Katso: Automatisoitu päätöksenteko varastossa

Katso: Automatisoitu päätöksenteko varastossa

Lähdesolmu: 2000416

Seth Patin, toimitusjohtaja ja perustaja LogistiVIEW, kuvaa roolia, joka teknologialla on parannettaessa tapaa, jolla varastot vastaavat asiakkaiden kysyntään.

Automaattinen päätöksenteko nykyajan varastossa on "prosessi, jossa ohjelmiston avulla suositellaan, että henkilö ryhtyy toimiin, tai se suoritetaan automaattisesti sen käytettävissä olevan tiedon määrän perusteella", Patin sanoo.

Automaatioon kypsiä päätöksiä ovat mm. mitkä tilaukset tulee vapauttaa ja milloin, kenelle työ tulisi osoittaa, miten työ tehdään ja tilausten optimaalinen reitti varaston läpi. "Teknologian kehittyessä tulemme näkemään yhä enemmän näitä päätöksiä automatisoituina ohjelmistoilla", Patin sanoo.

Tekoäly ja koneoppiminen ovat keskeisiä elementtejä päätöksenteon automatisoinnissa, vaikka molemmat ovat saaneet "huono rapin", koska useimmat ihmiset eivät pysty visualisoimaan mitään konkreettista, kun he tulevat keskusteluun, Patin sanoo. Yksinkertaisesti sanottuna tekoäly on sovellus tietokoneen kyvystä tunnistaa kuvio, ja koneoppiminen määrittää, tuottaako kuvio menestystä vai epäonnistumista.

Tietoa virtaa järjestelmään useista kohdista, sekä varaston sisällä että sen ulkopuolella – itse asiassa niin paljon dataa, että ihmiset eivät voi käsittää sitä. Kriittisiä tietoja ovat kysynnän ja tarjonnan nykytila, mitkä tilaukset ja tehtävät on suoritettava, työvoimaa, joka on käytettävissä työhön, ja laitoksen luonnolliset rajoitteet. Kaikki tämä on välttämätöntä riittävän näkyvyyden saavuttamiseksi keskeisten päätösten tekemiseen, Patin sanoo.

Järjestelmä oppii kokemuksella, vaikka se voi olla tehokas alusta alkaen, koska sen algoritmit on johdettu sääntöpohjaisesta ympäristöstä. Kun se vahvistaa, että asiakas sai tilauksen ajoissa ja parhaalla hinnalla, "seuraavan kerran kun hän näkee saman tilanteen, se vahvistaa päätöstä ja tekee sen uudelleen", Patin sanoo.

Aikaleima:

Lisää aiheesta Toimitusketjun aivot