Grazie all'integrazione di sistemi di gestione del magazzino (WMS), funzionalità di apprendimento automatico e progetti di magazzini automatizzati, Sybil contribuisce a spianare la strada verso un magazzino più intelligente e autonomo.
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The Self-Awarehouse: sfruttare gli algoritmi Lineage nelle operazioni di magazzino

19 luglio 2023

In qualità di leader riconosciuto nella logistica alimentare, Lineage all’avanguardia nell’innovazione del settore, guidando la trasformazione delle operazioni di magazzino. Ciò è possibile, in parte, grazie a Sybil, un algoritmo avanzato e brevettato, meticolosamente progettato per sfruttare la potenza di milioni di dati storici e in tempo reale. Le capacità senza pari di Sybil risiedono nella sua abilità di districarsi nelle complessità dei magazzini Lineage, collocando strategicamente i prodotti in posizioni ottimizzate che massimizzano l'efficienza e la produttività. Integrando sistemi di gestione del magazzino (WMS), funzionalità di apprendimento automatico e progetti di magazzini automatizzati, Sybil contribuisce a spianare la strada verso un magazzino più intelligente e consapevole.

Arrivo: sfruttare i dati storici

Quando un pallet arriva in un Lineage gestito da Sybil, Sybil attinge al suo vasto database storico. Grazie all'apprendimento automatico, Sybil sintetizza la grande quantità di dati in informazioni utili e previsioni. Grazie all'addestramento su fattori quali struttura, cliente, giorno della settimana, settimana dell'anno, descrizione dell'articolo e gruppo di prodotti, Sybil diventa esperta nel comprendere il comportamento dei pallet nel contesto delle consegne passate. Questa conoscenza consente a Sybil di prevedere per quanto tempo i pallet rimarranno nel magazzino e di identificare modelli relativi alle fluttuazioni stagionali e ai prodotti specifici per le festività. Ciò influisce notevolmente sulla determinazione della posizione in cui il prodotto deve essere collocato all'interno del magazzino e della durata della sua permanenza.

Previsione e collocamento: sfruttare la probabilità statistica per ottenere risultati precisi

Sebbene Sybil non gestisca direttamente l'assegnazione dei compiti, comunica al WMS la durata prevista della permanenza dei pallet. Analizzando i dati storici relativi a ciascun prodotto, Sybil individua e calcola la posizione ideale all'interno del nostro magazzino in cui collocare il pallet. In questo processo vengono presi in considerazione diversi fattori, quali le dimensioni del pallet, la distanza tra le postazioni delle scaffalature, la velocità dei carrelli elevatori e persino la velocità di sollevamento delle forche. Grazie a queste informazioni, il WMS tiene conto di vari criteri per determinare la collocazione ideale di ogni pallet. Tra le considerazioni figurano il rispetto del principio "first-in, first-out" (FIFO), la combinazione di SKU e la compatibilità dell'altezza del pallet con le dimensioni della posizione. La precisione dell'algoritmo fornisce al WMS informazioni cruciali che vengono poi trasmesse ai membri del team per ottimizzare la pianificazione e le decisioni relative all'assegnazione dei compiti e, in ultima analisi, migliorare l'efficienza operativa.

Il veicolo perfetto: ottimizzazione per l'accessibilità

Le funzionalità avanzate di Sybil rivoluzionano il processo di prelievo all'interno dei nostri magazzini, ottimizzando il posizionamento dei pallet e snellendo le operazioni di prelievo. Grazie alla guida di Sybil, i magazzini registrano una maggiore efficienza operativa, aprendo la strada a prelievi senza intoppi e massimizzando la capacità di stoccaggio. L'innovativo sistema di classificazione basato sull'accessibilità migliora ulteriormente la navigazione all'interno del magazzino, contribuendo a un flusso di lavoro complessivamente ottimizzato. L'impegno Lineage nel sfruttare tecnologie all'avanguardia, come Sybil, garantisce che ogni prelievo sia un passo più vicino alla perfezione.

L'influenza rivoluzionaria di Sybil sulle operazioni di magazzino

Grazie a tecnologie come Sybil, il team Lineage Science rende prevedibile ciò che è imprevedibile. L'implementazione di algoritmi di machine learning ha inaugurato una nuova era di efficienza e ottimizzazione nelle operazioni di magazzino, poiché garantire ai nostri clienti una catena di approvvigionamento prevedibile e l'efficienza operativa è la nostra priorità assoluta. Con la riduzione dei tempi di spostamento dei carrelli elevatori e una maggiore accessibilità all'interno del magazzino, Sybil ridefinisce il modo in cui concepiamo le nostre strutture, aprendo la strada al futuro del "Self-Awarehouse".

Per ulteriori informazioni sul nostro algoritmo all'avanguardia Sybil, leggi il nostro articolo dedicato qui.