Thúc đẩy logistics thông minh qua phân tích dữ liệu và thuật toán thông minh
Trong các trung tâm kho bãi và logistics của các ngành công nghiệp khác nhau, việc áp dụng các hệ thống robot không chỉ cải thiện hiệu quả hoạt động và giảm cường độ lao động, mà còn giúp tối ưu hóa tài nguyên và giảm chi phí, và mang lại lợi ích kinh tế.
Tuy nhiên, một hệ thống quản lý kho thông minh hơn nữa vẫn là cần thần thiết để “sử dụng” và “quản lý” các hệ thống robot tốt hơn, phối hợp với nhân lực và tối đa hóa hiệu quả hoạt động.
Chính vì vậy, hệ thống quản lý kho hàng hàng thông minh IWMS xuất hiện. IWMS sử dụng hệ thống robot làm phương tiện để hiện thực hóa mô hình vận chuyển hàng hóa đến con người “Goods-to-person”, tích hợp thêm nhiều công nghệ tương thích ổn định và đáng tin cậy để tối ưu hóa lưu trữ. IWMS có thể kết nối đầy đủ chức năng với ERP và các hệ thống quản lý khác của doanh nghiệp, đảm bảo việc triển khai robot vào quy trình sản xuất nhanh chóng.
IWMS là một phần của kiến trúc đám mây AI, thực hiện tổng hợp, xử lý à triển khai thông minh. Vậy những thuật toán thông minh và trí tuệ nhân tạo AI được thể hiện như thế nào thông qua các chức năng của IWMS?
Ứng dụng của IWMS bao phủ các nhiệm vụ kho bãi, xử lý tác vụ, điều khiển robot, các thuật toán, ứng dụng đầu cuối máy trạm, ứng dụng đầu cuối di động, v.v.
Trong một cơ sở sản xuất thông minh, IWMS, rô-bốt di động và hệ thống điều khiển robot RCS tạo thành một giải pháp hậu cần tại nhà máy và kho bãi thông minh, quản lý hàng chục loại kho hàng khác nhau trong thời gian thực và có thể xử lý hàng trăm nghìn đơn hàng đến và đi cùng một lúc. Giúp hiệu quả hoạt động tăng hơn 70%.
IWMS x AI
Với sự trợ giúp của công nghệ lõi AI dựa trên khai thác dữ liệu, học máy và học sâu, IWMS cung cấp bốn thuật toán chính giúp phân tích, xử lý dữ liệu lưu trữ và đưa ra phương pháp thực hiện tối ưu: đề xuất vị trí, phân nhóm thông minh, phân bổ hàng tồn kho và dự đoán “độ lạnh” của kệ. Trong tương lai, các thuật toán mới sẽ liên tục được cập nhật để thích ứng với các loại hình kinh doanh ngày càng phức tạp hơn.
Khai thác dữ liệu (Data-mining) đề cập đến quá trình tìm kiếm thông tin ẩn trong một lượng lớn dữ liệu thông qua các thuật toán. Đây là một vấn đề nóng trong lĩnh vực nghiên cứu cơ sở dữ liệu và trí tuệ nhân tạo.
Học máy (Machine learning) chuyên nghiên cứu cách máy tính mô phỏng hoặc thực hiện các hành vi học tập của con người để tiếp thu kiến thức hoặc kỹ năng mới và tổ chức lại cấu trúc kiến thức hiện có để liên tục cải thiện hiệu suất của chính chúng.
Học sâu (Deep learning) là tìm hiểu các quy luật bên trong và mức độ biểu hiện của dữ liệu mẫu và mục tiêu cuối cùng của là giúp máy móc có khả năng phân tích và học hỏi như con người.
1. Liên kết lưu trữ nguyên vật liệu, lấy hàng “chỉ một chuyến” ra khỏi kho
Thuật toán đề xuất vị trí lưu trữ thông minh giúp lấy hàng nhanh hơn, chính xác hơn và tăng tỷ lệ không gian lưu trữ, sau cùng cải thiện hiệu quả kho bãi tổng thể.
Để đưa ra một ví dụ đơn giản, bu lông và đai ốc thường được sử dụng cùng nhau trong quá trình sản xuất và hai vật liệu này được coi là rất quan trọng. Do đó, nên đặt chúng trên cùng một giá khi đưa vào kho và xếp ở vị trí gần nhau. Khi này, việc lấy hàng sẽ trở nên nhanh chóng và thuận tiện hơn khi chỉ cần lấy hàng trên 1 kệ thay vì phải đi lại qua 2 kệ khác nhau. Việc lưu trữ hai hay nhiều loại vật liệu có liên quan đến nhau ở những vị trí thuận tiện sẽ làm tăng tỷ lệ lấy hàng thành công và giảm số lần lấy hàng trên kệ.
2. Học máy hỗ trợ phân loại nhóm thông minh
Trong quá trình hoàn thiện đơn hàng, các đơn hàng nhỏ có thể nằm trên nhiều kệ khác nhau, dẫn đến việc cần phải di chuyển hàng hóa nhiều lần. Để giải quyết vấn đề này, hệ thống IWMS sử dụng thuật toán tự động để phân tách và tái tổ chức các đơn hàng sao cho hàng hóa cùng loại được đặt gần nhau nhất. Quá trình này được thực hiện thông qua kết hợp các phương pháp lập trình động và học máy.
Trong quá trình xuất kho, các đơn hàng cũng có thể nằm trên nhiều kệ khác nhau và cần phải lấy hàng từ các kệ này để đóng gói cho đơn hàng. IWMS sử dụng thuật toán để tập hợp các đơn hàng có cùng loại hàng và nằm trên cùng một kệ, tạo thành một “đợt hàng” để tối ưu hóa việc lấy hàng. Thuật toán cũng xem xét đến thời gian cần thiết để hoàn thành đơn hàng và hiệu quả của quá trình lấy hàng để tối ưu hóa việc xuất hàng.
Việc sử dụng thuật toán giúp tăng cường hiệu suất của quá trình đặt hàng và xuất kho, giảm chi phí và tăng tính hiệu quả.
Như thể hiện trong hình bên dưới, mỗi ô màu đại diện cho một đơn đặt hàng nhỏ, số là số thứ tự và các chữ cái chẳng hạn như ABCD là loại kệ. Trong nhóm đơn đặt hàng, với vật liệu là thứ nguyên, IWMS kết hợp các đơn đặt hàng có mức độ trùng lặp vật liệu cao thành một wavelet. Sau đó, lấy giá, kệ hàng làm thứ nguyên, thu thập các đơn đặt hàng của các vật liệu cần thiết trên cùng một giá để tạo thành một wave gửi đi, để cải thiện tỷ lệ hoàn thành đơn hàng tổng thể xuất kho.
Ở thuật toán này, số lần xử lý trung bình trên mỗi kệ giảm từ 2,10 xuống 1,03 và hiệu quả của hoạt động lấy hàng trong kho được cải thiện đáng kể. Phân loại nhóm thông minh đã phát triển các thuật toán “hỗ trợ dữ liệu” thành “trí tuệ dữ liệu để ra quyết định”, kiểm soát nhịp độ sản xuất theo cách linh hoạt hơn.
3. Kế hoạch tìm kiếm thông minh, phân bổ dễ dàng
Thuật toán phân bố hàng tồn kho bao gồm một loạt các thuật toán lập kế hoạch và tìm kiếm thông minh giúp khớp chính xác các yêu cầu về đơn hàng và lưu trữ, đồng thời đưa ra kế hoạch xuất hàng tối ưu với số lần di chuyển qua lại các kệ ít nhất và tính đến các nhu cầu kinh doanh đặc biệt chẳng hạn như giải phóng không gian hoặc ưu tiên hiệu quả.
Đối với các tình huống nhà kho có dung lượng lưu trữ hạn chế, bạn có thể sử dụng chiến lược ưu tiên làm trống kho để nhanh chóng giải phóng dung lượng lưu trữ và cải thiện doanh thu kho. Đối với các tình huống nhà kho có yêu cầu hiệu quả cao, chiến lược ưu tiên hiệu quả có thể được sử dụng để khớp hàng tồn kho thông qua số lượng yêu cầu và hoàn thành việc giao hàng với số lần lấy hàng ít nhất.
Ví dụ như hình dưới đây, có 5 lô kính râm của một nhãn hiệu nào đó trong kho, được chia thành 5 lô A, B, C, D và E xếp trên 5 kệ riêng biệt, với số lượng tương ứng trong từng lô là 1, 3, 5, 7 và 9.
If the demand quantity for outbound at this time is 9, when emptying the warehouse is the priority, then A+B+C (9=1+3+5) will be released for a total of 3 shelves; when efficiency is prioritized, then E (9=9) will be released 1 shelf.
4. Tích hợp trí tuệ chuyên sâu, từ phân tích đến dự đoán
Thông qua phân tích dữ liệu lịch sử hàng ngày của các vật liệu trong kho xuất hàng, thông tin hiệu quả được khai thác từ dữ liệu lịch sử này và công nghệ học sâu dự đoán lượng xuất hàng của mỗi vật liệu trong ngày tiếp theo để thực hiện dự đoán độ nóng (xuất hàng nhiều) và lạnh (xuất hàng ít) của kệ hàng.
Dự đoán số lượng hàng xuất dự kiến của từng vật liệu trong ngày hôm sau được sử dụng như một chỉ số chính để đo lường nhiệt độ của từng vật liệu, sau đó robot được điều động để điều chỉnh vị trí của kệ trong thời gian thực. Những kệ hàng có nhiệt độ cao hơn tương ứng với vòng quay hàng hóa trên đó nhanh hơn sẽ được xếp gần khu vực bốc hàng hơn.
Sự kết hợp thông minh của AI, robot và các thuật toán thông minh đã tạo ra một hệ thống quản lý kho thông minh IWMS phi thường, khi nó xử lý nhiều tình huống lưu trữ đa dạng và hoạt động phức tạp. Ứng dụng một hệ thống logistics nội bộ thông minh là cơ hội cho doanh nghiệp nâng cấp dây chuyền sản xuất của mình lên “thông minh”.
Để tìm hiểu thêm về robot hệ thống quản lý kho thông minh và nhận tư vấn về giải pháp tự động hóa toàn diện, hãy liên hệ với chúng tôi. Với đội ngũ kỹ sư có chuyên môn cao và giàu kinh nghiệm, Rozitek tự tin cung cấp giải pháp phù hợp nhất và đem đến sự thay đổi khác biệt dành cho khách hàng.
ROZITEK – INTELLIGENT INTRALOGISTICS SOLUTIONS
Email: info@rozitek.com