda seostub sellega, kuidas ostuarveid töödeldakse ja kuidas hilisem tarne registreeritakse süsteemis läbi saatelehe registreerimise süsteemis. Protsessi teises otsas määrab laoseis ka selle, millal saab koostada ja määrata noppimisnimekirja. Kes hindab laoseisude jälgimise automatiseeritavust, tuleks vaadata ka neid kõrvalseisvaid ülesandeid, sest vabanev fte-mahtuvus ei peitu tihti ühes ülesandes, vaid kogu selle ahelas.
See ei ole väide selle kohta, kas keegi säilitab oma töökoha. Kas vabanenud tunnid viivad teiste ülesannete täitmiseni, väiksema allhanke mahuni või millegi muuni, on valik, mis on tööandja teha, ja mille kohta kehtivad omad seadusest tulenevad nõuded. Käesolev lehekülg kirjeldab ainult sellega, mis toimub tööga endaga.
Kas laoseisude jälgimine on teie ettevõttes tegelikult suures osas üleantav, sõltub sellest, mida teie wms või erp juba ajakohaste andmete näol pakub ja kas lävendiväärtused on juba kusagil kindlaks määratud. FTE TO AI tasuta kiirtest koosneb kaheteistkümnest küsimusest, ei vaja kontot, ja annab hinnangu, kui suure osa selle profiili tundidest saab AI täna üle võtta. Täielik töö-skaneering, mis jaotab kogu ettevõtte töö ülesanneteks ja arvutab ülesande kaupa fte-mahtuvuse, on veel ehitamisel.
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.