全球电子商务已经花了十年的大部分时间来优化货物从仓库到门前进的方式.
随着在线购物在全球不断增长, 货物的回归量也在增长,
一个 全球调查 百分之79认为循环化是他们今天业务的关键,但只有20%的人认为他们的供应链能力实际上适合其目的.
逆物流是最明显的原因之一:昂贵,复杂,经常运行在弱网络和有限的数字跟踪.
对于零售商来说,这一差距很大,因为反向物流是第二个以相反方向运行的供应链.
为什么反向物流是非常困难的
未来的实现相对可预测. 需求可预测,库存可预先定位,从货架到货运的路径基本上是线性的.
收益率不符合这些假设. 量量是不稳定的,一个单一的营销活动,一个尺寸问题,或者一个季节性的峰值能够使收益率在一夜之间上升,
条件同样不一致,因为返回货物到达每一个可想象的状态:有些损坏,有些缺失零件或包装;每个需要不同的决定进行进一步处理.
复合上述,回归过程本身是碎片化的, 一个项目通常通过检查,分类,补充,翻新或处置,
这些因素使反向物流成为零售供应链最具运营需求的部分之一,
在仓库地板上,人工智能会见机器人
解决这个问题需要两个东西一起工作:一个能够做出快速,准确的决定,
计算机视觉和机器学习模型可以评估返回的物品,检查其状况,与库存和销售数据进行交叉参考,并在几秒钟内推下一步,而不是把这一判断留给手动,物品对物品审查.
但是,如果一个决定能够快速执行,那么它才是有用的. 这就是移动机器人 (自动导引车或移动机器人) 扮演的角色,将物品移动到正确的分拣,在每一个阶段都没有等待手动操作.
许多这些系统现在依赖于机器人之间的分散协调 (也称为群众智能) 而不是单一的中央控制器, 允许舰队随着量升或转移而实时适应, 而不是打磨抛光在第一个瓶中停止.
加特纳研究 指出这一趋势,预计到2030年,全球发达市场建造的新仓库中有一半将由机器人舰队构成运营背骨.
空间是另一个限制逆物流的快速运行. 返回处理与前进完成相同的平方英尺竞争,很少有零售商想要扩大其足迹,只是为了处理返回的产品.
使用仓库的高度而不是仅仅其地板空间垂直运行的机器人系统允许在高峰季节在没有设施扩展的情况下增加回报容量,在仓库空间受到限制和增加成本的情况下,这是一个有意义的优势.
这种组合带来了什么
总体而言,人工智能驱动的决策和机器人执行改变了逆物流中的可能性.分拣和分类变得更快,更一致,因为人工智能模型可以分类物品并根据此进行路线,而不是依赖于每一步的手动检查,减少返回到达和决策之间的时间.
最重要的是,回报变得可测量,实时仪表板集成到现有的WMS或ERP系统中,为运营团队提供了回报量,拒绝原因和处理吞吐量的可见性,
人类的角色不消失,而是改变.
随着人工智能开始进行分类和机器人开始移动,人类团队所剩下的任务改变了形状:手动检查每件返回物品的时间减少,并花费更多的时间处理真正需要判断的案件;也就是说,具有模糊损害的物品,不符合任何标准分类规则的产品,在返回之前需要解决的客户纠纷.
根据Gartner的描述,这是一种人为选择性的设施:不是人缺席,而是人类参与的操作,
对于零售商来说,这一转变与任何提高效率一样重要,
建立具有弹性的反向物流
一件事是不变的:回报将继续是不可预测的,
但人工智能决策和灵活的机器人执行的结合,
随着全球的回报量不断上升,可持续,高效的回报期望不断上升,将这些智能和灵活性纳入反向物流的零售商将成为持续的运营头痛成为弹性和竞争优势的来源.
关于作者: 普拉莫德·加德 是该公司的联合创始人和首席执行官 开箱机器人一家全球智能仓储公司,它设计和部署智能机器人系统,用于包裹分类和订单整合.