Az IFS Softeon kontextusérzékeny AI-t visz a raktári műveletekbe

A raktári működésbe építené be az AI-t az IFS

Az IFS október 13-án jelentette be a Fulfillment Flow-t, amely az IFS Softeon megoldásának új AI-képessége. A vállalat szerint a technológia a mesterséges intelligenciát elszigetelt eszközökből a raktári teljesítési folyamatokba beágyazott intelligenciává alakítaná.

A Fulfillment Flow a valós idejű működési környezetet kapcsolja össze AI-alapú döntéstámogatással. Az IFS szerint ezzel a raktárak a statikus szabályok és a reaktív elemzések helyett alkalmazkodóbb, folyamatosan optimalizált működés felé léphetnek.

„A Fulfillment Flow közvetlenül a raktári műveletek folyamatába hozza az AI-t, ahol nap mint nap megszületnek a döntések”, mondta Mark Fralick, az IFS Softeon technológiai igazgatója. Szerinte a valós idejű raktári környezet és az AI összekapcsolása segíthet abban, hogy a csapatok a probléma azonosításától eljussanak annak megértéséig és a megfelelő válasz meghatározásáig.

Természetes nyelvű kérdések és digitális munkatársak

A modern teljesítési műveletek nagy mennyiségű adatot termelnek a rendelésekről, a készletről, a munkaerőről, a berendezésekről, az automatizálásról és a raktári folyamatokról. Az IFS szerint a kihívást ezeknek az információknak a gyors döntésekké alakítása jelenti. A vállalat arra is felhívta a figyelmet, hogy egyetlen terület, például az utánpótlás vagy a hullámtervezés optimalizálása kedvezőtlenül hathat a működés más részeire.

A Fulfillment Flow felhasználói természetes nyelven tehetnek fel kérdéseket, megtekinthetik egy probléma mögött álló tényezőket, és az aktuális körülmények alapján a következő legjobb lépésre vonatkozó ajánlásokat kaphatnak. Így az információkat nem kell több képernyőről vagy statikus jelentésből összegyűjteniük.

A rendszer középpontjában digitális munkatársak, vagyis egy-egy működési területre összpontosító AI-ügynökök állnak. Külön digitális munkatárs foglalkozik a beérkező árukkal, a hullámkezeléssel, a munkaerővel, az automatizálással, a lokációk kialakításával és az utánpótlással, valamint a kimenő folyamatokkal.

Ezek az ügynökök ugyanazt a hat intelligenciapillért használják. Figyelembe veszik a létesítményt, az élő műveleteket, a területek közötti kapcsolatokat, a telephely céljait, például a határidőket és szolgáltatási szinteket, továbbá az elérhető munkatársakat és az automatizálást.

A végső döntés a raktárvezetőnél marad

A digitális munkatársak nem önállóan működő, egymástól elszigetelt egységekként dolgoznak. Megfigyeléseiket és javaslataikat megosztják egy központi működési ügynökkel, amelynek feladata a teljes létesítmény hatékony áramlásának támogatása. A rendszer ezért egy döntésnek a környező területekre gyakorolt hatását is vizsgálja, ideértve például az átvételi területeket és a gyártósorok anyagellátását.

Az IFS a Fulfillment Flow-t emberi felügyeletre épülő döntéshozatali megközelítéssel alakította ki. A digitális munkatársak tapasztalt területi vezetőkhöz hasonlóan jelzik a megfigyeléseket és ötleteket, a központi ügynök pedig a raktárvezető partnereként javasolja a lehetséges választ. A prioritásokat a vezető határozza meg, és a végső döntést is ő hozza meg.

A Fulfillment Flow követi ezeket a döntéseket, és a közlemény szerint a műszakok során tovább tanul. Mark Fralick úgy fogalmazott, hogy a raktári AI-nak szüksége van a működési környezet ismeretére. A raktárvezető kontrolljának megtartása szerinte a bizalom kialakításához szükséges, hogy az AI a gyakorlatban is használható legyen.

Az IFS Softeon a Fulfillment Flow-ról további információkat a softeon.com weboldalon tesz közzé.