Egy megrendelés érkezik, létre kell hoznia egy pickinglistát, és annak a listának a megfelelő raktári dolgozóhoz kell kerülnie. Át tudja ezt venni az AI? A megfelelően kialakított wms-szel dolgozó vállalatok túlnyomó többsége esetében a válasz igen, és ez a gyakorlatban már ma is megtörténik. Ez egyike azon feladatoknak, amelyeknél az automatizálás nem a jövőre vár.
Három tengely a döntő itt: a strukturáltság, a volumen és a hibaköltségek.
A feladat majdnem teljesen strukturált. Egy megrendelésnek fix formája van: cikkszámok, mennyiségek, szállítási dátum. A pickinglista összeállítása valójában fix szabályok alkalmazása ezekre az adatokra: melyik lokáció, melyik útvonal a raktáron keresztül, melyik dolgozó áll rendelkezésre. Nincs szükség annak értelmezésére, mit „valójában” akart az ügyfél, nincs szükség a kontextus felmérésére. Ezért a strukturáltságra adott 5-ös pontszám.
A volumen magas, és ez pontosan az, ahol az automatizálás megtérül. Egy raktár, amely naponta száz megrendelést kezel, száz pickinglistát generál, amelyek mindegyike ugyanazon logika szerint jön létre. Az a munka, amely gyors tempóban ismétlődik, kevés eltéréssel az esetek között, az a munka, ahol a szabályok jobban megtérülnek, mint az olyan munkánál, amely csak alkalmanként fordul elő.
A hibaköltségek relatíve alacsonyak, 4-es pontszámmal. Egy rosszul kiosztott pick bosszantó és időt vesz igénybe a helyreállítás, de ritkán vezet visszafordíthatatlan kárhoz. Ez másképp van például egy hibásan kiküldött fuvarokmány esetében, ahol egy hiba következményekkel járhat a vámra vagy a felelősségre nézve. Egy pickinglistánál a hiba a legtöbbször a saját folyamaton belül javítható, ami csökkenti az automatizálás küszöbét.
A kreativitás 1-es pontszámot kap, és ez pontosan szándékos. Semmi kreatív nincs egy pickinglista összeállításában, és ez nem a feladat hiányossága, hanem annak jele, hogy kiválóan alkalmas fix logikára. Az ügyfélkapcsolat majdnem teljesen hiányzik: a pickinglista belső dokumentum, a raktári munkaterületnek szánva, nem egy ügyfélnek, akinek valamit meg kell értenie vagy el kell fogadnia.
A compliance magasan kedvezően pontoz, 5-tel, mivel nincs szükség jogszabályi jóváhagyásra egy pick egy dolgozóhoz való kiosztásához. A fizikai tengely 4-es pontszámot kap: bár a folyamat további részében fizikai cselekvésről van szó, a generálás és kiosztás maga digitális lépés, nem fizikai.
A döntési szabadság 4-es, nem 5-ös pontszámot kap, mert néha mégis mérlegelésre van szükség: egy dolgozó éppen elkezdett egy másik megrendelést, egy lokáció már nem egyezik a valósággal, egy sürgős megrendelésnek elsőbbséget kell adni. Ez pontosan az, amivel az rpa napjainkban is szembekerül: a rendszer alkalmazhatja a standard logikát, de eltérések esetén emberi javításra van szükség.
Egy nagykereskedés, amely naponta százötven megrendelést kezel, automatikusan generáltatja a pickinglistákat a wms-szel a megrendelési sorok alapján, és a dolgozókhoz való kiosztás fix szabályok szerint történik: ki áll rendelkezésre, kinek van a legrövidebb útvonala, ki működteti a megfelelő zónát. Ez addig működik, amíg a raktárkészlet lokációi aktuálisak a rendszerben. Amint ezek nem pontosak, olyan pickinglista keletkezik, amely egy üres helyre utal, és ekkor egy dolgozónak kell ezt jeleznie és javítania. A technika elvégzi a munka nagy részét; a kivételek emberi munka marad.
Egy vállalatnál, amelynek nincs wms-e, vagy amelynek wms-e nincs pickinglogikával felszerelve, ez a feladat nem egyszerűen átvehető. A feltétel egyértelmű: egy rendszer, amely már támogatja a pickinget, és raktárkészlet-lokációk, amelyek aktuálisak. Ha a készletnyilvántartás nem megbízható, az automatikus generálás elsősorban hibás listákat eredményez, és az időmegtakarítás javítási munkává alakul. Ez egy közeli feladatot érint: a raktárlokációk kiosztásának rendben kell lennie, mielőtt a pickinglisták érdemben rá tudnak épülni.
Nagyon kis megrendelési volumen esetén is, sok variációval és kevés ismétléssel, korlátozott a haszon. A szabályok ismétlődés esetén térülnek meg; egyszeri vagy erősen eltérő megrendeléseknél a logika kialakítása néha több munkát jelent, mint a kézi cselekvés maga.
A pickinglisták generálása nem áll elszigetelten a raktári folyamat többi részétől. A fogadás, regisztráció és kiadás összefügg egymással: így a beérkezési bizonylat rendszerben történő regisztrálása is hasonló struktúrájú és volumenű feladat. Aki a gyáriparban dolgozik és egy feladatnál szélesebb körben szeretne körülnézni, áttekintést talál abban, hogy mit vehet át az AI a gyáriparban, és aki azt kérdezi, hogy ez hogyan viszonyul a padlózati regisztrációhoz, tovább olvashat a gyártásregisztráció vezetéséről a padlón.
Ez nem személyzeti tanács és nem alapja egy funkciókról vagy létszámról szóló döntésnek. Az, hogy egy szervezet von-e le és hogyan von le személyzeti következtetéseket a felszabadult órákból, saját jogi kötelezettségek és saját mérlegelés alá tartozik. Itt csak az a kérdés áll a középpontban, hogy ennek a munkának melyik része vehető át technikailag és már ma az AI által, és milyen feltételek mellett.
Hogy ez a feladat az Önök szervezetében már alkalmas-e az átvételre, az az Önök wms-étől, a raktárkészlet-lokációk megbízhatóságától és a megrendelési volumentől függ. Jó első lépés a díjmentes quickscan: tizenkét kérdés, fiók nélkül, amely jelzi, hogy az ilyen típusú profilokban ma az órák mekkora része vehető át az AI által. A teljes munkascan, amely az Önök vállalatának munkáját feladatról feladatra bontja le és fte-kapacitásban fejezi ki, még épülőben van.
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.