Sut y Gall AI Gyflawni Profiad Gwasanaeth Cwsmer 3PL Gwell

 

Un o brif amcanion pob sefydliad logisteg trydydd parti (3PL) yw darparu cymorth logisteg allanol i'w cleientiaid trwy drin symud nwyddau a deunyddiau o weithgynhyrchu i storio i ddosbarthu. Ond sut y gellir gwneud hyn mewn amgylchedd gweithredu a nodweddir gan lafur cynyddol brin, digwyddiadau annisgwyl ac aflonyddgar yn aml, a gorlwytho gwybodaeth?

 

"Mae pob sefydliad 3PL yn wynebu heriau tebyg," meddai Brien Downie, llywydd Holman Logistics. "Mae cleientiaid am i'w rhestr eiddo gael ei diogelu pan fydd yn y warws. Maen nhw eisiau gwybodaeth gywir, amser real ar leoliad eu deunyddiau crai a'u nwyddau gorffenedig. Maent am i bopeth gael ei gludo ar amser, a dim byd wedi'i gludo nad yw i fod. Yn bennaf oll , maen nhw am i'w danfoniadau fod yn gyflawn ac ar amser.

 

Byddai cwrdd ag anghenion y cleientiaid hyn yn ddigon anodd pe bai archebion yn cael eu cyfyngu i lwythi tryciau llawn sy'n cael eu cludo'n uniongyrchol o warysau i ddociau derbyn y derbynwyr. Fodd bynnag, mae realiti yn wahanol iawn. Mae patrymau archebu yn gymhleth, yn enwedig ar gyfer trafodion e-fasnach sy'n cymryd cyfran gynyddol o fasnach y genedl. “Gall cwsmeriaid archebu pethau un ar y tro,” meddai Downie. "ond gall trin eitemau unigol a rhai bach fod yn ddrud."

 

Daw pethau i stop pan fydd y gadwyn gyflenwi yn cael ei tharo gan dywydd niweidiol, trafnidiaeth yn torri i lawr, neu weithgareddau llafur. “Unrhyw bryd y mae aflonyddwch, mae pethau’n mynd yn gostus iawn,” meddai Downie. "Rydych yn y pen draw yn cymryd mwy o gapasiti o ran personél ar gyfer olrhain archebion cywir neu offer trin deunyddiau ar gyfer amgylchiadau anarferol. Yna mae her o beth i'w wneud gyda phobl ac offer pan fydd yr argyfwng drosodd."

 

Cynyddu Effeithlonrwydd

Er mwyn bodloni gofynion amgylchedd gweithredu cynyddol heriol, mae sefydliadau 3PL yn ymuno â darparwyr meddalwedd sy'n cael eu gyrru gan AI. Gall technoleg flaengar fynd i'r afael â llawer o faterion sy'n gwella effeithlonrwydd gweithredol. Un enghraifft bwysig yw mwy o ddiogelwch. “Mae warws diogel yn warws effeithlon,” meddai Downie. "Mae llai o ddamweiniau'n golygu y gall darparwr 3PL ofalu'n well am y bobl sy'n gweithio yn y warws a'r cynhyrchion sy'n cael eu storio yno." Mae gweithrediadau di-ddamwain yn cyfrannu'n uniongyrchol at y llinell waelod a nodau gwasanaeth cwsmeriaid trwy leihau anafiadau ac ymyriadau symud cynnyrch.

 

Y dull traddodiadol o sicrhau diogelwch fu gosod synwyryddion sy'n cau lifftiau pan ganfyddir twmpathau. Ar yr wyneb, mae hynny'n swnio fel ateb gwych. Mewn gwirionedd, mae system o'r fath yn arwain at gostau uwch pan na all synwyryddion wahaniaethu rhwng lympiau disgwyliedig neu arferol a rhai niweidiol.

 

“Nid yw synwyryddion traddodiadol yn rhoi digon o wybodaeth i chi,” meddai Downie. "Dydyn nhw ddim yn gallu gwahanu'r signal oddi wrth y sŵn. Yn aml mae ganddyn nhw synwyryddion g-force sy'n cau'r tryciau codi pan eir y tu hwnt i lefel dirgryniad. Y bwriad yw nodi pan fydd rhywun wedi cael gwrthdrawiad neu wedi rhedeg i mewn i ddarn." o olrhain yn gyfan gwbl." Mae hynny, wrth gwrs, yn cynyddu’r risg o ddamweiniau costus.

 

Mae angen gwella'r system synhwyrydd i hidlo eithriadau i weithrediadau arferol. Dyna lle mae prosesu AI yn dod i mewn. Mae ei adnabyddiaeth batrwm uwch yn gwahanu'r signal o'r sŵn yn gyflym ac yn gywir. Y canlyniad yw gostyngiad yn y dangosyddion blaenllaw o faterion diogelwch. Gall cyflogwyr nodi pa weithredwyr sydd wedi bod yn taro i mewn i raciau neu'n gwneud troadau ymosodol, ynghyd â sut a phryd y maent yn ei wneud. “Mae AI yn rhoi darlun clir o'r hyn sy'n digwydd yn y warws mewn gwirionedd,” meddai Downie. "Gall adnabod damweiniau posib yn effeithiol cyn iddyn nhw ddigwydd."

 

Slotio Optimal

Mae nwyddau'n cyrraedd y warws, yn cael eu prosesu gan y tîm, ac yna'n symud ymlaen i'r silffoedd. Fodd bynnag, gall yr hyn a ddylai fod yn broses ddi-dor fod yn llawn aneffeithlonrwydd sy'n cynyddu costau llafur a thrin ac yn bygwth cyflenwi ar amser.

 

“Yn hanesyddol, ni fu llawer o ddatblygiadau o safbwynt dysgu peiriannau o ran sut mae cynnyrch yn mynd i mewn ac yn dod allan o’r warws,” meddai Downie. “Mae hynny'n newid yn gyflym.” Nawr, gall sefydliadau 3PL fabwysiadu meddalwedd rheoli warws sy'n seiliedig ar AI gyda slotio awtomatig, sy'n defnyddio patrymau symud cynnyrch yn y gorffennol i gyfarwyddo trin rhestr eiddo newydd yn awtomatig.

 

Gall llwyfan offeryniaeth rheoli warws wedi'i bweru gan AI wneud i 3PLs y byd redeg yn fwy effeithlon mewn gweithrediadau megis casglu, rhoi i ffwrdd, a chywirdeb rhestr eiddo. “Nid yw llawer o warysau yn gosod cynhyrchion yn y lleoliadau gorau posibl oherwydd nid ydyn nhw'n gwybod llu o bwyntiau data, megis pa orchmynion sy'n dod mewn amser real, faint o weithwyr warws fydd ar shifft, ac arbenigedd y rheini. gweithwyr," meddai Yosh Eisbart, prif swyddog gweithredol a chyd-sylfaenydd yn Fulfilld, cwmni cerddorfa warws wedi'i alluogi gan AI. "Gall AI amlyncu'r wybodaeth hon a'i defnyddio i redeg senarios 'beth os'. Er enghraifft, 'Beth pe baem yn symud y cynnyrch hwn yn y lleoliad hwn neu'r cynhyrchion hyn yn y lleoliadau hyn ar gyfer yr 20 eitem sy'n symud gyflymaf? Sut olwg fyddai ar hynny? o ran effeithlonrwydd casglu uwch ac anghenion llafur is?' Y canlyniad yw lefel o effeithlonrwydd warws nad yw'n bodoli fel arall."

 

Cyn AI, byddai rheolwyr warws yn ceisio aildrefnu cynnyrch ar sail achlysurol, ad hoc i gynyddu effeithlonrwydd. "Weithiau byddai hynny'n gweithio, ac weithiau ni fyddai," meddai Eisbart. "Ond hyd yn oed yn yr achosion gorau, byddai'r penderfyniadau'n seiliedig ar giplun mewn amser yn unig. Mae AI yn caniatáu ar gyfer ailasesiad cyson ac ailddyrannu, ynghyd â phrofi canlyniadau parhaus sy'n datgelu newidiadau canrannol mewn effeithlonrwydd a chostau."

 

Trwy leihau ôl troed gweithwyr warws sy'n cael eu gwastraffu, mae'r sefydliad 3PL yn dod yn fwy cynhyrchiol, yn fwy cost-effeithiol, yn fwy cywir ac yn fwy hyblyg. Gall anfon archebion yn gyflymach ac yn rhatach, gan ddarparu boddhad defnyddiwr terfynol a lleihau costau cleientiaid.

 

Gall systemau AI hyd yn oed ddynodi pa weithwyr ddylai symud pob cynnyrch, yn seiliedig ar ddadansoddiad o hanes personol a pherfformiad. “Er bod yr asesiad hwn wedi’i wneud yn draddodiadol gan oruchwyliwr, mae’r hyn sy’n gweithio i ychydig o bobl yn gyflym yn mynd yn rhy feichus i filoedd o weithwyr,” noda Downie. "Mae offer meddalwedd yn caniatáu i'r cwmni optimeiddio dyraniad llafur ar gyfer yr effeithlonrwydd mwyaf."

 

Mae AI yn fwy effeithlon yn y penderfyniadau hyn oherwydd ei fod yn ymgorffori egwyddorion yr "efell ddigidol" traddodiadol yn ei feddalwedd. Mae gan y dechnoleg fynediad uniongyrchol a pharhaus i wybodaeth warws fel dimensiynau adeiladu, safleoedd ac uchder eiliau, y pellter rhwng eiliau, lleoliadau doc ​​llwytho, nifer ac arbenigedd y gweithwyr yn y safle, a lleoliadau a manylion y fforch godi sydd ar gael. , robotiaid symudol ymreolaethol, a systemau adalw storio awtomatig. “Mae gwneud rhan a pharsel deuol digidol y cynnyrch AI craidd yn caniatáu iddo drefnu mwy o effeithlonrwydd warws, sy'n arwain at brofiad gwell i gleientiaid,” meddai Eisbart.

 

Gall yr efeilliaid digidol hefyd helpu i ddatrys mater costus trosiant gweithwyr warws. Yn rhy aml nid oes gan bersonél newydd, y mae'n rhaid eu cyflogi'n gyflym yn aml i ateb y galw, yr arbenigedd angenrheidiol i gynnal yr effeithlonrwydd gorau posibl. “Bydd gweithwyr newydd yn anghyfarwydd â chynllun warws, ond gall AI ddod â nhw i fyny’n gyflym trwy ddarparu mapiau gyda chyfarwyddiadau llwybro optimaidd,” meddai Eisbart. "Yn hytrach na cherdded hanner ffordd o amgylch y warws i fynd o bwynt A i bwynt B, gall y gweithiwr newydd ddilyn llwybr a awgrymir. Y canlyniad yw gwell gallu i leoli a phrosesu rhestr eiddo yn gyflym."

 

Y Ffactor Dynol

Yn drawiadol fel y mae, ni all AI yn unig symud 3PL i effeithlonrwydd brig. Mae angen arbenigedd dynol o hyd. “Ni fydd trosoledd AI yn arwain yn awtomatig at enillion effeithlonrwydd,” meddai Downie. "Mae angen i bobl barhau i gymryd rhan. Er y gall AI feistroli'r pwnc, bydd yn aml yn dod i gasgliadau anghywir. Rhaid i'r sefydliad 3PL sicrhau ei fod yn cadw mewnwelediadau pobl sy'n meddwl yn feirniadol ac yn gallu adnabod cyfyngiadau AI."

 

Ni fydd manteision AI yn digwydd dros nos, a bydd yn cymryd amser i weithwyr ddod yn argyhoeddedig o botensial y dechnoleg. “Bydd pobl yn cyffroi am AI unwaith y byddant yn gweld sut y gall eu helpu i osgoi llawer o lafur diflas, ailadroddus,” meddai Downie. "Fe fyddan nhw'n dod i werthfawrogi'r cynnydd mewn cynhyrchiant."

 

Mae cwmnïau'n wynebu dwy her wrth weithredu technoleg AI. Ar un lefel, mae ymgysylltiad dilys yn bwysig. “Mae yna gwmnïau allan yna sydd wir yn trosoledd AI,” meddai Eisbart. "Ac mae yna gwmnïau sy'n ei roi ar eu gwefan i roi sglein ar eu delwedd."

 

Ar ail lefel, mae'r her o fonitro canlyniadau. “Bydd enillion yn amrywio yn ôl gosodiad,” meddai Eisbart. “Bydd rhai achosion defnydd yn cynnig cyfleoedd optimeiddio, ac ni fydd rhai.” Llwyddodd un cwmni Fortune 500 diweddar i leihau ôl troed gweithwyr warws a wastraffwyd 40%, cynyddu effeithlonrwydd casglu 15%, a chynyddu effeithlonrwydd rhoi i ffwrdd 20%. Mae'r ffactorau sy'n cyfrannu at lefel llwyddiant AI yn cynnwys maint y cyfleuster, arbenigedd gweithwyr presennol, cyflymder cynnyrch, a'r graddau y mae gweithrediadau eisoes wedi ymgorffori dysgu peirianyddol.

 

Yn anad dim, meddai Eisbart, mae angen i sefydliadau 3PL sy'n ymgorffori AI gadw eu llygad ar y nod yn y pen draw: llinell waelod well. "Mae sefydliadau sy'n arwain gyda thechnoleg neu sy'n canolbwyntio ar arloesi heb asesu'r effaith ar ganlyniadau busnes yn methu'r pwynt."