Მომავალი ტრენდები ASRS საწყობში და ავტომაციაში

ASRS სამაღარეო ავტომატიზაციის განვითარების ლანდშაფტი

Მანუალური სისტემებიდან გადასადგენად ინტელექტურ ავტომატიზაციამდე

Მაღაზიები ბევრი გზა გაიარეს იმ დღეებიდან მანამდე, როდესაც მუშაობა სრულიად ხელით ხდებოდა და მუშები მთელი დღე საქონლის გადატანას ახდენდნენ. მაშინ ნივთების მოძებნა ნიშნავდა მთელი რიგების შემოვლას, ხშირად კი საქონელი იკარგებოდა ან ზიანდებოდა მუშაობის დროს. ავტომატური საცავებისა და ამოღების სისტემების (ASRS) გამოგონებით კი ყველაფერი მკვეთრად შეიცვალა. ეს სისტემები კომპიუტერით მართვად მანქანებს იყენებენ თავიდან ნივთების თავს დასამახსოვრებლად და საჭიროების შემთხვევაში მათი ამოღებისთვის. წინა წელს გამოქვეყნდა კვლევა, რომელიც აჩვენებს, რომ კომპანიები, რომლებიც ASRS სისტემებს იყენებენ, საშუალოდ დაახლოებით 30%-ით უფრო ნაკლებს ხარჯავენ სამუშაო ძალზე ტრადიციული მეთოდების შედარებით. ეს გასაგებია, თუ გავითვალისწინებთ რამდენ დროს ახარჯავდნენ საწყობის თანამშრომლები პროდუქტების მოძებნაზე, შეკვეთების დამუშავების ნაცვლად.

Ავტომატიზებული საცავების და ამომგები სისტემები მთავარი კომპონენტებისგან შედგება, რომლებიც ლოგისტიკურ ოპერაციებში აუცილებელ ელემენტად გადაიქცა. სხვადასხვა ტიპის სისტემები შეიცავს ისეთ ელემენტებს, როგორიცაა ერთეული ტვირთის მქონე მანქანები, მინი ტვირთის სისტემები, ვერტიკალური ამაღლების მოდულები და შატლის სისტემები, რომლებიც განსაკუთრებული საცავის მოთხოვნების შესასწავად განკუთვნილი დიზაინით გამოირჩევა. ASRS-ის სასარგებლო თვისება მათ შესაძლებლობას უწევს მაღალი დონის პროგრამული უზრუნველყოფის და რობოტექნიკის გამოყენებით ამომგები დროის შემცირებასა და სივრცის ეფექტიან გამოყენებაში. მაგალითად, ვერტიკალური ამაღლების მოდულები კარგად მუშაობს მაშინ, როდესაც კომპანიებს შეზღუდული იატაკის ფართის მაქსიმალურად გამოყენება სჭირდებათ. მეორე მხრივ, შატლის სისტემები კარგად გვირჩება იმ ადგილებში, სადაც მარაგის დიდი რაოდენობა ერთმანეთთან ახლოს არის განლაგებული. ბიზნესის მუდმივი ძიების შესახებ მისი მიწოდების ჯაჭვის გასტრიალების გზების გასაუმჯობესებლად, ყოველწლიურად უფრო მეტი საწარმო ავტომატიზებული ამონახსნების ინვესტიციებში ასახულია.

Ინტელექტუალური სისტემები და მაशინური სწავლა ინვენტარის მenedžმენტის რევოლუცია

Პრედიქტიული ანალიტიკა სტოკის ოპტიმიზაციისთვის

Პროგნოზირების ანალიტიკის დახმარებით ინვენტარიზაციის მართვა სწრაფად იცვლება, რადგან ის განვითარდა წარსულში გაყიდვების რიცხვების გასაგებად, რათა დადგინდეს, თუ რას უნდა უყიდონ მომხმარებლებმა შემდეგ. როდესაც კომპანიები იწყებენ ამ სახის გონივრული ალგორითმების გამოყენებას, ისინი მიიღებენ ბევრად უკეთ გამოსახულებას იმის შესახებ, თუ როგორ ყიდულობენ ადამიანები, რა ხდება სეზონური პერიოდების განმავლობაში და როდის იზრდება ან მცირდება მოთხოვნა არასასურველად. განვიხილოთ რამდენიმე მაღაზია, რომლებმაც წელს განახორციელეს ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით პროგნოზირების სისტემები მათი საწყობებისთვის - უმეტესობამ მიაღწია დაახლოებით 20 პროცენტით უკეთესი შედეგები მათი საწყობის დონის მართვაში. ნამდვილი ღირებულება მოდის იმის გაგებაში, თუ როდის არის ნაკლები პროდუქტი ჩამორთმული საწყობში და როდის არის საწყობი ცარიელი. ზუსტი პროგნოზებით, კომპანიები არ ახარჯავენ ზედმეტ საშუალებებს დამატებით საწყობზე, მაგრამ ასევე უზრუნველყოფენ პროდუქტების ხელმისაწვდომობას, როდესაც მომხმარებლებს ყვებიან მასზე მეტყველებას. ეს პროგნოზირების ინსტრუმენტები ეხმარება დაამყარონ ნაზი ბალანსი საკმარისი მარაგის არსებობასა და კაპიტალის ზედმეტ დაბლოკვას შორის, ხოლო მყიდველები არ წასულნან გართულებით, რადგან ისინი ვერ მიიღებენ იმ პროდუქტს, რომელიც სურდათ.

Მაशინური სწავლა მოთხოვნის პრედიქტირებაში

Მანქანური სწავლება მოთხოვნის პროგნოზირების საშუალებას უფრო ზუსტად ახდენს, ვიდრე ძველი მეთოდების შესაძლებლობები იყო. კომპანიები, რომლებიც ამ ტექნოლოგიურ ამონახსნებს საქმეში იყენებენ, ხშირად აღნიშნავენ პროგნოზების სიზუსტის გაუმჯობესებას 15%-დან 30%-მდე დიაპაზონში. ასეთი გაუმჯობესება მათ უფრო კონკურენტუნარიანს ხდის მათი საქმიანობის სფეროში. მოდელები თავის მხრივ არსებობს სხვადასხვა ფორმით, მაგალითად, დროითი მწკრივების ანალიზის სახით ან რთული ნეიროსისტემების სახით. მათი ეფექტურობის მიზეზი ის არის, რომ ისინი უნარს ასწავლიან წარსული მონაცემებიდან და ახალ ინფორმაციასთან ერთად იტაცებიან ცვლილებებს. მაგალითად, ASRS საწყობებში მანქანური სწავლება ეხმარება გამოიცნონ საჭირო ნაშთების რაოდენობა მომდევნო თვის ან სამეურვის განმავლობაში. ეს პირდაპირ უკავშირდება საწყობის ავტომატიზაციის სისტემებს, რაც ნიშნავს, რომ მოვლენები უფრო გლუვად და სწრაფად ხდება ბაზრის პირობების უცებ შეცვლის დროს.

IoT ინტეგრაცია: განათლებული არხის ეკოსისტემების შექმნა

Რეალ-ტაიმის მოწყობილობების მონიტორინგის ამოხსნები

Იოტ-ის ჩართვა საწარმოო პროცესებში ამარტივებს მანქანების დღიური მუშაობის მონიტორინგს, რაც საშუალებას გვაძლევს უფრო სწრაფად და ზუსტად მოვახდინოთ მათი მომსახურება. მანქანებზე დამაგრებული სენსორები უზრუნველყოფს მუდმივ ინფორმაციის განახლებას მათ მდგომარეობაზე, რაც ამცირებს არაგეგმულ შეჩერებებს. ზოგიერთი საწარმო აღნიშნავს დაახლოებით 25%-ით ნაკლებ დროს დაკარგულს მანქანების გამართულებაზე დაბრუნებისას, რადგან სისტემები წინასწარ გააფრთხილებენ პრობლემების შესახებ. როდესაც რაიმე მოწყობილობა იწყებს არასტანდარტულად მუშაობას, სამუშაო პერსონალი მიიღებს შეტყობინებას და პრობლემას ამოწმებს უფრო მარტივ ეტაპზე, სანამ ის უფრო სერიოზულ პრობლემად გადაიზარდება. ამან შეიძლება შეაჩეროს საწარმოში არსებული სამუშაო პროცესები. უმეტესობა საწარმოს მენეჯერებისა აღნიშნავს, რომ მეტრიკების მონიტორინგი და მათი გამოყენება საშუალებას გვაძლევს შევიტანოთ ცვლილებები მომსახურების სტრატეგიაში და უფრო სისტემატურად მოვახდინოთ მანქანების მომსახურება.

Დაკავშირებული ინვენტარის მონიტორინგის ქსელი

Ინტერნეტ საქმიანობების საშუალებით შესაძლებელი გახდა იმ განშტოებული ქსელების აშენება, რომლებიც საშუალებას გვაძლევს მარაგების აღრიცხვა რეალურ დროში, რითაც სრულიად გაიცვალა საწყობების ყოველდღიური მოვლის მეთოდები. კომპანიები, რომლებმაც საწყობის მართვაში გამოიყენეს IoT ტექნოლოგიები, აღნიშნავენ შედეგების გაუმჯობესებას სხვადასხვა სფეროში. მაგალითად, ერთ-ერთმა დიდმა მაღაზიამ აღმოაჩინა მარაგის აღრიცხვის სიზუსტის 30%-იანი გაზრდა იმპლემენტაციის შემდეგ. როდესაც პროდუქტები, პალეტები და საწყობის სადგურები დაკავშირდებიან IoT სენსორების საშუალებით, მარაგის შესახებ ინფორმაცია ავტომატურად განახლდება. ეს შეცდომების რაოდენობას ამცირებს და საერთო ოპერაციების სიგლუვეს უზრუნველყოფს. საინტერესოა, რომ ამ დაკავშირების საშუალებით საწარმოებს შეუძლიათ თითოეული ნივთის თვალყური ადევნონ მიწოდების ჯაჭვის სიმებზე და უზრუნველყონ უფრო მკაცრი უსაფრთხოება ნებისმიერ ეტაპზე. პროდუქტები უფრო დაცული იქნებიან საწყობში მისვლიდან მოყებული მომხმარებელთან მიტანამდე.

Განვითარებული რობოტიკა: ახალი მუშაობის სისტემა

Შემდგომი გენერაციის AGV-ები AI ნავიგაციით

Თვითმმართველი სატრანსპორტო საშუალებები, ანუ AGVs, ცვლიან საწარმოების მუშაობის გზას, განსაკუთრებით იმიტომ, რომ ახლა ისინი უფრო კარგად მოძრაობის უზრუნველსაყოფად ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებას უწყობენ ხელს. ეს ინტელექტუალური სატრანსპორტო საშუალებები სინამდვილეში ანალიზს უწყობენ გარემოდან მიღებულ ინფორმაციას და განსაზღვრავენ საუკეთესო მარშრუტებს, რის გამოც ყველაფერი უფრო გლუვად მიდის ამოცანების შესრულების გზაზე. საწარმოებმა, რომლებმაც მიიღეს AGVs, ასევე ახასიათებენ ნამდვილი მოგებებს - ზოგიერთი ამცირებს აღების სიჩქარეს დაახლოებით 40%-ით, რაც ნიშნავს, რომ პროდუქტები ბევრად უფრო სწრაფად გადაადგილდება სისტემაში ვიდრე ადრე. ასეთი კომპანიები, როგორიცაა Daifuku და SSI SCHAEFER გამოირჩევიან ამ სფეროში, რადგან წელზე მეტია რაც ისინი ავტომატურად მართვადი სატრანსპორტო სისტემების შემუშავებას უთმობენ. ამასთან, მათი მანქანები უკვე არ არის მხოლოდ ყუთების გადატანაზე დამაგრებული. ისინი ინტეგრირებულია ავტომატურ შენახვის აღების სისტემებში, რომლებიც უზრუნველყოფენ ინვენტარის მართვას და ხელს უწყობენ სამუშაო ხელფასის შემცირებას. ვინაიდან ელექტრონული კომერცია განვითარდება სწრაფი ტემპით, სავარაუდოდ უფრო მეტი საწარმო მიიღებს ამ ინტელექტუალურ ტრანსპორტს კლიენტთა მოლოდინებთან დასამთხვევად.

Კოლაბორაციული რობოტული სისტემები

Საწყობის ოპერაციები სწრაფად იცვლება კოლაბორატიული რობოტების დახმარებით, რომლებიც ხალხთან ერთად მუშაობენ პროდუქტიულობისა და სამუშაო ადგილის უსაფრთხოების ასამაღლებლად. ეს მანქანები ასრულებენ წარუდგენლად მომრჩიალე სამუშაოებს, რომლებიც ადამიანები ასრულებდნენ მთელი დღის განმავლობაში, რითაც თავისუფალ ხდიან თანამშრომლებს იმ სამუშაოებისთვის, რომლებიც მოითხოვს აზროვნებასა და პრობლემების გადაჭრივ მოსაზრებას. ინდუსტრიის მონაცემები აჩვენებს, რომ საწყობის პროდუქტიულობა 30%-დან 50%-მდე იზრდება კობოტების გამოყენების შემთხვევაში. რით არის ეს რობოტები განსაკუთრებული? მათ აქვთ გონივრული სენსორები და პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელიც უზრუნველყოფს მათ მომენტალურ გაჩერებას მაშინ, როდესაც ვინმე ახლოს მოდის, ასევე შეესაბამებიან უსაფრთხოების სტანდარტებს, როგორიცაა ISO/TS 15066. საწყობები, რომლებიც იღებენ კობოტებს, საერთო შედეგების გაუმჯობესებას ასახავენ და თანამშრომლების უსაფრთხოებას უზრუნველყოფენ. ტექნოლოგიის სწრაფი განვითარებისა და რეგულაციების მკაცრდების პირობებში არ გვეშლება იმის გაგება, რომ საწარმოები სერიოზულად განიხილავენ კობოტების ყოველდღიურ ოპერაციებში შეტანას.

Ენერგეტიკურად ეფექტური ASRS ამოხსნები

Განახლებადი ენერგიის ინტეგრაციის სტრატეგიები

Იმის გაკეთება, რომ ASRS სისტემები უფრო ენერგოეფექტური გახდეს, ხშირად ნიშნავს ახალი გზების მოძებნას განახლებადი ენერგიის მიმართულებით საწარმოო ექსპლუატაციის შესატანად. ბევრი საცავი პოულობს ნამდვილ ღირებულებას ამ მწვანე ინიციატივებში, რადგან ისინი მუშაობენ თავიანთი გარემოსდაცვითი სამიზნეების მიღწევისკენ. აიღეთ მაგალითად რამდენიმე განაწილების ცენტრი, რომლებიც ახლა უზრუნველყოფენ მათი ელექტროენერგიის მოთხოვნის დაახლოებით 70 პროცენტს მზეს მასივებისა და მცირე ქარის ტურბინების ინსტალირებით ადგილზე. წმინდა ენერგიის წყაროებზე გადასვლამ მნიშვნულად შეამცირა ამ სამუშაოების სიცივის გამოყოფილი აირების გამოყოფა, გარდა ამისა, ეს ეხმარება მათ შეინარჩუნონ ადგილობრივი ხელისუფლების მიერ დაწესებული რეგულატორული ლიმიტები. ზოგიერთი მენეჯერი აცხადებს, რომ საწყისი ხარჯები მაღალი შეიძლება იყოს, მაგრამ გრძელვადიანი დაზოგვა ინვესტიციებს სამართლიანად ამართლებს მიუხედავად წინაპირობითი ხარჯებისა.

Ნაკლები ნახშირორჟანგის გამოყოფა სწორედ იმას ემთხვევა, რაც დღეს მრეწველობის სხვადასხვა სფეროში მწვანე მიწოდების ჯაჭვთან დაკავშირებით ხდება. როგორც მთავრობის წესები, ასევე მომხმარებელთა მოთხოვნები კომპანიებს სუფთა მიდგომებისკენ აიძულებს. როდესაც ბიზნესობი ამ უფრო მწვანე მეთოდებს იღებენ, ისინი გარემოზე ზიანს ამცირებენ და ხშირად ფულს ახომს იმიტომ, რომ ტრადიციულ ენერგიაზე დამოკიდებულება ნაკლებია. ბევრი მწარმოებლისთვის ეს არ არის მხოლოდ დღევანდელი კანონების შესაბამისობის საჩივარი, არამედ იმის აშენება, რაც მუდმივად იმუშავებს ენერგიის წესების შეცვლის შემთხვევაშიც. მაგალითად, შეიძლება მაგაზიების ASRS სისტემებით გამოყენება. მათი საშუალებით მზის პანელებზე ან საშენ სიმძლავრეებში ქარის ენერგიის გამოყენებაზე გადასვლით, ეს ოპერაციები მაღალ მაჩვენებლიან მდგრად ლოგისტიკაში და ხარჯების კონტროლში შენარჩუნებას უზრუნველყოფს.

5G-ის მიერ მოძრავებული არხივაციის მომსახურება

Უმაღლესი და დამატებითი დამაგრების კომუნიკაცია

5G ტექნოლოგიის შესავალმა გადააქცია მანქანების საწარმოში ერთმანეთთან კავშირის ხერხი. მისი სუპერ სანდო კავშირით და მინიმალური დაგვიანებით, მონაცემები მოწყობილობებს შორის იმდენად სწრაფად გადადის, რომ ეს მაიამოვნებს მაგიის შეგრძნებას, რაც ავტომატიზებულ სისტემებს უფრო კარგად ადგენს სამუშაოდ, ვიდრე ადრე. საწარმოს მენეჯერები სიამოვნებით ახვევენ რიცხვებს, როდესაც დაგვიანების სტატისტიკას უყურებენ დღეს. ჩვენ ვსაუბრობთ მილიწამებზე წამების ნაცვლად ახლა, რაც ყველაფერს განსხვავებულად აკეთებს, როდესაც რამე საჭიროა მოხდეს მაშინვე. სისწრაფით ინფორმაციის გადაცემა ქსელში, უფრო გლუვად მუშაობს ყველაფერი ინვენტარიზაციის დაკვირვებიდან დაწყებული და რობოტის მუშკების ჩათვლით, რომლებიც იღებენ ნივთებს საწყობის თავიდან. ზოგიერთი საწარმო აცხადებს შეცდომების შემცირებას 30%-ზე მეტად ახალი კავშირგაბმულობის სტანდარტზე გადასვლის შემდეგ.

Საწყობებში 5G-ის შემოტანა იძლევა ახალ შესაძლებლობებს ავტომატიზებული საცავისა და ამომგები სისტემების (ASRS) განვითარებისთვის. 5G ქსელების მიერ უზრუნველყოფილი სწრაფი მონაცემთა გადაცემის სიჩქარით სისტემები უფრო ზუსტად მუშაობს საქონლის მოვლისას. საწყობებში, სადაც გამოიყენება ასეთი ტექნოლოგია, უკეთ ისინქრონიზდება რობოტის მუშტები და ინვენტარიზაციის საკონტროლო პროგრამა. ეს ნიშნავს, რომ საუკეთესო დროს შეინარჩუნდება შეფერხებების რაოდენობა, მუშაკები ნაკლებ დროს ხარჯავენ შეცდომების გასწორებაზე და მომხმარებლები კითხულობენ ზუსტად იმას, რაც შეუკვეთეს შეცდომების გარეშე. მომდევნო დროში, საწყობების გარდაქმნის პროცესში თანამედროვე მოთხოვნების შესაბამისად, 5G კავშირგაბმულობა გამხდარა იმ გადამწყვეტი ფაქტორებიდან ერთ-ერთად, რომელმაც შეიძლება სრულიად გადააფორმოს პროდუქტების შენახვისა და გადაადგილების მოდელი.

Დასასრულს, 5G-ის შემოყვანა გამჭვირვალე საწარმოებში მნიშვნულად გადაადგილებს ASRS სისტემების მომავალს. როდესაც საწარმოები მიაღწევენ ამ სიჩქარით მოწყობილობებს შორის კომუნიკაციას, ისინი შეძლებენ იმ მოწყობილობების გამოყენებას, რომლებზეც ხშირად ვსმენთ - ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები და IoT სენსორები. წარმოიდგინეთ, რომ მილიწამში ასრულდება რეაგირება, ავტომატური საცავის სისტემები მყისიერად უპასუხებენ ინვენტარის ცვლილებებს, შეცდომების და დასვენების შემცირებით. ზოგიერთმა ადრეულმა მომხმარებელმა უკვე დააფიქსირა წარმოების მომატება დაახლოებით 30%-ით, უბრალოდ 5G კავშირის განხორციელებით. მასალების მართვის ინდუსტრია ნამდვილად მიმართულია ასეთი სახის რეალურ დროში რეაგირებისკენ და იმ კომპანიები, რომლებიც ამ ტენდენციის წინ წავა დგებიან, სავარაუდოდ წინ უსწრებენ კონკურენტებს წელზე მეტის განმავლობაში.

Ხელიკრული

Რა არის Automated Storage and Retrieval Systems (ASRS)-ის მონაცემები?
ASRS-ს მონაცემები შედგება შრომის ხარჯთა შეკლებით, აღარჩეული მოწყობილობის სرულყოფა, სივრცის გამოყენების გამარტივებით და ქრებისა და მოწყობილობის პროცესებში ეფექტიურობისა და ზუსტობის გამარტივებით.

Როგორ გაუმჯობეს პრედიქტიული ანალიტიკა ინვენტარის მenedžmentი?
Პრედიქტიული ანალიტიკა ინვენტარის მenedžmentში გაუმჯობეს ისტორიული გაყიდვის მონაცემების გამოყენებით მომდევნო მოთხოვნის პრედიქციისთვის, რაც განაპირობა სტოკის დონის გარკვეულებას, შემცირების და შემცირების მინიმიზაციას და სარჩევი ჯაჭვის ეფექტიურობის გამარტივებას.

Როლი ასახავს IoT არხებში?
IoT ძირითადი როლი ასახავს არხებში, რადგან საშუალებას აძლევს მართვის რეალური დროში, შემოწმებული ინვენტარის მონიტორინგისა და სარჩევი ჯაჭვის სრული სიზუსტესა და გამოსახავად სისტემაში.

Როგორ გაუმჯობეს კოლაბორაციური რობოტები (cobots) არხის პროდუქტიულობა?
Კოლაბორაციული რობოტები გამავალი სამუშაოს შემცირებით გაზრდილი პროდუქტიულობის გამოწვევას ხდის, რათა ადამიანური მუშაობის მხარდაჭერი მეტ ყურადღებას დაადგინოს სირთული აქტივობებზე. კობოტები ეფექტიურობას გაუმჯობენ და შექმნიან უფრო უსაფრთხო სამუშაო გარემო.

Რა მიერთვებს 5G ტექნოლოგია არჩევანთა მოქმედებებს?
5G ტექნოლოგია გაძლევს უამრავ და დაბრუნებულ კომუნიკაციას, რაც შესაძლებლობას ხარისხობს საწყვეტი და რობოტული სისტემების საშუალების გამოყენებას მარტივად და უფრო ზუსტად.