Tekoäly SAP EWM:ssä: älykkäämpi päätöksenteko varastossasi

Muunna logistiikkaasi tekoälyn avulla SAP EWM:ssä. Lue, miten ennakoiva analytiikka, tietokonenäkö ja Joule automatisoivat varaston ajojärjestyksen ja työvoiman hallinnan.

Useimmat SAP EWM:ää käyttävät varastot on jo optimoitu. Poimintapolut on laskettu, työvoima on aikataulutettu ja täydennyssäännöt on määritelty. Näkyvät tehottomuudet on tunnistettu ja ratkaistu.

Jäljelle jäävät pienemmät päätökset, jotka tehdään tuhansia kertoja päivässä, kuten mikä tehtävä pitäisi suorittaa ensin, milloin kysyntä kasvaa ja missä esiintyy ruuhkia. Perinteinen sääntöpohjainen logiikka ei pysty mukautumaan riittävän nopeasti olosuhteiden muuttuessa.

Tässä artikkelissa esitellään, miten tekoäly laajentaa SAP EWM staattisten sääntöjen lisäksi ennakoivaan ja mukautuvaan päätöksentekoon. Tarkastelemme konkreettisia käyttötapauksia, siirtymistä kohti tekoälypohjaista orkestrointia, SAP Joulen roolia varaston työnkuluissa ja sitä, mitä tekoälymallien yhdistäminen SAP EWM:ään tuotantoympäristöissä vaatii. Jatka lukemista.

Mikä muuttuu, kun tekoäly tulee SAP EWM:ään?

Standardissa SAP EWM -asetuksessa prosessien suoritus on tapahtumapohjainen. Tavaran vastaanottokirjaus luo varastotehtäviä. Täydennys käynnistyy, kun vähimmäismäärä on saavutettu. Jonojen prioriteetit määritellään räätälöinnissä. Järjestelmä reagoi, kun jokin ehto täyttyy.

Tämä logiikka on vakaa ja läpinäkyvä. Se on myös staattinen. Tehtävien järjestys ei muutu, ellei konfiguraatiota muuteta. Täydennysehdotuksissa ei oteta huomioon lyhytaikaisia kysyntäpiikkejä, ellei varmuusvarastoparametreja lisätä manuaalisesti. Kun työkuorma jakautuu epätasaisesti, esimiehet jakavat resursseja uudelleen tai muuttavat prioriteetteja.

Tekoälyyn perustuvissa laajennuksissa otetaan käyttöön ennustavia malleja tämän sääntökehyksen päälle. Historiallisia varastotilauksia, poiminta-aikoja, varaston liikkeitä ja poikkeuslokeja voidaan käyttää ennustus- tai luokittelumallien kouluttamiseen. Näillä malleilla voidaan arvioida lähitulevaisuuden tilausvolyymia, tunnistaa säiliöt, joissa on suuri varastojen loppumisen todennäköisyys, tai havaita malleja, jotka tyypillisesti edeltävät ruuhkautumista tietyillä toiminta-alueilla.

Näiden ennusteiden perusteella SAP EWM -parametreja tai tehtäväluetteloita voidaan mukauttaa ennen raja-arvojen ylittymistä. Esimerkiksi täydennystehtäviä voidaan ehdottaa aikaisemmin sellaisten materiaalien osalta, joiden kysynnän ennustetaan kasvavan. Poimintajonot voidaan jaksottaa uudelleen ennustetun työmäärän tiheyden mukaan. Työvoiman kysyntä voidaan arvioida seuraavaa vuoroa varten käyttämällä historiallisia läpimenotietoja. Suoritusmoottori on edelleen SAP EWM; ero on siinä, miten päätökset valmistellaan.

Siirtyminen ei siis tapahdu prosessinohjauksesta automaatioon. Staattisista, sääntöihin sidotuista toiminnoista tulee suorituksia, joita tuetaan tietoon perustuvilla ennusteilla, jotka päivittyvät olosuhteiden muuttuessa.

AI är en del av en större förändring inom lagerverksamhet

Läs hur robotik, IoT-integration och molnbaserade styrsystem håller på att omdefiniera hur moderna lager fungerar.

läs mer

Mitkä ovat vaikuttavimmat tekoälyskenaariot SAP EWM:ssä?

Tekoälyä SAP EWM:ssä olisi arvioitava toiminnallisen vaikutuksen, ei teknisen uutuuden perusteella. Olennainen kysymys on, mitä varastopäätöksiä voidaan parantaa ennakoivilla malleilla ja tietoon perustuvilla suosituksilla nykyisten EWM-prosessien sisällä.

Käytännöllisimmät sovellukset keskittyvät kolmeen osa-alueeseen: varastosäiliöiden sijoittelustrategiaan, työvoiman ja työmäärän suunnitteluun sekä fyysisen varaston valvontaan tavaroiden vastaanoton yhteydessä. Kukin näistä alueista on jo olemassa SAP EWM:ssä. Tekoäly muuttaa sitä, miten päätökset lasketaan ja milloin mukautukset tehdään.

Ennustava paikkojen sijoittelu ja dynaaminen uudelleenjärjestäminen

SAP EWM:ssä lähtö- ja saapumisaikojen määritys perustuu perinteisesti ennalta määritettyihin kriteereihin, kuten tuotteen mittoihin, varastotyyppiin tai historiallisiin siirtoluokkiin. Uudelleenjärjestelyn käynnistää yleensä manuaalinen analyysi tai säännöllinen tarkastelu. Tämä lähestymistapa ei ota jatkuvasti huomioon tilausprofiilien muutoksia tai kausittaisia kysynnän muutoksia.

Tekoälypohjaiset jakomallit käyttävät historiallisia varastotehtävätietoja, tilausrivien tiheyttä, poiminta-aikoja ja kausiluonteisia malleja materiaalien luokitteluun todellisen nopeuden ja samanaikaisen esiintymisen perusteella tilauksissa. Järjestelmä voi tämän analyysin perusteella suositella, että tiheästi esiintyviä tuotteita siirretään lähemmäksi pakkausasemia tai että usein yhdessä poimitut tuotteet ryhmitellään samalle toiminta-alueelle.

Nämä suositukset voidaan toteuttaa EWM:n tavanomaisten uudelleenjärjestelytehtävien avulla sen jälkeen, kun suunnitelma on hyväksytty.

Vaikutukset liiketoimintaan: Mitattavissa oleva tulos on keskimääräisen matkan lyheneminen poimintatehtävää kohden ja pienempi poiminta-aika tilausta kohden. Suurissa volyymeissä jopa yksinumeroinen prosentuaalinen vähennys matka-ajan lyhentämisessä merkitsee vähemmän työtunteja toimitettua yksikköä kohti.

Älykäs työvoiman suunnittelu ja kysynnän ennustaminen

SAP EWM:n työvoiman suunnittelu perustuu usein historiallisiin keskiarvoihin ja manuaalisiin mukautuksiin ennen tunnettuja huipputapahtumia. Tilausmäärien vaihtelut eivät kuitenkaan aina noudata kiinteitä malleja, varsinkaan monikanavaympäristöissä.

Koneoppimismalleja voidaan kouluttaa historiallisten lähtevien toimitusten, saapuvien kuittien, kampanjakalentereiden ja ulkoisten kysyntäsignaalien perusteella. Nämä mallit arvioivat lyhyen aikavälin työmäärän toimintatyypeittäin, kuten poiminta, pakkaus, lavastus tai lastaus. Ennusteen perusteella suunnittelijat voivat mukauttaa työvuoroaikatauluja, aktivoida lisäresursseja tai tasapainottaa tehtävien lomitusparametreja etukäteen.

Vaikutukset liiketoimintaan: Sen sijaan, että toimintatiimit reagoivat jo kertyneisiin jonoihin, ne saavat varhaisia työmääräennusteita. Tämä vähentää viime hetken ylityöpäätöksiä ja pienentää riskiä siitä, että lähetysikkunoita jää käyttämättä. Hyöty näkyy vakaampana läpimenona ja suunniteltujen palvelutasojen parempana noudattamisena.

Tietokonenäkö tavaran vastaanoton ja varaston tarkkuutta varten

Tavaran vastaanotto on edelleen yleinen poikkeamien lähde. Manuaaliset laskuvirheet, virheelliset määräkirjaukset ja huomaamatta jääneet vahingoittuneet tavarat johtavat inventaarioeroihin, jotka leviävät koko varastoprosessin läpi.

Tietokonenäköjärjestelmät voidaan integroida SAP EWM:ään API:iden tai väliohjelmistojen avulla. Vastaanottoasemille sijoitetut kamerat ottavat kuvia kuormalavoista tai laatikoista. Kuvantunnistusmallit laskevat tuotteet, tarkistavat SKU-merkinnät ja havaitsevat näkyvät vauriot. Tulokset siirretään SAP EWM:ään tukemaan tai vahvistamaan tavaran vastaanottokirjausta.

Vaikutukset liiketoimintaan: Tämä lähestymistapa vähentää manuaalista laskentatyötä ja pienentää virheellisen määrän vahvistamisen todennäköisyyttä. Se myös nopeuttaa saapuvien toimitusten kirjaamista, kun käsitellään suuria määriä. Parantunut inventaariotarkkuus vähentää myöhempää poikkeuskäsittelyä poiminta- ja fyysisen inventoinnin prosesseissa.

Miten SAP Joule voi toimia varastoprosessien sisällä?

SAP upottaa generatiivisia tekoälyominaisuuksia sovelluksiinsa SAP Joulen avulla. SAP EWM:n yhteydessä tämä tarkoittaa agenttiohjattuja työnkulkuja, jotka voivat analysoida tilanteita, ehdottaa toimia ja käynnistää järjestelmän vaiheet määriteltyjen oikeuksien perusteella.

Toisin kuin perinteinen automaatio, joka noudattaa ennalta määriteltyjä sääntöjä, agenttitoiminnoissa yhdistyvät tapahtumien havaitseminen, kontekstisidonnaisten tietojen analysointi ja ohjattu suoritus yhdistetyissä SAP-objekteissa. Painopiste ei ole chat-vuorovaikutuksessa vaan operatiivisessa päätöksenteon tuessa ja ohjatussa toiminnassa järjestelmäympäristössä.

Poikkeustilanteiden käsittely: laitteiden rikkoutuminen ja tehtävien uudelleenjako.

Ajatellaan varastoa, jossa on käytössä SAP EWM, jossa on integroitu resurssienhallinta ja laiteseuranta. Trukki ilmoittaa teknisestä viasta SAP BTP:n kautta yhdistetyn IoT-anturin kautta tai SAP Asset Managementissä tai SAP Digital Manufacturingissa luodun huolto-ilmoituksen kautta. Vikaantuminen kirjataan järjestelmätapahtumaksi.

Perinteisessä kokoonpanossa tämä tapahtuma käynnistää manuaalisen koordinoinnin kunnossapidon ja varastonvalvonnan välillä. Esimiehen on tarkasteltava varastotehtäviä, avoimia toimituksia ja resurssien saatavuutta useilla näytöillä.

Kun SAP Joule on yhdistetty asiaankuuluviin SAP-objekteihin, kuten varastotehtäviin, resurssien määrityksiin, lähteviin toimituksiin ja kunnossapitotilauksiin, se voi arvioida häiriön toiminnallista vaikutusta. Se tunnistaa tehtävät, jotka on osoitettu resurssille, joka ei ole käytettävissä, tarkistaa toimitusten prioriteetit ja tarkastelee käytettävissä olevia vaihtoehtoisia laitteita ja päteviä operaattoreita järjestelmätietojen perusteella.

Tämän analyysin avulla Joule voi ehdottaa uudelleenjakosuunnitelmaa. Se voi esimerkiksi ehdottaa, että korkean prioriteetin poimintatehtävät siirretään toiselle trukille samalla toiminta-alueella ja että alemman prioriteetin tehtäviä lykätään. Jos asianmukaiset valtuutukset on määritetty, se voi käynnistää tehtävien uudelleensijoituksen SAP EWM:ssä ja ilmoittaa asiasta varastopäällikölle vahvistusta varten.

Tämä lähestymistapa lyhentää häiriön ja korjaavien toimenpiteiden välistä aikaa. Sen sijaan, että johtaja konsolidoisi manuaalisesti tietoja eri tapahtumista, hän saa jäsennellyn ehdotuksen, joka on johdettu SAP:n reaaliaikaisista tiedoista.

Prosessien välisten tietojen koordinointi

Agenttimaisista työnkuluista tulee entistä merkityksellisempiä, kun päätökset ulottuvat useisiin kohteisiin. Yksi häiriö voi vaikuttaa varastotehtäviin, kuljetusyksiköihin, työvoimakapasiteettiin ja palvelutasositoumuksiin.

SAP Joule voi koota yhteen tietoja varastotilauksista, toimitusajoista, pihan hallinnan tilasta ja huoltoaikatauluista. Se voi tiivistää tilanteen luonnollisella kielellä ja tarjota jäljitettäviä viittauksia taustalla oleviin asiakirjoihin. Vielä tärkeämpää on, että se voi yhdistää analyysin toteutettaviin toimenpiteisiin, kuten tehtävien prioriteettien päivittämiseen tai hälytysten luomiseen vastuullisille rooleille.

Arvona on koordinointiajan lyhentäminen eri toiminnallisilla alueilla. Varastopäällikkö on edelleen vastuussa hyväksymisestä ja valvonnasta. Tietojen keruu, vaikutusten arviointi ja ehdotusten tuottaminen suoritetaan kuitenkin automaattisesti SAP-ympäristössä.

Lue lisää SAP Joulesta artikkelistamme.

Mitä sinun pitäisi valmistella ennen tekoälyn liittämistä SAP EWM:ään?

Jokaisella tekoälyaloitteella SAP EWM:ssä on erityisvaatimuksia. Samalla on olemassa joukko teknisiä ja dataehtoja, jotka koskevat useimpia projekteja. Niiden huomiotta jättäminen johtaa epätarkkoihin malleihin, epävakaisiin integraatioihin tai vähäisiin toiminnallisiin vaikutuksiin.

Teknisessä polussa yhdistyvät tyypillisesti SAP EWM, SAP Business Technology Platform ja automatisoiduissa ympäristöissä robotiikka- tai IoT-komponentit. Perustana ei ole itse malli, vaan tiedon laatu, arkkitehtuurin suunnittelu ja hallittu integrointi.

Vaihe 1. Aloita tietojen arvioinnista

Tekoälymallit perustuvat täysin SAP EWM:stä ja liitetyistä järjestelmistä saataviin historiallisiin ja operatiivisiin tietoihin. Ensimmäinen vaihe on strukturoitu tietojen valmiuden arviointi.

• Tietojen tarkkuus: Tuotteen päätietojen, kuten painon, mittojen, varastointiolosuhteiden ja käsittelyyksikkötyyppien, on vastattava fyysistä todellisuutta. Jos 20 prosenttia mittatiedoista on virheellisiä, sijoitussuositukset johtavat tukkeutuneisiin käytäviin tai epäsopiviin säiliöehdotuksiin. Sama pätee tehtävien vahvistusaikoihin ja toiminta-alueiden määrityksiin.
• Historiallinen syvyys: Ennustavat käyttötapaukset, kuten työvoiman ennustaminen tai kysynnän arviointi, edellyttävät riittävää historiaa. Käytännössä luotettavien mallien kouluttamiseen tarvitaan 12-24 kuukauden puhtaat varastotehtävälokit, poiminta-ajat, saapuvat ja lähtevät volyymit sekä kausiluonteiset mallit.
• Tietojen viive: Jotkin skenaariot edellyttävät lähes reaaliaikaista syötettä, kuten robottien reititys tai ruuhkien havaitseminen. Toiset, kuten seuraavan vuoron työvoiman suunnittelu, voivat toimia yön aikana käsitellyillä erätiedoilla. Arkkitehtuurissa on otettava tämä ero huomioon alusta alkaen.

Ilman jäsenneltyä, johdonmukaista dataa mallin suorituskyky heikkenee algoritmivalinnasta riippumatta.

Vaihe 2. Määritä tekninen integrointitapa

Tekoälyä ei asenneta suoraan SAP EWM:ään. Se on liitetty SAP Business Technology Platformin kautta, joka tarjoaa palveluja mallien kouluttamiseen, käyttöönottoon ja turvalliseen API-pohjaiseen viestintään.

On olemassa kaksi ensisijaista lähestymistapaa:

• SAP Joulen ja vakio-ominaisuuksien käyttäminen:
  SAP Joule tarjoaa valmiita tekoälypalveluja, jotka on upotettu SAP-sovelluksiin. Se on vuorovaikutuksessa SAP EWM:n kanssa vakio-objektien ja -oikeuksien kautta. Tämä polku soveltuu keskustelevaan analyysiin, ohjattuun poikkeusten käsittelyyn ja ennalta määritettyihin agenttityönkulkuihin. Käyttöönottovaatimus on pienempi, koska se perustuu SAP:n hallinnoimiin palveluihin.
• Mukautettujen tekoälymallien rakentaminen SAP BTP:hen:
  Eriytettyjä skenaarioita varten organisaatiot voivat käyttää SAP AI Corea ja siihen liittyviä palveluja BTP:ssä. Malleja voidaan kehittää Python-kielellä, kouluttaa varastotietoaineistoilla ja ottaa käyttöön API:ina. Ulkoisia perusmalleja voidaan tarvittaessa käyttää SAP:n Generative AI Hubin kautta. SAP EWM vaihtaa tietoja näiden mallien kanssa suojattujen API-rajapintojen tai tapahtumapohjaisen integroinnin kautta.

Valinta riippuu käyttötapauksen monimutkaisuudesta ja prosessien eriytymisasteesta. Vakioskenaariot hyötyvät valmiiksi rakennetuista palveluista. Erittäin spesifinen varastologiikka voi vaatia mukautettuja malleja.

Tekoälymallit edellyttävät SAP EWM:stä saatavia jäsenneltyjä toimintatietoja, kuten varastotehtäviä, varastoattribuutteja, toimitusprioriteetteja ja resurssien määrityksiä. Robottien tai IoT-laitteiden reaaliaikaiset signaalit syötetään tyypillisesti SAP BTP -palvelujen kautta ja tallennetaan SAP HANA Cloudiin jatkokäsittelyä varten.

Generatiivisissa tekoälyskenaarioissa SAP HANA Cloud Vector Engine mahdollistaa semanttisen haun strukturoimattomasta varastosisällöstä, kuten vakiomuotoisista toimintamenetelmistä, turvallisuusohjeista, laitedokumentaatiosta ja sisäisistä ohjeista. Näin SAP Joule voi viitata hyväksyttyihin asiakirjoihin vastauksia luodessaan. Vector Engine tukee tekstisisällön hakua ja kontekstualisointia. Se ei käsittele telemetriavirtoja eikä suorita ennakoivaa ajoituslogiikkaa.

Vaihe 3. Toteutusskenaarion valitseminen

Valitse lähtökohta, joka on linjassa liiketoiminnan prioriteettien kanssa. Keskity vyöhykkeisiin, joilla on arvokkaita tuotteita, usein ruuhkaa tai kriittinen läpikulku. Tämä vähentää riskejä ja antaa mitattavissa olevia tietoja ennen täysimittaista käyttöönottoa.

Vaihe 4. Vahvista järjestelmän ja API:n valmius

Järjestelmäympäristöllä on ratkaiseva merkitys.

• S/4HANA-pohjainen EWM:
  Integrointi tekoälypalveluihin on suoraviivaisempaa S/4HANA-ympäristöissä, joissa API:t ja laajennusmekanismit on standardoitu.
• Hajautettu tai klassinen EWM:
  Vanhemmat maisemat saattavat vaatia SAP BTP:n rinnakkaisarkkitehtuuria. Tämä lisää integraation monimutkaisuutta ja vaatii lisäturvaa ja tietojen replikoinnin suunnittelua.
• API:n saatavuus:
  SAP EWM:n vakiomuotoiset API:t on aktivoitava ja hallittava. Tekoälypalvelut edellyttävät strukturoitua pääsyä varastotehtäviin, toimituksiin, varastotietoihin ja resurssien määrityksiin. Ilman vakaita API-rajapintoja automaatio ei voi siirtyä eristettyä analytiikkaa pidemmälle.
• Pilotin laajuus:
  Tekoälylogiikkaa olisi ensin testattava kontrolloidussa laajuudessa, kuten yhdellä toiminta-alueella tai tuoteryhmällä. Tämä rajoittaa operatiivista riskiä ja mahdollistaa mallin validoinnin ennen laajempaa käyttöönottoa.

Tekoälyn integrointi SAP EWM:ään on tekninen ohjelma, ei ominaisuuksien vaihtaminen. Tiedon laatu, järjestelmäarkkitehtuuri, API-altistuminen ja hallittu käyttöönotto määrittävät, voiko ennakoiva logiikka toimia luotettavasti tuotannossa.

USEIN KYSYTYT KYSYMYKSET: Tärkeimmät kysymykset ennen etenemistä

Tässä vaiheessa tekninen suunta on selkeämpi. Seuraavaksi on käsiteltävä käytännön kysymyksiä, joita yleensä herää, kun tekoäly siirtyy SAP EWM:ssä suunnitteluun.

Tarvitaanko S/4HANA, jotta tekoäly voidaan ottaa käyttöön SAP EWM:ssä?

Ei, mutta järjestelmämaisema vaikuttaa monimutkaisuuteen.

Sulautettu EWM S/4HANA:ssa tarjoaa standardoidut API:t, tapahtumakehykset ja laajennusmekanismit. Tämä yksinkertaistaa integrointia SAP Business Technology Platformin ja tekoälypalveluiden kanssa.

Myös hajautettua tai klassista EWM:ää voidaan laajentaa. Se edellyttää kuitenkin usein rinnakkaista BTP-arkkitehtuuria, ylimääräistä väliohjelmistoa ja nimenomaista tietojen replikointia. Tämä lisää käyttöönottovaatimuksia ja hallintovaatimuksia.

Päätös on arkkitehtuurinen, ei toiminnallinen. Jos tiedonsaanti ja sovellusrajapinnat on jäsennelty oikein, tekoälymallit voivat toimia molemmissa maisemissa.

Miten tekoäly liittyy teknisesti SAP EWM:ään?

Tekoälyä ei ole sisällytetty suoraan EWM:n räätälöintiin.

Mallit koulutetaan ja otetaan käyttöön SAP Business Technology Platformissa SAP AI Core-palvelun kaltaisten palvelujen avulla. SAP EWM vaihtaa tietoja näiden palvelujen kanssa API:iden tai tapahtumapohjaisen integroinnin kautta.

Tavallisissa keskustelu- ja agenttiohjatuissa skenaarioissa SAP Joule on vuorovaikutuksessa SAP-objektien kanssa käyttäen ennalta määriteltyjä taitoja ja valtuutuksia.

Arkkitehtuurin lisäksi vakaa toiminta edellyttää erityisiä teknisiä valmiuksia.

SAP:n puolella tarvitaan ABAP-osaamista API-integraatioiden rakentamiseen ja ylläpitoon, BAdI:iden tai laajennusten toteuttamiseen, sanomavirtojen seurantaan ja virheiden käsittelyyn. Tiimien on varmistettava transaktioiden yhdenmukaisuus, jotta tekoälyyn perustuvat suositukset eivät rikkoisi varaston dokumenttilogiikkaa.

Datatieteen puolella tarvitaan yleensä Python-taitoja tekoälymallien kehittämiseen, uudelleenkouluttamiseen ja versioimiseen SAP BTP:ssä. Tähän sisältyy tietokokonaisuuksien valmistelu, ominaisuuksien suunnittelu, mallin validointi ja mallin ajautumisen seuranta. Driftin havaitseminen on kriittistä, kun varaston mallit muuttuvat kausivaihtelun, uusien tuotelinjojen tai prosessien mukauttamisen vuoksi.

Operatiivisesti seurantavastuut on jaettu. SAP-asiantuntijat valvovat API-suorituskykyä, valtuutustarkastuksia ja integraatiolokeja. Datatiimit valvovat ennustetarkkuutta, uudelleenkoulutussyklejä ja mallin suorituskykymittareita.

Räätälöityjä ennustemalleja varten EWM lähettää strukturoituja tietokokonaisuuksia BTP-palveluihin. Malli palauttaa suosituksia, pisteitä tai luokituksia, joita EWM:n prosessit tai kojelaudat käyttävät. Integroinnissa on noudatettava valtuutuskäsitteitä, tiedonhallintakäytäntöjä ja transaktioiden eheyttä.

Voiko tekoäly toteuttaa varastopäätöksiä automaattisesti?

Suorittaminen riippuu hallintasuunnittelusta.

Tekoälymallit voivat tuottaa suosituksia, kuten tehtävien uudelleenjärjestämistä tai varhaisia täydennysehdotuksia. Nämä tuotokset voivat edellyttää suunnittelijan hyväksyntää tai käynnistää automaattisia jatkotoimia kokoonpanosta ja riskinsietokyvystä riippuen.

Useimmissa tuotantoympäristöissä sovelletaan vaiheittaista lähestymistapaa. Järjestelmä toimii ensin suositustilassa. Kun tarkkuus ja vakaus on validoitu, valituissa skenaarioissa voidaan siirtyä valvottuun automaatioon.

Ihmisen vastuu on edelleen tarpeen erityisesti arvokkaissa varasto- tai palvelutasokriittisissä prosesseissa.

Mitä tietoja tarvitaan, jotta tekoäly toimisi tehokkaasti?

Laadukkaat operatiiviset tiedot ovat olennaisen tärkeitä. Keskeisiä vaatimuksia ovat mm:

• Tarkat tuoteattribuutit: paino, mitat, eränumerot. Yli 15-20 prosentin virheet vähentävät ennustustarkkuutta.
• Historialliset tehtävätiedot: 12-24 kuukauden poiminta-ajat, kausittaiset tilausmallit ja työpäiväkirjat
• . Robottien ja IoT-antureiden telemetria: Reaaliaikaiset tietovirrat ennakoivaa lähtö- ja saapumisaikojen määritystä, työvoiman jakamista tai laitteiden autonomista uudelleenreititystä varten.
• Määritellyt latenssitarpeet: tarvitaanko tekoälypäätöksiin reaaliaikaista vai eräkäsittelyä.

Onko tämä IT- vai operatiivinen hanke?

Se on molempia.

Tietohallinto määrittelee arkkitehtuurin, dataputket, tietoturvan ja integraation vakauden. Operations määrittelee päätöksentekologiikan, hyväksyttävän automaation laajuuden ja suorituskykykynormit.

Ilman operatiivista omistajuutta tekoälysuositukset jäävät käyttämättä. Ilman IT-hallintoa mallit eivät voi toimia luotettavasti tuotannossa.

IT:n ja varastonhallinnan välillä on määriteltävä selkeät roolit alusta alkaen.

Tekoäly luo arvoa vain, kun se toteutetaan oikean asiantuntemuksen avulla.

Tekoäly SAP EWM:ssä muuttaa varastojen toimintatapoja. Se siirtää päätöksenteon manuaalisesta koordinoinnista ennakoivaan ja mukautuvaan ohjaukseen. Ennakoiva ajoitus vähentää poimijoiden matka-aikaa. Älykäs työvoiman ennustaminen sovittaa henkilöstömäärän kysyntään. Agenttiset työnkulut käsittelevät laitevikoja pysäyttämättä toimintoja.

Nämä tulokset riippuvat jäsennellystä toteutuksesta. Ennen tekoälyn skaalaamista on otettava huomioon kolme tekijää:

• Tietojen luotettavuus: tarkat tuoteattribuutit, täydellinen tehtävähistoria, reaaliaikainen telemetria.
• Tekninen arkkitehtuuri: SAP BTP -integraatio, käytössä olevat EWM API:t, selkeät latenssivaatimukset.
• Hallittu käyttöönotto: pilottihankkeen laajuus, mitattavissa olevat KPI:t, mallin suorituskyvyn seuranta.

Tekoäly ei yksinään tee toimitusketjusta tulevaisuuden varmaa. Oikea toteutus tekee sen.

Tämä edellyttää syvällistä SAP EWM -osaamista ja käytännön tekoälykokemusta. Varastologiikan, varastointistrategioiden, työprosessien ja järjestelmäintegraation on oltava linjassa mallin suunnittelun ja käyttöönoton kanssa. Ilman tätä linjausta ennusteet jäävät teoreettisiksi.

Tiimissämme yhdistyvät käytännön SAP EWM -asiantuntemus ja tekoälyn suunnitteluvalmiudet. Suunnittelemme integrointiskenaarioita, validoimme tietojen valmiuden ja toteutamme pilottihankkeita, jotka tuottavat mitattavissa olevia operatiivisia vaikutuksia.

Jos arvioit tekoälyn käyttöä varastossasi, voimme arvioida nykyisen tilanteesi ja määritellä järjestelmällisen etenemissuunnitelman käyttöönottoa varten. Keskustellaan siitä, miten tämä voisi toimia sinun ympäristössäsi.

Perinteinen SAP EWM vs. tekoälyä hyödyntävä SAP EWM.