Sfruttando le tecnologie intelligenti, le imprese possono snellire rapidamente i processi ad alta intensità di lavoro per ottenere molteplici vantaggi. In una qualsiasi delle grandi industrie manifatturiere, minerarie, di spedizione o di vendita al dettaglio e di beni di consumo confezionati (CPG), il business razionalizza i costi di produzione ottimizzando le operazioni di produzione e di magazzino. Poiché molte funzioni di magazzino continuano ad essere ad alta intensità umana, la gestione intelligente del magazzino aziendale di prossima generazione è ora un imperativo aziendale.  Le imprese hanno bisogno di mitigare l'interruzione della produzione migliorando l'efficienza delle operazioni di magazzino per ridurre al minimo il tempo e lo sforzo nella ricezione, l'assegnazione e il rilascio delle merci, nonché l'inventario ottimale delle scorte.

Che si tratti dell'industria alimentare che spedisce merci confezionate e deperibili o di una società mineraria con grandi cantieri, le attività di magazzino sono tradizionalmente processi manuali in magazzini al chiuso o in cantieri all'aperto. Mentre le attrezzature meccaniche vengono utilizzate per spostare le merci tra le sedi o altre strutture, attività come il pick-and-pack, gli aggiornamenti dell'inventario e la ricerca dell'articolo giusto per il lavoro giusto comportano un significativo intervento umano. Con l'aumento del coinvolgimento umano, senza processi operativi standard efficienti (SOP), queste attività diventano lunghe e soggette a errori. Inoltre, nei magazzini a più livelli, la manipolazione di materiali pericolosi aumenta il rischio di lesioni e incidenti.

Le imprese devono adottare tecnologie intelligenti nelle operazioni di magazzino. Per esempio, le operazioni di magazzino possono diventare più efficienti con l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) per l'instradamento rapido di parti e articoli, mentre tecnologie come l'Internet delle cose (IoT), le API di visione e l'analisi delle immagini possono essere impiegate per la manutenzione predittiva e i rischi nei magazzini.

Sfide nelle operazioni di magazzino

La priorità numero uno per le imprese è adottare l'automazione per garantire condizioni di lavoro sicure. In un magazzino manuale, con un movimento costante di persone e attrezzature, la possibilità di incidenti è alta. Secondo un rapporto dell'agenzia statunitense Occupational Safety and Health Administration (OSHA), i carrelli elevatori nei magazzini causano 100.000 incidenti all'anno, con l'80% degli incidenti che coinvolgono i pedoni. 

Nel 2019, i magazzini negli Stati Uniti hanno registrato 4,8 casi di infortuni per ogni 100 dipendenti a tempo pieno, con conseguente assenteismo, restrizioni di lavoro o trasferimenti di lavoro, secondo l'U.S. Bureau of Labor Statistics. Purtroppo, gli infortuni causano perdite per i lavoratori, le imprese e le industrie. Nel 2019, gli infortuni e i decessi legati al lavoro negli Stati Uniti hanno causato 171 miliardi di dollari di perdite, secondo il National Safety Council.

Le imprese dovrebbero migliorare l'efficienza del magazzino eliminando i compiti ridondanti. Quando un responsabile di magazzino svolge lo stesso compito ripetutamente ogni giorno, la compiacenza contribuisce all'errore umano. Quando compiti ripetitivi come il conteggio delle scorte sono intrapresi quotidianamente da una forza lavoro umana, c'è un'alta probabilità di conteggi imprecisi delle scorte, che causano problemi a valle della produzione.

Le funzioni di immagazzinamento come la messa via e il prelievo, quando vengono eseguite manualmente, sono soggette all'errore umano. Anche se il posizionamento delle scaffalature e dei corridoi per merci specifiche viene in genere assegnato in anticipo, identificare queste posizioni e arrivarci può essere un processo lento.

E’ ora possibile fondere Artificial Intelligence, Machine Learning e IoT per ridurre la complessità delle operazioni di magazzino grazie a suite di tecnologie intelligenti che semplificano le operazioni quotidiane di magazzino e riducono il tempo e lo sforzo nel warehousing, migliorando l'automazione e l'intelligenza nella gestione del magazzino sfruttando l’apprendimento automatico di immagini e analisi video e l’apprendimento automatico.

Apprendimento automatico per il prelievo e l'immagazzinamento

La gestione ottimale del magazzino inizia con processi di prelievo intelligenti sfruttando i dati storici. Gli algoritmi creati nel cloud identificano le parti che sono comunemente rilasciate insieme, e in quantità e frequenza standardizzate. In base alla frequenza della parte emessa dal magazzino, vengono assegnati un corridoio e un rack più vicino o più lontano - dagli articoli associati, dai componenti, o dalla macchina o individuo di picking. Le parti comunemente emesse insieme sono assegnate a un rack vicino all'altro nella stessa corsia. Questo rende l'attività di picking più efficiente e fa risparmiare al robot o all'uomo una quantità significativa di tempo quando viene emessa una nuova richiesta di parti.

Il Machin Learning fornisce un ordine di produzione e manutenzione permettendo a un responsabile di magazzino di cliccare su una fotografia e trovare la parte giusta. Il manager viene a conoscenza dello stato della parte in relazione alla quantità, alla corsia e al rack su uno schermo o dispositivo.

L'uso della blockchain

Mentre l'immagazzinamento è importante, è altrettanto importante conquistare la fiducia del cliente, sia esso un cliente al dettaglio o aziendale. Per alcune parti critiche o ad alto costo, viene creato un sistema in cui il cliente può scansionare il codice a barre del pacchetto sul sito web dell'azienda e convalidare se l'imballaggio è veramente dell'azienda che dice di essere. Questo aiuterà anche le aziende a scoraggiare le contraffazioni sul mercato. Per fare questo, le imprese possono utilizzare Amazon Managed Blockchain, un servizio completamente gestito che rende facile aderire alle reti pubbliche o creare e gestire reti private scalabili utilizzando i popolari framework open-source Hyperledger Fabric ed Ethereum.

Droni per il riconoscimento accurato e il conteggio dei pezzi

Il magazzino può essere ulteriormente migliorato utilizzando droni autonomi e sfruttando le tecnologie IoT a bordo. Un drone con una telecamera montata e/o uno scanner RFID volato in un percorso predefinito attraverso i corridoi può registrare gli articoli (come le unità di movimentazione) per valutare la disponibilità e accelerare il conteggio delle scorte. Quando l'operazione del drone è completa, ritorna alla stazione di ricarica senza intervento umano.

In un contesto retail/CPG, un cliente esterno può creare un ordine di vendita attraverso un bot conversazionale scattando una fotografia e caricandola attraverso un servizio di messaggeria come WhatsApp o una chat web. Amazon Lex - un servizio AI completamente gestito con modelli avanzati di linguaggio naturale per costruire interfacce conversazionali nelle applicazioni insieme ad Amazon Rekognition - elabora l'immagine, identifica il pezzo e ne verifica la disponibilità per semplificare il processo ed evitare ritardi. Quando un cliente interno, come un direttore di stabilimento, crea un ordine di manutenzione, scatta una fotografia che viene elaborata per trovare le parti necessarie alla manutenzione. Le informazioni sulle parti insieme alla loro disponibilità sono condivise con l'ingegnere di manutenzione per risparmiare tempo critico per le operazioni.

In conclusione
Ridurre i costi operativi della gestione di un magazzino e il tempo necessario per eseguire i processi nelle operazioni di magazzino: il magazzino intelligente alimentato dal cloud aumenta anche la velocità, migliora la precisione, riduce i rischi e migliora il tempo di attività dei processi di magazzino.