Nella ricezione delle merci, una consegna viene controllata rispetto al documento di trasporto e all'ordine, e la ricezione viene registrata nel gestionale ERP o nel WMS. La domanda è se l'AI possa occuparsi di questo processo. La risposta è in parte affermativa, e la parte che rimane non è casualmente quella in cui qualcuno deve stare fisicamente accanto alle merci.
La registrazione in sé è un compito strutturato: c'è un ordine, c'è un documento di trasporto, e il sistema si aspetta una corrispondenza tra ciò che è stato ordinato e ciò che arriva. Quel confronto è esattamente il tipo di lavoro in cui i sistemi software eccellono. L'asse della strutturazione ottiene quindi un punteggio alto, e il riconoscimento dei dati su un documento di trasporto o una fattura tramite immagine è un compito che l'AI riesce già a gestire oggi. Anche il volume ha un ruolo qui: un magazzino che elabora cento righe al giorno ha più da guadagnare dal riconoscimento automatico rispetto a una sede che riceve due consegne alla settimana.
Anche la conformità gioca a favore dell'automazione: se una consegna deve essere registrata secondo un protocollo fisso, con timestamp, quantità e numero di riferimento, è qualcosa in cui un sistema è più coerente rispetto a un'inserimento manuale a fine di un lungo turno. Chi fa già collocare gli ordini d'acquisto automaticamente, nota che il collegamento tra gli ordini d'acquisto inviati automaticamente ai fornitori e la ricezione di quello stesso ordine è un passo successivo logico: il sistema sa già cosa dovrebbe arrivare, e può confrontare direttamente i dati in entrata con quello.
I tre assi che qui sono decisivi sono la fisicità, i costi degli errori e la strutturazione, e i primi due frenano ciò che il terzo rende possibile. La fisicità ottiene un punteggio basso perché è necessario che qualcuno apra le scatole, conti le quantità, veda i danni e senta l'odore di qualcosa che è avariato. Un pallet con ottanta scatole di cui tre hanno l'imballaggio strappato non viene notato da una telecamera a meno che quella telecamera non sia specificamente configurata e addestrata per questo, e anche in quel caso il giudizio su cosa costituisca un danno accettabile rimane spesso lavoro umano.
I costi degli errori ottengono un punteggio basso per un'altra ragione: una ricezione registrata in modo errato porta a una scorta non corretta, il che settimane dopo può ripercuotersi su una promessa di consegna errata a un cliente o su un'interruzione della produzione. Questi costi non sono sempre immediatamente visibili, il che rende il rischio maggiore piuttosto che minore. Per questo qui rimane uno spazio di giudizio di 3: un sistema può segnalare una discrepanza, ma se quella discrepanza sia accettabile, cosa il fornitore debba farne, e se le merci vengano comunque accettate, rimane una decisione motivata.
Un centro di distribuzione riceve un carico di elettronica. Il documento di trasporto indica 200 pezzi, anche l'ordine ne indica 200. Un sistema può confrontare questi due documenti e registrare automaticamente la ricezione non appena le quantità corrispondono. Ma la scatola che viene aperta e in cui è visibile uno schermo rotto richiede un controllo fisico e una decisione: accettare, restituire o metterla da parte per la valutazione. Quella decisione rientra nel controllo che approva o respinge con una motivazione, non nella presa in carico completa.
In un'azienda che riceve componenti sfusi in piccole quantità, con un alto rischio di danno o deterioramento, la componente fisica rimane maggiore e c'è poco da guadagnare automatizzando solo la registrazione. In un'azienda che riceve grandi lotti uniformi da fornitori fissi, con imballaggi stabili e poche discrepanze, la situazione è diversa: lì la registrazione è spesso già in gran parte lavoro di sistema, e il compito residuo si sposta verso il controllo a campione piuttosto che l'ispezione completa. La differenza non sta nel settore, ma in quanto sia prevedibile il carico e quanto siano elevati i costi di un errore.
Ciò che già oggi funziona è il riconoscimento tramite immagine: una foto o una scansione del documento di trasporto, collegata al sistema, che crea automaticamente una riga di ricezione. Ciò che è necessario per questo è un'attrezzatura di scansione sul pavimento e un collegamento tra quel momento di scansione e l'ERP o il WMS. Senza tale collegamento, l'inserimento rimane un passaggio manuale, anche se il controllo in sé è diventato più intelligente. Il controllo fisico su danni e correttezza rimane nella maggior parte dei casi affidato a una persona, proprio come il controllo di qualità sui prodotti rimane in gran parte lavoro umano finché la valutazione richiede una percezione sensoriale.
Lo spostamento in corso qui non consiste nel sostituire l'addetto al magazzino, ma nello spostare il suo tempo: meno tempo a digitare quantità, più tempo a valutare le discrepanze. Questo modello è più ampio della sola ricezione merci. Anche nella gestione degli accessi al terreno e all'edificio si nota che la registrazione avviene sempre più spesso automaticamente, mentre la valutazione delle eccezioni rimane affidata a una persona. Se questo spostamento tocca l'organico sul campo, si applicano requisiti legali specifici; questa non è una conclusione che deriva da un'analisi dei compiti.
Che il processo di ricezione nella sua azienda sia per la maggior parte lavoro di sistema o per la maggior parte controllo fisico, dipende dal tipo di merci, dai fornitori e dalla sensibilità agli errori della sua scorta. Il quickscan gratuito di dodici domande, senza account, fornisce un'indicazione di quale parte delle ore in questo tipo di profili di lavoro sia oggi possibile far assumere dall'AI. La scansione completa del lavoro, che mappa il lavoro di un'intera azienda per singolo compito, è ancora in fase di costruzione.
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