Az áru átvételekor a szállítást ellenőrzik a szállítási bizonylat és a megrendelés alapján, majd az átvételt feldolgozzák az ERP-ben vagy a WMS-ben. A kérdés az, hogy az AI át tudja-e venni ezt a folyamatot. A válasz részben igen, és a rész, amely megmarad, nem véletlenül az a rész, ahol valakinek fizikailag ott kell állnia az áru mellett.
A bevételezés maga strukturált feladat: van egy megrendelés, van egy szállítási bizonylat, és a rendszer egyezést vár el a megrendelt és a beérkezett áru között. Ez az összehasonlítás pontosan az a fajta munka, amiben a szoftverrendszerek jók. A strukturáltság tengelye tehát magasan pontoz, és a szállítási bizonylaton vagy számlán található adatok kép alapú felismerése olyan feladat, amit az AI ma már el tud végezni. A volumen is szerepet játszik itt: egy raktár, amely naponta száz tételt kezel, többet nyer az automatikus felismerésen, mint egy telephely, amely hetente két szállítást kap.
A megfelelés (compliance) is az automatizálás mellett szól: ha egy szállítást rögzített protokoll szerint kell dokumentálni, időbélyeggel, mennyiséggel és hivatkozási számmal, akkor ez olyan dolog, amiben egy rendszer következetesebb, mint egy hosszú műszak végén elvégzett kézi bevitel. Aki már automatikusan hagyja megrendelést leadni a rendszerrel, láthatja, hogy a kapcsolat a a beszállítóknál automatikusan leadott megrendelések és ugyanazon megrendelés átvétele között logikus következő lépés: a rendszer már tudja, mi várható, és a beérkező adatokat közvetlenül ehhez tudja mérni.
A három tengely, amely itt döntő, a fizikai, a hibaköltség és a strukturáltság, és az első kettő lassítja azt, amit a harmadik lehetővé tesz. A fizikai tengely alacsonyan pontoz, mert valakinek szükség van a dobozok kinyitására, a darabszámok megszámolására, a sérülések meglátására és annak megszaglására, hogy valami megromlott-e. Egy nyolcvan dobozos raklapot, amelyből háromnak szakadt a csomagolása, egy kamera nem veszi észre, hacsak azt a kamerát erre kifejezetten be nem állították és be nem tanították, és még akkor is gyakran emberi munka marad annak megítélése, hogy mi számít elfogadható sérülésnek.
A hibaköltségek más okból pontoznak alacsonyan: egy hibásan bevételezett átvétel olyan készlethez vezet, amely nem egyezik a valósággal, ami hetekkel később egy rossz szállítási ígéretben vagy egy termelési leállásban is megmutatkozhat. Ezek a költségek nem mindig azonnal láthatók, ami éppen ezért nagyobbá teszi a kockázatot, nem kisebbé. Ezért marad itt egy 3-as mérlegelési tartomány: egy rendszer jelezhet egy eltérést, de hogy az eltérés elfogadható-e, mit kell tenni a beszállítóval, és hogy az árut mégis átvegyék-e, olyan döntés marad, amelyhez indoklás tartozik.
Egy elosztóközpont elektronikai árut vesz át. A szállítási bizonylat 200 darabot jelez, a megrendelés is 200-at. Egy rendszer össze tudja hasonlítani ezt a két dokumentumot, és automatikusan bevételezheti az átvételt, amint a mennyiségek egyeznek. De az a doboz, amely kinyílik, és amelyben egy törött kijelző látható, fizikai ellenőrzést és döntést igényel: átvétel, visszaküldés vagy elkülönítés elbírálásra. Ez a döntés olyan felügyelet alá esik, amely jóváhagy vagy elutasít indokkal, nem teljes átvétel alá.
Egy olyan vállalatnál, amely apró alkatrészeket vesz át kis mennyiségben, magas sérülési vagy romlási kockázattal, a fizikai rész nagyobb marad, és kevés nyerhető el a bevételezés önmagában történő automatizálásából. Egy olyan vállalatnál, amely nagy, egységes tételeket vesz át állandó beszállítóktól, stabil csomagolással és kevés eltéréssel, ez másképp áll: ott a bevételezés gyakran már nagyrészt rendszermunka, és a fennmaradó feladat szúrópróba-jellegű ellenőrzéssé alakul a teljes vizsgálat helyett. A különbség nem az iparágban van, hanem abban, mennyire kiszámítható a szállítás, és milyen magasak egy hiba költségei.
Ami ma már működik, az a képfelismerés: egy fénykép vagy szkennelés a szállítási bizonylatról, amely a rendszerhez kapcsolódva automatikusan létrehoz egy átvételi tételt. Ami ehhez szükséges, az a szkennelő berendezés a padlón és egy kapcsolat ezen szkennelési pillanat és az ERP vagy WMS között. Ezen kapcsolat hiányában a bevitel kézi lépés marad, akkor is, ha az ellenőrzés maga már okosabbá vált. A sérülésre és pontosságra vonatkozó fizikai ellenőrzés a legtöbb esetben embernél marad, ugyanúgy, ahogy a a termékek minőségellenőrzése nagyrészt emberi munka marad, amíg az elbírálás érzékszervi észlelést igényel.
Az itt zajló elmozdulás nem a raktári dolgozó lecserélésében rejlik, hanem az idejének átrendezésében: kevesebb idő a darabszámok beütésére, több idő az eltérések megítélésére. Ez a mintázat szélesebb körű, mint csupán az áruátvétel. A terület és épület beléptetésének kezelése esetében is látható, hogy a regisztráció egyre inkább automatikusan zajlik, míg a kivételek megítélése embernél marad. Ha ez az elmozdulás érinti a telephelyi létszámot, akkor arra saját jogi előírások vonatkoznak; ez nem olyan következtetés, amely egy feladatelemzésből fakad.
Az, hogy az Ön vállalatában az átvételi folyamat nagyrészt rendszermunka vagy nagyrészt fizikai ellenőrzés, az áru típusától, a beszállítóktól és a készlet hibaérzékenységétől függ. A tizenkét kérdésből álló ingyenes gyorsteszt, fiók nélkül, jelzést ad arról, hogy az ilyen munkaprofilokban az órák mekkora része vehető át ma AI által. A teljes munkafolyamat-elemzés, amely egy egész vállalat munkáját feladatonként térképezi fel, még fejlesztés alatt áll.
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.