Pri prevzemu blaga se dobava preveri glede na dobavnico in naročilo, nato pa se prevzem obdela v ERP ali WMS sistemu. Vprašanje je, ali lahko AI ta proces prevzame. Odgovor je delno, in del, ki ostane, ni naključno ravno tisti del, kjer mora nekdo fizično stati pri blagu.
Vknjižba sama je strukturirana naloga: obstaja naročilo, obstaja dobavnica, in sistem pričakuje ujemanje med tem, kaj je bilo naročeno, in tem, kaj prispe. Ta primerjava je ravno tista vrsta dela, v katerem so programski sistemi dobri. Os strukturiranosti torej ocenjuje visoko, in prepoznavanje podatkov na dobavnici ali računu s pomočjo slike je naloga, ki jo AI danes že obvlada. Obseg pri tem igra vlogo: skladišče, ki obdela sto vrstic na dan, ima več za pridobiti z avtomatskim prepoznavanjem kot lokacija, ki prejme dve dobavi na teden.
Tudi skladnost deluje v prid avtomatizacije: če je treba dobavo zapisati po fiksnem protokolu, s časovnim žigom, količino in referenčno številko, je to nekaj, kjer je sistem bolj konsistenten kot ročni vnos ob koncu dolge izmene. Kdor že samodejno oddaja naročila, opazi, da je povezava med nabavnimi naročili, ki se samodejno oddajo dobaviteljem in prevzemom tega istega naročila logičen naslednji korak: sistem že ve, kaj naj prispe, in lahko prihajajoče podatke takoj primerja s tem.
Tri osi, ki tu odločajo, so fizičnost, stroški napak in strukturiranost, pri čemer prvi dve zavirata to, kar tretja omogoča. Fizičnost je ocenjena nizko, ker je potrebna oseba, da odpre škatle, prešteje količine, opazi poškodbe in zavoha, če je nekaj pokvarjeno. Palete z osemdesetimi škatlami, od katerih imajo tri raztrgano embalažo, kamera ne bo opazila, razen če je posebej za to nastavljena in naučena, in tudi tedaj ostaja presoja o tem, kaj je sprejemljiva poškodba, pogosto delo za človeka.
Stroški napak so ocenjeni nizko iz drugega razloga: napačno vknjižen prevzem vodi do napačne zaloge, kar se lahko tedne pozneje odrazi v napačni dobavni obljubi stranki ali celo ustavitvi proizvodnje. Ti stroški niso vedno takoj vidni, kar tveganje prej povečuje kot zmanjšuje. Zato tu ostaja prostor za presojo z oceno 3: sistem lahko zazna odstopanje, vendar ali je ta odstopnost sprejemljiva, kaj mora dobavitelj storiti in ali se blago vseeno sprejme, ostaja odločitev z razlogom zraven.
Distribucijski center prejme pošiljko elektronike. Dobavnica navaja 200 kosov, naročilo tudi 200. Sistem lahko primerja ta dva dokumenta in samodejno vknjiži prevzem, ko se količine ujemajo. Toda škatla, ki se odpre in v kateri je viden razbit zaslon, zahteva fizični pregled in odločitev: sprejeti, vrniti ali ločiti za presojo. Ta odločitev spada pod nadzor, ki odobri ali zavrne z razlogom, ne pa pod popolno prevzem naloge.
Pri podjetju, ki prejema posamezne dele v majhnih količinah, z visokim tveganjem poškodb ali pokvarjenosti, ostaja fizični delež večji in je malo za pridobiti z avtomatizacijo samo vknjižbe. Pri podjetju, ki prejema velike, enotne partije od stalnih dobaviteljev, s stabilno embalažo in malo odstopanji, je situacija drugačna: tam je vknjižba pogosto že v veliki meri sistemsko delo, in preostala naloga se premika k vzorčnemu preverjanju namesto popolnega pregleda. Razlika ni v panogi, temveč v tem, kako predvidljiva je pošiljka in kako visoki so stroški napake.
Kar danes že deluje, je prepoznavanje slik: fotografija ali skeniranje dobavnice, povezano s sistemom, ki samodejno ustvari vrstico prevzema. Kar je za to potrebno, je skenirna opremo na tleh in povezava med tem trenutkom skeniranja in ERP ali WMS sistemom. Brez te povezave vnos ostaja ročni korak, tudi če je sam nadzor že postal pametnejši. Fizični pregled glede poškodb in pravilnosti v večini primerov ostaja pri človeku, tako kot kakovostni nadzor izdelkov v veliki meri ostaja delo za človeka, dokler presoja zahteva zaznavanje s čutili.
Premik, ki se tu dogaja, ni v zamenjavi skladiščnega delavca, temveč v premiku njegovega časa: manj časa za vtipkavanje količin, več časa za presojo odstopanj. Ta vzorec je širši od samega prevzema blaga. Tudi pri upravljanju dostopa do območja in objekta opazimo, da registracija vse pogosteje poteka samodejno, medtem ko presoja izjem ostaja pri človeku. Če ta premik vpliva na zasedenost osebja na terenu, veljajo zanjo lastne pravne zahteve; to ni sklep, ki bi izhajal iz analize nalog.
Ali je proces prevzema v vašem podjetju v največji meri sistemsko delo ali v največji meri fizični nadzor, je odvisno od vrste blaga, dobaviteljev in občutljivosti vaše zaloge na napake. Brezplačni hitri pregled z dvanajstimi vprašanji, brez računa, poda indikacijo, kateri del ur v tovrstnih delovnih profilih je danes mogoče prevzeti z AI. Celoten delovni pregled, ki delo celotnega podjetja po nalogah podrobno prikaže, je še v izdelavi.
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.