Új raktári app-építőt indít az AutoScheduler a logisztikai csapatoknak

Az AutoScheduler bemutatta új raktári app-építőjét, amely lehetővé teszi a logisztikai csapatok számára, hogy egyedi eszközöket hozzanak létre élő létesítményadatok felhasználásával. Az új szoftvermodul az AutoScheduler szélesebb körű Warehouse AI Platformjának része, amely a készlet, gépek és munkaerő egyensúlyát szolgálja a disztribúciós központokban – közölte a mesterséges intelligencia portál. (AI News)

A disztribúciós központok gyakran merev erőforrás-tervezési és raktárkezelő rendszerekre támaszkodnak. Amikor működési fennakadások merülnek fel e hatalmas platformok között, a telephelyvezetők gyakran manuális táblázatokhoz vagy nem rögzített személyzeti rutinokhoz folyamodnak. Az új eszköz segítségével a telephelytervezők célzott szoftverrutinokat állíthatnak össze egyszerű nyelven, megkerülve a hosszú kereskedelmi szoftverkiadási ciklusokat és a túlterhelt vállalati IT-sorokat.

Valós idejű adatok és optimalizálás

Keith Moore, az AutoScheduler vezérigazgatója elmondta, hogy a raktárak hatalmas, drága és lassú rendszereken futnak, így az üzemeltetők táblázatokkal, üzleti intelligencia eszközökkel, házilag készített megoldásokkal és „törzsi tudással” töltik ki a réseket.

Az új platform révén azok, akik nap mint nap látják a problémákat, most maguk oldhatják meg azokat, élő raktári adatokra és valós optimalizálási matematikai modellekre építve, napokon belül. A rendszer továbbra is orchestrálja az épületen belüli összes rendszert, de most már a telephelyi csapatok kezébe adja az eszközöket a köztes problémák megoldására.

Szeminantikus réteg és matematikai megoldók

A rendszer nem általános, strukturálatlan nyelvi modellekre támaszkodik a logisztikai logika kitalálásához, hanem egy hatéves elosztási műveleti tapasztalatra épülő, működési szeminantikus rétegen fut. Ez a réteg feltérképezi a kapcsolatokat a raktárkezelő rendszerek, a munkaerő-nyilvántartások, a telephelyi szoftverek és az automatizált gépek között.

Matematikai megoldók értelmezik a felhasználói kéréseket, és egyszerű szöveges parancsokat alakítanak át élő monitorozási irányítópultokká, prediktív követőkké és automatizált feladatokká. Az alkalmazások célja lehetnek hullám-szekvenciák, utánpótlási triggerek és keresztrakodási prioritások, valamint a dokkolóajtó-ütemezés betartása, az időben és teljeskörű teljesítmény, valamint a gyártási ütemtervek követése.

Kunj Pandya, az AutoScheduler termék- és ügyfélkapcsolati vezetője kiemelte, hogy a szeminantikus réteg már ismeri az adatok jelentését a WMS, ERP és munkaerő-rendszerek között, és minden létrehozott alkalmazás közel 100 telephelyen bizonyított optimalizálási megoldókat hívhat le.

Gyors megtérülés a terepen

A korai bevezetések gyors működési fordulatokat mutatnak az ipari elosztási hálózatokban. Egy telephelyi csapat egy munkanap alatt épített működő alkalmazást egy bevezető workshopon. Egy másik létesítménytervező önállóan dolgozott ki egy utánpótlási követő eszközt, amely két héten belül jelentős működési nyereséget igazolt, elegendő megtakarítással, amely egy hat számjegyű éves működési keret igazolására volt elegendő.