Mentre le aziende rafforzano le loro catene di approvvigionamento, l'automazione di magazzino continua a fare grandi progressi: il recente rapporto Hype Cycle di Gartner ha rilevato che il 92% degli intervistati ha dichiarato di aver investito o di avere intenzione di investire nella robotica, mentre il 42% è a metà dell'implementazione e prevede di scalare.

Nonostante questa tendenza in crescita, molte aziende si trovano ancora impreparate a implementare soluzioni di robotica di magazzino su scala e faticano a sfruttare tutta la potenza delle capacità dell'automazione di magazzino. I progetti iniziali di automazione di magazzino sono spesso costellati da problemi imprevisti che non solo rendono difficile l'estrazione di valore, ma complicano anche gli sforzi futuri di scalabilità. Per ottenere un successo a lungo termine, gli operatori devono identificare le insidie comuni alla scalabilità dell'automazione e implementare strategie che consentano di ottenere un ritorno sull'investimento. Naturalmente, molti si rivolgono oggi a soluzioni di automazione come i robot mobili autonomi (AMR) per sostituire la manodopera o per colmare vuoti di organico difficilmente colmabili, ma questa è solo una parte della storia. I guadagni di ROI a breve termine sono una bella spinta per le operazioni, ma valutare questa tecnologia in questo modo transazionale è miope nel migliore dei casi e, nel peggiore, non riesce a realizzare l'enorme potenziale di trasformare il magazzino in un ecosistema connesso.

Coloro che sono in grado di sfruttare l'automazione come fattore di differenziazione competitiva sanno che tali soluzioni possono garantire enormi guadagni di produttività nel tempo: integrandosi perfettamente con l'infrastruttura esistente, fungendo da raccoglitori di dati e fornendo profondi insight azionabili, fornendo un sistema connesso che migliora continuamente se stesso producendo miglioramenti delle prestazioni per fasi attraverso "effetti di rete" e, infine, orchestrando sistemi altamente complessi su scala. Analizziamo meglio ciascuno di questi risultati.

Integrazione perfetta con l'infrastruttura esistente

Gli investimenti in magazzini automatizzati riescono a garantire il ROI quando sono integrati perfettamente nell'infrastruttura e nei sistemi di magazzino esistenti, anziché essere distribuiti come risorsa indipendente. Quando cercano di affrontare le sfide critiche in termini di throughput, gli operatori devono puntare a collaborare con i fornitori per sviluppare una roadmap di implementazione che combini le capacità del magazzino esistente con le potenziali capacità della nuova tecnologia.

Il magazzino moderno è costituito da un intricato sistema di flussi di lavoro manuali, sistemi di gestione del magazzino (WMS), infrastrutture IT, tablet/dispositivi periferici, vari sensori e, naturalmente, lavoratori umani. Considerando i percorsi di magazzino, le distanze di viaggio, l'infrastruttura esistente e la cultura di magazzino, gli operatori possono collaborare con i fornitori non solo per implementare l'automazione, ma anche per consentire la creazione di un ambiente di magazzino più resiliente e flessibile, in grado di adattarsi ai cambiamenti e di integrare i diversi flussi di lavoro nel tempo. Questa trasformazione digitale può a sua volta consentire alle aziende di rispondere in modo più efficace e proattivo alle mutevoli esigenze del mercato e del lavoro, rafforzando le operazioni a lungo termine.

Servire come raccoglitori di dati e fornire approfondimenti praticabili

I dati sono la linfa vitale di un magazzino vivente. Senza un facile accesso a dati accurati in tempo reale, i magazzini faticano ad anticipare le richieste dei clienti, a reagire agli errori, a ridurre gli eventi di sicurezza o a fornire altre prove quantitative in grado di apportare miglioramenti vitali alla produttività e alle operazioni. I robot di magazzino di oggi non sono più limitati ai percorsi assegnati e alle istruzioni impartite dall'operatore. L'ultima generazione di robot, gli AMR, privilegia la perfetta integrazione con le fonti di dati che facilitano il tracciamento e la raccolta di dati avanzati, fornendo agli operatori informazioni che informano gli obiettivi di performance e la strategia aziendale a lungo termine.

I lavoratori umani possono essere soggetti a errori e rischiare di dimenticare importanti documenti di processo; i moderni robot di magazzino non solo possono fornire un inventario accurato delle condizioni ambientali, della produttività e dello stato di salute dei robot in qualsiasi momento, ma possono anche fornire agli operatori approfondimenti sull'efficacia del layout della struttura (attraverso le mappe di calore), sulla sicurezza uomo-robot (attraverso gli avvisi e i rapporti sulle eccezioni) e sull'utilizzo ottimale e le previsioni (attraverso i cruscotti). Nel caso unico in cui una struttura abbia accesso a un centro di comando robot, gli operatori hanno anche il vantaggio di un team virtuale di esperti che hanno familiarità con la tecnologia e con i flussi e i ritmi unici di quella specifica struttura e che utilizzano questa conoscenza "human-in-the-loop" per migliorare le prestazioni del sistema.

Produrre miglioramenti delle prestazioni della funzione a gradini tramite effetti di rete

Per decenni i veicoli a guida automatica (AGV) sono stati una scelta obbligata per le aziende interessate a colmare i vuoti di manodopera con flussi di lavoro automatizzati altamente ripetitivi. Poiché queste soluzioni sono sistemi prescritti che seguono percorsi prestabiliti, il valore che possono fornire su scala è lineare: aggiungi un robot, fornisci una quantità predefinita di produttività e ottieni un certo risparmio sui costi.

L'automazione flessibile come gli AMR, tuttavia, cambia le carte in tavola in termini di produttività, perché operano come un sistema connesso che condivide costantemente informazioni e migliora le prestazioni nel tempo, un "effetto di rete". Non solo questi dispositivi imparano a orientarsi meglio all'interno di una struttura specifica, ma lo stesso software di orchestrazione impara a gestire meglio la flotta di robot per ottenere prestazioni ottimali. Inoltre, gli aggiornamenti del software della flotta possono fornire miglioramenti delle prestazioni basati sulle intuizioni di ogni robot della flotta del fornitore. In molti casi, i conducenti esperti di carrelli elevatori hanno la conoscenza combinata della loro esperienza al volante, ma altri robot hanno l'esperienza collettiva di ogni singolo robot che sia mai stato utilizzato.

Orchestrazione su scala di sistemi altamente complessi

Piuttosto che valutare i robot come lavoratori indipendenti da inserire e disinserire a seconda delle necessità, gli operatori dovrebbero avere una visione più ampia dei vantaggi offerti dal loro investimento nell'automazione. I moderni software di orchestrazione delle flotte gestiscono le flotte di robot come un sistema altamente sincronizzato che analizza costantemente le operazioni e regola dinamicamente l'assegnazione dei compiti in tempo reale.

Quindi, non si tratta solo di robot che percorrono i corridoi in modo sicuro e autonomo, ma di un'ampia autonomia applicata alle modalità di assegnazione delle priorità, alla gestione della congestione del traffico e all'orchestrazione di un'intera flotta di robot in tempo reale. Questa ottimizzazione istantanea, a livello di sistema, è ben al di là della capacità di un essere umano di operare su scala. Poiché il costo del lavoro continua a crescere in presenza di aspettative esigenti da parte dei consumatori, l'automazione del magazzino si rivela una soluzione interessante.

Per progettare flussi di lavoro più grandi e migliori e consentire alle organizzazioni di competere in modo efficiente sulle loro operazioni, gli operatori dovrebbero sfruttare tutta la potenza dei robot pensando a questi investimenti come a un sistema altamente orchestrato che consente ai lavoratori di fornire più valore, è flessibile per gestire il cambiamento delle operazioni e dovrebbe fornire un flusso di rendite di miglioramento continuo come un dividendo di rendimento. Il prossimo passo delle operazioni di magazzino non è lontano, ma richiede un magazzino integrato per accelerare il livello successivo di trasformazione digitale.