تحول انبار با هوش مصنوعی: دقت، سرعت، سودآوری

در یک انبار هوشمند می‌توان در هر لحظه اطلاعات لازم درباره محتویات انبار را دریافت کرد و دانست که موجودی یک کالا چقدر است، در کجا قرار دارد، به کجا باید برود و چگونه باید جابه‌جا شود. انبارداری هوشمند با هوش مصنوعی دیگر فقط شامل نیروی کار دستی و کاغذ و قلم نیست، بلکه شامل بینش‌های آنی، کنترل دقیق موجودی و لجستیک ساده‌تر است.
این تحول پاسخی به نیازهای رو به رشد در تجارت الکترونیک، انتظارات تحویل سریع و نیاز به عملیات بدون نقص است. هوش مصنوعی در انبارداری به سازمان‌ها کمک می‌کند تا عملیات خود را بهینه کنند، کارایی خود را افزایش دهند، هزینه‌ها را کاهش دهند و سطح رضایت مشتریان را بهبود بخشند.
هوش مصنوعی یک فناوری تحول‌آفرین است که هر کسب‌وکار و صنعتی را دگرگون می‌کند و انبارداری نیز از این قاعده مستثنا نیست. به طور کلی، هوش مصنوعی به انبار شما یک "مغز" می‌دهد که داده‌ها را پردازش می‌کند، الگوها را یاد می‌گیرد و سریع‌تر از انسان‌ها تصمیم می‌گیرد.
این فناوری نه تنها عملیات داخلی انبار را خودکار، دقیق و برنامه‌ریزی‌شده دنبال می‌کند، بلکه امکان ردیابی عملیات لجستیک و تجزیه و تحلیل داده‌های آن برای بهبود زنجیره تأمین کالا را نیز فراهم می‌آورد.

مزایای هوش مصنوعی در انبارداری

استفاده از هوش مصنوعی در انبارداری مزایای بسیاری را به همراه دارد که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره می‌شود:

• در بحث انبارداری با هوش مصنوعی، کاهش چشمگیر اشتباهات انسانی و بهبود توانایی پیش‌بینی از جمله مزایای کلیدی به شمار می‌رود.
• کاهش هزینه‌های مازاد در انبار و صرفه‌جویی در منابع، از جمله بهینه‌سازی مصرف انرژی.
• طراحی دقیق زمان‌بندی‌ها، مانند اعلام اتمام موجودی مواد اولیه و یا اعلام انقضای کالاهای فاسدشدنی.
• افزایش کارایی کارکنان از طریق تولید زمان آزاد بیشتر برای آنان و انجام کارهای تکراری توسط ربات‌ها.
• بهبود سرعت عملیات در بخش‌های چینش، بسته‌بندی، مرتب‌سازی و ارسال با سرعت بیشتر و خطای کمتر.
• تصمیم‌گیری هوشمند با استفاده از تحلیل داده‌های پیشرفته و طراحی‌های استراتژیک.
• ایمنی بیشتر با واگذاری کارهای پرخطر به ربات‌ها و دیگر سیستم‌های هوشمند.
• مدیریت موجودی ساده‌تر با در نظر گرفتن شرایط بازار و الگوهای عرضه و تقاضا.
• ارتقاء سطح آمادگی سازمان با پیش‌بینی رویدادهای غیرمنتظره و بهینه‌سازی جابه‌جایی‌های درون انبار با هدف کاهش زمان تردد کارگران.

شاید فکر کنید کاهش هزینه‌ها تنها با هوش مصنوعی ممکن است؛ اما آیا می‌دانید چگونه تکنیک‌های پیشرفته انبارداری می‌تواند به صرفه‌جویی بیشتر در منابع شما کمک کند؟ برای کشف راهکارهای فراتر از اتوماسیون، مقاله راهنمای کامل انبارداری را در مجله پی بار مطالعه کنید!

حوزه‌های تحول انبارداری با AI

شرکت انگلیسی Lucas Systems که بیش از ۲۵ سال است در زمینه بهبود عملکرد انبارها و مراکز توزیع فعالیت می‌کند، پنج کاربرد کلیدی هوش مصنوعی در انبارداری را شناسایی کرده است:

چیدمان پویا (Dynamic Slotting)

راهکارهای نوین انبارداری با هوش مصنوعی برای چیدمان پویا، مدل‌سازی پیچیده و ورود داده‌ها را به شکل خودکار انجام می‌دهد. چیدمان صحیح محصولات بر بهره‌وری نیروی کار، حجم عملیات و دقت آن تأثیر می‌گذارد؛ اما انجام بهینه آن آسان نیست، زیرا که چیدمان انبار هم یک مسئله ترکیبی و هم یک مسئله چندهدفه است. علاوه بر این، هزاران محصول و مکان ذخیره‌سازی وجود دارد که ممکن است به‌طور مداوم تغییر کنند.
راه‌حل‌های سنتی چیدمان انبار نیازمند مدل‌های سفارشی‌سازی‌شده، جمع‌آوری داده‌های گسترده و مهندسی پیچیده هستند. اما نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی بخش عمده‌ای از کارهای مهندسی، نقشه‌برداری دستی انبار و ورود داده‌ها را حذف می‌کنند. 
این نرم‌افزارها می‌توانند مدل‌سازی چیدمان را از طریق داده‌های عملیاتی انبار یاد بگیرند و ویژگی‌های مکان و پیش‌بینی زمان جابه‌جایی را تخمین بزنند. همچنین با تغییر شرایط، مدل چیدمان را به‌طور مداوم بهینه می‌کنند.

برنامه‌ریزی نیروی کار (Workforce Planning)

برنامه‌ریزی نیروی کار، اطمینان از ارسال به‌موقع سفارشات و جلوگیری از کم‌کاری یا اضافه‌کاری نیروی کار، پیش‌بینی نیازهای نیروی کار و زمان اتمام کار، همگی اغلب بر اساس تجربه فردی هر مدیر یا سرپرست صورت می‌گیرد. در بسیاری از انبارها، همچنان سرپرستان بر اساس حجم کار، مهلت‌های تحویل و بهره‌وری جاری و پیش‌بینی‌شده، تصمیم‌گیری و برای نیروی کار خود برنامه‌ریزی می‌کنند.
در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند تمامی این کارها را شبیه‌سازی کرده تا بهترین روش انجام کار تعیین‌شده و از تاخیر جلوگیری شود. همچنین می‌توان استفاده کارآمد از نیروی کار انسانی را نیز تضمین کرد.
نکته جالب اینجاست که یادگیری ماشینی می‌تواند سیستم‌های هوشمندی را طراحی کند که الگوهای تصمیم‌گیری آن‌ها بر اساس تجربه فردی مدیران باشد و در ادامه با داده‌های درست و پیش‌بینی‌های دقیق آن را بهبود بخشد.

مدیریت عملکرد (Performance Management)

سیستم‌های مدیریت نیروی کار مبتنی بر استانداردهای مهندسی‌شده (ELS) سال‌هاست که مورد استفاده قرار می‌گیرند. با استفاده از انبارداری با هوش مصنوعی، فرآیندهای جمع‌آوری و محاسبه داده‌های عملکرد به صورت خودکار انجام می‌شود.
تنها کافی است که سیستم‌های هوش مصنوعی الگوریتم‌های یادگیری خود را بر اساس داده‌های عملکرد در دنیای واقعی (مانند کاربر، نوع کار، منطقه کاری، مبدا و مقصد جابه‌جایی، محصول و مقدار مورد نظر) بیاموزند. در آن صورت، با در نظر گرفتن متغیرهای مختلف، زمان مورد نیاز برای تکمیل هر وظیفه را می‌توانند پیش‌بینی کنند.

بهینه‌سازی جابجایی محموله‌های درون انبار 

هوش مصنوعی و سیستم‌های یادگیری ماشینی از داده‌های فرآیندی استفاده می‌کنند تا یاد بگیرند چگونه اولویت‌ها را متعادل کرده و میزان جابجایی را با استفاده از دسته‌بندی هوشمند سفارشات، ترتیب اولویت‌های انتخاب و ایجاد توالی برداشت کاهش دهند. این فناوری‌ها نقاط شلوغ و مسیرهای کم‌رفت‌وآمد را با یکدیگر مقایسه کرده و با توجه به ابعاد محموله‌ها، مسیرهای کوتاه‌تر و موقعیت‌های بهتری را انتخاب می‌کنند.
باید در نظر داشت که کاهش جابجایی کارگران در مدیریت انبارداری، کلید بهبود بهره‌وری است؛ زیرا کارگران انبار بخش زیادی از زمان خود را صرف حرکت در محیط انبار می‌کنند و تا امروز اتوماسیون تا حدی این زمان را کاهش داده است. اما در مواردی که اتوماسیون به‌تنهایی کافی نیست، هوش مصنوعی به کمک می‌آید. 
بنابراین کاهش جابه‌جایی کارگران، یکی از کلیدهای بهبود بهره‌وری در انبارداری با هوش مصنوعی است که به کمک الگوریتم‌های هوشمند میسر می‌شود. بسیاری از مراکز انبارها با استفاده از این فناوری، بهبود دو برابری بهره‌وری در برداشت قطعات و افزایش ۲۰ تا ۳۰ درصدی در عملیات برداشت پالت‌محور را تجربه کرده‌اند.

اتوماسیون هوشمند: هماهنگی ربات‌ها و انسان‌ها

ابزارهای بهینه‌سازی تنها در مورد جابه‌جایی محموله کاربرد ندارند، بلکه می‌توانند برای هماهنگی بین انسان‌ها و ربات‌ها نیز مفید باشند. ربات‌ها می‌توانند کارهایی مانند برداشت سفارش، جایگذاری محصولات و انتقالات درون‌انباری را انجام دهند.

ربات‌های متحرک خودران (AMRs) بر اساس دستورالعمل‌های تنظیم‌شده در سیستم خود، اقلام را در مکان درخواستی به کارگران تحویل داده و یا به بخش دیگری منتقل می‌کنند.

به‌کارگیری هوش مصنوعی در انبار

هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که هدف آن ساخت ماشین‌هایی است که بتوانند عملکردهای انسانی مانند تصمیم‌گیری، تشخیص گفتار، ادراک بصری و ترجمه زبان‌ها را تقلید و شبیه‌سازی کنند. هوش مصنوعی از طریق فناوری‌های مختلفی مانند یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتری و فناوری رباتیک در انبارداری ارزش‌آفرینی می‌کند. در ادامه اشکال دقیق‌تری از تاثیرات هوش مصنوعی در انبارداری را به شما نشان می‌دهیم.

۱. یادگیری ماشینی (Machine Learning)

با یادگیری ماشینی و استفاده از الگوریتم‌ها، هوش مصنوعی از تجربیات و تصمیم‌گیری‌هایی که در یک انبار گرفته می‌شود، می‌آموزد و از این تجربیات الگوهایی را برای خود می‌سازد که در ادامه مسیر خود از آن‌ها استفاده می‌کند. در این مسیر، هوش مصنوعی می‌تواند در مواردی مانند اعلام کسری انبار و تعیین موعد برای پر کردن موجودی انبار پیشنهادهایی را ارائه کند.
نمونه واقعی: شرکت Amazon Robotics یکی از پیشگامان استفاده از یادگیری ماشینی در انبارداری است. سیستم‌های یادگیری ماشینی در آمازون برای پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی موجودی استفاده می‌شوند تا سفارشات سریع‌تر و دقیق‌تر تحویل داده شوند.

۲. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

با پردازش زبان طبیعی و استفاده از آن در سیستم‌های انبارداری، می‌توان هوش مصنوعی را به صدای انسان‌ها حساس کرد. به این ترتیب، سیستم‌های هوشمند می‌توانند صدای انسان را تشخیص داده، معنای جملات گفتاری آن‌ها را بفهمند و به دستورات تبدیل کنند.
این فناوری که تشخیص گفتار (Speech Recognition) نام دارد، در صورت وجود ربات‌ها در انبار نیز می‌تواند ارتباط تعاملی انسان با ربات را گسترش داده و بهبود ببخشد. پردازش زبان طبیعی می‌تواند تا جایی پیش برود که ربات‌ها علاوه بر فهم دستورات، بعد از اتمام وظایف، گزارش کار نیز به انسان‌ها ارائه دهند.
نمونه واقعی: در بسیاری از انبارهای پیشرفته از سیستم‌هایی مانند «Jennifer™» - محصولی از شرکت انگلیسی Lucas Systems - از فرمان صوتی برای هدایت کارکنان و هماهنگی با ربات‌ها استفاده می‌کنند.

۳. بینایی کامپیوتر (Computer Vision)

بینایی کامپیوتر در انبارداری به معنای استفاده از دوربین‌ها برای تشخیص خودکار بارکدها و ردیابی محصول نهایی است. برای اجرای این فناوری، در نقاط مختلف انبار، دوربین‌های هوشمند نصب می‌شوند که تصاویر و ویدیوهای زنده از کالاها و بسته‌ها ثبت می‌کنند.
در بخش دیگر، الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر بارکدها ( QR کدها) را روی کالاها، قفسه‌ها و پالت‌ها شناسایی می‌کنند. دوربین‌های هوشمند، این الگوها را استخراج کرده و به سرعت آن‌ها را می‌خوانند، حتی اگر بارکدها کمی کج یا مخدوش باشند. این روش که در ردیابی محصولات اثر وسیعی دارد، باعث افزایش دقت و سرعت در عملیات انبارداری می‌شود.
همچنین بینایی کامپیوتر برای تشخیص کالاهای بدون بارکد نیز کاربرد دارد، زیرا قادر است ویژگی‌های ظاهری کالا را شناسایی کند، مانند شکل، رنگ یا لوگو را تشخیص دهد.
نمونه واقعی: شرکت Zebra Technologies با استفاده از دوربین‌ها و فناوری بینایی کامپیوتر، سیستم‌هایی ارائه داده که بارکدها و تگ‌ها را به صورت خودکار در انبارها شناسایی و محصولات را ردیابی می‌کنند.

۴. فناوری رباتیک

در حوزه انبارداری با هوش مصنوعی، فناوری رباتیک با اجزای پیشرفته خود، توانایی حرکت مستقل و انجام عملیات پیچیده را به ربات‌ها می‌دهد. این فناوری که به ترکیبی از سخت‌افزار پیشرفته، حسگرها، نرم‌افزارهای هوش مصنوعی و سیستم‌های کنترل دقیق وابسته است، باعث می‌شود که ربات‌ها به صورت مستقل و هوشمند در محیط‌های پیچیده انبار حرکت کنند و عملیات مختلف را انجام دهند.

اجزای فناوری رباتیک

• سخت‌افزار ربات‌ها: بازوهای رباتیک با قابلیت‌های حرکتی دقیق برای گرفتن، جابجایی و بسته‌بندی کالاها؛ چرخ‌ها یا سیستم‌های حرکتی برای جابجایی ربات در سطوح مختلف انبار؛ سیستم‌های باتری با دوام برای فعالیت مداوم.
• حسگرها و دوربین‌ها: حسگرهای لیدار (LiDAR)، رادار و اولتراسوند برای تشخیص موانع و نقشه‌برداری محیط؛ دوربین‌های پیشرفته برای شناسایی اشیا، بارکدها و علائم محیطی؛ حسگرهای لمسی و نیرویی برای کنترل دقیق تماس با کالاها.
• نرم‌افزار هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی: الگوریتم‌های مسیریابی و ناوبری برای حرکت امن و بهینه در محیط انبار؛ سیستم‌های پردازش داده برای تحلیل وضعیت انبار و برنامه‌ریزی فعالیت‌ها؛ یادگیری مستمر از داده‌ها برای بهبود عملکرد و تطبیق با شرایط متغیر.
• سیستم‌های ارتباطی: ارتباط بی‌سیم بین ربات‌ها، سیستم مدیریت انبار (WMS) و کنترل‌کننده‌های مرکزی؛ هماهنگی بین ربات‌ها و انسان‌ها برای جلوگیری از تصادفات و بهینه‌سازی کار تیمی.

نمونه واقعی: در مراکز توزیع Amazon، ربات‌های هوشمندی وجود دارند که با استفاده از حسگرهای لیدار (LiDAR) و دوربین‌های پیشرفته به طور مستقل در انبار حرکت کرده و کالاها را جابجا می‌کنند. این ربات‌ها مسیرهای بهینه برای جابجایی کالاها را انتخاب می‌کنند و سرعت و دقت عملیات برداشت را به طور چشمگیری افزایش می‌دهند.

موانع ورود هوش مصنوعی به انبارداری

پیاده‌سازی هوش مصنوعی در انبارداری بدون چالش نیست. با وجود آنکه هوش مصنوعی می‌تواند هزینه‌ها را کاهش و بهره‌وری را افزایش دهد، اما چالش‌هایی نیز در این مسیر وجود دارد.
برخی از این چالش‌های اصلی شامل هزینه‌های اولیه بالا برای سیستم‌ها و سخت‌افزارهای تخصصی، نیاز به یکپارچه‌سازی با سیستم‌های قدیمی، نیاز به نیروی کار ماهر برای مدیریت و نگهداری سیستم‌ها، نگرانی‌های امنیت سایبری و مقاومت کارکنان در برابر تغییر هستند.
در پژوهش‌های صورت‌گرفته، هزینه به عنوان بزرگ‌ترین مانع پذیرش هوش مصنوعی شناخته شده است. این هزینه تنها به زیرساخت‌های سخت‌افزاری و فناورانه معطوف نبوده، بلکه ۸۰ درصد از صاحبان کسب‌وکارها اعلام کردند که نیروی انسانی در سازمان‌شان نیازمند درک بهتری از کاربردهای هوش مصنوعی هستند. بنابراین قبل از هر نوآوری، باید در بخش آموزش و توسعه تخصص داخلی سازمان خود سرمایه‌گذاری کنند.

نتیجه‌گیری

انبارداری با هوش مصنوعی در حال تبدیل‌شدن به یک ضرورت رقابتی در صنعت انبارداری و توزیع است. شرکت‌هایی که از این فناوری استفاده می‌کنند، شاهد کاهش هزینه‌ها، افزایش بهره‌وری و بهبود دقت عملیاتی خواهند بود.
با پیشرفت هوش مصنوعی، این نوآوری‌ها مشکلات اساسی انبارداری را برطرف می‌کنند و راه را برای محیط لجستیکی کارآمدتر، دقیق‌تر و ایمن‌تر باز می‌کنند. واضح است که صنعت انبارداری با بهره‌گیری از این فناوری‌ها آماده رشد تحولی بزرگی است که بهره‌وری و کارایی را به سطحی جدید می‌رساند.