Un ordine arriva, deve nascere una lista di prelievo, e quella lista deve arrivare al magazziniere giusto. Può l'AI occuparsene? Per la grande maggioranza delle aziende con un wms allestito in modo decente, la risposta è sì, e nella pratica avviene già oggi. Questo è uno dei compiti in cui l'automazione non aspetta il futuro.
Tre assi sono qui determinanti: strutturazione, volume e costo degli errori.
Il compito è quasi completamente strutturato. Un ordine ha una forma fissa: codici articolo, quantità, una data di consegna. Comporre una lista di prelievo è in pratica applicare regole fisse a quei dati: quale ubicazione, quale percorso attraverso il magazzino, quale dipendente è disponibile. Non è necessaria alcuna interpretazione di ciò che il cliente "in realtà" intendeva, nessuna valutazione del contesto. Da qui il punteggio di 5 per la strutturazione.
Il volume è alto e questo è esattamente il punto in cui l'automazione si ripaga. Un magazzino che elabora cento ordini al giorno genera cento liste di prelievo che nascono tutte secondo la stessa logica. Il lavoro che si ripete a ritmo elevato, con poca variazione tra i casi, è il lavoro in cui le regole rendono di più rispetto a un lavoro che si presenta solo occasionalmente.
Il costo degli errori è relativamente basso, con un 4. Un prelievo assegnato in modo errato è fastidioso e richiede tempo per essere corretto, ma raramente causa un danno irreversibile. Questo è diverso, ad esempio, da un documento di trasporto spedito in modo errato, dove un errore può avere conseguenze per la dogana o la responsabilità. Con una lista di prelievo, l'errore è di solito correggibile all'interno del proprio processo, il che abbassa la soglia per l'automazione.
La creatività ottiene un punteggio di 1, e questo è esattamente lo scopo. Non c'è nulla di creativo nel comporre una lista di prelievo, e questo non è un difetto del compito ma un segno che si presta eccellentemente a una logica fissa. Il contatto con il cliente è quasi completamente assente: la lista di prelievo è un documento interno, destinato al piano del magazzino, non a un cliente che deve capire o accettare qualcosa.
La conformità normativa ottiene un punteggio alto e favorevole, con un 5, perché non è necessaria alcuna approvazione legale per assegnare un prelievo a un dipendente. L'aspetto fisico ottiene un 4: si tratta sì di un'azione fisica più avanti nel processo, ma la generazione e l'assegnazione in sé sono un passaggio digitale, non fisico.
Lo spazio di giudizio ottiene un 4, non un 5, perché a volte è comunque necessaria una valutazione: un dipendente ha appena iniziato un altro ordine, un'ubicazione non corrisponde più alla realtà, un ordine urgente deve avere la precedenza. È esattamente qui che l'rpa si scontra oggi: il sistema può applicare la logica standard, ma in caso di anomalie è necessaria una correzione da parte di una persona.
Un grossista con centocinquanta ordini al giorno fa generare automaticamente le liste di prelievo dal wms sulla base delle righe d'ordine, e l'assegnazione ai dipendenti avviene tramite regole fisse: chi è disponibile, chi ha il percorso più breve, chi presidia la zona giusta. Funziona finché le ubicazioni delle scorte nel sistema sono aggiornate. Non appena non corrispondono più, nasce una lista di prelievo che indica un posto vuoto, e allora è necessario un dipendente per segnalarlo e correggerlo. La tecnologia svolge la maggior parte del lavoro; le eccezioni restano lavoro umano.
In un'azienda senza wms, o con un wms senza logica di picking, questo compito non è semplicemente trasferibile. La condizione è netta: un sistema che già supporta il picking, e ubicazioni delle scorte aggiornate. Se la registrazione delle scorte non è affidabile, la generazione automatica produce soprattutto liste errate, e il risparmio di tempo si dissolve nel lavoro di correzione. Questo riguarda un compito molto vicino: l'assegnazione delle ubicazioni di magazzino deve essere a posto prima che le liste di prelievo possano costruirvi sopra in modo sensato.
Anche con volumi di ordini molto piccoli, con molta variazione e poca ripetizione, il guadagno è limitato. Le regole rendono con la ripetizione; con ordini unici o fortemente diversi tra loro, allestire la logica è a volte più lavoro dell'azione manuale stessa.
La generazione di liste di prelievo non è isolata dal resto del processo di magazzino. Ricezione, registrazione ed evasione sono collegate tra loro: così anche la registrazione di una bolla di ricevimento nel sistema è un compito con struttura e volume simili. Chi lavora nell'industria manifatturiera e vuole guardare oltre un singolo compito trova una panoramica in cosa può prendere in carico l'AI nell'industria manifatturiera, e chi si chiede come questo si relazioni alla registrazione a bordo linea può approfondire su tenere la registrazione della produzione sul piano di fabbrica.
Questo non è una consulenza del personale né una motivazione per una decisione su funzioni o organico. Se e come un'organizzazione tragga conseguenze per il personale dalle ore liberate rientra nei propri obblighi legali e nella propria valutazione. Qui è centrale solo la domanda su quale parte di questo lavoro possa essere presa in carico dall'AI, tecnicamente e già oggi, e a quali condizioni.
Se questo compito nella sua organizzazione si presti già a essere preso in carico dipende dal suo wms, dall'affidabilità delle sue ubicazioni di magazzino e dal volume degli ordini. Un buon primo passo è la quickscan gratuita: dodici domande, senza necessità di account, con un'indicazione di quale parte delle ore in questo tipo di profili sia oggi trasferibile all'AI. La werkscan completa, che analizza il lavoro della sua azienda compito per compito e lo esprime in capacità fte, è ancora in fase di sviluppo.
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