A Carnegie Mellon és a Lucas Systems adatvezérelt raktári tervezésen dolgozik

A raktári adatok jobb kihasználása a cél

A pennsylvaniai Wexfordban működő, raktári és elosztóközponti szoftvereket fejlesztő Lucas Systems október 21-én jelentette be legújabb együttműködését a Carnegie Mellon Egyetemmel, röviden CMU-val. A közös kutatás célja, hogy az adatelemzés segítségével pontosabb és termelékenyebb munkaerővel kapcsolatos döntések szülessenek a raktárakban.

A vállalat szerint a logisztikai iparágban működő több ezer cég számára is lehet kereskedelmi jelentősége a kutatás eredményeinek. A projekt középpontjában azok az eszközök állnak, amelyek a raktári felügyelőknek segíthetnek a munkaerő és a feladatok hatékonyabb kezelésében.

A Lucas Systems közlése szerint a raktárüzemeltetők nagy mennyiségű adattal rendelkeznek, mégis hiányoznak azok az eszközök, amelyekkel ezeket az információkat teljes mértékben felhasználhatnák. A vállalat úgy látja, hogy a működés összetettsége és a folyamatos megfigyelés igénye miatt a döntéshozatal kizárólag emberi megítélésre támaszkodva nehézzé válik.

Több száz változót vizsgáltak a CMU hallgatói

A kutatás részeként a CMU alkalmazott adattudományi mesterképzésének 2026 tavaszi évfolyamán tanuló mesterszakos hallgatók predikciós modelleket készítettek. Ehhez több száz, a raktári felhasználókhoz és viselkedésükhöz kapcsolódó adatattribútumot tanulmányoztak.

„Együtt dolgoztak velünk a nagyon összetett matematikai feladatokon”, mondta André Lessa, a Lucas Systems kutatás-fejlesztési igazgatója. Szerinte az együttműködés erős alapot teremtett a vállalat elképzelésének megvalósításához.

A Lucas Systems adattudósai és szoftvermérnökei szerint az ilyen korszerű megközelítések előrelépést jelenthetnek egy olyan iparágban, ahol a tervezés még mindig gyakran találgatásra és a munkatársak tapasztalati tudására épül.

„A raktárvezetőket elárasztják az adatok, miközben éheznek a felismerésekre. Millió dolláros döntéseket hoznak tapasztalat és megérzés alapján, mert a rendelkezésükre álló adatok nincsenek úgy rendszerezve, hogy megmutassák, mi legyen a következő lépés”, mondta Kent Szalla, a Lucas Systems szoftverfejlesztésért és ügyfélsikerért felelős alelnöke.

A rendszer a megfelelő jelet emelheti ki

Szalla szerint a kutatás olyan jövő felé mutat, amelyben a rendszer a tervezés szempontjából megfelelő jelet a megfelelő időben jeleníti meg. „A felügyelők nem találgatnak, hanem döntenek”, fogalmazott.

A Lucas Systems és a CMU közös projektje a két szervezet több folyamatban lévő együttműködésének egyike. Nynke Niezink, a CMU statisztikai és adattudományi tanszékének docense szerint az iparági partnerség azért értékes az egyetem számára, mert a hallgatók valós környezetben gyakorolhatják a nagy adatmennyiségek gyakorlati megoldásokká alakítását.

„A Lucas Systemsszel kialakított partnerség rendkívül értékes számunkra”, mondta Niezink. Hozzátette, hogy a közös záróprojektekben az adatokat a raktári termelékenység megértésére és javítására használják.

A Lucas Systems közlése szerint a vállalat közel három évtizede fejleszt raktári szoftvereket. Megoldásaiban mesterséges intelligenciát, gépi tanulást és optimalizálási modelleket is alkalmaz az elosztóközpontok működésének támogatására. A mostani együttműködés egyelőre kutatási projektként kapcsolja össze az egyetemi adatmodellezést és a vállalat raktári szoftveres tapasztalatát.