Più produttività con la Tecnologia Vocale

Le soluzioni che adottano la tecnologia vocale sono ormai molto diffuse negli ambienti di magazzino. Ma i fornitori ora vogliono rendere il lavoro voice-directed ancora più produttivo tramite l'analisi e l'ottimizzazione, così come grazie ai miglioramenti dei sistemi di riconoscimento vocale. Vediamo come, in questo articolo tradotto da Modern Materials Handling.

I fornitori di sistemi voice-directed sono pronti a sottolineare come la voce si adatti bene alle attuali sfide del commercio elettronico per operazioni di picking e fulfillment a causa della sua natura "a mani libere" rispetto all'utilizzo di elenchi di picking cartaceo o terminali palmari wireless. Utilizzando le cuffie Bluetooth per ascoltare le istruzioni e convalidare le informazioni verbalmente al sistema, la voce mantiene le mani libere dei lavoratori per le attività lavorative.

Ma la produttività vocale non si ferma qui. Negli ultimi anni, i fornitori hanno aumentato la produttività delle loro soluzioni facendo cose come l'applicazione di analisi e software di ottimizzazione per trovare ulteriori efficienze, migliorando il riconoscimento vocale e sfruttando le nuove funzionalità del dispositivo.

"È possibile aumentare la produttività del 10%-15% utilizzando l'analisi per gestire le operazioni", afferma Keith Phillips, presidente e CEO di Voxware, la cui suite comprende l'automazione e l'analisi vocale. "L'analisi consente di intraprendere azioni come la ridistribuzione dei lavoratori o la ridefinizione delle priorità degli ordini per gestire le attività in tempo reale".

Krishna Venkatasamy, Chief Technology Officer di Lucas Systems, fornitore di applicazioni vocali e di esecuzione del lavoro mobile, concorda sul fatto che i flussi di lavoro vocali offrono un vantaggio intrinseco a mani libere e vede un altro paio di modi chiave in cui le soluzioni vocali stanno aumentando la produttività.

Uno di questi è costituito da dispositivi "multimodali" ad alta capacità in grado di supportare il lavoro vocale così come la scansione occasionale di codici a barre e quindi anche di acquisire dati da tag RFID (identificazione a radiofrequenza), o di offrire uno schermo per la visualizzazione o l'acquisizione di informazioni. Il secondo percorso per i guadagni di livello successivo, dice Venkatasamy, è attraverso il software di ottimizzazione che fa cose come creare percorsi di prelievo ad alta efficienza. "Se non si assegnano ai lavoratori incarichi di lavoro efficienti, questi possono essere efficienti solo quanto la tecnologia con cui devono lavorare, sia che si tratti di applicazioni vocali o multimodali", afferma.

OTTIMIZZAZIONE CON LA TECNOLOGIA VOCALE

Lucas posiziona la sua capacità di ottimizzazione come "ottimizzazione dinamica del lavoro" all'interno del suo software di esecuzione del lavoro Engage. Il software consente di creare percorsi di prelievo ottimali per ridurre i viaggi e lotti intelligenti che creano una densità di prelievo ottimale. Le organizzazioni che hanno implementato Engage per creare batch ottimizzati stanno assistendo a un aumento medio della produttività di circa il 20%, e in alcuni casi maggiore, dice Venkatasamy.

"L'obiettivo è quello di rendere più efficiente l'intero flusso di un centro di fulfillment", afferma Venkatasamy. "Per raggiungere questo obiettivo, dovete assicurarvi che i vostri picker raccolgano il prodotto in modo ottimale e passino il meno tempo possibile a camminare. In altre parole, si vuole massimizzare il tempo speso per il prelievo e ridurre al minimo il tempo di percorrenza".

Secondo Venkatasamy, anche se le implementazioni di voice picking possono prendere in considerazione alcune sequenze di posizione di base durante la creazione dei batch, questo equivale a regole logiche che non possono ottimizzare nella misura in cui può fare un motore di ottimizzazione che utilizza algoritmi matematici multipli. Gli algoritmi di Engage valutano costantemente gli ordini provenienti da un sistema di gestione del magazzino o da un sistema host e soppesano molteplici fattori per creare lotti e percorsi di prelievo ottimali, ha spiegato.

Engage considera fattori quali la posizione a livello di slot di ciascun elemento, la direzionalità del percorso di prelievo, le dimensioni del prodotto, la capacità di tagliare attraverso le corsie, le autorizzazioni utente e i punti di inizio/fine. Il software analizza rapidamente questi fattori, dando priorità alle attività rispetto ai tempi di spedizione da rispettare. "Il nostro obiettivo con l'ottimizzazione dinamica del lavoro è quello di garantire che gli incarichi di lavoro assegnati alle macchine di prelievo siano più intelligenti ed efficienti", afferma Venkatasamy.

Engage può anche ridefinire le priorità delle assegnazioni in base alle mutevoli condizioni, dice Venkatasamy. "Se un lavoratore ha bisogno di saltare un corridoio a causa di un qualsiasi intoppo, siamo automaticamente in grado di ripianificare il percorso", spiega.

TECNOLOGIA DI RICONOSCIMENTO VOCALE IN MAGAZZINO

I fornitori stanno inoltre lavorando per rendere più efficace il riconoscimento vocale. Mentre i giganti della tecnologia come Apple (con Siri) e Amazon (con Alexa) stanno rendendo la voce una parte crescente dell'esperienza del consumatore, i fornitori di soluzioni vocali per il magazzino dicono che questi motori vocali orientati al consumatore non sono ancora adatti per gli ambienti di magazzino.

Con il recente rilascio del suo sistema vocale Lydia Voice 8, Ehrhardt + Partner (E+P) ha aggiunto la tecnologia di rete neurale per migliorare le prestazioni di riconoscimento vocale, secondo Scott Deutsch, presidente nordamericano della E+P. È simile alla tecnologia di rete neurale utilizzata da Amazon per Alexa o da Apple con Siri, ma ottimizzata per i rigori degli ambienti di magazzino rumorosi, dice Deutsch.

"Con le tecnologie vocali consumer, la maggior parte di voi sa che a volte si finisce per dover ripetere una domanda, ma questo è semplicemente inaccettabile in un ambiente di magazzino in cui è richiesto un riconoscimento vocale quasi perfetto", afferma Deutsch. "Gli addetti ai magazzini semplicemente non possono perdere tempo a ripetere le cose".

Tuttavia, aggiunge Deutsch, gli sviluppatori E+P sono stati in grado di utilizzare la tecnologia di rete neurale - che utilizza un'elevata potenza di calcolo per analizzare grandi set di dati alla ricerca di modelli - e adattarla alle esigenze della supply chain. E+P ha usato gli algoritmi di "potatura" come parte dello sviluppo della rete neurale per ridurre i grandi set di dati e trovare il modo di migliorare il tempo di risposta del riconoscimento vocale e di comprendere rapidamente i dialetti difficili, dice Deutsch.

Per migliorare la comprensione di Lydia dei dialetti misti, afferma Deutsch, gli sviluppatori E+P hanno applicato la tecnologia di rete neurale contro dati provenienti da una sede di clienti in Svizzera che presentava un dialetto misto difficile, con inflessioni tedesche e svizzere nella voce degli operai. La nuova versione offre circa il 25% di miglioramento delle prestazioni nel riconoscimento vocale rispetto alle generazioni precedenti del sistema, afferma Deutsch.

Per i lavoratori, migliorare le prestazioni significa interagire rapidamente con il sistema e ridurre il numero di casi in cui è necessario ripetere le informazioni, afferma Deutsch. Il motore migliorato elimina inoltre la necessità di utilizzare la formazione vocale con i nuovi utenti, riducendo al contempo la necessità di riqualificare il sistema nel caso in cui la voce del lavoratore cambi a causa di un problema come ad esempio il mal di gola.

Un altro recente miglioramento di Lydia di E+P è una funzione chiamata Enterprise SiteSwitcher, che consente a un reparto IT di impostare e gestire la sicurezza del sistema vocale e i profili in modo centralizzato. I dispositivi utilizzati con il sistema sono abbastanza intelligenti da adattarsi ai dettagli di sicurezza di ogni posizione, il che consente la configurazione dei dispositivi centrali con la possibilità di spostare facilmente i dispositivi da una posizione all'altra.

Mentre le pressioni sul picking dell'e-commerce stanno rendendo le soluzioni vocali attraenti, i fornitori devono rispondere rendendo i loro sistemi facili da implementare, aggiunge Deutsch. "A causa dei picchi e delle valli dell'e-commerce e delle difficoltà nel trovare persone, le soluzioni vocali devono essere estremamente facili da implementare e rendere operativi rapidamente i nuovi utenti", afferma.

Le soluzioni vocali per l'industria in passato erano principalmente incaricate di dirigere i lavoratori attraverso attività le routine come il picking o i cicli di conteggio, osserva Dwight Klappich, un vice presidente di ricerca di Gartner. Tuttavia, Klappich ritiene che il futuro risieda nelle soluzioni vocali con capacità "conversazionali", nelle app vocali in grado di risolvere le eccezioni rispondendo a domande di buon senso e supportando al contempo i flussi di lavoro transazionali. "La voce di transazione è grande e funziona, ma credo che la tendenza sarà verso la voce di conversazione, quasi come una capacità di walkie talkie in cui il sistema è in grado di aiutare a risolvere le eccezioni in cui un lavoratore si imbatte".

Tuttavia, le principali aziende tecnologiche non hanno commercializzato il riconoscimento vocale per le applicazioni industriali, lasciando ai fornitori di sistemi vocali orientati al settore di continuare a migliorare il riconoscimento vocale da soli, affermano i fornitori di sistemi vocali.

Qualche anno fa, dice Phillips di Voxware, Voxware prevedeva che il riconoscimento vocale di una grande azienda tecnologica potrebbe evolversi in modo da soddisfare le esigenze delle applicazioni vocali industriali, quindi Voxware ha separato i livelli di applicazione e riconoscimento vocale per trarre vantaggio da questo scenario, ma non è emerso alcun motore di terze parti in grado di eseguire il lavoro. Voxware ha testato alcune tecnologie vocali di terze parti, ma ha riscontrato che non erano adatte ai requisiti industriali, aggiunge Phillips. "I nostri clienti si aspettano un riconoscimento vicino al 100%: non possono tollerare che un lavoratore perda 3 secondi dovendo ripetere qualcosa", afferma.

I VANTAGGI DELL'ANALISI

Le analisi dei dati e delle transazioni generate dai sistemi vocali servono anche ad ottenere più produttività dai flussi di lavoro del magazzino. Phillips afferma che l'analisi di Voxware può fare cose come determinare quando ha senso spostare i raccoglitori da un'area o zona del magazzino a un'altra in base ai carichi di lavoro correnti. L'analisi basata sul cloud del fornitore può anche attingere alle informazioni dai sistemi di gestione del magazzino o dei trasporti per aiutare a prendere decisioni sul ribilanciamento della manodopera nel magazzino o sui ritardi nelle spedizioni che potrebbero incidere sull'esecuzione.

Le analisi possono individuare modelli che aiutano un'organizzazione a mettere a punto l'uso del lavoro diretto alla voce, afferma Scott Powell, director of field and channel marketing and workflow solutionsper Honeywell Safety and Productivity Solutions. Il pacchetto di analisi che offre, denominato Operational Acuity, analizza i dati del sistema vocale nel Cloud, per scoprire schemi su come gli utenti interagiscono con il sistema.

Ad esempio, l'analitica può indicare se un lavoratore sta lavorando bene con il suo tasso di prelievo, ma sta usando troppe "parole" rispetto al normale ritorno al sistema vocale. Questo tipo di schema potrebbe indicare un problema come il posizionamento errato delle cuffie, che, se regolato, potrebbe ulteriormente aiutare la produttività del lavoratore, afferma Powell.

La soluzione analitica di Honeywell è stata anche utilizzata per individuare le istanze in cui i comandi del sistema vocale sono stati accelerati a un ritmo più elevato rispetto a quello consigliato, in uno sforzo per ottenere una maggiore velocità, il che ha comportato più ripetizioni di parole. "In questo caso, hanno rallentato leggermente il sistema e, rallentandolo, i lavoratori in realtà sono andati più veloci"
dice Powell.

GUADAGNI SU LARGA SCALA

Mentre l'analisi si sta rivelando utile, afferma Powell, i fornitori di soluzioni vocali devono anche continuare a migliorare il riconoscimento vocale. Una cosa che Honeywell ha fatto con la sua soluzione vocale Vocollect è una funzionalità chiamata Sound Sense, che sfrutta più microfoni incorporati nella cuffia, in cui un microfono si concentra sulla voce del lavoratore e l'altro è orientato a filtrare il rumore di fondo.

Un altro miglioramento recente che aiuta la produttività, afferma Powell, è una funzione chiamata Touch Connect che accelera il log-in degli utenti e attiva l'avvio. Semplicemente toccando il proprio dispositivo vocale su un auricolare potenziato, questa funzione registra automaticamente l'utente per iniziare il turno. "Il nostro approccio con i miglioramenti è quello di pensare veramente a ciò che l'operatore sta facendo, a ciò che sta trattando nel proprio ambiente, e quindi assicurarsi che tutto funzioni", dice Powell.

La voce viene anche applicata ad altri processi in un magazzino, tra cui la ricezione e la messa a dimora, il conteggio dei cicli o le stazioni di imballaggio e spedizione, afferma Phillips. Con il supporto di Voxware per gli occhiali smart, inclusi gli occhiali di Vuzix, Phillips aggiunge, i flussi di lavoro come l'imballaggio possono essere migliorati con un dispositivo che supporta le interazioni vocali, la scansione e l'acquisizione di immagini e video. In uno scenario di confezionamento, spiega Phillips, le direttive vocali che utilizzano gli occhiali intelligenti potrebbero essere combinate con l'acquisizione di immagini tramite gli occhiali per acquisire immagini digitali che dimostrino che un pacchetto è stato imballato correttamente ed è privo di danni.

Phillips consiglia alle aziende di mantenere una mentalità aperta su come la voce può migliorare più processi all'interno di un magazzino, non solo il prelievo. "Il voice picking è molto accurato, ma alcuni degli errori che si verificano non sono dovuti al fatto che un lavoratore preleva dalla posizione sbagliata, ma perché l'elemento sbagliato è stato inserito nella posizione sbagliata perché il rifornimento è stato eseguito in modo errato", afferma Phillips. "Quindi, usando la voce per fare il rifornimento in modo più accurato, scoprirai che anche la precisione del picking vocale aumenterà. E quando si sovrappone l'analitica a tutto ciò, si può davvero ottenere il massimo beneficio."

Articolo tradotto da:
Modern Materials Handling

Topic:
HoneywellVoice

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