Narudžba stigne, mora nastati lista za pikiranje, i ta lista mora dospjeti do prave skladišne djelatnice ili djelatnika. Može li to AI preuzeti? Za veliku većinu poduzeća s pristojno uređenim wms sustavom odgovor je da, i to se u praksi već danas događa. Ovo je jedan od zadataka kod kojih automatizacija ne čeka na budućnost.
Ovdje presuđuju tri osi: strukturiranost, volumen i troškovi pogrešaka.
Zadatak je gotovo potpuno strukturiran. Narudžba ima fiksan oblik: brojevi artikala, količine, datum isporuke. Sastavljanje liste za pikiranje u biti je primjena fiksnih pravila na te podatke: koja lokacija, koja ruta kroz skladište, koji je djelatnik dostupan. Nije potrebno tumačenje onoga što je klijent "zapravo" mislio, nema procjene konteksta. Otuda ocjena 5 za strukturiranost.
Volumen je visok, i upravo se tu automatizacija isplati. Skladište koje obrađuje sto narudžbi dnevno generira sto listi za pikiranje koje sve nastaju prema istoj logici. Posao koji se ponavlja velikom brzinom, s malo varijacije između slučajeva, posao je kod kojeg pravila donose više koristi nego kod posla koji se javlja samo povremeno.
Troškovi pogrešaka relativno su niski, s ocjenom 4. Pogrešno dodijeljen pick neugodan je i zahtijeva vrijeme za ispravak, ali rijetko dovodi do nepovratne štete. To je drugačije nego, primjerice, pogrešno poslan prijevozni dokument, gdje pogreška može imati posljedice za carinu ili odgovornost. Kod liste za pikiranje pogreška se obično može ispraviti unutar samog procesa, što snižava prag za automatizaciju.
Kreativnost dobiva ocjenu 1, i to je upravo namjera. Nema ničega kreativnog u sastavljanju liste za pikiranje, i to nije nedostatak zadatka, nego znak da se izvrsno uklapa u fiksnu logiku. Kontakt s klijentom gotovo u potpunosti izostaje: lista za pikiranje interni je dokument, namijenjen podu skladišta, a ne klijentu koji nešto treba razumjeti ili prihvatiti.
Usklađenost dobiva visoku ocjenu, 5, jer nije potrebno zakonsko odobrenje za dodjeljivanje picka djelatniku. Fizička komponenta dobiva ocjenu 4: iako je riječ o fizičkoj radnji dalje u procesu, samo generiranje i dodjeljivanje digitalni je korak, a ne fizički.
Prostor za prosudbu dobiva ocjenu 4, ne 5, jer je ponekad ipak potrebno odvagnuti: djelatnik je upravo počeo s drugom narudžbom, lokacija više ne odgovara stvarnosti, hitna narudžba mora imati prednost. To je upravo ono na što rpa danas nailazi: sustav može primijeniti standardnu logiku, ali kod odstupanja potrebna je ispravka od strane čovjeka.
Veletrgovac sa sto pedeset narudžbi dnevno prepušta wms sustavu da automatski generira liste za pikiranje na temelju stavki narudžbe, a dodjeljivanje djelatnicima odvija se prema fiksnim pravilima: tko je dostupan, tko ima najkraću rutu, tko pokriva pravu zonu. To funkcionira sve dok su lokacije zaliha u sustavu ažurne. Čim to nije slučaj, nastaje lista za pikiranje koja upućuje na prazno mjesto, i tada je potreban djelatnik da to primijeti i ispravi. Tehnika obavlja veći dio posla; iznimke ostaju ljudski posao.
Kod poduzeća bez wms sustava, ili s wms sustavom bez logike za pikiranje, ovaj zadatak nije jednostavno preuzeti. Preduvjet je oštar: sustav koji već podržava pikiranje, i lokacije zaliha koje su ažurne. Ako je evidencija zaliha nepouzdana, automatsko generiranje uglavnom daje pogrešne liste, a ušteda vremena nestaje u ispravnom radu. To se dotiče zadatka koji mu je blizak: dodjeljivanje skladišnih lokacija mora biti u redu prije nego što liste za pikiranje na tome mogu smisleno graditi.
Također kod vrlo malih volumena narudžbi, s puno varijacije i malo ponavljanja, dobitak je ograničen. Pravila donose korist kod ponavljanja; kod jednokratnih ili jako odstupajućih narudžbi postavljanje logike ponekad je više posla nego sama ručna radnja.
Generiranje listi za pikiranje nije odvojeno od ostatka skladišnog procesa. Prijem, registracija i izdavanje povezani su: tako je i registriranje primke u sustavu zadatak sa sličnom strukturom i volumenom. Tko radi u prerađivačkoj industriji i želi pogledati šire od jednog zadatka, pregled pronalazi u što AI može preuzeti u prerađivačkoj industriji, a tko se pita kako se to odnosi na evidenciju na podu, može dalje čitati o vođenju evidencije proizvodnje na podu.
Ovo nije savjet o osoblju niti podloga za odluku o radnim mjestima ili formaciji. Hoće li i kako organizacija izvući kadrovske posljedice iz oslobođenih sati, pitanje je vlastitih zakonskih obveza i vlastite prosudbe. Ovdje je u središtu samo pitanje koji dio ovog posla AI danas tehnički može preuzeti, i pod kojim uvjetima.
Ovisi li mogućnost preuzimanja ovog zadatka u vašoj organizaciji o vašem wms sustavu, pouzdanosti vaših lokacija zaliha i volumenu narudžbi. Dobar prvi korak besplatni je quickscan: dvanaest pitanja, bez potrebe za računom, s naznakom kojeg dijela sati u ovakvim profilima AI danas može preuzeti. Potpuna radna analiza, koja posao vašeg poduzeća raščlanjuje zadatak po zadatak i izražava u fte-kapacitetu, 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.