Uvod: 'Dark' skladište radi već dugi niz godina, posebno u regijama s relativno visokim troškovima rada kao što je Europa. Međutim, oni su još uvijek ograničeni na rukovanje određenim proizvodima s visoko unificiranim dizajnom i gotovo bez potrebe za promjenama u konfiguracijskim datotekama narudžbi.
Zamislite scenu ulaska u "tamno svjetlo" ili "bez posade" skladište, što može izazvati strah. Ovaj 'mrak' nije pretjerivanje: kome treba svjetlo kad u blizini nema ljudi? Sav posao obavljaju roboti, vođeni senzorima i softverom, odabiru proizvode s polica i transportiraju ih do pristaništa u naizgled beskrajnim ciklusima. Promatranje ovog procesa je kao da ste hipnotizirani njegovom pravilnošću.
No, s obzirom da je skladišni rad u biti repetitivan i robotiziran, takav je sustav posebno važan. Dakle, zašto ne bismo cijelu stvar prepustili stroju?
'Mračno' skladište radi već dugi niz godina, posebno u regijama s relativno visokim troškovima rada kao što je Europa. Međutim, oni su još uvijek ograničeni na rukovanje određenim proizvodima s visoko unificiranim dizajnom i gotovo bez potrebe za promjenama u konfiguracijskim datotekama narudžbi. Čak i skladišta opremljena nekim od najnaprednijih sustava za rukovanje materijalima zahtijevaju određenu razinu prisutnosti osoblja. Čini se da je trenutno većina velikih distribucijskih objekata posvećena "kolaborativnim" robotima - ili modernim rječnikom rečeno, kolaborativnim robotima - koji rade zajedno s ljudima.
Budućnost bi mogla biti znatno drugačija. Mehul Patel, glavni tehnološki direktor Honeywell Intelligenta u Sjedinjenim Američkim Državama, opisao je napredak automatizacije skladišta kao putovanje – koje znači konačno stizanje do konačnog odredišta.
Patel predlaže da bi operateri prije toga mogli preusmjeriti svoju pozornost s pokretanja softvera robota na sam hardver robota i generirati podatke potrebne da stvari teku glatko. Hrpa informacija je ono o čemu ljudi govore, rekao je. Moramo početi stjecati više uvida.
Mel Patel upućuje na ključne informacije iz dnevnih operacija koje mogu dati informacije o optimalnom rasporedu skladišta i kako raditi s maksimalnom učinkovitošću. Bilo da se radi o hardveru ili softveru, automatizacija se mora usredotočiti na tri glavna 'stupa': produktivnost; sigurnost rada, dostupnost i raspoređivanje; i održivost. "Rekao je:" Danas je sve ovo hitnije od toga koliko brzo skladišta mogu napustiti osoblje i ući u "mrak".
Imati podatke samo po sebi je sjajno, rekao je Patel, ali u konačnici sve je u generiranju i stvaranju informacija koje nam pomažu u vođenju, optimizaciji i razumijevanju našeg poslovanja.
Dugo se vremena automatizacija reklamirala kao rješenje za poboljšanje produktivnosti ručnih zadataka kao što je rad u skladištu. Ali što se tiče Patela, on podržava one koji vjeruju da bi strojevi doista trebali preuzeti običnije zadatke koji se ponavljaju, ali da ljudi moraju nastaviti sudjelovati.
Razvoj tehnologije senzora ključan je u rješavanju svih problema "stupa" koje je predložio Patel. U okruženju koje dijele ljudi i roboti, strojevi moraju stalno razumjeti lokaciju ljudi. Senzori također igraju ključnu ulogu u prepoznavanju područja gdje produktivnost opada i dolazi do otpada.
Kada je riječ o mjerenju produktivnosti, Patel ne govori samo o glomaznim sustavima upravljanja radom. Ovi sustavi prate vrijeme koje radnici potroše na određeni zadatak, točno u minute, ili koliko narudžbi svaka osoba obrađuje dnevno. Rekao je da umjesto da se ponašaju kao sveznajući veliki brat, informacije koje generiraju senzori trebaju pomoći u obuci zaposlenika da svoj svakodnevni posao obavljaju na najbolji i najsigurniji način.
Danas tehnologija senzora također igra važnu ulogu u optimizaciji upravljanja energijom, identificiranju slučajeva velike potrošnje i predviđanju gdje bi se sustavi mogli srušiti zbog uskih grla ili kvarova u održavanju opreme. Ova tehnologija također može voditi grijanje i rasvjetu do najpotrebnijih područja u objektu.
Kakva je, dakle, veza između svega ovoga i dolaska skladišta "bez posade"? Patel je izjavio da je ovo dio 'kontinuuma' koji će na kraju postići gotovo potpunu automatizaciju neodređenog datuma u budućnosti. Svatko ima svoje mišljenje o rasporedu, rekao je, ali na kraju dana, to nas dovodi do toga - skladište zahtijeva minimalan nadzor tijekom normalnog dnevnog rada.
Tada se još ne zna kakvu će ulogu ljudi imati. U idealnom slučaju, oni će biti unaprijeđeni na više kvalificirane pozicije kao što su projektiranje objekata i razvoj softvera. Netko ipak treba biti prisutan kako bi donosio ključne odluke o pregledu proizvoda i prioritetu narudžbe - barem dok umjetna inteligencija također ne preuzme taj zadatak.
Na kraju, pomalo je ironično da određivanje vremena kada skladište može raditi u "mraku" možda nije u potpunosti rezultat tehnološkog napretka, već je vjerojatnije da je to izbor samih ljudi. Zato što je u mnogim slučajevima tehnologija spremna i čeka da donesemo odluku.