AutoScheduler запускає конструктор складських застосунків для логістичних команд

AutoScheduler запустила конструктор застосунків для складів, який дає змогу логістичним командам створювати власні інструменти безпосередньо на основі актуальних даних об’єкта. Новий програмний модуль є частиною ширшої платформи Warehouse AI компанії, призначеної для розподільчих центрів, які координують запаси, обладнання та робочу силу.

Розподільчі центри зазвичай залежать від жорстких комплексів планування ресурсів підприємства та управління складом. Коли між цими масштабними платформами виникають операційні проблеми, керівники складських майданчиків часто вдаються до ручних електронних таблиць або неформалізованих робочих процедур персоналу. Тепер планувальники об’єктів можуть створювати цільові програмні процедури простою мовою. Ця можливість дає змогу оминути тривалі цикли випуску комерційного програмного забезпечення та перевантажені черги корпоративних ІТ-відділів.

Кіт Мур, генеральний директор AutoScheduler, сказав: «Склади працюють на основі масштабних систем, які є дорогими й повільно адаптуються, тому оператори заповнюють прогалини електронними таблицями, інструментами бізнес-аналітики, власними розробками та неписаними знаннями.

«Тепер люди, які щодня бачать проблеми, можуть самостійно їх вирішувати, створюючи застосунки на основі актуальних складських даних і реальних математичних методів оптимізації за лічені дні. Ми й надалі координуємо роботу всіх систем усередині будівлі, але тепер також передаємо працівникам майданчика інструменти для вирішення всіх проміжних завдань».

Поєднання семантичних моделей із розв’язувачами складських задач

Замість використання широких, неструктурованих мовних моделей, які намагаються вгадати логіку логістики, середовище працює на операційному семантичному рівні, створеному на основі шести років роботи розподільчих центрів.

Цей рівень відображає взаємозв’язки між системами управління складом, записами про управління персоналом, програмним забезпеченням для складських майданчиків і автоматизованим обладнанням. Математичні розв’язувачі інтерпретують запити користувачів і перетворюють текстові підказки на актуальні моніторингові панелі, прогностичні трекери та автоматизовані завдання.

Система записує перевірені інструкції безпосередньо в основне програмне забезпечення управління для виконання на майданчику. Оператори вже створили застосунки для керування послідовністю хвиль, запуском поповнення запасів і пріоритетами розподілу товарів у крос-докінгу. Інші впровадження відстежують дотримання графіків використання докових воріт, показники своєчасного виконання замовлень у повному обсязі та виробничі графіки.

Оскільки фреймворк працює на уніфікованій інфраструктурі разом із наявними інструментами, такими як «Daily Plan», «Wave Planner», «Network Scoreboard» і «Warehouse AI Agent», об’єктам не потрібно створювати окремі конвеєри даних для кожного проєкту.

Кундж Пандья, керівник напрямів розвитку продукту та взаємодії з клієнтами в AutoScheduler, пояснив: «Будь-хто може застосувати ШІ до складського об’єкта. Відмінність полягає в тому, що наш семантичний рівень уже знає, що означають дані в системах WMS, ERP та управління персоналом, а кожен створений застосунок може використовувати розв’язувачі оптимізації, перевірені майже на 100 об’єктах».

Польові впровадження демонструють швидку віддачу

Перші впровадження свідчать про швидке покращення операційних показників у промислових розподільчих мережах. Під час початкового семінару працівники одного з об’єктів створили робочий застосунок менш ніж за 15 хвилин.

Інший планувальник об’єкта самостійно розробив інструмент відстеження поповнення запасів, який протягом двох тижнів підтвердив значне підвищення операційної ефективності. Це єдине впровадження забезпечило підтверджену операційну економію, достатню для обґрунтування щорічного фінансування в шестизначному розмірі з боку керівництва об’єкта.

Виробничі команди міжнародного споживчого бренду підтвердили практичний вплив на щоденні комунікації та дотримання графіків.

Планувальник глобальної компанії у сфері харчових продуктів і напоїв сказав: «Функція AutoScheduler App Builder — одна з найкращих інтеграцій програмного забезпечення та ШІ, які я бачив. Вона допомагає подолати одну з найбільших проблем розробки програмного забезпечення: розрив між розумінням бізнес-проблеми та перетворенням цього розуміння на практичне цифрове рішення.

«Використовуючи App Builder, ми змогли інтегрувати важливі дані безпосередньо в процеси ухвалення рішень, змінити робочі процеси, усунути інформаційні прогалини та значно прискорити обмін інформацією між різними зацікавленими сторонами».

AI App Builder став загальнодоступним для всіх клієнтів постачальника. AutoScheduler поєднує запуск програмного забезпечення з направленням технічних спеціалістів на місця, щоб допомогти інженерним групам клієнтів під час початкового створення застосунків.

Читайте також: Gartner окреслила чотири рівні ШІ в автоматизації складів

Хочете дізнатися більше про ШІ та великі дані від лідерів галузі? Відвідайте AI & Big Data Expo, що відбудеться в Амстердамі, Каліфорнії та Лондоні. Цей масштабний захід є частиною TechEx і проходитиме одночасно з іншими провідними технологічними заходами, зокрема IoT Tech Expo та Cyber Security & Cloud Expo. Натисніть тут, щоб дізнатися більше.

AI News працює за підтримки TechForge Media. Ознайомтеся з іншими майбутніми заходами та вебінарами у сфері корпоративних технологій тут.