サプライチェーン管理における人工知能とモノのインターネットの応用

パンデミック中、サプライチェーン部門は労働力不足、需要の増加、過剰注文を経験しています。管理者は当然、生産性を向上させ、流通プロセスを自動化するための技術的ソリューションを探します。

サプライチェーン幹部の 31.52% がロボット技術を導入して、効率的な流通、迅速な仕分け、手動支援を実現しています。感染症流行後、物流業界が徐々に回復するにつれ、小規模業界では自動化が急増し、毎年5,000～6,000台のロボットが生産され、流通プロセスのさまざまな段階に配備されている。したがって、インドの物流自動化市場は、2023 年から 2028 年にかけて 16.2% の CAGR で成長すると予想されます。

サプライ チェーン管理における人工知能と IoT を活用したロボット

倉庫や物流センターでは、毎日、時間と労働集約的な作業が行われています。任務と危険な任務。 AI ロボットは人間の作業者を必要としますが、反復的なタスクを自動化し、作業者が価値の高い業務に集中できるようにします。

ロボットは、衝突を避けるために定義されたグリッド上を移動し、積み込みポイントと積み下ろしポイントの 2 つの場所の間を移動します。小型、コンパクト、省スペースなので、選別効率が 10 倍向上し、誤差が少なくなります。

これらの小型運搬車には、荷役機能を提供する IoT センサーと次世代ソフトウェアを備えた空気圧アームが組み込まれている場合があります。統合されたソフトウェアは、ロボットが運ばなければならない荷物の目的地、体積、重量、種類などの業界定義の仕分け機能を表します。モジュール式アーキテクチャは、ビジネス ニーズに基づいて運用をスケールアップまたはスケールダウンするのに役立ちます。

指示されたピッキング、仕分け、および荷降ろしにより、注文を正確に処理し、サイクルタイムを短縮し、エラーを最小限に抑えることができます。さらに、同社の高速包装分析テクノロジーにより、体積重量の取得と自動体積測定が容易になり、1 時間あたり最大 3,000 個の包装の回転率が可能になります。

AI と AI 対応ボットにより、ストレージ管理と注文統合プロセスが簡素化されます。製品が倉庫に保管されると、これらのスマート ロボットが棚をオペレーターに引き渡し、日付、時刻、交通量、プロモーション特典に基づいて適切な移動頻度を学習し、配送の優先順位に基づいて注文を並べ替えます。

これらのボットはプロセス全体を自動化します。注文品のピッキング・仕分け・保管から物流出荷までを行い、人手を削減します。

ロボット工学は ROI の向上にどのように役立ちますか?

マッキンゼーのレポートによると、コスト削減がサプライチェーン分野での自動化導入の主要な推進力となっています。このロボットのデューティ サイクルは 80,000 ～ 100,000 時間で、トラブルがなく、アップグレードやその他の高価な設置を必要とせずに効率を維持します。手動プロセスと比較してサイクル時間を 15% 短縮し、1 分あたり最大 500 の標準サイクルを完了できるため、時間と人員を節約できます。

サプライチェーン管理におけるロボティクスの利点には、精度、従業員の士気の向上、生産性、信頼性、一貫性、コンプライアンス、技術的障壁の低さが含まれます。これらは正確にプログラムされ、機能的に検証されているため、一貫した保証と非常に高い処理速度が保証されます。

ロボットはビジネス規制を遵守し、ソフトウェア インターフェイスと対話してプログラム エラーを最小限に抑え、一貫性、費用対効果、互換性を向上させます。

サプライチェーン幹部の 55% は、ロボットのおかげで日常業務の質が向上したと回答しています。 R&A を通じて生産性を向上させ、柔軟性を高め、危険な作業の安全を確保し、従業員の負担を軽減します。このようにして、労働力不足に対処し、能力を強化し、ブランドの認知度を高めます。

ロボットには休暇や賃金が必要ないため、初期導入コストに関係なく、長期的には費用対効果が高くなります。したがって、より高い投資収益率が得られ、ビジネスの成長が促進されます。

最後の言葉

人工知能、人工知能、ロボット工学は、サプライチェーン業界が次のような事態に備えるために活用する必要がある最先端のテクノロジーをカバーしています。パンデミック後の消費者行動の進化。デロイトの調査によると、自律型ロボットは、効率の向上、怪我のリスクの軽減、労働者の生産性の向上、エラー率の低下により、今後 5 年間で特にサプライチェーンで普及するだろうという。

これらは、労働力と稼働率の安定性を提供し、ピッキング、仕分け、保管プロセスを最適化し、手動の在庫確認の頻度を減らすことにより、長期的なコストを削減します。また、データ収集を改善し、注文の統合、保管、優先順位に基づいた出荷、予定通りの配達を通じて顧客の期待に応える新たな機会を活用します。

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