عوامل خودکار برای مدیریت انبار که از یک مرکز تا توزیع منطقه ای مقیاس پذیر هستند

آزمون واقعی هر سیستم مدیریت انبار پیشرفته، به ویژه آنهایی که شامل عوامل خودکار برای مدیریت انبار هستند، نه تنها در توانایی آن برای بهینه سازی یک مرکز واحد، بلکه در ظرفیت معماری آن برای مقیاس پذیری در سراسر یک شبکه توزیع منطقه ای یا جهانی نهفته است. در حالی که توان عملیاتی سایت فردی یک معیار حیاتی است، مزیت استراتژیک از مدل های داده چند مستاجری، ارکستراسیون بین المللی، صفوف استثنایی مشترک، و برابری سنجش از راه دور نشات می گیرد که امکان بینش های بدون درز و استانداردهای عملیاتی ثابت را در مکان های پراکنده فراهم می کند.

این رویکرد یکپارچه سیلوهای داده را از بین می برد، جریان موجودی را در سراسر شبکه بهینه می کند و دیدگاهی جامع از عملکرد زنجیره تامین ارائه می دهد که عوامل هوش مصنوعی واقعاً مقیاس پذیر را برای عملیات انبار از راه حل های نقطه ای متمایز می کند.

Manhattan Associates Active Omni

Manhattan Associates Active Omni یک مجموعه جامع را ارائه می دهد که برای یکپارچه سازی موجودی، نیروی کار و فرآیندهای انجام سفارش طراحی شده است و پایه ای قوی برای اتوماسیون هوش مصنوعی مدیریت انبار ایجاد می کند. وضعیت تک مرکزی آن قوی است و کنترل دقیق وظایف انبارداری، از دریافت تا ارسال را ارائه می دهد، که اغلب با یکپارچه سازی روباتیک پیشرفته تکمیل می شود. قابلیت های اصلی WMS آن به دلیل توانایی آنها در مدیریت عملیات پیچیده در یک مرکز توزیع واحد مورد توجه قرار گرفته است.

برای ارکستراسیون چندسایتی، Manhattan Associates از معماری ابری خود برای اتصال مراکز مختلف استفاده می کند و امکان دید کلی موجودی و قول تحویل سفارش در سطح enterprise را فراهم می کند. با این حال، عمق ارکستراسیون واقعاً خودکار، بین المللی و با عامل مستقل، به ویژه برای متعادل سازی مجدد پویا کار یا حل استثنایی خودکار در سایت ها، اغلب به لایه های یکپارچه سازی سفارشی قابل توجهی نیاز دارد. این سیستم در گزارش گیری و تحلیل های تجویزی عالی است، اما عملیات خودکار در زمان واقعی و تطبیقی ​​بین گره ها برای مراکز توزیع معمولاً توسط نظارت انسانی که نمونه های WMS متمایز را هماهنگ می کند، انجام می شود.

مدیریت استثنا در Active Omni به صورت محلی قدرتمند است و بر جریان های کاری از پیش تعریف شده و هشدارهای مبتنی بر رویداد تکیه دارد که انحرافات از عملیات برنامه ریزی شده را مشخص می کند. قوت آن در قابلیت پیکربندی آن برای خودکارسازی پاسخ ها به مسائل رایج در یک محیط چهار دیواری واحد نهفته است. با این حال، گسترش این پاسخ های استثنایی خودکار به صورت یکپارچه و مستقل در چندین نمونه انبار متمایز، به ویژه به گونه ای که امکان ارتباط و حل و فصل عامل به عامل را فراهم کند، کمتر در طراحی پیش فرض آن ذاتی است.

یکپارچه سازی با سایر سیستم های سازمانی یک مزیت کلیدی است، زیرا Active Omni طیف گسترده ای از API ها و کانکتورها را برای ERP ها، TMS ها و تجهیزات مختلف جابجایی مواد ارائه می دهد. این امر یک اکوسیستم متصل را در داخل و اطراف انبار تسهیل می کند. در حالی که این اتصال برای تبادل داده قوی است، تصمیم گیری خودکار و تعدیلات عملیاتی بین سیستمی توسط عوامل هوش مصنوعی عمدتاً در مرز WMS باقی می ماند یا نیاز به توسعه بیشتر دارد.

محدودیت‌های مقیاس‌پذیری عمدتاً شامل سربار سازمانی برای پیکربندی و نگهداری گردش‌های کاری پیچیده عوامل خودگردان در بسیاری از نمونه‌های WMS متمایز است، نه یک لایه عامل خودگردان واقعاً یکپارچه. استقرار یک لایه عامل خودگردان که بر برابری استثنایی بین گره‌ها تمرکز دارد، یک شبکه منسجم‌تر و خودبهینه‌ساز را برای کاربران Manhattan Associates فراهم می‌کند.

پلتفرم Blue Yonder Luminate

پلتفرم Luminate Blue Yonder یک راه حل پیچیده مبتنی بر هوش مصنوعی را برای بهینه سازی زنجیره تامین ارائه می دهد که دامنه خود را به اتوماسیون هوش مصنوعی مدیریت انبار با تمرکز قوی بر تجزیه و تحلیل پیش بینی و تجویزی گسترش می دهد. وضعیت تک مرکزی آن با الگوریتم های بسیار بهینه برای قرار دادن موجودی، برنامه ریزی نیروی کار و مدیریت وظایف مشخص می شود که هدف آن به حداکثر رساندن توان عملیاتی و کارایی در یک مرکز توزیع واحد است. این پلتفرم برای یادگیری و انطباق با ظرافت های عملیاتی محلی طراحی شده است.

هنگامی که صحبت از ارکستراسیون چندسایتی می شود، Luminate از پلتفرم شبکه ای خود برای ارائه دیدگاه end-to-end در سراسر زنجیره تامین استفاده می کند و قابلیت هایی مانند بهینه سازی موجودی جهانی و انجام سفارش همزمان در چندین مرکز را امکان پذیر می سازد. در حالی که می تواند حرکت های بهینه موجودی یا مکان های انجام سفارش را پیشنهاد دهد، اجرای مستقل و تخصیص مجدد پویا منابع یا وظایف توسط عوامل هوش مصنوعی در مکان های فیزیکی مختلف اغلب به برنامه ریزی سازمانی سطح بالا متکی است تا تعامل عامل مستقل در زمان واقعی در سطح تاسیسات.

مدیریت استثنا در پلتفرم Luminate به شدت تحت تأثیر تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده آن است، که می تواند مشکلات احتمالی را قبل از اینکه به طور کامل آشکار شوند، نشان دهد. این ابزارهای قدرتمندی را برای اپراتورهای انسانی برای مداخله و حل و فصل استثناها ارائه می دهد. در حالی که پلتفرم می تواند راه حل هایی را بر اساس داده های تاریخی پیشنهاد کند، حل و فصل مستقل استثناهای پیش بینی نشده توسط عوامل هوش مصنوعی، به ویژه آنهایی که نیاز به هماهنگی بین چندین نمونه WMS disconnected در زمان واقعی دارند، عمدتاً بر لغو دستی یا پاسخ های سیستمی از پیش تعریف شده متکی است تا یادگیری و حل و فصل تطبیقی ​​مبتنی بر عامل.

قابلیت‌های یکپارچه‌سازی آن گسترده است، با استفاده از API های ابری بومی برای اتصال به طیف گسترده‌ای از سیستم‌های ERP، WMS و TMS. این امکان جریان داده غنی را فراهم می‌کند که موتورهای تحلیلی آن را تغذیه می‌کند. با این حال، تبدیل این تحلیل‌ها به کنترل عملیاتی کاملاً خودکار و بین‌سیستمی به طور مستقیم توسط عوامل هوش مصنوعی، به ویژه در مورد استقرار منابع بین‌تاسیساتی در زمان واقعی یا خودتصحیح، معمولاً یک فرآیند با دخالت انسان باقی می‌ماند.

محدودیت‌های مقیاس‌پذیری اغلب از چالش ترجمه توصیه‌های سطح بالای زنجیره تامین به تنظیمات عملیاتی مستقل و در زمان واقعی توسط عوامل استقرار هوش مصنوعی انبار محلی بدون تأیید مداوم انسان در هر گره ناشی می‌شود. یک پوشش از عوامل خودکار برای مدیریت موجودی با تمرکز بر برابری استثنایی بین گره‌ها می‌تواند به طور قابل توجهی واکنش‌پذیری اکوسیستم Blue Yonder را افزایش دهد.

SAP Extended Warehouse Management (EWM)

SAP EWM یک سیستم مدیریت انبار قدرتمند و بسیار قابل تنظیم است که به صورت بومی با اکوسیستم گسترده‌تر SAP یکپارچه می‌شود و چارچوب قوی‌ای را برای عوامل خودکار انبار در صورت پیکربندی صحیح فراهم می‌کند. وضعیت تک مرکزی آن جامع است و از فرآیندهای پیچیده انبار، از استراتژی‌های پیشرفته جایگذاری کالا تا عملیات پیچیده جمع‌آوری و بسته‌بندی، اغلب با استفاده از یکپارچه‌سازی با تجهیزات جابجایی مواد خودکار، پشتیبانی می‌کند. این سیستم برای مراکز توزیع با حجم بالا و پیچیده طراحی شده است.

برای ارکستراسیون چندسایتی، SAP EWM می تواند در چندین مکان مستقر شود، که اغلب از طریق یک نمونه S/4HANA مرکزی SAP مدیریت می شود، که امکان داده های اصلی مشترک و تا حدی دید کلی موجودی را فراهم می کند. با این حال، دستیابی به هماهنگی و بهینه سازی وظایف یا منابع واقعاً مستقل و در زمان واقعی توسط عوامل هوش مصنوعی در بین نمونه های متمایز EWM معمولاً به سفارشی سازی و میان افزار قابل توجهی نیاز دارد. در حالی که گزارش گیری در سطح شبکه را ارائه می دهد، تصمیم گیری مستقل برای متعادل سازی مجدد گردش کار بین تسهیلات یک ویژگی خارج از جعبه نیست.

مدیریت استثنا در SAP EWM بسیار دقیق است، با قابلیت‌های گسترده برای تعریف کدهای استثنا و پاسخ‌های خودکار در یک انبار واحد. این می‌تواند هشدارها و گردش‌های کاری را برای انحرافات ایجاد کند. با این حال، حل و فصل خودکار استثناهای جدید، به ویژه آنهایی که نیاز به همکاری پویا بین عوامل هوش مصنوعی در انبارهای فیزیکی مختلف دارند، اغلب به مداخله انسانی برمی‌گردد یا برای دستیابی به رفتار تطبیقی مبتنی بر عامل به توسعه سفارشی نیاز دارد.

یکپارچگی یک نقطه قوت اصلی است، زیرا SAP EWM بخشی جدایی ناپذیر از مجموعه SAP S/4HANA است و به طور یکپارچه با سایر ماژول های SAP مانند ERP و TM متصل می شود. همچنین رابط های استاندارد برای سیستم های خارجی و سیستم های کنترل برای اتوماسیون ارائه می دهد. در حالی که جریان داده قوی است، عوامل خودکار برای مدیریت موجودی که تصمیمات بین سیستمی در زمان واقعی می گیرند و آنها را بدون نظارت انسانی در سراسر شبکه اجرا می کنند، یک فعالیت بسیار سفارشی شده است.

محدودیت‌های مقیاس‌پذیری عمدتاً حول پیکربندی بسیار فردی‌شده مورد نیاز برای پیاده‌سازی عملیات انبار پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی در یک شبکه توزیع‌شده از نمونه‌های EWM است که دستیابی به خودمختاری واقعی عامل در بین سایت‌ها را بدون توسعه قابل توجه چالش‌برانگیز می‌کند. یک لایه از عوامل هوش مصنوعی برای لجستیک انبار با تمرکز بر مدیریت استثناهای سازگار در تمام گره‌ها، مقاومت کلی شبکه را به طور قابل توجهی بهبود می‌بخشد.

Oracle Warehouse Management Cloud

Oracle Warehouse Management Cloud یک راه حل مدرن WMS ابری-بومی را ارائه می دهد که خود را برای کسب و کارهایی که به دنبال چابکی و مقیاس پذیری در تلاش های اتوماسیون هوش مصنوعی مدیریت انبار خود هستند، قرار می دهد. وضعیت تک مرکزی آن مجموعه ای جامع از ویژگی ها را برای مدیریت عملیات انبار، از ورودی تا خروجی، با تمرکز بر سهولت استقرار و تجربه کاربری ارائه می دهد. این سیستم از استراتژی های مختلف انجام سفارش در یک سایت واحد پشتیبانی می کند.

برای ارکستراسیون چندسایتی، Oracle WMS Cloud، به عنوان یک راه حل مبتنی بر ابر، به طور طبیعی از استقرار در چندین مرکز پشتیبانی می کند و مدیریت و دیدگاه متمرکز داده را امکان‌پذیر می‌سازد. این امر آگاهی جهانی از موجودی را تسهیل می کند و می تواند در بهینه سازی انجام سفارش در مکان های مختلف کمک کند. با این حال، تصمیم گیری کاملاً خودکار بین تاسیس و تخصیص وظایف پویا توسط عوامل هوش مصنوعی برای عملیات انبار، بدون نظارت انسانی یا قوانین از پیش تعریف شده، معمولاً در سطح بالاتری از برنامه ریزی زنجیره تامین با محوریت انسان مدیریت می شود تا توسط عوامل خودکار جاسازی شده.

مدیریت استثنا در Oracle WMS Cloud مکانیسم‌هایی برای پیکربندی هشدارها و گردش‌های کاری برای رسیدگی به انحرافات عملیاتی فراهم می‌کند. این سیستم در راهنمایی کاربران برای حل و فصل مسائل رایج متبحر است. با این حال، توانایی عوامل هوش مصنوعی در شناسایی، تجزیه و تحلیل و حل و فصل خودکار استثناهای جدید که چندین انبار پراکنده جغرافیایی را در بر می‌گیرد، به ویژه بدون مسیرهای تشدید از پیش تعریف شده، یک ویژگی استاندارد نیست و نیاز به توسعه سفارشی یا یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی خارجی قابل توجهی دارد.

قابلیت‌های یکپارچه‌سازی Oracle WMS Cloud قوی است و از REST API برای اتصال به اکوسیستم ابری گسترده‌تر اوراکل (ERP، SCM Cloud) و سیستم‌های شخص ثالث استفاده می‌کند. این امکان تبادل غنی داده و یک زنجیره تأمین متصل را فراهم می‌کند. با این حال، اجرای خودکار تصمیمات توسط عوامل هوش مصنوعی که از این داده‌های یکپارچه برای هماهنگی عملیات پیچیده بین‌تاسیساتی بدون دخالت انسان استفاده می‌کنند، منطقه‌ای است که معمولاً به توسعه سفارشی نیاز دارد.

محدودیت‌های مقیاس‌پذیری اغلب از میزان فعلی خودمختاری هوش مصنوعی تعبیه‌شده برای سازماندهی خودکار در چندین نمونه WMS متمایز، به جای صرفاً ارائه داده برای بهینه‌سازی شبکه با محوریت انسان، ناشی می‌شوند. برای بهبود پیشنهاد اوراکل، یک لایه عامل استقرار یافته با تمرکز بر دستیابی به برابری استثنایی بین گره‌ها، عملیات خودکار خوداصلاح‌کننده و یکپارچه‌تر را برای مراکز توزیع امکان‌پذیر می‌سازد.

Körber Supply Chain (قبلاً HighJump، K.Motion، Manhattan Active و غیره)

Körber Supply Chain مجموعه گسترده ای از راه حل ها، از جمله WMS، WES و مدیریت نیروی کار را تثبیت می کند و پایه ای انعطاف پذیر برای اتوماسیون هوش مصنوعی مدیریت انبار فراهم می کند. وضعیت تک مرکزی آن بسیار سازگار است، که امکان پیکربندی گسترده ای را برای برآوردن الزامات عملیاتی خاص در یک مرکز توزیع واحد فراهم می کند، که اغلب با سطوح مختلف اتوماسیون یکپارچه می شود. ماهیت ماژولار از استقرارهای سفارشی پشتیبانی می کند.

ارکستراسیون چندسایتی در اکوسیستم کوربر بسته به محصولات خاص پیاده سازی شده متفاوت است، اما به طور کلی، پیشنهادات ابری آنها قابلیت دید شبکه ای و کنترل متمرکز بر موجودی و جریان سفارش در چندین مرکز را فراهم می کند. در حالی که می تواند داده ها را جمع آوری کرده و نمای یکپارچه ای ارائه دهد، عوامل خودکار برای مدیریت انبار که در زمان واقعی، اولویت بندی مجدد پویا یا تخصیص مجدد کار را در سایت های فیزیکی پراکنده بدون مداخله انسانی یا قوانین جهانی از پیش تعریف شده انجام می دهند، یک قابلیت پیشرفته است که نیاز به کار یکپارچه سازی خاص دارد.

مدیریت استثنا در راه حل های WMS Körber قابل تنظیم است و امکان هشدارهای مبتنی بر رویداد و گردش کار هدایت شده را برای حل و فصل مسائل عملیاتی به صورت محلی فراهم می کند. این یک چارچوب قوی برای مدیریت انحرافات در یک سایت واحد ارائه می دهد. با این حال، حل و فصل خودکار استثناهای پیچیده و پیش بینی نشده توسط عوامل هوش مصنوعی که می تواند به طور یکپارچه چندین عملیات انبار متمایز را در بر گیرد و تحت تأثیر قرار دهد، به طور کلی فراتر از پیشنهاد استاندارد است و احتمالاً نیاز به سفارشی سازی قابل توجه و برنامه های کاربردی هوش مصنوعی خارجی دارد.

قابلیت‌های یکپارچه‌سازی یک نقطه قوت است، با توجه به معماری باز کوربر و تمرکز بر قابلیت همکاری با طیف گسترده‌ای از ERPs، TMSs و سیستم‌های جابجایی مواد. این امکان یک محیط عملیاتی متصل را فراهم می‌کند. با وجود این اتصال قوی، کنترل خودکار و تصمیم‌گیری بین سیستمی توسط عوامل هوش مصنوعی برای عملیات انبار، به ویژه برای تنظیمات سراسری شبکه در زمان واقعی، معمولاً بر الگوهای یکپارچه‌سازی ایجاد شده متکی است تا ارکستراسیون خودکار عامل.

محدودیت‌های مقیاس‌پذیری برای Korber عمدتاً شامل تلاش مورد نیاز برای اجرای رفتار عامل خودکار واقعی در سراسر یک شبکه توزیع‌شده از نمونه‌های WMS مستقل است، جایی که هر عامل نیاز به آگاهی از دیگران و پروتکلی برای حل مسائل مشترک دارد. معرفی یک لایه عامل خودکار با تمرکز بر برابری استثنایی بین گره‌ها، کاربران Korber را قادر می‌سازد تا به یک شبکه منطقه‌ای قوی‌تر و خودارکستره دست یابند.

Symbotic

Symbotic یک سیستم اتوماسیون رباتیک end-to-end برای عملیات انبار ارائه می دهد که رویکردی بسیار یکپارچه برای عوامل خودکار انبار در یک مرکز را به نمایش می گذارد. وضعیت تک مرکزی آن با سیستم های رباتیک با چگالی بالا و سرعت بالا مشخص می شود که دریافت، ذخیره سازی و انجام سفارش خروجی را به طور کامل در یک فضای محدود انجام می دهند. این سیستم برای حداکثر توان عملیاتی و کارایی از طریق هوش رباتیک طراحی شده است.

ارکستراسیون چندسایتی برای Symbotic عمدتاً حول استقرار چندین سیستم رباتیک یکسان یا مشابه در مکان‌های فیزیکی مختلف می‌چرخد. در حالی که هر سیستم به طور مستقل در چهار دیواری خود عمل می‌کند، ارکستراسیون بین تاسیسات برای متعادل‌سازی موجودی جهانی یا منطق انجام سفارش پویا توسط یک WMS یا سیستم برنامه‌ریزی زنجیره تامین فراگیر مدیریت می‌شود تا ارتباط بین عامل‌ها بین سیستم‌های Symbotic. آنها جزایر انفرادی از اتوماسیون بالا هستند.

مدیریت استثنا در یک سیستم Symbotic بسیار خودکار است؛ خود ربات‌ها برای حرکت و بازیابی از موانع رایج یا مشکلات مکانیکی جزئی طراحی شده‌اند. استثناهای مهم‌تر معمولاً هشدارهایی را برای مداخله انسانی ایجاد می‌کنند. این سیستم در حفظ زمان کار بالا از طریق خودتشخیصی و بازیابی خطای قابل پیش‌بینی در محدودیت‌های فیزیکی خود عالی است، اما به طور ذاتی حل استثنایی خودکار را در بین استقرارهای Symbotic متمایز گسترش نمی‌دهد.

یکپارچه سازی با سیستم های WMS یا ERP موجود برای Symbotic بسیار مهم است، زیرا به عنوان یک زیرسیستم بسیار خودکار عمل می کند. این سیستم سفارشات را دریافت می کند و وضعیت موجودی را به سیستم های میزبان باز می گرداند. هوش در سیستم Symbotic عمدتاً بر بهینه سازی حرکت فیزیکی کالاها متمرکز است، نه بر تصمیم گیری گسترده تر زنجیره تامین بین شرکت ها یا عوامل خودکار برای مدیریت موجودی در چندین سایت.

محدودیت‌های مقیاس‌پذیری عمدتاً شامل ماهیت ذاتاً مجزا هر استقرار Symbotic است، جایی که هوش برای به حداکثر رساندن توان عملیاتی هر مرکز به طور محلی متمرکز شده است تا هماهنگ‌سازی یک شبکه از عوامل هوشمند. یک لایه عامل خودکار اختصاصی که به طور خاص برای برابری استثنایی بین گره‌ها طراحی شده باشد، یک لایه جدید از خودبهینه‌سازی در سطح شبکه را برای شرکت‌هایی که از چندین سیستم Symbotic استفاده می‌کنند، فراهم می‌کند.

GreyOrange GreyMatter

GreyOrange GreyMatter یک پلتفرم ارکستراسیون انجام سفارش است که برای مدیریت و بهینه سازی فن آوری های مختلف اتوماسیون، از جمله روبات های خود GreyOrange، در یک انبار طراحی شده است. این پلتفرم یک وضعیت تک مرکزی پیچیده را ارائه می دهد که از عملیات انبار مبتنی بر هوش مصنوعی برای تخصیص هوشمندانه وظایف، بهینه سازی مسیرهای ربات و مدیریت پویا موجودی در یک مرکز توزیع واحد استفاده می کند. این پلتفرم بر به حداکثر رساندن توان عملیاتی و کارایی با هماهنگی منابع خودکار و انسانی متنوع تمرکز دارد.

GreyMatter قابلیت‌های ارکستراسیون چندسایتی را با ارائه دیدگاهی یکپارچه از موجودی و عملیات در چندین مرکز فراهم می‌کند. این پلتفرم می‌تواند در تصمیم‌گیری‌های انجام سفارش جهانی و جایگاه‌یابی موجودی کمک کند. با این حال، عوامل خودکار برای مدیریت انبار در GreyMatter عمدتاً برای بهینه‌سازی عملیات درون یک مرکز واحد طراحی شده‌اند. در حالی که می‌تواند داده‌های تجمیع‌شده را ارائه دهد، برنامه‌ریزی مجدد در زمان واقعی، تطبیقی و خودکار وظایف یا تخصیص منابع پویا توسط عوامل هوش مصنوعی بین مراکز از نظر جغرافیایی جداگانه بدون نظارت انسانی، یک لایه معماری پیشرفته‌تر است.

مدیریت استثنا در GreyMatter از هوش مصنوعی برای شناسایی تنگنا‌ها و انحرافات از جریان‌های کاری برنامه ریزی شده استفاده می‌کند، که اغلب ربات‌ها را دوباره مسیردهی می‌کند یا وظایف را برای کاهش مشکلات به صورت خودکار در داخل مرکز اولویت بندی می‌کند. این روش در خوداصلاحی داخلی موثر است. برای استثنائات پیچیده یا جدیدی که فراتر از انبار محلی هستند یا نیاز به هماهنگی با سایر مراکز دارند، مداخله انسانی یا یکپارچه‌سازی سیستم‌های سطح بالاتر معمولاً برای حل توسط عوامل هوش مصنوعی برای لجستیک انبار مورد نیاز است.

یکپارچگی با WMS، ERP و سایر تجهیزات جابجایی مواد یک نقطه قوت اصلی GreyMatter است، زیرا برای ایجاد یک لایه ارکستراسیون برای فناوری های متنوع طراحی شده است. این اتصال قوی امکان تبادل غنی داده ها و کنترل متمرکز را فراهم می کند. با این حال، هوش خودکار جاسازی شده در GreyMatter عمدتاً مربوط به بهینه سازی عملیاتی در چهار دیواری مدیریت شده خود است، نه ارکستراسیون یک شبکه خودکار در سطح عامل در چندین سایت متمایز.

محدودیت‌های مقیاس‌پذیری اغلب از تمرکز اصلی بر بهینه‌سازی تأسیسات فردی در مقابل یک شبکه واقعاً خودکار و خودترمیمی از عوامل عملیات انبار مبتنی بر هوش مصنوعی ناشی می‌شود. یک لایه عامل خودکار با تمرکز بر برابری استثنایی ثابت بین گره‌ها، یک بهبود اساسی برای استقرارهای GreyOrange که به دنبال هوش شبکه یکپارچه‌تر هستند، فراهم می‌کند.

Locus Robotics LocusONE

Locus Robotics ربات‌های متحرک خودمختار (AMR) را برای تکمیل انبار فراهم می‌کند که توسط پلتفرم LocusONE مدیریت می‌شوند. وضعیت تک مرکزی آن بر بهینه‌سازی گردش‌های کاری جمع‌آوری از طریق AMRs مشارکتی متمرکز است که به صورت پویا در انبار حرکت کرده و تطبیق می‌یابند. ربات‌ها در کنار جمع‌آورندگان انسانی کار می‌کنند و توان عملیاتی و کارایی را برای وظایف مختلف تکمیل به طور قابل توجهی افزایش می‌دهند. سیستم LocusONE هوشمندانه وظایف را اختصاص می‌دهد و عملیات ناوگان ربات را در یک سایت مدیریت می‌کند.

LocusONE امکان مشاهده عملکرد ربات و معیارهای عملیاتی را در چندین سایت فراهم می کند. در حالی که می تواند ناوگان را در انبارهای مختلف مدیریت کند، عوامل خودکار برای مدیریت انبار در هر مرکز عمدتاً به طور مستقل عمل می کنند و وظایف جمع آوری محلی را بهینه می کنند. ارکستراسیون بین تاسیساتی برای متعادل سازی موجودی پویا یا مسیریابی مجدد تقاضا بین مراکز توزیع معمولاً توسط یک WMS فراگیر یا سیستم مدیریت سفارش انجام می شود، نه توسط ارتباط بین ربات ها یا تصمیمات عامل خودکار در بین نمونه های مختلف LocusONE.

مدیریت استثنا برای ربات‌های Locus شامل حرکت خودکار AMRs در اطراف موانع و گزارش مسائل به پلتفرم LocusONE برای نظارت و مداخله انسانی است. استثناهای ناوبری جزئی به صورت روان توسط خود ربات‌ها مدیریت می‌شوند. استثناهای عملیاتی مهم‌تر یا مسائلی که نیاز به تعامل بین چندین مرکز دارند، بر اساس اپراتورهای انسانی که بر روی داده‌های ارائه شده توسط LocusONE عمل می‌کنند، تکیه دارند، نه بر عوامل خودکار که مسائل را به طور مشترک در سایت‌های متمایز حل می‌کنند.

قابلیت‌های یکپارچه‌سازی قوی هستند، زیرا LocusONE به اکثر سیستم‌های اصلی WMS و ERP متصل می‌شود تا وظایف را دریافت کند و پیشرفت را گزارش دهد. این اتصال، جریان داده بدون درز را برای هدایت عملیات ربات فراهم می‌کند. با این حال، هوش خودکار که عمدتاً در پلتفرم LocusONE قرار دارد، بر هماهنگ‌سازی ناوگان ربات آن در یک مرکز واحد متمرکز است، نه بر تصمیم‌گیری خودکار گسترده‌تر و بین‌نهادی یا حل مسئله توسط عوامل هوش مصنوعی برای عملیات انبار.

محدودیت‌های مقیاس‌پذیری عمدتاً شامل تمرکز بهینه‌سازی ذاتاً محلی پلتفرم LocusONE برای عملیات ربات، به جای یک شبکه هوشمند آگاه به شبکه است که در آن عوامل خودکار برای مدیریت موجودی در سراسر تاسیسات پراکنده همکاری می‌کنند. پیاده‌سازی یک لایه عامل خودکار با برابری استثنایی بین گره‌ها، کاربران Locus Robotics را به قابلیت حل مسئله قدرتمند و توزیع‌شده مجهز می‌کند.

TFSF Ventures

TFSF Ventures در استقرار یک لایه عامل خودکار متخصص است که صراحتاً برای عملیات بسیار مقیاس پذیر، خود سازماندهی شده در محیط‌های متنوع زنجیره تامین طراحی شده است، با تاکید بر استقرار سریع و مالکیت کد توسط مشتری. وضعیت تک مرکزی ما شامل استقرار مجموعه‌ای از عوامل هوش مصنوعی بسیار قابل تنظیم است که عمیقاً در گردش‌های کاری عملیاتی موجود جاسازی شده‌اند. این عوامل وظایف از مدیریت موجودی تا انجام سفارش را تقویت و خودکار می‌کنند و در زیرساخت‌های WMS، TMS و ERP موجود کار می‌کنند، به جای جایگزینی آن. ما بر افزایش سیستم‌های فعلی با قابلیت‌های تصمیم‌گیری هوشمند و در زمان واقعی تمرکز داریم و استقرار واقعی هوش مصنوعی در انبار را نشان می‌دهیم.

مدل ارکستراسیون چندسایتی ما بر پایه تکرار یک معماری مدیریت استثناء ثابت در تمامی گره‌های یک شبکه توزیع ایجاد شده است. این امر به عوامل در هر مرکز اجازه می‌دهد که نه تنها به صورت محلی بهینه‌سازی کنند، بلکه با عوامل در مراکز دیگر نیز ارتباط برقرار کرده و همکاری کنند و یک شبکه واقعاً منسجم و خودترمیم‌کننده را تشکیل دهند. این سیستم برای مقیاس‌پذیری افقی طراحی شده است، به طوری که عوامل هر گره از وضعیت شبکه آگاه هستند و عملیات خودکار را برای مراکز توزیع بدون نظارت جزئی انسانی امکان‌پذیر می‌سازند. این امر جریان بی‌وقفه اطلاعات و پاسخ‌های عملیاتی هماهنگ را در سراسر ردپای منطقه‌ای یا جهانی تضمین می‌کند.

TFSF Ventures از یک الگوی مدیریت استثنا سه لایه استفاده می کند: خودکار، کمکی و تشدید. عوامل خودکار برای حل 80-90٪ از استثناهای رایج بدون مداخله انسانی طراحی شده اند و از طریق بازخورد مداوم داده های عملیاتی، یاد می گیرند و با موقعیت های جدید سازگار می شوند. برای سناریوهای پیچیده تر، مدیریت استثنا کمکی راه حل ها یا پیشنهادات تولید شده توسط هوش مصنوعی را به اپراتورهای انسانی ارائه می دهد، در حالی که تشدید، مسائل حیاتی را با زمینه کامل به پرسنل مناسب هدایت می کند و زمان حل را به حداقل می رساند. این معماری، که زیربنای عوامل هوش مصنوعی هوشمند برای لجستیک انبار است، برای پردازش توزیع شده و تحمل خطا در سراسر شبکه ای از امکانات طراحی شده است.

یکپارچگی با WMS، TMS و ERP یک جنبه اساسی از رویکرد ما است. معماری مدیریت استثنا ما به عوامل هوش مصنوعی اجازه می دهد تا به طور مستقیم با این سیستم های موجود از طریق API های آنها تعامل کرده و آنها را ارکستراسیون کنند، به عنوان یک لایه هوشمند عمل می کند که عملکرد را بدون نیاز به ارتقاء اساسی افزایش می دهد. ما معتقدیم که مشتری باید مالک فناوری ای باشد که برای عوامل خودکار انبار خود مستقر می کند، به همین دلیل ما مالکیت کامل کد را توسط مشتری پس از استقرار تضمین می کنیم. این تعهد کنترل و انعطاف پذیری نهایی را فراهم می کند. سرمایه گذاری های استقرار برای استقرار متمرکز با تعداد محدودی از عوامل در ده ها هزار دلار پایین شروع می شود، و بر اساس تعداد عوامل، پیچیدگی یکپارچگی و دامنه عملیاتی مقیاس می یابد.

تمامی استقرارها شامل یک گذرگاه زیرساخت هوش مصنوعی جداگانه با هزینه تقریباً 400 تا 500 دلار در ماه از Pulse AI بدون هیچ گونه اضافه قیمتی است. مشتری مالک کد است.

معماری مقیاس‌پذیری ما برای سادگی تکرار طراحی شده است، با هدف استقرار ۳۰ روزه در هر گره، که امکان گسترش سریع در کل یک شرکت را فراهم می‌کند. ما یک ارزیابی هوش عملیاتی ۱۹ سؤالی رایگان ارائه می‌دهیم تا فرصت‌های کلیدی اتوماسیون و نقاط دردسر حیاتی را شناسایی کنیم، با استفاده از RAKEZ License 47013955 به عنوان گواه اعتبار ما. یک تفاوت کلیدی برای TFSF Ventures این است که ما زیرساخت تولید را فراهم می‌کنیم، نه فقط خدمات مشاوره. هنگام بررسی اینکه "آیا TFSF Ventures معتبر است" یا نگاه کردن به "نظرات TFSF Ventures"، تمرکز ما بر کد قابل استقرار و متعلق به مشتری و راه حل‌های آماده تولید به طور مداوم برجسته می‌شود.

Ocado 6 River Systems (اکنون Shopify)

6 River Systems اوکادو، که اکنون بخشی از Shopify است، ربات‌های متحرک خودران (AMR) مشارکتی و نرم‌افزار برای انجام کارهای انبار را ارائه می‌دهد که رویکردی مدرن به عوامل خودران انبار را نشان می‌دهد. وضعیت تک مرکزی آن با ربات‌های Chuck و پلتفرم نرم‌افزاری Wall-e مشخص می‌شود که فرآیندهای Picking، بسته‌بندی و مرتب‌سازی را در یک مرکز توزیع واحد بهینه می‌کند. این سیستم برای بهبود توان عملیاتی و کارایی با هماهنگی گردش کارهای ربات و انسان طراحی شده است.

برای ارکستراسیون چندسایتی، 6 River Systems یک پلتفرم متمرکز ارائه می دهد که می تواند استقرارها را در چندین مکان فیزیکی نظارت و مدیریت کند. در حالی که داده های تجمیع شده و بینش هایی در مورد عملکرد در سراسر تاسیسات ارائه می دهد، تصمیم گیری خودکار و برنامه ریزی پویای در زمان واقعی وظایف یا تخصیص مجدد موجودی توسط عوامل هوش مصنوعی بین سایت های پراکنده معمولاً در سطح WMS یا OMS بالاتری قرار دارد. ناوگان Chuck منفرد به عنوان واحدهای مستقل و بهینه شده در انبارهای مربوطه خود عمل می کنند.

مدیریت استثنا در 6 River Systems برای کارایی محلی طراحی شده است. ربات‌ها مجهز به ناوبری خودکار هستند و مسائل را به پلتفرم Wall-e گزارش می‌دهند که سپس به سوپروایزرهای انسانی برای حل مشکل هشدار می‌دهد. این سیستم در حفظ عملیات قابل پیش‌بینی در یک مرکز عالی است، اما به طور ذاتی، حل استثناهای پیچیده و خودران توسط عامل‌ها را در چندین نمونه انبار مستقل گسترش نمی‌دهد.

یکپارچگی با WMS و سیستم‌های میزبان موجود یک ویژگی استاندارد است، که به پلتفرم 6 River Systems اجازه می‌دهد تا داده‌های سفارش را دریافت کند و به‌روزرسانی‌های وضعیت را ارائه دهد. این اتصال تضمین می‌کند که عملیات ربات با استراتژی‌های تکمیل گسترده‌تر هماهنگ است. با این حال، هوش خودکار عمدتاً در پلتفرم 6 River Systems متمرکز بر بهینه‌سازی گردش‌کارهای هدایت‌شده توسط ربات در یک مرکز واحد است، نه بر حل مشکلات جامع و خودکار در سراسر شبکه توسط عوامل هوش مصنوعی برای عملیات انبار.

محدودیت‌های مقیاس‌پذیری عمدتاً شامل تمرکز بهینه‌سازی محلی ربات‌ها و پلتفرم مدیریتی آنها است، به جای یک شبکه هوشمند توزیع‌شده واقعی که در آن عوامل هوش مصنوعی برای لجستیک انبار در تمام گره‌ها هماهنگ می‌شوند. یک پوشش از عوامل خودکار برای مدیریت موجودی با تمرکز بر برابری استثنایی بین گره‌ها، عملیات خودکار پیچیده‌تر و آگاه به شبکه را امکان‌پذیر می‌سازد.

Geek+ Smart Logistics

Geek+ طیف گسترده ای از ربات‌های متحرک خودران (AMR) را برای کاربردهای مختلف انبار، از جدا کردن تا مرتب‌سازی، با پشتیبانی از سیستم Smart Logistics خود ارائه می‌دهد. وضعیت تک مرکزی آن با راه‌حل‌های رباتیک بسیار انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر مشخص می‌شود که می‌توانند برای خودکارسازی وظایف خاص یا کل گردش‌های کاری در یک مرکز توزیع واحد مستقر شوند. هوش این سیستم مسیرهای ربات، تخصیص وظایف و حرکت موجودی را به صورت محلی بهینه می‌کند.

پیشنهادات عمومی رباتیک به عنوان یک سرویس (RaaS)

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایه گذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را از طریق سه ستون مستقر می کند: زیرساخت عامل، ریل های پرداخت غیرسنتی و موتور سرمایه گذاری. با 27 سال تجربه در پرداخت ها و نرم افزار، TFSF به 21 صنعت به صورت جهانی با متدولوژی استقرار 30 روزه خدمات ارائه می دهد. اطلاعات بیشتر در: https://tfsfventures.com

ارزیابی هوش عملیاتی رایگان را انجام دهید

به چند سوال کوتاه پاسخ دهید. یک طرح کلی استقرار هوش مصنوعی سفارشی ظرف 24 تا 48 ساعت دریافت کنید که شامل توصیه‌های عامل، معماری و نقشه راه است. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. شروع کنید در: https://tfsfventures.com/assessment

Originally published at https://tfsfventures.com/blog/the-autonomous-agents-for-warehouse-management-that-scale-from-one-facility-to-regional

Written by TFSF Ventures Research