Bagaimana AI Mengubah E-Commerce Selama Pandemi: Meningkatkan Skala & Efisiensi

Sangat banyak yang telah berubah sejak Amerika Serikat pertama kali ditutup dua tahun lalu karena pandemi Coronavirus. Saat percepatan e-commerce yang tak tertandingi dan kekurangan tenaga kerja, proses pick-and-pack lama tidak memiliki skalabilitas untuk memenuhi permintaan. Sementara ada konsekuensi negatif dari pandemi, ini menimbulkan pertanyaan: "Bagaimana ini telah mengubah cara kita bekerja, yang lebih baik?"

Percepatan Cepat Robotika Menghilangkan Variabilitas

Kekurangan tenaga kerja adalah tren yang meledak selama pandemi, dan dampak pandemi sangat merusak bagi perusahaan yang tidak siap untuk mengimplementasikan otomatisasi robotik. Saat COVID-19 datang, gudang pemenuhan perlu kapasitas lebih dalam semalam. Menambah karyawan ke gudang bukan opsi, jadi saat orang tidak dapat datang bekerja, gudang beralih ke robot untuk menyelesaikan pekerjaan.

Kerja gudang rentan cedera dan membosankan, dan beberapa pekerjaan dieksekusi di ruang sempit. Misalnya, pengurutan tas surat secara manual membutuhkan tiga orang berada dalam kedekatan ekstrim, sering saling bertabrakan saat bekerja di antara kubah. Sistem pengurutan robotik memungkinkan karyawan gudang bekerja dalam jarak fisik dan memungkinkan jarak sosial saat karyawan mengawasi proses pengurutan yang mundur.

Melihat ke depan, fasilitas dapat mengonfigurasi bangunan sehingga orang dapat mengelola beberapa robot dengan cara yang aman dan terpencil jarak sosial. Perusahaan dengan ketergantungan yang lebih rendah pada kelompok besar orang yang melakukan tugas mundur akan mengalami keandalan throughput total per kaki persegi per hari yang lebih besar. Ini berarti bisnis dapat membuat janji kepada pelanggan mereka yang dapat mereka penuhi.

Robot Memperkuat Kemampuan Manusia

Fasilitas gudang berusaha memaksimalkan efisiensi, diukur oleh throughput per kaki persegi per hari. Gudang menghadapi variabel saat bekerja dengan manusia. Misalnya, apakah pekerja lapar, lelah dan menantikan istirahat berikutnya, atau mereka merasa baik dan memiliki hari yang produktif dan berkinerja tinggi?

Pertimbangkan tindakan mengurutkan satu item atau paket. Seorang manusia perlu:

Melihat tumpukan produk atau paket

Memilih item untuk diangkat dari tumpukan yang tidak teratur

Mengidentifikasi titik pengambilan untuk memilih item tersebut

Mengangkat item

Mengenali dan memastikan saat mengangkat bahwa hanya satu item yang diangkat

Menavigasi item tersebut ke lokasi keluaran (tas surat)

Berhasil menempatkan item ke lokasi keluaran yang benar dengan cara yang memaksimalkan kepadatan produk (kepadatan tas)

Dapatkah manusia melakukan ini? Ya.

Apakah mudah dilakukan? Ya.

Apakah manusia ingin melakukannya 4.000 kali per hari, lima hari seminggu? Tidak.

Robot menciptakan konsistensi untuk mengatasi puncak dan lembah. Bahkan lebih baik, robot pengurutan yang sangat canggih, didukung oleh AI Sim2Real, dapat mengambil hampir setiap item di gudang pada hari pertama untuk meningkatkan efisiensi dan memperbaiki kondisi kerja manusia.

Sementara perusahaan mungkin memiliki fantasi bahwa menempatkan robot akan "melakukan halnya" tanpa interaksi pekerja manusia, itu bukan kasusnya. Manusia bekerja bersama robot untuk mengoptimalkan aliran throughput. Untuk operasi yang tahan lama, Anda tidak bisa memilih satu tanpa yang lain.

Implementasi robotik untuk pengurutan paket paling sukses ketika manusia menangani item yang ambigu dan sementara robot menangani tugas yang mundur dan repetitif. Menggabungkan dua jenis tugas ini adalah kuat. Harmoni terjadi karena manusia mengambil alih di mana robot berhenti. Misalnya, robot mengidentifikasi dan menangkap item, lalu memasukkan item ke dalam tas. Manusia perlu memanipulasi tas, mengikatnya, melabelinya, dll. Meskipun telah ada kemajuan signifikan in der kemampuan dan cakapnya robot, ada beberapa tugas yang paling baik dilakukan oleh manusia.

AI Sim2Real Bertemu Permintaan Dagang Konstan

Robot tradisional dikalang untuk secara berulang melakukan gerakan yang sama. Hari ini, AI memperluas kemampuan robot dan meningkatkan adaptabilitas untuk jenis item yang dapat diambil oleh robot. Saat volume e-commerce terus tumbuh, ukuran dan bentuk paket terus berubah, meningkatkan kebutuhan robot untuk lebih canggih dari sebelumnya.

Tanpa AI canggih, mungkin memakan waktu bertahun-tahun bagi robot untuk mengurutkan paket pada tingkat yang memenuhi throughput manusia. Menangani berbagai item membutuhkan data yang intensif dan memerlukan jutaan pemakaian sebelum robot bekerja secara efektif. Teknologi Sim2Real mempercepat dan menyederhanakan proses pelatihan. Sim2Real melatih robot secara mabur di dunia virtual dengan jutaan contoh dalam beberapa jam sehingga ketika robot tiba di fasilitas, ia sudah paham tentang jenis paket yang mungkin dilihatnya sehingga dapat mulai beroperasi pada hari pertama.

Pitney Bowes, perusahaan teknologi global yang menyediakan solusi perdagangan yang mendukung miliaran transaksi di bidang e-commerce, pengiriman, surat dan layanan keuangan, telah mengalami pertumbuhan signifikan dalam bisnis e-commercenya. Setiap pelanggan Pitney Bowes memiliki serangkaian item unik yang dijualnya, sehingga kemasan dan branding pada setiap item bervariasi sangat, dan jenis item yang dipindahkan Pitney Bowes melalui rantai pasokan berubah setiap bulan.

Pitney Bowes ingin menemukan solusi pengurutan otomatis dan membutuhkannya untuk dapat beradaptasi menangani perubahan yang cepat dan keragaman jenis produk.

AI Sim2Real membantu Pitney Bowes dengan cepat menskalakan operasi selama musim liburan puncak 2020, ketika Pitney Bowes secara efektif dan akurat mengurutkan ratusan ribu paket unik. Pitney Bowes sejak saat itu memperluas penggunaan robot di seluruh rantai pasokannya dan menggunakan sistem pengurutan dengan cara yang berbeda di berbagai fasilitas.