AI가 이 간단한 작업을 해결할 수 있을 때까지는 걱정하지 않을 것입니다.

창고 직원이 웅크리고 스캐너를 사용하여 선반 위의 상자를 확인합니다. 여성 작업자가 랙에 있는 상자를 검색하고 있습니다. [+] 상자.

전문가들은 최근 인공 지능이 2030년까지 4억 개의 일자리를 파괴할 가능성에 대해 경고했습니다. 또한 같은 전문가들은 AI가 같은 기간에 전 세계 GDP를 수조 달러 증가시킬 수 있다고 예측합니다. 그러나 재고가 창고 내 올바른 위치에 있는지 확인하는 매우 제한적인 문제를 AI가 해결할 수 없다는 점은 기획자가 직업 안정성에 대해 너무 많이 걱정할 필요가 없음을 시사합니다. 또한 AI가 제공하는 총 가치는 McKinsey 컨설턴트가 예측하는 것보다 더 제한적일 것임을 시사합니다.

효율적인 주문 처리를 위해서는 창고의 올바른 슬롯에 올바른 재고가 있어야 합니다. 창고 및 공급망 계획자는 이를 달성하기 위해 놀라운 수의 기술에 의존합니다.

창고관리에 사용되는 핵심시스템은 창고관리시스템입니다. WMS는 작업자에게 무엇을 해야 할지 알려줍니다. 예를 들어, 피커가 창고를 이동할 때 스캔 총에 "XB312 위치로 이동하여 케이스 3개를 선택하세요!"라고 표시됩니다. 피커는 해당 위치에 도착하여 위치 바코드를 스캔하여 올바른 위치에 있음을 확인한 다음 각 케이스를 스캔하여 올바른 수의 품목이 선택되었음을 증명합니다. 스캔 건이나 음성 시스템과 같은 자동 식별 솔루션을 통해 WMS는 올바른 위치에서 올바른 제품을 선택할 수 있습니다. 진정한 WMS는 99.9% 이상의 재고 정확도를 달성할 수 있는 실시간 시스템입니다. 종이 기반 시스템은 일반적으로 90년대 초반의 재고 정확도를 갖습니다. 또한 AutoID는 실시간이기 때문에 WMS는 픽업 슬롯이 얼마나 찼는지, 어떤 슬롯을 보충해야 하는지 항상 알 수 있습니다.

WMS는 또한 주기 계산을 통해 높은 재고 정확성을 달성합니다. 작업자가 작업을 수행하는 동안 WMS는 슬롯 FD229로 이동하여 해당 위치에 있는 항목 수를 세도록 지시할 수 있습니다. WMS에 있는 해당 슬롯의 재고 번호가 잘못된 경우 작업자는 시스템을 업데이트합니다.

새로운 재고 보관 장치의 무게를 측정하고 해당 치수가 결정되고 이 정보가 WMS에 입력되면 WMS는 해당 시점부터 해당 SKU 중 몇 개가 특정 슬롯에 들어갈 수 있는지, 어떤 랙이 충분히 튼튼한지 파악합니다. 무거운 SKU를 지원합니다.

창고 관리 시스템은 또한 품목 배치를 위해 보다 고급 기능을 사용합니다. 슬롯 논리는 창고에 재고를 넣을 위치를 결정하는 데 사용됩니다. 로봇이나 수 마일의 컨베이어를 사용하지 않는 자동화되지 않은 창고의 경우 동적 슬롯팅은 재고가 올바른 위치에 있는지 확인하는 방법입니다. 동적 슬롯팅은 작업자가 한 선택 슬롯에서 다음 선택 슬롯으로 이동함에 따라 총 이동 시간이 줄어들수록 창고의 생산성이 높아진다는 아이디어를 기반으로 합니다. 전반적으로 이는 상품이 더 빠르고 경제적으로 이행되는 결과를 가져옵니다. 동적 슬로팅에서는 수요가 높은 상품을 선적 부두에 더 가깝게 배치하여 이동을 최소화합니다.

때로는 재고를 보관할 적절한 장소가 창고의 저장 슬롯에 없을 수도 있습니다. 적재 도크에서 재고를 받고, 핫샷 배송에 필요한 재고를 가져와 해당 재고를 DC를 통해 트럭에 적재되는 배송 도크로 옮기는 것이 더 좋습니다. 이를 "흐름"이라고 합니다. 실시간 운송 가시성 솔루션을 통해 트럭이 DC에 언제 도착하는지에 대해 창고에 훨씬 더 나은 확실성을 제공하기 때문에 이를 수행하는 우리의 능력이 향상되었습니다.

그러나 필요한 재고가 출고 트럭에 실릴 시간에 맞춰 도착한다고 해서 이것이 일어날 것이라는 의미는 아닙니다. 인바운드 트럭은 줄 맨 앞으로 가야 할 수도 있습니다. 이를 위해서는 야드 관리 시스템을 WMS에 통합해야 합니다. 트럭이 큐브화되거나 무게가 측정되었을 수 있으며 WMS는 이를 알지 못합니다. Flowthrough에는 창고 및 운송 관리 시스템 전반에 걸친 계획이 필요합니다.