Magazyn samoświadomy: wykorzystanie algorytmów Lineage w operacjach magazynowych

Jako renomowana firma zajmująca się logistyką żywności, Lineage w czołówce innowacji branżowych, napędzając transformację operacji magazynowych. Robimy to między innymi dzięki Sybil, zaawansowanemu, opatentowanemu algorytmowi, który został starannie zaprojektowany, aby wykorzystać potencjał milionów historycznych i aktualnych punktów danych. Niezwykłe możliwości Sybil polegają na zdolności do poruszania się po złożonych magazynach Lineage i strategicznym rozmieszczaniu produktów w optymalnych lokalizacjach, które maksymalizują wydajność i produktywność. Dzięki integracji systemów zarządzania magazynem (WMS), możliwości uczenia maszynowego i zautomatyzowanych projektów magazynów, Sybil pomaga utorować drogę do inteligentniejszych i bardziej samoświadomych magazynów.

Przybycie: Wykorzystanie danych historycznych

Kiedy paleta trafia do Lineage obsługiwanym przez Sybil, Sybil korzysta ze swojej ogromnej bazy danych historycznych. Dzięki uczeniu maszynowemu Sybil przetwarza ogromną ilość danych w praktyczne informacje i prognozy. Dzięki szkoleniu w zakresie takich czynników, jak obiekt, klient, dzień tygodnia, tydzień roku, opis produktu i grupa produktów, Sybil doskonale rozumie zachowanie palet w kontekście poprzednich dostaw. Ta wiedza pozwala Sybil przewidywać, jak długo palety pozostaną w magazynie, oraz identyfikować wzorce związane z wahaniami sezonowymi i produktami świątecznymi. Ma to duże znaczenie przy określaniu miejsca przechowywania produktu w magazynie i czasu jego przechowywania.

Prognozowanie i rozmieszczenie: wykorzystanie prawdopodobieństwa statystycznego w celu uzyskania precyzji

Chociaż Sybil nie zajmuje się bezpośrednio przydzielaniem zadań, informuje system WMS o przewidywanym czasie przechowywania palet. Analizując dane historyczne dotyczące każdego produktu, Sybil identyfikuje i oblicza idealną lokalizację w naszym magazynie, w której należy umieścić paletę. Uwzględnia przy tym różne czynniki, takie jak rozmiar palety, odległość między lokalizacjami regałów, prędkość wózków widłowych, a nawet prędkość podnoszenia wideł. Dysponując tą wiedzą, system WMS uwzględnia różne kryteria, aby określić idealne miejsce dla każdej palety. Pod uwagę brane są takie kwestie, jak przestrzeganie zasady „pierwsze weszło, pierwsze wyszło” (FIFO), mieszanie jednostek magazynowych (SKU) oraz zgodność wysokości palety z wymiarami lokalizacji. Precyzja algorytmu dostarcza systemowi WMS kluczowych informacji, które są następnie przekazywane członkom zespołu w celu optymalizacji decyzji dotyczących planowania i przydzielania zadań, a ostatecznie zwiększenia wydajności operacyjnej.

Idealny wybór: optymalizacja pod kątem dostępności

Zaawansowane możliwości Sybil zmieniają proces kompletacji zamówień w naszych magazynach, optymalizując rozmieszczenie palet i usprawniając operacje pobierania towarów. Dzięki wskazówkom Sybil magazyny osiągają większą wydajność operacyjną, co pozwala na płynną kompletację zamówień i maksymalne wykorzystanie powierzchni magazynowej. Innowacyjny system rankingowy oparty na dostępności dodatkowo usprawnia nawigację w magazynie, przyczyniając się do ogólnej optymalizacji przepływu pracy. Zaangażowanie Lineage w wykorzystanie najnowocześniejszych technologii, takich jak Sybil, gwarantuje, że każdy proces kompletacji jest o krok bliżej do perfekcji.

Wpływ Sybil na transformację operacji magazynowych

Dzięki technologii takiej jak Sybil zespół Lineage Science sprawia, że to, co nieprzewidywalne, staje się przewidywalne. Wdrożenie algorytmów uczenia maszynowego zapoczątkowało nową erę wydajności i optymalizacji operacji magazynowych, ponieważ zapewnienie naszym klientom przewidywalnego łańcucha dostaw i wydajności operacyjnej jest naszym najwyższym priorytetem. Dzięki skróceniu czasu przejazdu wózków widłowych i zwiększeniu dostępności w magazynie, Sybil na nowo definiuje sposób, w jaki postrzegamy nasze obiekty, torując drogę dla przyszłości magazynów samoobsługowych.

Więcej informacji na temat naszego najnowocześniejszego algorytmu Sybil można znaleźć w naszym artykule tutaj.