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Per Automatizzare il Magazzino è necessario capire i propri Dati

Per Automatizzare il Magazzino è necessario capire i propri Dati

16 Aprile 2019
Le storie che si celano dietro i dati possono portare alla luce i punti critici nelle operazioni aziendali e guidare le decisioni sulle soluzioni da implementare per risolvere al meglio i problemi esistenti, oltre che indicare la strategia lungo strada che porta all'automazione di magazzino. Nel seguente articolo, tratto da Supply Chain Dive, capiamo l'importanza di analizzare e studiare correttamente i propri dati operativi.

Jack Kaumo vede un sacco di clienti pronti a saltare sul carro dell'automazione, soprattutto quando osservano i loro concorrenti che acquistano un nuovo strumento o sistema. "Questo potrebbe non essere il modo corretto di procedere", ha dichiarato il direttore delle vendite di iWarehouse a una sessione presso il ProMat 2019 di Chicago. "Prima di farlo, devi assicurarti di essere pronto".

Essere pronti inizia con la raccolta e la comprensione dei dati. La raccolta dei dati non richiede grandi cambiamenti per i magazzini. Per loro natura, le strutture dispongono già di sistemi di generazione di dati.

I sistemi di gestione del magazzino (WMS), i sistemi di gestione dei trasporti (TMS), gli ERP e i programmi di assistenza agli operatori raccolgono continuamente i dati. RFID, codici a barre e robotica forniscono i dati. Lo stesso vale per i programmi di manutenzione delle apparecchiature e gli orari dei dipendenti.

Una volta che i dati esistono, il passo successivo è quello di sintetizzarli e analizzarli. "Senza capire prima i dati e sapere dove ci si trova oggi, o dove ci si trovava l'anno scorso, non è possibile prevedere veramente quello che si sta cercando", ha detto John Slavik, responsabile vendite iWarehouse, durante la sessione. "Si sta solo cercando di indovinare".

La sintesi dei dati è integrata in molti magazzini, a causa della sovrapposizione e del coordinamento tra i vari sistemi. WMS e TMS si sovrappongono e insieme danno forma alle operazioni di trasporto, ha detto Kaumo. Allo stesso modo, WMS, sistemi di esecuzione del magazzino (WES) e sistemi di controllo del magazzino (WCS) si coordinano per influenzare le operazioni del centro di distribuzione. "C'è una buona probabilità che la vostra operazione non sfrutti necessariamente questa sovrapposizione", ha detto.

Kaumo ha dato l'esempio di un incidente evitabile con un operatore che ha causato danni al rack e al prodotto. (Anche se, fortunatamente, non alla persona.) Ogni rapporto di danno e incidente sarebbe tipicamente archiviato in sistemi disparati. Se i responsabili di magazzino leggono invece i punti dati come un'entità collettiva, possono visualizzare la situazione in modo olistico e comprendere l'impatto complessivo su persone, prodotti e manutenzione.

Ora possono capire: "Se ho la capacità di ridurre l'impatto a un certo livello, al contrario, ridurrò anche i miei costi evitabili"," ha detto.

Leggere insieme i punti dati crea quella che Slavik ha definito una "data story", che fornisce una visione d'insieme delle operazioni di magazzino. Le storie di dati possono portare alla luce i punti critici nelle operazioni di uno stabilimento e guidare le decisioni sulle soluzioni da implementare per risolvere al meglio i problemi esistenti. Se i prodotti in rapido movimento sono lontani dalla porta, la soluzione potrebbe essere il software di ottimizzazione dei percorsi. Se la formazione dei lavoratori è un problema, i sistemi di realtà virtuale potrebbero offrire una soluzione.

"Sia che si tratti di automazione, di robotica, di illuminazione migliore... in qualche modo si sta cercando di ottimizzare la propria storia", ha detto Slavik.

La storia dei dati è critica in quanto le strutture cambiano e aggiungono prodotti o clienti. Il pensiero iniziale può essere quello di aggiungere capacità, sia sotto forma di più metri quadrati, rack più alti o più camion. "Ma è davvero questo che dovete fare? Forse bisogna guardare i dati e capire dove si è inefficienti" prima di apportare una modifica significativa a una struttura, ha detto Kaumo. Quasi sempre, la soluzione non è quella di aggiungere altri camion - piuttosto, la maggior parte delle aziende trova che hanno una flotta troppo grande, ha aggiunto.

Le storie di dati possono essere utili anche per le previsioni, in particolare per le assunzioni in alta stagione. I rapporti sui dati forniscono ai manager informazioni dettagliate sul numero di lavoratori impiegati durante l'alta stagione, sulla loro produttività, sulla crescita dell'azienda in quel periodo e altro ancora. "In questo modo, so esattamente quante persone devo assumere nella mia forza lavoro temporanea", ha detto Kaumo.

La storia dei dati di ogni azienda sarà diversa e porterà all'automazione di sistemi diversi. Kaumo e Slavik prevedono che tutti i magazzini adotteranno una qualche forma di automazione, se non l'hanno già fatto.

"Non vedremo improvvisamente un arresto dell'automazione", ha detto Slavik. "Questo è il futuro verso il quale stiamo andando. Non c'è modo di tornare indietro".

Articolo tratto da:
Supply Chain Dive

Topic:
Supply Chain

 

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