Velikim dijelom da, uz jedan tehnički uvjet. Bilježenje primljenih količina i podataka o šaržama nakon fizičke kontrole zadatak je koji se dobro može prepustiti softveru, i to konkretno rpa-u: robotic process automation koji preuzima strukturirane podatke između sustava. To nije zadatak za generativni AI koji tumači slobodan tekst; to je zadatak za skripte koje popunjavaju fiksna polja na temelju skeniranja ili unosa. Ta je razlika ovdje bitna, jer ona ujedno određuje zašto preuzimanje ne ide posvuda jednako brzo.
Presudne su tri osi: strukturiranost, obujam i fizički karakter.
Zadatak je snažno strukturiran. Pristiže fiksan broj polja: šifra artikla, količina, broj šarže, dobavljač, datum. Nije potrebno slobodno tumačenje, nema teksta koji prvo treba razumjeti. To je velika razlika u odnosu na posao gdje je potrebna prosudba, poput dodjele lokacija u skladištu, gdje se vodi računa o raspoloživom prostoru, brzini rotacije i fizičkim ograničenjima skladišta.
Obujam je velik: kod tvrtke s dnevnim isporukama riječ je o desetcima do stotinama evidencija tjedno, sve prema istom obrascu. Velik obujam s malom varijacijom upravo je ono gdje se automatizacija isplati.
Fizički element ograničava se na samu kontrolu: netko prebroji kutije, provjeri odgovara li to otpremnici, i tek nakon toga slijedi evidentiranje. Taj fizički dio ostaje ljudski posao ili se podupire skeniranjem, ali evidentiranje koje slijedi nakon toga stvar je prijenosa podataka. To je druga vrsta fizičkog rada od pickinga i pakiranja robe, gdje je sama fizička radnja srž zadatka, a ne samo administracija oko nje.
Tri osi koče potpunu, slijepu automatizaciju: kreativnost, prostor za prosudbu i troškove pogreške.
Kreativnost ima nisku ocjenu, a to je ovdje upravo prednost: ništa se ne treba smisliti, samo evidentirati. Prostor za prosudbu ima prosječnu ocjenu: kod odstupanja, primjerice kad se količina ne slaže s otpremnicom ili je broj šarže nečitljiv, netko mora odlučiti što se događa. Rpa evidentira ono što jest; on ne odlučuje o sporu s dobavljačem. Troškovi pogreške također imaju prosječnu ocjenu: pogrešno evidentirana količina dovodi do odstupanja u zalihama koje se kasnije osveti dalje u lancu, primjerice kod praćenja razina zaliha ili kod automatskog naručivanja kod dobavljača na temelju stanja zaliha koje nije točno. Zato ovdje i dalje ima mjesta kontroli uz ljudski nadzor: sustav evidentira, čovjek odobrava ili odbija kod odstupanja.
Preuzimanje ovog zadatka bez skeniranja barkoda ili RFID-a u praksi nije mnogo više od premještanja ručnog rada s papira na ekran. Dobitak leži u povezivanju: skeniranje koje automatski prepoznaje ispravan artikl, povezano s wms-om koji zatim prosljeđuje podatke erp-u. Bez te povezanosti netko i dalje mora ručno pretipkavati, i tada se malo toga promijenilo u samom poslu.
Kod tvrtke bez skeniranja, s odvojenim wms-om i erp-om koji međusobno ne komuniciraju, situacija je stoga drugačija od ovdje opisane. Zadatak tada ostaje velikim dijelom ljudski posao, ne zato što je sam zadatak neprikladan, nego zato što infrastruktura nedostaje. Obrnuto vrijedi i sljedeće: što su skeniranje i povezivanje sustava dalje razvijeni, to je veći dio ovog zadatka koji se danas već odvija mimo čovjeka.
U tvrtkama gdje su skeniranje i povezivanje sređeni, ovaj se zadatak često već najvećim dijelom pomaknuo od unošenja prema kontroliranju. Zaposlenik broji, skenira i provjerava ishod; pretipkavanje je nestalo. U tvrtkama bez te infrastrukture to se još nije dogodilo, i ondje posao ostaje kakav je bio. Ta razlika ne leži u prirodi posla, koja je posvuda ista, nego u mjeri u kojoj su temeljni sustavi uređeni tako da prosljeđuju podatke bez posredovanja.
Ta pomak nije odvojen od ostatka skladišta. Evidentiranje primitka često je prva karika u lancu koji se dalje nastavlja preko evidencije proizvodnje na pogonu sve do upravljanja zalihama i nabave. Tko na jednoj od tih točaka počne s automatizacijom, često primijeti da ostale karike traže isto. Širi pregled o tome gdje se to javlja u proizvodnoj industriji opisan je u tekstu što AI može preuzeti u proizvodnoj industriji.
Ovo nije savjet o kadrovima niti temelj za odluku o osoblju. Hoće li i kako organizacija drugačije rasporediti posao, stvar je same organizacije; za to vrijede vlastite zakonske obveze. Ono što je ovdje napisano opis je zadatka i uvjeta pod kojima softver može preuzeti dio njega.
Odnosi li se ovo na vašu tvrtku, ovisi o tome što već postoji od skeniranja i povezivanja sustava, te o tome koliko primki tjedno prolazi kroz organizaciju. Naznaku toga daje besplatni quickscan: dvanaest pitanja, bez računa, s ishodom koji dio sati u vašem profilu danas može preuzeti AI. Cjeloviti radni scan, koji procjenjuje posao tvrtke po zadatku na svih osam osi, još je u izradi.
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.